负载均衡Ribbon入门

一、负载均衡的引入

在微服务中，服务的调用很常见，比如有2个集群，A和B，如果A集群需要调用B集群的某个接口，但是B集群中有很多服务b，这时A集群就不知道调用哪个

为了解决这个问题，大佬们引入了负载均衡器。

负载均衡有2种类型

一种是以Nginx为代表的服务端的负载均衡

我们用户服务发送请求首先打到Ng上，然后Ng根据负载均衡算法进行选择一个服务调 用,而我们的Ng部署在服务器上的，所以Ng又称为服务端的负载均衡(具体调用哪个服务， 由Ng所了算)

生活案例: 程序员张三 去盲人按摩, 前台的小姐姐接待了张三，然后为张三分派技师按摩.

另一种是以ribbon为代表的客户端负载均衡

生活案例: 程序员张三去盲人按摩，张三自己选技师按摩.

spring cloud ribbon是 基于NetFilix ribbon 实现的一套客户端的负载 均衡工具,Ribbon客户端组件提供一系列的完善的配置，如超时，重试 等。通过Load Balancer（LB）获取到服务提供的所有机器实例，Ribbon 会自动基于某种规则(轮询，随机)去调用这些服务。Ribbon也可以实 现我们自己的负载均衡算法。

二、自定义的负载均衡算法

我们可以通过DiscoveryClient组件来去我们的Nacos服务端拉取给名称的微服务列表。我们可以通过这个特性来改写我们的RestTemplate 组件，经过阅读源码RestTemplate组件得知，不管是post,get请求最终是会调 用我们的doExecute()方法，所以我们写一个TulingRestTemplate类继承 RestTemplate，从写doExucute()方法。

Slf4j
public class TulingRestTemplate extends RestTemplate {

    private DiscoveryClient discoveryClient;

    public TulingRestTemplate (DiscoveryClient discoveryClient) {
        this.discoveryClient = discoveryClient;
    }

    protected <T> T doExecute(URI url, @Nullable HttpMethod method, @Nullable RequestCallback requestCallback,
                              @Nullable ResponseExtractor<T> responseExtractor) throws RestClientException {

        Assert.notNull(url, "URI is required");
        Assert.notNull(method, "HttpMethod is required");
        ClientHttpResponse response = null;
        try {

            log.info("请求的url路径为:{}",url);
            //把服务名 替换成我们的IP
            url = replaceUrl(url);

            log.info("替换后的路径:{}",url);

            ClientHttpRequest request = createRequest(url, method);
            if (requestCallback != null) {
                requestCallback.doWithRequest(request);
            }
            response = request.execute();
            handleResponse(url, method, response);
            return (responseExtractor != null ? responseExtractor.extractData(response) : null);
        }
        catch (IOException ex) {
            String resource = url.toString();
            String query = url.getRawQuery();
            resource = (query != null ? resource.substring(0, resource.indexOf('?')) : resource);
            throw new ResourceAccessException("I/O error on " + method.name() +
                    " request for \"" + resource + "\": " + ex.getMessage(), ex);
        } finally {
            if (response != null) {
                response.close();
            }
        }
    }


    /**
     * 方法实现说明:把微服务名称  去注册中心拉取对应IP进行调用
     * http://product-center/selectProductInfoById/1
     * @author:smlz
     * @param url:请求的url
     * @return:
     * @exception:
     * @date:2020/2/6 13:11
     */
    private URI replaceUrl(URI url){

        //1:从URI中解析调用的调用的serviceName=product-center
        String serviceName = url.getHost();
        log.info("调用微服务的名称:{}",serviceName);

        //2:解析我们的请求路径 reqPath= /selectProductInfoById/1
        String reqPath = url.getPath();
        log.info("请求path:{}",reqPath);


        //通过微服务的名称去nacos服务端获取 对应的实例列表
        List<ServiceInstance> serviceInstanceList = discoveryClient.getInstances(serviceName);
        if(serviceInstanceList.isEmpty()) {
            throw new RuntimeException("没有可用的微服务实例列表:"+serviceName);
        }

        String serviceIp = chooseTargetIp(serviceInstanceList);

        String source = serviceIp+reqPath;
        try {
            return new URI(source);
        } catch (URISyntaxException e) {
            log.error("根据source:{}构建URI异常",source);
        }
        return url;
    }

    /**
     * 方法实现说明:从服务列表中 随机选举一个ip
     * @author:smlz
     * @param serviceInstanceList 服务列表
     * @return: 调用的ip
     * @exception:
     * @date:2020/2/6 13:15
     */
    private String chooseTargetIp(List<ServiceInstance> serviceInstanceList) {
        //采取随机的获取一个
        Random random = new Random();
        Integer randomIndex = random.nextInt(serviceInstanceList.size());
        String serviceIp = serviceInstanceList.get(randomIndex).getUri().toString();
        log.info("随机选举的服务IP:{}",serviceIp);
        return serviceIp;
    }
}

三、通过Ribbon组件来实习负载均衡

第一步:加入依赖（加入nocas-client和ribbon的依赖）

<dependency>
	<groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
	<artifactId>spring-cloud-alibaba-nacos-discoveryartifactId>
dependency>


<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloudgroupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbonartifactId>
dependency>

第二步:写注解: 在RestTemplate上加入@LoadBalanced注解

@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
    @LoadBalanced
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate( ) {
        return new RestTemplate();
    }
}

例如：下面的restTemplate还没有被@LoadBalanced进行处理，所以他不能把服务吗order进行处理。

@PostConstruct
public JsonResult getOrderById1(){

    ResponseEntity<JsonResult> responseEntity= restTemplate.getForEntity("http://order/order/getOrder", JsonResult.class);
    return responseEntity.getBody();
  }

第三步:写配置文件(这里是写Nacos 的配置文件,暂时没有配置Ribbon的配置)

spring:
  application:
    name: order #服务名是必须设置的，否则nacos发现不了这个服务
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 192.168.93.224:8848

第四步:测试，存储服务调取订单服务order

@GetMapping("getOrderById1/{orderNo}")
public JsonResult getOrderById1(@PathVariable String orderNo){
     ResponseEntity<JsonResult> responseEntity= restTemplate.getForEntity("http://order/order/getOrder", JsonResult.class);
      return responseEntity.getBody();
}

四、Ribbon负载均衡规则

①RandomRule:(随机选择一个Server)

②RetryRule: 对选定的负载均衡策略机上重试机制，在一个配置时间段内当选择Server不成功， 则一直尝试使用subRule的方式选择一个可用的server.

③RoundRobinRule :轮询选择， 轮询index，选择index对应位置的Server

④AvailabilityFilteringRule: 过滤掉一直连接失败的被标记为circuit tripped的后端Server，并过滤掉那些高并发的后端 Server或者使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑，其实就就是检查 status里记录的各个Server的运行状态

⑤BestAvailableRule:选择一个最小的并发请求的Server，逐个考察Server，如果Server被tripped了，则跳过。

⑥WeightedResponseTimeRule: 根据响应时间加权，响应时间越长，权重越小，被选中的可能性越低；

⑦ZoneAvoidanceRule:（默认是这个） 复合判断Server所在Zone的性能和Server的可用性选择Server，在没有Zone的情况下作用就是是轮询。

如果我们不想使用默认策略，我们可以这样配置

@Configuration
public class WebConfig {
    @LoadBalanced
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
    /**
     * 修改默认策略
     */
    @Bean
    public RandomRule randomRule(){
        return new RandomRule();
    }
}

五、Ribbon自定义负载均衡规则

5.1 基于权重的负载均衡

我们发现，nacos server上的页面发现 注册的微服务有一个权重的概 念。取值为0-1之间

权重选择的概念: 假设我们一个微服务部署了三台服务器A,B,C 其中A,B,C三台服务的性能不一，A的性能最牛逼，B次之，C最差. 那么我们设置权重比例 为5 : 3:2 那就说明 10次请求到A上理论是5次,B 服务上理论是3次,B服务理论是2次.

但是Ribbon 所提供的负载均衡算法中没有基于权重的负载均衡算法。那我们自己实现一个.

public class TulingWeightedRule extends AbstractLoadBalancerRule {

    @Autowired
    private NacosDiscoveryProperties discoveryProperties;

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
        //读取配置文件并且初始化,ribbon内部的 几乎用不上
    }


    @Override
    public Server choose(Object key) {
        try {
            log.info("key:{}",key);
            BaseLoadBalancer baseLoadBalancer = (BaseLoadBalancer) this.getLoadBalancer();
            log.info("baseLoadBalancer--->:{}",baseLoadBalancer);

            //获取微服务的名称
            String serviceName = baseLoadBalancer.getName();

            //获取Nocas服务发现的相关组件API
            NamingService namingService =  discoveryProperties.namingServiceInstance();

            //获取 一个基于nacos client 实现权重的负载均衡算法
            Instance instance = namingService.selectOneHealthyInstance(serviceName);

            //返回一个server
            return new NacosServer(instance);
        } catch (NacosException e) {
            log.error("自定义负载均衡算法错误");
        }
        return null;
    }
}

5.2 同集群优先权重负载均衡算法

业务场景：现在我们有二个微服务order-center, product-center二个微服 务。我们在南京机房部署一套order-center,product-center。为了容灾处理，我们在北京同样部署一套order-center,product-center

@Slf4j
public class TheSameClusterPriorityRule extends AbstractLoadBalancerRule {

    @Autowired
    private NacosDiscoveryProperties discoveryProperties;

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {

    }

    @Override
    public Server choose(Object key) {
        try {
            //第一步:获取当前服务所在的集群
            String currentClusterName = discoveryProperties.getClusterName();

            //第二步:获取一个负载均衡对象
            BaseLoadBalancer baseLoadBalancer = (BaseLoadBalancer) getLoadBalancer();

            //第三步:获取当前调用的微服务的名称
            String invokedSerivceName = baseLoadBalancer.getName();

            //第四步:获取nacos clinet的服务注册发现组件的api
            NamingService namingService = discoveryProperties.namingServiceInstance();

            //第五步:获取所有的服务实例
            List<Instance> allInstance =  namingService.getAllInstances(invokedSerivceName);

            List<Instance> theSameClusterNameInstList = new ArrayList<>();

            //第六步:过滤筛选同集群下的所有实例
            for(Instance instance : allInstance) {
                if(StringUtils.endsWithIgnoreCase(instance.getClusterName(),currentClusterName)) {
                    theSameClusterNameInstList.add(instance);
                }
            }

            Instance toBeChooseInstance ;

            //第七步:选择合适的一个实例调用
            if(theSameClusterNameInstList.isEmpty()) {

                toBeChooseInstance = TulingWeightedBalancer.chooseInstanceByRandomWeight(allInstance);

                log.info("发生跨集群调用--->当前微服务所在集群:{},被调用微服务所在集群:{},Host:{},Port:{}",
                        currentClusterName,toBeChooseInstance.getClusterName(),toBeChooseInstance.getIp(),toBeChooseInstance.getPort());
            }else {
                toBeChooseInstance = TulingWeightedBalancer.chooseInstanceByRandomWeight(theSameClusterNameInstList);

                log.info("同集群调用--->当前微服务所在集群:{},被调用微服务所在集群:{},Host:{},Port:{}",
                        currentClusterName,toBeChooseInstance.getClusterName(),toBeChooseInstance.getIp(),toBeChooseInstance.getPort());
            }

            return new NacosServer(toBeChooseInstance);

        } catch (NacosException e) {
            log.error("同集群优先权重负载均衡算法选择异常:{}",e);
        }
        return null;
    }
}

5.2 解决生产环境金丝雀发布（灰度发布）问题

比如 order-center 存在二个版本 V1(老版本) V2（新版本）,product-center也存在二个版本V1(老版本) V2新版本 现在需要做到的是 order-center(V1)---->product-center（v1），order-center(V2)— ->product-center（v2）。记住v2版本是小面积部署的，用来测试用户对新版本功能的。若用户完全接受了v2。我们就可以把V1版本卸载完全部署V2版本。

@Slf4j
public class TheSameClusterPriorityWithVersionRule extends AbstractLoadBalancerRule {

    @Autowired
    private NacosDiscoveryProperties discoveryProperties;

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {

    }

    @Override
    public Server choose(Object key) {

        try {

            String currentClusterName = discoveryProperties.getClusterName();

            List<Instance> theSameClusterNameAndTheSameVersionInstList = getTheSameClusterAndTheSameVersionInstances(discoveryProperties);

            //声明被调用的实例
            Instance toBeChooseInstance;

            //判断同集群同版本号的微服务实例是否为空
            if(theSameClusterNameAndTheSameVersionInstList.isEmpty()) {
                //跨集群调用相同的版本
                toBeChooseInstance = crossClusterAndTheSameVersionInovke(discoveryProperties);
            }else {
                toBeChooseInstance = TulingWeightedBalancer.chooseInstanceByRandomWeight(theSameClusterNameAndTheSameVersionInstList);
                log.info("同集群同版本调用--->当前微服务所在集群:{},被调用微服务所在集群:{},当前微服务的版本:{},被调用微服务版本:{},Host:{},Port:{}",
                        currentClusterName,toBeChooseInstance.getClusterName(),discoveryProperties.getMetadata().get("current-version"),
                        toBeChooseInstance.getMetadata().get("current-version"),toBeChooseInstance.getIp(),toBeChooseInstance.getPort());
            }

            return new NacosServer(toBeChooseInstance);

        } catch (NacosException e) {
            log.error("同集群优先权重负载均衡算法选择异常:{}",e);
            return null;
        }
    }



    /**
     * 方法实现说明:获取相同集群下,相同版本的 所有实例
     * @author:smlz
     * @param discoveryProperties nacos的配置
     * @return: List
     * @exception: NacosException
     * @date:2019/11/21 16:41
     */
    private List<Instance> getTheSameClusterAndTheSameVersionInstances(NacosDiscoveryProperties discoveryProperties) throws NacosException {

        //当前的集群的名称
        String currentClusterName = discoveryProperties.getClusterName();

        String currentVersion = discoveryProperties.getMetadata().get("current-version");

        //获取所有实例的信息(包括不同集群的)
        List<Instance> allInstance =  getAllInstances(discoveryProperties);

        List<Instance> theSameClusterNameAndTheSameVersionInstList = new ArrayList<>();

        //过滤相同集群的
        for(Instance instance : allInstance) {
            if(StringUtils.endsWithIgnoreCase(instance.getClusterName(),currentClusterName)&&
               StringUtils.endsWithIgnoreCase(instance.getMetadata().get("current-version"),currentVersion)) {

                theSameClusterNameAndTheSameVersionInstList.add(instance);
            }
        }

        return theSameClusterNameAndTheSameVersionInstList;
    }

    /**
     * 方法实现说明:获取被调用服务的所有实例
     * @author:smlz
     * @param discoveryProperties nacos的配置
     * @return: List
     * @exception: NacosException
     * @date:2019/11/21 16:42
     */
    private List<Instance> getAllInstances(NacosDiscoveryProperties discoveryProperties) throws NacosException {

        //第1步:获取一个负载均衡对象
        BaseLoadBalancer baseLoadBalancer = (BaseLoadBalancer) getLoadBalancer();

        //第2步:获取当前调用的微服务的名称
        String invokedSerivceName = baseLoadBalancer.getName();

        //第3步:获取nacos clinet的服务注册发现组件的api
        NamingService namingService = discoveryProperties.namingServiceInstance();

        //第4步:获取所有的服务实例
        List<Instance> allInstance =  namingService.getAllInstances(invokedSerivceName);

        return allInstance;
    }

    /**
     * 方法实现说明:跨集群环境下 相同版本的
     * @author:smlz
     * @param discoveryProperties
     * @return: List
     * @exception: NacosException
     * @date:2019/11/21 17:11
     */
    private List<Instance> getCrossClusterAndTheSameVersionInstList(NacosDiscoveryProperties discoveryProperties) throws NacosException {

        //版本号
        String currentVersion = discoveryProperties.getMetadata().get("current-version");

        //被调用的所有实例
        List<Instance> allInstance = getAllInstances(discoveryProperties);

        List<Instance>  crossClusterAndTheSameVersionInstList = new ArrayList<>();

        //过滤相同版本
        for(Instance instance : allInstance) {
            if(StringUtils.endsWithIgnoreCase(instance.getMetadata().get("current-version"),currentVersion)) {

                crossClusterAndTheSameVersionInstList.add(instance);
            }
        }

        return crossClusterAndTheSameVersionInstList;
    }

    private Instance crossClusterAndTheSameVersionInovke(NacosDiscoveryProperties discoveryProperties) throws NacosException {

        //获取所有集群下相同版本的实例信息
        List<Instance>  crossClusterAndTheSameVersionInstList = getCrossClusterAndTheSameVersionInstList(discoveryProperties);
        //当前微服务的版本号
        String currentVersion = discoveryProperties.getMetadata().get("current-version");
        //当前微服务的集群名称
        String currentClusterName = discoveryProperties.getClusterName();

        //声明被调用的实例
        Instance toBeChooseInstance = null ;

        //没有对应相同版本的实例
        if(crossClusterAndTheSameVersionInstList.isEmpty()) {
            log.info("跨集群调用找不到对应合适的版本当前版本为:currentVersion:{}",currentVersion);
            throw new RuntimeException("找不到相同版本的微服务实例");
        }else {
            toBeChooseInstance = TulingWeightedBalancer.chooseInstanceByRandomWeight(crossClusterAndTheSameVersionInstList);

            log.info("跨集群同版本调用--->当前微服务所在集群:{},被调用微服务所在集群:{},当前微服务的版本:{},被调用微服务版本:{},Host:{},Port:{}",
                    currentClusterName,toBeChooseInstance.getClusterName(),discoveryProperties.getMetadata().get("current-version"),
                    toBeChooseInstance.getMetadata().get("current-version"),toBeChooseInstance.getIp(),toBeChooseInstance.getPort());
        }

        return toBeChooseInstance;
    }
}

六、Ribbon的细粒度负载均衡自定义配置

场景:我订单中心需要采用随机算法调用库存中心，而采用轮询算法调用其他中心微服务。

我们针对调用具体微服务的具体配置类 ProductCenterRibbonConfig,OtherCenterRibbonConfig不能被放在我们主启动类所 在包以及子包下，不然就起不到细粒度配置.

@Configuration
public class PayCenterRibbonConfig {
    @Bean
    public IRule roundRobinRule() {
        return new RoundRobinRule();
    }
}

@Configuration
public class ProductCenterRibbonConfig {

    @Bean
    public IRule randomRule() {
        return new RandomRule();
    }
}

ribbon的全局配置

@Configuration
@RibbonClients(value = {
        @RibbonClient(name = "product-center",configuration = ProductCenterRibbonConfig.class),
        @RibbonClient(name = "pay-center",configuration = PayCenterRibbonConfig.class)
})
@RibbonClients(defaultConfiguration = GlobalRibbonConfig.class)
public class CustomRibbonConfig {

}

或者我们使用配置文件实现上面的功能，如下

yml配置:(我们可以在order-center的yml中进行配置) 配置格式的语法如下

#自定义Ribbon的细粒度配置
product‐center: 
  ribbon: 
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule 
pay‐center: 
  ribbon: 
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule

七、Ribbon常用参数讲解

7.1 配置负载均衡策略

Ribbon 默认的策略是轮询，从我们前面讲解的例子输出的结果就可以看出来，Ribbon 中提供了很多的策略。我们通过配置可以指定服务使用哪种策略来进行负载操作。

<服务提供者名称>:
  ribbon:
    listOfServers: localhost:7901,localhost:7902
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule

7.2 超时时间

Ribbon 中有两种和时间相关的设置，分别是请求连接的超时时间和请求处理的超时时间，设置规则如下：

全局设置

# 请求连接的超时时间
ribbon.ConnectTimeout=2000
# 请求处理的超时时间
ribbon.ReadTimeout=5000

局部设置

# 也可以为每个Ribbon客户端设置不同的超时时间, 通过服务名称进行指定：
<服务提供者名称>.ribbon.ConnectTimeout=2000
<服务提供者名称>.ribbon.ReadTimeout=5000

7.3 并发参数

# 最大连接数
ribbon.MaxTotalConnections=500
# 每个host最大连接数
ribbon.MaxConnectionsPerHost=500

7.4 重试机制

在集群环境中，用多个节点来提供服务，难免会有某个节点出现故障。用 Nginx 做负载均衡的时候，如果你的应用是无状态的、可以滚动发布的，也就是需要一台台去重启应用，这样对用户的影响其实是比较小的，因为 Nginx 在转发请求失败后会重新将该请求转发到别的实例上去。

由于 Eureka 是基于 AP 原则构建的，牺牲了数据的一致性，每个 Eureka 服务都会保存注册的服务信息，当注册的客户端与 Eureka 的心跳无法保持时，有可能是网络原因，也有可能是服务挂掉了。

在这种情况下，Eureka 中还会在一段时间内保存注册信息。这个时候客户端就有可能拿到已经挂掉了的服务信息，故 Ribbon 就有可能拿到已经失效了的服务信息，这样就会导致发生失败的请求。

这种问题我们可以利用重试机制来避免。重试机制就是当 Ribbon 发现请求的服务不可到达时，重新请求另外的服务。

有2种方法解决上述问题

第一种，RetryRule 重试，它是利用 Ribbon 自带的重试策略进行重试，此时只需要指定某个服务的负载策略为重试策略即可：

ribbon-config-demo.ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName=com.netflix.loadbalancer.RetryRule

第一种，Spring Retry 重试，通过集成 Spring Retry 来进行重试操作。

在 pom.xml 中添加 Spring Retry 的依赖，代码如下所示。

<dependency>
    <groupId>org.springframework.retrygroupId>
    <artifactId>spring-retryartifactId>
dependency>

配置重试次数等信息：

# 对当前实例的重试次数
ribbon.maxAutoRetries=1
# 切换实例的重试次数
ribbon.maxAutoRetriesNextServer=3
# 对所有操作请求都进行重试
ribbon.okToRetryOnAllOperations=true
# 对Http响应码进行重试
ribbon.retryableStatusCodes=500,404,502

7.4 解决Ribbon 第一次调用耗时高

#开启饥饿加载
ribbon:
 eager‐load: 
 enabled: true 
 clients: product‐center #可以指定多个微服务用逗号分隔

7.5 是否对所以的操作进行重试

#True 的话 会对post put操作进行重试，存在服务幂等问题,所以最好设置成false
ribbon.OkToRetryOnAllOperations=false