SpringCloud学习笔记（五） Ribbon 负载均衡服务调用

目录

一、Ribbon简介

1、是什么

2、官网资料

3、能干吗

二、Ribbon负载均衡演示

1、架构说明

2、pom说明

3、二说RestTemplate的使用 

三、Ribbon核心组件IRule

1、IRule接口实现类说明

2、Ribbon负载规则替换

四、Ribbon负载均衡算法 

1、原理

2、ribbon源码

3、手写负载均衡器

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一、Ribbon简介

1、是什么

Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。

简单的说，Ribbon是Netflix发布的开源项目，主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法和服务调用。Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时，重试等。简单的说，就是在配置文件中列出Load Balancer（简称LB）后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则（如简单轮询，随机连接等）去连接这些机器。我们很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。

2、官网资料

https://github.com/Netflix/ribbon/wiki/Getting-Started

Ribbon目前也进入维护模式 https://github.com/Netflix/ribbon

 未来替换方案

3、能干吗

LB负载均衡(Load Balance)是什么？

简单的说就是将用户的请求平摊的分配到多个服务上，从而达到系统的HA（高可用），常见的负载均衡有软件Nginx，LVS，硬件 F5等

Ribbon本地负载均衡客户端 VS Nginx服务端负载均衡区别？

• Nginx是服务器负载均衡，客户端所有请求都会交给nginx，然后由nginx实现转发请求。即负载均衡是由服务端实现的
• Ribbon是本地负载均衡，在调用微服务接口时候，会在注册中心上获取注册信息服务列表之后缓存到JVM本地，从而在本地实现RPC远程服务调用技术

集中式LB

即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施(可以是硬件，如F5, 也可以是软件，如nginx), 由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方

进程内LB

将LB逻辑集成到消费方，消费方从服务注册中心获知有哪些地址可用，然后自己再从这些地址中选择出一个合适的服务器。Ribbon就属于进程内LB，它只是一个类库，集成于消费方进程，消费方通过它来获取到服务提供方的地址

一句话

负载均衡+RestTemplate调用

二、Ribbon负载均衡演示

1、架构说明

Ribbon在工作时分成两步：

第一步先选择 EurekaServer ,它优先选择在同一个区域内负载较少的server

第二步再根据用户指定的策略，从server取到的服务注册列表中选择一个地址；其中Ribbon提供了多种策略：比如轮询、随机和根据响应时间加权

总结：Ribbon其实就是一个软负载均衡的客户端组件，他可以和其他所需请求的客户端结合使用，和eureka结合只是其中的一个实例。

2、pom说明

之前写样例时候没有引入spring-cloud-starter-ribbon也可以使用ribbon

猜测spring-cloud-starter-netflix-eureka-client自带了spring-cloud-starter-ribbon引用，

证明如下： 可以看到spring-cloud-starter-netflix-eureka-client 确实引入了Ribbon

3、二说RestTemplate的使用 

官网

https://docs.spring.io/spring-framework/docs/5.2.2.RELEASE/javadoc-api/org/springframework/web/client/RestTemplate.html

getForObject方法/getForEntity方法

getForObject方法：返回对象为响应体中数据转化成的对象，基本上可以理解为Json

getForEntity方法：返回对象为ResponseEntity对象，包含了响应中的一些重要信息，比如响应头、响应状态码、响应体 

加到 cloud-consumer-order80 的controller类里

    @GetMapping("/consumer/payment/getForEntity/{id}")
    public CommonResult getPayment2(@PathVariable("id")Long id){
        ResponseEntity eneity = restTemplate.getForEntity(PAYMENT_URL + "/payment/get/" + id, CommonResult.class);
        if(eneity.getStatusCode().is2xxSuccessful()){
            log.info(eneity.getStatusCode()+"\t"+eneity.getHeaders());
            return eneity.getBody();
        }else {
            return new CommonResult<>(444,"操作失败");
        }
    }

 测试

 

postForObject方法/postForEntity方法

GET请求方法

 T getForObject(String url, Class responseType, Object... uriVariables);
 
 T getForObject(String url, Class responseType, Map uriVariables);
 
 T getForObject(URI url, Class responseType);
 
 ResponseEntity getForEntity(String url, Class responseType, Object... uriVariables);
 
 ResponseEntity getForEntity(String url, Class responseType, Map uriVariables);
 
 ResponseEntity getForEntity(URI var1, Class responseType);

POST请求方法

 T postForObject(String url, @Nullable Object request, Class responseType, Object... uriVariables);
 
 T postForObject(String url, @Nullable Object request, Class responseType, Map uriVariables);
 
 T postForObject(URI url, @Nullable Object request, Class responseType);
 
 ResponseEntity postForEntity(String url, @Nullable Object request, Class responseType, Object... uriVariables);
 
 ResponseEntity postForEntity(String url, @Nullable Object request, Class responseType, Map uriVariables);
 
 ResponseEntity postForEntity(URI url, @Nullable Object request, Class responseType);

三、Ribbon核心组件IRule

1、IRule接口实现类说明

IRule：根据特定算法中从服务列表中选取一个要访问的服务

• com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule：轮询
• com.netflix.loadbalancer.RandomRule：随机
• com.netflix.loadbalancer.RetryRule：先按照RoundRobinRule的策略获取服务，如果获取服务失败则在指定时间内会进行重试，获取可用的服务
• WeightedResponseTimeRule：对RoundRobinRule的扩展，响应速度越快的实例选择权重越大，越容易被选择
• BestAvailableRule：会先过滤掉由于多次访问故障而处于断路器跳闸状态的服务，然后选择一个并发量最小的服务
• AvailabilityFilteringRule：先过滤掉故障实例，再选择并发较小的实例
• ZoneAvoidanceRule：默认规则,复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择服务器

2、Ribbon负载规则替换

修改cloud-consumer-order80

注意配置细节

官方文档明确给出了警告：

这个自定义配置类不能放在@ComponentScan所扫描的当前包下以及子包下，否则我们自定义的这个配置类就会被所有的Ribbon客户端所共享，达不到特殊化定制的目的了。

新建package

com.atguigu.myrule

新建MySelfRule规则类

@Configuration
public class MySelfRule {
    @Bean
    public IRule myRule(){
        return new RandomRule();//定义为随机
    }
}

主启动类添加@RibbonClient

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RibbonClient(name = "cloud-payment-service",configuration = MySelfRule.class)
public class OrderMain80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderMain80.class,args);
    }
}

四、Ribbon负载均衡算法 

1、原理

负载均衡算法：rest接口第几次请求数 % 服务器集群总数量 = 实际调用服务器位置下标  ，每次服务重启动后rest接口计数从1开始。

List instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");

如：  

List [0] instances = 127.0.0.1:8002

List [1] instances = 127.0.0.1:8001

8001+ 8002 组合成为集群，它们共计2台机器，集群总数为2， 按照轮询算法原理：

当总请求数为1时： 1 % 2 =1 对应下标位置为1 ，则获得服务地址为127.0.0.1:8001

当总请求数位2时： 2 % 2 =0 对应下标位置为0 ，则获得服务地址为127.0.0.1:8002

当总请求数位3时： 3 % 2 =1 对应下标位置为1 ，则获得服务地址为127.0.0.1:8001

2、ribbon源码

com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule类

public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {

    Server server = null;
    int count = 0;
    while (server == null && count++ < 10) {
        List reachableServers = lb.getReachableServers();
        List allServers = lb.getAllServers();
        int upCount = reachableServers.size();
        int serverCount = allServers.size();

        int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);
        server = allServers.get(nextServerIndex);

        if (server == null) {
            /* Transient. */
            Thread.yield();
            continue;
        }

        if (server.isAlive() && (server.isReadyToServe())) {
            return (server);
        }

        // Next.
        server = null;
    }

    if (count >= 10) {
        log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: "  + lb);
    }
    return server;
}
private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
    for (;;) {
        int current = nextServerCyclicCounter.get();//获取原子的值
        int next = (current + 1) % modulo;
        if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next)) //CAS
            return next;
    }
}

3、手写负载均衡器

80端实现轮询

接口：从服务列表选出一台机器进行访问

public interface LoadBalancer {
    /**
     * 从服务列表选出一台机器进行访问
     * @param serviceInstances 服务列表
     * @return
     */
    ServiceInstance instances(List serviceInstances);
}

 实现类

@Component
public class MyLB implements LoadBalancer{

    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);

    public final int getAndIncrement(){
        int current;
        int next;
        do{
            current = this.atomicInteger.get();
            next = current >= Integer.MAX_VALUE ? 0 : current+1;
        }while (!this.atomicInteger.compareAndSet(current,next));
        //atomicInteger.compareAndSet(expect, update),
        //比较except和update，如果相等返回true，否则返回fasle
        System.out.println("*********第"+next+"次访问");
        return next;
    }

    @Override
    public ServiceInstance instances(List serviceInstances) {
        int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size();
        return serviceInstances.get(index);
    }
}

消费方80controller类加上自己实现的轮询方法

@Slf4j
@RestController
public class OrderController {

    @Resource
    private LoadBalancer loadBalancer;

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/lb")
    public String getPayment(){
        //获得服务列表
        List instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
        if(instances == null || instances.size()<=0){
            return null;
        }

        ServiceInstance serviceInstance = loadBalancer.instances(instances);
        URI uri = serviceInstance.getUri();

        log.info(" "+uri);
        return restTemplate.getForObject(uri+"/payment/lb",String.class);
    }

}

服务提供者8001，8002controller加上80端调用的方法

    @GetMapping(value = "/payment/lb")
    public String getPayment(){
        return serverPort;
    }

注意：测试的时候注释掉这两个注释，不然 restTemplate.getForObject不知道调用哪个服务，报错如下，从报错描述可知没有合适的调用对象。