ribbon的使用

前言

什么是Ribbon

目前主流的负载方案分为以下两种：

集中式负载均衡，在消费者和服务提供方中间使用独立的代理方式进行负载，有硬件的（比如 F5），也有软件的（比如Nginx）。

客户端根据自己的请求情况做负载均衡，Ribbon 就属于客户端自己做负载均衡。

Spring Cloud Ribbon是基于Netflix 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。

客户端的负载均衡

例如spring cloud中的ribbon，客户端会有一个服务器地址列表，在发送请求前通过负载均衡算法选择一个服务器，然后进行访问，这是客户端负载均衡；即在客户端就进行负载均衡算法分配。

 

服务端的负载均衡

例如Nginx，通过Nginx进行负载均衡，先发送请求，然后通过负载均衡算法，在多个服务器之间选择一个进行访问；即在服务器端再进行负载均衡算法分配。

常见负载均衡算法

随机，通过随机选择服务进行执行，一般这种方式使用较少; 轮训，负载均衡默认实现方式，请求来之后排队处理;

加权轮训，通过对服务器性能的分型，给高配置，低负载的服务器分配更高的权重，均衡各个服务器的压力; 地址Hash，通过客户端请求的地址的HASH值取模映射进行服务器调度。 ip --->hash

最小链接数，即使请求均衡了，压力不一定会均衡，最小连接数法就是根据服务器的情况，比如请求积压数等参数，将请求分配到当前压力最小的服务器上。 最小活跃数

 Nacos使用Ribbon

nacos-discovery依赖了ribbon，可以不用再引入ribbon依赖

添加依赖

    com.alibaba.cloud
    spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery

配置类

注意：此处有坑。不能写在@SpringbootApplication注解的@CompentScan扫描得到的地方，否则自定义的配置类就会被所有的RibbonClients共享。 不建议这么使用，推荐yml方式

package com.qjc.spademo;

import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.RandomRule;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class MyRibbonConfiguration {
    @Bean
    public IRule iRule(){
        // 指定使用Nacos提供的负载均衡策略（优先调用同一集群的实例，基于随机权重）
        return new RandomRule();
    }
}

启动类

package com.qjc.spademo.ordersribbon;

import com.qjc.spademo.MyRibbonConfiguration;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.web.client.RestTemplateBuilder;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClient;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClients;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@SpringBootApplication
@RibbonClients(
        value = {
                @RibbonClient(name = "stocks-nacos",configuration = MyRibbonConfiguration.class)
        }
)
public class OrderRibbonApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderRibbonApplication.class,args);
    }
    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate getRestTemplate(RestTemplateBuilder builder){
        return builder.build();
    }
}

 controller层

package com.qjc.spademo.ordersribbon.controller;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@RestController
@RequestMapping("order")
public class OrderCtrl {
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @RequestMapping("/place")
    public String placeOrder(){
        String res = restTemplate.getForObject("http://stocks-nacos/stocks-nacos/add",String.class);
        return "下订单"+res;
    }
}

另一个模块接口

package com.qjc.spademo.stocksnacos.controller;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("/stocks-nacos")
public class StockCtrl {
    @Value("${server.port}")
    private String port;
    @RequestMapping("/add")
    public String stockHandler(){
        return port+"库存处理";
    }
}

yml配置

server:
  port: 9502
spring:
  application:
    name: order-ribbon
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: http://192.168.88.190:8850
        username: nacos
        password: nacos
        namespace: public
#使用yml配置，则不需要上面的配置类，和ribbonclient注解
stocks-nacos: #被调用的微服务名
  ribbon:
    # 指定使用Nacos提供的负载均衡策略（优先调用同一集群的实例，基于随机&权重），后面这个策略可以通过去其他类去写，自己弹出来
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule

我这里一个模块启动两次来模拟两个服务器

进入浏览器测试

 

 在不停刷新这个页面时，会发现端口号在随机切换，对于权重的可以像下面这么配置

 

Ribbon负载均衡策略

 

IRule

这是所有负载均衡策略的父接口，里边的核心方法就是choose方法，用来选择一个服务实例。

AbstractLoadBalancerRule

AbstractLoadBalancerRule是一个抽象类，里边主要定义了一个ILoadBalancer，这里定义它的目的主要是辅助负责均衡策略选取合适的服务端实例。

RandomRule

看名字就知道，这种负载均衡策略就是随机选择一个服务实例，看源码我们知道，在RandomRule的无参构造方法中初始化了一个Random对象，        然后在它重写的choose方法又调用了choose(ILoadBalancer lb, Object key)这个重载的choose方法，在这个重载的choose方法中，每次利用random对象生成一个不大于服务实例总数的随机数，并将该数作为下标所以获取一个服务实例。

RoundRobinRule

RoundRobinRule这种负载均衡策略叫做线性轮询负载均衡策略。这个类的choose(ILoadBalancer lb, Object key)函数整体逻辑是这样的：开启一个计数器count，在while循环中遍历服务清单，获取清单之前先通过incrementAndGetModulo方法获取一个下标，这个下标是一个不断自增长        的数先加1然后和服务清单总数取模之后获取到的（所以这个下标从来不会越界），拿着下标再去服务清单列表中取服务，每次循环计数器都会加1，如果连续10次都没有取到服务，则会报一个警告No available alive servers after 10 tries from load balancer: XXXX。

RetryRule（在轮询的基础上进行重试）

看名字就知道这种负载均衡策略带有重试功能。首先RetryRule中又定义了一个subRule，它的实现类是RoundRobinRule，然后在RetryRule的choose(ILoadBalancer lb, Object key)方法中，每次还是采用RoundRobinRule中的choose规则来选择一个服务实例，如果选到的实例正常就返回，如果选择的服务实例为null或者已经失效，则在失效时间deadline之前不断的进行重试（重试时获取服务的策略还是RoundRobinRule中定义的策略），如果超过了deadline还是没取到则会返回一个null。

WeightedResponseTimeRule（ 权 重 —nacos 的 NacosRule ，Nacos 还 扩 展 了 一 个 自 己 的 基 于 配 置 的 权 重 扩 展 ） WeightedResponseTimeRule是RoundRobinRule的一个子类，在WeightedResponseTimeRule中对RoundRobinRule的功能进行了扩展， WeightedResponseTimeRule中会根据每一个实例的运行情况来给计算出该实例的一个权重，然后在挑选实例的时候则根据权重进行挑选，这样能够实现更优的实例调用。WeightedResponseTimeRule中有一个名叫DynamicServerWeightTask的定时任务，默认情况下每隔30秒会计算一次各个服务实例的权重，权重的计算规则也很简单，如果一个服务的平均响应时间越短则权重越大，那么该服务实例被选中执行任务的概率也就越大。ClientConfigEnabledRoundRobinRule

ClientConfigEnabledRoundRobinRule选择策略的实现很简单，内部定义了RoundRobinRule，choose方法还是采用了RoundRobinRule的choose方法，所以它的选择策略和RoundRobinRule的选择策略一致，不赘述。

BestAvailableRule

BestAvailableRule继承自ClientConfigEnabledRoundRobinRule，它在ClientConfigEnabledRoundRobinRule的基础上主要增加了根据loadBalancerStats中保存的服务实例的状态信息来过滤掉失效的服务实例的功能，然后顺便找出并发请求最小的服务实例来使用。然而loadBalancerStats有可能为null，如果loadBalancerStats为null，则BestAvailableRule将采用它的父类即ClientConfigEnabledRoundRobinRule的服务选取策略（线性轮询）。

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。） ZoneAvoidanceRule是PredicateBasedRule的一个实现类，只不过这里多一个过滤条件，ZoneAvoidanceRule中的过滤条件是以ZoneAvoidancePredicate为主过滤条件和以

AvailabilityPredicate为次过滤条件组成的一个叫做CompositePredicate的组合过滤条件，过滤成功之后，继续采用线性轮询

(RoundRobinRule)的方式从过滤结果中选择一个出来。

 AvailabilityFilteringRule（先过滤掉故障实例，再选择并发较小的实例）

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，其实就是检查status里记录的各个Server的运行状态。