4.Ribbon负载均衡

4.Ribbon负载均衡

上一节中,我们添加了@LoadBalanced注解,即可实现负载均衡功能,这是什么原理呢?

4.1.负载均衡原理

SpringCloud底层其实是利用了一个名为Ribbon的组件,来实现负载均衡功能的。

4.Ribbon负载均衡_第1张图片

那么我们发出的请求明明是http://userservice/user/1,怎么变成了http://localhost:8081的呢?

4.2.源码跟踪

为什么我们只输入了service名称就可以访问了呢?之前还要获取ip和端口。

显然有人帮我们根据service名称,获取到了服务实例的ip和端口。它就是LoadBalancerInterceptor,这个类会在对RestTemplate的请求进行拦截,然后从Eureka根据服务id获取服务列表,随后利用负载均衡算法得到真实的服务地址信息,替换服务id。

我们进行源码跟踪:

1)LoadBalancerIntercepor

4.Ribbon负载均衡_第2张图片

可以看到这里的intercept方法,拦截了用户的HttpRequest请求,然后做了几件事:

  • request.getURI():获取请求uri,本例中就是 http://user-service/user/8
  • originalUri.getHost():获取uri路径的主机名,其实就是服务id,user-service
  • this.loadBalancer.execute():处理服务id,和用户请求。

这里的this.loadBalancerLoadBalancerClient类型,我们继续跟入。

2)LoadBalancerClient

继续跟入execute方法:

4.Ribbon负载均衡_第3张图片

代码是这样的:

  • getLoadBalancer(serviceId):根据服务id获取ILoadBalancer,而ILoadBalancer会拿着服务id去eureka中获取服务列表并保存起来。
  • getServer(loadBalancer):利用内置的负载均衡算法,从服务列表中选择一个。本例中,可以看到获取了8082端口的服务

放行后,再次访问并跟踪,发现获取的是8081:

4.Ribbon负载均衡_第4张图片

果然实现了负载均衡。

3)负载均衡策略IRule

在刚才的代码中,可以看到获取服务使通过一个getServer方法来做负载均衡:

4.Ribbon负载均衡_第5张图片

我们继续跟入:

4.Ribbon负载均衡_第6张图片

继续跟踪源码chooseServer方法,发现这么一段代码:

4.Ribbon负载均衡_第7张图片

我们看看这个rule是谁:

4.Ribbon负载均衡_第8张图片

这里的rule默认值是一个RoundRobinRule,看类的介绍:

4.Ribbon负载均衡_第9张图片

这不就是轮询的意思嘛。

到这里,整个负载均衡的流程我们就清楚了。

4)总结

SpringCloudRibbon的底层采用了一个拦截器,拦截了RestTemplate发出的请求,对地址做了修改。用一幅图来总结一下:

4.Ribbon负载均衡_第10张图片

基本流程如下:

  • 拦截我们的RestTemplate请求http://userservice/user/1
  • RibbonLoadBalancerClient会从请求url中获取服务名称,也就是user-service
  • DynamicServerListLoadBalancer根据user-service到eureka拉取服务列表
  • eureka返回列表,localhost:8081、localhost:8082
  • IRule利用内置负载均衡规则,从列表中选择一个,例如localhost:8081
  • RibbonLoadBalancerClient修改请求地址,用localhost:8081替代userservice,得到http://localhost:8081/user/1,发起真实请求

4.3.负载均衡策略

4.3.1.负载均衡策略

负载均衡的规则都定义在IRule接口中,而IRule有很多不同的实现类:

4.Ribbon负载均衡_第11张图片

不同规则的含义如下:

内置负载均衡规则类 规则描述
RoundRobinRule 简单轮询服务列表来选择服务器。它是Ribbon默认的负载均衡规则。
AvailabilityFilteringRule 对以下两种服务器进行忽略: (1)在默认情况下,这台服务器如果3次连接失败,这台服务器就会被设置为“短路”状态。短路状态将持续30秒,如果再次连接失败,短路的持续时间就会几何级地增加。 (2)并发数过高的服务器。如果一个服务器的并发连接数过高,配置了AvailabilityFilteringRule规则的客户端也会将其忽略。并发连接数的上限,可以由客户端的..ActiveConnectionsLimit属性进行配置。
WeightedResponseTimeRule 为每一个服务器赋予一个权重值。服务器响应时间越长,这个服务器的权重就越小。这个规则会随机选择服务器,这个权重值会影响服务器的选择。
ZoneAvoidanceRule 以区域可用的服务器为基础进行服务器的选择。使用Zone对服务器进行分类,这个Zone可以理解为一个机房、一个机架等。而后再对Zone内的多个服务做轮询。
BestAvailableRule 忽略那些短路的服务器,并选择并发数较低的服务器。
RandomRule 随机选择一个可用的服务器。
RetryRule 重试机制的选择逻辑

默认的实现就是ZoneAvoidanceRule,是一种轮询方案

4.3.2.自定义负载均衡策略

通过定义IRule实现可以修改负载均衡规则,有两种方式:

  1. 代码方式:在order-service中的OrderApplication类中,定义一个新的IRule:
@Bean
public IRule randomRule(){
    return new RandomRule();
}
  1. 配置文件方式:在order-service的application.yml文件中,添加新的配置也可以修改规则:
userservice: # 给某个微服务配置负载均衡规则,这里是userservice服务
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule # 负载均衡规则 

注意,一般用默认的负载均衡规则,不做修改。

4.4.饥饿加载

Ribbon默认是采用懒加载,即第一次访问时才会去创建LoadBalanceClient,请求时间会很长。

而饥饿加载则会在项目启动时创建,降低第一次访问的耗时,通过下面配置开启饥饿加载:

ribbon:
  eager-load:
    enabled: true
    clients: userservice

你可能感兴趣的:(黑马微服务笔记,ribbon,负载均衡,spring,cloud)