接下来撸一撸负载均衡器的内部,看看是如何获取服务实例,获取以后做了哪些处理,处理后又是如何选取服务实例的。
分成三个部分来撸:
配置
在上一篇《撸一撸Spring Cloud Ribbon的原理》的配置部分可以看到默认的负载均衡器是ZoneAwareLoadBalancer。
看一看配置类。
位置:
spring-cloud-netflix-core-1.3.5.RELEASE.jar org.springframework.cloud.netflix.ribbon RibbonClientConfiguration.class
@SuppressWarnings("deprecation") @Configuration @EnableConfigurationProperties //Order is important here, last should be the default, first should be optional // see https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-netflix/issues/2086#issuecomment-316281653 @Import({OkHttpRibbonConfiguration.class, RestClientRibbonConfiguration.class, HttpClientRibbonConfiguration.class}) public class RibbonClientConfiguration { // 略 @Bean @ConditionalOnMissingBean public ILoadBalancer ribbonLoadBalancer(IClientConfig config, ServerList<Server> serverList, ServerListFilter<Server> serverListFilter, IRule rule, IPing ping, ServerListUpdater serverListUpdater) { if (this.propertiesFactory.isSet(ILoadBalancer.class, name)) { return this.propertiesFactory.get(ILoadBalancer.class, config, name); } return new ZoneAwareLoadBalancer<>(config, rule, ping, serverList, serverListFilter, serverListUpdater); } // 略 }
在实例化ZoneAwareLoadBalancer的时候注入了,config、rule、ping、serverList、serverListFilter、serverListUpdater实例。
config:配置实例。
rule:负载均衡策略实例。
ping:ping实例。
serverList:获取和更新服务的实例。
serverListFilter:服务过滤实例。
serverListUpdater:服务列表信息更新实例。
@SuppressWarnings("deprecation") @Configuration @EnableConfigurationProperties //Order is important here, last should be the default, first should be optional // see https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-netflix/issues/2086#issuecomment-316281653 @Import({OkHttpRibbonConfiguration.class, RestClientRibbonConfiguration.class, HttpClientRibbonConfiguration.class}) public class RibbonClientConfiguration { // 略 @Bean @ConditionalOnMissingBean public IClientConfig ribbonClientConfig() { DefaultClientConfigImpl config = new DefaultClientConfigImpl(); config.loadProperties(this.name); return config; } @Bean @ConditionalOnMissingBean public IRule ribbonRule(IClientConfig config) { if (this.propertiesFactory.isSet(IRule.class, name)) { return this.propertiesFactory.get(IRule.class, config, name); } ZoneAvoidanceRule rule = new ZoneAvoidanceRule(); rule.initWithNiwsConfig(config); return rule; } @Bean @ConditionalOnMissingBean public IPing ribbonPing(IClientConfig config) { if (this.propertiesFactory.isSet(IPing.class, name)) { return this.propertiesFactory.get(IPing.class, config, name); } return new DummyPing(); } @Bean @ConditionalOnMissingBean @SuppressWarnings("unchecked") public ServerList<Server> ribbonServerList(IClientConfig config) { if (this.propertiesFactory.isSet(ServerList.class, name)) { return this.propertiesFactory.get(ServerList.class, config, name); } ConfigurationBasedServerList serverList = new ConfigurationBasedServerList(); serverList.initWithNiwsConfig(config); return serverList; } @Bean @ConditionalOnMissingBean public ServerListUpdater ribbonServerListUpdater(IClientConfig config) { return new PollingServerListUpdater(config); } @Bean @ConditionalOnMissingBean public ILoadBalancer ribbonLoadBalancer(IClientConfig config, ServerList<Server> serverList, ServerListFilter<Server> serverListFilter, IRule rule, IPing ping, ServerListUpdater serverListUpdater) { if (this.propertiesFactory.isSet(ILoadBalancer.class, name)) { return this.propertiesFactory.get(ILoadBalancer.class, config, name); } return new ZoneAwareLoadBalancer<>(config, rule, ping, serverList, serverListFilter, serverListUpdater); } @Bean @ConditionalOnMissingBean @SuppressWarnings("unchecked") public ServerListFilter<Server> ribbonServerListFilter(IClientConfig config) { if (this.propertiesFactory.isSet(ServerListFilter.class, name)) { return this.propertiesFactory.get(ServerListFilter.class, config, name); } ZonePreferenceServerListFilter filter = new ZonePreferenceServerListFilter(); filter.initWithNiwsConfig(config); return filter; } @Bean @ConditionalOnMissingBean public RibbonLoadBalancerContext ribbonLoadBalancerContext( ILoadBalancer loadBalancer, IClientConfig config, RetryHandler retryHandler) { return new RibbonLoadBalancerContext(loadBalancer, config, retryHandler); } // 略 }
在这里配置相关的实例
config:DefaultClientConfigImpl。
rule:ZoneAvoidanceRule。
ping:DummyPing。
serverList:ConfigurationBasedServerList,基于配置的服务列表实例。
serverListFilter:ZonePreferenceServerListFilter。
serverListUpdater:PollingServerListUpdater。
要注意的是,在这里serverList的实例是ConfigurationBasedServerList,这是在未使用Eureka时获取服务信息的实例,是从配置文件中获取。
那么在和Eureka配合使用时,需要从 Eureka Server获取服务信息,那该是哪个实例来做这件事情呢。
在启用Eureka服务发现时,会首先会采用EurekaRibbonClientConfiguration配置类。
位置:
spring-cloud-netflix-eureka-client-1.3.5.RELEASE.jar org.springframework.cloud.netflix.ribbon.eureka EurekaRibbonClientConfiguration.class
@Configuration @CommonsLog public class EurekaRibbonClientConfiguration { // 略 @Bean @ConditionalOnMissingBean public IPing ribbonPing(IClientConfig config) { if (this.propertiesFactory.isSet(IPing.class, serviceId)) { return this.propertiesFactory.get(IPing.class, config, serviceId); } NIWSDiscoveryPing ping = new NIWSDiscoveryPing(); ping.initWithNiwsConfig(config); return ping; } @Bean @ConditionalOnMissingBean public ServerList<?> ribbonServerList(IClientConfig config, Provider<EurekaClient> eurekaClientProvider) { if (this.propertiesFactory.isSet(ServerList.class, serviceId)) { return this.propertiesFactory.get(ServerList.class, config, serviceId); } DiscoveryEnabledNIWSServerList discoveryServerList = new DiscoveryEnabledNIWSServerList( config, eurekaClientProvider); DomainExtractingServerList serverList = new DomainExtractingServerList( discoveryServerList, config, this.approximateZoneFromHostname); return serverList; } // 略 }
在首先采用了EurekaRibbonClientConfiguration配置后,实际上各实例变成了
config:DefaultClientConfigImpl。
rule:ZoneAvoidanceRule。
ping:NIWSDiscoveryPing。
serverList:DomainExtractingServerList,内部是DiscoveryEnabledNIWSServerList,实际上是通过服务发现获取服务信息列表。
serverListFilter:ZonePreferenceServerListFilter。
serverListUpdater:PollingServerListUpdater。
获取服务
在找到获取服务信息入口前,先把负载均衡器的类继承关系撸一下。
在ZoneAwareLoadBalancer的构造中调用了父类DynamicServerListLoadBalancer构造。
位置:
ribbon-loadbalancer-2.2.2.jar
com.netflix.loadbalancer
ZoneAwareLoadBalancer.class
在DynamicServerListLoadBalancer的构造中,调用了restOfInit函数。
ribbon-loadbalancer-2.2.2.jar
com.netflix.loadbalancer
DynamicServerListLoadBalancer.class
void restOfInit(IClientConfig clientConfig) { boolean primeConnection = this.isEnablePrimingConnections(); // turn this off to avoid duplicated asynchronous priming done in BaseLoadBalancer.setServerList() this.setEnablePrimingConnections(false); enableAndInitLearnNewServersFeature(); updateListOfServers(); if (primeConnection && this.getPrimeConnections() != null) { this.getPrimeConnections() .primeConnections(getReachableServers()); } this.setEnablePrimingConnections(primeConnection); LOGGER.info("DynamicServerListLoadBalancer for client {} initialized: {}", clientConfig.getClientName(), this.toString()); }
先是通过调用enableAndInitLearnNewServersFeature方法启动定时更新服务列表,然后立即调用updateListOfServers函数马上获取并更新服务列表信息。
先看下enableAndInitLearnNewServersFeature方法,实际上是调用了服务列表信息更新实例的start方法启动定时更新功能。
/** * Feature that lets us add new instances (from AMIs) to the list of * existing servers that the LB will use Call this method if you want this * feature enabled */ public void enableAndInitLearnNewServersFeature() { LOGGER.info("Using serverListUpdater {}", serverListUpdater.getClass().getSimpleName()); serverListUpdater.start(updateAction); }
这里的服务列表信息更新实例就是配置阶段配置的PollingServerListUpdater实例,看一下这个类的构造和start方法。
public class PollingServerListUpdater implements ServerListUpdater { // 略 private static long LISTOFSERVERS_CACHE_UPDATE_DELAY = 1000; // msecs; private static int LISTOFSERVERS_CACHE_REPEAT_INTERVAL = 30 * 1000; // msecs; // 略 private final AtomicBoolean isActive = new AtomicBoolean(false); private volatile long lastUpdated = System.currentTimeMillis(); private final long initialDelayMs; private final long refreshIntervalMs; // 略 public PollingServerListUpdater(IClientConfig clientConfig) { this(LISTOFSERVERS_CACHE_UPDATE_DELAY, getRefreshIntervalMs(clientConfig)); } public PollingServerListUpdater(final long initialDelayMs, final long refreshIntervalMs) { this.initialDelayMs = initialDelayMs; this.refreshIntervalMs = refreshIntervalMs; } @Override public synchronized void start(final UpdateAction updateAction) { if (isActive.compareAndSet(false, true)) { final Runnable wrapperRunnable = new Runnable() { @Override public void run() { if (!isActive.get()) { if (scheduledFuture != null) { scheduledFuture.cancel(true); } return; } try { updateAction.doUpdate(); lastUpdated = System.currentTimeMillis(); } catch (Exception e) { logger.warn("Failed one update cycle", e); } } }; scheduledFuture = getRefreshExecutor().scheduleWithFixedDelay( wrapperRunnable, initialDelayMs, refreshIntervalMs, TimeUnit.MILLISECONDS ); } else { logger.info("Already active, no-op"); } } // 略 }
从构造和常量定义看出来,延迟一秒执行,默认每隔30秒执行更新,可以通过配置修改间隔更新的时间。
从start方法看,就是开了一个定时执行的schedule,定时执行 updateAction.doUpdate()。
回到start方法调用方DynamicServerListLoadBalancer类中看一下UpdateAction实例的定义。
protected final ServerListUpdater.UpdateAction updateAction = new ServerListUpdater.UpdateAction() { @Override public void doUpdate() { updateListOfServers(); } };
实际上就是调用了DynamicServerListLoadBalancer类的updateListOfServers方法,这跟启动完定时更新后立即更新服务信息列表的路径是一致的。
继续看updateListOfServers方法。
public void updateListOfServers() { List<T> servers = new ArrayList<T>(); if (serverListImpl != null) { servers = serverListImpl.getUpdatedListOfServers(); LOGGER.debug("List of Servers for {} obtained from Discovery client: {}", getIdentifier(), servers); if (filter != null) { servers = filter.getFilteredListOfServers(servers); LOGGER.debug("Filtered List of Servers for {} obtained from Discovery client: {}", getIdentifier(), servers); } } updateAllServerList(servers); }
1.通过ServerList实例获取服务信息列表。
2.通过ServerListFilter 实例对获取到的服务信息列表进行过滤。
3.将过滤后的服务信息列表保存到LoadBalancerStats中作为状态保持。
接下分别看一下。
1.通过ServerList实例获取服务信息列表。
ServerList实例就是配置阶段生成的DomainExtractingServerList,获取服务信息都是委托给DiscoveryEnabledNIWSServerList。
public class DiscoveryEnabledNIWSServerList extends AbstractServerList<DiscoveryEnabledServer>{ // 略 @Override public List<DiscoveryEnabledServer> getInitialListOfServers(){ return obtainServersViaDiscovery(); } @Override public List<DiscoveryEnabledServer> getUpdatedListOfServers(){ return obtainServersViaDiscovery(); } private List<DiscoveryEnabledServer> obtainServersViaDiscovery() { List<DiscoveryEnabledServer> serverList = new ArrayList<DiscoveryEnabledServer>(); if (eurekaClientProvider == null || eurekaClientProvider.get() == null) { logger.warn("EurekaClient has not been initialized yet, returning an empty list"); return new ArrayList<DiscoveryEnabledServer>(); } EurekaClient eurekaClient = eurekaClientProvider.get(); if (vipAddresses!=null){ for (String vipAddress : vipAddresses.split(",")) { // if targetRegion is null, it will be interpreted as the same region of client List<InstanceInfo> listOfInstanceInfo = eurekaClient.getInstancesByVipAddress(vipAddress, isSecure, targetRegion); for (InstanceInfo ii : listOfInstanceInfo) { if (ii.getStatus().equals(InstanceStatus.UP)) { if(shouldUseOverridePort){ if(logger.isDebugEnabled()){ logger.debug("Overriding port on client name: " + clientName + " to " + overridePort); } // copy is necessary since the InstanceInfo builder just uses the original reference, // and we don't want to corrupt the global eureka copy of the object which may be // used by other clients in our system InstanceInfo copy = new InstanceInfo(ii); if(isSecure){ ii = new InstanceInfo.Builder(copy).setSecurePort(overridePort).build(); }else{ ii = new InstanceInfo.Builder(copy).setPort(overridePort).build(); } } DiscoveryEnabledServer des = new DiscoveryEnabledServer(ii, isSecure, shouldUseIpAddr); des.setZone(DiscoveryClient.getZone(ii)); serverList.add(des); } } if (serverList.size()>0 && prioritizeVipAddressBasedServers){ break; // if the current vipAddress has servers, we dont use subsequent vipAddress based servers } } } return serverList; } // 略 }
可以看到其实就是通过Eureka客户端从Eureka服务端获取所有服务实例信息并把上线的包装成DiscoveryEnabledServer实例,带有zone信息,做到服务列表中。
2.通过ServerListFilter 实例对获取到的服务信息列表进行过滤。
serverListFilte实例就是配置阶段生成的ZonePreferenceServerListFilter,通过调用该实例的getFilteredListOfServers方法进行过滤。
@Data @EqualsAndHashCode(callSuper = false) public class ZonePreferenceServerListFilter extends ZoneAffinityServerListFilter<Server> { private String zone; @Override public void initWithNiwsConfig(IClientConfig niwsClientConfig) { super.initWithNiwsConfig(niwsClientConfig); if (ConfigurationManager.getDeploymentContext() != null) { this.zone = ConfigurationManager.getDeploymentContext().getValue( ContextKey.zone); } } @Override public List<Server> getFilteredListOfServers(List<Server> servers) { List<Server> output = super.getFilteredListOfServers(servers); if (this.zone != null && output.size() == servers.size()) { List<Server> local = new ArrayList<Server>(); for (Server server : output) { if (this.zone.equalsIgnoreCase(server.getZone())) { local.add(server); } } if (!local.isEmpty()) { return local; } } return output; } }
在getFilteredListOfServers方法里面,一上来是调用父类的同名方法先过滤,其实父类也是把和消费端同区域的服务给过滤出来使用,不仅如此,增加了些智能的判定,保证在故障/负载较高时或者可用实例较少时不进行同区域的过滤。
但是在ZonePreferenceServerListFilter.getFilteredListOfServers这里,就算父类没做过过滤,这里依然要把同zone的服务给滤出来使用,谁叫这里的类是ZonePreference的呢。
这是比较怪异的地方,感觉父类的智能判定没什么作用。
还是看看ZoneAffinityServerListFilter.getFilteredListOfServers做的辛苦工作吧。
public class ZoneAffinityServerListFilter<T extends Server> extends AbstractServerListFilter<T> implements IClientConfigAware { // 略 private boolean shouldEnableZoneAffinity(List<T> filtered) { if (!zoneAffinity && !zoneExclusive) { return false; } if (zoneExclusive) { return true; } LoadBalancerStats stats = getLoadBalancerStats(); if (stats == null) { return zoneAffinity; } else { logger.debug("Determining if zone affinity should be enabled with given server list: {}", filtered); ZoneSnapshot snapshot = stats.getZoneSnapshot(filtered); double loadPerServer = snapshot.getLoadPerServer(); int instanceCount = snapshot.getInstanceCount(); int circuitBreakerTrippedCount = snapshot.getCircuitTrippedCount(); if (((double) circuitBreakerTrippedCount) / instanceCount >= blackOutServerPercentageThreshold.get() || loadPerServer >= activeReqeustsPerServerThreshold.get() || (instanceCount - circuitBreakerTrippedCount) < availableServersThreshold.get()) { logger.debug("zoneAffinity is overriden. blackOutServerPercentage: {}, activeReqeustsPerServer: {}, availableServers: {}", new Object[] {(double) circuitBreakerTrippedCount / instanceCount, loadPerServer, instanceCount - circuitBreakerTrippedCount}); return false; } else { return true; } } } @Override public List<T> getFilteredListOfServers(List<T> servers) { if (zone != null && (zoneAffinity || zoneExclusive) && servers !=null && servers.size() > 0){ List<T> filteredServers = Lists.newArrayList(Iterables.filter( servers, this.zoneAffinityPredicate.getServerOnlyPredicate())); if (shouldEnableZoneAffinity(filteredServers)) { return filteredServers; } else if (zoneAffinity) { overrideCounter.increment(); } } return servers; } // 略 }
首先会将与消费端相同的zone的服务过滤出来,然后通过shouldEnableZoneAffinity(filteredServers)来判定是否可以采纳同zone的服务,还是采用所有的服务。
在shouldEnableZoneAffinity方法内,对相同zone的服务做了一次snapshot,获取这些服务的实例数量,平均负载,断路的实例数进行计算判定。
可以看一下initWithNiwsConfig方法中关键指标的值。
判定条件:
断路实例百分比>=0.8(断路的实例数/服务的实例数量)
平均负载>=0.6
可用实例数<2(实例数量-断路的实例数)
如果达到判定条件,那么就使用全部的服务,保证可用性。
但,上面也说了,因为ZonePreferenceServerListFilter本身总是会选用和消费端zone一致的服务,所以ZoneAffinityServerListFilter.getFilteredListOfServers中做的智能操作并没什么用。
不过,当然可以通过自定义配置来采用ZoneAffinityServerListFilter实例。
3.将过滤后的服务信息列表保存到LoadBalancerStats中作为状态保持。
跟进updateAllServerList(servers);去,一步步深入,会发现,实际上是保存到LoadBalancerStats中,并且这时候的服务是按照zone分组以HashMap<String, List<Server>>结构保存的,key是zone。
选择服务
实现了ILoadBalancer接口的负载均衡器,是通过实现chooseServer方法来进行服务的选择,选择后的服务做为目标请求服务。
看一下ZoneAwareLoadBalancer.chooseServer方法。
@Override public Server chooseServer(Object key) { if (!ENABLED.get() || getLoadBalancerStats().getAvailableZones().size() <= 1) { logger.debug("Zone aware logic disabled or there is only one zone"); return super.chooseServer(key); } Server server = null; try { LoadBalancerStats lbStats = getLoadBalancerStats(); Map<String, ZoneSnapshot> zoneSnapshot = ZoneAvoidanceRule.createSnapshot(lbStats); logger.debug("Zone snapshots: {}", zoneSnapshot); if (triggeringLoad == null) { triggeringLoad = DynamicPropertyFactory.getInstance().getDoubleProperty( "ZoneAwareNIWSDiscoveryLoadBalancer." + this.getName() + ".triggeringLoadPerServerThreshold", 0.2d); } if (triggeringBlackoutPercentage == null) { triggeringBlackoutPercentage = DynamicPropertyFactory.getInstance().getDoubleProperty( "ZoneAwareNIWSDiscoveryLoadBalancer." + this.getName() + ".avoidZoneWithBlackoutPercetage", 0.99999d); } Set<String> availableZones = ZoneAvoidanceRule.getAvailableZones(zoneSnapshot, triggeringLoad.get(), triggeringBlackoutPercentage.get()); logger.debug("Available zones: {}", availableZones); if (availableZones != null && availableZones.size() < zoneSnapshot.keySet().size()) { String zone = ZoneAvoidanceRule.randomChooseZone(zoneSnapshot, availableZones); logger.debug("Zone chosen: {}", zone); if (zone != null) { BaseLoadBalancer zoneLoadBalancer = getLoadBalancer(zone); server = zoneLoadBalancer.chooseServer(key); } } } catch (Exception e) { logger.error("Error choosing server using zone aware logic for load balancer={}", name, e); } if (server != null) { return server; } else { logger.debug("Zone avoidance logic is not invoked."); return super.chooseServer(key); } }
注意这里有两种用法:
1.通过配置ZoneAwareNIWSDiscoveryLoadBalancer.enabled=false关闭区域感知负载均衡,或者zone的个数<=1个。
2.采用区域感知,或者zone的个数>1。
一个个来看一下
1.通过配置ZoneAwareNIWSDiscoveryLoadBalancer.enabled=false关闭区域感知负载均衡,或者zone的个数<=1个。
这种情况下,调用了父类BaseLoadBalancer.chooseServer方法。
public Server chooseServer(Object key) { if (counter == null) { counter = createCounter(); } counter.increment(); if (rule == null) { return null; } else { try { return rule.choose(key); } catch (Exception e) { logger.warn("LoadBalancer [{}]: Error choosing server for key {}", name, key, e); return null; } } }
这里使用的负载均衡策略rule实际上就是构造ZoneAwareLoadBalancer时传进来的,在配置阶段生成的ZoneAvoidanceRule策略实例。
public void setRule(IRule rule) { if (rule != null) { this.rule = rule; } else { /* default rule */ this.rule = new RoundRobinRule(); } if (this.rule.getLoadBalancer() != this) { this.rule.setLoadBalancer(this); } }
假设,如果没有配置,默认用的是RoundRobinRule策略实例。
2.采用区域感知,或者zone的个数>1。
public Server chooseServer(Object key) { if (!ENABLED.get() || getLoadBalancerStats().getAvailableZones().size() <= 1) { logger.debug("Zone aware logic disabled or there is only one zone"); return super.chooseServer(key); } Server server = null; try { LoadBalancerStats lbStats = getLoadBalancerStats(); Map<String, ZoneSnapshot> zoneSnapshot = ZoneAvoidanceRule.createSnapshot(lbStats); logger.debug("Zone snapshots: {}", zoneSnapshot); if (triggeringLoad == null) { triggeringLoad = DynamicPropertyFactory.getInstance().getDoubleProperty( "ZoneAwareNIWSDiscoveryLoadBalancer." + this.getName() + ".triggeringLoadPerServerThreshold", 0.2d); } if (triggeringBlackoutPercentage == null) { triggeringBlackoutPercentage = DynamicPropertyFactory.getInstance().getDoubleProperty( "ZoneAwareNIWSDiscoveryLoadBalancer." + this.getName() + ".avoidZoneWithBlackoutPercetage", 0.99999d); } Set<String> availableZones = ZoneAvoidanceRule.getAvailableZones(zoneSnapshot, triggeringLoad.get(), triggeringBlackoutPercentage.get()); logger.debug("Available zones: {}", availableZones); if (availableZones != null && availableZones.size() < zoneSnapshot.keySet().size()) { String zone = ZoneAvoidanceRule.randomChooseZone(zoneSnapshot, availableZones); logger.debug("Zone chosen: {}", zone); if (zone != null) { BaseLoadBalancer zoneLoadBalancer = getLoadBalancer(zone); server = zoneLoadBalancer.chooseServer(key); } } } catch (Exception e) { logger.error("Error choosing server using zone aware logic for load balancer={}", name, e); } if (server != null) { return server; } else { logger.debug("Zone avoidance logic is not invoked."); return super.chooseServer(key); } }
在这种情况下默认使用ZoneAvoidanceRule负载均衡策略。
获取zone的snapshot信息。
获取可用的zone,通过观察ZoneAvoidanceRule.getAvailableZones定义,不是可用zone的条件是:
可用zone都获取后,随机选一个。
并从该zone中,通过ZoneAwareLoadBalancer的父类BaseLoadBalancer.chooseServer选取服务,上面整理过,BaseLoadBalancer里如果没有传入rule,那么默认使用RoundRobinRule策略轮寻一个服务。
其实,还是上面获取服务中ZonePreferenceServerListFilter过滤器的问题,实际上过滤出来的只有一个和消费端相同的一个zone的服务,所以第2.部分的从可用zone中选取服务的功能是走不到,要走到就得把过滤器给换掉。
总结:
配置的负载均衡器会启动schedule获取服务信息,在使用了Eureka客户端时,会从Eureka服务获取所有服务实例信息,通过过滤器过滤出可以使用的服务,过滤器默认只过滤出与消费端相同zone的服务,如果要保证高可用可配置ZoneAffinityServerListFilter过滤器,过滤后的服务列表,通过实现了IRule接口的负载均衡策略选取对应的服务,如果是使用zone感知的策略,可以从负载情况良好的zone中选取合适的服务。
负载均衡(Load balancing)是一种计算机网络技术,用来在多个计算机(计算机集群)、网络连接、CPU、磁盘驱动器或其他资源中分配负载,以达到最佳化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、同时避免过载的目的。 使用带有负载均衡的多个服务器组件,取代单一的组件,可以通过冗余提高可靠性。负载均衡服务通常是由专用软体和硬件来完成。 负载均衡最重要的一个应用是利用多台服务器提供单一服务,这种方案有
负载均衡包括负载均衡实例、访问控制及证书。 实例 负载均衡实例是一个运行的负载均衡服务,通过设置的虚拟IP接收流量并将其转发分配给后端服务器。 访问控制 访问控制用于设置访问负载均衡的IP白名单或IP黑名单。 证书 当在负载均衡实例上配置HTTPS监听转发来自HTTPS协议的请求时,需要配置证书。
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SOFARPC 提供多种负载均衡算法,目前支持以下五种: 类型 名称 描述 random 随机算法 默认负载均衡算法。 localPref 本地优先算法 优先发现是否本机发布了该服务,如果没有再采用随机算法。 roundRobin 轮询算法 方法级别的轮询,各个方法间各自轮询,互不影响。 consistentHash 一致性hash算法 同样的方法级别的请求会路由到同样的节点。 weightRou
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本节将会讨论常见的分布式系统负载均衡手段。 6.5.1 常见的负载均衡思路 如果我们不考虑均衡的话,现在有n个服务节点,我们完成业务流程实际上只需要从这n个中挑出其中的一个。有几种思路: 按顺序挑: 例如上次选了第一台,那么这次就选第二台,下次第三台,如果已经到了最后一台,那么下一次从第一台开始。这种情况下我们可以把服务节点信息都存储在数组中,每次请求完成下游之后,将一个索引后移即可。在移到尽头时