springcloud----负载均衡--Ribbon与LoadBalance
简介
Spring Cloud Ribbon 是 Netflix Ribbon 实现的一套客户端 负载均衡工具
简单的说，Ribbon 是 Netflix 发布的开源项目，主要功能是提供 客户端的复杂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超时、重试等。简单的说，就是配置文件中列出 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，随机链接等）去链接这些机器。我们很容易使用 Ribbon 自定义的负载均衡算法。
Ribbon官网：https://github.com/Netflix/ribbon
状态 - 停更进维
替代方案 - Spring Cloud Loadbalancer
功能
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）
Ribbon 本地负载均衡客户端 VS Nginx 服务端负载均衡区别
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Nginx 是服务器负载均衡，客户端所有请求都会交给nginx， 然后 nginx 实现转发请求。即负载均衡是由服务端实现的。
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Ribbon 本地负载均衡，在调用微服务接口的时候，会在注册中心上获取注册信息服务列表后缓存到JVM 本地，从而在本地实现RPC远程 服务调用技术。
LB 实现方式
1、集中式
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 ）, 由该设置负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方
2、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取有哪些地址可用，然后自己再从这些地址中选择一个适合的服务器。
Ribbon 就属于进程内LB，它只是一个类库，集成于消费方进程，消费方通过它阿莱获取服务提供方的地址。
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
HA (高可用)
Ribbon 在工作时分为两步：
第一步先选择 Server , 它优先选择在同一个区域呢负载较少的Server
第二步在根据用户执行的策略，在从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。
(测试使用Eureka做服务注册 ) 不需要
额外导入依赖 ,在 spring-cloud-starter-netflix-eureka-client自带spring-cloud-starter-ribbon
使用方式：@LoadBalance + RestTemplate
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate getRestTemplate(){
return new RestTemplate() ;
}
赋予RestTemplate 有负载均衡的能力 也是使用的 ribbon
指定负载均衡的方式
Ribbon 核心组件IRule : com.netflix.loadbalancer.IRule
相关的负载均衡算法 ， 均在 com.netflix.loadbalancer 包下
| 全类名 | 说明 |
|---|---|
| RoundRobinRule | 轮询 |
| RandomRule | 随机 |
| 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 的拓展，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，在选择并发较小的实例 |
| ZoneAvoidanceRule | 默认规则，符合判断Server 所在区域的性能和 Server 的可用性选择服务器 |
指定负载均衡(在全局Main方法外面建立一个包写 ， 不能让springboot扫描 , 不然会全局使用该方法)
@Configuration
public class MySelfRule {
@Bean
public IRule myRule(){
return new RandomRule() ;
}
}
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RibbonClient(name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE",configuration = MySelfRule.class)
// 访问指定服务，使用指定的负载均衡算法
public class OrderMain80 {
public static void main(String[] args){
SpringApplication.run(OrderMain80.class,args) ;
}
}
自定义负载均衡
负载均衡算法：rest 接口第几次请求数 % 服务器集群总数量 = 时机调用服务器位置下标，每次服务重启后rest 接口技术求从1开始。
List<ServiceInstance> instances = discoverClient.getInstances("PAYMENT-SERVICE");
如： List[0] instances = 127.0.0.1:8002
List[1] instances = 127.0.0.1:8001
8001 + 8002 组合为集群，他们共计2台服务器，集群总数为2 ， 按照轮询算法原理：
当请求总数为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
当请求总数为2 时：2%2 = 0, 对应下标位置为1， 则获得服务地址为 127.0.0.1：8002
当请求总数为3 时：2%2 = 1, 对应下标位置为1， 则获得服务地址为 127.0.0.1：8001
依次类推 。。。。
1、接口
public interface LandBalance {
ServiceInstance instance(List<ServiceInstance> serviceInstances) ;
}
2、实现
@Component
public class MyLb implements LandBalance {
// 原子类
private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0) ;
public final int getAndIncrement(){
// 自旋锁
int current ;
int next ;
do {
current = this.atomicInteger.get() ;
next = current >= 2147483647 ? 0 : current + 1 ;
}while (!this.atomicInteger.compareAndSet(current ,next )) ;
System.out.println("****访问次数 next: "+ next );
return next ;
}
@Override
public ServiceInstance instance(List<ServiceInstance> serviceInstances) {
int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size() ;
return serviceInstances.get(index) ;
}
}
3、使用 (restTemplate 上不能有 LoadBalance注解)
@Autowired
private LandBalance landBalance ;
@Autowired
DiscoveryClient discoveryClient ;
@GetMapping("/consumer/payment/lb")
public String getPaymentLb(){
List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
if (instances == null || instances.size() <= 0 ){
return null ;
}
ServiceInstance instance = landBalance.instance(instances);
URI uri = instance.getUri();
return restTemplate.getForObject(uri+"/payment/lb",String.class) ;
}