负载均衡服务调用-Ribbon简单使用

概述

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

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。

ribbon负载均衡和Nginx负载均衡的区别

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。

集中式负载均衡和进程内负载均衡

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。

使用

Eureka Client本身集成了Ribbon,之前在服务注册与发现-Eureka概述与简单使用中的实例就用到了ribbon的能力

Ribbon在工作时分成两步

第一步先选择Eureka Server ,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,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。

依赖:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
</dependency>

使用@LoadBalance得到RestTemplate

负载均衡算法接口IRule

负载均衡服务调用-Ribbon简单使用
  • RoundRobinRule 轮询(默认)
  • RandomRule 随机
  • RetryRule 先按照RoundRobinRule的策略获取服务,如果服务失败则在指定时间内重试,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
  • AvailabilityFiltering 会先过滤掉故障实例,再选择并发量较小的实例
  • ZoneAvoidanceRule 符合判断server所在区域的性能和server的可用性选择服务器

使用不同的算法:自定义IRule注入

@Configuration
public class MyselfRule {
    @Bean
    public IRule myRule(){
        return new RandomRule();
    }
}

并使用@RibbonClient指定配置类,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。

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RibbonClient(name="CLOUD-PAYMENT-SERVICE",configuration = MyselfRule.class)
public class OrderMain80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderMain80.class,args);
    }
}

RoundRobinRule源码

public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule {
    private AtomicInteger nextServerCyclicCounter;
    private static final boolean AVAILABLE_ONLY_SERVERS = true;
    private static final boolean ALL_SERVERS = false;

    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(RoundRobinRule.class);

    public RoundRobinRule() {
        nextServerCyclicCounter = new AtomicInteger(0);
    }

    public RoundRobinRule(ILoadBalancer lb) {
        this();
        setLoadBalancer(lb);
    }

    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
        if (lb == null) {
            log.warn("no load balancer");
            return null;
        }

        Server server = null;
        //
        int count = 0;
        while (server == null && count++ < 10) {
            //通过LoadBalancer获取可用的服务器
            List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
            //通过LoadBalancer获取所有服务器
            List<Server> allServers = lb.getAllServers();
            int upCount = reachableServers.size();
            int serverCount = allServers.size();

            if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {
                log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
                return null;
            }
            //获取下一个要取的服务器下标
            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;
    }

    //CAS改变下一次的下标
    private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
        for (;;) {
            int current = nextServerCyclicCounter.get();
            int next = (current + 1) % modulo;
            if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next))
                return next;
        }
    }

    @Override
    public Server choose(Object key) {
        return choose(getLoadBalancer(), key);
    }

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
    }
}

不使用ribbon实现一个自定义负载均衡

public interface LoadBalancer {
    ServiceInstance chooseInstance(List<ServiceInstance> serviceInstances);
}


@Component
public class myLB implements LoadBalancer {
    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);

    public final int getAndIncrement(){
        int current;
        int next;
        do{
            current = atomicInteger.get();
            next = current == Integer.MAX_VALUE?0:current+1;

        }while (!atomicInteger.compareAndSet(current, next));
        System.out.println("*******next: "+next);
        return next;
    }

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

controller:

@RestController
public class OrderController {
    @Resource
    private LoadBalancer loadBalancer;

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;//禁用掉@loadbalance

    @Resource
    private 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 serviceInstance = loadBalancer.chooseInstance(instances);
        URI uri = serviceInstance.getUri();
        return restTemplate.getForObject(uri+"/payment/lb",String.class);
    }
}

原创文章,作者:彭晨涛,如若转载,请注明出处:https://www.codetool.top/article/%e8%b4%9f%e8%bd%bd%e5%9d%87%e8%a1%a1%e6%9c%8d%e5%8a%a1%e8%b0%83%e7%94%a8-ribbon%e7%ae%80%e5%8d%95%e4%bd%bf%e7%94%a8/

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