II-第二章：（1）Ribbon负载均衡服务调用

2022-05-02 17:31:14 阅读：132 来源： 互联网

标签：负载 return server II 服务 public Ribbon

一、Ribbon 负载均衡

1、概述

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

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。

2、官网资料

https://github.com/Netflix/ribbon/wiki/Getting-Started

Ribbon目前也进入维护模式：

未来替换方案：

3、Ribbon 作用

　　LB（负载均衡）

　　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）。

　　　　常见的负载均衡有软件Nginx，LVS，硬件 F5等。

　　Ribbon本地负载均衡客户端 VS Nginx服务端负载均衡区别

　　　　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，它只是一个类库，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。

　　负载均衡+RestTemplate调用

二、Ribbon负载均衡演示

1、架构说明

　　Ribbon在工作时分成两步第一步先选择 EurekaServer ,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。

　　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。

2、POM

　　之前写样例时候没有引入spring-cloud-starter-ribbon也可以使用ribbon

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

　　猜测spring-cloud-starter-netflix-eureka-client自带了spring-cloud-starter-ribbon引用

　　证明如下：可以看到spring-cloud-starter-netflix-eureka-client 确实引入了Ribbon

3、Ribbon 与 RestTemplate的使用

（1）官网

https://docs.spring.io/spring-framework/docs/5.2.2.RELEASE/javadoc-api/org/springframework/web/client/RestTemplate.html

（2）getForObject方法/getForEntity方法

返回对象为响应体中数据转化成的对象，基本上可以理解为Json

返回对象为ResponseEntity对象，包含了响应中的一些重要信息，比如响应头、响应状态码、响应体等

（3）postForObject/postForEntity方法

（4）GET请求方法

<T> T getForObject(String url, Class<T> responseType, Object... uriVariables);
 
<T> T getForObject(String url, Class<T> responseType, Map<String, ?> uriVariables);
 
<T> T getForObject(URI url, Class<T> responseType);
 
<T> ResponseEntity<T> getForEntity(String url, Class<T> responseType, Object... uriVariables);
 
<T> ResponseEntity<T> getForEntity(String url, Class<T> responseType, Map<String, ?> uriVariables);
 
<T> ResponseEntity<T> getForEntity(URI var1, Class<T> responseType);

（5）POST请求方法

<T> T postForObject(String url, @Nullable Object request, Class<T> responseType, Object... uriVariables);
 
<T> T postForObject(String url, @Nullable Object request, Class<T> responseType, Map<String, ?> uriVariables);
 
<T> T postForObject(URI url, @Nullable Object request, Class<T> responseType);
 
<T> ResponseEntity<T> postForEntity(String url, @Nullable Object request, Class<T> responseType, Object... uriVariables);
 
<T> ResponseEntity<T> postForEntity(String url, @Nullable Object request, Class<T> responseType, Map<String, ?> uriVariables);
 
<T> ResponseEntity<T> postForEntity(URI url, @Nullable Object request, Class<T> responseType);

三、Ribbon核心组件IRule

IRule：根据特定算法中从服务列表中选取一个要访问的服务

com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule 轮询

com.netflix.loadbalancer.RandomRule 随机

com.netflix.loadbalancer.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的扩展，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

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

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

四、Ribbon 负载规则替换

（1）修改cloud-consumer-order80，修改服务消费者。

（2）注意配置细节

官方文档明确给出了警告：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。

（3）创建Package，com.njf.myrule

（4）在包下新建MySelfRule规则类

@Configuration
public class MySelfRule {

    @Bean
    public IRule myRule() {
        //定义为随机
        return new RandomRule();
    }
}

（5）主启动类添加@RibbonClient

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
//在启动该微服务的时候就能去加载我们的自定义Ribbon配置类，从而使配置生效
@RibbonClient(name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE",configuration= MySelfRule.class)
public class OrderMainApp80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderMainApp80.class, args);
    }
}

（6）测试

http://localhost/consumer/payment/get/1

五、Ribbon 负载均衡算法

1、Ribbon 默认负载轮询算法

默认的负载策略是轮询算法 RoundRobinRule

负载均衡算法：rest接口第几次请求数 % 服务器集群总数量 = 实际调用服务器位置下标，每次服务重启动后rest接口计数从1开始。

List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");

如：

List [0] instances = 127.0.0.1:8002

List [1] instances = 127.0.0.1:8001

8001+ 8002 组合成为集群，它们共计2台机器，集群总数为2，按照轮询算法原理：

当总请求数为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 当总请求数位2时： 2 % 2 =0 对应下标位置为0 ，则获得服务地址为127.0.0.1:8002 当总请求数位3时： 3 % 2 =1 对应下标位置为1 ，则获得服务地址为127.0.0.1:8001 当总请求数位4时： 4 % 2 =0 对应下标位置为0 ，则获得服务地址为127.0.0.1:8002 如此类推......

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);
    }

    //选择指定的机器
    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) {
            List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
            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;
            }

            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;
    }

    /**
     * Inspired by the implementation of {@link AtomicInteger#incrementAndGet()}.
     *
     * @param modulo The modulo to bound the value of the counter.
     * @return The next value.
     */
     //自旋锁
    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) {
    }
}

六、Ribbon 手写轮询算法

自己试着写一个本地负载均衡器试试：

7001/7002集群启动
8001/8002微服务改造，改造 Controller

    @GetMapping(value = "/payment/lb")
    public String getPaymentLB() {
        return serverPort;
    }

80订单微服务改造

（1）ApplicationContextBean去掉注解@LoadBalanced

@Configuration
public class ApplicationContextConfig {

    @Bean
    //@LoadBalanced //使用@LoadBalanced注解赋予RestTemplate负载均衡的能力
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

（2）LoadBalancer接口

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

（3）MyLB

@Component
public class MyLB implements LoadBalancer{

    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);

    public final int getAndIncrement() {
        int current;
        int next;
        do
        {
            current = this.atomicInteger.get();
            next = current >= Integer.MAX_VALUE ? 0 : current + 1;
        } while(!this.atomicInteger.compareAndSet(current, next));
        System.out.println("*****next: " + next);
        return next;
    }


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

（4）修改 OrderController

    @Resource
    private DiscoveryClient discoveryClient;
    @Resource
    private LoadBalancer loadBalancer;


    @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.instances(instances);
        URI uri = serviceInstance.getUri();

        return restTemplate.getForObject(uri+"/payment/lb", String.class);
    }

（5）测试

　　浏览器输入 http://localhost/consumer/payment/lb 来查看是否达到了端口切换效果

标签：负载,return,server,II,服务,public,Ribbon
来源： https://www.cnblogs.com/niujifei/p/16216235.html

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II-第二章：（1）Ribbon负载均衡服务调用

一、Ribbon 负载均衡

1、概述

2、官网资料

3、Ribbon 作用

LB（负载均衡）

LB负载均衡(Load Balance)是什么？

Ribbon本地负载均衡客户端 VS Nginx服务端负载均衡区别

集中式LB

进程内LB

负载均衡+RestTemplate调用

二、Ribbon负载均衡演示

1、架构说明

2、POM

3、Ribbon 与 RestTemplate的使用

（1）官网

（2）getForObject方法/getForEntity方法

（3）postForObject/postForEntity方法

（4）GET请求方法

（5）POST请求方法

三、Ribbon核心组件IRule

四、Ribbon 负载规则替换

（1）修改cloud-consumer-order80，修改服务消费者。

（2）注意配置细节

（3）创建Package，com.njf.myrule

（4）在包下新建MySelfRule规则类

（5）主启动类添加@RibbonClient

（6）测试

五、Ribbon 负载均衡算法

1、Ribbon 默认负载轮询算法

六、Ribbon 手写轮询算法

　　LB（负载均衡）

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　　Ribbon本地负载均衡客户端 VS Nginx服务端负载均衡区别

　　集中式LB

　　进程内LB

　　负载均衡+RestTemplate调用