• SpringCloud学习笔记（五） Ribbon 负载均衡服务调用

    目录

    一、Ribbon简介

    1、是什么

    2、官网资料

    3、能干吗

    二、Ribbon负载均衡演示

    1、架构说明

    2、pom说明

    3、二说RestTemplate的使用 

    三、Ribbon核心组件IRule

    1、IRule接口实现类说明

    2、Ribbon负载规则替换

    四、Ribbon负载均衡算法 

    1、原理

    2、ribbon源码

    3、手写负载均衡器

    一、Ribbon简介

    1、是什么

    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 https://github.com/Netflix/ribbon

    image-20220215004143873

     未来替换方案

    3、能干吗

    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是本地负载均衡，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

    一句话

    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，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说明

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

    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、二说RestTemplate的使用 

    官网

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

    getForObject方法/getForEntity方法

    getForObject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

    getForEntity方法：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 

    加到 cloud-consumer-order80 的controller类里

    1.     @GetMapping("/consumer/payment/getForEntity/{id}")
    2.     public CommonResult<Payment> getPayment2(@PathVariable("id")Long id){
    3.         ResponseEntity<CommonResult> eneity = restTemplate.getForEntity(PAYMENT_URL + "/payment/get/" + id, CommonResult.class);
    4.         if(eneity.getStatusCode().is2xxSuccessful()){
    5.             log.info(eneity.getStatusCode()+"\t"+eneity.getHeaders());
    6.             return eneity.getBody();
    7.         }else {
    8.             return new CommonResult<>(444,"操作失败");
    9.         }
    10.     }

     测试

     

    postForObject方法/postForEntity方法

    GET请求方法

    1.  T getForObject(String url, Class responseType, Object... uriVariables);
    2.  
    3.  T getForObject(String url, Class responseType, Map uriVariables);
    4.  
    5.  T getForObject(URI url, Class responseType);
    6.  
    7.  ResponseEntity getForEntity(String url, Class responseType, Object... uriVariables);
    8.  
    9.  ResponseEntity getForEntity(String url, Class responseType, Map uriVariables);
    10.  
    11.  ResponseEntity getForEntity(URI var1, Class responseType);

    POST请求方法

    1.  T postForObject(String url, @Nullable Object request, Class responseType, Object... uriVariables);
    2.  
    3.  T postForObject(String url, @Nullable Object request, Class responseType, Map uriVariables);
    4.  
    5.  T postForObject(URI url, @Nullable Object request, Class responseType);
    6.  
    7.  ResponseEntity postForEntity(String url, @Nullable Object request, Class responseType, Object... uriVariables);
    8.  
    9.  ResponseEntity postForEntity(String url, @Nullable Object request, Class responseType, Map uriVariables);
    10.  
    11.  ResponseEntity postForEntity(URI url, @Nullable Object request, Class responseType);

    三、Ribbon核心组件IRule

    1、IRule接口实现类说明

    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

    2、Ribbon负载规则替换

    修改cloud-consumer-order80

    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。

    新建package

    com.atguigu.myrule

    新建MySelfRule规则类

    1. @Configuration
    2. public class MySelfRule {
    3.     @Bean
    4.     public IRule myRule(){
    5.         return new RandomRule();//定义为随机
    6.     }
    7. }

    主启动类添加@RibbonClient

    1. @SpringBootApplication
    2. @EnableEurekaClient
    3. @RibbonClient(name = "cloud-payment-service",configuration = MySelfRule.class)
    4. public class OrderMain80 {
    5.     public static void main(String[] args) {
    6.         SpringApplication.run(OrderMain80.class,args);
    7.     }
    8. }

    四、Ribbon负载均衡算法 

    1、原理

    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 instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");

    如：  

    1. List [0] instances = 127.0.0.1:8002
    2.  
    3. 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

    2、ribbon源码

    com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule类

    1. public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
    2.  
    3.     Server server = null;
    4.     int count = 0;
    5.     while (server == null && count++ < 10) {
    6.         List reachableServers = lb.getReachableServers();
    7.         List allServers = lb.getAllServers();
    8.         int upCount = reachableServers.size();
    9.         int serverCount = allServers.size();
    10.  
    11.         int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);
    12.         server = allServers.get(nextServerIndex);
    13.  
    14.         if (server == null) {
    15.             /* Transient. */
    16.             Thread.yield();
    17.             continue;
    18.         }
    19.  
    20.         if (server.isAlive() && (server.isReadyToServe())) {
    21.             return (server);
    22.         }
    23.  
    24.         // Next.
    25.         server = null;
    26.     }
    27.  
    28.     if (count >= 10) {
    29.         log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: "  + lb);
    30.     }
    31.     return server;
    32. }
    33. private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
    34.     for (;;) {
    35.         int current = nextServerCyclicCounter.get();//获取原子的值
    36.         int next = (current + 1) % modulo;
    37.         if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next)) //CAS
    38.             return next;
    39.     }
    40. }

    3、手写负载均衡器

    80端实现轮询

    接口：从服务列表选出一台机器进行访问

    1. public interface LoadBalancer {
    2.     /**
    3.      * 从服务列表选出一台机器进行访问
    4.      * @param serviceInstances 服务列表
    5.      * @return
    6.      */
    7.     ServiceInstance instances(List serviceInstances);
    8. }

     实现类

    1. @Component
    2. public class MyLB implements LoadBalancer{
    3.  
    4.     private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
    5.  
    6.     public final int getAndIncrement(){
    7.         int current;
    8.         int next;
    9.         do{
    10.             current = this.atomicInteger.get();
    11.             next = current >= Integer.MAX_VALUE ? 0 : current+1;
    12.         }while (!this.atomicInteger.compareAndSet(current,next));
    13.         //atomicInteger.compareAndSet(expect, update),
    14.         //比较except和update，如果相等返回true，否则返回fasle
    15.         System.out.println("*********第"+next+"次访问");
    16.         return next;
    17.     }
    18.  
    19.     @Override
    20.     public ServiceInstance instances(List serviceInstances) {
    21.         int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size();
    22.         return serviceInstances.get(index);
    23.     }
    24. }

    消费方80controller类加上自己实现的轮询方法

    1. @Slf4j
    2. @RestController
    3. public class OrderController {
    4.  
    5.     @Resource
    6.     private LoadBalancer loadBalancer;
    7.  
    8.     @GetMapping(value = "/consumer/payment/lb")
    9.     public String getPayment(){
    10.         //获得服务列表
    11.         List instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
    12.         if(instances == null || instances.size()<=0){
    13.             return null;
    14.         }
    15.  
    16.         ServiceInstance serviceInstance = loadBalancer.instances(instances);
    17.         URI uri = serviceInstance.getUri();
    18.  
    19.         log.info(" "+uri);
    20.         return restTemplate.getForObject(uri+"/payment/lb",String.class);
    21.     }
    22.  
    23. }

    服务提供者8001，8002controller加上80端调用的方法

    1.     @GetMapping(value = "/payment/lb")
    2.     public String getPayment(){
    3.         return serverPort;
    4.     }

    注意：测试的时候注释掉这两个注释，不然 restTemplate.getForObject不知道调用哪个服务，报错如下，从报错描述可知没有合适的调用对象。 

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/qq_51409098/article/details/125917384