• 微服务负载均衡器Ribbon实战


    1.什么是Ribbon

    目前主流的负载均衡方式有两种:

    集中式负载均衡,在客户端和服务端中间建立一个独立的代理来做负载均衡,硬件比如F5;软件比如Nginx
    根据客户自己的情况做负载均衡,Ribbon 就属于这一种。

    Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon 实现的一套客户端的负载均衡工具,Ribbon客户端组件提供一系列的完善的配置,如超时,重试等。通过Load Balancer获取到服务提供的所有机器实例,

    Ribbon会自动基于某种规则(轮询,随机)去调用这些服务。Ribbon也可以实现我们自己的负载均衡算法。

    客户端的负载均衡

    例如spring cloud中的ribbon,客户端会有一个服务器地址列表,在发送请求前通过负载均衡算法选择一个服务器,然后进行访问,这是客户端负载均衡;即在客户端就进行负载均衡算法分配。

    服务端的负载均衡

    例如Nginx,通过Nginx进行负载均衡,先发送请求,然后通过负载均衡算法,在多个服务器之间选择一个进行访问;即在服务器端再进行负载均衡算法分配。

    常见负载均衡算法

    随机,通过随机选择服务进行执行,一般这种方式使用较少;

    轮训,负载均衡默认实现方式,请求来之后排队处理;

    加权轮训,通过对服务器性能的分型,给高配置,低负载的服务器分配更高的权重,均衡各个服务器的压力;

    地址Hash,通过客户端请求的地址的HASH值取模映射进行服务器调度。

    最小链接数,即使请求均衡了,压力不一定会均衡,最小连接数法就是根据服务器的情况,比如请求积压数等参数,将请求分配到当前压力最小的服务器上。

    Spring Cloud快速整合Ribbon

    1) 引入依赖

     <!--添加ribbon的依赖-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
            </dependency>
    
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    2) 添加@LoadBalanced注解

    @Configuration
    public class RestConfig {
    
        @Bean
        @LoadBalanced
        public RestTemplate restTemplate() {
            
            return new RestTemplate();
        }
    }
    
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    3) controller

     @Autowired
        private RestTemplate restTemplate;
    
        @RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}")
        public R  findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
            String url = "http://mall-order/order/findOrderByUserId/"+id;
            R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);
    
            return result;
        }
    
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    4)发送结果
    在这里插入图片描述

    Ribbon内核原理

    Ribbon原理

    在这里插入图片描述

    两个不同端口的订单服务实例注册到nacos中,用户服务客户端从nacos中获取已注册的订单服务列表,发送请求时,ribbon通过拦截将mall-order服务名替换成对应的ip/端口,最后调用http接口完成负载均衡。

    模拟ribbon实现

     @Autowired
        private RestTemplate restTemplate;
    
        @RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}")
        public R  findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
            String url = getUri("mall-order")+"/order/findOrderByUserId/"+id;
            R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);
    
            return result;
        }
        
        @RequestMapping(value = "/findAccountByUserId/{id}")
        public R  findAccountByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
            
            String url = "http://mall-account/account/infoByUserId/"+id;
            R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);
            
            return result;
        }
    
    
        @Autowired
        private DiscoveryClient discoveryClient;
        public String getUri(String serviceName) {
            List<ServiceInstance> serviceInstances = discoveryClient.getInstances(serviceName);
            if (serviceInstances == null || serviceInstances.isEmpty()) {
                return null;
            }
            int serviceSize = serviceInstances.size();
            //轮询
            int indexServer = incrementAndGetModulo(serviceSize);
            return serviceInstances.get(indexServer).getUri().toString();
        }
        private AtomicInteger nextIndex = new AtomicInteger(0);
        private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
            for (;;) {
                int current = nextIndex.get();
                int next = (current + 1) % modulo;
                if (nextIndex.compareAndSet(current, next) && current < modulo){
                    return current;
                }
            }
        }
    
    
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    Ribbon负载均衡策略

    在这里插入图片描述

    RandomRule: 随机选择一个Server。

    RetryRule: 对选定的负载均衡策略机上重试机制,在一个配置时间段内当选择Server不成功,则一直尝试使用subRule的方式选择一个可用的server。

    RoundRobinRule: 轮询选择, 轮询index,选择index对应位置的Server。

    AvailabilityFilteringRule: 过滤掉一直连接失败的被标记为circuit tripped的后端Server,并 过滤掉那些高并发的后端Server或者使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑,其实就是检查status里记录的各个Server的运行状态。

    BestAvailableRule: 选择一个最小的并发请求的Server,逐个考察Server,如果Server被tripped了,则跳过。

    WeightedResponseTimeRule: 根据响应时间加权,响应时间越长,权重越小,被选中的可能性越低。

    ZoneAvoidanceRule: 默认的负载均衡策略,即复合判断Server所在区域的性能和Server的可用性选择Server,在没有区域的环境下,类似于轮询(RandomRule)

    NacosRule: 同集群优先调用

    修改默认负载均衡策略

    全局配置:调用其他微服务,一律使用指定的负载均衡算法

    @Configuration
    public class RibbonConfig {
    
        /**
         * 全局配置
         * 指定负载均衡策略
         * @return
         */
        @Bean
        public IRule ribbonRule() {
            // 指定使用Nacos提供的负载均衡策略(优先调用同一集群的实例,基于随机权重)
            // mall-user  v1--- mall-order v1
            //mall-user  v2--- mall-order v2
            return new NacosRule();
        }
    }
    
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    局部配置:调用指定微服务提供的服务时,使用对应的负载均衡算法

    修改application.yml

    # 被调用的微服务名  当需要使用局部配置的时候推荐使用这种方式
    mall-order:
      ribbon:
        #指定使用Nacos提供的负载均衡策略(优先调用同一集群的实例,基于随机&权重)
        NFLoadBalancerRuleClassName: com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule
      # 自定义的负载均衡策略(基于随机&权重)
        NFLoadBalancerRuleClassName: com.tuling.mall.ribbondemo.rule.NacosRandomWithWeightRule
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_36109477/article/details/126202295