Ribbon负载均衡服务调用

概述

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。

官网资料

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

应用场景

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。

之前提到的80通过轮询负载访问8001/8002

负载均衡+RestTemplate调用

Ribbon负载均衡演示

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。

案例：

官方文档：

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

RestTemplate配置类

@Configuration
public class ApplicationContextConfig {

    @Bean
    @LoadBalanced//负载均衡
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

controller

@GetMapping("/consumer/payment/getForEntity/{id}")
public CommonResult getPayment2(@PathVariable("id") Long id) {
    ResponseEntity<CommonResult> responseEntity = restTemplate.getForEntity(PaymentSrv_URL + "/payment/get/"+id,CommonResult.class,id);
    if(responseEntity.getStatusCode().is2xxSuccessful()){
        return responseEntity.getBody();
    }else {
        return new CommonResult(444,"操作失败");
    }
}

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

替换负载均衡算法

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（不能和主启动类放在同一个目录） 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

MySelfRule

/**
 * @Author LR
 * @Date 2022/6/15 21:28
 */
@Configuration
public class MySelfRule {
    @Bean
    public IRule myRule() {
        return new RandomRule();//定义为随机
    }
}

主启动类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@RibbonClient(name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE", configuration = MySelfRule.class)
public class MainApp80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MainApp80.class, args);
    }
}

测试

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

Ribbon负载均衡算法

RoundRobinRule（轮询）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<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......

参考RoundRobinRule写一个轮询算法的负载均衡器

8001/8002微服务改造

新增方法

@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
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

2.LoadBalancer接口

public interface LoadBalancer {

    ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances);
}

3.MyLB

/**
 * @Author LR
 * @Date 2022/6/15 21:54
 */
@Component
public class MyLB implements LoadBalancer{

    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
	//获取当前一共调用了服务端次数
    public final int getandIncrement(){
        int current;
        int next;//调用服务端次数
        do {
            current = this.atomicInteger.get();
            next=current>=Integer.MAX_VALUE?0:current+1;//调用次数每次都加1，因此加一个上限校验
        }while (!this.atomicInteger.compareAndSet(current,next));//cas自旋+1
        System.out.println("-----next: "+next);
        return next;
    }

    @Override
    public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances) {
        int index = getandIncrement() % serviceInstances.size();//获取当前服务端下标（如果有两台服务，则只有1和0）
        return serviceInstances.get(index);//返回下一个服务端节点
    }
}

4.OrderController

@Resource
private LoadBalancer loadBalancer;

@Resource
private DiscoveryClient discoveryClient;

@GetMapping("/consumer/payment/lb")
public String getPaymentLB() {
    List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("cloud-provider-service");//获取服务端节点

    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

• http://localhost/consumer/payment/lb

参考

• https://www.bilibili.com/video/BV18E411x7eT?p=47&vd_source=cebe2375651859d5f392f6ee8b296bb1