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前言

在前文《深入理解 Eureka 注册中心的原理、服务的注册与发现》中，介绍了如何使用 Eureka 实现服务的注册与拉取，并且通过添加 @LoadBalanced 注解实现了负载均衡。这种自动化的背后隐藏着许多疑问：

• 服务是在何时进行拉取的？
• 负载均衡是如何实现的？
• 负载均衡的原理和策略又是什么？

本文旨在深入探讨使用 Eureka 实现负载均衡的原理，为我们理解微服务架构中服务调用的内部机制提供更清晰的认识。通过解答这些疑惑，我们将更好地理解服务发现、负载均衡的运作方式，为构建高性能、稳定的分布式系统打下坚实的基础。

一、什么是 Ribbon

Ribbon 是一个基于 HTTP 和 TCP 客户端的负载均衡器。在微服务架构中，服务的调用通常涉及到负载均衡的问题，即在多个服务提供方中选择一个进行调用。Ribbon 提供了一种简单而有效的负载均衡解决方案。

Ribbon 最初是 Netflix 公司开发的，后来成为 Spring Cloud 项目的一部分。它的主要作用是在服务消费者和提供者之间实现均衡的流量分发，确保每个服务提供者都能够得到适当的请求，避免出现服务过载或资源浪费的情况。

具体而言，Ribbon 实现了以下功能：

1. 负载均衡算法： Ribbon 支持多种负载均衡算法，例如轮询、随机、权重轮询等，使得服务消费者可以根据实际场景选择适当的负载均衡策略。

2. 服务实例的自动发现： Ribbon 与 Eureka 等服务注册中心集成，能够自动获取可用的服务实例列表。

3. 故障转移和重试机制： Ribbon 具备故障转移和重试功能，可以在服务提供者发生故障时自动切换到其他健康的实例，提高系统的稳定性和可用性。

在 Spring Cloud 中，Ribbon 作为一个负载均衡的客户端组件，通过拦截微服务的调用请求，动态地选择目标服务实例，从而分配请求的负载，实现了对服务调用的细粒度控制。

二、Ribbon 实现负载均衡的原理

2.1 负载均衡的流程

Ribbon 实现负载均衡的流程图如下：

下面是对这个流程的详细说明：

1. 首先，服务消费者发起请求，Ribbon 负载均衡器收到请求之后，获取请求路径中的服务名称，例如 userservice。
2. 然后负载均衡器使用这个获取到的服务名称去向 Eureka Service 拉取对应的服务。
3. 在实际生产中，一个服务一般都会有多个实例，因此拉取到的就是一个服务列表，列表中包含了这个服务所有正常实例的 IP 和端口号。
4. 负载均衡器在获取到这个列表之后，使用当前采取的负载均衡策略去选择一个合适的服务，然后再访问这个服务。

这个流程确保了服务的请求能够被合理地分发到多个实例中，从而实现了负载均衡。

2.2 Ribbon 实现负载均衡的源码剖析

首先，Ribbon 实现负载均衡使用到的一个类叫做 LoadBalancerInterceptor负载均衡拦截器，可以通过 IDEA 查看它的源码：

发现它实现了一个 ClientHttpRequestInterceptor接口，即客户端 HTTP 请求拦截器：

它会拦截 RestTemplate 发生的 HTTP 请求，ClientHttpRequestInterceptor 是一个接口，并且其中包含了一个 intercept 方法，因此LoadBalancerInterceptor 作为实现这个接口的类也一定重写了 intercept 方法，此时我们可以在这个方法中设置一个断点进行调试，以追踪代码的运行：

1. request.getURI() 获取请求地址：
   

2. originalUri.getHost() 获取到了请求的地址中的主机名，此时获取到的就是服务的名称，也就是 userservice：

3. 当找到了服务的名称之后，接下来要做的工作就是向 EurekaServer 去拉取对应的服务了，然后这个方法就把获取到的服务名交给了一个RibbonLoadBalancerClient （Ribbon负载均衡客户端）进行处理。

4. 继续调试代码，进入execute 方法：

5. 继续往下走，就得到了一个 LoadBalancer 对象，：
   
   这个对象的名称叫做“动态服务列表均衡器”，查看这个对象的内容，可以发现服务列表中服务的数量为3，这三个服务就是获取到的三个 user-service 向 EurekaServer 中注册的服务。
   

因此getLoadBalancer 方法的作用就是根据服务名称向 EurekaServer 中寻找服务列表。当找到了服务列表之后，我们就可以大胆的猜测，下一步所要做的工作就是进行负载均衡操作了。

6. 此时，我们进入 getServer 方法：
   

7. 接下来就调用了chooseServer 方法，进入这个方法：

8. 然后再进入chooseServer 方法，最后找到了rule.choose方法：

此时查看 rule 对象，发现是一个接口：

既然是接口，那么就有实现类：

此时发现的实现类就是负载均衡的规则了。大致的规则有随机、轮询等等。

9. 最后，通过默认的规则，就选择到了 8082 这个端口的服务了。

接下来就可以使用真正的IP和端口号去代替 userservice ，然后去访问指定了服务了。

以上就是 Ribbon 实现负载均衡的源码剖析，通过调试了方法深入探索了服务发现与负载均衡是实现流程，帮助我们更好的理解了服务发现、负载均衡的运作方式

三、Ribbon 负载均衡策略

3.1 负载均衡策略

通过上面的源码分析不难发现，Ribbon 的负载均衡规则是一个叫做 IRule 的接口来定义的，每一个子接口都是一种规则。

关于 IRule 接口的继承体系如下图所示：

关于 Ribbon 的负载均衡策略可以总结如下表所示：

内置负载均衡规则类	规则描述
RoundRobinRule	简单轮询服务列表来选择服务器。它是Ribbon默认的负载均衡规则。
AvailabilityFilteringRule	对短路和并发数过高的服务器进行忽略
WeightedResponseTimeRule	为每一个服务器赋予一个权重值。服务器响应时间越长，这个服务器的权重就越小。这个规则会随机选择服务器，这个权重值会影响服务器的选择。
ZoneAvoidanceRule	以区域可用的服务器为基础进行服务器的选择。使用Zone对服务器进行分类，这个Zone可以理解为一个机房、一个机架等。而后再对Zone内的多个服务做轮询。
BestAvailableRule	忽略那些短路的服务器，并选择并发数较低的服务器。
RandomRule	随机选择一个可用的服务器
RetryRule	重试机制的选择逻辑

Ribbon 提供了这些内置的负载均衡规则，同时也支持自定义负载均衡规则。在实际应用中，根据业务特点选择合适的负载均衡策略是非常重要的。下面演示了 Ribbon 负载均衡策略的更改。

3.2 演示 Ribbon 负载均衡策略的更改

通过定义IRule实现可以修改负载均衡规则，有两种方式：

1. 代码方式：在order-service中的OrderApplication启动类中，定义一个新的IRule，并使用 @Bean 注解注册到 Spring 容器中：

@Bean
public IRule randomRule(){
    return new RandomRule();
}

2. 配置文件方式：在order-service的application.yml文件中，添加新的配置也可以修改规则：

# 修改 Ribbon 负载均衡策略
userservice:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule # 负载均衡规则

例如，下面是修改了负载均衡策略之后，再次使用 order-service 访问订单的结果。可以发现，现在不再是以轮询的方式挑选user-service服务了，而是以随机的方式进行挑选了。

四、Ribbon 的饥饿加载

4.1查看 Ribbon 的懒加载

当我们重新启动 order-service 服务，然后在浏览器中进行订单访问，可以发现如下的现象：

当 order-service 服务启动后，第一次访问服务可以发现耗时需要三百多毫秒：

然后，再次访问多次，可以发现耗时都变成了十几毫米：


通过以上的现象就可以发现，Ribbon 默认采用的是懒加载模式，就像单例模式的懒汉模式一样，第一次访问的时候才会去创建LoadBalanceClient实例，请求时间会很长。

4.2 Ribbon 的饥饿加载模式

为了解决上述懒加载的耗时问题，Ribbon 还提供了饥饿加载模式，饥饿加载则会在项目启动时创建，降低第一次访问的耗时。

通过下面配置开启饥饿加载：

此时重启 order-service服务：

在启动服务的时候，就会发现日志变得更多了：

这个日志的内容就是加载LoadBalanceClient实例所产生的日志。

再次首次访问 order-service服务，就会发现消耗的时间变短了：