6. Ribbon：负载均衡(基于客户端)
6.1 负载均衡以及Ribbon
Ribbon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，将 Netflix 的中间层服务连接在一起。Ribbon 的客户端组件提供一系列完整的配置项，如：连接超时、重试等。简单的说，就是在配置文件中列出 LoadBalancer (简称LB：负载均衡) 后面所有的及其，Ribbon 会自动的帮助你基于某种规则 (如简单轮询，随机连接等等) 去连接这些机器。我们也容易使用 Ribbon 实现自定义的负载均衡算法！
Ribbon能干嘛？
通过Ribbon的负载均衡(轮询、随机算法等)实现将10000个请求分配个多个服务注册中心（请求处理方）
- LB，即负载均衡 (LoadBalancer) ，在微服务或分布式集群中经常用的一种应用。
- 负载均衡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)。
- 常见的负载均衡软件有 Nginx、Lvs 等等。
- Dubbo、SpringCloud 中均给我们提供了负载均衡，SpringCloud 的负载均衡算法可以自定义。
负载均衡简单分类：
集中式LB
即在服务的提供方和消费方之间使用独立的LB设施，如Nginx(反向代理服务器)，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！进程式 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！
6.2 SpringCloud集成Ribbon
① 在springcloud-consumer-dept-80 添加 Ribbon和Eureka依赖
<!--Ribbon-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifactId>
<version>1.4.6.RELEASE</version>
</dependency>
<!--Eureka: Ribbon需要从Eureka服务中心获取要拿什么-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
<version>1.4.6.RELEASE</version>
</dependency>
② 在application.yml 配置Eureka
# Eureka配置
eureka:
client:
register-with-eureka: false # 不向 Eureka注册自己，注册服务器就好
service-url: # 从三个注册中心中随机取一个去访问
defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/
③在启动类的上添加@EnableEurekaClient ，启动Eureka
④ 自定义Spring配置类：ConfigBean.java 配置负载均衡实现RestTemplate
@Configuration
public class ConfigBean {//@Configuration -- spring applicationContext.xml
@LoadBalanced //配置负载均衡实现RestTemplate
@Bean
public RestTemplate getRestTemplate() {
return new RestTemplate();
}
}
⑤ 修改conroller：DeptConsumerController.java
//Ribbon:我们这里的地址，应该是一个变量，通过服务名来访问
//private static final String REST_URL_PREFIX = "http://localhost:8001";
private static final String REST_URL_PREFIX = "http://SPRINGCLOUD-PROVIDER-DEPT";
⑥测试结果：先启动7001、7002，再启动8001，最后客户端
6.3 使用Ribbon实现负载均衡
Ribben从服务注册中心获得可用的已注册服务列表，通过默认的轮询算法来实现负载均衡，选择服务提供者
流程图：
1、 新建两个服务提供者 ：8002、8003
2、新建两个数据库，参考8001，为另外两个Moudle添加pom.xml依赖 、resourece下的mybatis和application.yml配置，Java代码
3、启动所有服务测试(根据自身电脑配置决定启动服务的个数)，访问http://eureka7001.com:7002/查看结果
6.4 自定义负载均衡算法
在springcloud-provider-dept-80模块下的ConfigBean中进行配置
1.去查看IRule的源码，里面封装着许多负载均衡的算法，根据具体需求挑选使用就好
@Configuration
public class MyRule {
@Bean
public IRule myRule(){
return new MyRandomRule();//默认是轮询RandomRule,现在自定义为自己的
}
}
查看IRule的源码，会发现许多负载均衡的算法
2.自定义负载均衡算法的要求
注意：官网要求
注：不是配置类，是配置类的算法，不和主启动类同一目录，否则会被扫描到，所有的RibbenClient都会共享使用
3.在启动类上，加载我们自定义的Ribben类
注意：指定name=“具体的服务提供者的id”，指定自定义的Ribben类
//Ribbon 和 Eureka 整合以后，客户端可以直接调用，不用关心IP地址和端口号
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
//在微服务启动的时候就能加载自定义的Ribbon类(自定义的规则会覆盖原有默认的规则)
@RibbonClient(name = "SPRINGCLOUD-PROVIDER-DEPT",configuration = MyRule.class)//开启负载均衡,并指定自定义的规则
public class DeptConsumer_80 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DeptConsumer_80.class, args);
}
}
4、另建新的包，配置自定义负载均衡算法以bean形式注入Spring中
5、自定义算法类
①先理解随机算法的源码：
②制定自定义算法的效果
③具体的算法
自定义的规则 :参考源码，修改一下
public class MyRandomRule extends AbstractLoadBalancerRule {
/**
* 每个服务访问5次则换下一个服务(总共3个服务)
* <p>
* total=0,默认=0,如果=5,指向下一个服务节点
* index=0,默认=0,如果total=5,index+1
*/
private int total = 0;//被调用的次数
private int currentIndex = 0;//当前是谁在提供服务
//@edu.umd.cs.findbugs.annotations.SuppressWarnings(value = "RCN_REDUNDANT_NULLCHECK_OF_NULL_VALUE")
public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
if (lb == null) {
return null;
}
Server server = null;
while (server == null) {
if (Thread.interrupted()) {
return null;
}
List<Server> upList = lb.getReachableServers();//获得当前活着的服务
List<Server> allList = lb.getAllServers();//获取所有的服务
int serverCount = allList.size();
if (serverCount == 0) {
/*
* No servers. End regardless of pass, because subsequent passes
* only get more restrictive.
*/
return null;
}
//int index = chooseRandomInt(serverCount);//生成区间随机数
//server = upList.get(index);//从或活着的服务中,随机获取一个
//=====================自定义代码=========================
if (total < 5) {
server = upList.get(currentIndex);
total++;
} else {
total = 0;
currentIndex++;
if (currentIndex > upList.size()) {
currentIndex = 0;
}
server = upList.get(currentIndex);//从活着的服务中,获取指定的服务来进行操作
}
//======================================================
if (server == null) {
/*
* The only time this should happen is if the server list were
* somehow trimmed. This is a transient condition. Retry after
* yielding.
*/
Thread.yield();
continue;
}
if (server.isAlive()) {
return (server);
}
// Shouldn't actually happen.. but must be transient or a bug.
server = null;
Thread.yield();
}
return server;
}
protected int chooseRandomInt(int serverCount) {
return ThreadLocalRandom.current().nextInt(serverCount);
}
@Override
public Server choose(Object key) {
return choose(getLoadBalancer(), key);
}
@Override
public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
// TODO Auto-generated method stub
}
}
6、测试效果：
注意：
SpringCloud-Ribbon：负载均衡(基于客户端) 到此完结，笔者归纳、创作不易，大佬们给个3连再起飞吧
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