Ribbon：负载均衡（基于客户端）
- 1. 负载均衡以及Ribbon
- 1.1 Ribbon 的概念
- 1.2 Ribbon 的作用
- 2. 集成Ribbon
- 3. 使用Ribbon实现负载均衡
- 3.1 步骤
- 3.2 自定义规则
1. 负载均衡以及Ribbon
1.1 Ribbon 的概念
- Spring Cloud Ribbon 是基于Netflix Ribbon 实现的一套客户端负载均衡的工具。
- 简单地说，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 的客户端组件提供了一系列完整的配置项，如: 连接超时、重试等。简单地说，就是在配置文件中列出 LoadBalancer（简称LB：负载均衡）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！
1.2 Ribbon 的作用
- 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。
- 负载均衡简单地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取有哪些地址可用，然后自己再从这些地址中选出一个合适的服务器。
- Ribbon 就属于进程式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！
2. 集成Ribbon
1、 springcloud-consumer-dept-80向pom.xml中添加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 文件中配置Eureka
# Eureka配置
eureka:
client:
register-with-eureka: false # 不向 Eureka注册自己
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、 主启动类加上@EnableEurekaClient注解，开启Eureka
//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 //开启Eureka 客户端
public class DeptConsumer_80 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DeptConsumer_80.class, args);
}
}
4、 自定义Spring配置类：ConfigBean.java 配置负载均衡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controller：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";
3. 使用Ribbon实现负载均衡
3.1 步骤
流程图：
1、新建两个服务提供者Moudle：springcloud-provider-dept-8003、springcloud-provider-dept-8002
2、参照springcloud-provider-dept-8001依次为另外两个 Moudle 添加 pom.xml 依赖、resource 下的 mybaits 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
测试访问 http://localhost/consumer/dept/list 这时候随机访问的是服务提供者8003
再次访问http://localhost/consumer/dept/list这时候随机的是服务提供者8001
以上这种每次访问 http://localhost/consumer/dept/list 随机访问集群中某个服务提供者，这种情况叫做轮询，轮询算法在SpringCloud中可以自定义。
如何切换或者自定义规则呢？
3.2 自定义规则
在springcloud-provider-dept-80 模块下的ConfigBean中进行配置，切换使用不同的规则
@Configuration
public class ConfigBean {//@Configuration -- spring applicationContext.xml
/**
* IRule:
* RoundRobinRule 轮询策略
* RandomRule 随机策略
* AvailabilityFilteringRule ： 会先过滤掉，跳闸，访问故障的服务~，对剩下的进行轮询~
* RetryRule ： 会先按照轮询获取服务~，如果服务获取失败，则会在指定的时间内进行，重试
*/
@Bean
public IRule myRule() {
return new RandomRule();//使用随机策略
//return new RoundRobinRule();//使用轮询策略
//return new AvailabilityFilteringRule();//使用轮询策略
//return new RetryRule();//使用轮询策略
}
}
也可以自定义规则，在myRule包下自定义一个配置类MyRule.java ，注意：该包不要和主启动类所在的包同级：
MyRule.java
/**
* @Description: 自定义规则
*/
@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
}
}
主启动类开启负载均衡并指定自定义的MyRule配置类
// 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);
}
}
自定义的规则（这里我们参考Ribbon中默认的规则代码自己稍微改动）：MyRandoomRule.java
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）
*
* 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
}
}
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