Ribbon负载均衡

2023-05-16

Ribbon介绍

Spring Cloud Ribbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡工具,它基于Netflix Ribbon实现。通过Spring Cloud的封装,可以让我们轻松地将面向服务的REST模版请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。

Spring Cloud Ribbon虽然只是一个工具类框架,它不像服务注册中心、配置中心、API网关那样需要独立部署,但是它几乎存在于每一个Spring Cloud构建的微服务和基础设施中。因为微服务间的调用,API网关的请求转发等内容,实际上都是通过Ribbon来实现的。

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,可以结合eureka,zookeeper,consul的做种服务注册组件。

 Ribbon负载功能的使用很简单,只需要@LoadBalanced 注解即可实现,如搭配RestTemplate实现负载均衡。

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

工作流程 

源码跟踪

为什么我们只输入了 service 名称就可以访问了呢?为什么不需要获取ip和端口,这显然有人帮我们根据 service 名称,获取到了服务实例的ip和端口。它就是LoadBalancerInterceptor,这个类会在对 RestTemplate 的请求进行拦截,然后从 Eureka 根据服务 id 获取服务列表,随后利用负载均衡算法得到真实的服务地址信息,替换服务 id。

我们进行源码跟踪:

这里的 intercept() 方法,拦截了用户的 HttpRequest 请求,然后做了几件事:

  • request.getURI():获取请求uri,即 http://user-service/user/8
  • originalUri.getHost():获取uri路径的主机名,其实就是服务id user-service
  • this.loadBalancer.execute():处理服务id,和用户请求

这里的 this.loadBalancer 是 LoadBalancerClient 类型

继续跟入 execute() 方法:

  • getLoadBalancer(serviceId):根据服务id获取 ILoadBalancer,而 ILoadBalancer 会拿着服务 id 去 eureka 中获取服务列表。
  • getServer(loadBalancer):利用内置的负载均衡算法,从服务列表中选择一个。在图中可以看到获取了8082端口的服务

可以看到获取服务时,通过一个 getServer() 方法来做负载均衡:

我们继续跟入:

继续跟踪源码 chooseServer() 方法,发现这么一段代码:

我们看看这个 rule 是谁:

这里的 rule 默认值是一个 RoundRobinRule ,看类的介绍:

负载均衡默认使用了轮训算法,当然我们也可以自定义。

流程总结

Spring Cloud Ribbon 底层采用了一个拦截器,拦截了 RestTemplate 发出的请求,对地址做了修改。

基本流程如下:

  • 拦截我们的 RestTemplate 请求 http://userservice/user/1
  • RibbonLoadBalancerClient 会从请求url中获取服务名称,也就是 user-service
  • DynamicServerListLoadBalancer 根据 user-service 到 eureka 拉取服务列表
  • eureka 返回列表,localhost:8081、localhost:8082
  • IRule 利用内置负载均衡规则,从列表中选择一个,例如 localhost:8081
  • RibbonLoadBalancerClient 修改请求地址,用 localhost:8081 替代 userservice,得到 http://localhost:8081/user/1,发起真实请求

负载均衡策略

负载均衡的规则都定义在 IRule 接口中,而 IRule 有很多不同的实现类:

不同规则的含义如下:

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对以下两种服务器进行忽略:(1)在默认情况下,这台服务器如果3次连接失败,这台服务器就会被设置为“短路”状态。短路状态将持续30秒,如果再次连接失败,短路的持续时间就会几何级地增加。 (2)并发数过高的服务器。如果一个服务器的并发连接数过高,配置了AvailabilityFilteringRule 规则的客户端也会将其忽略。并发连接数的上限,可以由客户端设置。
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

默认的实现就是 ZoneAvoidanceRule是一种轮询方案

自定义策略

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 类中,定义一个新的 IRule:

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:

userservice: # 给需要调用的微服务配置负载均衡规则,orderservice服务去调用userservice服务
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule # 负载均衡规则 

注意:一般用默认的负载均衡规则,不做修改。

饥饿加载

当我们启动 orderservice,第一次访问时,时间消耗会大很多,这是因为 Ribbon 懒加载的机制。

Ribbon 默认是采用懒加载,即第一次访问时才会去创建 LoadBalanceClient,拉取集群地址,所以请求时间会很长。

而饥饿加载则会在项目启动时创建 LoadBalanceClient,降低第一次访问的耗时,通过下面配置开启饥饿加载:

ribbon:
  eager-load:
    enabled: true
    clients: userservice # 项目启动时直接去拉取userservice的集群,多个用","隔开
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

Ribbon负载均衡 的相关文章

随机推荐

  • 【rotors】多旋翼无人机仿真(一)——搭建rotors仿真环境

    rotors 多旋翼无人机仿真 xff08 一 xff09 搭建rotors仿真环境 rotors 多旋翼无人机仿真 xff08 二 xff09 设置飞行轨迹 rotors 多旋翼无人机仿真 xff08 三 xff09 SE3控制 roto
  • JVM内存管理

    JVM内存管理 Java 虚拟机在执行 Java 程序的过程中会把它管理的内存划分成若干个不同的数据区域 xff0c JDK 1 8 和之前的版本的数据区域有所差异 xff0c JDK1 6如下图所示 图片来源 xff1a JavaGuid
  • AQS、Semaphore、CountDownLatch与CyclicBarrier原理及使用方法

    AQS AQS 的全称为 AbstractQueuedSynchronizer xff0c 翻译过来的意思就是抽象队列同步器 这个类在 java util concurrent locks 包下面 xff0c AQS 就是一个抽象类 xff
  • 滑动窗口框架算法

    最长覆盖子串 xff0c 异位词 xff0c 最长无重复子串等等许多子串问题用常规暴力法费时费力 xff0c 一些大佬的解法虽然很强效率很高 xff0c 但是太难想到了 xff0c 这类问题用滑动窗口算法解决非常的快捷简便 滑动窗口算法思想
  • Python-深度学习常用脚本

    记录一些因为在网络训练 xff0c 测试过程中经常用到的一些脚本 1 视频按帧提取 可以从一段视频中截取不同帧的图片 xff0c 并保存至文件夹 需要自己更改视频路径和图片保存路径 import os import cv2 import s
  • Java面试基础(一)

    1 重载与重写 重载就是同样的一个方法能够根据输入数据的不同 xff0c 做出不同的处理 重写就是当子类继承自父类的相同方法 xff0c 输入数据一样 xff0c 但要做出有别于父类的响应时 xff0c 你就要覆盖父类方法不同类型的对象 x
  • 网络篇-传输控制协议TCP

    TCP协议 传输控制协议 xff08 TCP xff0c Transmission Control Protocol xff09 用一句话概括的话 xff0c 它是一种面向连接的 可靠的 基于字节流的传输层通信协议 TCP xff08 传输
  • 阻塞队列-BlockingQueue

    对于Queue而言 xff0c BlockingQueue是主要的线程安全的版本 xff0c 具有阻塞功能 xff0c 可以允许添加 删除元素被阻塞 xff0c 直到成功为止 xff0c blockingqueue相对于Queue而言增加了
  • 线程池-ThreadPoolExecutor

    如果并发的线程数量很多 xff0c 并且每个线程都是执行一个时间很短的任务就结束了 xff0c 这样频繁创建线程就会大大降低系统的效率 xff0c 因为频繁创建线程和销毁线程需要时间 那么有没有一种办法使得线程可以复用 xff0c 就是执行
  • MySQL索引

    基础知识 索引是创建在表上的 xff0c 对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构 xff0c 可以提高查询的速度 通俗的来说 xff0c 数据库中存储的数据比作字典的话 xff0c 索引就相当于是字典中的目录 如果没有索引 xff0c
  • ThreadPoolExecutor任务提交与停止流程及底层实现

    ThreadPoolExecutor任务提交 executor任务提交流程 通过查看源码可知 xff0c JUC下的Excutor接口仅提供了一个可执行方法executor public interface Executor Execute
  • RoboMaster步兵机器人简介

    RoboMaster步兵机器人简介 湖北工业大学 蔡饶 如下图所示 xff0c 设计的是一个基于麦克纳姆轮的四轮全向越障平台 xff0c 纵臂式独立悬挂 xff0c 搭载两轴云台和弹丸发射机构 xff0c 是大疆承办的RoboMaster机
  • makefile 完美教程

    简介 Makefile 是和 make 命令一起配合使用的 xff0c 很多大型项目的编译都是通过 Makefile 来组织的 我建立工程的方法有以下三点 xff1a 1 makefile xff1a 优点 xff1a 使用非常广泛 xff
  • Arrays与Collection中自定义Comparator接口配合lambda实现自定义sort

    问题 刷到一个算法题需要拼接数字组成一个最大数 xff0c 基本思想是高位比较 xff0c 相等比较下一位 xff0c 然后根据大小先拼接大的 xff0c 再拼接小的 xff0c 但是发现当存在多个数字高位相同时面临一个问题 xff0c 比
  • SpringBoot2常见问题总结帖

    1 启动Springboot主程序类后报错This application has no explicit mapping for error so you are seeing this as a fallback 解决办法 xff1a
  • 设计模式-五大创建型模式概念与实现

    设计模式 xff08 Design pattern xff09 代表了最佳的实践方案 xff0c 可以说它是一套被反复使用的 多数人知晓的 经过分类编目的 代码设计经验的总结 xff0c 通常被有经验的面向对象的软件开发人员所采用 Desi
  • 雪花算法原理及实现

    背景 分布式高并发的环境下 xff0c 最常见的就是每年双十一的十二点 xff0c 大量用户同时抢购同一商品 xff0c 毫秒级的时间下可能生成数万个订单 xff0c 此时确保生成订单ID的唯一性变得至关重要 此外 xff0c 在秒杀环境下
  • Nacos注册中心-服务注册、分级存储与配置管理

    项目代码 xff1a resumebb springcloud nacos 码云 开源中国 gitee com Nacos注册中心 SpringCloudAlibaba 推出了一个名为 Nacos 的注册中心 xff0c 在国外也有大量的使
  • Feign远程调用-自定义配置与性能优化

    介绍 利用RestTemplate发起远程调用的代码 xff1a String url 61 34 http userservice user 34 43 order getUserId User user 61 restTemplate
  • Ribbon负载均衡

    Ribbon介绍 Spring Cloud Ribbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡工具 xff0c 它基于Netflix Ribbon实现 通过Spring Cloud的封装 xff0c 可以让我们轻松地将面向服务的REST