SpringCloud（六）Ribbon负载均衡服务调用

2023-05-16

Ribbon负载均衡

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

Ribbon目前也进入维护模式
在这里插入图片描述
未来替换方案

在这里插入图片描述

能干嘛

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。

LB（负载均衡）

集中式LB：即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施（可以是硬件，如F5，也可以是软件，如nginx），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。
进程内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择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。

前面我们讲解过了80通过轮询负载访问8001/8002

一句话：Ribbon就是负载均衡 + RestTemplate调用

Ribbon负载均衡演示

架构说明

在这里插入图片描述
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。

POM

之前写样例没有引入spring-cloud-starter-ribbon也可以使用ribbon

<dependency>
   <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-netflix-ribbon</artifactId>
</dependency>

猜测 spring-cloud-starter-netflix-eureka-client 自带了 spring-cloud-starter-ribbon 引用，
证明如下：可以看到spring-cloud-starter-netflix-eureka-client确实引入了Ribbon

在这里插入图片描述

RestTemplate的使用

官网
https://docs.spring.io/spring-framework/docs/5.2.2.RELEASE/javadoc-api/org/springframework/web/client/RestTemplate.html
getForOject方法/getForEntity方法
postForObject/postForEntity
GET请求方法
POST请求方法

Ribbon核心组件IRule

IRule：根据指定算法中从服务列表中选取一个要访问的服务。

在这里插入图片描述
IRule是一个接口，七大方法是其自带的落地实现类

com.netflix.loadbalancer.RqundRobinRule：轮询（默认方法）
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

如何替换

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，
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。（其实与普通切换负载均衡规则类似，只不过是位置不同而已，普通的可以放在主启动类所在的包，自定义的要放在外面的包下）
主启动类添加@RibbonClient(name = “微服务名”,configuration = XXX.class)注解指定需要用到负载均衡的微服务名及自定义算法的class对象。
新建package：com.kuang.myrule
上面包下新建MySelfRule规则类

@Configuration
public class MySelfRule {
    @Bean
    public IRule myRule(){
        return new RandomRule();//定义为随机
    }
}

主启动类上添加@RibbonClient

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RibbonClient(name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE",configuration = MySelfRule.class)
public class OrderMain80 {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderMain80.class,args);
    }
}

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

Ribbon负载均衡算法

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…

源码

搜索IRule接口

public interface IRule {
    Server choose(Object var1);

    void setLoadBalancer(ILoadBalancer var1);

    ILoadBalancer getLoadBalancer();
}

查看默认实现类轮询 RoundRobinRule类

public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule {

	// 原子整形类，默认值是0
    private AtomicInteger nextServerCyclicCounter;
    private static final boolean AVAILABLE_ONLY_SERVERS = true;
    private static final boolean ALL_SERVERS = false;
    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(RoundRobinRule.class);
	// 构造方法
    public RoundRobinRule() {
        this.nextServerCyclicCounter = new AtomicInteger(0);
    }

    public RoundRobinRule(ILoadBalancer lb) {
        this();
        this.setLoadBalancer(lb);
    }
	// 选择哪一个负载均衡的算法
    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
    	// 没有负载均衡就报错
        if (lb == null) {
            log.warn("no load balancer");
            return null;
        } else {
            Server server = null;
            int count = 0;

            while(true) {
                if (server == null && count++ < 10) {
                    List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
                    List<Server> allServers = lb.getAllServers();
                    int upCount = reachableServers.size();
                    int serverCount = allServers.size();
                    if (upCount != 0 && serverCount != 0) {
                        int nextServerIndex = this.incrementAndGetModulo(serverCount);
                        server = (Server)allServers.get(nextServerIndex);
                        if (server == null) {
                            Thread.yield();
                        } else {
                            if (server.isAlive() && server.isReadyToServe()) {
                                return server;
                            }

                            server = null;
                        }
                        continue;
                    }

                    log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
                    return null;
                }

                if (count >= 10) {
                    log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: " + lb);
                }

                return server;
            }
        }
    }

    private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
        int current;
        int next;
        do {
            current = this.nextServerCyclicCounter.get();
            next = (current + 1) % modulo;
        } while(!this.nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next));

        return next;
    }

    public Server choose(Object key) {
        return this.choose(this.getLoadBalancer(), key);
    }

    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
    }
}

手写

自己尝试着写一个本地负载均衡试试。

7001/ 7002集群启动
8001/8002微服务改造 Controller

@GetMapping(value = "/payment/lb")
public String getPaymentLB(){
    return serverPort;
}

80订单微服务改造
1、ApplicationContextBean去掉注解@LoadBalanced
2、LoadBalancer接口

public interface LoadBalancer
{
    ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances);
}

3、MyLB

@Component
public class MyLB implements LoadBalancer
{

    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);

    public final int getAndIncrement()
    {
        int current;
        int next;

        do {
            current = this.atomicInteger.get();
            next = current >= 2147483647 ? 0 : current + 1;
        }while(!this.atomicInteger.compareAndSet(current,next));
        System.out.println("*****第几次访问，次数next: "+next);
        return next;
    }

    //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。
    @Override
    public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances)
    {
        int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size();

        return serviceInstances.get(index);
    }
}

4、OrderController

@Resource
private LoadBalancer loadBalancer;

@Resource
private DiscoveryClient discoveryClient;

@GetMapping(value = "/consumer/payment/lb")
public String getPaymentLB()
{
    List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");

    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

Ribbon初步配置

==Ribbon是客户端负载均衡工具！！！==所以应该配置在客户端

加入依赖，因为Riboon需要依赖Eureka运行，所以要同时加入Eureka依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>
</dependency>

对实现类加入@LoadBalanced注解

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

在application.yml文件中配置向注册中心注册，如果是作为消费者模块不提供服务，不应该注册自己

eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/
    register-with-eureka: false				#作为消费者不提供服务，不应该注册自己

主启动类中加入@EnableEurekaClient注解

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class Consumer80_APP {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Consumer80_APP.class,args);
    }
}

以上步骤1~4完成后即可在controller中直接通过服务名访问系统中的微服务，服务名作为URI

private static final String URL_PREFIX = "http://MICROSERVICECLOUD-DEPT/";

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