09-SpringCloud Ribbon

Ribbon入门介绍

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。

GitHub Ribbon

Ribbon目前也进入维护模式。

Ribbon未来可能被Spring Cloud LoadBalacer替代。

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。

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。

一句话

负载均衡 + RestTemplate调用

Ribbon的负载均衡和Rest调用

架构说明

总结：Ribbon其实就是一个软负载均衡的客户端组件，它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。

 

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。

POM.xml

先前工程项目没有引入spring-cloud-starter-ribbon也可以使用ribbon。

测试

1. 启动Eureka集群
2. 启动8001和8002工程
3. 启动80Order工程

 

访问消费者接口测试

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

 

已经实现本地负载轮询

不对呀,我们并没有引入Ribbon

因为Eureka在新版中已经默认引入了Ribbon

 

所以不需要我们单独引入

<dependency>
    <groupld>org.springframework.cloud</groupld>
    <artifactld>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactid>
</dependency>

RestTemplate的使用

RestTemplate Java Doc

getForObject() / getForEntity() - GET请求方法

getForObject()：返回对象为响应体中数据转化成的对象，基本上可以理解为Json。

getForEntity()：返回对象为ResponseEntity对象，包含了响应中的一些重要信息，比如响应头、响应状态码、响应体等

修改80工程Controller

@Slf4j
@RestController
public class OrderController {
        
      .........
  
    public static final String PAYMENT_URL = "http://CLOUD-PAYMENT-SERVICE";

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    .........

    @GetMapping("/consumer/payment/getForEntity/{id}")
    public CommonResult<Payment> getPayment2(@PathVariable("id") Long id) {
        ResponseEntity<CommonResult> entity = restTemplate.getForEntity(PAYMENT_URL + "/payment/get/" + id, CommonResult.class);

        if (entity.getStatusCode().is2xxSuccessful()) {
            return entity.getBody();//getForObject()
        } else {
            return new CommonResult<>(444, "操作失败");
        }
    }

}

postForObject() / postForEntity() - POST请求方法

Ribbon默认自带的负载规则

lRule：根据特定算法中从服务列表中选取一个要访问的服务

1. RoundRobinRule 轮询
2. RandomRule 随机
3. 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
4. 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
5. 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
6. AvailabilityFilteringRule 先过滤掉故障实例，再选择并发较小的实例
7. 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

Ribbon负载规则替换

修改cloud-consumer-order80

1. 注意配置细节
   1. 官方文档明确给出了警告:
   2. 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。(也就是说不要将Ribbon配置类与主启动类同包)

新建package - com.lun.myrule

在com.dance.myrule下新建MySelfRule规则类

package com.dance.myRule;

import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.RandomRule;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class MySelfRule {

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

主启动类添加@RibbonClient

package com.dance.springcloud;

import com.dance.myRule.MySelfRule;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClient;

/**
 * Hello world!
 *
 */
@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

1. 启动Eureka集群
2. 启动提供者集群
3. 启动消费者
4. 浏览器测试
   1. http://localhost/consumer/payment/get/1
   2. 
   3. 
   4. 

测试成功,有时候是8001,有时候是8002,随机的

Ribbon默认负载轮询算法原理

默认负载轮训算法:

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<Servicelnstance> 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=О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=О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…

RoundRobinRule源码分析

public interface IRule{
    /*
     * choose one alive server from lb.allServers or
     * lb.upServers according to key
     * 
     * @return choosen Server object. NULL is returned if none
     *  server is available 
     */

    //重点关注这方法
    public Server choose(Object key);
    
    public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb);
    
    public ILoadBalancer getLoadBalancer();    
}

package com.netflix.loadbalancer;

import com.netflix.client.config.IClientConfig;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * The most well known and basic load balancing strategy, i.e. Round Robin Rule.
 *
 * @author stonse
 * @author Nikos Michalakis <nikos@netflix.com>
 *
 */
public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule {

    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);

    public RoundRobinRule() {
        nextServerCyclicCounter = new AtomicInteger(0);
    }

    public RoundRobinRule(ILoadBalancer lb) {
        this();
        setLoadBalancer(lb);
    }

    //重点关注这方法。
    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
          // 如果没有负载均衡 直接返回空
        if (lb == null) {
            log.warn("no load balancer");
            return null;
        }
                // 默认Server 为空
        Server server = null;
        int count = 0;
        while (server == null && count++ < 10) {
              // 获取可以到达的服务器
            List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
              // 获取所有服务器
            List<Server> allServers = lb.getAllServers();
            // 获取可达服务器数量
            int upCount = reachableServers.size();
              // 获取所有服务器数量
            int serverCount = allServers.size();
                        // 如果可达服务器或者所有服务器其中有一个为0,那么直接返回空
            if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {
                log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
                return null;
            }
                        //获取返回的服务器下标
            int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);
              // 从所有服务器中通过下标获取服务
            server = allServers.get(nextServerIndex);
                        // 如果服务等于空
            if (server == null) {
                /* Transient. */
              // 线程礼让
                Thread.yield();
              // 进入下一次循环
                continue;
            }

            if (server.isAlive() && (server.isReadyToServe())) {
                  // 返回Server
                return (server);
            }

            // Next. 将Server置空
            server = null;
        }

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

    /**
     * Inspired by the implementation of {@link AtomicInteger#incrementAndGet()}.
     *
     * @param modulo The modulo to bound the value of the counter.
     * @return The next value.
     */
    private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
        for (;;) {
              // 传入所有服务器总数量
              // 默认为0 在初始化的时候为0
            int current = nextServerCyclicCounter.get();
              // 当前请求数量 + 1 % 总数 获取下一个服务的下标
            int next = (current + 1) % modulo;//求余法
              // 通过CAS设置
            if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next))
                return next;
        }
    }

    @Override
    public Server choose(Object key) {
        return choose(getLoadBalancer(), key);
    }

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
    }
}

Ribbon之手写轮询算法

自己试着写一个类似RoundRobinRule的本地负载均衡器。

修改提供者

• 7001/7002集群启动
• 8001/8002微服务改造- controller , 就是都加了一个接口,返回端口号的

@RestController
@Slf4j
public class PaymentController{

    ...
    
    @GetMapping(value = "/payment/lb")
    public String getPaymentLB() {
        return serverPort;//返回服务接口
    }
    
    ...
}

修改配置类

@Configuration
public class ApplicationContextConfig {

    // 应为是集群提供服务,所以需要本地负载
    @Bean
  // 去掉注解
//    @LoadBalanced
    public RestTemplate getRestTemplate(){
        return new RestTemplate();
    }

}

修改主启动类

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
//@RibbonClient(name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE", configuration = MySelfRule.class)
public class OrderMain80
{
    public static void main( String[] args ){
        SpringApplication.run(OrderMain80.class, args);
    }
}

新增负载接口

package com.dance.springcloud.lb;

import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;

import java.util.List;

/**
 * 本地负载均衡接口
 */
public interface LoadBalancer {
    /**
     * ServiceInstance 就是 通过Discovery获取的服务实例集合
     * @param serviceInstances 服务实例
     * @return 可用的服务
     */
    ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances);
}

新增负载实现

package com.dance.springcloud.lb.impl;

import com.dance.springcloud.lb.LoadBalancer;
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 *
 */
@Component//需要跟主启动类同包，或者在其子孙包下。
public class MyLB implements LoadBalancer {

    /**
     * 原子类
     */
    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);

    public final int getAndIncrement() {
        int current;
        int next;
        do {
            // 默认从 0 开始
            current = this.atomicInteger.get();
            // 如果 当前次数大于 最大的int 值直接返回 0 否则返回 当前 +1
            next = current >= 2147483647 ? 0 : current + 1;
            // 如果CAS成功
        } while (!this.atomicInteger.compareAndSet(current, next));
        System.out.println("*****第几次访问，次数next: " + next);
        // 返回下标
        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) {
        // 下标 % 服务实例数量
        int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size();
        // 返回实例
        return serviceInstances.get(index);
    }
}

修改Controller

package com.dance.springcloud.controller;

import com.dance.springcloud.entities.CommonResult;
import com.dance.springcloud.entities.Payment;
import com.dance.springcloud.lb.LoadBalancer;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.cloud.client.discovery.DiscoveryClient;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

import javax.annotation.Resource;
import java.net.URI;
import java.util.List;

@Slf4j
@RestController
public class OrderController {

    //public static final String PAYMENT_URL = "http://localhost:8001";
// 将指定的地址修改为服务别名 服务别名从Eureka控制台查看
    public static final String PAYMENT_URL = "http://CLOUD-PAYMENT-SERVICE";

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    @Resource
    private LoadBalancer loadBalancer;

    @Resource
    private DiscoveryClient discoveryClient;

    。。。。。。。。。。。。。。。。。。

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/lb")
    public String getPaymentLB() {
        // 获取服务实例结合
        List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
        if (instances == null || instances.size() <= 0) {
            return null;
        }
        // 调用自己的轮询算法
        ServiceInstance serviceInstance = loadBalancer.instances(instances);
        URI uri = serviceInstance.getUri();
        return restTemplate.getForObject(uri + "/payment/lb", String.class);
    }


}

测试

 

测试成功~ 完结撒花

作者：彼岸舞

时间：2021822

内容关于：Spring Cloud H版

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