一、Ribbon与OpenFeign关系
说到 OpenFeign就不得不提 Ribbon，OpenFeign默认将Ribbon作为负载均衡器，直接内置了 Ribbon。在导入OpenFeign 依赖后无需专门导入Ribbon 依赖。
Ribbon 是 Netflix 公司的一个开源的负载均衡项目，一个客户端负载均衡器，运行在消费者端。简单来说就是在消费者端配置对提供者的负载均衡器。这点与 Dubbo略有不同，Dubbo 在消费者端与提供者端均可配置负载均衡器。
二、声明式Rest客户端OpenFeign案例
（一）消费端配置
1、添加openfeign依赖
注意， 这里使用的是 spring-cloud-starter-openfeign 依赖，而非 spring-cloud-starter-feign依赖。
<!--feign依赖-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
<version>2.2.3.RELEASE</version>
</dependency>
2、定义feign接口
使用@FeignClient设置需要调用的项目名称，同时使用RequestMapping进行调用，调用地址要和服务提供者的地址保持一致。
@FeignClient(value = "provider01-depart")//注解作用：声明当前为Feign客户端接口 @RequestMapping("/provider/depart")// 参数为要调用的提供者相应的uri，抽取所有方法的公有uri地址 public interface DepartService {//更加符合面向接口api调用习惯 @PostMapping("/save") boolean saveDepart(@RequestBody Depart depart); @DeleteMapping("/del/{id}") boolean removeDepartById(@PathVariable("id") int id); @PutMapping("/update") boolean modifyDepart(@RequestBody Depart depart); @GetMapping("/get/{id}") Depart getDepartById(@PathVariable("id") int id); @GetMapping("/list") List<Depart> listAllDeparts(); }
3、处理器注入Feign客户端对象
@RestController @RequestMapping("/feign/consumer/depart") public class DepartFeignController { @Autowired private DepartService departService;//跨服务根据id查询 @GetMapping("/get/{id}") public Depart getHandle(@PathVariable("id") int id) { return departService.getDepartById(id); } }
4、修改启动类
使用@EnableFeignClients来打开对Feign客户端的支持，同时设置客户端扫描的包。
由于直接使用了Feign Client，因此就不再使用RestTemplate进行处理了。
@SpringBootApplication @EnableFeignClients(basePackages = "com.lcl.cloud.alibaba.consumer02.service")//开启当前服务支持Feign客户端，作用扫描所有客户端接口 public class Consumer02Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Consumer02Application.class, args); } // @Bean // @LoadBalanced // public RestTemplate restTemplate() { // return new RestTemplate(); // } }
5、需要注意的一点，就是Feign的服务名称不能使用下划线和横线，否则会报 Service id not legal hostname (provider02_nacosconfig) 的错误。
（二）超时配置
1、客户端的超时配置
feign: client: config: default: #连接超时时间 connectTimeout: 5000 #数据读取超时是时间 readTimeout: 5000
2、服务端模拟超时
public Depart getDepartById(int id) { try { TimeUnit.SECONDS.sleep(6); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } if(repository.existsById(id)) { return repository.getOne(id); } Depart depart = new Depart(); depart.setName(departName); return depart; }
3、验证结果
（三）Gzip压缩设置
Feign 支持对请求和响应进行 Gzip 压缩以提高通信效率。注意，这里的请求是指 Feign向提供者所提交的请求，响应是指 Feign 向客户端作出的响应。
配置在官网中可以查看：https://docs.spring.io/spring-cloud-openfeign/docs/2.2.5.RELEASE/reference/html/#feign-requestresponse-compression
参数如下所示：
feign.compression.request.enabled=true feign.compression.response.enabled=true
三、更换负载均衡策略
（一）更换内置策略
若要更换负载均衡策略，则首先要了解负载均衡策略的定义接口 IRule。Ribbon 默认采用的是 RoundRobinRule，即轮询策略。但通过修改消费者工程的配置文件，或修改消费者的启动类或 JavaConfig 类可以实现更换负载均衡策略的目的。
1、修改配置文件
修改配置文件，在其中添加如下内容，指定要使用的负载均衡策略 <clientName>. <clientConfigNameSpace>.NFLoadBalancerRuleClassName。
该方式的好处是，可以为不同的微服务指定相应的负载均衡策略。
provider02Nacosconfig:
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
2、修改JavaConfig类
在 JavaConfig 类中添加负载 Bean 方法。全局所有feign对应服务都可以生效。
@Configuration public class FeignConfiguration { /** * 配置随机的负载均衡策略 * 特点：对所有的服务都生效 */ @Bean public IRule loadBalancedRule() { return new RandomRule(); } }
（二）自定义负载均衡策略
1、定义一个负载均衡策略
该负载均衡策略的思路是：从所有可用的 provider 中排除掉指定端口号的provider，剩余 provider 进行随机选择。
/** * 自定义负载均衡算法 */ public class CustomRule implements IRule { private ILoadBalancer lb; private List<Integer> excludePorts; public CustomRule() { } public CustomRule(List<Integer> excludePorts) { this.excludePorts = excludePorts; } @Override public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb) { this.lb = lb; } @Override public ILoadBalancer getLoadBalancer() { return lb; } /** * 目标：自定义负载均衡策略：从所有可用的provider中排除掉指定端口号的provider，剩余provider进行随机选择 * 实现步骤： * 1.获取到所有Server * 2.从所有Server中排除掉指定端口的Server后，剩余的Server * 3.从剩余Server中随机选择一个Server */ @Override public Server choose(Object key) { // 1.获取到所有Server List<Server> servers = lb.getReachableServers(); // 2.从所有Server中排除掉指定端口的Server后，剩余的Server List<Server> availableServers = this.getAvailableServers(servers); // 3.从剩余Server中随机选择一个Server return this.getAvailableRandomServers(availableServers); } private List<Server> getAvailableServers(List<Server> servers) { // 若没有指定要排除的port，则返回所有Server if(excludePorts == null || excludePorts.size() == 0) { return servers; } List<Server> aservers = servers.stream() // filter() // noneMatch() 只有当流中所有元素都没有匹配上时，才返回true，只要有一个匹配上了，则返回false .filter(server -> excludePorts.stream().noneMatch(port -> server.getPort() == port)) .collect(Collectors.toList()); return aservers; } private Server getAvailableRandomServers(List<Server> availableServers) { // 获取一个[0,availableServers.size())的随机数 int index = new Random().nextInt(availableServers.size()); return availableServers.get(index); } }
2、修改JavaConfig类，使用自定义的负载均衡策略
@Configuration public class FeignConfiguration { @Bean public IRule loadBalancedRule() { List<Integer> list = new ArrayList<>(); list.add(8081);//排除访问端口 return new CustomRule(list); } }
（三）Ribbon内置负载均衡算法
1、 RoundRobinRule
轮询策略：Ribbon 默认采用的策略。若经过一轮轮询没有找到可用的provider，其最多轮询 10 轮（代码中写死的，不能修改）。若还未找到，则返回 null。
2、RandomRule
随机策略：从所有可用的 provider 中随机选择一个。
3、RetryRule
重试策略：先按照 RoundRobinRule 策略获取 server，若获取失败，则在指定的时限内重试。默认的时限为 500 毫秒。
4、BestAvailableRule
最可用策略：选择并发量最小的 provider，即连接的消费者数量最少的provider。其会遍历服务列表中的每一个server，选择当前连接数量minimalConcurrentConnections 最小的server。
5、AvailabilityFilteringRule
可用过滤算法：该算法规则是过滤掉处于熔断状态的 server 与已经超过连接极限的server，对剩余 server 采用轮询策略。
四、负载均衡器SpringCloudLoadBalancer
由于 Netflix 对于 Ribbon 的维护已经暂停，所以 Spring Cloud 对于负载均衡建议使用由其自己定义的 Spring Cloud LoadBalancer。对于Spring Cloud LoadBalancer 的使用非常简单。
1、关闭Ribbon的负载均衡器
spring: application: name: consumer01-depart cloud: loadbalancer: # 关闭Ribbon的负载均衡器 ribbon: enabled: false
2、pom中添加LoadBalancer依赖
<!--spring cloud loadbalancer 依赖-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-loadbalancer</artifactId>
<version>2.2.3.RELEASE</version>
</dependency>