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  • Spring Cloud Ribbon---微服务调用和客户端负载均衡

    前面分析了Eureka的使用,作为服务注册中心,Eureka 分为 Server 端和 Client 端,Client 端作为服务的提供者,将自己注册到 Server 端,Client端高可用的方式是使用多机部署然后注册到Server,Server端为了保证服务的高可用,也可以使用多机部署的方式。前面简单搭建了Eureka Client 和 Server,然后将Client成功注册到 Server,本节我们将来看看如何调用Eureka服务,在多机部署情况下如何保证负载均衡。Spring Cloud 提供了一个组件:Ribbon。

    Ribbon是客户端负载均衡器,可以对HTTP和TCP客户端的行为进行大量控制。Ribbon中的中心概念是指定客户端的概念。

    关于服务的负载均衡,硬要是分的话可以分两种:

    1. 服务端负载均衡。将多个服务注册到一个公共的注册中心,服务调用者访问注册中心,由注册中心提供服务的负载均衡。
    2. 客户端负载均衡。将多个服务注册到一个注册中心,注册中心维护一个注册表,如果有另一个服务想要调用这个服务,那么访问注册中心即可,注册中心返回注册表信息给服务端,服务端通过特定的平衡算法来决定要调用注册表中的哪个提供者。

    服务端负载均衡:

    客户端负载均衡:

    服务端负载均衡的代表性例子就是nginx,LVS。那么客户端的负载均衡就是我们要说的Ribbon。Ribbon主要提供客户端负载平衡算法,除此之外,Ribbon还提供:

    • 服务发现集成 :功能区负载平衡器在动态环境(如云)中提供服务发现。功能区库中包含与Eureka和Netflix服务发现组件的集成;
    • 容错 : Ribbon API可以动态确定服务器是否已在实时环境中启动并运行,并且可以检测到那些已关闭的服务器;
    • 可配置的负载平衡规则 : Ribbon支持开箱即用的RoundRobinRuleAvailabilityFilteringRuleWeightedResponseTimeRule,还支持定义自定义规则。

    Ribbon API提供以下组件供我们使用:

    • Rule :定义负载均衡策略;
    • Ping : 定义如何ping目标服务实例来判断是否存活, ribbon使用单独的线程每隔一段时间(默认10s)对本地缓存的ServerList做一次检查;
    • ServerList :定义如何获取服务实例列表. 两种实现基于配置的ConfigurationBasedServerList和基于Eureka服务发现的DiscoveryEnabledNIWSServerList
    • ServerListFilter: 用来使用期望的特征过滤静态配置动态获得的候选服务实例列表. 若未提供, 默认使用ZoneAffinityServerListFilter
    • ILoadBalancer: 定义了软负载均衡器的操作的接口. 一个典型的负载均衡器至少需要一组用来做负载均衡的服务实例, 一个标记某个服务实例不在旋转中的方法, 和对应的方法调用从实例列表中选出某一个服务实例;
    • ServerListUpdater: DynamicServerListLoadBalancer用来更新实例列表的策略(推EurekaNotificationServerListUpdater/拉PollingServerListUpdater, 默认是拉)

    配置服务策略

    全局策略设置

    使用以下方式配置的策略表示对该项目中调用的所有服务生效。

    @Configuration
    public class MyConfiguration{
        @Bean
        public IRule ribbonRule(){
            return new RandomRule();
        }
        
        //定义一个负载均衡的RestTemplate
        @Bean
        @LoadBalanced
        public RestTemplate restTemplate(){
            return new RestTemplate();
        }
    
    }
    

    上面的配置表示:

    1. 定义了一个随机方式的服务调用方式,即随即调用某个服务的提供者;
    2. 定义一个负载均衡的 RestTemplate,使用了 @LoadBalanced注解,该注解配合覆盖均衡策略一起使用 RestTemplate 发出的请求才能生效。

    RestTemplate是 Spring 提供的用于访问Rest服务的客户端模板工具集,Ribbon并没有创建新轮子,基于此通过负载均衡配置发出HTTP请求。

    ribbon的负载均衡策略主要包括以下几种:

    策略类 命名 描述
    RandomRule 随机策略 随机选择server
    RoundRobinRule 轮询策略 按顺序选择server
    RetryRule 重试策略 在一个配置时间段内当选择的server不成功,则继续轮训,一直尝试选择一个可用的server
    BestAvailableRule 最低并发策略 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 可用过滤策略 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,以及并发连接数超过阈值的服务,剩下的服务,使用轮询策略
    ResponseTimeWeightedRule 响应时间加权策略 根据server的响应时间分配权重。响应时间越长,权重越低,被选择到的概略就越低,权重越高,被选择到的概率就越高
    ZoneAvoidanceRule 区域权衡策略 综合判断server所在的区域的性能和server的可用性轮询选择server,并且判定一个AWS Zobe的运行性能是否可用,提出不可用的Zone中所有server
    局部策略设置

    如果在项目中你想对某些服务使用指定的负载均衡策略,那么可以如下配置:

    @Configuration
    @RibbonClients({
            @RibbonClient(name = "user-service",configuration = UserServiceConfig.class),
        	@RibbonClient(name = "order-service",configuration = OrderServiceConfig.class)
    })
    public class RibbonConfig {
    }
    

    @RibbonClients 中可以包含多个@RibbonClient。每个@RibbonClient表示一个服务名,后面对应的类表示该服务配套的策略规则。

    如果你只想对一个服务应用某种规则,那么可以省略:@RibbonClients:

    @Configuration
    @RibbonClient(name = "order-service",configuration = OrderServiceConfig.class)
    public class RibbonConfig {
    }
    

    超时重试

    HTTP请求不免的会有网络不好的情况出现超时,Ribbon提供了超时重试机制,提供如下参数可以设置:

    ribbon-client:
      ribbon:
        ConnectTimeout: 3000
        ReadTimeout: 60000
        MaxAutoRetries: 1 #对第一次请求的服务的重试次数
        MaxAutoRetriesNextServer: 1 #要重试的下一个服务的最大数量(不包括第一个服务)
        OkToRetryOnAllOperations: true
        NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
    

    饥饿加载

    Ribbon在进行客户端负载均衡的时候并不是在启动的时候就加载上下文的,实在实际请求的时候才加载,有点像servlet的第一次请求的时候才去生成实例,这回导致第一次请求会比较的缓慢,甚至可能会出现超时的情况。所以我们可以指定具体的客户端名称来开启饥饿加载,即在启动的时候便加载素养的配置项的应用上下文。

    ribbon:
      eager-load:
        enabled: true
        clients: ribbon-client-1, ribbon-client-2, ribbon-client-3
    

    Ribbon负载均衡示例

    下面看一下整合Eureka 和 Ribbon如何实现服务调用 和 负载均衡。有了Eureka之后,服务调用就无需关注服务提供者的IP。

    服务的整体流程如上图,一个集成了Ribbon的Eureka Client 从Eureka Server中获取服务,首先拉取服务list,然后Ribbon服务会根据配置的负载均衡策略选取合适的服务提供者,向该提供者发送请求获取结果。

    工程结构如下:

    一个 Eureka Server,3个Eureka Client,一个集成了Ribbon 的Consumer。整体代码我就不贴了,已经上传至GitHub自行下载。Demo 工程见这里:

    简单说一下关于 Ribbon consumer的配置:

    pom文件中需要引入关于Ribbon的包,同时consumer也是一个Eureka Client要去拉 Eureka Server的配置,所以需要Eureka client的包。

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

    在启动类中初始化了两个bean:

    import com.netflix.loadbalancer.IRule;
    import com.netflix.loadbalancer.RandomRule;
    import org.springframework.boot.SpringApplication;
    import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
    import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
    import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.web.client.RestTemplate;
    
    @EnableDiscoveryClient
    @SpringBootApplication
    public class RibbonDemoApplication {
    
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(RibbonDemoApplication.class, args);
        }
    
        @Bean
        @LoadBalanced
        RestTemplate restTemplate() {
            return new RestTemplate();
        }
    
        @Bean
        public IRule ribbonRule() {
            return new RandomRule();//这里配置策略,和配置文件对应
        }
    }
    

    RestTemplate 和 IRule负载均衡策略。

    然后就可以使用已经配置了负载均衡的 RestTemplate 发起请求了:

    @Service
    public class DemoService {
    
        @Autowired
        RestTemplate restTemplate;
    
        public String hello(String name) {
    
            return restTemplate.getForEntity("http://eureka-client/hello/" + name, String.class).getBody();
        }
    }
    

    大家自行下载Demo工程进行调试。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/rickiyang/p/11802465.html
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