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  • 【微服务】- SpringCloud中Ribbon的使用及其轮询调度详解

    1.简介

    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。

    ribbon已经不再维护,但是因为其自身足够优秀导致ribbon现在依然被大规模使用。

    ribbon未来的替代方案

    图片

    2.负载均衡的介绍

    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。

    总结

    Ribbon就是负载均衡+ RestTemplate调用

    3.SpringCloud集成Ribbon

    架构说明

    Ribbon其实就是一 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。

    图片

    Ribbon在I作时分成两步

    • 第一步先选择EurekaServer ,它优先选择在同-个区域内负载较少的
    • 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。

    如何引入Ribbon

    我们使用的是Eureka注册中心集群来演示Ribbon的使用,因为在引入Eureka时

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

    图片

    也可以自动引入

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

    图片

    故在pom中不自动引入。

    RestTemplate简介

    getForObject方法/getForEntity方法

    返回对象为响应体中数据转化成的对象,基本上间以理解为Json

    @GetMapping("/consumer/payment/get/{id}")
    public CommonResult getPaymentById(@PathVariable("id") Long id){
        log.info("order执行查询");
        return template.getForObject(path + "/payment/get/"+id,CommonResult.class);
    }
    

    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

    @GetMapping("/consumer/payment2/get/{id}")
    public CommonResult getPaymentById2(@PathVariable("id") Long id){
        log.info("order执行查询");
        ResponseEntity<CommonResult> entity = template.getForEntity(path + "/payment/get/" + id, CommonResult.class);
        System.out.println(entity);
        if (entity.getStatusCode().is2xxSuccessful()){
            return entity.getBody();
        }else {
            return new CommonResult(444,"操作失败");
        }
    }
    

    postForObject方法/postForEntity方法两方法区别与get相同。

    4.Ribbon核心组件IRule

    作用:根据特定算法从服务中选择一个要访问的服务

    图片

    IRule的几个重要实现类

    • com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule : 轮询
    • 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

    自定义自己的负载均衡算法

    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

    即不要把自己的负载均衡类写在启动类所在目录下

    自定义负载均衡类及使用

    写负载均衡相关类

    @Configuration
    public class MyselfRule {
    
        @Bean
        public IRule getRule(){
            return new RandomRule();
        }
    }
    

    在启动类中声明要使用的负载均衡类

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

    就完成了
    name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE"是要访问的集群

    configuration = MyselfRule.class自己写的负载均衡类。

    5.Ribbon负载均衡算法

    负载均衡轮询算法的原理

    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 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…

    Ribbon轮询算法源码

    RoundRobinRule.java

    /*选择要使用的算法*/
    public Server choose(Object key) {
        return choose(getLoadBalancer(), key);
    }
    /*ILoadBalancer 是一个抽象类,可以通过该接口中的方法获取所有已近注册的服务*/
    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
        if (lb == null) {
            log.warn("no load balancer");
            return null;
        }
    
        Server server = null;
        int count = 0;
        while (server == null && count++ < 10) {
            //获取所有可用服务
            List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
            //获取所有服务
            List<Server> allServers = lb.getAllServers();
            int upCount = reachableServers.size();
            int serverCount = allServers.size();
    
            if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {
                log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
                return null;
            }
            //获取要轮询到的sever
            int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);
            server = allServers.get(nextServerIndex);
    
            //判断server是否可用
            if (server == null) {
                /* Transient. */
                Thread.yield();
                continue;
            }
    
            if (server.isAlive() && (server.isReadyToServe())) {
                return (server);
            }
    
            // Next.
            server = null;
        }
    
        if (count >= 10) {
            log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: "
                    + lb);
        }
        return server;
    }
    //这个方法通过自旋和CAS来保证线程安全
    private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
        for (;;) {
            int current = nextServerCyclicCounter.get();
            //通过取余来获取要轮询到的server的下标
            int next = (current + 1) % modulo;
            if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next))
                return next;
        }
    }
    

    手写一个负载均衡算法

    因为负载均衡的是要均衡的是被调用服务的集群,所以自己写的负载均衡类写在调用服务的服务中。

    先写一个接口,该接口有一个方法来获取服务

    public interface LoadbanenceI {
    
        public ServiceInstance instance(List<ServiceInstance> instances);
    }
    

    用我们自己的负载均衡类继承上叙的接口

    //加注解说明要受到spring的管理
    @Component
    public class MyLb implements LoadbanenceI {
    
        private AtomicInteger integer = new AtomicInteger(0);
    
        //通过CAS和轮询的算法来获取要调用服务的下标
        public final int getAndIncrement(){
            int cur;
            int next;
            do {
                cur = integer.get();
                next = cur >= 2147473647?0:cur+1;
            }while (!integer.compareAndSet(cur,next));
            System.out.println("----第" + cur + "次访问----");
            return next;
        }
    
        @Override
        public ServiceInstance instance(List<ServiceInstance> instances) {
            int index = getAndIncrement() % instances.size();
            return instances.get(index);
        }
    }
    

    因为要所以自己写的负载均衡算法,所以关掉之前的负载均衡

    @Configuration
    public class ApplicationConfig {
    
        @Bean
    //    @LoadBalanced
        public RestTemplate getRestTemplate(){
            return new RestTemplate();
        }
    }
    

    在启动类中标明要被均衡的服务,及自己写的负载均衡类。

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

    启动所以服务后,如果调用服务集群的服务可用运行,且达到预期的均衡结果,说明自己写的负载均衡类使用成功。

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