Spring Cloud Rbibbon负载均衡调用 , Ribbon是Netflix发布的开源项目，主要功能是提供客户端软件的负载均衡算法和服务调用。Ribbon的客户端提供一系列的完善的配置项，重试。简单地说，就是在配置文件中列出Laod Balancer（LB)后面所有的机器，Ribbon会自动帮助你基于某种规则（如简单轮询、随即链接）区连接这些机器。
Ribbon负载均衡是本地负载均衡即客户端的负载均衡，在调用微服务接口时，会在注册中心上面获取注册信息服务列表缓存到JVM本地，从而在本地实现RPC远程服务调用技术。
1.依赖引入
在之前使用Eureka注册发现服务时，Eureka的依赖中已经整合了Ribbbon，所以在这种情况不用添加依赖，没有时需要添加下面的依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
</dependency>2.负载演示
架构图
Ribbon在工作时分成两步：
- 先选Eureka Server，它优先选择在同一区域内负载均衡较少的server
- 根据用户指定的策略，再从server取到的服务注册列表中选择一个地址
Ribbon提供了多种策略，比如轮询、随机访问、根据响应时间加权。
Ribbon一般配合RestTemplate使用，我们之前在消费者服务的配置类：
package live.yremp.springcloud.config;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
@Configuration
public class ApplicationContextConfig {
@Bean
@LoadBalanced //负载均衡能力
public RestTemplate getRestTemplate(){
return new RestTemplate();
}
}这里已经添加了@LoadBalance注解，开启负载均衡功能（默认是轮询方式）
2.RestTemplate的使用
2.1 GetForObject
GetForObject：返回对象为响应体中数据转化成的对象，基本可以理解为Json
@GetMapping("consumer/payment/get/{id}")
public CommonResult<Payment> getPayment(@PathVariable("id") Long id){
return restTemplate.getForObject(PAYMENT_URL+"/payment/get/"+id,CommonResult.class);
}2.2 GetForEntity
GetForEntity：返回对象为ResponseEntity 对象，包含了响应中一些重要的信息，比如响应头、响应状态码、响应体等等。
@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();
}
return new CommonResult<>(444,"操作失败");
}3. 核心组件IRule
3.1 IRule接口
IRule：根据特定算法从服务列表中选取一个要访问的服务，下面是IRule接口
public interface IRule {
Server choose(Object var1);
void setLoadBalancer(ILoadBalancer var1);
ILoadBalancer getLoadBalancer();
}它的实现类
- RoundRobinRule：轮询
- RandomRule：随机
- RetryRule：先按照RoundRobinRule的策略获取服务，失败之后在指定时间内重试
- WeightedResponseTimeRule：对于原有RoundRobinRule的拓展，响应时间越快的实例选择权重越大，越容易被选择。
- BestAvailableRule：会先过滤掉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较小的服务。
- AvailabilityFilteringRule：先过滤掉故障实例，再选者并发较小的实例
- ZoneAvoidanceRule：符合判断server所在区域的的性能和server的可用性选择服务。
4.如何替换
自定义配置类不能放到ComponentScan所能扫描的包以及子包下，可以新建一个包：myrule
MyselfRule
package live.yremp.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(){
//定义为随机
return new RandomRule();
}
}要使用自定义的配置类还需要在主启动类上添加@RibbonClient注解，如下
package live.yremp.springcloud;
import live.yremp.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;
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RibbonClient(name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE",configuration = MyselfRule.class)
public class OrderMain80 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(OrderMain80.class,args);
}
}此时访问将不是默认的轮询算法，不再是8002和8001交替出现，而是随机出现。
5.负载均衡算法
5.1 默认轮询算法原理
默认负载均衡算法: 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");
- List[0] instances =127.0.0.1:8001
- List[1] instances =127.0.0.1:8002
8001+8002构成集群，他们共计两台机器，集群总数为2，按照轮询算法原理如下：
- 总请求数为1时：1%2=1 对应下标位置为1，则获得服务器地址为127.0.0.1：8002
- 总请求数为2时：2%2=0 对应下标位置为1，则获得服务器地址为127.0.0.1:8001
- 总请求数为3时：3%2=1 对应下标位置为1，则获得服务器地址为127.0.0.1：8002
- 总请求数为4时：4%2=0 对应下标位置为1，则获得服务器地址为127.0.0.1：8001
- 依次类推...
5.2 轮询源码分析
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;
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);
}
public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
if (lb == null) {
log.warn("no load balancer");
return null;
}
//要选择的服务
Server server = null;
int count = 0;
while (server == null && count++ < 10) {
//获取健康的(UP)状态的服务
List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
//获取所有的服务
List<Server> allServers = lb.getAllServers();
//健康的服务计数
int upCount = reachableServers.size();
//所有的服务器
int serverCount = allServers.size();
//没有健康的服务(UP状态)记录异常
if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {
log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
return null;
}
//下一次要启动的服务下标索引index
int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);
//获取到下一次要启动的服务
server = allServers.get(nextServerIndex);
//
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;
}
/**
* 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 (;;) {
int current = nextServerCyclicCounter.get();
int next = (current + 1) % modulo;
if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next))
return next;
}
}
@Override
public Server choose(Object key) {
return choose(getLoadBalancer(), key);
}
@Override
public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
}
}
5.4 手写轮询算法
添加一个lb（LoadBalance）包下面有一个LoadBalancer接口以及它的实现类
5.4.1 LoadBalancder接口
package live.yremp.springcloud.lb;
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import java.util.List;
public interface LoadBalancer {
ServiceInstance instances (List<ServiceInstance> serviceInstances);
}5.4.2 MyLoadBalancer
package live.yremp.springcloud.lb;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean;
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
@Component
public class MyLoadBalancer implements LoadBalancer {
//原子整数类，使用CAS机制无锁化
private AtomicInteger atomicInteger =new AtomicInteger(0);
public final int getAndIncrement(){
int current;
int next;
//第一次 current=0 next应该为1 ，next为我没真实需要访问的次数
do{
current=this.atomicInteger.get();
next=current>=214783647?0:current+1;
//CAS自旋确保线程安全
}while (!this.atomicInteger.compareAndSet(current,next));
System.out.println("第几次访问数********* next"+next);
//返回正确的访问数
return next;
}
@Override
public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances) {
//调用getAndIncrement()获取访问次数
int index=getAndIncrement()%serviceInstances.size();
//返回对应访问次数的服务下标索引
return serviceInstances.get(index);
}
}在8001和8002的Controller加上下面的方法
@GetMapping("/payment/lb")
public String getPayment(){
return serverPort;
}在消费者服务的Controller里面新建一个方法测试我我们自己的轮询负载均衡算法
package live.yremp.springcloud.controller;
import live.yremp.springcloud.entries.CommonResult;
import live.yremp.springcloud.entries.Payment;
import live.yremp.springcloud.lb.MyLoadBalancer;
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;
@RestController
@Slf4j
public class OrderController {
// 写死无法完成负载均衡
// public static final String PAYMENT_URL="http://127.0.0.1:8001";
public static final String PAYMENT_URL="http://CLOUD-PAYMENT-SERVICE";
@Resource
private RestTemplate restTemplate;
@Resource
private MyLoadBalancer loadBalancer;
@Resource
private DiscoveryClient discoveryClient;
@GetMapping("consumer/payment/create")
public CommonResult<Payment> create( Payment payment){
log.debug("consumer/payment/create：请求成功");
return restTemplate.postForObject(PAYMENT_URL+"payment/create",payment,CommonResult.class);
}
@GetMapping("consumer/payment/get/{id}")
public CommonResult<Payment> getPayment(@PathVariable("id") Long id){
return restTemplate.getForObject(PAYMENT_URL+"/payment/get/"+id,CommonResult.class);
}
@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();
}
return new CommonResult<>(444,"操作失败");
}
//下面这个方法是测试我们自己的负载均衡算法，会交替返回服务提供者端口号
@GetMapping("/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);
}
}
注意需要去掉我们之前替换负载均衡算法中的@RibbonClient(name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE",configuration = MyselfRule.class)以及配置类中的@LoadBalance注解
5.4.3 测试结果
控制台打印结果
标签云
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