一、概述(Ribbon 带状物、缎带)
1.1、是什么
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,将Netflix的中间层服务连接在一起。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。我们也很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。
官网资料:
https://github.com/Netflix/ribbon/wiki/Getting-Started
Ribbon目前也进入维护模式。
未来替代方案:
1.2、能干什么
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。
本质:负载均衡+RestTemplate调用。
二、Ribbon负载均衡演示
2.1、架构说明:
总结:Ribbon其实就是一个软负载均衡的客户端组件,他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。
2.2、POM依赖:
之前写样例时候没有引入spring-cloud-starter-ribbon也可以使用ribbon
<dependency>
<groupld>org.springframework.cloud</groupld>
<artifactld>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactld>
</dependency>
2.3、二说RestTemplate的使用
官网:
https://docs.spring.io/spring-framework/docs/5.2.2.RELEASE/javadoc-api/org/springframework/web/client/RestTemplate.html
getForObject方法/getForEntity方法:
postForObject/postForEntity:
四、Ribbon核心组件IRule
IRule:根据特定算法中从服务器列表中选取一个要访问的服务。
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
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
五、Ribbon自定义
主启动类添加@RibbonClient
注意配置细节:
新建package com.atguigu.myrule,新建自定义Robbin规则类。
http://localhost/consumer/dept/list
问题:依旧轮询策略,但是加上新需求,每个服务器要求被调用5次。也即以前是每台机器一次,现在是每台机器5次。
解析源码: https://github.com/Netflix/ribbon/blob/master/ribbon-loadbalancer/src/main/java/com/netflix/loadbalancer/RandomRule.java
主启动类添加@RibbonClient
在启动该微服务的时候就能去加载我们的自定义Ribbon配置类,从而使配置生效,形如:
@RibbonClient(name="MICROSERVICECLOUD-DEPT",configuration=MySelfRule.class)
配置细节:
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,也就是说我们达不到特殊化定制的目的了。
修改主启动类:
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RibbonClient(name="MICROSERVICECLOUD-DEPT",configuration=MySelfRule.class)
public class DeptConsumer80_App{
public static void main(String[] args){
SpringApplication.run(DeptConsumer80_App.class, args);
}
}
六、Ribbon负载均衡算法
6.1、原理
package com.atguigu.springcloud.lb;
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
@Component
public class MyLB implements LoadBalancer {
private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
//坐标
private final int getAndIncrement(){
int current;
int next;
do {
current = this.atomicInteger.get();
next = current >= 2147483647 ? 0 : current + 1;
}while (!this.atomicInteger.compareAndSet(current,next)); //第一个参数是期望值,第二个参数是修改值是
System.out.println("*******第几次访问,次数next: "+next);
return next;
}
@Override
public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances) { //得到机器的列表
int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size(); //得到服务器的下标位置
return serviceInstances.get(index);
}
}
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