微服务负载均衡器Ribbon实战

1.什么是Ribbon

目前主流的负载均衡方式有两种：

集中式负载均衡，在客户端和服务端中间建立一个独立的代理来做负载均衡，硬件比如F5;软件比如Nginx。
根据客户自己的情况做负载均衡，Ribbon 就属于这一种。

Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon 实现的一套客户端的负载均衡工具，Ribbon客户端组件提供一系列的完善的配置，如超时，重试等。通过Load Balancer获取到服务提供的所有机器实例，

Ribbon会自动基于某种规则(轮询，随机)去调用这些服务。Ribbon也可以实现我们自己的负载均衡算法。

客户端的负载均衡

例如spring cloud中的ribbon，客户端会有一个服务器地址列表，在发送请求前通过负载均衡算法选择一个服务器，然后进行访问，这是客户端负载均衡；即在客户端就进行负载均衡算法分配。

服务端的负载均衡

例如Nginx，通过Nginx进行负载均衡，先发送请求，然后通过负载均衡算法，在多个服务器之间选择一个进行访问；即在服务器端再进行负载均衡算法分配。

常见负载均衡算法

随机，通过随机选择服务进行执行，一般这种方式使用较少;

轮训，负载均衡默认实现方式，请求来之后排队处理;

加权轮训，通过对服务器性能的分型，给高配置，低负载的服务器分配更高的权重，均衡各个服务器的压力;

地址Hash，通过客户端请求的地址的HASH值取模映射进行服务器调度。

最小链接数，即使请求均衡了，压力不一定会均衡，最小连接数法就是根据服务器的情况，比如请求积压数等参数，将请求分配到当前压力最小的服务器上。

Spring Cloud快速整合Ribbon

1) 引入依赖

 <!--添加ribbon的依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
        </dependency>

2) 添加@LoadBalanced注解

@Configuration
public class RestConfig {
    

    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate() {
    
        
        return new RestTemplate();
    }
}

3) controller

 @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}")
    public R  findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
    
        String url = "http://mall-order/order/findOrderByUserId/"+id;
        R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);

        return result;
    }

4）发送结果

Ribbon内核原理

Ribbon原理

两个不同端口的订单服务实例注册到nacos中，用户服务客户端从nacos中获取已注册的订单服务列表，发送请求时，ribbon通过拦截将mall-order服务名替换成对应的ip/端口，最后调用http接口完成负载均衡。

模拟ribbon实现

 @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}")
    public R  findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
    
        String url = getUri("mall-order")+"/order/findOrderByUserId/"+id;
        R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);

        return result;
    }
    
    @RequestMapping(value = "/findAccountByUserId/{id}")
    public R  findAccountByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
    
        
        String url = "http://mall-account/account/infoByUserId/"+id;
        R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);
        
        return result;
    }


    @Autowired
    private DiscoveryClient discoveryClient;
    public String getUri(String serviceName) {
    
        List<ServiceInstance> serviceInstances = discoveryClient.getInstances(serviceName);
        if (serviceInstances == null || serviceInstances.isEmpty()) {
    
            return null;
        }
        int serviceSize = serviceInstances.size();
        //轮询
        int indexServer = incrementAndGetModulo(serviceSize);
        return serviceInstances.get(indexServer).getUri().toString();
    }
    private AtomicInteger nextIndex = new AtomicInteger(0);
    private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
    
        for (;;) {
    
            int current = nextIndex.get();
            int next = (current + 1) % modulo;
            if (nextIndex.compareAndSet(current, next) && current < modulo){
    
                return current;
            }
        }
    }

Ribbon负载均衡策略

RandomRule： 随机选择一个Server。

RetryRule： 对选定的负载均衡策略机上重试机制，在一个配置时间段内当选择Server不成功，则一直尝试使用subRule的方式选择一个可用的server。

RoundRobinRule： 轮询选择， 轮询index，选择index对应位置的Server。

AvailabilityFilteringRule： 过滤掉一直连接失败的被标记为circuit tripped的后端Server，并 过滤掉那些高并发的后端Server或者使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑，其实就是检查status里记录的各个Server的运行状态。

BestAvailableRule： 选择一个最小的并发请求的Server，逐个考察Server，如果Server被tripped了，则跳过。

WeightedResponseTimeRule： 根据响应时间加权，响应时间越长，权重越小，被选中的可能性越低。

ZoneAvoidanceRule： 默认的负载均衡策略，即复合判断Server所在区域的性能和Server的可用性选择Server，在没有区域的环境下，类似于轮询(RandomRule)

NacosRule: 同集群优先调用

修改默认负载均衡策略

全局配置：调用其他微服务，一律使用指定的负载均衡算法

@Configuration
public class RibbonConfig {
    

    /** * 全局配置 * 指定负载均衡策略 * @return */
    @Bean
    public IRule ribbonRule() {
    
        // 指定使用Nacos提供的负载均衡策略（优先调用同一集群的实例，基于随机权重）
        // mall-user v1--- mall-order v1
        //mall-user v2--- mall-order v2
        return new NacosRule();
    }
}

局部配置：调用指定微服务提供的服务时，使用对应的负载均衡算法

修改application.yml

# 被调用的微服务名  当需要使用局部配置的时候推荐使用这种方式
mall-order:
  ribbon:
    #指定使用Nacos提供的负载均衡策略（优先调用同一集群的实例，基于随机&权重）
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule
  # 自定义的负载均衡策略（基于随机&权重）
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.tuling.mall.ribbondemo.rule.NacosRandomWithWeightRule