SpringCloud Netflix Ribbon

2020-02-14 16:02:55来源:博客园 阅读 ()

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SpringCloud Netflix Ribbon

 

Eureka客户端的负载均衡:从Eureka server拿到节点列表,客户端自己使用负载均衡的算法确定要使用的节点;

Eureka服务端的负载均衡:服务端使用负载均衡的算法,从节点列表中确定要使用的节点,将该节点信息返回给客户端。

 

Ribbon实现的是客户端的负载均衡,默认使用的策略是轮询。

 

 


 

 

Ribbon内置的负载均衡策略

  • RoundRobinRule    轮询,Ribbon默认的策略。

  轮询是最简单的负载均衡算法,将所有节点围城一圈,轮着来,每个节点的负载差不多,适合节点性能都差不多的情况。

 

  加权轮询法   这个不是Ribbon的内置策略,此处只是作为补充。

       在轮询的基础上,对每个节点施加权重。节点的性能不同,性能高的权重分配大些,轮到的几率就大些,负载大些。适合节点性能有明显区别的情况。

 

  • RetryRule   重试

  先按照RoundRobinRule策略获取provider,若获取失败,则在指定的时限内重试。默认的时限为500毫秒。

 

  • RandomRule   随机

  从所有节点中随机选择一个。

 

  • BestAvailableRule   最可用

  选择并发量最小的节点(连接的消费者数量最少的节点)。

 

  •  AvailabilityFilteringRule  可用过滤

  过滤掉处于断路器跳闸状态的provider,或已经超过连接极限的provider,对剩余provider采用轮询策略。

 

  • ZoneAvoidanceRule  

  根据大区性能、节点可用性综合进行选择。

 

  • WeightedResponseTimeRule  权重响应时间

  根据每个provider的平均响应时间计算其权重,响应时间越快权重越大,被选中的机率就越高。刚启动时采用轮询策略,计算出权重后就根据权重进行选择。

 


 

 

使用Ribbon内置的负载均衡策略

使用Eureka导入的依赖已经包含了Ribbon的依赖,所以不必再导依赖。

 

只需在消费者的引导类中设置Ribbon:

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient  //作为Eureka Client,也可使用@EnableDiscoveryClient,这两个注解作用差不多
public class UserServer {
    @Bean
    @LoadBalanced  //使用Ribbon实现负载均衡
    public RestTemplate getRestTemplate(){
        return new RestTemplate();
    }

    //设置Ribbon使用的负载均衡策略,只需创建一个实例、放到spring容器中即可。
    // 若不设置,默认使用轮询。
    @Bean
    public RandomRule getRule(){
        return  new RandomRule();
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(UserServer.class, args);
    }

}

 

 


 

 

使用自定义的负载均衡策略

(1)新建一个类作为负载均衡策略

//需继承AbstractLoadBalancerRule
public class MyRule extends AbstractLoadBalancerRule{

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) {

    }

    //自定义负载均衡策略,需返回一个节点
    @Override
    public Server choose(Object o) {
        //获取负载均衡器
        ILoadBalancer loadBalancer = this.getLoadBalancer();

        //获取目标服务的所有节点,包括了无效节点
        List<Server> allList = loadBalancer.getAllServers();
        //获取目标服务的所有可用节点
        List<Server> upList = loadBalancer.getReachableServers();

        for (Server server:upList){
            //有效且空闲
            if (server.isAlive() && server.isReadyToServe()){
                //ip
                System.out.println(server.getHost());
                //port
                System.out.println(server.getPort());
                //ip:port的形式
                System.out.println(server.getHostPort());
                return server;
            }
        }

        // Server的构造函数:Server(String ip,int port)
        // Server server = new Server("127.0.0.1", 10001);

        return null;
    }
}

注意导入的Server是com.netflix.loadbalancer.Server,不要导错了。

 

我们看到choose会传入一个Object类型的参数,这个参数是Ribbon缓存的目标服务所有节点的信息,会自动传入。

Ribbon对一个服务,会在缓存中维护2个List:一个是此服务的所有节点的信息,一个是此服务所有可用节点的信息。

维护过程:Ribbon从Eureka server拿到此服务所有的节点列表,这个节点列表一直保存在缓存中,不修改;将这个列表copy一份作为有效节点列表,也放在缓存中,并定时ping一下列表中的节点,判断节点是否还有效,若无效,则从有效节点列表中删除。

 

 

(2)引导类

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient  //作为Eureka Client,也可使用@EnableDiscoveryClient,这两个注解作用差不多
public class UserServer {
    @Bean
    @LoadBalanced  //使用Ribbon实现负载均衡
    public RestTemplate getRestTemplate(){
        return new RestTemplate();
    }
    
    //使用自定义的策略
    @Bean
    public MyRule getRule(){
        return  new MyRule();
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(UserServer.class, args);
    }

}

 


原文链接:https://www.cnblogs.com/chy18883701161/p/12304655.html
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