day06-SpringCloud Ribbon

SpringCloud Ribbon

1.Ribbon介绍

1.1Ribbon是什么?

官网地址:Netflix/ribbon: Ribbon(github.com)

  1. SpringCloud Ribbon 是基于 Netflix Ribbon 实现的一套客户端负载均衡的工具
  2. Ribbon 主要功能是提供客户端负载均衡算法和服务调用
  3. Ribbon 客户端组件提供一系列完整的配置项如连接超时,重试等
  4. Ribbon 会基于某种规则(如简单轮询,随机连接等)去连接指定服务
  5. 程序员很容易使用 Ribbon 的负载均衡软法实现负载均衡

一句话:Ribbon = 负载均衡 + RestTemplate 调用

Ribbon 目前进入维护模式,未来替换方案 是 Spring Cloud LoadBalancer

1.2LB(Load Balance)-负载均衡

负载均衡(LB)的分类:

  1. 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的请求通过某种策略转发至服务的提供方。

  2. 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,然后再从这些地址中选择出一个合适的服务地址。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。

    前面 member-consumer 轮询负载访问 10000/10002 底层就是 Ribbon 默认的轮询负载算法

2.Ribbon原理

2.1Ribbon架构图&机制

Ribbon 机制:

  1. 消费者先选择 EurekaServer,它优先选择在同一个区域内负载较少的 server
  2. 再根据程序员指定的策略,在从 server 取到的服务注册列表中选择一个地址
  3. Ribbon 提供了多种策略∶ 比如轮询、随机和根据响应时间加权。

2.2Ribbon常见负载算法

策略名 描述
BestAvailableRule 选择一个最小并发请求的server。逐个考察server,如果server被tripped(跳闸)了,则忽略,再选择其中ActiveRequestsCount最小的Server
AvailabilityFilteringRule 过滤掉那些因为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(active connections超过配置的阈值)
WeightedResponseTimeRule 根据响应时间分配一个weight,响应时间越长,weight越小,被选中的可能性越低
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
RoundRobbinRule 轮询index,选择index对应位置的server
RandomRule 随机选择一个server,在index上随机,选择index对应位置的server
ZoneAvoidanceRule 复合判断server所在区域的性能和server的可用性,来选择server

3.切换负载均衡算法-应用实例

需求:将默认的轮询算法改为随机算法RandomRule,浏览去访问消费方,要求消费方访问服务方端口是随机的

(1)创建消费方的RibbonRule.java,指定负载均衡的策略

package com.li.springcloud.config;

import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.RandomRule;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * @author 李
 * @version 1.0
 * 配置自己的负载均衡算法
 */
@Configuration
public class RibbonRule {
    //注入指定的均衡算法
    @Bean
    public IRule myRibbonRule(){
        //这里指定RandomRule
        return new RandomRule();
    }
}

(2)在主程序中使用注解指定Ribbon的配置

在上面RibbonRule的配置是全局的,不在主程序中配置也可以使用,这里在主程序中指定只是更加明确

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