Ribbon概述

Spring Cloud Ribbon 是基于 Netflix Ribbon 实现的一套客户端负载均衡工具。

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和服务调用。Ribbon客户端组件提供了一系列完善的配置项如连接超时、重试等。就是在配置文件中列出Load Balance（简称LB）后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则（如简单查询、随机连接等）去连接这些机器。我们很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。

LB负载均衡（Load Balance）：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的Nginx、LVS，硬件的F5等。

Ribbon客户端本地负载均衡（进程内LB）和 Nginx服务端负载均衡（集中式LB）的区别：

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，在调用微服务接口的时候，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（硬件如F5、软件如Nginx），由该设施负责把访问请求通过某种策略发至服务的提供方，

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。就是负载均衡 + RestTemplate调用。

Ribbon工作步骤：

选择EurekaServer（也可以和其他注册中心结合），优先选择在同一区域内负载较少的server
根据用户指定的策略，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、随机和根据响应时间加权。

Ribbon的使用

正常使用Ribbon需要引入Ribbon的starter：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
</dependency>

但是Eureka样例中没有引入Ribbon也可以使用负载均衡，因为在 spring-cloud-starter-netflix-eureka-client 中自带了 spring-cloud-starter-ribbon的引用。

RestTemplate的使用

RestTemplate的使用：

常用的方法：getForObject、getForEntity、postForObject、postForEntity

getFor 为Get请求，postFor为post请求。

*ForObject：返回对象为响应体中数据转化成的对象，基本上可以理解为Json

*ForEntity：返回对象为ResponseEntity对象，包含了响应中的一些重要信息，比如响应头、响应状态码、响应体等。

示例：

@RestController
@Slf4j
public class OrderController {

    // public static final String PAYMENT_URL = "http://localhost:8001";
    public static final String PAYMENT_URL = "http://CLOUD-PAYMENT-SERVICE";

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @GetMapping("/consumer/payment/create")
    public CommonResult<Payment> create(Payment payment){
        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();
        } else {
            return new CommonResult<>(444, "操作失败");
        }
    }
}

Ribbon负载均衡算法

IRule：根据特定算法从服务列表中选取一个要访问的服务。

负载均衡算法都实现了IRule接口：

public interface IRule{

    public Server choose(Object key);

    public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb);

    public ILoadBalancer getLoadBalancer();    
}

自带的常用的实现有：

RoundRobinRule

轮询

RandomRule

随机

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，获取可用的服务

WeightResponseTimeRule

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

BaseAvailableRule

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

更换负载均衡的算法

在消费端编写一个配置类，将需要用的负载均衡算法添加到容器

如果想在消费端访问某个服务时指定负载均衡算法，该类就不能配置在@ComponentScan能够扫描到的地方，否则这个配置就会被所有的Ribbon客户端所共享，达不到为访问某个服务而特殊化定制的目的

@Configuration
public class MySelfRule {
    @Bean
    public IRule myRule() {
        return new RandomRule();
    }
}

在主配置类添加配置

@SpringBootApplication
// 指定要访问的服务名、访问这个服务时特殊指定的负载均衡算法
@RibbonClient(name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE", configuration = MySelfRule.class)
public class OrderMain80 {
 public static void main(String[] args) {
     SpringApplication.run(OrderMain80.class, args);
 }
}

配置细节：

自定义配置类不能放在@ComponentScan所扫描的当前包下以及子包下，否则我们自定义的配置类就会被所有的Ribbon客户端所共享，达不到特殊化定制的目的。

轮询算法原理

轮询算法：实际调用的服务器下标 = rest接口第几次请求数 % 服务器集群总数量。每次服务重启动后rest接口计数从1开始。


// 原子Integer类，防止多线程影响
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 Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {

    // ....

    Server server = null;
    int count = 0;
    while (server == null && count++ < 10) {
        List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();  // 可达的服务集合
        List<Server> allServers = lb.getAllServers();  // 所有服务集合（包括可达和非可达）

        int upCount = reachableServers.size();

        // 总服务器数量
        int serverCount = allServers.size();


        // .....

        // 获取服务器集合中本次要访问的服务器
        int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);
        server = allServers.get(nextServerIndex);


        if (server == null) {
            /* Transient. */
            Thread.yield();  // 释放线程（所有线程都可以来抢执行），重新获取
            continue;
        }

        if (server.isAlive() && (server.isReadyToServe())) {
            return (server);
        }

        // Next.
        server = null;
    }
    return server;
}


// 获取要访问的服务器下标
private int incrementAndGetModulo(int modulo) {


    // for(;;) ..... if(CAS(xx)) return; 使用 乐观自旋锁 + CAS 操作

    for (;;) {
        int current = nextServerCyclicCounter.get();
        int next = (current + 1) % modulo;  // 当前访问次数 对 服务器数量 取模，即为要访问的服务器下标

        // CAS方式设置值
        if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next))
            return next;
    }
}

@Override
public Server choose(Object key) {
    return choose(getLoadBalancer(), key);
}

自己手写负载均衡

步骤：

从消费者主配置类中移除RibbonClient注解

@SpringBootApplication
// @RibbonClient(name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE", configuration = MySelfRule.class)
public class OrderMain80 {
 public static void main(String[] args) {
     SpringApplication.run(OrderMain80.class, args);
 }
}

从消费者获取RestTemplate的配置类中移除LoadBalance注解

@Configuration
public class ApplicationContextConfig {

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

在生产者端定义一个Controller用于测试

@GetMapping("/payment/lb")
public String getServerPort() {
 return serverPort;
}

在消费者端模仿IRule定义一个算法接口

public interface LoadBalance {
 ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances);
}

模仿轮询算法，为算法接口编写负载均衡算法实现，并使用@Component放入ioc容器

@Component
public class MyLB implements LoadBalance {

 private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);

 public final int getAndIncrement() {
     int current;
     int next;

     do {
         current = this.atomicInteger.get();
         next = (current >= Integer.MAX_VALUE ? 0 : current + 1);
     } while (!this.atomicInteger.compareAndSet(current, next));

     System.out.println("-----next:" + next);
     return next;
 }

 @Override
 public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances) {
     int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size();  // 当前请求次数 与 生产者服务器数量 取模
     return serviceInstances.get(index);
 }
}

在消费者Controller中注入自定义的负载均衡算法

@RestController
@Slf4j
public class OrderController {

 @Autowired
 private RestTemplate restTemplate;

 @Autowired
 private DiscoveryClient discoveryClient;

 @Autowired
 private MyLB loadBalancer;

 @GetMapping("/consumer/payment/LB")
 public String getPaymentLB() {
     // 通过eureka的服务发现，获取指定服务的服务器实例集合
     List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
     if(instances == null || instances.size() <= 0) {
         return null;
     }

     // 使用自定义的负载均衡算法，测算本次请求应该请求的服务器
     ServiceInstance serviceInstance = loadBalancer.instances(instances);
     URI uri = serviceInstance.getUri(); // 获取服务器地址

     return restTemplate.getForObject(uri + "/payment/lb", String.class);
 }
}

Spring全家桶笔记

07-Ribbon服务调用