六、SpringCloud 微服务之 Ribbon 负载均衡服务调用

2024-03-15 21:30:30

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8. Ribbon 负载均衡服务调用

8. Ribbon 负载均衡服务调用

8.1 概述

1. Ribbon 是什么

Spring Cloud Ribbon 是基于 Netfix Ribbon 实现的一套客户端负载均衡工具。
Ribbon 是 Netfix 发布的开源项目，主要功能就是提供客户端的软件负载均衡算法和服务调用。Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项，如：连接超时、重试等。在配置文件中列出 Load Balancer(简称LB)后面所有的机器，Ribbon 会自动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。我们很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。

2. 官网资料

https://github.com/Netflix/ribbon

Ribbon 目前也进入了维护模式
未来替换方案，是Spring Cloud自己开发的 SpringCloud loadBalancer

3. 能干什么

3.1 LB(负载均衡)

将用户请求平摊分配到多个服务上，从而达到系统的HA(高可用)。常见的负载均衡软件有：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 是本地负载均衡，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(可以是硬件，如：F5,也可以是软件，如Nginx)，由该设施负责吧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；

8.2 Ribbon负载均衡演示

1.架构说明

Ribbon在工作时分成两步

先选择EurekaServer，它优先选择在同一个区域内负载较少的server

再根据用户指定的策略，然后从server渠道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

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结合只是其中一个实例.

2. pom

可以看到 spring-cloud-starter-netflix-eureka-client 包中已经包含了 Ribbon 相关的依赖

3. RestTemplate 的使用

RestTemplate官网: https://docs.spring.io/spring-framework/docs/current/javadoc-api/org/springframework/web/client/RestTemplate.html

@RestController
@Slf4j
public class OrderController {

    //private static final String PAYMENT_URL = "http://localhost:8001";

    private static final String PAYMENT_URL = "http://CLOUD-PAYMENT-SERVICE";

    private final RestTemplate restTemplate;

    @Autowired
    public OrderController(RestTemplate restTemplate) {
        this.restTemplate = restTemplate;
    }
    /**
     * 返回对象为响应实体中数据转换成的对象，基本上可以理解为JSON
     * @param payment
     * @return
     */
    @GetMapping("/consumer/payment/create")
    public CommonResult<Payment> create(Payment payment) {
        log.info("payment = {}", JSON.toJSONString(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/getEntity/{id}")
    public CommonResult<Payment> getPayment2(@PathVariable("id") Long id) {
        ResponseEntity<CommonResult> forEntity = restTemplate.getForEntity(PAYMENT_URL + "/payment/get/" + id,
            CommonResult.class);
        if (forEntity.getStatusCode().is2xxSuccessful()) {
            log.info("{} {} {}", forEntity.getStatusCode(), forEntity.getHeaders(), forEntity.getBody());
            return forEntity.getBody();
        }
        return new CommonResult<>(444, "操作失败");
    }

	/**
     * 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
     * @param payment
     * @return
     */
    @GetMapping("/consumer/payment/createEntity")
    public CommonResult<Payment> create2(Payment payment) {
        ResponseEntity<CommonResult> postForEntity = restTemplate.postForEntity(
            PAYMENT_URL + "/payment/create", payment, CommonResult.class);
        if (postForEntity.getStatusCode().is2xxSuccessful()){
            log.info("{} {} {}", postForEntity.getStatusCode(), postForEntity.getHeaders(), postForEntity.getBody());
            return postForEntity.getBody();
        }
        return new CommonResult<>(444, "操作失败");
    }

}

8.3 Ribbon核心组件IRule

IRule:根据特定算法从服务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进行重试,获取可用的服务

com.netflix.loadbalancer.WeightedResponseTimeRule 对RoundRobinRule的扩展,响应速度越快的实例选择权重越多大,越容易被选择

com.netflix.loadbalancer.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

com.netflix.loadbalancer.AvailabilityFilteringRule 先过滤掉故障实例,再选择并发较小的实例

com.netflix.loadbalancer.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

如何替换？

修改cloud-consumer-order80
注意配置细节

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，达不到特殊化定制的目的

在com.zzx下新建 springcloud 的同级包 rule

新建 MySelfRule 规则类

package com.zzx.rule;

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

/**
 * @description: 自定义负载均衡路由规则类
 */
@Configuration
public class MySelfRule {

    /**
     * 定义规则为随机
     * @return
     */
    @Bean
    public IRule getRule(){
        return new RandomRule();
    }
}

在主启动类上添加 @RibbonClient 注解

package com.zzx.springcloud;

import com.zzx.rule.MySelfRule;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClient;

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

使用 chrome 测试
通过后台日志发现是随机访问的8001和8002两个微服务

8.4 Ribbon负载均衡算法

原理
负载均衡算法：rest接口第几次请求数%服务器集群总数量=实际调用服务器位置下标，每次服务重启后rest接口计数从1开始
eg:
List[0] instances = 127.0.0.1:8002
List[0] instances = 127.0.0.1:8001
8001+8002组成集群，他们共计两台机器，集群总数为2，按照轮询算法原理：
当请求总数为1时：1%2=1，对应下标位置为1，则获取服务地址为127.0.0.1:8001
当请求总数为2时：2%2=0，对应下标位置为0，则获取服务地址为127.0.0.1:8002
当请求总数为3时：3%2=1，对应下标位置为1，则获取服务地址为127.0.0.1:8001
如此类推…

源码

//
// Source code recreated from a .class file by IntelliJ IDEA
// (powered by FernFlower decompiler)
//

package com.netflix.loadbalancer;

import com.netflix.client.config.IClientConfig;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule {
    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);

	// 初始化循环计数器 nextServerCyclicCounter,初始值为0
    public RoundRobinRule() {
        this.nextServerCyclicCounter = new AtomicInteger(0);
    }

    public RoundRobinRule(ILoadBalancer lb) {
        this();
        this.setLoadBalancer(lb);
    }

    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
        if (lb == null) {
            log.warn("no load balancer");
            return null;
        } else {
            Server server = null;
            int count = 0;

            while(true) {
            	// count 为最大重试次数
                if (server == null && count++ < 10) {
                	// 获取存活的服务
                    List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
                    // 获取所有的服务
                    List<Server> allServers = lb.getAllServers();
                    int upCount = reachableServers.size();
                    int serverCount = allServers.size();
                    if (upCount != 0 && serverCount != 0) {
                    	// 对服务器取模获取下一个服务器索引
                        int nextServerIndex = this.incrementAndGetModulo(serverCount);
                        // 根据服务器索引获取服务
                        server = (Server)allServers.get(nextServerIndex);
                        /**
                         * 判断当前服务是否为null，如果为null
						 * 让当前线程由“运行状态”进入到“就绪状态”，从而让其它具有相同优先级的等待线程获取执行权；但是，并不能保
						 * 证在当前线程调用yield()之后，其它具有相同优先级的线程就一定能获得执行权；
						 * 也有可能是当前线程又进入到“运行状态”继续运行！
						 */
                        if (server == null) {
                            Thread.yield();
                        } else {
                        	// 如果不为null，判断服务是否存活，并准备好服务，如果是，返回该服务
                        	// 否则，将服务置为null，并进行下一次循环
                            if (server.isAlive() && server.isReadyToServe()) {
                                return server;
                            }

                            server = null;
                        }
                        continue;
                    }

                    log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
                    return null;
                }
				
                if (count >= 10) {
                    log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: " + lb);
                }

                return server;
            }
        }
    }
	
	// 对 nextServerCyclicCounter 进行自增,并根据服务器数量取模
    private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
        int current;
        int next;
        do {
            current = this.nextServerCyclicCounter.get();
            next = (current + 1) % modulo;
        } while(!this.nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next));

        return next;
    }

    public Server choose(Object key) {
        return this.choose(this.getLoadBalancer(), key);
    }
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
    }
}

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8. Ribbon 负载均衡服务调用

8.1 概述

1. Ribbon 是什么

2. 官网资料

3. 能干什么

3.1 LB(负载均衡)

8.2 Ribbon负载均衡演示

1.架构说明

2. pom

3. RestTemplate 的使用

8.3 Ribbon核心组件IRule

如何替换？

8.4 Ribbon负载均衡算法

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