前言
本文为 微服务负载均衡器Ribbon与LoadBalancer 相关知识，下边将对什么是Ribbon（包括：客户端的负载均衡、服务端的负载均衡、常见负载均衡算法），Nacos使用Ribbon，Ribbon内核原理（包括：Ribbon原理，Ribbon负载均衡策略，饥饿加载），Spring Cloud LoadBalancer（包括：什么是Spring Cloud LoadBalancer，RestTemplate整合LoadBalancer）等进行详尽介绍~
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↩️本文上接：Spring Cloud Alibaba全家桶（二）——微服务组件Nacos注册中心
目录
微服务负载均衡器Ribbon与LoadBalancer
前言目录一、什么是Ribbon1️⃣客户端的负载均衡2️⃣服务端的负载均衡3️⃣常见负载均衡算法
二、Nacos使用Ribbon三、Ribbon内核原理1️⃣Ribbon原理2️⃣Ribbon负载均衡策略3️⃣饥饿加载
四、Spring Cloud LoadBalancer1️⃣什么是Spring Cloud LoadBalancer2️⃣RestTemplate整合LoadBalancer
后记
一、什么是Ribbon
目前主流的负载方案分为以下两种：
集中式负载均衡，在消费者和服务提供方中间使用独立的代理方式进行负载，有硬件的（比如 F5），也有软件的（比如Nginx）。客户端根据自己的请求情况做负载均衡，Ribbon 就属于客户端自己做负载均衡。
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。
1️⃣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。
2️⃣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。
3️⃣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。 ip —>hash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。 最小活跃数
二、Nacos使用Ribbon
（1）引入依赖
nacos-discovery依赖了ribbon，可以不用再引入ribbon依赖。
（2） 添加@LoadBalanced注解
@Configuration
public class RestConfig {
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
}
}
（3）修改controller
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}")
public R findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
// RestTemplate调用
//String url = "http://localhost:8020/order/findOrderByUserId/"+id;
//模拟ribbon实现
//String url = getUri("mall‐order")+"/order/findOrderByUserId/"+id;
// 添加@LoadBalanced
String url = "http://mall‐order/order/findOrderByUserId/"+id;
R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);
return result;
}
三、Ribbon内核原理
1️⃣Ribbon原理
2️⃣Ribbon负载均衡策略
IRule
这是所有负载均衡策略的父接口，里边的核心方法就是choose方法，用来选择一个服务实例。
AbstractLoadBalancerRule
AbstractLoadBalancerRule是一个抽象类，里边主要定义了一个ILoadBalancer，这里定义它的目的主要是辅助负责均衡策略选取合适的服务端实例。
RandomRule
看名字就知道，这种负载均衡策略就是随机选择一个服务实例，看源码我们知道，在RandomRule的无参构造方法中初始化了一个Random对象，然后在它重写的choose方法又调用了choose(ILoadBalancer lb, Object key)这个重载的choose方法，在这个重载的choose方法中，每次利用random对象生成一个不大于服务实例总数的随机数，并将该数作为下标所以获取一个服务实例。
RoundRobinRule
RoundRobinRule这种负载均衡策略叫做线性轮询负载均衡策略。这个类的choose(ILoadBalancer lb, Object key)函数整体逻辑是这样的：开启一个计数器count，在while循环中遍历服务清单，获取清单之前先通过incrementAndGetModulo方法获取一个下标，这个下标是一个不断自增长的数先加1然后和服务清单总数取模之后获取到的（所以这个下标从来不会越界），拿着下标再去服务清单列表中取服务，每次循环计数器都会加1，如果连续10次都没有取到服务，则会报一个警告No available alive servers after 10 tries from load balancer: XXXX。
RetryRule（在轮询的基础上进行重试）
看名字就知道这种负载均衡策略带有重试功能。首先RetryRule中又定义了一个subRule，它的实现类是RoundRobinRule，然后在RetryRule的choose(ILoadBalancer lb, Object key)方法中，每次还是采用RoundRobinRule中的choose规则来选择一个服务实例，如果选到的实例正常就返回，如果选择的服务实例为null或者已经失效，则在失效时间deadline之前不断的进行重试（重试时获取服务的策略还是RoundRobinRule中定义的策略），如果超过了deadline还是没取到则会返回一个null。
WeightedResponseTimeRule（权重 —nacos的NacosRule ，Nacos还扩展了一个自己的基于配置的权重扩展）
WeightedResponseTimeRule是RoundRobinRule的一个子类，在WeightedResponseTimeRule中对RoundRobinRule的功能进行了扩展，WeightedResponseTimeRule中会根据每一个实例的运行情况来给计算出该实例的一个权重，然后在挑选实例的时候则根据权重进行挑选，这样能够实现更优的实例调用。WeightedResponseTimeRule中有一个名叫DynamicServerWeightTask的定时任务，默认情况下每隔30秒会计算一次各个服务实例的权重，权重的计算规则也很简单，如果一个服务的平均响应时间越短则权重越大，那么该服务实例被选中执行任务的概率也就越大。
ClientConfigEnabledRoundRobinRule
ClientConfigEnabledRoundRobinRule选择策略的实现很简单，内部定义了RoundRobinRule，choose方法还是采用了RoundRobinRule的choose方法，所以它的选择策略和RoundRobinRule的选择策略一致，不赘述。
BestAvailableRule
BestAvailableRule继承自ClientConfigEnabledRoundRobinRule，它在ClientConfigEnabledRoundRobinRule的基础上主要增加了根据loadBalancerStats中保存的服务实例的状态信息来过滤掉失效的服务实例的功能，然后顺便找出并发请求最小的服务实例来使用。然而loadBalancerStats有可能为null，如果loadBalancerStats为null，则BestAvailableRule将采用它的父类即ClientConfigEnabledRoundRobinRule的服务选取策略（线性轮询）。
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。）
ZoneAvoidanceRule是PredicateBasedRule的一个实现类，只不过这里多一个过滤条件，ZoneAvoidanceRule中的过滤条件是以ZoneAvoidancePredicate为主过滤条件和以AvailabilityPredicate为次过滤条件组成的一个叫做CompositePredicate的组合过滤条件，过滤成功之后，继续采用线性轮询(RoundRobinRule)的方式从过滤结果中选择一个出来。
AvailabilityFilteringRule（先过滤掉故障实例，再选择并发较小的实例）
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。
（1）修改默认负载均衡策略
（1）配置类:
@Configuration
public class RibbonConfig {
/**
* 全局配置
* 指定负载均衡策略
* @return
*/
@Bean
public IRule iRule() {
// 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）
return new NacosRule();
}
}
注意： 此处有坑。不能写在@SpringbootApplication注解的@CompentScan扫描得到的地方，否则自定义的配置类就会被所有的RibbonClients共享。 不建议这么使用，推荐yml方式
利用@RibbonClient指定微服务及其负载均衡策略。
@SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class, DruidDataSourceAutoConfigure.class})
//@RibbonClient(name = "mall‐order",configuration = RibbonConfig.class)
//配置多个 RibbonConfig不能被@SpringbootApplication的@CompentScan扫描到，否则就是全局配置的效果
@RibbonClients(value = {
// 在SpringBoot主程序扫描的包外定义配置类
@RibbonClient(name = "mall‐order",configuration = RibbonConfig.class),
@RibbonClient(name = "mall‐account",configuration = RibbonConfig.class)
})
public class MallUserRibbonDemoApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MallUserRibbonDemoApplication.class, args);
}
}
配置文件： 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
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
（2）自定义负载均衡策略
通过实现 IRule 接口可以自定义负载策略，主要的选择服务逻辑在 choose 方法中。
（1）实现基于Nacos权重的负载均衡策略
@Slf4j
public class NacosRandomWithWeightRule extends AbstractLoadBalancerRule {
@Autowired
private NacosDiscoveryProperties nacosDiscoveryProperties;
@Override
public Server choose(Object key) {
DynamicServerListLoadBalancer loadBalancer = (DynamicServerListLoadBalancer) getLoadBalancer();
String serviceName = loadBalancer.getName();
NamingService namingService = nacosDiscoveryProperties.namingServiceInstance();
try {
//nacos基于权重的算法
Instance instance = namingService.selectOneHealthyInstance(serviceName);
return new NacosServer(instance);
} catch (NacosException e) {
log.error("获取服务实例异常：{}", e.getMessage());
e.printStackTrace();
}
return null;
}
@Override
public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
}
}
（2）配置自定义的策略
修改application.yml：
# 被调用的微服务名
mall‐order:
ribbon:
# 自定义的负载均衡策略（基于随机&权重）
NFLoadBalancerRuleClassName: com.tuling.mall.ribbondemo.rule.NacosRandomWithWeightRule
3️⃣饥饿加载
在进行服务调用的时候，如果网络情况不好，第一次调用会超时。
Ribbon默认懒加载，意味着只有在发起调用的时候才会创建客户端。
开启饥饿加载，解决第一次调用慢的问题：
ribbon:
eager‐load:
# 开启ribbon饥饿加载
enabled: true
# 配置mall‐user使用ribbon饥饿加载，多个使用逗号分隔
clients: mall‐order
源码对应属性配置类：RibbonEagerLoadProperties
测试：
四、Spring Cloud LoadBalancer
1️⃣什么是Spring Cloud LoadBalancer
Spring Cloud LoadBalancer是Spring Cloud官方自己提供的客户端负载均衡器, 用来替代Ribbon。
Spring官方提供了两种负载均衡的客户端：
RestTemplate： RestTemplate是Spring提供的用于访问Rest服务的客户端，RestTemplate提供了多种便捷访问远程Http服务的方法，能够大大提高客户端的编写效率。默认情况下，RestTemplate默认依赖jdk的HTTP连接工具。WebClient： WebClient是从Spring WebFlux 5.0版本开始提供的一个非阻塞的基于响应式编程的进行Http请求的客户端工具。它的响应式编程的基于Reactor的。WebClient中提供了标准Http请求方式对应的get、post、put、delete等方法，可以用来发起相应的请求。
2️⃣RestTemplate整合LoadBalancer
（1）引入依赖
注意： nacos-discovery中引入了ribbon，需要移除ribbon的包；如果不移除，也可以在yml中配置不使用ribbon。
spring:
application:
name: mall‐user‐loadbalancer‐demo
cloud:
nacos:
discovery:
server‐addr: 127.0.0.1:8848
# 不使用ribbon
loadbalancer:
ribbon:
enabled: false
原理： 默认情况下，如果同时拥有RibbonLoadBalancerClient和BlockingLoadBalancerClient，为了保持向后兼容性，将使用RibbonLoadBalancerClient。要覆盖它，可以设置spring.cloud.loadbalancer.ribbon.enabled属性为false。
（2）使用@LoadBalanced注解配置RestTemplate
@Configuration
public class RestConfig {
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
}
}
（3）使用
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
@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;
}
}
后记
Java全栈学习路线可参考：【Java全栈学习路线】最全的Java学习路线及知识清单，Java自学方向指引，内含最全Java全栈学习技术清单~ 算法刷题路线可参考：算法刷题路线总结与相关资料分享，内含最详尽的算法刷题路线指南及相关资料分享~
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