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Ribbon学习

Ribbon学习

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,有硬更件的(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。

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新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。

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,也叫IP Hash;
  • 最小连接数:即使请求均衡了,压力不一定会均衡,最小连接数算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;

nacos-discovery依赖了ribbon,可以不用再引入ribbon依赖。

添加@LoadBalanced注解即可以使用。

    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder restTemplateBuilder) {
        return restTemplateBuilder
                .setConnectTimeout(Duration.ofSeconds(30L))
                .setReadTimeout(Duration.ofSeconds(30L))
                .build();
    }

全局配置:调用其它微服务时,一律使用指定负载均衡策略

注意:不能写在@SpringBootApplication的@ComponentScan扫描到的地方,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,推荐使用yml的方式:

@Configuration
public class NacosRuleConfiguration {
    /**
     * 全局配置,调用其它微服务,一律使用指定负载均衡策略
     */
    @Bean
    public IRule rule() {
        // 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();
    }
}

@Configuration
public class RoundRobinRuleConfiguration {
    @Bean
    public IRule rule() {
        return new RoundRobinRule();
    }
}
/**
 * 配置的多个RibbonConfiguration不能被@SpringBootApplication的@ComponentScan扫描到,否则就是全局配置的效果
 */
@SpringBootApplication
@RibbonClients(
        value = {
                @RibbonClient(name = "test-service", configuration = RoundRobinRuleConfiguration.class),
                @RibbonClient(name = "stock-service", configuration = NacosRuleConfiguration.class)
        })

局部配置: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

# order-service 被调用的服务名
order-service:
  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

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,就是我们上文所说的负载均衡器。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,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: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机制。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com.netflix.loadbalancer.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讲行挑选,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,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: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
  • 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:(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为主的过滤条件和以
    AvailabilityPredicate为次的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。

自定义负载均衡策略实现(简单示例,可能存在并发问题):

import com.netflix.client.config.IClientConfig;
import com.netflix.loadbalancer.AbstractLoadBalancerRule;
import com.netflix.loadbalancer.Server;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;

public class Customrule extends AbstractLoadBalancerRule {
    @Override
    public Server choose(Object key) {
        // 获取当前服务请求的实例
        List<Server> servers = this.getLoadBalancer().getReachableServers();
        // 获取随机数下标
        int random = ThreadLocalRandom.current().nextInt(servers.size());
        // 获取服务实例
        Server server = servers.get(random);
        if (server.isAlive()) {
            return server;
        }
        return null;
    }

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {

    }
}

按照上面方法配置生效。

开启饥饿加载模式,解决第一次调用慢的问题

ribbon:
  eager-load:
    # 开启饥饿加载模式
    enabled: true
    # 配置stock-service使用饥饿加载,多个使用逗号分隔
    clients: stock-service

Spring Cloud LoadBalancer

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。认情况下,RestTemplate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。

原文地址:https://www.jb51.cc/wenti/3286970.html

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