SpringCloud之指定与自实现Ribbon负载均衡算法

学习SpringCloud的日常Demo

Ribbon是什么?

Spring Cloud Ribbon 是基于Netflix Ribbon 实现的一套客户端负载均衡的工具。
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 客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时，重试等。简单的说，就是在配置文件中列出 Load Balancer（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。

LB负载均衡（Load Balance）

简单的说就是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 Nginx，LVS，硬件F5 等。

集中式B
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，集成与消费方进程，消费方通过它来获取到服务提供方的地址。
Ribbon 就是负载均衡 + RestTemplate调用，最终实现RPC的远程调用。

Ribbon架构

在这里插入图片描述
spring-cloud-starter-netflix-eureka-client集成了ribbon,所以可以不用添加依赖就可以用ribbon

Ribbon的负载均衡机制 IRule

在这里插入图片描述
默认采用轮询机制

指定Ribbon的负载均衡算法

注:这个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了。

/*
  配置自定义负载均衡算法,注意不能与主启动类所在包相同(为避免@ComponentScan)
 */
@Configuration
public class MyselfRule {
    @Bean
    public IRule myRule(){
        // 负载均衡算法:随机
        return new RandomRule();
    }
}

主启动类添加注解:@RibbonClient(name = “CLOUD-PAYMENT-SERVICE”,configuration= MyselfRule.class)

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

自实现负载均衡算法:轮询

轮询算法原理

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
每次服务器重启后rest接口数从1开始

轮询算法源码分析

在这里插入图片描述
采用自旋锁加CAS的并发策略

serverCount:某服务集群包含的实例数目,如CLOUD-PAYMENT-SERVICE服务集群(payment8001,payment8002)的实例数目为2
nextServerIndex:要调用的具体服务实例的下标

自实现轮询算法

轮询算法实现类
在这里插入图片描述

// 手写负载均衡算法(轮询)
public interface LoadBalance {
    ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances);
}

@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("访问次数next:" + next);
        return next;
    }

    @Override
    public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances) {
        // 进行服务的机器下标= 访问次数 % 服务集群机器数量
        int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size();
        return serviceInstances.get(index);
    }
}

生产者模块(部分代码),消费者通过restTemplate进行调用

@RestController
@Slf4j
public class PaymentController {

    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @GetMapping(value = "/payment/lb")
    public String getPaymentLB() {
        return serverPort;
    }
}

消费者模块(部分代码)

/**
 * 消费者进行服务调用
 */
@RestController
@Slf4j
public class OrderController {

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

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    // 使用自定义的负载均衡算法
    @Resource
    private LoadBalance loadBalance;
    @Resource
    private DiscoveryClient discoveryClient;

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/lb")
    public String getPaymentLB() {
        List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
        if (instances == null || instances.size() <= 0) {
            return null;
        }
        // 在CLOUD-PAYMENT-SERVICE的服务集合中(payment8001,8002)进行选择
        ServiceInstance serviceInstance = loadBalance.instances(instances);
        URI uri = serviceInstance.getUri();
        System.out.println(uri);
        return restTemplate.getForObject(uri + "/payment/lb", String.class);

    }
}