一.负载均衡Ribbon
什么是Ribbon：
接下来，我们就来使用Ribbon实现负载均衡。
1.1.启动两个服务实例
首先我们启动两个user-service实例，一个8090，一个8092。
Eureka监控面板：
1.2.开启负载均衡
因为Eureka中已经集成了Ribbon，所以我们无需引入新的依赖。直接修改代码：
在RestTemplate的配置方法上添加@LoadBalanced注解：
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
}
修改调用方式，不再手动获取ip和端口，而是直接通过服务名称调用：
@Service
public class UserService {
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@Autowired
private DiscoveryClient discoveryClient;
public List<User> queryUserByIds(List<Long> ids) {
List<User> users = new ArrayList<>();
// 地址直接写服务名称即可
String baseUrl = "http://user-service/user/";
ids.forEach(id -> {
// 我们测试多次查询，
users.add(this.restTemplate.getForObject(baseUrl + id, User.class));
// 每次间隔500毫秒
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
return users;
}
}
访问页面，查看结果：
完美！
1.3.源码跟踪
为什么我们只输入了service名称就可以访问了呢？之前还要获取ip和端口。
显然有人帮我们根据service名称，获取到了服务实例的ip和端口。它就是LoadBalancerInterceptor
我们进行源码跟踪：（Debug运行user-consumer-demo项目）
继续跟入execute方法：发现获取了8082端口的服务
再跟下一次，发现获取的是8081：
1.4.负载均衡策略
Ribbon默认的负载均衡策略是简单的轮询，我们可以测试一下：
编写测试类，在刚才的源码中我们看到拦截中是使用RibbonLoadBalanceClient来进行负载均衡的，其中有一个choose方法，是这样介绍的：
现在这个就是负载均衡获取实例的方法。
我们对注入这个类的对象，然后对其测试：
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = UserConsumerDemoApplication.class)
public class LoadBalanceTest {
@Autowired
RibbonLoadBalancerClient client;
@Test
public void test(){
for (int i = 0; i < 100; i++) {
ServiceInstance instance = this.client.choose("user-service");
System.out.println(instance.getHost() + ":" + instance.getPort());
}
}
}
结果：
符合了我们的预期推测，确实是轮询方式。
我们是否可以修改负载均衡的策略呢？
继续跟踪源码，发现这么一段代码：
我们看看这个rule是谁：
这里的rule默认值是一个RoundRobinRule，看类的介绍：
这不就是轮询的意思嘛。
我们注意到，这个类其实是实现了接口IRule的，查看一下：
定义负载均衡的规则接口。
它有以下实现：
SpringBoot也帮我们提供了修改负载均衡规则的配置入口：
user-service:
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
格式是：{服务名称}.ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName，值就是IRule的实现类。
再次测试，发现结果变成了随机：
1.5.CAP
CAP原则：CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可兼得
1.5.1 分区容错性
大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。
上图中，G1 和 G2 是两台跨区的服务器。G1 向 G2 发送一条消息，G2 可能无法收到。系统设计的时候，必须考虑到这种情况。
一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。
1.5.2 一致性
Consistency 中文叫做"一致性"。意思是，写操作之后的读操作，必须返回该值。举例来说，某条记录是 v0，用户向 G1 发起一个写操作，将其改为 v1。
接下来，用户的读操作就会得到 v1。这就叫一致性。
问题是，用户有可能向 G2 发起读操作，由于 G2 的值没有来得及发生变化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 读操作的结果不一致，这就不满足一致性了。
为了让 G2 也能变为 v1，就要在 G1 写操作的时候，让 G1 向 G2 发送一条消息，要求 G2 也改成 v1。
这样的话，用户向 G2 发起读操作，也能得到 v1。
1.5.3 可用性
Availability 中文叫做"可用性"，意思是只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。
用户可以选择向 G1 或 G2 发起读操作。不管是哪台服务器，只要收到请求，就必须告诉用户，到底是 v0 还是 v1，否则就不满足可用性。
1.5.4 一致性和可用性的矛盾
一致性和可用性，为什么不可能同时成立？答案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）。
如果保证 G2 的一致性，那么 G1 必须在写操作时，锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，G2 不能读写，没有可用性。
如果保证 G2 的可用性，那么势必不能锁定 G2，所以一致性不成立。
综上所述，G2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性。
1.6.重试机制
Eureka的服务治理强调了CAP原则中的AP，即可用性和可靠性。它与Zookeeper这一类强调CP（一致性，分区容错）的服务治理框架最大的区别在于：Eureka为了实现更高的服务可用性，牺牲了一定的一致性，极端情况下它宁愿接收故障实例也不愿丢掉健康实例，正如我们上面所说的自我保护机制。
但是，此时如果我们调用了这些不正常的服务，调用就会失败，从而导致其它服务不能正常工作！这显然不是我们愿意看到的。
我们现在关闭一个user-service实例：
因为服务剔除的延迟，consumer并不会立即得到最新的服务列表，此时再次访问你会得到错误提示：
但是此时，8081服务其实是正常的。
因此Spring Cloud 整合了Spring Retry 来增强RestTemplate的重试能力，当一次服务调用失败后，不会立即抛出异常，而是再次重试另一个服务。
只需要（user-consumer）简单配置即可实现Ribbon的重试：
spring:
cloud:
loadbalancer:
retry:
enabled: true # 开启Spring Cloud的重试功能
user-service:
ribbon:
ConnectTimeout: 250 # Ribbon的连接超时时间
ReadTimeout: 1000 # Ribbon的数据读取超时时间
OkToRetryOnAllOperations: true # 是否对所有操作都进行重试
MaxAutoRetriesNextServer: 1 # 切换实例的重试次数
MaxAutoRetries: 1 # 对当前实例的重试次数
根据如上配置，当访问到某个服务超时后，它会再次尝试访问下一个服务实例，如果不行就再换一个实例，如果不行，则返回失败。切换次数取决于MaxAutoRetriesNextServer参数的值
引入spring-retry依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.retry</groupId>
<artifactId>spring-retry</artifactId>
</dependency>
我们重启user-consumer-demo，测试，发现即使user-service2宕机，也能通过另一台服务实例获取到结果！
再给大家推荐本人的另外一篇文章：
SpringCloud之熔断器Hystrix+实践