Spring Cloud之Ribbin的自定义算法创建讲解

Spring Cloud之Ribbin的自定义算法创建讲解

今天来介绍一下，Spring Cloud中的Rabbin

Ribboin

Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。

简单的说，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，将Netflix的中间层服务连接在一起。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。我们也很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。
如下图:
1. Ribbon能干吗：做负载均衡，又分为两种。集中式与进程内

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，集成于消费方进程，消费方通过它来获取到服务提供方的地址。

2.Ribbon的七种算法

(1) RoundRobinRule :轮询
(2) RandomRule :随机
(3) AvailabilityFilteringRule :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，
还有并发的连接数量超过阈值的服务，然后对剩余的服务列表按照轮询策略进行访问
(4) WeightedResponseTimeRule :根据平均响应时间计算所有服务的权重，响应时间越快服务权重越大被选中的概率越高。
刚启动时如果统计信息不足，则使用RoundRobinRule策略，等统计信息足够，
会切换到WeightedResponseTimeRule
(5) 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会进行重试，获取可用的服务
(6) 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
(7) 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

3.Ribbon的自定义算法，
（问题：依旧轮询策略，但是加上新需求，每个服务器要求被调用5次。也即以前是每台机器一次，现在是每台机器5次）
3.1.如下图在启动类上加上自己的自定义注解的属性

官方文档明确给出了警告：

这个自定义配置类不能放在@ComponentScan所扫描的当前包下以及子包下，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，也就是说我们达不到特殊化定制的目的了。可以从下图中看出自定义配置类与@ComponentScan是平级的关系

3.2.创建自己的自定义配置类（MySelfRule）

3.3.创建自定义配置类（算法是轮循）
轮循源码下载位置：https://github.com/Netflix/ribbon/blob/master/ribbonloadbalancer/src/main/java/com/netflix/loadbalancer/RandomRule.java

修改完成后：

package com.atguigu.myrule;

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

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

public class RandomRule_Roy extends AbstractLoadBalancerRule {

	// toltal = 0 //当前total==5后开始往下走
	// index = 0 //当前对外提供的服务器地址
	// total需要设置为零，但是已经达到过一个5次，我们的index=1
	// 分析：循环5次，但是微服务只有3台
	// 到3的时候从新拉过来重新赋值
	private int total = 0;
	private int currentIndex = 0;
	

	public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
		if (lb == null) {
			return null;
		}
		Server server = null;

		while (server == null) {
			if (Thread.interrupted()) {
				return null;
			}
			List<Server> upList = lb.getReachableServers();
			List<Server> allList = lb.getAllServers();

			int serverCount = allList.size();
			if (serverCount == 0) {
				/*
				 * No servers. End regardless of pass, because subsequent passes
				 * only get more restrictive.
				 */
				return null;
			}
		//////////////////////将如下两行代码替换成如下/////////////////////////////
		// 	int index = chooseRandomInt(serverCount);
		// 	server = upList.get(index);
		///////////////////////////////////////////////////
		///////////////////////////////////////////////////
			if (total < 5) {
				server = upList.get(currentIndex);
				total++;
			} else {
				total = 0;
				currentIndex++;
				if (currentIndex >= upList.size()) {
					currentIndex = 0;
				}
			}
		///////////////////////////////////////////////////
			if (server == null) {
				/*
				 * The only time this should happen is if the server list were
				 * somehow trimmed. This is a transient condition. Retry after
				 * yielding.
				 */
				Thread.yield();
				continue;
			}

			if (server.isAlive()) {
				return (server);
			}

			// Shouldn't actually happen.. but must be transient or a bug.
			server = null;
			Thread.yield();
		}

		return server;

	}

	protected int chooseRandomInt(int serverCount) {
		return ThreadLocalRandom.current().nextInt(serverCount);
	}

	@Override
	public Server choose(Object key) {
		return choose(getLoadBalancer(), key);
	}

	@Override
	public void initWithNiwsConfig(IClientConfig arg0) {
		// TODO Auto-generated method stub

	}
}

完成如上操作后就可以直接运行了

OK！
这样就可以实现自定义轮循的算法了哦！其他的都是类似的，学会这种之后其他的也很简单！
好了，各位有缘江湖见！