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微服务(六)——Ribbon负载均衡服务调用

Nick · 7月4日 · 2022年 · · 本文8644字 · 阅读22分钟89

Ribbon入门介绍

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。

官网:Github - Ribbon

Ribbon目前也进入维护模式。

Ribbon未来可能被Spring Cloud LoadBalacer替代。

LB负载均衡(Load Balance)是什么

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。

Ribbon本地负载均衡客户端VS Nginx服务端负载均衡区别

Nginx是服务器负载均衡,客户端所有请求都会交给nginx,然后由nginx实现转发请求。即负载均衡是由服务端实现的。\
Ribbon本地负载均衡,在调用微服务接口时候,会在注册中心上获取注册信息服务列表之后缓存到JVM本地,从而在本地实现RPC远程服务调用技术。

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。

一句话:负载均衡 + RestTemplate调用

Ribbon的负载均衡和Rest调用

架构说明

总结:Ribbon其实就是一个软负载均衡的客户端组件,它可以和其他所需请求的客户端结合使用,和Eureka结合只是其中的一个实例。

微服务(六)——Ribbon负载均衡服务调用-左眼会陪右眼哭の博客

Ribbon在工作时分成两步:

  • 第一步先选择EurekaServer ,它优先选择在同一个区域内负载较少的server。
  • 第二步再根据用户指定的策略,在从server取到的服务注册列表中选择一个地址。

其中Ribbon提供了多种策略:比如轮询、随机和根据响应时间加权。

POM

先前工程项目没有引入spring-cloud-starter-ribbon也可以使用ribbon。

<dependency>
    <groupld>org.springframework.cloud</groupld>
    <artifactld>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactid>
</dependency>

这是因为spring-cloud-starter-netflix-eureka-client自带了spring-cloud-starter-ribbon引用。

RestTemplate的使用

官网:RestTemplate Java Doc

getForObject() / getForEntity() - GET请求方法

getForObject():返回对象为响应体中数据转化成的对象,基本上可以理解为Json。

getForEntity():返回对象为ResponseEntity对象,包含了响应中的一些重要信息,比如响应头、响应状态码、响应体等。

@GetMapping("/consumer/payment/getForEntity/{id}")
public CommonResult<Payment> getPayment2(@PathVariable("id") Long id)
{
    ResponseEntity<CommonResult> entity = restTemplate.getForEntity(PAYMENT_URL+"/payment/get/"+id,CommonResult.class);

    if(entity.getStatusCode().is2xxSuccessful()){
        return entity.getBody();//getForObject()
    }else{
        return new CommonResult<>(444,"操作失败");
    }
}

postForObject() / postForEntity() - POST请求方法

Ribbon默认自带的负载规则

lRule:根据特定算法中从服务列表中选取一个要访问的服务

微服务(六)——Ribbon负载均衡服务调用-左眼会陪右眼哭の博客

  • RoundRobinRule 轮询
  • RandomRule 随机
  • 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
  • WeightedResponseTimeRule 对RoundRobinRule的扩展,响应速度越快的实例选择权重越大,越容易被选择
  • 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
  • AvailabilityFilteringRule 先过滤掉故障实例,再选择并发较小的实例
  • 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

Ribbon负载规则替换

1.修改cloud-consumer-order80

2.注意配置细节

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,达不到特殊化定制的目的了。

也就是说不要将Ribbon配置类与主启动类同包

3.新建package::cn.kt.myrule

4.在cn.kt.myrule下新建MySelfRule规则类

package cn.kt.myRule;

import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.RandomRule;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

/**
 * @author tao
 * @date 2022-06-14 0:14
 * 概要:
 */
public class MySelfRule {
    @Bean
    public IRule myRule(){
        return new RandomRule();//定义为随机
    }
}

5.主启动类添加@RibbonClient

package cn.kt.springcloud;

import cn.kt.myRule.MySelfRule;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClient;

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

6.测试

开启cloud-eureka-server7001,cloud-consumer-order80,cloud-provider-payment8001,cloud-provider-payment8002

浏览器-输入http://localhost/consumer/payment/get/1

返回结果中的serverPort在8001与8002两种间反复横跳。

Ribbon默认负载轮询算法原理

List<Servicelnstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");

如:

  • List [0] instances = 127.0.0.1:8002
  • List [1] instances = 127.0.0.1:8001

8001+ 8002组合成为集群,它们共计2台机器,集群总数为2,按照轮询算法原理:

  • 当总请求数为1时:1%2=1对应下标位置为1,则获得服务地址为127.0.0.1:8001
  • 当总请求数位2时:2%2=О对应下标位置为0,则获得服务地址为127.0.0.1:8002
  • 当总请求数位3时:3%2=1对应下标位置为1,则获得服务地址为127.0.0.1:8001
  • 当总请求数位4时:4%2=О对应下标位置为0,则获得服务地址为127.0.0.1:8002
  • 如此类推…

RoundRobinRule源码分析

public interface IRule{
    /*
     * choose one alive server from lb.allServers or
     * lb.upServers according to key
     * 
     * @return choosen Server object. NULL is returned if none
     *  server is available 
     */

    //重点关注这方法
    public Server choose(Object key);

    public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb);

    public ILoadBalancer getLoadBalancer();    
}
package com.netflix.loadbalancer;

import com.netflix.client.config.IClientConfig;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * The most well known and basic load balancing strategy, i.e. Round Robin Rule.
 *
 * @author stonse
 * @author Nikos Michalakis <nikos@netflix.com>
 *
 */
public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule {

    private AtomicInteger nextServerCyclicCounter;
    private static final boolean AVAILABLE_ONLY_SERVERS = true;
    private static final boolean ALL_SERVERS = false;

    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(RoundRobinRule.class);

    public RoundRobinRule() {
        nextServerCyclicCounter = new AtomicInteger(0);
    }

    public RoundRobinRule(ILoadBalancer lb) {
        this();
        setLoadBalancer(lb);
    }

    //重点关注这方法。
    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
        if (lb == null) {
            log.warn("no load balancer");
            return null;
        }

        Server server = null;
        int count = 0;
        while (server == null && count++ < 10) {
            List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
            List<Server> allServers = lb.getAllServers();
            int upCount = reachableServers.size();
            int serverCount = allServers.size();

            if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {
                log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
                return null;
            }

            int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);
            server = allServers.get(nextServerIndex);

            if (server == null) {
                /* Transient. */
                Thread.yield();
                continue;
            }

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

            // Next.
            server = null;
        }

        if (count >= 10) {
            log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: "
                    + lb);
        }
        return server;
    }

    /**
     * Inspired by the implementation of {@link AtomicInteger#incrementAndGet()}.
     *
     * @param modulo The modulo to bound the value of the counter.
     * @return The next value.
     */
    private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
        for (;;) {
            int current = nextServerCyclicCounter.get();
            int next = (current + 1) % modulo;//求余法
            if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next))
                return next;
        }
    }

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

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
    }
}

Ribbon之手写轮询算法

自己试着写一个类似RoundRobinRule的本地负载均衡器。

  • 7001/7002集群启动
  • 8001/8002微服务改造- controller
@RestController
@Slf4j
public class PaymentController{

    ...

    @GetMapping(value = "/payment/lb")
    public String getPaymentLB() {
        return serverPort;//返回服务接口
    }

    ...
}
  • 80订单微服务改造
  1. ApplicationContextConfig去掉注解@LoadBalanced,OrderMain80去掉注解@RibbonClient
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@Configuration
public class ApplicationContextConfig {

    @Bean
    //@LoadBalanced
    public RestTemplate getRestTemplate(){
        return new RestTemplate();
    }

}
  1. 创建LoadBalancer接口
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;

import java.util.List;

/**
 */
public interface LoadBalancer
{
    ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances);
}
  1. MyLB

实现LoadBalancer接口

package cn.kt.springcloud.lb;

import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * Created by tao.
 * Date: 2022/7/4 00:31
 * 描述:
 */

@Component//需要跟主启动类同包,或者在其子孙包下。
public class MyLB implements LoadBalancer {

    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);

    public final int getAndIncrement() {
        int current;
        int next;

        do {
            current = this.atomicInteger.get();
            next = current >= 2147483647 ? 0 : current + 1;
        } while (!this.atomicInteger.compareAndSet(current, next));
        System.out.println("*****第几次访问,次数next: " + next);
        return next;
    }

    //负载均衡算法: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  ,每次服务重启动后rest接口计数从1开始。
    @Override
    public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances) {
        int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size();
        return serviceInstances.get(index);
    }
}
  1. OrderController
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.cloud.client.discovery.DiscoveryClient;
import cn.kt.springcloud.lb.LoadBalancer;

@Slf4j
@RestController
public class OrderController {

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

    ...

    @Resource
    private LoadBalancer loadBalancer;

    @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;
        }

        ServiceInstance serviceInstance = loadBalancer.instances(instances);
        URI uri = serviceInstance.getUri();

        return restTemplate.getForObject(uri+"/payment/lb",String.class);

    }
}
  1. 测试 不停地刷新http://localhost/consumer/payment/lb,可以看到8001/8002交替出现。
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