SpringCloud-Ribbon：负载均衡(基于客户端)

6. Ribbon：负载均衡(基于客户端)

6.1 负载均衡以及Ribbon

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。
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 的客户端组件提供一系列完整的配置项，如：连接超时、重试等。简单的说，就是在配置文件中列出 LoadBalancer (简称LB：负载均衡) 后面所有的及其，Ribbon 会自动的帮助你基于某种规则 (如简单轮询，随机连接等等) 去连接这些机器。我们也容易使用 Ribbon 实现自定义的负载均衡算法！

Ribbon能干嘛？

通过Ribbon的负载均衡(轮询、随机算法等)实现将10000个请求分配个多个服务注册中心（请求处理方）

在这里插入图片描述

LB，即负载均衡 (LoadBalancer) ，在微服务或分布式集群中经常用的一种应用。
负载均衡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)。
常见的负载均衡软件有 Nginx、Lvs 等等。
Dubbo、SpringCloud 中均给我们提供了负载均衡，SpringCloud 的负载均衡算法可以自定义。

负载均衡简单分类：

集中式LB
即在服务的提供方和消费方之间使用独立的LB设施，如Nginx(反向代理服务器)，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！
进程式 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！

6.2 SpringCloud集成Ribbon

① 在springcloud-consumer-dept-80 添加 Ribbon和Eureka依赖

在这里插入图片描述

<!--Ribbon-->
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifactId><version>1.4.6.RELEASE</version>
</dependency>
<!--Eureka: Ribbon需要从Eureka服务中心获取要拿什么-->
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId><version>1.4.6.RELEASE</version>
</dependency>

② 在application.yml 配置Eureka

在这里插入图片描述

# Eureka配置
eureka:client:register-with-eureka: false # 不向 Eureka注册自己，注册服务器就好service-url: # 从三个注册中心中随机取一个去访问defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/

③在启动类的上添加@EnableEurekaClient ，启动Eureka

在这里插入图片描述

④ 自定义Spring配置类：ConfigBean.java 配置负载均衡实现RestTemplate

在这里插入图片描述

@Configuration
public class ConfigBean {//@Configuration -- spring  applicationContext.xml@LoadBalanced //配置负载均衡实现RestTemplate@Beanpublic RestTemplate getRestTemplate() {return new RestTemplate();}
}

⑤ 修改conroller：DeptConsumerController.java

在这里插入图片描述

//Ribbon:我们这里的地址，应该是一个变量，通过服务名来访问
//private static final String REST_URL_PREFIX = "http://localhost:8001";
private static final String REST_URL_PREFIX = "http://SPRINGCLOUD-PROVIDER-DEPT";

⑥测试结果：先启动7001、7002，再启动8001，最后客户端

在这里插入图片描述

6.3 使用Ribbon实现负载均衡

Ribben从服务注册中心获得可用的已注册服务列表，通过默认的轮询算法来实现负载均衡，选择服务提供者

流程图：

在这里插入图片描述

1、新建两个服务提供者：8002、8003

2、新建两个数据库，参考8001，为另外两个Moudle添加pom.xml依赖、resourece下的mybatis和application.yml配置，Java代码

在这里插入图片描述

3、启动所有服务测试(根据自身电脑配置决定启动服务的个数)，访问http://eureka7001.com:7002/查看结果

6.4 自定义负载均衡算法

在springcloud-provider-dept-80模块下的ConfigBean中进行配置

1.去查看IRule的源码，里面封装着许多负载均衡的算法，根据具体需求挑选使用就好

在这里插入图片描述

@Configuration
public class MyRule {@Beanpublic IRule myRule(){return new MyRandomRule();//默认是轮询RandomRule,现在自定义为自己的}
}

查看IRule的源码，会发现许多负载均衡的算法

在这里插入图片描述

2.自定义负载均衡算法的要求

在这里插入图片描述

注意：官网要求

在这里插入图片描述

注：不是配置类，是配置类的算法，不和主启动类同一目录，否则会被扫描到，所有的RibbenClient都会共享使用

3.在启动类上，加载我们自定义的Ribben类

在这里插入图片描述

注意：指定name=“具体的服务提供者的id”，指定自定义的Ribben类

//Ribbon 和 Eureka 整合以后，客户端可以直接调用，不用关心IP地址和端口号
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
//在微服务启动的时候就能加载自定义的Ribbon类(自定义的规则会覆盖原有默认的规则)
@RibbonClient(name = "SPRINGCLOUD-PROVIDER-DEPT",configuration = MyRule.class)//开启负载均衡,并指定自定义的规则
public class DeptConsumer_80 {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(DeptConsumer_80.class, args);}
}

4、另建新的包，配置自定义负载均衡算法以bean形式注入Spring中

在这里插入图片描述

5、自定义算法类

在这里插入图片描述

①先理解随机算法的源码：

在这里插入图片描述

②制定自定义算法的效果

在这里插入图片描述

③具体的算法

在这里插入图片描述

自定义的规则 :参考源码，修改一下

public class MyRandomRule extends AbstractLoadBalancerRule {/*** 每个服务访问5次则换下一个服务(总共3个服务)* <p>* total=0,默认=0,如果=5,指向下一个服务节点* index=0,默认=0,如果total=5,index+1*/private int total = 0;//被调用的次数private int currentIndex = 0;//当前是谁在提供服务//@edu.umd.cs.findbugs.annotations.SuppressWarnings(value = "RCN_REDUNDANT_NULLCHECK_OF_NULL_VALUE")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();//获得当前活着的服务List<Server> allList = lb.getAllServers();//获取所有的服务int serverCount = allList.size();if (serverCount == 0) {/** No servers. End regardless of pass, because subsequent passes* only get more restrictive.*/return null;}//int index = chooseRandomInt(serverCount);//生成区间随机数//server = upList.get(index);//从或活着的服务中,随机获取一个//=====================自定义代码=========================if (total < 5) {server = upList.get(currentIndex);total++;} else {total = 0;currentIndex++;if (currentIndex > upList.size()) {currentIndex = 0;}server = upList.get(currentIndex);//从活着的服务中,获取指定的服务来进行操作}//======================================================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);}@Overridepublic Server choose(Object key) {return choose(getLoadBalancer(), key);}@Overridepublic void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {// TODO Auto-generated method stub}
}