「SpringCloud」04 Ribbon负载均衡服务调用

发布于：2023-01-19 ⋅ 阅读:(471) ⋅ 点赞:(0)

SpringCloud—Ribbon负载均衡服务调用

笔记整理自【尚硅谷】周阳SpringCloud框架开发教程

ribbon
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1. 概述

Ⅰ. 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。

Ribbon github

目前也进入维护模式，未来替换方案：Spring Cloud Loadbalancer

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Ⅱ. Ribbon能做什么

LB（负载均衡）

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：Ribbon = 负载均衡 + RestTemplate调用

2. Ribbon负载均衡演示

Ⅰ. 架构说明

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。

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总结：Ribbon其实就是一个软负载均衡的客户端组件，他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。

Ⅱ. POM

之前写样例时候没有引入 spring-cloud-starter-ribbon 也可以使用 Ribbon：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
</dependency>

猜测 spring-cloud-starter-netflix-eureka-client 自带了 spring-cloud-starter-ribbon 引用

证明如下：可以看到 spring-cloud-starter-netflix-eureka-client 确实引入了 Ribbon：

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Ⅲ. 二说RestTemplate的使用

RestTemplate官网

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  • getForObject() / getForEntity()

    ➢ 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（推荐）

    image-20220805133910322

    ➢ 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

    image-20220805133921104

  • postForObject() / postForEntity()

    image-20220805133935546

3. Ribbon核心组件IRule

Ⅰ. IRule：根据特定算法中从服务列表中选取一个要访问的服务

IRule是一个接口，其源码如下：

package com.netflix.loadbalancer;

/**
 * Interface that defines a "Rule" for a LoadBalancer. A Rule can be thought of
 * as a Strategy for loadbalacing. Well known loadbalancing strategies include
 * Round Robin, Response Time based etc.
 * 
 * @author stonse
 * 
 */
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 
     */

    public Server choose(Object key);
    
    public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb);
    
    public ILoadBalancer getLoadBalancer();    
}

以下是IRule接口的部分实现，这些实现分别对应了若干负载均衡算法：

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以下简要说明7种主要的负载均衡算法，这些负载均衡算法均是抽象类 com.netflix.loadbalancer.AbstractLoadBalancerRule 的实现，而给抽象类实现了IRule接口：

  • com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule：轮询，为默认的负载均衡算法。
  • com.netflix.loadbalancer.RandomRule：随机。
  • com.netflix.loadbalancer.RetryRule：先按照RoundRobinRule（轮询）的策略获取服务，如果获取服务失败则在指定时间内进行重试，获取可用的服务。
  • com.netflix.loadbalancer.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。
  • com.netflix.loadbalancer.BestAvailableRule：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。
  • com.netflix.loadbalancer.AvailabilityFilteringRule：先过滤掉故障实例，再选择并发较小的实例。
  • com.netflix.loadbalancer.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。

Ⅱ. 如何替换

  • 修改cloud-consumer-order80

  • 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。

    image-20220805175516942

  • 新建package

    ➢ com.atguigu.myrule

  • 上面包下新建MySelfRule规则类

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    image-20220805181310881

  • 主启动类添加@RibbonClient

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  • 测试

    http://localhost/consumer/payment/get/31

    如图我们用服务消费方访问服务提供方的微服务时，8001和8002不再交替轮询访问，而是随机访问：

    2

4. Ribbon负载均衡算法

Ⅰ. 默认负载均衡算法（轮询）原理

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，每次服务重启后Rest接口计数从1开始。

List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE"); // list.size() = 2

根据服务方的服务名，获取其所有实例，如有以下实例：

List[0] instances List[1] instances
服务名 payment8001 payment8002
服务地址 127.0.0.1:8001 127.0.0.1:8002

8001 + 8002 8001 + 8002 8001+8002 组合成一个集群，共计 2 2 2 台机器，集群总数为 2 2 2，按照轮询负载均衡算法原理：

  • 请求总数为 1 1 1 时， 1   %   2 = 1 1 \ \%\ 2 = 1 1 % 2=1，对应下标位置是 1 1 1，获得服务地址127.0.0.1:8001
  • 请求总数为 2 2 2 时， 2   %   2 = 0 2 \ \% \ 2 = 0 2 % 2=0，对应下标位置是 0 0 0，获得服务地址127.0.0.1:8002
  • 请求总数为 3 3 3 时， 3   %   2 = 1 3 \ \%\ 2 = 1 3 % 2=1，对应下标位置是 1 1 1，获得服务地址127.0.0.1:8001
  • 依次类推…

Ⅱ. 源码分析

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);

    // 构造方法
    public RoundRobinRule() {
        nextServerCyclicCounter = new AtomicInteger(0); // 返回原子整型类 初始值为0
    }

    public RoundRobinRule(ILoadBalancer lb) {
        this();
        setLoadBalancer(lb);
    }
    
	// choose():选择哪一个负载均衡的算法
    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) {
            // 获得还活着的健康的服务实例（机器）即可达的，也就是Status为up的实例
            List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
            // 获取所有服务实例，无论是死是活，只要注册进服务中心即可
            List<Server> allServers = lb.getAllServers();
            // Status为up的服务实例数量
            int upCount = reachableServers.size();
            // 所有服务实例的数量，对应上述原理分析中的服务器集群总数量
            int serverCount = allServers.size();

            // 如果没有可达的服务实例的话，直接log警告
            if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {
                log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
                return null;
            }

            // 调用服务器位置下标 = incrementAndGetModulo(服务器集群总数)
            int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);
            server = allServers.get(nextServerIndex); // 根据下标获取服务实例

            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) {
        // 自旋锁
        for (;;) {
            // 轮询算法
            int current = nextServerCyclicCounter.get();
            int next = (current + 1) % modulo;
            if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next)) // CAS
                return next;
        }
    }

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

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

Ⅲ. 自己实现轮询负载均衡算法

  • 7001/7002集群启动

  • 8001/8002微服务改造

    ➢ controller

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  • 80订单微服务改造

    ➢ ApplicationContextBean去掉注解@LoadBalanced

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    ➢ LoadBalancer接口

    public interface LoadBalancer {
    ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances);
}

    ➢ MyLB

    @Component
public class MyLB implements LoadBalancer {

    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0); // 初始值为0

    // 拿到访问次数
    public final int getAndIncrement() {
        int current;
        int next;
        // 自旋锁
        do {
            current = this.atomicInteger.get();
            next = current >= Integer.MAX_VALUE ? 0 : current + 1;
        } while(!this.atomicInteger.compareAndSet(current, next)); // CAS
        System.out.println("******第几次访问，次数next: " + next);
        return next;
    }

    /**
     * 从服务列表中用轮询负载均衡算法选择出具体的实例
     * 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
     * @param serviceInstances
     * @return
     */
    @Override
    public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances) {
        int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size();
        return serviceInstances.get(index);
    }
}

    ➢ OrderController

    image-20220805210153860

    image-20220805210214818

    ➢ 测试

    http://localhost/consumer/payment/lb

    4
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