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。
https://github.com/Netflix/ribbon/wiki/Getting-Started
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。
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
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。
在cloud-consumer-order80模块测试getForEntity方法
@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"); } }
测试
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
- 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 - com.ylc.myrule
4.在com.ylc.myrule下新建MySelfRule规则类
package com.ylc.myrule; import com.netflix.loadbalancer.IRule; import com.netflix.loadbalancer.RandomRule; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class MySelfRule { public IRule myRule() { return new RandomRule();//定义为随机 } }
5.主启动类添加@RibbonClient
@RibbonClient(name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE", configuration = MySelfRule.class)
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8002两种间随机出现
Ribbon默认负载轮询算法原理
默认负载轮训算法: 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。
List 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
IRule接口
根据特定算法从服务列表中选取一个将要访问的服务
package com.netflix.loadbalancer; public interface IRule { //集群选择 Server choose(Object var1); void setLoadBalancer(ILoadBalancer var1); ILoadBalancer getLoadBalancer(); }
RoundRobinRule
public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule { //AtomicInteger原子整型类,用于计算对应请求调用服务器的下标 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() { //初始为0 this.nextServerCyclicCounter = new AtomicInteger(0); } public RoundRobinRule(ILoadBalancer lb) { this(); this.setLoadBalancer(lb); } //负载均衡核心方法 返回的server对象即为选定使用的调用服务器 public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) { if (lb == null) { log.warn("no load balancer"); return null; } else { Server server = null;//初始化 int count = 0; while(true) { //还没选到执行的server,并且选择的次数没超过10次,进行选择server if (server == null && count++ < 10) { //返回所有可用的服务实例,即状态为up的 List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers(); //请求的服务下所有服务实例 List<Server> allServers = lb.getAllServers(); //实例的数量 int upCount = reachableServers.size(); int serverCount = allServers.size(); //如果有可用的服务 if (upCount != 0 && serverCount != 0) { //直接计算返回了调用服务器server的下标 int nextServerIndex = this.incrementAndGetModulo(serverCount); //根据下标获取服务器 server = (Server)allServers.get(nextServerIndex); if (server == null) { Thread.yield(); } else { //当选取的server存活并可用 if (server.isAlive() && server.isReadyToServe()) { return server; } server = null; } continue; } //如果没有可用的服务 log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb); return null; } //选择超过10次 无法获取到server,打印日志 if (count >= 10) { log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: " + lb); } return server; } } } //计算返回调用服务器server下标的关键方法 private int incrementAndGetModulo(int modulo) { int current; int next; do { //获取value - CAS中对应旧的预期值 初始为0 current = this.nextServerCyclicCounter.get(); //加1取余 (0+1)%2=1 next = (current + 1) % modulo; //进行CAS判断,保证上一步计算过程中,没有被其他线程或外部修改。若当前nextServerCyclicCounter与current值相同,则为true并将其设置为计算后的next。 } while(!this.nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next));//自旋锁 return next; } public Server choose(Object key) { return this.choose(this.getLoadBalancer(), key); } public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) { } }
CAS : Conmpare And Swap是用于实现多线程同步的原子指令。CAS机制当中使用了3个基本操作数:内存地址V,旧的预期值A,要修改的新值B。更新一个变量的时候,只有当变量的预期值A和内存地址V当中的实际值相同时,才会将内存地址V对应的值修改为B
Ribbon之手写轮询算法
- 7001/7002集群启动
- 8001/8002微服务改造- controller
@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
2.创建LoadBalancer接口
package com.ylc.cloud.lb; import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance; import java.util.List; public interface LoadBalancer { ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances); }
3.实现LoadBalancer接口
package com.ylc.cloud.lb; import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance; import java.util.List; public class MyLb implements LoadBalancer{ @Override public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances) { return null; } }
4.controller
@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); }
5.测试 不停地刷新http://localhost/consumer/payment/lb,可以看到8001/8002交替出现。