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本文涉及的产品
应用型负载均衡 ALB,每月750个小时 15LCU
传统型负载均衡 CLB,每月750个小时 15LCU
网络型负载均衡 NLB,每月750个小时 15LCU
简介: 负载均衡就是将负载(工作任务,访问请求)进行分摊到多个操作单元(服务器,组件)上进行执行。 根据负载均衡发生位置的不同,一般分为服务端负载均衡和客户端负载均衡

六、负载均衡:Ribbon


6.1、负载均衡简介


   负载均衡就是将负载(工作任务,访问请求)进行分摊到多个操作单元(服务器,组件)上进行执行。


   根据负载均衡发生位置的不同,一般分为服务端负载均衡和客户端负载均衡:


  1. 服务端负载均衡指的是发生在服务提供者一方,比如常见的nginx负载均衡。
  2. 客户端负载均衡指的是发生在服务请求的一方,也就是在发送请求之前已经选好了由哪个实例处理请 求。


1.JPG

 

我们在微服务调用关系中一般会选择客户端负载均衡,也就是在服务调用的一方来决定服务由哪个提供 者执行。


6.2、手动实现负载均衡


6.2.1、起一个不同端口的服务


   我们需要借助IDEA再启一个服务,这个服务也是ShopProductServer,但是他的端口是不同的。


   在VM option中输入需要指定的端口号即可:


-Dserver.port=8081
复制代码

2.JPG


3.JPG


6.2.2、修改实现类代码实现负载均衡


@Override
  public Order getById(Long oid, Long pid) {
    // 从nacos中获取服务
    List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("product-service");
    // 定义一个随机数
    int index = new Random().nextInt(instances.size());
    // 随机获取一个服务
    ServiceInstance serviceInstance = instances.get(index);
    String url = serviceInstance.getHost() + ":" + serviceInstance.getPort();
    Product product = restTemplate
        .getForObject("http://"+url+"/product?productId=" + pid, Product.class);
    Order order = orderDao.getOne(oid);
    order.setUsername(order.getUsername()+",data form "+serviceInstance.getPort());
    return order;
  }
复制代码


连续测试多几次就可以发现随机的负载均衡策略实现了。

6.JPG


6.3、基于Ribbon实现负载均衡


6.3.1、Ribbon是什么


   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。**Ribbon就是简化了上面代码的组件,其中提供了更多的负载均衡算法。**它是Spring Cloud的一个组件,它可以让我们使用一个注解就能轻松的搞定负载均衡。


6.3.2、Ribbon实现负载均衡


6.3.2.1、添加注解


   我们需要在RestTemplate的生成方法上添加一个注解:@LoadBalance,这个注解是一个增强注解,它可以增强RestTemplate ,使他可以实现负载均衡。


@Bean
  @LoadBalanced
  public RestTemplate getInstance(){
    return new RestTemplate();
  }
复制代码


6.3.2.2、修改ProductService实现类的代码


   为了更直观,我们直接1将application.yml中的端口号设置到实现类中。


@Value("${server.port}")
  private String port;
  @Override
  public Product findById(Long productId) {
    Product product = productDao.findById(productId).get();
    product.setPname(product.getPname()+",data form"+port);
    return product;
  }
复制代码


7.JPG


6.3.2.3、修改OrderService实现类的代码


@Override
  public Order getById(Long oid, Long pid) {
    Product product = restTemplate
        .getForObject("http://product-service/product?productId=" + pid, Product.class);
    Order order = orderDao.getOne(oid);
    order.setPname(product.getPname());
    return order;
  }
复制代码


6.3.2.4、实现原理


   为什么使用服务的名称替代url就可以实现负载均衡了呢?


  1. 通过反射获取到你传递过来的参数(假设传进来1),此时的url变成了:http://product-service/product?productId=1.


  1. 按照规则进行切割,将product-service切割出来。


  1. 根据从注册中心拉去过来的服务列表对应着的节点信息,假设1product-service对应着192.168.10.180:8081和192.168.10.180:8083。


  1. 根据你1配置的负载均衡的策略去选择一个信息节点,将服务名称替换成对应的ip和端口。假设此时url变成了:

http://192.168.10.180:8081/product?productId=1。


  1. 使用RestTemplate去发送请求。


  注意:一定要在RestTemplate的生成方法上添加@LoadBalance注解,这个注解表示将RestTemplate进行加强,只有进行了加强才会去实现上述的步骤,不然是无法实现负载均衡的。


6.4、Ribbon支持的负载均衡策略


   Ribbon内置了多种负载均衡策略,内部负载均衡的顶级接口为

com.netflix.loadbalancer.IRule,他具体支持的负载均衡策略有:


策略名 策略描述 实现说明
BestAvailableRule 选择一个最小的并发请求的server 逐个考察Server,如果Server被tripped了,则忽略,在选择其中ActiveRequestsCount最小的server
AvailabilityFilteringRule 先过滤掉故障实例,再选择并发较小的实例; 使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑,其实就就是检查status里记录的各个server的运行状态
WeightedResponseTimeRule 根据相应时间分配一个weight,相应时间越长,weight越小,被选中的可能性越低。 一个后台线程定期的从status里面读取评价响应时间,为每个server计算一个weight。Weight的计算也比较简单responsetime 减去每个server自己平均的responsetime是server的权
RetryRule 对选定的负载均衡策略机上重试机制。 在一个配置时间段内当选择server不成功,则一直尝试使用subRule的方式选择一个可用的server
RoundRobinRule 轮询方式轮询选择server 轮询index,选择index对应位置的server
RandomRule 随机选择一个server 在index上随机,选择index对应位置的server
ZoneAvoidanceRule(默认) 复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择server 使用ZoneAvoidancePredicate和AvailabilityPredicate来判断是否选择某个server,前一个判断判定一个zone的运行性能是否可用,剔除不可用的zone(的所有server),AvailabilityPredicate用于过滤掉连接数过多的Server。


我们可以通过修改配置来调整Ribbon的负载均衡策略,在Shop-order-server项目的application.yml中增加如下配置:


product-service: # 调用的提供者的名称
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule


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