微服务负载均衡 Ribbon

本文涉及的产品
云原生网关 MSE Higress,422元/月
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
简介: 微服务负载均衡 Ribbon

微服务负载均衡


什么是Ribbon?


目前的主流负载方案分为以下两种:


1,集中式负载均衡,在消费者和服务提供方中间使用独立的代理方式进行负载,有硬件的(比如 F5),也有软件的(比如Nginx)。


2,客户端根据自己的请求情况做负载均衡,Ribbon 就属于客户端自己做负载均衡


Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon 实现的一套客户端的负载均衡工具,Ribbon客户端组件提供一系列的完善的配置,如超时,重试等。通过Load Balancer获取到服务提供的所有机器实例,Ribbon会自动基于某种规则(轮询,随机)去调用这些服务。Ribbon也可以实现我们自己的负载均衡算法。


客户端的负载均衡


客户端会有一个服务器地址列表,在发送请求前通过负载均衡算法选择一个服务器,然后进行访问,这是客户端负载均衡;即在客户端就进行负载均衡算法分配。

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通过消费者自己一端实现一个负载均衡器,然后提前去拉取服务列表,通过自己实现的负载均衡的机制进行负载均衡的请求。


服务端的负载均衡


例如Nginx,通过Nginx进行负载均衡,先发送请求,然后通过负载均衡算法,在多个服务器之间选择一个进行访问;即在服务器端再进行负载均衡算法分配


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通过中间层来实现。集群服务的远程服务地址配置在nginx中。


常见的负载均衡算法


1.轮询法(Round Robin)


思想就是:任何情况下都对所有的服务器节点全部按顺序来,将请求按照顺序轮流地分配到各个服务器上。这种算法会使每台服务器处理的请求是相同的,所以适合用于服务器硬件条件基本都相同的情况。


2.加权轮询法(Weight Robin)


在轮询算法的基础上添加了权重的条件,刚才提到的轮询算法对所有服务器“一视同仁”,那么加权轮询算法无疑就是对各个服务器有了“高低贵贱之分”,没办法,服务器的吃力水平不同,只能让那些强悍的机器优先并多处理一些请求,比较弱的机器就让它稍稍压力小一点。


3.随机法(Random)


随机算法也是一种使用场景比较多的负载均衡算法,这种算法基本思想也是很简单的,随机生成一个数字(或者随机挑一个IP地址)出来,然后挑到谁就是谁,当然,如果随机数是等概况生成的,那时间长了,基本上跟轮询算法没有什么区别,区别最主要的还是在顺序上,随机算法没有那么严格的顺序。


4.加权随机法(Weight Random)


加权随机算法是在随机算法的基础上加了加权的条件,随机法时间长了,基本上跟一般轮询算法就没啥区别了,刚才也说到了,如果服务器的配置都差不多,可以分配差不多的任务,但是如果服务器吃力能力差异比较大,那水平高的和水平低的服务器都给那么多任务,对于高配置的服务器来说就是有点浪费了,对于低配置的服务器来说就有点吃不消,所以在这种配置差异性比较大的情况下,加权的工作还是必要的。


5.最小连接法(Least Connections)


这种算法的思想也是非常简单的,顾名思义,那个服务器的连接数少,就分配给哪个服务器新的请求,合情合理,但是这种算法的缺点就是,当一个比较弱的服务器和一个比较彪悍的服务器,本来就是前者连接的要少,后者要大,如果非要谁的少新请求分配给谁的话,那就是弱服务器的连接要等于强服务器的连接,无疑这样会让弱服务器吃不消,或者造成强服务器的浪费,所以这里还可以使用加权的方法解决这样的问题------加权最小连接法。(哪一台连接数最小就是发给哪一台)


6.源地址哈希法(Hash)


Hash法对于大部分的程序员来说并不陌生,源地址哈希法可以把客户端的IP地址拿出来,然后计算出IP地址的hash值,hash值是一个很大的正整数,那么怎样才能映射到相对应的服务器上呢?


 serverPosition=hashCode%serverListSize

来源:https://blog.csdn.net/xiaoxinxin123456789/article/details/85699584


Ribbon的使用


如果使用了nacos-discovery可以不用再引入ribbon的依赖。因为nacos-discovery依赖了Ribbon。


@LoadBalanced注解



在使用 RestTemplate 的时候 如果 RestTemplate 上面有 这个注解,那么 这个 RestTemplate 调用的 远程地址,会走负载均衡器。


使用:


@Bean
@LoadBalanced //开启负载均衡的功能
RestTemplate restTemplate() {
    return new RestTemplate();
}


LoadBalanced源码:


/**
 * Annotation to mark a RestTemplate bean to be configured to use a LoadBalancerClient
 * @author Spencer Gibb
 */
@Target({ ElementType.FIELD, ElementType.PARAMETER, ElementType.METHOD })
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
@Qualifier
public @interface LoadBalanced {
}


原理:


使用了这个注解以后 ,会在restTemplate 里面 通过 restTemplate.setInterceptors 放入LoadBalancerInterceptor ,这个过滤器会在 请求远程成接口的时候 动态判断请求的域是不是 负载 负载均衡支付的服务的地址,如果是,那么就会代理 使用 这个负载均衡器 来调用。


Ribbon负载均衡策略

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IRule

这是所有负载均衡策略的父接口,里边的核心方法就是choose方法,用来选择一个服务实例。比如订单负载均衡调用库存,库存有两个实例,那么这时候就是choose来选择一个进行调用。


AbstractLoadBalancerRule(统一的基类)

AbstractLoadBalancerRule是一个抽象类,里边主要定义了一个ILoadBalancer,这里定义它的目的主要是辅助负责均衡策略选取合适的服务端实例。


RandomRule

看名字就知道,这种负载均衡策略就是随机选择一个服务实例,看源码我们知道,在RandomRule的无参构造方法中初始化了一个Random对象,然后在它重写的choose方法又调用了choose(ILoadBalancer lb, Object key)这个重载的choose方法,在这个重载的choose方法中,每次利用random对象生成一个不大于服务实例总数的随机数,并将该数作为下标所以获取一个服务实例。


RoundRobinRule

RoundRobinRule这种负载均衡策略叫做线性轮询负载均衡策略。这个类的choose(ILoadBalancer lb, Object key)函数整体逻辑是这样的:开启一个计数器count,在while循环中遍历服务清单,获取清单之前先通过incrementAndGetModulo方法获取一个下标,这个下标是一个不断自增长的数先加1然后和服务清单总数取模之后获取到的(所以这个下标从来不会越界),拿着下标再去服务清单列表中取服务,每次循环计数器都会加1,如果连续10次都没有取到服务,则会报一个警告No available alive servers after 10 tries from load balancer: XXXX。


RetryRule (在轮询的基础上进行重试)

看名字就知道这种负载均衡策略带有重试功能。首先RetryRule中又定义了一个subRule,它的实现类是RoundRobinRule,然后在RetryRule的choose(ILoadBalancer lb, Object key)方法中,每次还是采用RoundRobinRule中的choose规则来选择一个服务实例,如果选到的实例正常就返回,如果选择的服务实例为null或者已经失效,则在失效时间deadline之前不断的进行重试(重试时获取服务的策略还是RoundRobinRule中定义的策略),如果超过了deadline还是没取到则会返回一个null。


WeightedResponseTimeRule( 权重 —nacos的NacosRule ,Nacos还扩展了一个自己的基于配置的权重扩展 )

WeightedResponseTimeRule是RoundRobinRule的一个子类,在WeightedResponseTimeRule中对RoundRobinRule的功能进行了扩展,WeightedResponseTimeRule中会根据每一个实例的运行情况来给计算出该实例的一个权重,然后在挑选实例的时候则根据权重进行挑选,这样能够实现更优的实例调用。WeightedResponseTimeRule中有一个名叫DynamicServerWeightTask的定时任务,默认情况下每隔30秒会计算一次各个服务实例的权重,权重的计算规则也很简单,如果一个服务的平均响应时间越短则权重越大,那么该服务实例被选中执行任务的概率也就越大。


ClientConfigEnabledRoundRobinRule

ClientConfigEnabledRoundRobinRule选择策略的实现很简单,内部定义了RoundRobinRule,choose方法还是采用了RoundRobinRule的choose方法,所以它的选择策略和RoundRobinRule的选择策略一致,不赘述。


BestAvailableRule

BestAvailableRule继承自ClientConfigEnabledRoundRobinRule,它在ClientConfigEnabledRoundRobinRule的基础上主要增加了根据loadBalancerStats中保存的服务实例的状态信息来过滤掉失效的服务实例的功能,然后顺便找出并发请求最小的服务实例来使用。然而loadBalancerStats有可能为null,如果loadBalancerStats为null,则BestAvailableRule将采用它的父类即ClientConfigEnabledRoundRobinRule的服务选取策略(线性轮询)。


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。 )

ZoneAvoidanceRule是PredicateBasedRule的一个实现类,只不过这里多一个过滤条件,ZoneAvoidanceRule中的过滤条件是以ZoneAvoidancePredicate为主过滤条件和以AvailabilityPredicate 为次过滤条件组成的一个叫做CompositePredicate的组合过滤条件,过滤成功之后,继续采用线性轮询( RoundRobinRule )的方式从过滤结果中选择一个出来。


AvailabilityFilteringRule(先过滤掉故障实例,再选择并发较小的实例)

过滤掉一直连接失败的被标记为circuit tripped的后端Server,并过滤掉那些高并发的后端Server或者使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑,其实就是检查status里记录的各个Server的运行状态。


失败的被标记为circuit tripped的后端Server,并过滤掉那些高并发的后端Server或者使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑,其实就是检查status里记录的各个Server的运行状态。

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