Ribbon负载均衡

简介: 本节深入讲解Ribbon实现客户端负载均衡的原理,解析@LoadBalanced注解的作用机制,剖析其如何通过RestTemplate拦截请求、选择服务实例并重写URL。内容涵盖负载均衡分类、常见算法、Ribbon自定义策略配置(代码与配置文件方式)、饥饿加载优化,并对比后续将学的Nacos等技术差异,帮助读者全面理解微服务中负载均衡的实现与演进。(238字)

在上一节我们引入Eureka的同时,不知读者朋友们是否还有印象:我们在启动类getRestTemplate方法上追加了注解 @LoadBalanced,为什么加这个注解?这个注解解决了什么问题?本节笔者将给读者们做详尽的讲解。
1.负载均衡
1.1 什么是负载均衡
传统架构下的网站,随着流量的增加,高并发、海量数据的挑战逐步而来。为了提升系统的性能,架构师们往往开始从垂直扩展、水平扩展两个角度来解决问题:
垂直扩展
网站发展的早期可以通过增加服务器的硬件处理能力:CPU、内存、磁盘等方面提升服务器处理的能力,然而单机的瓶颈总是存在的,一旦触及瓶颈想再提升,付出的成本会极高,显然这不符合分布式系统的设计理念。
水平扩展
通过集群部署的方式,将一台服务器的请求压力,分摊到多台机器上,集群中的应用服务器通常被设计成无状态。但是如何将流量均匀分摊到各机器上,或优先分配到高性能机器上又成了一个问题,由此引申出“负载均衡”的概念。
负载均衡(Load Balance)是如今高并发、高可用系统中不可或缺的关键组件,目标是:尽力将用户流量按照架构设计分发(并非一定均匀)到集群中多台服务器上,从而提高系统整体的响应速度和可用性。
1.2 负载均衡分类
硬件负载均衡(包括但不限于)
● F5
● A10
软件负载均衡(包括但不限于)
● Nginx
● HAProxy
● LVS
1.3 负载均衡算法
为不影响章节重点,需做进一步了解的可移步:负载均衡算法
2.Ribbon如何实现负载均衡
Ribbon与大多数负载均衡实现机制一样在客户端实现(不同于后续我们讲解的Nacos,Nacos在服务端实现),其主要流程为:
● 在RestTemplate标注@LoadBalanced注解,此时通过RestTemplate发起的RESTful请求都会被负载均衡
● 当请求发起时,会被LoadBalancedInterceptor拦截,其主要实现两个功能:
○ 从多个可用Server中选择一个Server,选择算法即上述1.3中之一
○ 重构请求URI:服务名-->具体ip、端口
● LoadBalancerClient内部持有LoadBalancer并调用getServer方法得到一个Server,而这个Server是通过Eureka服务注册,ILoadBalancer持有的upServerList、allServerList中获取(底层依赖ServerListUpdater动态更新所有serverList)
完整源码交互流程总结如下,感兴趣的可做进一步研究:

3.Ribbon自定义负载均衡策略
1.代码声明式注册
在启动类追加以下代码即可,此优先级更高,但修改必须重启应用,且全局生效
@Bean
public IRule getRandomRule() {
return new RandomRule();
}
通过查看IRule实现类,可以做其余负载均衡实现方案的更多测试

2.配置文件声明式配置
此配置优点在于不用重启应用,打包发布,但缺点是无法做到全局配置,必须声明规则对应的服务
userservice: # 给某个微服务配置负载均衡规则,这里是userservice服务
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule # 负载均衡规则
4.Ribbon饥饿加载
在上述的测试中不知是否有读者发现:当请求第一次到某个实例时,其响应速度明细要慢一点,这里就是因为Ribbon默认采用饥饿加载,只有访问时才会创建LoadBalanceClient,从而导致第一次时间要长点,日志如下:
● 修改饥饿加载前启动日志

● 修改饥饿加载前访问日志

修改饥饿加载机制,通过在配置文件中追加以下配置即可
ribbon:
eager-load:
enabled: true # 开启饥饿加载
clients: userservice # 指定饥饿加载服务
● 修改饥饿加载后启动日志

● 修改饥饿加载后访问日志

至此我们的工程如下,有需自行下载导入:
5.总结
上一节就已经实现的负载均衡笔者并未深入探讨,本节通过分析负载均衡算法、Ribbon实现负载均衡的底层原理和实现过程,让大家对负载均衡有了一个大体认识,同时针对Ribbon自定义负载均衡策略,饥饿加载让大家对于Ribbon的了解又多一些。Ribbon实现的负载均衡只是方案之一,我们可以尽量多了解但不要局限于此。
负载均衡作为现如今架构必须考量的一个点,要了解和深入学习的地方还很多,如下一节我们要学习的Nacos是怎么实现的?它为什么反其道而行要在服务端实现?ZK也可作为注册中心它是怎么实现的?网关GateWay也可做负载均衡它又是怎么实现的呢?篇幅问题,更多的答案留给读者朋友们在未来的工作生涯中慢慢思考。

思考问题
● Ribbon是什么?解决了什么问题?
● Ribbon实现的是客户端,还是服务端负载均衡?
● Ribbon如何实现负载均衡?
● 还有哪些技术点可以实现负载均衡?
● 负载均衡算法?如何实现?还有哪些技术有体现?

6.推荐阅读资料
● 了解负载均衡算法:阿里云实操课程链接
● 掌握Ribbon实现负载均衡原理:本文链接

相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
相关文章
|
监控 搜索推荐 数据可视化
2026 跨境电商出海秘籍:提升Click to WhatsApp广告转化指南
Click to WhatsApp广告打通Meta流量与WhatsApp私域沟通,助力企业高效转化。本文详解其核心价值、创建条件、精准投放策略及自动化回复设置,结合阿里云Chat App实现对话自动化,提升跨境营销、电商等行业的客户互动与成交率,是布局WhatsApp营销的实用指南。
1295 0
|
8月前
|
消息中间件 Shell Linux
RabbitMQ部署指南
本文介绍RabbitMQ在CentOS7下基于Docker的单机与集群部署方案,涵盖镜像安装、DelayExchange插件配置、普通模式与镜像模式集群搭建,并详解仲裁队列使用及集群扩容方法,助力实现高可用消息队列服务。
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
联邦学习的未来:深入剖析FedAvg算法与数据不均衡的解决之道
随着数据隐私和数据安全法规的不断加强,传统的集中式机器学习方法受到越来越多的限制。为了在分布式数据场景中高效训练模型,同时保护用户数据隐私,联邦学习(Federated Learning, FL)应运而生。它允许多个参与方在本地数据上训练模型,并通过共享模型参数而非原始数据,实现协同建模。
1688 0
|
8月前
|
负载均衡 Java Nacos
Gateway服务网关
网关是微服务的统一入口,实现请求路由、权限控制与限流。基于Spring Cloud Gateway可快速搭建高性能网关,支持断言与过滤器灵活配置,并解决跨域问题,提升系统安全性和可维护性。
|
8月前
|
关系型数据库 应用服务中间件 Nacos
Nacos配置中心
本章详解Nacos配置中心实战:实现微服务配置统一管理,支持热更新、配置共享与优先级控制,并搭建高可用集群,提升系统稳定性。
|
8月前
|
SQL Java 数据库连接
持久层框架MyBatisPlus
MyBatisPlus是MyBatis的增强框架,简化单表CRUD操作,内置分页、条件构造器、代码生成等功能,支持逻辑删除、枚举处理与JSON字段映射,提升开发效率。
|
8月前
|
SQL 容灾 Nacos
Seata的部署和集成
本文介绍Seata分布式事务框架的部署与微服务集成。首先下载并解压Seata Server,修改配置文件application.yml,并在Nacos中配置seataServer.properties及数据库信息。创建seata数据库并运行SQL脚本初始化事务表。启动TC服务后,注册至Nacos。各微服务引入Seata依赖,配置application.yml连接TC。为实现高可用,搭建多节点TC集群,通过Nacos统一管理事务组映射,实现异地容灾与动态切换。微服务从Nacos读取client.properties,灵活绑定TC集群,提升系统稳定性与可维护性。(238字)
|
人工智能 算法 前端开发
首个 AI 编程认证课程上线!阿里云 AI Clouder 认证:基于通义灵码实现高效 AI 编码
为了帮助企业和开发者更好使用通义灵码,阿里云上线了“AI Clouder 认证课程--基于通义灵码实现高效 AI 编码”。本课程汇聚了后端、前端、算法领域 5 名实战派专家,带你体验 4 大研发场景实践,上手 3 大实操演练,深度掌握智能编码助手通义灵码,实现全栈 AI 编码技能跃升。
1244 9
|
传感器 数据采集 人工智能
【STM32+k210项目】基于AI技术智能语音台灯的设计(完整工程资料源码)
【STM32+k210项目】基于AI技术智能语音台灯的设计(完整工程资料源码)
1830 2
|
算法 机器人 API
使用 XZ Utils 获得更高的压缩率
关于 XZ Utils XZ Utils 是为 POSIX 平台开发具有高压缩率的工具。它使用 LZMA2 压缩算法,生成的压缩文件比 POSIX 平台传统使用的 gzip、bzip2 生成的压缩文件更小,而且解压缩速度也很快。
1587 0

热门文章

最新文章