自定义ribbon负载均衡策略

本文涉及的产品
传统型负载均衡 CLB,每月750个小时 15LCU
EMR Serverless StarRocks,5000CU*H 48000GB*H
应用型负载均衡 ALB,每月750个小时 15LCU
简介: 自定义ribbon负载均衡策略

自定义Ribbon负载均衡


一. 按照权重实现负载均衡



ribbon本身是没有权重的概念的, 那么如何才能实现代用权重的负载均衡呢?

 

我们在nacos中, 服务其的集群有一个权重的概念, 当给服务器设置了权重, 那么流量就可以根据权重比例分配到服务器上.


1. 先来看看如何自定义一个负载均衡策略.


首先是继承自AbstractLoadBalancerRule. 从下面这张图可以看出, ribbon自定义的策略, 最终都继承自这个类, 这个类封装了负载均衡策略的公共方法.

1187916-20200713213145347-538755350.png

在nacos中可以配置服务器的权重

在nacos中,有两个重要的类, 一个是NameService, 一个是ConfigService

  • NameService: 注册中心
  • ConfigService: 配置中心


二. 实现带有权重的负载均衡器



第一步: 自定义一个带有权重的负载均衡器MyWeightRule

1187916-20200714060228033-639647106.png


package com.lxl.www.gateway.myrule;
import com.alibaba.cloud.nacos.NacosDiscoveryProperties;
import com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosServer;
import com.alibaba.nacos.api.exception.NacosException;
import com.alibaba.nacos.api.naming.NamingService;
import com.alibaba.nacos.api.naming.pojo.Instance;
import com.netflix.client.config.IClientConfig;
import com.netflix.loadbalancer.AbstractLoadBalancerRule;
import com.netflix.loadbalancer.BaseLoadBalancer;
import com.netflix.loadbalancer.ILoadBalancer;
import com.netflix.loadbalancer.Server;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
/**
 * 自定义一个权重负载均衡策略
 */
@Slf4j
public class MyWeightRule extends AbstractLoadBalancerRule {
    @Autowired
    private NacosDiscoveryProperties discoveryProperties;
    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) {
        // 读取配置文件, 并且初始化, ribbon内部基本上用不上
    }
    /**
     * 这个方法是实现负载均衡策略的方法
     *
     * @param
     * @return
     */
    @Override
    public Server choose(Object key) {
        try {
            log.info("key:{}", key);
            // 调用父类方法, 获取当前使用的负载均衡器
            BaseLoadBalancer baseLoadBalancer = (BaseLoadBalancer) this.getLoadBalancer();
            // 获取当前服务的名称
            String serviceName = baseLoadBalancer.getName();
            /**
             * namingService: 获取nacos的服务发现API
             */
            NamingService namingService = discoveryProperties.namingServiceInstance();
            /**
             * 根据名称获取服务发现实例
             * 在selectOneHealthyInstance中, nacos实现了权重的负载均衡算法
             */
            Instance instance = namingService.selectOneHealthyInstance(serviceName);
            return new NacosServer(instance);
        } catch (NacosException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
}

第二步: 启用自定义的负载均衡器应用


修改自定义的ribbon config.


package com.lxl.www.gateway.config;
import com.lxl.www.ribbonconfig.GlobalRibbonConfig;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClients;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
/*@RibbonClients(value = {
        @RibbonClient(name="product", configuration = ProductConfiguration.class),
        @RibbonClient(name = "customer", configuration = CustomerConfiguration.class)
})*/
// 使用全局的配置
@RibbonClients(defaultConfiguration = GlobalRibbonConfig.class)
public class CustomeRibbonConfig {
}


设置为全局配置GlobalRibbonConfig.class

然后在全局配置中,我们执行当前使用的负载均衡策略是自定义的权重负载均衡策略

package com.lxl.www.ribbonconfig;
import com.lxl.www.gateway.myrule.MyWeightRule;
import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class GlobalRibbonConfig {
    @Bean
    public IRule getRule() {
        // 实现带有权重的负载均衡策略
        return new MyWeightRule();
    }
}

第三步:启动服务, 并设置nacos权重

1187916-20200714060530044-402228249.png

我们看到启动了两台product, 一台order. 接下来设置product两台实例的权重

1187916-20200714060625781-1276914844.png

我们看到一个设置为0.1, 另一个是0.9, 也就是说如果有10次请求, 基本上都是会打到8083端口上的.


第四步: 浏览器访问连接, 测试结果


http://localhost:8080/get/product

触发了10次请求, 基本上都打到了8083服务器上.

 

三 实现同集群优先调用原则的负载均衡器



尽量避免跨集群调用


比如, 南京集群的product优先调用南京集群的order . 北京集群的product优先调用北京集群的order.

1187916-20200709145439026-1493562365.png

实现如上图所示的功能


我们有product服务和order服务, 假设各有10台. product和order有5台部署在北京集群上, 另外5台部署在南京集群上.


那么当有请求打到南京的product的时候, 那么他调用order要优先调用南京集群的, 南京集群没有了, 在调用北京集群的.


当有请求打到北京的product的是偶, 优先调用北京集群的order, 北京没有找到, 再去调用南京的order.


第一步: 自定义一个同集群优先策略的负载均衡器

1187916-20200714065742337-949795601.png


package com.lxl.www.gateway.myrule;
import com.alibaba.cloud.nacos.NacosDiscoveryProperties;
import com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosServer;
import com.alibaba.nacos.api.exception.NacosException;
import com.alibaba.nacos.api.naming.NamingService;
import com.alibaba.nacos.api.naming.pojo.Instance;
import com.netflix.client.config.IClientConfig;
import com.netflix.loadbalancer.AbstractLoadBalancerRule;
import com.netflix.loadbalancer.BaseLoadBalancer;
import com.netflix.loadbalancer.Server;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.omg.PortableInterceptor.INACTIVE;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
 * 同集群优先调用--负载均衡策略
 */
@Slf4j
public class TheSameClusterPriorityRule extends AbstractLoadBalancerRule {
    @Autowired
    private NacosDiscoveryProperties discoveryProperties;
    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) {
    }
    /**
     * 主要实现choose方法
     *
     * @param o
     * @return
     */
    @Override
    public Server choose(Object o) {
        try {
            // 第一步: 获取服务所在的集群名称
            String clusterName = discoveryProperties.getClusterName();
            // 第二步: 获取当前负载均衡器
            BaseLoadBalancer loadBalancer = (BaseLoadBalancer) this.getLoadBalancer();
            // 第三步: 获取当前服务的实例名称
            String serviceName = loadBalancer.getName();
            // 第四步: 获取nacos client服务注册发现api
            NamingService namingService = discoveryProperties.namingServiceInstance();
            // 第五步: 通过namingService获取当前注册的所有服务实例
            List<Instance> allInstances = namingService.getAllInstances(serviceName);
            List<Instance> instanceList = new ArrayList<>();
            // 第六步: 过滤筛选同集群下的服务实例
            for (Instance instance: allInstances) {
                if (StringUtils.endsWithIgnoreCase(instance.getClusterName(), clusterName)) {
                    instanceList.add(instance);
                }
            }
            Instance toBeChooseInstance;
            // 第七步: 选择合适的服务实例
            if (instanceList == null || instanceList.size() == 0) {
                // 从其他集群中随机选择一个服务实例
                toBeChooseInstance = WeightedBalancer.chooseInstanceByRandomWeight(allInstances);
                log.info("跨集群调用---{}", toBeChooseInstance.getPort());
            } else {
                // 从本集群中随机选择一个服务实例
                toBeChooseInstance = WeightedBalancer.chooseInstanceByRandomWeight(instanceList);
                log.info("同集群调用---{}", toBeChooseInstance.getPort());
            }
            return new NacosServer(toBeChooseInstance);
        } catch (NacosException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
}

1187916-20200714065933640-1865894082.png

package com.lxl.www.ribbon.myrule;
import com.alibaba.nacos.api.naming.pojo.Instance;
import com.alibaba.nacos.client.naming.core.Balancer;
import java.util.List;
/**
 * 根据权重随机选择一个实例
 */
public class WeightedBalancer extends Balancer {
    /**
     * 根据随机权重策略, 从一群服务器中选择一个
     * @return
     */
    public static Instance chooseInstanceByRandomWeight (List<Instance> instanceList) {
        // 这是父类Balancer自带的根据随机权重获取服务的方法.
        return getHostByRandomWeight(instanceList);
    }
}

第二步: 设置当前的负载均衡策略为同集群优先策略


@Configuration
/*@RibbonClients(value = {
        @RibbonClient(name="product", configuration = ProductConfiguration.class),
        @RibbonClient(name = "customer", configuration = CustomerConfiguration.class)
})*/
// 使用全局的配置
@RibbonClients(defaultConfiguration = GlobalRibbonConfig.class)
public class CustomeRibbonConfig {
}
@Configuration
public class GlobalRibbonConfig {
    @Bean
    public IRule getRule() {
        // 实现带有权重的负载均衡策略
        //return new MyWeightRule();
        // 实现同集群优先的服务实例
        return new TheSameClusterPriorityRule();
    }
}

第三步: 启动服务

1187916-20200714070621595-311691368.png

可以看到order服务实例有1台, 所属集群是BJ-CLUSTER, product服务有4台. BJ-CLUSTER和NJ-CLUSTER各两台

1187916-20200714070810289-728048469.png

第四步: 访问请求


http://localhost:8080/get/product


由于order服务是BJ-CLUSTER, 所以, 我们看到流量是随机打到了ORDER的BJ-CLUSTER集群上.

 

停止BJ-CLUSTER集群的两台实例, 现在BJ-CLUSTER集群上没有order的服务实例了, 这是在请求, 流量就会达到NJ-CLUSTER上.

 

四. 金丝雀发布--实现同版本同集群优先负载均衡策略


 1187916-20200709152105570-5335096.png

金丝雀发布, 也称为灰度发布, 是什么意思呢?


首先, 我们的product服务实例有100台, order服务实例有100台. 现在都是在v1 版本上

然后新开发了一个变化很大的功能, 为了保证效果, 要进行灰度测试

在product-center上发布了5台, 在order-center上发布了5台


那么现在用户的流量过来了, 我们要设定一部分用户, 请求的是v1版本的流量, 而且全部都走v1版本, product-center, order-center都是v1版本


如果过来的用户, 请求的v2版本的流量, 那么product和order都走v2版本.

下面我们要实现的功能描述如下:

 1187916-20200709153727110-1379943615.png



1. 同集群,同版本优先调用,

2. 没有同集群的服务提供者, 进行跨集群,同版本调用

3. 不可以进行不同版本间的调用


也就是说: 南京集群V1版本的product优先调用南京集群V1版本的order, 如果没有南京集群V1版本的order, 那么就调用北京集群V1版本的order, 那么能调用v2版本的么? 当然不行.


下面来具体实现一下


第一步: 实现带有版本的集群优先策略的负载均衡算法

1187916-20200714075026247-1942520311.png

package com.lxl.www.gateway.myrule;
import com.alibaba.cloud.nacos.NacosDiscoveryProperties;
import com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosServer;
import com.alibaba.nacos.api.exception.NacosException;
import com.alibaba.nacos.api.naming.NamingService;
import com.alibaba.nacos.api.naming.pojo.Instance;
import com.netflix.client.config.IClientConfig;
import com.netflix.loadbalancer.AbstractLoadBalancerRule;
import com.netflix.loadbalancer.BaseLoadBalancer;
import com.netflix.loadbalancer.Server;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
 * 同集群优先带版本的负载均衡策略
 */
@Slf4j
public class TheSameClusterPriorityWithVersionRule extends AbstractLoadBalancerRule {
    @Autowired
    private NacosDiscoveryProperties discoveryProperties;
    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) {
    }
    @Override
    public Server choose(Object o) {
        try {
            // 第一步: 获取当前服务的集群名称 和 服务的版本号
            String clusterName = discoveryProperties.getClusterName();
            String version = discoveryProperties.getMetadata().get("version");
            // 第二步: 获取当前服务的负载均衡器
            BaseLoadBalancer loadBalancer = (BaseLoadBalancer) this.getLoadBalancer();
            // 第三步: 获取目标服务的服务名
            String serviceName = loadBalancer.getName();
            // 第四步: 获取nacos提供的服务注册api
            NamingService namingService = discoveryProperties.namingServiceInstance();
            // 第五步: 获取所有服务名为serviceName的服务实例
            List<Instance> allInstances = namingService.getAllInstances(serviceName);
            // 第六步: 过滤相同版本的服务实例
            List<Instance> sameVersionInstance = new ArrayList<>();
            for (Instance instance : allInstances) {
                if (instance.getMetadata().get("version").equals(version)) {
                    sameVersionInstance.add(instance);
                }
            }
            // 第七步: 过滤有相同集群的服务实例
            List<Instance> sameClusterInstance = new ArrayList<>();
            for (Instance instance: sameVersionInstance) {
                if (instance.getClusterName().equals(clusterName)) {
                    sameClusterInstance.add(instance);
                }
            }
            // 第八步: 选择合适的服务实例
            Instance toBeChooseInstanc;
            if (sameClusterInstance == null || sameClusterInstance.size() == 0) {
                toBeChooseInstanc = WeightedBalancer.chooseInstanceByRandomWeight(sameVersionInstance);
                log.info("同版本不同集群的服务实例--{}", toBeChooseInstanc.getPort());
            } else {
                toBeChooseInstanc = WeightedBalancer.chooseInstanceByRandomWeight(sameClusterInstance);
                log.info("同版本同集群服务实例--{}", toBeChooseInstanc.getPort());
            }
            return new NacosServer(toBeChooseInstanc);
        } catch (NacosException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
}

第二步: 启用自定义负载均衡策略

1187916-20200714075151907-1799974950.png

1187916-20200714075208717-126415570.png

@Configuration
/*@RibbonClients(value = {
        @RibbonClient(name="product", configuration = ProductConfiguration.class),
        @RibbonClient(name = "customer", configuration = CustomerConfiguration.class)
})*/
// 使用全局的配置
@RibbonClients(defaultConfiguration = GlobalRibbonConfig.class)
public class CustomeRibbonConfig {
}
@Configuration
public class GlobalRibbonConfig {
    @Bean
    public IRule getRule() {
        // 实现带有权重的负载均衡策略
        //return new MyWeightRule();
        // 实现同集群优先的负载均衡策略
        // return new TheSameClusterPriorityRule();
        // 实现同版本集群优先的服务负载均衡策略
        return new TheSameClusterPriorityWithVersionRule();
    }
}

第三步:启动服务

1187916-20200714075358512-1950211817.png


如图, 我们启动了两个服务, 一个order, 一个product, 其中order启动了1个实例, product启动了4个实例.


下面来看看order实例的详情

1187916-20200714075505298-143926987.png


属于北京集群, 版本号是v1版本

 

再来看看product集群的详情

1187916-20200714075603837-303946802.png

北京集群有两台实例, 一个版本号是v1,另一个是v2


南京集群有两台实例, 一个是v1, 另一个也是v2

 

第四步: 现在发起请求


http://localhost:8080/get/product


order集群是北京, 版本是version1. 那么服务应该达到哪台服务器呢? 应该打到北京集群的v1版本服务,端口号是8081的服务器.

1187916-20200714075948046-549276076.png


果然,请求达到了8081服务上,

加入这时候, 北京集群的8081宕机了, 流量应该达到南京集群的v1版本的集群上, 端口号是8083

1187916-20200714080141997-1901054003.png


果然是8083.

那么如果8083也宕机了, 流量会打到v2服务器上么?

没错,不会的, 报错了, 没有服务

相关实践学习
SLB负载均衡实践
本场景通过使用阿里云负载均衡 SLB 以及对负载均衡 SLB 后端服务器 ECS 的权重进行修改,快速解决服务器响应速度慢的问题
负载均衡入门与产品使用指南
负载均衡(Server Load Balancer)是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务,可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力,通过消除单点故障提升应用系统的可用性。 本课程主要介绍负载均衡的相关技术以及阿里云负载均衡产品的使用方法。
相关文章
|
11天前
|
负载均衡 Java Nacos
Ribbon负载均衡
Ribbon负载均衡
21 1
Ribbon负载均衡
|
9天前
|
负载均衡 算法 Java
除了 Ribbon,Spring Cloud 中还有哪些负载均衡组件?
这些负载均衡组件各有特点,在不同的场景和需求下,可以根据项目的具体情况选择合适的负载均衡组件来实现高效、稳定的服务调用。
23 5
|
1月前
|
负载均衡 应用服务中间件 nginx
Nginx的6大负载均衡策略及权重轮询手写配置
【10月更文挑战第9天】 Nginx是一款高性能的HTTP服务器和反向代理服务器,它在处理大量并发请求时表现出色。Nginx的负载均衡功能可以将请求分发到多个服务器,提高网站的吞吐量和可靠性。以下是Nginx支持的6大负载均衡策略:
133 7
|
1月前
|
负载均衡 算法 Java
腾讯面试:说说6大Nginx负载均衡?手写一下权重轮询策略?
尼恩,一位资深架构师,分享了关于负载均衡及其策略的深入解析,特别是基于权重的负载均衡策略。文章不仅介绍了Nginx的五大负载均衡策略,如轮询、加权轮询、IP哈希、最少连接数等,还提供了手写加权轮询算法的Java实现示例。通过这些内容,尼恩帮助读者系统化理解负载均衡技术,提升面试竞争力,实现技术上的“肌肉展示”。此外,他还提供了丰富的技术资料和面试指导,助力求职者在大厂面试中脱颖而出。
腾讯面试:说说6大Nginx负载均衡?手写一下权重轮询策略?
|
2月前
|
负载均衡 Java 对象存储
负载均衡策略:Spring Cloud与Netflix OSS的最佳实践
负载均衡策略:Spring Cloud与Netflix OSS的最佳实践
49 2
|
2月前
|
负载均衡 Java Nacos
SpringCloud基础1——远程调用、Eureka,Nacos注册中心、Ribbon负载均衡
微服务介绍、SpringCloud、服务拆分和远程调用、Eureka注册中心、Ribbon负载均衡、Nacos注册中心
SpringCloud基础1——远程调用、Eureka,Nacos注册中心、Ribbon负载均衡
|
3月前
|
存储 设计模式 缓存
OpenFeign集成Ribbon负载均衡-过滤和选择服务核心实现
该文章主要介绍了如何在OpenFeign中集成Ribbon以实现负载均衡,并详细分析了Ribbon中服务选择和服务过滤的核心实现过程。文章还涉及了Ribbon中负载均衡器(ILoadBalancer)和负载均衡策略(IRule)的初始化方式。
OpenFeign集成Ribbon负载均衡-过滤和选择服务核心实现
|
3月前
|
缓存 负载均衡 Java
OpenFeign最核心组件LoadBalancerFeignClient详解(集成Ribbon负载均衡能力)
文章标题为“OpenFeign的Ribbon负载均衡详解”,是继OpenFeign十大可扩展组件讨论之后,深入探讨了Ribbon如何为OpenFeign提供负载均衡能力的详解。
OpenFeign最核心组件LoadBalancerFeignClient详解(集成Ribbon负载均衡能力)
|
2月前
|
负载均衡 Java 开发者
Ribbon框架实现客户端负载均衡的方法与技巧
Ribbon框架为微服务架构中的客户端负载均衡提供了强大的支持。通过简单的配置和集成,开发者可以轻松地在应用中实现服务的发现、选择和负载均衡。适当地使用Ribbon,配合其他Spring Cloud组件,可以有效提升微服务架构的可用性和性能。
32 0
|
3月前
|
负载均衡 应用服务中间件 Linux
在Linux中,Nginx如何实现负载均衡分发策略?
在Linux中,Nginx如何实现负载均衡分发策略?