使用负载均衡器 Ribbon 实现负载均衡（三）

Love The Way You Lie 2022-08-31 14:16 169阅读 0赞

### Ribbon ###

*  内容
 *   *  一、远程调用负载均衡 Ribbon
     *   *  1. 什么是负载均衡 (掌握)
         *  2. 自定义负载均衡 (掌握)
         *  3. 基于Ribbon实现负载均衡 (掌握)
         *  4. Ribbon支持的负载均衡策略
 *  总结

### [微服务环境搭建（一）][Link 1] ###

### [配置 Nacos 注册中心（二）][Nacos] ###

### [配置远程调用 Feign（四）][Feign] ###

### [配置容错组件 Sentinel（五）][Sentinel] ###

# 内容 #

配置 Nacos 注册中心请看我的上篇博客：[配置 Nacos 注册中心][Nacos]

## 一、远程调用负载均衡 Ribbon ##

### 1. 什么是负载均衡 (掌握) ###

通俗的讲， 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。

### 2. 自定义负载均衡 (掌握) ###

1.  通过idea再启动一个 shop-product 微服务，设置其端口为8082  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p6dmFy_size_16_color_FFFFFF_t_70]
2.  通过nacos查看微服务的启动情况  
    ![在这里插入图片描述][b008fb7c8a0d4fcb89ba1806116e2e85.png]
3.  修改 OrderServiceImpl 的代码，实现负载均衡
    
        @Service
        @Slf4j
        public class OrderServiceImpl implements OrderService { 
            @Autowired
            private OrderDao orderDao;
            @Autowired
            private DiscoveryClient discoveryClient;
            @Autowired
            private RestTemplate restTemplate;
            @Override
            public Order createOrder(Long productId,Long userId) { 
                log.info("接收到{}号商品的下单请求,接下来调用商品微服务查询此商品信息", productId);
                //从nacos中获取服务地址
                //自定义规则实现随机挑选服务
                List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.
                        getInstances("product-service");
                int index = new Random().nextInt(instances.size());
                ServiceInstance instance = instances.get(index);
                String url = instance.getHost()+":"+instance.getPort();
                log.info(">>从nacos中获取到的微服务地址为:" + url);
                //远程调用商品微服务,查询商品信息
                Product product = restTemplate.getForObject(
                        "http://"+url+"/product/"+productId,Product.class);
                log.info("查询到{}号商品的信息,内容是:{}", productId, JSON.toJSONString(product));
                //创建订单并保存
                Order order = new Order();
                order.setUid(userId);
                order.setUsername("叩丁狼教育");
                order.setPid(productId);
                order.setPname(product.getPname());
                order.setPprice(product.getPprice());
                order.setNumber(1);
                orderDao.save(order);
                log.info("创建订单成功,订单信息为{}", JSON.toJSONString(order));
                return order;
            }
        }
4.  启动两个服务提供者和一个服务消费者，多访问几次消费者测试效果  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p6dmFy_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

### 3. 基于Ribbon实现负载均衡 (掌握) ###

Ribbon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

1.  在RestTemplate 的生成方法上添加@LoadBalanced注解
    
        @Bean
        @LoadBalanced
        public RestTemplate restTemplate(){ 
        	return new RestTemplate();
        }
2.  修改OrderServiceImpl服务调用的方法
    
        @Service
        @Slf4j
        public class OrderServiceImpl implements OrderService { 
            @Autowired
            private OrderDao orderDao;
            @Autowired
            private RestTemplate restTemplate;
            @Override
            public Order createOrder(Long productId,Long userId) { 
                log.info("接收到{}号商品的下单请求,接下来调用商品微服务查询此商品信息", productId);
                //远程调用商品微服务,查询商品信息
                Product product = restTemplate.getForObject(
                        "http://product-service/product?productId="+productId,Product.class);
                log.info("查询到{}号商品的信息,内容是:{}", productId, JSON.toJSONString(product));
                //创建订单并保存
                Order order = new Order();
                order.setUid(userId);
                order.setUsername("叩丁狼教育");
                order.setPid(productId);
                order.setPname(product.getPname());
                order.setPprice(product.getPprice());
                order.setNumber(1);
                orderDao.save(order);
                log.info("创建订单成功,订单信息为{}", JSON.toJSONString(order));
                return order;
            }
        }
3.  为了更直观看到请求是进行负载均衡了，我们修改一下ProductController代码
    
        @RestController
        @Slf4j
        public class ProductController { 
            @Autowired
            private ProductService productService;
            @Value("${server.port}")
            private String port;
            //商品信息查询
            @RequestMapping("/product")
            public Product findByPid(@RequestParam("pid") Long pid) { 
                log.info("接下来要进行{}号商品信息的查询", pid);
                Product product = productService.findByPid(pid);
                product.setPname(product.getPname()+",data from "+port);
                log.info("商品信息查询成功,内容为{}", JSON.toJSONString(product));
                return product;
            }
        }
4.  调用订单保存的方法，查看日志.  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p6dmFy_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

默认情况下,采取的是ZoneAvoidanceRule的策略,复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择server

### 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 , 具体的负载策略如下图所示:

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>策略名</th> 
   <th>策略描述</th> 
   <th>实现说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>BestAvailableRule</td> 
   <td>选择一个最小的并发请求的server</td> 
   <td>逐个考察Server，如果Server被tripped了，则忽略，在选择其中ActiveRequestsCount最小的server</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>AvailabilityFilteringRule</td> 
   <td>先过滤掉故障实例，再选择并发较小的实例；</td> 
   <td>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</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>WeightedResponseTimeRule</td> 
   <td>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。</td> 
   <td>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</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>RetryRule</td> 
   <td>对选定的负载均衡策略机上重试机制。</td> 
   <td>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</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>RoundRobinRule</td> 
   <td>轮询方式轮询选择server</td> 
   <td>轮询index，选择index对应位置的server</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>RandomRule</td> 
   <td>随机选择一个server</td> 
   <td>在index上随机，选择index对应位置的server</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>ZoneAvoidanceRule(默认)</td> 
   <td>复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择server</td> 
   <td>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。</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

我们可以通过修改配置来调整Ribbon的负载均衡策略，在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

# 总结 #

以上就是远程调用负载均衡 Ribbon 的总结了，代码仅供参考，欢迎讨论交流。  
下篇博客：[配置远程调用 Feign][Feign]

[Link 1]: https://blog.csdn.net/zzvar/article/details/119090225
[Nacos]: https://blog.csdn.net/zzvar/article/details/119091530
[Feign]: https://blog.csdn.net/zzvar/article/details/119092516
[Sentinel]: https://blog.csdn.net/zzvar/article/details/119092779
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p6dmFy_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/e5b892d6ef2b4e1fadcb2a3f923be108.png
[b008fb7c8a0d4fcb89ba1806116e2e85.png]: /images/20220829/ba6c42cf9c7f449bb3b2c3fa3056c68e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p6dmFy_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220829/e3e98697251a491893e69872214e0ada.png
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