微服务负载均衡器Ribbon详解

太过爱你忘了你带给我的痛 2023-09-29 15:33 2阅读 0赞

## 微服务负载均衡器Ribbon ##

## 1.什么是Ribbon ##

*  目前主流的负载方案分为以下两种： 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）。
 *  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。

SpringCloud 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。

## 1.1客户端的负载均衡 ##

例如spring cloud中的ribbon，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。  
![在这里插入图片描述][3c199341a58442f1913151035635353b.png]

## 1.2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。  
![在这里插入图片描述][a5c3d9c0d1e944b2994f220b5d0a8d2c.png]

## 1.3常见负载均衡算法 ##

*  随机，通过随机选择服务进行执行，一般这种方式使用较少;
 *  轮训，负载均衡默认实现方式，请求来之后排队处理;
 *  加权轮训，通过对服务器性能的分型，给高配置，低负载的服务器分配更高的权重，均衡各个服务器的压力;
 *  地址Hash，通过客户端请求的地址的HASH值取模映射进行服务器调度。 ip —>hash
 *  最小链接数，即使请求均衡了，压力不一定会均衡，最小连接数法就是根据服务器的情况，比如请求积压数等参数，将请求分配到当前压力最小的服务器上。最小活跃数

## 2.Nacos使用Ribbon ##

nacos-discovery依赖了ribbon，可以不用再引入ribbon依赖  
![在这里插入图片描述][c4fcf3e54458472f994207a4c8dacc5b.png]  
2)添加@LoadBalanced注解

1@Configuration
    2public class RestConfig {
        
    3@Bean
    4@LoadBalanced
    5public RestTemplate restTemplate() {
        
    6return new RestTemplate();
    7 }
    8 }

3)修改controller

1@Autowired
    2private RestTemplate restTemplate;
    3
    4@RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}")
    5public R findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
        
    6// RestTemplate调用
    7//String url = "http://localhost:8020/order/findOrderByUserId/"+id;
    8//模拟ribbon实现
    9//String url = getUri("mall‐order")+"/order/findOrderByUserId/"+id;
    10// 添加@LoadBalanced
    11String url = "http://mall‐order/order/findOrderByUserId/"+id;
    12R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);
    13
    14 return result;
    15 }

## **3 Ribbon负载均衡策略** ##

![在这里插入图片描述][cb1df4dcb22a42e1a2d6bfc7d1453eac.png]  
**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。

**AbstractLoadBalancerRule**  
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。

3.2.1修改默认负载均衡策略

1.配置类:

1@Configuration
    2public class RibbonConfig {
        
    3
    4 /**
    5* 全局配置
    6* 指定负载均衡策略
    7* @return
    8 */
    9@Bean
    10public IRule iRule() {
        
    11// 指定使用Nacos提供的负载均衡策略（优先调用同一集群的实例，基于随机权重）
    12return new NacosRule();
    13 }
    14 }

注意：此处有坑。不能写在@SpringbootApplication注解的@CompentScan扫描得到的地方，否则自定义的配置类就会被所有的  
RibbonClients共享。 不建议这么使用，推荐yml方式  
![在这里插入图片描述][362060e71136400bb48cc19ae68cc215.png]

![在这里插入图片描述][fa42c00416fc4aa09aa07cca3cc0c401.png]  
利用@RibbonClient指定微服务及其负载均衡策略。

1@SpringBootApplication(exclude = {
        DataSourceAutoConfiguration.class,
    2DruidDataSourceAutoConfigure.class})
    3//@RibbonClient(name = "mall‐order",configuration = RibbonConfig.class)
    4//配置多个 RibbonConfig不能被@SpringbootApplication的@CompentScan扫描到，否则就是全局配置的效果
    5@RibbonClients(value = {
        
    6// 在SpringBoot主程序扫描的包外定义配置类
    7@RibbonClient(name = "mall‐order",configuration = RibbonConfig.class),
    8@RibbonClient(name = "mall‐account",configuration = RibbonConfig.class)
    9 })
    10 public class MallUserRibbonDemoApplication {
        
    11
    12public static void main(String[] args) {
        
    13SpringApplication.run(MallUserRibbonDemoApplication.class, args);
    14 }
    15 }

配置文件：调用指定微服务提供的服务时，使用对应的负载均衡算法修改application.yml

1# 被调用的微服务名
    2mall‐order:
    3ribbon:
    4# 指定使用Nacos提供的负载均衡策略（优先调用同一集群的实例，基于随机&权重）
    5NFLoadBalancerRuleClassName: com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule

3.2.2自定义负载均衡策略  
通过实现 IRule 接口可以自定义负载策略，主要的选择服务逻辑在 choose 方法中。  
1）实现基于Nacos权重的负载均衡策略

1@Slf4j
    2public class NacosRandomWithWeightRule extends AbstractLoadBalancerRule {
        
    3
    4@Autowired
    5private NacosDiscoveryProperties nacosDiscoveryProperties;
    6
    7@Override
    8public Server choose(Object key) {
        
    9DynamicServerListLoadBalancer loadBalancer = (DynamicServerListLoadBalancer) getLoadBalancer();
    10String serviceName = loadBalancer.getName();
    11NamingService namingService = nacosDiscoveryProperties.namingServiceInstance();
    12try {
        
    13//nacos基于权重的算法
    14Instance instance = namingService.selectOneHealthyInstance(serviceName);
    15return new NacosServer(instance);
    16} catch (NacosException e) {
        
    17log.error("获取服务实例异常：{}", e.getMessage());
    18e.printStackTrace();
    19 }
    20 return null;
    21 }
    22@Override
    23public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
        
    24
    25 }
    26 }

1.  配置自定义的策略  
    2.1）配置文件：  
    修改application.yml

1# 被调用的微服务名
    2mall‐order:
    3ribbon:
    4# 自定义的负载均衡策略（基于随机&权重）
    5NFLoadBalancerRuleClassName: com.tuling.mall.ribbondemo.rule.NacosRandomWithWeightRule

3.3饥饿加载

在进行服务调用的时候，如果网络情况不好，第一次调用会超时。  
Ribbon默认懒加载，意味着只有在发起调用的时候才会创建客户端。  
![在这里插入图片描述][41087bf0973748318464696b6e359051.png]  
开启饥饿加载，解决第一次调用慢的问题

1ribbon:
    2eager‐load:
    3# 开启ribbon饥饿加载
    4enabled: true
    5# 配置mall‐user使用ribbon饥饿加载，多个使用逗号分隔
    6clients: mall‐order

源码对应属性配置类：RibbonEagerLoadProperties  
测试：  
![在这里插入图片描述][37c84dab4bc349fc910756bd81463b92.png]  
3. Ribbon内核原理  
3.1 Ribbon原理  
![在这里插入图片描述][1667e1ce18d54debb85301ffb90a92c7.png]  
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