Ribbon

概述

是什么？
Spring Cloud Ribbon 是基于 Netflix Ribbon 实现的一套客户端负载均衡的工具。简单的说，Ribbonn是Netflix的开源项目，主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法和服务调用。Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项，如连接超时，重试等。就是在配置文件中列出 Loa Balancer后面所有机器，Ribbon会自动帮助你基于某种规则 (如简单轮询，随机连接等)去连接这些机器。我们很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。

官网资料，停更 (github.com/Netflix/rib…)

能干什么？

负载均衡
- 负载均衡(Load Balance)是什么将用户的请求平摊的分配到多个服务上，从而达到HA(高可用)，常见的负载均衡有 Nginx,LVS,硬件 F5等。
- Ribbon 本地负载均衡客户端 VS Nginx 服务端负载均衡 Nginx 是服务器负载均衡，客户端所有请求都会交给 nginx，然后由 nginx实现请求转发。即负载均衡是由服务端实现的。 Ribbon 是本地负载均衡，在微服务调用接口时，在注册中心上获取注册信息服务列表之后缓存在JVM本地，从而实现本地RPC远程服务调用技术。
实现负载均衡+RestTemplate 调用

Ribbon工作时有两步
1. 第一步先选择 EurekaServer，优先选择统一区域负载较少的 server
2. 第二部再根据用户指定的策略，从server取到的服务注册列表中选择一个地址。其中 Riibon 提供了多种策略（轮询，随机，根据响应时间加权）。

引入依赖

不需要 spring-cloud-starter-netflix-eureka-client 已经引入了 Ribbon-Balance的依赖

RestTemplate 使用

getForObject 返回json
getForEntity 返回ResponseEnity对象，包括响应头，响应体等信息。
postForObject 与 get 方法一样，不同的是传进去的参数是对象
postForEntity
GET 请求方法
POST请求方法

Ribbon 自带的负载均衡

核心组件 IRule

IRule默认自带的负载规则

RoundRobinRule 轮询
RandomRule 随机
RetryRule 先按照RoundRobinRule的策略获取服务，如果获取服务失败则在指定时间里进行重试，获取可用服务
WeightedResponseTimeRule 对RoundRobinRule的扩展，响应速度越快，实例选择权重越大，越容易被选择
BestAvailableRule 会先过滤掉由于多次访问故障而处于断路器跳闸状态的服务，然后选择一个并发一个最小的服务
BestAvaibilityFilteringRule 先过滤掉故障实例，再选择并发量较小的实例
ZoneAvoidanceRule 默认规则，符合server所在区域的性能和server的可用性选择服务器

如何替换

注意：IRule配置类不能放在@ComponentSan 的包及子包下，因为默认的扫描会变成全局负载均衡都按照这样的规则。
新建包 com.yj.myRule
新建类

 public class MySelfRule {
     @Bean
     public IRule myRule(){
         return new RandomRule();//定义为随机
     }
 }

主类添加注解

 // 选择要接收的服务和配置类
 @RibbonClient(name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE",configuration = MySelfRule.class)

默认负载均衡轮回算法原理

负载均衡算法

rest 接口第几次请求数 % 服务器集群=实际调用服务器位置下标，每次服务重启后rest接口计数从1开始

总台数：2台

请求数调用下标
1 1%2=1
2 2%2=0
3 3%2=1
4 4%2=0

RoundRobinRule源码分析

手写轮回算法

     @GetMapping(value = "/consumer/payment/lb")
     public String getPaymentLB() {
         List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
         if (instances == null || instances.size() <= 0){
             return null;
         }
         ServiceInstance serviceInstance = loadBalancer.getServiceInstances(instances);
         URI uri = serviceInstance.getUri();
         return restTemplate.getForObject(uri+"/payment/lb",String.class);
     }
 
 
 public interface LoadBalancer {
     ServiceInstance getServiceInstances(List<ServiceInstance> instances);
 }
 
 
 @Component
 public class MyLB implements LoadBalancer {
     private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
 
     public final int getAndIncrement() {
         int current;
         int next;
         do {
             current = this.atomicInteger.get();
             next = current >= 2147483647 ? 0 : current + 1;
         } while (!this.atomicInteger.compareAndSet(current, next));
         System.out.println("*****第几次访问，次数next：" + next);
         return next;
     }
 
     //负载均衡算法: rest接口第几次请求数%服务器集群总数量=实际调用服务器位置下标，每次服务重启动后rest接口计数从1开始。
     @Override
     public ServiceInstance getServiceInstances(List<ServiceInstance> instances) {
         int index = getAndIncrement() % instances.size();
         return instances.get(index);
     }
 }

6.Ribbon