五、Spring Cloud Alibaba项目,Ribbon
一、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。
Spring Cloud 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 Ribbon客户端负载均衡 对比 Nginx 服务端负载均衡
Nginx 是服务端负载均衡,客户端所有请求都会交给nginx, 然后 nginx 实现转发请求。即负载均衡是由服务端实现的。
Ribbon 是本地负载均衡(或服务消费端),在调用微服务接口的时候,会在注册中心上获取注册信息服务列表后缓存到JVM 本地,从而在本地实现RPC远程 服务调用技术。
ribbon负载均衡
Nginx负载均衡
1.2 常见的负载均衡算法
- 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;
- 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;
二、整合Ribbon
nacos-discovery依赖了ribbon,可以不用再引入ribbon依赖。
在service-user服务中添加配置,添加 @LoadBalanced 注解。
@Configuration public class RestConfig { @Bean @LoadBalanced //开启ribbon public RestTemplate restTemplate() { return new RestTemplate(); } }
三、Ribbon内核原理
3.1 Ribbon原理
3.1.1 @LoadBalanced注解原理
参考源码:LoadBalancerAutoConfiguration
@LoadBalanced利用@Qualifier作为restTemplates注入的筛选条件,筛选出具有负载均衡标识的RestTemplate。
被@LoadBalanced注解的restTemplate会被定制,添加LoadBalancerInterceptor拦截器。
3.1.2 Ribbon相关接口
- IClientConfig:Ribbon的客户端配置,默认采用DefaultClientConfigImpl实现。
- IRule:Ribbon的负载均衡策略,默认采用ZoneAvoidanceRule实现,该策略能够在多区域环境下选出最佳区域的实例进行访问。
- IPing:Ribbon的实例检查策略,默认采用DummyPing实现,该检查策略是一个特殊的实现,实际上它并不会检查实例是否可用,而是始终返回true,默认认为所有服务实例都是可用的。
- ServerList:服务实例清单的维护机制,默认采用ConfigurationBasedServerList实现。
- ServerListFilter:服务实例清单过滤机制,默认采ZonePreferenceServerListFilter,该策略能够优先过滤出与请求方处于同区域的服务实例。
- ILoadBalancer:负载均衡器,默认采用ZoneAwareLoadBalancer实现,它具备了区域感知的能力。
3.2 Ribbon负载均衡策略
1.RandomRule:随机选择一个Server。
2.RetryRule:对选定的负载均衡策略机上重试机制,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。
3.RoundRobinRule:轮询选择,轮询index,选择index对应位置的Server。
4.AvailabilityFilteringRule:过滤掉一直连接失败的被标记为circuittripped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。
5.BestAvailableRule:选择一个最小的并发请求的Server,逐个考察Server,如果Server被tripped了,则跳过。
6.WeightedResponseTimeRule:根据响应时间加权,响应时间越长,权重越小,被选中的可能性越低。
7.ZoneAvoidanceRule:默认的负载均衡策略,即复合判断Server所在区域的性能和Server的可用性选择Server,在没有区域的环境下,类似于轮询(RandomRule)
8.NacosRule:同集群优先调用
3.2.1 修改默认负载均衡策略
全局配置:调用其他微服务,一律使用指定的负载均衡算法
@Configuration public class RibbonConfig { /** * 全局配置 * 指定负载均衡策略 */ @Bean public IRule ribbonRule() { // 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) return new NacosRule(); } }
局部配置: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
# 被调用的微服务名 server-order: ribbon: # 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) NFLoadBalancerRuleClassName: 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
@Slf4j public class NacosRandomWithWeightRule extends AbstractLoadBalancerRule { @Autowired private NacosDiscoveryProperties nacosDiscoveryProperties; @Override public Server choose(Object key) { DynamicServerListLoadBalancer loadBalancer = (DynamicServerListLoadBalancer) getLoadBalancer(); String serviceName = loadBalancer.getName(); NamingService namingService = nacosDiscoveryProperties.namingServiceInstance(); try { //nacos基于权重的算法 Instance instance = namingService.selectOneHealthyInstance(serviceName); log.info(instance.getIp()+":"+instance.getPort()); return new NacosServer(instance); } catch (NacosException e) { log.error("获取服务实例异常:{}", e.getMessage()); e.printStackTrace(); } return null; } @Override public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) { } }
(2)配置自定义的策略
局部配置:修改application.yml
# 被调用的微服务名“server-order”,自定义的负载均衡策略
server-order.ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName=com.shiwn.serviceuser.rule.NacosRandomWithWeightRule
全局配置
@Configuration public class RibbonConfig { /** * 全局配置 * 指定负载均衡策略 */ @Bean public IRule ribbonRule() { // 自定义负载均衡 return new 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,初始化负载均衡器,意味着只有在发起调用的时候才会创建客户端。
开启饥饿加载,解决第一次调用慢的问题
# 开启ribbon饥饿加载
ribbon.eager-load.enabled=true
# 指定需要饥饿加载的客户端名称、服务名,多个使用逗号分隔
ribbon.eager-load.clients=server-order