SpringCloud中集成Ribbon实现负载均衡以及修改负载均衡规则和轮询算法原理分析

场景

SpringCloud中集成Eureka实现服务注册(单机Eureka构建)：

https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/124688609

SpringCloud中集成Eureka实现集群部署服务注册与服务提供者：

https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/124710576

SpringCloud中集成Eureka时通过Discovery实现服务发现：

https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/124725905

在上面使用Eureka作为服务注册与发现时进行过集群搭建并测试了负载均衡的调用。

下面关于Ribbon进行详细介绍。

Ribbon

Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。

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。简单地说

就是在配置文件列出Load Balancer(简称LB)后面所有的机器，Ribbon会自动的帮

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。

Ribbon官网资料

https://github.com/Netflix/ribbon/wiki/Getting-Started

LB负载均衡(Load Balance)

简单说就是将用户的请求平摊的分配到多个服务上，从而达到系统的HA(高可用)。

常见的负载均衡有软件Nginx、LVS等。

Ribbon本地负载均衡客户端与Nginx服务端负载均衡的区别

Nginx是服务器负载均衡，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本地负载均衡，在调用微服务接口时候，会在注册中心上获取注册信息服务列表之后缓存到JVM本地，从而在本地实现RPC远程服务调用技术。

Ribbon负载均衡过程

Rabbion在工作时分成2步

第一步先选择Eureka Server，它优先选择在同一个区域内负载较少的server

第二步再根据用户指定的策略，再从server取到的服务注册列表中选择一个地址

其中Ribbon提供了多种策略：比如轮询、随机和根据响应时间加权

注：

博客：
https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi
关注公众号
霸道的程序猿
获取编程相关电子书、教程推送与免费下载。

实现

1、Ribbon的引用

在上面集成Eureka时pom文件添加了eureka client的依赖

        <!--eureka-client-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>

然后再Maven依赖中可以看到spring-cloud-starter-netflix-eureka-client自带了

spring-cloud-starter-ribbon的引入

2、Ribbon核心组件IRule

IRule：根据特定算法从服务列表中选取一个要访问的服务

有哪些算法规则

3、修改负载均衡规则

上面使用@LoadBalanced注解之后默认是轮询的负载均衡的方式，如果要替换规则要怎样修改

参考官方文档说明Customing the Ribbon Client部分

https://cloud.spring.io/spring-cloud-static/spring-cloud-netflix/2.1.0.RC2/single/spring-cloud-netflix.html#_customizing_the_ribbon_client

注意这里的说明不能将自定义的配置类放在@ComponentScan注解下的包或者其子包下。

而启动类中@SpringBootApplication注解是组合注解，其中包含@ComponentScan注解，所以

需要新建包，不能和启动类同包。

在上面使用Eureka搭建集群的基础上，修改服务消费者88服务，新建包com.badoa.myrule

并新建配置类

package com.badao.myrule;

import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.RandomRule;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;


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

并定义负载均衡的规则为随机

主启动类添加@RibbonClient注解

package com.badao.springclouddemo;

import com.badao.myrule.MySelfRule;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClient;

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RibbonClient(name="CLOUD-PAYMENT-SERVICE",configuration= MySelfRule.class)
public class OrderMain88
{
    public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(OrderMain88.class, args);
    }
}

注意这里要设置name和configuration属性，name就是上面服务提供者的别名，configuration就是上面

自定义的myrule规则类。

4、修改之后，启动eureka server以及服务提供者集群，再次使用服务消费者调用服务。

可以看到此时的规则为随机，这与之前默认的轮询的规则不一样

5、Ribbon负载均衡轮询算法原理

rest接口第几次请求数 % 服务集群总数量数 = 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。

举例：

上面的服务器集群总数为2

1 % 2 = 1 ,index = 1

2 % 2 = 0 ,index = 0

3 % 2 =1 ,index  = 1

...

N