六、Ribbon负载均衡服务调用

　　负载均衡服务调用，Ribbon目前也进入维护模式。

一、Ribbon介绍

1.1、概述

　　Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套基于客户端负载均衡的工具。所以Ribbon作用在微服务的服务消费方。

　　简单的说，Ribbon就是Netflix发布的开源项目，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。简单的说，就是在配置文件中列出Load Balance（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。

　　简单的说，就是之前通过RestTemplate+@Loadbalanced已经实现简单轮询负载均衡，Ribbon可以修改通过RestTemplate+@Loadbalanced实现负载均衡的规则。

1.2、功能作用

• 负载均衡（ LB ）：简单的说就是将用户的请求平摊的分配到多个服务器上，从而达到系统的HA(高可用)。常见的负载均衡有软件Nginx，LVS。
• Ribbon本地负载均衡客户端 和Nginx服务端负载均衡区别
  • Nginx是服务器负载均衡，客户端所有请求都会交给Nginx，然后由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，在调用微服务接口的时候，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。
• 负载均衡（LB)
  • 集中式：服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施（硬件F5,nginx），由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务器。
  • 进程内：将LB逻辑继承到服务消费方，消费方从服务注册列表中心获取有哪些可用地址，然后再从这些地址中选择出一个适合的服务器。Ribbon就是属于进程内LB,它是一个类库，继承于消费方进程，消费方通过他来获取到服务提供方的地址。　　　　

二、Ribbon负载均衡演示

　Ribbon在工作时分成两步

1. 第一步：先选择EurekaServer，它优先选择在同一区域内负载较少的server。

2. 第二步：再根据用户指定的策略，在从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。

　　总结：Ribbon其实就是一个软负载均衡的客户端组件，他可以和其他所需请求的客户端结合使用，和eureka结合只是其中的一个实例。

　　pom.xml添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
</dependency>

　　spring-cloud-starter-netflix-eureka-client自带了Spring-cloud-starter-ribbon引用。所以Ribbon引用可以省略

　　RestTemplate的使用

• • 官网：https://docs.spring.io/spring-framework/docs/5.2.2.RELEASE/javadoc-api/org/springframework/web/client/RestTemplate.html

  • 参考博客：https://www.cnblogs.com/leeego-123/p/12144525.html

  • 参考博客：https://blog.csdn.net/itguangit/article/details/78825505

  • 参考博客：https://www.jianshu.com/p/90ec27b3b518

三、IRule

1、Ribbon核心组件IRule是根据特定算法从服务列表中选取一个要访问的服务

算法	说明
com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule	轮询
com.netflix.loadbalancer.RandomRule	随机
com.netflix.loadbalancer.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内会进行重试
WeightedResponseTimeRule	对RoundRobinRule的扩展，响应速度越快的实例选择权重越大，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，然后选择一个并发量最小的服务
AvailabilityFilteringRule	先过滤掉故障实例，再选择并发较小的实例
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

2、修改负载均衡规则

　　修改cloud-consumer-order80

• 注意配置细节
  这个自定义配置类不能放在主启动类@ComponentScan所扫描的当前包下以及子包下，否则我们自定义的这个配置类就会被所有的Ribbon客户端所共享，达不到特殊定制的目的了。
• 新建JdyRule规则类。

@Configuration
public class JdyRule {

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

　　主启动类添加@RibbonClient注解,实现使用Ribbon代替RestTemplate+@Loadbalanced的负载均衡规则。

@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
@RibbonClient(name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE",configuration = JdyRule.class)
public class OrderMain80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderMain80.class,args);
    }
}

四、Ribbon负载均衡算法

4.1、原理　　

　　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，每次服务重启后rest接口计数从1开始。

List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
如下：
    List[0] instance = 127.0.0.1:8081
    List[1] instance = 127.0.0.1:8082
        8081和8082组成集群，它们共计2台机器，集群总数为2，按照轮询算法原则：
        当总请求数为1时：1%2=1对应下标位置为1，则获得的服务器地址为127.0.0.1:8081
        当总请求数为1时：2%2=1对应下标位置为0，则获得的服务器地址为127.0.0.1:8082
        当总请求数为1时：3%2=1对应下标位置为1，则获得的服务器地址为127.0.0.1:8081
        当总请求数为1时：4%2=1对应下标位置为0，则获得的服务器地址为127.0.0.1:8082
        以此类推....

4.2、自定义负载均衡器

1、环境准备

• 8001/8002微服务controller加　　

@GetMapping(value = "/payment/lb")
public String getPaymentLB(){
    return serverPort;
}

• 80订单微服务改造：ApplicationContextBean去掉@LoadBalanced和@RibbonClient

2、编写自定义负载均衡器

• 定义接口

public interface LoadBalancer {
     //收集服务器总共有多少台能够提供服务的机器，并放到list里面
    ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances);
}

• 参考Ribbon轮询源码实现MyLB

@Component
public class MyLB implements LoadBalancer {

    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);

    //获得访问序号
    private final int getAndIncrement(){
        int current;
        int next;
        do {
            current = this.atomicInteger.get();
            next = current >= 2147483647 ? 0 : current + 1;
             //第一个参数是期望值，第二个参数是修改值是
        }while (!this.atomicInteger.compareAndSet(current,next)); 
        System.out.println("*******第几次访问，次数next: "+next);
        return next;
    }

    @Override
    //得到访问的服务器实例。
    public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances) {  
       int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size(); 
        return serviceInstances.get(index);
    }
}

• 80订单微服务controller

@RestController
@Slf4j
public class OrderController {

    public static final String PAYMENT_URL = "http://CLOUD-PAYMENT-SERVICE";

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;


    @Autowired
    private DiscoveryClient client;

    @Autowired
    private LoadBalance loadBalance;


    /**
     * 自定义负载均衡器
     * @return
     */
    @GetMapping(value = "/consumer/payment/lb")
    public String getPaymentLB(){
        List<ServiceInstance> instances = client.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
        if (instances == null || instances.size() <= 0){
            return null;
        }
        ServiceInstance serviceInstance = loadBalance.instances(instances);
        URI uri = serviceInstance.getUri();
        return restTemplate.getForObject(uri+"/payment/lb",String.class);
    }
    
}

3、测试

　　访问：http://localhost/consumer/payment/lb