一、Ribbon 负载均衡
1、概述
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，Ribbon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 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。
2、官网资料
https://github.com/Netflix/ribbon/wiki/Getting-Started
Ribbon目前也进入维护模式： 
未来替换方案：
3、Ribbon 作用
LB（负载均衡）
LB负载均衡(Load Balance)是什么？
简单的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，硬件 F5等。
Ribbon本地负载均衡客户端 VS 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。
集中式LB
即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施(可以是硬件，如F5, 也可以是软件，如nginx), 由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方；
进程内LB
将LB逻辑集成到消费方，消费方从服务注册中心获知有哪些地址可用，然后自己再从这些地址中选择出一个合适的服务器。
Ribbon就属于进程内LB，它只是一个类库，集成于消费方进程，消费方通过它来获取到服务提供方的地址。
负载均衡+RestTemplate调用
二、Ribbon负载均衡演示
1、架构说明
Ribbon在工作时分成两步 第一步先选择 EurekaServer ,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，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。
2、POM
之前写样例时候没有引入spring-cloud-starter-ribbon也可以使用ribbon
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
</dependency>
猜测spring-cloud-starter-netflix-eureka-client自带了spring-cloud-starter-ribbon引用
证明如下： 可以看到spring-cloud-starter-netflix-eureka-client 确实引入了Ribbon
3、Ribbon 与 RestTemplate的使用
（1）官网
（2）getForObject方法/getForEntity方法
返回对象为响应体中数据转化成的对象，基本上可以理解为Json
返回对象为ResponseEntity对象，包含了响应中的一些重要信息，比如响应头、响应状态码、响应体等
（3）postForObject/postForEntity方法
（4）GET请求方法
<T> T getForObject(String url, Class<T> responseType, Object... uriVariables);
<T> T getForObject(String url, Class<T> responseType, Map<String, ?> uriVariables);
<T> T getForObject(URI url, Class<T> responseType);
<T> ResponseEntity<T> getForEntity(String url, Class<T> responseType, Object... uriVariables);
<T> ResponseEntity<T> getForEntity(String url, Class<T> responseType, Map<String, ?> uriVariables);
<T> ResponseEntity<T> getForEntity(URI var1, Class<T> responseType);
（5）POST请求方法
<T> T postForObject(String url, @Nullable Object request, Class<T> responseType, Object... uriVariables);
<T> T postForObject(String url, @Nullable Object request, Class<T> responseType, Map<String, ?> uriVariables);
<T> T postForObject(URI url, @Nullable Object request, Class<T> responseType);
<T> ResponseEntity<T> postForEntity(String url, @Nullable Object request, Class<T> responseType, Object... uriVariables);
<T> ResponseEntity<T> postForEntity(String url, @Nullable Object request, Class<T> responseType, Map<String, ?> uriVariables);
<T> ResponseEntity<T> postForEntity(URI url, @Nullable Object request, Class<T> responseType);
三、Ribbon核心组件IRule
IRule：根据特定算法中从服务列表中选取一个要访问的服务
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，获取可用的服务
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
四、Ribbon 负载规则替换
（1）修改cloud-consumer-order80，修改服务消费者。
（2）注意配置细节
官方文档明确给出了警告： 这个自定义配置类不能放在@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，达不到特殊化定制的目的了。
（3）创建Package，com.njf.myrule
（4）在包下新建MySelfRule规则类
@Configuration
public class MySelfRule {
@Bean
public IRule myRule() {
//定义为随机
return new RandomRule();
}
}
（5）主启动类添加@RibbonClient
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
//在启动该微服务的时候就能去加载我们的自定义Ribbon配置类，从而使配置生效
@RibbonClient(name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE",configuration= MySelfRule.class)
public class OrderMainApp80 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(OrderMainApp80.class, args);
}
}
（6）测试
http://localhost/consumer/payment/get/1
五、Ribbon 负载均衡算法
1、Ribbon 默认负载轮询算法
默认的负载策略是轮询算法 RoundRobinRule
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。
List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
如：
List [0] instances = 127.0.0.1:8002
List [1] instances = 127.0.0.1:8001
8001+ 8002 组合成为集群，它们共计2台机器，集群总数为2， 按照轮询算法原理：
当总请求数为1时： 1 % 2 =1 对应下标位置为1 ，则获得服务地址为127.0.0.1:8001 当总请求数位2时： 2 % 2 =0 对应下标位置为0 ，则获得服务地址为127.0.0.1:8002 当总请求数位3时： 3 % 2 =1 对应下标位置为1 ，则获得服务地址为127.0.0.1:8001 当总请求数位4时： 4 % 2 =0 对应下标位置为0 ，则获得服务地址为127.0.0.1:8002 如此类推......
RoundRobinRule源码:
public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule {
private AtomicInteger nextServerCyclicCounter;
private static final boolean AVAILABLE_ONLY_SERVERS = true;
private static final boolean ALL_SERVERS = false;
private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(RoundRobinRule.class);
public RoundRobinRule() {
nextServerCyclicCounter = new AtomicInteger(0);
}
public RoundRobinRule(ILoadBalancer lb) {
this();
setLoadBalancer(lb);
}
//选择指定的机器
public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
if (lb == null) {
log.warn("no load balancer");
return null;
}
Server server = null;
int count = 0;
while (server == null && count++ < 10) {
List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
List<Server> allServers = lb.getAllServers();
int upCount = reachableServers.size();
int serverCount = allServers.size();
if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {
log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
return null;
}
int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);
server = allServers.get(nextServerIndex);
if (server == null) {
/* Transient. */
Thread.yield();
continue;
}
if (server.isAlive() && (server.isReadyToServe())) {
return (server);
}
// Next.
server = null;
}
if (count >= 10) {
log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: "
+ lb);
}
return server;
}
/**
* Inspired by the implementation of {@link AtomicInteger#incrementAndGet()}.
*
* @param modulo The modulo to bound the value of the counter.
* @return The next value.
*/
//自旋锁
private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
for (;;) {
int current = nextServerCyclicCounter.get();
int next = (current + 1) % modulo;
if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next))
return next;
}
}
@Override
public Server choose(Object key) {
return choose(getLoadBalancer(), key);
}
@Override
public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
}
}
六、Ribbon 手写轮询算法
自己试着写一个本地负载均衡器试试：
- 7001/7002集群启动
- 8001/8002微服务改造，改造 Controller
@GetMapping(value = "/payment/lb")
public String getPaymentLB() {
return serverPort;
}
- 80订单微服务改造
（1）ApplicationContextBean去掉注解@LoadBalanced
@Configuration
public class ApplicationContextConfig {
@Bean
//@LoadBalanced //使用@LoadBalanced注解赋予RestTemplate负载均衡的能力
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
}
}
（2）LoadBalancer接口
public interface LoadBalancer {
ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances);
}
（3）MyLB
@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 >= Integer.MAX_VALUE ? 0 : current + 1;
} while(!this.atomicInteger.compareAndSet(current, next));
System.out.println("*****next: " + next);
return next;
}
@Override
public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances) {
int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size();
return serviceInstances.get(index);
}
}
（4）修改 OrderController
@Resource
private DiscoveryClient discoveryClient;
@Resource
private LoadBalancer loadBalancer;
@GetMapping("/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.instances(instances);
URI uri = serviceInstance.getUri();
return restTemplate.getForObject(uri+"/payment/lb", String.class);
}
（5）测试
浏览器输入 http://localhost/consumer/payment/lb 来查看是否达到了端口切换效果