微服务负载均衡器 Ribbon

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2022-06-01
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标签   微服务

一、什么是 Ribbon

目前主流的负载均衡方案有以下两种：

  • 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负载均衡，Ribbon 就是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器工具，Ribbon 客户端组件提供了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、客户端的负载均衡

例如 Spring Cloud 中的 Ribbon，客户端会有一个服务器地址列表，在发送请求前通过负载均衡算法选择一个服务器，然后进行访问，这是客户端负载均衡；即在客户端就进行负载均衡算法分配。

微服务负载均衡器 Ribbon

1.2、服务端的负载均衡

例如 Nginx，通过 Nginx 进行负载均衡，先发送请求，然后通过负载均衡算法，在多个服务器之间选择一个进行访问；即在服务器端再进行负载均衡算法分配

微服务负载均衡器 Ribbon

1.3、常见负载均衡算法

  • 随机：通过随机选择服务器进行执行，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 Hash 值取模映射进行服务器调度，IP Hash
  • 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，比如请求和积压数等参数，将请求分配到当前压力最小的服务器上。

Nacos 使用 Ribbon

1、nacos-discovery 依赖了 ribbon，可以不再引入 ribbon依赖

微服务负载均衡器 Ribbon

2、添加 @LoadBalance

@Configuration
public class RestTemplateConfig {
    // 可以直接 new RestTemplate()，但是官方建议使用构造器 
    @Bean@LoadBalanced // 相当于 RestTemplate 有了负载均衡的调用机制 
    public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder builder) {
        RestTemplate restTemplate = builder.build();
        return restTemplate;
    }
}

3、修改 controller

@Autowired 
    private RestTemplate restTemplate;

    @RequestMapping("/add")
    public String add() {
        System.out.println("下单成功！");
        // restTemplate 调用
//        String message = restTemplate.getForObject("http://127.0.0.1:8021/stock/reduce", String.class); 
        // 添加 @LoadBalance 
        String message = restTemplate.getForObject("http://stock-server/stock/reduce", String.class);
        return "Hello World " + message;
    }

三、Ribbon 负载均衡策略

3.1、负载均衡策略

微服务负载均衡器 Ribbon

IRule

这是所有负载均衡策略的父接口，里边的核心方法就是 choose 方法，用来选择一个服务实例。

AbstractLoadBalancerRule

AbstractLoadBalancerRule 是一个抽象类，里边主要定义了一个 ILoadBalancer，就是我们上文所说的负载均衡器，负载均衡器的功能我们在上文已经说的很清楚了，这里它的目的主要是辅助负责均衡负载策略选取合适的服务端实例
  • RandomRule
看名字就知道，这种负载均衡策略就是随机选择一个服务实例，看源码我们知道，在 RandomRule 的无参构造方法中初始化了一个 Random 对象，然后它重写的 choose 方法又调用了 choose（ILoadBalancer Ib,Object key）这个重载的 choose 方法，在这个重载的 choose 方法中，每次利用 random 方法生成一个不再与服务实例总数的随机数，并将该数作为下标以获取一个服务实例
  • RoundRobinRule
RoundRobinRule 这种负载均衡策略叫做线性轮询负载均衡策略。这个类的 choose(ILoadBanancer Ib,Object key)函数整体逻辑是这样的：开启一个计数器 count，在 while 循环中遍历服务清单，获取清单之前通过 incrementGetModulo 方法获取一个下表，这个下标是一个不断自增长的数先加1然后和服务清单总数取模之后获取到的(所以这个下标从来不会越界)，拿着下标再去服务清单列表中取服务，每次循环计数器都会加1，如果连续10次都没有取到服务，则会报一个警告No available alive servers after 10 tries from load balancer: XXXX。
  • RertyRule(在轮询的基础上进行重试)
看名字就知道这种负载均衡策略带有重试功能。首先 RetryRule 中又定义了一个 subRule,它的实现类是 RoundRobinRule,然后在 RetryRule 的choose(ILoadBalancer Ib, Object key)方法中，每次还是采用RoundRobinRule中的choose规则来选择一个服务实例， 如果选到的实例正常就返回，如果选择的服务实例为null或者已经失效,则在失效时间 deadline 之 前不断的进行重试(重试时获取服务的策略还是RoundRobinRule中定义的策略)，如果超过 了deadline还是没取到则会返回一个null。
  • WeightedResponseTimeRule(权重-nacos 的 NacosRule，Nacos 还拓展了一个自己的基于配置的权重扩展)
WeightedResponseTimeRule是RoundRobinRule的一个子类,在WeightedResponseTimeRule中对RoundRobinRule的功能进行了扩展，WeightedResponseTimeRule中会根据每一个实例的运行情况来给计算出该实例的一一个权重,然后在挑选实例的时候则根据权重进行挑选,这样能够实现更优的实例调用。WeightedResponseTimeRule中有一 个名叫 DynamicServerWeightTask 的定时任务，默认情况下每隔30秒会计算一次各个服务实例的权重, 权重的计算规则也很简单,如果一个服务的平均响应时间越短则权重越大,那么该服务实例被选中执行任务的概率也就越大。
  • ClientConfigEnabledRoundRobinRule
ClientConfigEnabledRoundRobinRule选择策略的实现很简单，内部定义了RoundRobinRule, choose方法还是采用了RoundRobinRule的choose方法,所以它的选择策略和RoundRobinRule的选择策略一致,不赘述。
  • BestAvailableRule
BestAvailableRule继承自ClientConfigEnabledRoundRobinRule,它在ClientConfigEnabledRoundRobinRule的基础 上主要增加了根据loadBalancerStats中保存的服务实例的状态信息来过滤掉失效的服务实例的功能，然后顺便找出并发请求最小的服务实例来使用。然而loadBalancerStats有可能为null, 如果loadBalancerStats为null, 则BestAvailableRule将采用它的父类即ClientConfigEnabledRoundRobinRule的服务选取策略(线性轮询)
  • ZoneAvoidanceRule(默认规则，符合判断 server 所在区域的性能和 server 的可用性选择服务器)
ZoneAvoidanceRule是PredicateBasedRule的一个实现类， 只不过这里多一个过滤条件, ZoneAvoidanceRule中的过滤条件是以ZoneAvoidancePredicate为主过滤条件和以AvailabilityPredicate为次过滤条件组成的一个叫做CompositePredicate的组合过滤条件， 过滤成功之后，继续采用线性轮询(RoundRobinRule)的方式从过滤结果中选择一个出来。
  • AvaliabilityFilteringRule(先过滤掉故障实例，再选择并发较小的实例)
过滤掉一直连接失败的被标记为circuit tripped的后端Server,并过滤掉那些高并发的后端Server或者使用一个AvailbilityPredicate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。

3.2、修改默认的负载均衡策略

3.2.1、通过修改配置类的方式修改负载均衡策略

1、配置类：

注意这个配置类不能被 @SpringBootApplication 所在的包下，不能被其扫描到，不然配置全局共享

微服务负载均衡器 Ribbon

@Configuration
public class RibbonRandomRuleConfig {

    /**
     * 方法名一定要叫 iRule
     * @return IRule
     */ 
    @Bean 
    public IRule iRule() {
        // 配置随机负载均衡策略 
        return new RandomRule();
    }
}

2、在springboot入口类中添加注解

这里的 stock-server 就是 Controller 里调用的接口名称

@SpringBootApplication
//@RibbonClient(name = "stock-server",configuration = RibbonRandomRuleConfig.class)
// 配置多个 RibbonConfig 不能被@SpringbootApplicatoin 的@Component 扫描到，否则就是全局配置的效果
// 可以根据不同的提供方设置不同的负载均衡策略
@RibbonClients(value = {
    @RibbonClient(name = "stock-server",configuration = RibbonRandomRuleConfig.class)
})
public class OrderRibbonServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderRibbonServerApplication.class,args);
    }
}

yml 配置如下

server: 
  port: 8030
# 应用名称（nacos 会自动将该名称当作服务名称）
spring: 
  application: 
    name: order-server 
  cloud: 
    nacos: 
      server-addr: 127.0.0.1 
      discovery: 
        username: xxxxxx 
        password: xxxxxx 
        # 命名环境用来隔离服务 
        namespace: public

3、启动服务

将修改负载均衡策略为随机的服务启动，端口为 8030，启动 stock-nacos 服务，端口为 8081 和 8082

4、请求测试

地址栏输入：http://localhost:8030/order/add
发现请求确到的服务确实是随机的。

3.2.2 通过修改配置的方式

1、修改yml文件

# 被调用的微服务名称
stock-server: 
  ribbon: 
    # 指定使用 Nacos 提供的负载均衡策略(优先同一集群的实例，机遇随机&权重) 
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule

2、修改服务的权重

微服务负载均衡器 Ribbon

3、测试生效

3.2.3、自定义负载均衡策略

通过实现 IRule 接口可以自定义负载均衡策略，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

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