Spring Cloud：使用Ribbon实现负载均衡详解（下）

布满荆棘的人生 2022-02-28 01:20 234阅读 0赞

为了保证篇幅，在引用源码时，会将不必须的包名和注释删除

### 使用Ribbon实现负载均衡详解 ###

*  自定义 Ribbon 负载均衡策略
 *   *  1. 继承\`AbstractLoadBalancerRule\`
     *  2. 重写 \`choose\` 方法
     *  使用
     *   *  针对某个服务使用
         *  针对全部应用
 *  解决实际问题
 *  参考

# 自定义 Ribbon 负载均衡策略 #

前面讲了如何使用Ribbon以及其内置的几种负载均衡策略(`IRULE`).  
通常情况下，内置的负载均衡策略已经能满足我们的需要，但是为解决某些特殊情况就需要我们自定义负载均衡策略。

**下面来简单实现一下自定义策略**

## 1. 继承`AbstractLoadBalancerRule` ##

通过前面的讲解中，可以得出`AbstractLoadBalancerRule`实现了`IRule` 中的 `setLoadBalancer` 和 `getLoadBalancer`，通过继承 `AbstractLoadBalancerRule` 我们就不需要在自己实现这两个方法，而是把关注点放在`choose`方法上，即只关注如何进行服务的负载上

**回顾一下**`IRule.java`

public interface IRule{ 
        /* * choose one alive server from lb.allServers or * lb.upServers according to key * * @return choosen Server object. NULL is returned if none * server is available */
        public Server choose(Object key);
        
        public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb);
        
        public ILoadBalancer getLoadBalancer();    
    }

**回顾一下**`AbstractLoadBalancerRule.java`

public abstract class AbstractLoadBalancerRule implements IRule, IClientConfigAware { 
    
        private ILoadBalancer lb;
            
        @Override
        public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb){ 
            this.lb = lb;
        }
        
        @Override
        public ILoadBalancer getLoadBalancer(){ 
            return lb;
        }      
    }

## 2. 重写 `choose` 方法 ##

这里实现一个简单的规则，**取可用服务的第一个**

public class CustomRule extends AbstractLoadBalancerRule { 
        @Override
        public void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) { }
    
        @Override
        public Server choose(Object o) { 
            ILoadBalancer lb = getLoadBalancer();
            if (lb == null) { 
                return null;
            }
            // 通过 ILoadBalancer 获取可用的服务列表
            List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
            if (CollectionUtils.isEmpty(reachableServers)) { 
                return null;
            }
            return reachableServers.get(0);
        }
    }

## 使用 ##

### 针对某个服务使用 ###

1.  主启动类处理  
    在启动类上加上 `@RibbonClient(name = "server-name", configuration = CustomRule.class)`
2.  修改配置文件

<clientName>.ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName: <className>

其中`clientName` 为具体的服务名称，`className` 为实现`IRule`接口的全类名  
例如

users:
      ribbon:
        NFLoadBalancerRuleClassName: com.zyndev.demo.config.CustomRule

### 针对全部应用 ###

1.  使用默认配置  
    在启动类上 `@RibbonClients(defaultConfiguration = DefaultRibbonConfig.class)`

@Configuration
    class DefaultRibbonConfig { 
    
    	@Bean
    	public IRule ribbonRule() { 
    		return new CustomRule();
    	}
    }

经测试即使不在启动类上加`RibbonClients`注解，对于全局配置也是有效的

# 解决实际问题 #

在Spring Cloud的日常开发中，经常会遇到环境问题，例如开发人员A在本地自测的时候，将自己的开发`ProjectA`项目的`dev/a`分支注册到了开发统一使用的consul上，另一个开发B将开发`ProjectA`项目的`dev/b`分支的注册到了开发统一使用的consul上，这是就会出现不同的配置的不同逻辑的相同项目注册到同一个consul,在测试时候出现莫名其妙的错误，同时开发一个项目的人数越多，问题愈加明显，这时如果每个开发人员都在自己环境中搭建一整套环境是不现实的，同时大部分开发人员的笔记本也是不允许的，这是是否可以通过自定义负载均衡策略实现呢？

无论在使用eureka还是consul时，在配置时都提供了`元数据`的功能，在`eureka`是`metadata`,在 `consul` 是 `tags`, 下面已`consul` 为例进行试验

假设项目名为 `ms-user-server`, 环境为 `dev, dev2, dev3`(这里可以换成要测试的分支名称)，通过在配置`consul`时加上`tags: profile=${spring.profiles.active}` 来保证，服务在注册时候带上我们需要的元数据

1.  配置文件

spring:
      application:
        name: ms-user-server
      profiles:
        active: dev
      cloud:
        consul:
          discovery:
            enabled: true
            instanceId: ${ spring.application.name}:${ server.port}
            healthCheckInterval: 15s
            serviceName: ${ spring.application.name}
            prefer-ip-address: true
            health-check-timeout: 10s
            tags: profile=${ spring.profiles.active}

分别启动 `dev, dev2` 如下  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p5bmRldg_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
2. 编写策略

public class CustomRule extends AbstractLoadBalancerRule { 
    	// 获取对应tag的profile，这里可以使用其他属性定义
        @Value("${spring.profiles.active}")
        private String profiles;
    
        @Override
        public void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) { }
    
        @Override
        public Server choose(Object o) { 
            ILoadBalancer lb = getLoadBalancer();
            if (lb == null) { 
                return null;
            }
            List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
            if (CollectionUtils.isEmpty(reachableServers)) { 
                return null;
            }
            // 找到与 profile 相同的数据，这里的metadata即为tags的数据
            List<Server> serverList = reachableServers.stream().filter(server -> { 
            	// 因为这里使用 consul,所以可以直接进行强转
            	// 如果使用的eureka,需要转换成对应的EurekaServer
                ConsulServer consulServer = (ConsulServer) server;
                Map<String, String> metadata = consulServer.getMetadata();
                return profiles.equals(metadata.get("profile"));
            }).collect(Collectors.toList());
            if (CollectionUtils.isEmpty(serverList)) { 
                return null;
            }
            // 这里对可用的serverList进行了重新随机排序
            Collections.shuffle(serverList);
            return serverList.get(0);
        }
    }

通过使用`元数据`\+`自定义负载策略`的方式在不增加硬件成本的前提下实现逻辑上的环境隔离，更加灵活的进行开发测试

# 参考 #

*  [https://cloud.spring.io/spring-cloud-netflix/multi/multi\_spring-cloud-ribbon.html][https_cloud.spring.io_spring-cloud-netflix_multi_multi_spring-cloud-ribbon.html]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3p5bmRldg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220228/38d6db27ef274c0ba86c9295ef01627f.png
[https_cloud.spring.io_spring-cloud-netflix_multi_multi_spring-cloud-ribbon.html]: https://cloud.spring.io/spring-cloud-netflix/multi/multi_spring-cloud-ribbon.html