【Spring Cloud】之 Ribbon

快来打我* 2022-12-13 04:54 140阅读 0赞

# 一、Ribbon 简介 #

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### Ribbon 是什么 ###

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 Balance（简称 LB）后面所有的机器，Ribbon 会自动地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。

### 官网资料 ###

详细资料参考官网资料：[https://github.com/Netflix/ribbon/wiki/Getting-Started][https_github.com_Netflix_ribbon_wiki_Getting-Started]

但不幸的是 Ribbon 目前也进入了维护模式，而提出了未来的替换方案 `SpringCloud loadBalancer`。

### Ribbon 的作用 ###

Ribbon 可以进行 LB（Load Balance，负载均衡）。所谓 负载均衡简单来说就是将用户的请求平摊地分配到过个服务上，从而达到系统的 HA（高可用）。常见的负载均衡软件有：Nginx、LVS、硬件F5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，客户端所有的请求都会交给 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，会在注册中心上获取注册信息服务把列表之后缓存到 JVM 本地，从而实现 RPC 远程服务调用技术。

LB 由可以分为如下两种：

*  **集中式 LB**：在服务的消费方和提供方之间使用独立的 LB 设施（可以使硬件如 F5，也可以是 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。

一句话总结就是：Ribbon 可以实现负载均衡 + RestTemplate 调用。（更多关于 RestTemplate 用法可以参考[官网文档][Link 1]）

# 二、Ribbon 核心组件 IRule #

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### IRule 简介 ###

IRule：根据特定算法从服务列表中选取一个要访问的服务，算法类型如下：

*  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多大，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

### 替换 IRule 算法 ###

我们可以修改或指定 Ribbon 的 IRule 算法，具体步骤如下：

1、新建 MySelfRule 自定义配置类：

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

注意：官方文档明确给出了警告，该自定义配置类不能放在 `@ComponentScan` 所扫描的当前包以及子包下，否则我们自定义的这个配置类就会被所有 Ribbon 客户端所共享，达不到特殊化定制的目的了。

2、在主启动类上添加 `@RibbonClient` 注解：

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

注解 `@RibbonClient` 的 name 属性值为需要调用的目标微服务的服务名称，然后通过 configuration 属性指定我们的自定义 IRule 规则的配置类。

**注意**：`spring-cloud-starter-netflix-eureka-client` 自带了 ribbon 组件 `spring-cloud-starter-netflix-ribbon`，从引入的依赖包中就可以看出。

# 三、Ribbon 负载均衡算法 #

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### Ribbon 负载均衡算法的原理 ###

我们以轮询算法为例，负载均衡算法为：实际调用服务器位置下表 = rest 接口的请求次数 % 服务器集群总数量，每次服务器重启后 rest 接口技术从 1 开始：

List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
    如：
        List[0] instances = 127.0.0.1:8001
        List[1] instances = 127.0.0.1:8002
    8001 + 8002 组合成集群，它们共计2台机器，集群总数为2，所以按照轮询算法原理：
    当总请求数为1时： 1 % 2 = 1 对应下表位置为1，则获得服务地址为 127.0.0.1:8001
    当总请求数为2时： 2 % 2 = 0 对应下表位置为0，则获得服务地址为 127.0.0.1:8002
    以此类推......

### 手写一个本地负载均衡器 ###

LoadBalancer 接口：

import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
    import java.util.List;
    
    public interface LoadBalancer
    { 
        ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances);
    }

实现类：

import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    import java.util.List;
    import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
    
    @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 >= 2147483647 ? 0 : current + 1;
            }while(!this.atomicInteger.compareAndSet(current,next));
            
            System.out.println("第几次访问，次数 next: " + next);
            return next;
        }
    
        // 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。
        @Override
        public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances)
        { 
            int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size();
    
            return serviceInstances.get(index);
        }
    }

注意需要注释掉 RestTemplate 的 @LoadBalanced 注解：

@Configuration
    public class ApplicationContextConfig
    { 
        @Bean
        //@LoadBalanced
        public RestTemplate getRestTemplate()
        { 
            return new RestTemplate();
        }
    }

[https_github.com_Netflix_ribbon_wiki_Getting-Started]: https://github.com/Netflix/ribbon/wiki/Getting-Started
[Link 1]: https://docs.spring.io/spring-framework/docs/current/javadoc-api/org/springframework/web/client/RestTemplate.html