第四章 SpringCloud Alibaba 实现Ribbon负载均衡

什么是负载均衡

通俗的讲，负载均衡就是将负载（工作任务，访问请求）进行分摊到多个操作单元（服务器,组件）上

进行执行。

根据负载均衡发生位置的不同,一般分为服务端负载均衡和客户端负载均衡。

服务端负载均衡指的是发生在服务提供者一方,比如常见的nginx负载均衡，而客户端负载均衡指的是发生在服务请求的一方，也就是在发送请求之前已经选好了由哪个实例处理请求。

我们在微服务调用关系中一般会选择客户端负载均衡，也就是在服务调用的一方来决定服务由哪个提供者执行。

自定义实现负载均衡

通过idea再启动一个 shop-product 微服务，设置其端口为8082
通过nacos查看微服务的启动情况
修改 shop-order 的代码，实现负载均衡

java 复制代码

@RestController
@Slf4j
public class OrderController {
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
    @Autowired
    private OrderService orderService;
    @Autowired
    private DiscoveryClient discoveryClient;
    //准备买1件商品
    @GetMapping("/order/prod/{pid}")
    public Order order(@PathVariable("pid") Integer pid) {
        log.info(">>客户下单，这时候要调用商品微服务查询商品信息");
        //从nacos中获取服务地址
        //自定义规则实现随机挑选服务
        List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("service_product");
        int index = new Random().nextInt(instances.size());
        ServiceInstance serviceInstance = instances.get(index);

        String url = serviceInstance.getHost() + ":" + serviceInstance.getPort();
        log.info(">>从nacos中获取到的微服务地址为:" + url);

        //通过restTemplate调用商品微服务
        Product product = restTemplate.getForObject(
                "http://"+url+"/product/" + pid, Product.class);
        log.info(">>商品信息,查询结果:" + JSON.toJSONString(product));
        Order order = new Order();
        order.setUid(1);
        order.setUsername("测试用户");
        order.setPid(product.getPid());
        order.setPname(product.getPname());
        order.setPprice(product.getPprice());
        order.setNumber(1);
        orderService.save(order);
        return order;
    }
}

启动两个服务提供者和一个服务消费者，多访问几次消费者测试效果
总共执行四次三次是8082，一次是8081，达到了随机访问。

基于Ribbon实现负载均衡

Ribbon是Spring Cloud的一个组件，它可以让我们使用一个注解就能轻松的搞定负载均衡

在订单服务RestTemplate 的生成方法上添加@LoadBalanced注解

java 复制代码

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class OrderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderApplication.class, args);
    }
    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate getRestTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

修改服务调用的方法

java 复制代码

@GetMapping("/order/prod/{pid}")
    public Order order(@PathVariable("pid") Integer pid) {
        log.info(">>客户下单，这时候要调用商品微服务查询商品信息");
        //从nacos中获取服务地址
        //直接使用微服务名字， 从nacos中获取服务地址
        String url = "service-product";
        log.info(">>从nacos中获取到的微服务地址为:" + url);
        //通过restTemplate调用商品微服务
        Product product = restTemplate.getForObject(
                "http://"+url+"/product/" + pid, Product.class);
        log.info(">>商品信息,查询结果:" + JSON.toJSONString(product));
        Order order = new Order();
        order.setUid(1);
        order.setUsername("测试用户");
        order.setPid(product.getPid());
        order.setPname(product.getPname());
        order.setPprice(product.getPprice());
        order.setNumber(1);
        orderService.save(order);
        return order;
    }

Ribbon支持的负载均衡策略

Ribbon内置了多种负载均衡策略,内部负载均衡的顶级接口为com.netflix.loadbalancer.IRule , 具体的负载策略如下图所示:

策略名	策略描述	实现说明
BestAvailableRule	选择一个最小的并发请求的server	逐个考察Server，如果Server被tripped了，则忽略，在选择其中ActiveRequestsCount最小的server
AvailabilityFilteringRule	过滤掉那些因为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的后端server（activeconnections 超过配置的阈值）	使用一个AvailabilityPredicate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
WeightedResponseTimeRule	根据相应时间分配一个weight，相应时间越长，weight越小，被选中的可能性越低。	一个后台线程定期的从status里面读取评价响应时间，为每个server计算一个weight。Weight的计算也比较简单responsetime 减去每个server自己平均的responsetime是server的权重。当刚开始运行，没有形成statas时，使用roubine策略选择server。
BestAvailableRule	选择一个最小的并发请求的server	逐个考察Server，如果Server被tripped了，则忽略，在选择其中ActiveRequestsCount最小的server
RetryRule	对选定的负载均衡策略机上重试机制。	在一个配置时间段内当选择server不成功，则一直尝试使用subRule的方式选择一个可用的server
RoundRobinRule	轮询方式轮询选择server	轮询index，选择index对应位置的server
RandomRule	随机选择一个server	在index上随机，选择index对应位置的server
ZoneAvoidanceRule	复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择server	使用ZoneAvoidancePredicate和AvailabilityPredicate来判断是否选择某个server，前一个判断判定一个zone的运行性能是否可用，剔除不可用的zone（的所有server），AvailabilityPredicate用于过滤掉连接数过多的Server。

java 复制代码

server:
  port: 8091
spring:
  application:
    name: service-order
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/shop?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=true
    username: root
    password: root
  jpa:
    properties:
      hibernate:
        hbm2ddl:
          auto: update
      dialect: org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
  service-product: # 调用的提供者的名称
    ribbon:
      NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule #随机选择一个server

执行六次8082三次，8081三次

第五章 SpringCloud Alibaba 实现Feign服务调用的负载均衡