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4. Spring Cloud Ribbon 实现“负载均衡”的详细配置说明

4. Spring Cloud Ribbon 实现“负载均衡”的详细配置说明


前言

1. Ribbon 介绍

Ribbon 是什么 ?

1.Spring Cloud Ribbon 是基于Netflix Ribbon 实现的一套客户端,负载均衡的工具
2.Ribbon 主要功能是提供客户端负载均衡算法和服务调用
3.Ribbon 客户端组件提供一系列完善的配置项如“连接超时,重试”
4.Ribbon 会基于某种规则(如简单轮询,随机连接等)去连接指定服务
5.程序员很容易是由 Ribbon 的负载均衡算法实现负载均衡
6.一句话: Ribbon: 负载均衡 + RestTemplate 调用
Ribbon 的官网地址: https://github.com/Netflix/ribbon

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Ribbon 进入维护状态?

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Ribbon 目前进入维护模式, 未来替换方案 是 Spring Cloud LoadBalancer

1.1 LB(Load Balance 负载均衡)

LB 分类

  1. 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。

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  1. 进程内 LB

将 LB逻辑集成到消费方,消费方服务注册中心获知有哪些地址可用,然后再从这些地址中选择
一个合适的服务地址

Ribbon 就属于进程内 L B,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。

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特别说明:在上一篇的学习内容上:实例-前面 member-consumer 轮询负载访问 10000/10002 底层就是 Ribbon 默认的轮询负载算法。

2. Ribbon 原理

Ribbon 架构图&机制

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2.2 Ribbon 机制

Ribbon 机制:

  1. 先选择 EurekaServer,它优先 选择在同一个区域内负载较少的 Server 服务。
  2. 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
  3. Ribbon 提供了多种策略:比如:轮询,随机和根据响应时间加权等等

Ribbon 常见负载算法

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3. Spring Cloud Ribbon 实现负载均衡算法-应用实例

需求分析/图解

  1. 需求: 将默认的轮询算法改成随机算法 RandomRule
  2. 浏览器输入 : http://localhost/member/consumer/get/1
  3. 要求 访问的 10000/10002 端口的服务是随机的,也就是设置为:RandomRule 随机负载均衡

其实:所谓的随机是在少量数据上是随机的,但是在大量数据的基础上,随机的结果基本上和平均 差不多。

  1. 首先:创建 member-service-consumer-80 com/rainbowsea/springcloud/config/RibbonRule.java,随机负载均衡的算法的配置类,进行配置随机负载均衡

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package com.rainbowsea.springcloud.config;


import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.RandomRule;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class RibbonRule {

    @Bean // 配置注入自己的负载均衡算法
    public IRule myRibbonRule() {
        // 这里老师返回的是 RandomRule,大家也可以指定其他的内容。
        //return new WeightedResponseTimeRule();
        return new RandomRule();  // 随机算法

    }
}

注意:同时还需要在对应的Eureka Client 客户端当中的 RestTemplate Http模板 的位置开启, 加入 @LoadBalanced 开启负载均衡

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以及同时还需要在对应的Eureka Client 客户端 的场景启动器的位置开启,当中加入@RibbonClient 注解标明:使用的是 Ribbon 下的负载均衡上的哪个算法。

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@RibbonClient(name = "MEMBER_SERVICE_PROVIDER_URL",configuration = RibbonRule.class) // 指定 Ribbon 的负载均衡算法
package com.rainbowsea.springcloud;


import com.rainbowsea.springcloud.config.RibbonRule;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClient;

// 如果错误: 加入排除 DataSourceAutoConfiguration 自动配置
//@SpringBootApplication(exclude = DataSourceAutoConfiguration.class)
//@EnableEurekaClient 表示将项目/模块/程序 标注作为 Eureka Client
@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient // 启用服务发现
@RibbonClient(name = "MEMBER_SERVICE_PROVIDER_URL",configuration = RibbonRule.class) // 指定 Ribbon 的负载均衡算法
public class MemberConsumerApplication80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MemberConsumerApplication80.class, args);
    }
}

测试

  1. 浏览器输入 : http://localhost/member/consumer/get/1
  2. 观察访问的 10000/10002 端口的服务是随机的。

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4. 总结:

  1. Spring Cloud Ribbon 是基于Netflix Ribbon 实现的一套客户端,负载均衡的工具。
  2. LB(Load Balance 负载均衡) 两种分类:
    1. 集中式: LB
    2. 进程内 LB
  3. Ribbon 原理和机制
  1. 先选择 EurekaServer,它优先 选择在同一个区域内负载较少的 Server 服务。
  2. 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
  3. Ribbon 提供了多种策略:比如:轮询,随机和根据响应时间加权等等
  1. Ribbon 常见的负载均衡算法。
  2. 配置 Spring Cloud Ribbon 的三点:
  1. 创建配置对应 Ribbon 下的负载均衡的算法的配置类(注意标注配置类注解@Configuration 和对应的方法处加入'@Bean加入 ioc 容器管理' ),进行配置负载均衡 ,直接 new 对应的 Ribbon 下的 负载均衡算法即可,比如: RandomRule,RoundRobinRule
  2. 还需要在对应的Eureka Client 客户端当中的 RestTemplate Http模板 的位置开启, 加入 @LoadBalanced 开启负载均衡@LoadBalanced 注解标注负载均衡
  3. 同时还需要在对应的Eureka Client 客户端 的场景启动器的类上 位置开启,当中加入@RibbonClient 注解标明:使用的是 Ribbon 下的负载均衡上的哪个算法。
@RibbonClient(name = "MEMBER_SERVICE_PROVIDER_URL",configuration = RibbonRule.class) // 指定 Ribbon 的负载均衡算法

5. 最后:

“在这个最后的篇章中,我要表达我对每一位读者的感激之情。你们的关注和回复是我创作的动力源泉,我从你们身上吸取了无尽的灵感与勇气。我会将你们的鼓励留在心底,继续在其他的领域奋斗。感谢你们,我们总会在某个时刻再次相遇。”

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原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_61635597/article/details/143798070

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