负载均衡 —— SpringCloud Netflix Ribbon
Ribbon 简介Ribbon 是 Netfix 客户端的负载均衡器，可对 HTTP 和 TCP 客户端的行为进行控制。为 Ribbon 配置服务提供者地址后，Ribbon 就可以基于某种负载均衡算法自动帮助服务消费者去请求。Ribbon 默认提供了很多负载均衡算法，例如轮询、随机等，也可以为 Ribbon 实现自定义的负载均衡算法
Ribbon 有以下几个重要概念：
[*]Rule：该组件主要决定从候选服务器中返回哪个服务器地址进行远程调用的操作
[*]Ping：在后台运行的组件，用来确认哪些服务器是存活可用的
[*]ServerList：当前可以用作 LB 的服务器列表，该列表可以是静态的，也可以是动态的。如果是动态列表（例如从 Eurka 服务器获取），就会有一个后台线程按照时间间隔刷新列表
Ribbon 提供了以下几种 Rule：
[*]RoundRobinRule：最简单的规则，会在 ServerList 中依次轮询调用
[*]RandomRule：随机
[*]AvailabilityFileringRule：在这种规则下 Ribbon 集成了 Hystrix 的功能，默认情况下调用某个远程方法失败三次后断路器的开关会被打开，而之后的请求中 Ribbon 会跳过这个服务器地址，直到三十秒之后断路器关闭后才会重新加入调用列表
[*]WeightedResponseTimeRule：将响应时间作为权重的负载规则，某个服务器的响应时越长，它的权重就越低，具体选择服务器时，结合权重进行随机选择
[*]RetryRule：按照 RoundRobinRule（轮询）策略获取服务，如果获取服务失败，就在指定时间内重试，获取可用的服务
[*]BestAvailableRule：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
[*]ZoneAvoidanceRule：复合判断 Server 所在区域的性能和 Server 的可用性选择服务器
负载均衡算法
服务消费者从服务配置中心获取服务的地址列表后需要选取其中一台发起 RPC/HTTP 调用，这时需要用到具体的负载均衡算法
1. 轮询法
轮询法是指将请求按顺序轮流分配到后端服务器上，均衡地对待后端的每一台服务器，不关心服务器实际的连接数和当前系统负载
2. 加权轮询法
简单的轮询法并不考虑后端机器的性能和负载差异，加权轮询法可以很好地处理这一问题，它将按照顺序且按照权重分派给后端服务器，给性能高、负载低的机器配置较高的权重，让其处理较多的请求，给性能低、负载高的机器配置较低的权重，让其处理较少的请求
假设有 9 个客户端请求、3 台后端服务器，后端服务器 1 被赋予权值 1，后端服务器2被赋予值 2，后端服务器 3 赋值 3，这样一来，客户端请求 1、2、3 都被分派到服务器 3 处理，客户端请求 4、5 被分派到服务器 2 处，客户端请求 6 被分派到服务器 1 处理，客户端请求 7、8、9 被分派到服务器 3 处理，以此类推
3. 随机法
随机法也很简单，就是随机选择一台后端服务器进行请求处理，由于每次服务器被挑中的概率都一样，因此客户端的请求可以被均匀地分派到所有的后端服务器上
4. 加权随机法
加权随机法跟加权轮询法类似，根据后台服务器不同的配置和负载情况配置不同的权重，不同的是，它是按照权重来随机选取服务器的，而非顺序
比如希望抽到 A 的概率是 50%、抽到 B 和 C 的概率是 20%、抽到 D 的概率是 10%，一般来说，我们可以给各项附加一个权重，抽取的概率正比于这个权重，上述集合就成了 {A:5，B:2，C:2，D:1)，扩展这个集合，使每一项出现的次数与其权重正相关，即 {A，A，A，A，A，B，BC，C，D}，然后就可以用均匀随机算法从中选取了
5. 源地址哈希法
源地址哈希是根据获取客户端的 IP 地址，通过哈希函数计算得到一个数值，用该数值对服务器列表的大小进行取模运算，得到的结果便是客户端要访问服务器的序号。采用源地址哈希法进行负载均衡，当后端服务器列表不变时，同一个 IP 地址的客户端，每次都会映射到同一台后端服务器进行访问，但当后端服务器增加或者减少时，由于次数用于取模的服务器总数发生了变化，就导致同一哈希值的请求无法命中同一台服务器，节点数越高，命中率越低
6. 一致性哈希法
一致性哈希法解决了分布式环境下机器增加或者减少时简单的取模运算无法获取较高命中率的问题，通过一个一致性哈希环的数据结构实现映射，具体算法过程为：先构造一个长度为 2 的 32 次方的整数环（一致性哈希环），根据节点计算得出的哈希值将缓存服务器节点放置在这个哈希环上，然后在哈希环上顺时针查找距离这个哈希值最近的服务器节点，完成请求到服务器的映射
https://img2023.cnblogs.com/blog/1759254/202309/1759254-20230923220518593-749567492.png
假设现在增加一台服务器 4，那么影响的就只有一个的请求，也就是说原本到服务器 1 的请求会被映射到服务器 4 上，虽然也会影响到整个集群，但是影响的只是加粗的那一段而已，这种影响要小得多。更重要的是，集群中缓存服务器节点越多，增加节点带来的影响越小
https://img2023.cnblogs.com/blog/1759254/202309/1759254-20230923220537736-131068867.png
第一个 Ribbon 程序
创建名为 ribbon-provider 的项目，添加配置文件 application-01.properties 和 application-02.properties
# application-01.properties 配置文件内容
server.port=8080
# application-02.properties 配置文件内容
server.port=8081开发 UserController 类
@RestController
@RequestMapping("user")
public class UserCon {
@Resource
private Environment environment;
public String getPort() {
return environment.getProperty("local.server.port");
}
@RequestMapping("getName")
public String getUserName (){
return "hello,ay" + "-" + getPort();
}
}通过使用不同的配置文件，可以启动多个 SpringBoot 应用，分别启动 ribbon-provider-8080 和 ribbon-provider-8081
创建名为 ribbon-consumer 的项目，pom.xml 添加依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
</dependency>添加配置文件 application.yml
my-client:#负载均衡配置
ribbon:
listOfServers: localhost:8080,localhost:8081# 配置服务列表
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule# 配置负载均衡算法 RoundRobinRule(轮询)Ribbon 的配置格式是 :ribbon:需要配置的属性， 是 Ribbon 的客户端名称，如果省略就配置所有客户端，配置的属性有以下几种：
[*]NFLoadBalancerClassName：配置 ILoadBalancer 的实现类
[*]NFLoadBalancerRuleClassName：配置 IRule 的实现类
[*]NFLoadBalancerPingClassName：配置 IPing 的实现类
[*]NIWSServerListClassName：配置 ServerList 的实现类
[*]NIWSServerListFilterClassName：配置 ServerListFilter 的实现类
在 main 方法中添加如下代码：
@SpringBootApplicationpublic class RibbonConsumerApplication { public static void main(String[] args) throws Exception { SpringApplication.run(RibbonConsumerApplication.class, args); //获取客户端 RestClient client = (RestClient) ClientFactory.getNamedClient("my-client"); //调用UserController类的getUserName 方法 HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder().uri("/user/getName").build(); //循环调用 for(int i = 0; i
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