如何分析SpringCloud中的Ribbon进行服务调用的问题

这篇文章将为大家详细讲解有关如何分析SpringCloud中的Ribbon进行服务调用的问题，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

1、Robbon

1.1、Ribbon概述

（1）、Ribbon是什么？

• SpringCloud-Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。

• 简单来说，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如连接超时、重拾等。简单的说，就是在配置文件中列出Load Balancer（简称LB）后面的所有机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则（如简单轮询，随即连接等）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。

• 一句话就是 负载均衡+RestTemplate调用。

（2）、Ribbon的官网

官网地址

且目前也进入了维护模式

（3）、负载均衡（LB）

• 负载均衡就是将用户的请求平摊的分配到多个服务上，从而达到系统的HA（高可用）。常见的负载均衡由软件nginx、LVS、F5。

1.集中式LB：就是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。

2.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服务提供方的地址。

（4）、Ribbon本地负载均衡客户端和Nginx服务端负载均衡的区别

1. Nginx是服务器负载均衡，客户端所有请求都会交给nginx实现转发请求。即负载均衡是由服务端实现的。

2. Ribbon本地负载均衡，在调用微服务接口的时候，会在注册中心获取注册信息列表之后缓存到JVM本地，从而在本地实现RPC远程服务调用技术。

1.2、Ribbon负载均衡演示

（1）、架构说明

Ribbon其实就是一个软负载均衡的客户端组件，他可以和其他所需请求的客户端结合使用，和eureka结合只是其中的一个实例。

Ribbon在工作时分为两步

• 第一步先选择EurekaServer，他优先选择在同一个区域内负载较少的server。

• 第二步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。其中Ribbon提供了多种策略：比如轮询、随机和根据响应时间加权。

（2）、POM文件

所以在引入Eureka的整合包中就包含了整合Ribbon的jar包。

所以我们前面实现的8001和8002交替访问的方式就是所谓的负载均衡。

（3）、RestTemplate的说明

getForObject：返回对象为响应体中数据转化成的对象，基本上可以理解为Json。getForEntity：返回对象为ResponseEntity对象，包含了响应中的一些重要信息，比如响应头、响应状态码、响应体等。postForObjectpostForEntity

1.3、Ribbon核心组件IRule

1. 主要的负载规则

• RoundRobinRule：轮询

• RandomRule：随机

• 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会进行重试

• WeightedResponseTimeRule：对RoundRobinRule的扩展，响应速度越快的实例选择权重越大，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

2. 如何替换负载规则

• 对cloud-consumer-order80包下的配置进行修改。

• 我们自己自定义的配置类不能放在@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的Ribbon客户端所共享，达不到特殊化定制的目的了。

• 在com.xiao的包下新建一个myrule的子包。

4. 在myrule的包下新建一个MySelfRule配置类

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 MySelfRule {

    @Bean
    public IRule getRandomRule(){
        return new RandomRule(); // 新建随机访问负载规则
    }
}

5. 对主启动类进行修改，修改为如下：

import com.xiao.myrule.MySelfRule;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClient;

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

6.测试结果 结果就是以我们最新配置的随机方式进行访问的。

1.4、Ribbon负载均衡算法

1.4.1、轮询算法原理 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，每次服务重新启动后rest接口计数从1开始。

1.4.2、RoundRobinRule 源码

import com.netflix.client.config.IClientConfig;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule {
    private AtomicInteger nextServerCyclicCounter;
    private static final boolean AVAILABLE_ONLY_SERVERS = true;
    private static final boolean ALL_SERVERS = false;
    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(RoundRobinRule.class);

    public RoundRobinRule() {
        this.nextServerCyclicCounter = new AtomicInteger(0);
    }

    public RoundRobinRule(ILoadBalancer lb) {
        this();
        this.setLoadBalancer(lb);
    }

    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
        if (lb == null) {
            log.warn("no load balancer");
            return null;
        } else {
            Server server = null;
            int count = 0;

            while(true) {
                if (server == null && count++ < 10) {
                	// 获取状态为up的服务提供者
                    List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
                    // 获取所有的服务提供者
                    List<Server> allServers = lb.getAllServers();
                    int upCount = reachableServers.size();
                    int serverCount = allServers.size();
                    
                    if (upCount != 0 && serverCount != 0) {
                    	// 对取模获得的下标进行获取相关的服务提供者
                        int nextServerIndex = this.incrementAndGetModulo(serverCount);
                        server = (Server)allServers.get(nextServerIndex);

                        if (server == null) {
                            Thread.yield();
                        } else {
                            if (server.isAlive() && server.isReadyToServe()) {
                                return server;
                            }

                            server = null;
                        continue;
                    }

                    log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
                    return null;
                }

                if (count >= 10) {
                    log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: " + lb);
                }

                return server;
            }
        }
    }

    private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
        int current;
        int next;
        do {
        	// 先加一再取模
            current = this.nextServerCyclicCounter.get();
            next = (current + 1) % modulo;
            // CAS判断，如果判断成功就返回true，否则就一直自旋
        } while(!this.nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next));

        return next;
    }
}

1.4.3、手写轮询算法

1. 修改支付模块的Controller

添加以下内容

@GetMapping(value = "/payment/lb")
public String getPaymentLB(){
      return ServerPort;
}

2. ApplicationContextConfig去掉@LoadBalanced注解

3. LoadBalancer接口

import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;

import java.util.List;

public interface LoadBalancer {
    //收集服务器总共有多少台能够提供服务的机器，并放到list里面
    ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances);

}

4. 编写MyLB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);

    //坐标
    private final int getAndIncrement(){
        int current;
        int next;
        do {
            current = this.atomicInteger.get();
            next = current >= 2147483647 ? 0 : current + 1;
        }while (!this.atomicInteger.compareAndSet(current,next));  //第一个参数是期望值，第二个参数是修改值是
        System.out.println("*******第几次访问，次数next: "+next);
        return next;
    }

    @Override
    public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances) {  //得到机器的列表
        int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size(); //得到服务器的下标位置
        return serviceInstances.get(index);
    }
}

5. 修改OrderController类

import com.xiao.cloud.entities.CommonResult;
import com.xiao.cloud.entities.Payment;
import com.xiao.cloud.lb.LoadBalancer;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.cloud.client.discovery.DiscoveryClient;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

import javax.annotation.Resource;
import java.net.URI;
import java.util.List;

@RestController
@Slf4j
public class OrderController {

    // public static final String PAYMENT_URL = "http://localhost:8001";
    public static final String PAYMENT_URL = "http://CLOUD-PAYMENT-SERVICE";

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    @Resource
    private LoadBalancer loadBalancer;

    @Resource
    private DiscoveryClient discoveryClient;

    @GetMapping("/consumer/payment/create")
    public CommonResult<Payment>   create( Payment payment){
        return restTemplate.postForObject(PAYMENT_URL+"/payment/create",payment,CommonResult.class);  //写操作
    }

    @GetMapping("/consumer/payment/get/{id}")
    public CommonResult<Payment> getPayment(@PathVariable("id") Long id){
        return restTemplate.getForObject(PAYMENT_URL+"/payment/get/"+id,CommonResult.class);
    }

    @GetMapping("/consumer/payment/getForEntity/{id}")
    public CommonResult<Payment> getPayment2(@PathVariable("id") Long id){
        ResponseEntity<CommonResult> entity = restTemplate.getForEntity(PAYMENT_URL+"/payment/get/"+id,CommonResult.class);
        if (entity.getStatusCode().is2xxSuccessful()){
            //  log.info(entity.getStatusCode()+"\t"+entity.getHeaders());
            return entity.getBody();
        }else {
            return new CommonResult<>(444,"操作失败");
        }
    }

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/lb")
    public String getPaymentLB(){
        List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
        if (instances == null || instances.size() <= 0){
            return null;
        }
        ServiceInstance serviceInstance = loadBalancer.instances(instances);
        URI uri = serviceInstance.getUri();
        return restTemplate.getForObject(uri+"/payment/lb",String.class);
    }
}

6. 测试结果

• 最后是在8001和8002两个之间进行轮询访问。

• 控制台输出如下

7. 包结构示意图

关于如何分析SpringCloud中的Ribbon进行服务调用的问题就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。