这篇文章给大家介绍Ribbon中怎么使用 LoadBalancer 实现负载均衡，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
Ribbon 的负载均衡器是通过 LoadBalancerClient 来实现的，在应用启动的时候，LoadBalancerClient 默认会从 EurekaClient 获取服务列表，并将服务注册列表缓存在本地，当调用 LoadBalancerClient 的 choose() 方法的时候， 根据负载均衡策略 IRule 来选择一个可用的服务，从而实现负载均衡。
当然，LoadBalancerClient 也可以不从 EurekaClient 中获取服务列表，这是需要自己维护一个服务注册列表信息，具体操作如下：
ribbon: eureka: enabled: false stores: ribbon: listOfServers: baidu.com, google.com
主要流程：
1. 当应用启动的时候，ILoadBalancer 从 EurekaClient 获取服务列表
2. 然后每 10 秒 向 EurekaClient 发送一次心跳检测，如果注册列表发生了变化，则更新获取重新获取
3. LoadBalancerClient 调用 choose() 方法来选择服务的时候，会调用 ILoadBalancer 的 chooseServer() 来获取一个可以的服务，
4. 在 ILoadBalancer 进行获取服务的时候，会根据负载均衡策略 IRule 来进行选择
5. 返回可用的服务
下面就来看看每个类的实现原理
RibbonLoadBalancerClient 它是 Ribbon 负载均衡实现的一个重要的类，最终的负载均衡的请求处理都由它来执行，先来看下它的类图：
它实现了 LoadBalancerClient 接口，而 LoadBalancerClient 接口实现了 ServiceInstanceChooser 接口：
该接口用来从负载均衡器中获取一个可用的服务，只有一个方法：
public interface ServiceInstanceChooser {
/**
* @param serviceId：服务ID
* @return 可用的服务实例
*/
ServiceInstance choose(String serviceId);
}表示负载均衡的客户端，是一个接口，继承了 ServiceInstanceChooser 接口 ，共有三个方法：
public interface LoadBalancerClient extends ServiceInstanceChooser {
/**
* 执行请求
* @param serviceId ：用于查找 LoadBalancer的服务ID
* @param request：允许实现执行前后操作
*/
<T> T execute(String serviceId, LoadBalancerRequest<T> request) throws IOException;
/**
* 执行请求
* @param serviceId ：用于查找 LoadBalancer的服务ID
* @param serviceInstance ：执行请求的服务
* @param request：允许实现执行前后操作
*/
<T> T execute(String serviceId, ServiceInstance serviceInstance, LoadBalancerRequest<T> request) throws IOException;
/**
* 创建具有真实主机和端口的正确URI，有些系统使用带有逻辑服务名的URL作为主机，调用该方法将会使用 host:port 来替换逻辑服务名
* @param instance ：用于重建URI的服务实例
* @param original ：具有逻辑服务名的URL
* @return A reconstructed URI.
*/
URI reconstructURI(ServiceInstance instance, URI original);
}主要看下从 ServiceInstanceChooser，LoadBalancerClient 中实现的接口方法
public class RibbonLoadBalancerClient implements LoadBalancerClient {
// 工厂：主要用来创建客户端，创建负载均衡器，进行客户端配置等
// 对于每一个客户端名称都会创建一个Spring ApplicationContext，可以从中获取需要的bean
private SpringClientFactory clientFactory;
protected ILoadBalancer getLoadBalancer(String serviceId) {
return this.clientFactory.getLoadBalancer(serviceId);
}
..................
}
public class SpringClientFactory extends NamedContextFactory<RibbonClientSpecification> {
// 获取客户端
public <C extends IClient<?, ?>> C getClient(String name, Class<C> clientClass) {
return getInstance(name, clientClass);
}
// 获取负载均衡器
public ILoadBalancer getLoadBalancer(String name) {
return getInstance(name, ILoadBalancer.class);
}
//获取客户端配置
public IClientConfig getClientConfig(String name) {
return getInstance(name, IClientConfig.class);
}
// 获取 RibbonLoadBalancerContext
public RibbonLoadBalancerContext getLoadBalancerContext(String serviceId) {
return getInstance(serviceId, RibbonLoadBalancerContext.class);
}
// 获取对应的bean
public <T> T getInstance(String name, Class<T> type) {
AnnotationConfigApplicationContext context = getContext(name);
.....
return context.getBean(type);
.....
}
}该方法主要用来获取一个可用的服务实例
public ServiceInstance choose(String serviceId, Object hint) {
Server server = getServer(getLoadBalancer(serviceId), hint);
if (server == null) {
return null;
}
// RibbonServer 实现了 ServiceInstance
return new RibbonServer(serviceId, server, isSecure(server, serviceId),
serverIntrospector(serviceId).getMetadata(server));
}
// 根据服务ID获取负载均衡器，会调用 SpringClientFactory 的方法进行获取
protected ILoadBalancer getLoadBalancer(String serviceId) {
return this.clientFactory.getLoadBalancer(serviceId);
}
// 根据负载均衡器来获取可用的服务
protected Server getServer(ILoadBalancer loadBalancer, Object hint) {
if (loadBalancer == null) {
return null;
}
return loadBalancer.chooseServer(hint != null ? hint : "default");
}最后会调用 ILoadBalancer.chooseServer 来获取可用服务，后面再来说 ILoadBalancer 。
该方法执行请求
public <T> T execute(String serviceId, ServiceInstance serviceInstance,
LoadBalancerRequest<T> request) throws IOException {
Server server = null;
if (serviceInstance instanceof RibbonServer) {
server = ((RibbonServer) serviceInstance).getServer();
}
RibbonLoadBalancerContext context = this.clientFactory.getLoadBalancerContext(serviceId);
// 状态记录器，记录着服务的状态
RibbonStatsRecorder statsRecorder = new RibbonStatsRecorder(context, server);
...........
T returnVal = request.apply(serviceInstance);
statsRecorder.recordStats(returnVal);
return returnVal;
...........
}
// apply 方法调用如下，最终返回 ClientHttpResponse
public ListenableFuture<ClientHttpResponse> intercept(final HttpRequest request,
final byte[] body, final AsyncClientHttpRequestExecution execution)
throws IOException {
final URI originalUri = request.getURI();
String serviceName = originalUri.getHost();
return this.loadBalancer.execute(serviceName,
new LoadBalancerRequest<ListenableFuture<ClientHttpResponse>>() {
@Override
public ListenableFuture<ClientHttpResponse> apply(
final ServiceInstance instance) throws Exception {
HttpRequest serviceRequest = new ServiceRequestWrapper(request,
instance, AsyncLoadBalancerInterceptor.this.loadBalancer);
return execution.executeAsync(serviceRequest, body);
}
});
}以上就是负载均衡器流程图左边部分的原理，接下来看下右边的部分
通过上面的分析，负载均衡器获取一个可用的服务，最终会调用 ILoadBalancer 的 chooseServer 方法，下面就来看下 ILoadBalancer 的实现原理
首先来看下 ILoadBalancer 的整体类图：
在上面的类图中，主要的逻辑实在 BaseLoadBalancer 中实现，而 DynamicServerListLoadBalancer 主要提供动态获取服务列表的能力。
首先来看下 ILoadBalancer，它表示一个负载均衡器接口，
public interface ILoadBalancer {
// 添加服务
public void addServers(List<Server> newServers);
//获取服务
public Server chooseServer(Object key);
//标记某个服务下线
public void markServerDown(Server server);
//获取状态为UP的所有可用服务列表
public List<Server> getReachableServers();
//获取所有服务列表，包括可用的和不可用的
public List<Server> getAllServers();
}实现 ILoadBalancer 接口，提供一些默认实现
public abstract class AbstractLoadBalancer implements ILoadBalancer {
public enum ServerGroup{ALL, STATUS_UP, STATUS_NOT_UP}
public Server chooseServer() {
return chooseServer(null);
}
public abstract List<Server> getServerList(ServerGroup serverGroup);
// 获取状态
public abstract LoadBalancerStats getLoadBalancerStats();
}客户端配置
public interface IClientConfigAware {
public abstract void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig);
}负载均衡器的主要实现逻辑，在该类中，会根据负载均衡策略 IRule 来获取可用的服务，会通过 IPing 来检测服务的可用性，此外，该类中从 EurkaClient 获取到服务列表后，会在该类中保存下来，会维护所有的服务列表和可用的服务列表。
首先来看下它的一些属性，然后再来看每个对应的方法
public class BaseLoadBalancer extends AbstractLoadBalancer implements
PrimeConnections.PrimeConnectionListener, IClientConfigAware {
// 默认的负载均衡策略：轮询选择服务实例
private final static IRule DEFAULT_RULE = new RoundRobinRule();
protected IRule rule = DEFAULT_RULE;
// 默认 ping 的策略，会调用 IPing 来检测服务是否可用
private final static SerialPingStrategy DEFAULT_PING_STRATEGY = new SerialPingStrategy();
protected IPingStrategy pingStrategy = DEFAULT_PING_STRATEGY;
protected IPing ping = null;
// 所有服务列表
protected volatile List<Server> allServerList = Collections.synchronizedList(new ArrayList<Server>());
// 状态为 up 的服务列表
protected volatile List<Server> upServerList = Collections.synchronizedList(new ArrayList<Server>());
// 锁
protected ReadWriteLock allServerLock = new ReentrantReadWriteLock();
protected ReadWriteLock upServerLock = new ReentrantReadWriteLock();
// 定时任务，去 ping 服务是否可用
protected Timer lbTimer = null;
// ping 的时间间隔，10秒
protected int pingIntervalSeconds = 10;
// ping 的最大次数
protected int maxTotalPingTimeSeconds = 5;
// 负载均衡器的状态
protected LoadBalancerStats lbStats;
// 客户端配置
private IClientConfig config;
// 服务列表变化监听器
private List<ServerListChangeListener> changeListeners = new CopyOnWriteArrayList<ServerListChangeListener>();
// 服务状态变化监听器
private List<ServerStatusChangeListener> serverStatusListeners = new CopyOnWriteArrayList<ServerStatusChangeListener>();
// 构造方法，使用默认的配置来创建负载均衡器，还有其他重载的构造方法，可用根据需要来创建负载均衡器
public BaseLoadBalancer() {
this.name = DEFAULT_NAME;
this.ping = null;
setRule(DEFAULT_RULE);
setupPingTask();
lbStats = new LoadBalancerStats(DEFAULT_NAME);
}
.....................
}在上面的属性中，Ribbon 提供了一些默认的配置：
IClientConfig 表示客户端的配置，实现类为 DefaultClientConfigImpl，在该类中配置了默认的值，：
public class DefaultClientConfigImpl implements IClientConfig {
// ping 的默认策略 DummyPing
public static final String DEFAULT_NFLOADBALANCER_PING_CLASSNAME = "com.netflix.loadbalancer.DummyPing"; // DummyPing.class.getName();
public static final String DEFAULT_NFLOADBALANCER_RULE_CLASSNAME = "com.netflix.loadbalancer.AvailabilityFilteringRule";
public static final String DEFAULT_NFLOADBALANCER_CLASSNAME = "com.netflix.loadbalancer.ZoneAwareLoadBalancer";
public static final int DEFAULT_MAX_TOTAL_TIME_TO_PRIME_CONNECTIONS = 30000;
public static final int DEFAULT_MAX_RETRIES_PER_SERVER_PRIME_CONNECTION = 9;
.............................................
}IRule 表示 负载均衡策略，即如何去选择服务实例，默认为 RoundRobinRule，即通过轮询的方式选择服务。Ribbon 默认提供的有 7 种。
IPing 表示检测服务是否可用策略，Ribbon 也提供了很多策略，共有 5 种，默认为 DummyPing
关于 IRule 和 IPing 的策略，后面会专门进行研究。
在 BaseLoadBalancer 中，除了提供一个无参的构造方法（使用的是默认的配置）外，还提供了很多重载的构造方法，下面来看下根据客户端的配置来创建BaseLoadBalancer ：
// 根据客户端配置来创建 BaseLoadBalancer
public BaseLoadBalancer(IClientConfig config) {
initWithNiwsConfig(config);
}
@Override
public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
// 负载均衡策略
String ruleClassName = (String) clientConfig.getProperty(CommonClientConfigKey.NFLoadBalancerRuleClassName);
// ping 策略
String pingClassName = (String) clientConfig.getProperty(CommonClientConfigKey.NFLoadBalancerPingClassName);
IRule rule = (IRule) ClientFactory.instantiateInstanceWithClientConfig(ruleClassName, clientConfig);
IPing ping = (IPing) ClientFactory.instantiateInstanceWithClientConfig(pingClassName, clientConfig);
// 状态
LoadBalancerStats stats = createLoadBalancerStatsFromConfig(clientConfig);
// 初始化配置
initWithConfig(clientConfig, rule, ping, stats);
}
void initWithConfig(IClientConfig clientConfig, IRule rule, IPing ping, LoadBalancerStats stats) {
this.config = clientConfig;
String clientName = clientConfig.getClientName();
this.name = clientName;
// ping 的周期
int pingIntervalTime = Integer.parseInt(clientConfig.getProperty(CommonClientConfigKey.NFLoadBalancerPingInterval,Integer.parseInt("30")));
// 最大 ping 的次数
int maxTotalPingTime = Integer.parseInt(clientConfig.getProperty(CommonClientConfigKey.NFLoadBalancerMaxTotalPingTime,Integer.parseInt("2")));
setPingInterval(pingIntervalTime);
setMaxTotalPingTime(maxTotalPingTime);
setRule(rule);
setPing(ping);
setLoadBalancerStats(stats);
rule.setLoadBalancer(this);
if (ping instanceof AbstractLoadBalancerPing) {
((AbstractLoadBalancerPing) ping).setLoadBalancer(this);
}
.................
// 注册监控/可忽略
init();
}在上面的构造方法中，可用根据客户端配置的信息来创建一个BaseLoadBalancer，如客户端可以配置负载均衡策略，ping的策略，ping的时间间隔和最大次数等。
在 Ribbon 中，负载均衡器多久才去更新获取服务列表呢？在 BaseLoadBalancer 类中，有一个 setupPingTask 方法，在该方法内部，会创建 PingTask 定时任务去检测服务的可用性，而 PingTask 又会创建 Pinger 对象，在 Pinger 对象的 runPinger() 方法中，会根据ping策略即 pingerStrategy 的 pingServers(ping, allServer) 来获取服务的可用性，主要逻辑如下：
void setupPingTask() {
if (canSkipPing()) {
return;
}
// 如果已经有了定时任务，则取消
if (lbTimer != null) {
lbTimer.cancel();
}
// 第二个参数为true，表示它是一个deamon线程
lbTimer = new ShutdownEnabledTimer("NFLoadBalancer-PingTimer-" + name, true);
// 创建 PingTask, 它继承于 TimerTask，定时执行 run 方法
lbTimer.schedule(new PingTask(), 0, pingIntervalSeconds * 1000);
......
}
class PingTask extends TimerTask {
public void run() {
// 默认 pingStrategy = new SerialPingStrategy()
new Pinger(pingStrategy).runPinger();
}
}
public void runPinger() throws Exception {
// 如果正在ping，则返回
if (!pingInProgress.compareAndSet(false, true)) {
return; // Ping in progress - nothing to do
}
// 所有的服务，包括不可用的服务
Server[] allServers = null;
boolean[] results = null;
Lock allLock = null;
Lock upLock = null;
try {
allLock = allServerLock.readLock();
allLock.lock();
allServers = allServerList.toArray(new Server[allServerList.size()]);
allLock.unlock();
// 所有服务的数量
int numCandidates = allServers.length;
// 所有服务ping的结果
results = pingerStrategy.pingServers(ping, allServers);
// 状态可用的服务列表
final List<Server> newUpList = new ArrayList<Server>();
// 状态改变的服务列表
final List<Server> changedServers = new ArrayList<Server>();
for (int i = 0; i < numCandidates; i++) {
// 最新的状态
boolean isAlive = results[i];
Server svr = allServers[i];
// 老的状态
boolean oldIsAlive = svr.isAlive();
// 更新状态
svr.setAlive(isAlive);
// 如果状态改变了，则放到集合中，会进行重新拉取
if (oldIsAlive != isAlive) {
changedServers.add(svr);
}
// 状态可用的服务
if (isAlive) {
newUpList.add(svr);
}
}
upLock = upServerLock.writeLock();
upLock.lock();
upServerList = newUpList;
upLock.unlock();
// 变态改变监听器
notifyServerStatusChangeListener(changedServers);
} finally {
// ping 完成
pingInProgress.set(false);
}
}
// 检测服务的状态
@Override
public boolean[] pingServers(IPing ping, Server[] servers) {
int numCandidates = servers.length;
boolean[] results = new boolean[numCandidates];
for (int i = 0; i < numCandidates; i++) {
results[i] = false;
if (ping != null) {
results[i] = ping.isAlive(servers[i]);
}
}
return results;
}在上面的逻辑中，Ribbon 每10秒向 EurekaClient 发送 ping 来判断服务的可用性，如果服务的可用性发生了改变或服务的数量和之前的不一致，则会更新或重新拉取服务。有了这些服务之后，会根据负载均衡策略 IRule 来选择一个可用的服务。
在前文说到 Ribbon 客户端 RibbonLoadBalancerClient 选择服务的时候，最终会调用 ILoadBalancer.chooseServer 来选择服务，接下来就来看下这个方法：
public Server chooseServer(Object key) {
.......
//rule= new RoundRobinRule()
return rule.choose(key);
....
}关于 Ribbon 的负载均衡策略 IRule, Ribbon 提供了 7 种，后面再来分析，现在只需要知道通过 IRule 来选择服务就可以了。
在上面的分析中，Ribbon 会每10秒定时的去检测服务的可用性，如果服务状态发生了变化则重新获取，之后，再根据负载均衡策略 IRule 来选择一个可用的服务；但是，在初始化的时候，是从哪里获取服务列表呢？下面就来分析这个问题
BaseLoadBalancer 有个子类 DynamicServerListLoadBalancer，它具有使用动态源获取服务器列表的功能。即服务器列表在运行时可能会更改。此外，还可以通过条件来过滤掉不符合所需条件的服务。
public class DynamicServerListLoadBalancer<T extends Server> extends BaseLoadBalancer {
// 是否正在进行服务列表的更新
protected AtomicBoolean serverListUpdateInProgress = new AtomicBoolean(false);
// 服务列表
volatile ServerList<T> serverListImpl;
// 服务过滤器
volatile ServerListFilter<T> filter;
}在 DynamicServerListLoadBalancer 中，有个 restOfInit 方法，在初始化时进行调用，在该方法中，会从 Eureka 客户端中拉取所有的服务列表：
void restOfInit(IClientConfig clientConfig) {
.............
updateListOfServers();
........
}
public void updateListOfServers() {
List<T> servers = new ArrayList<T>();
if (serverListImpl != null) {
// 获取所有服务列表
servers = serverListImpl.getUpdatedListOfServers();
// 根据条件过滤服务
if (filter != null) {
servers = filter.getFilteredListOfServers(servers);
}
}
updateAllServerList(servers);
}
protected void updateAllServerList(List<T> ls) {
if (serverListUpdateInProgress.compareAndSet(false, true)) {
try {
for (T s : ls) {
s.setAlive(true); // 状态设置为可用
}
setServersList(ls);
super.forceQuickPing(); // 强制检测服务状态
} finally {
serverListUpdateInProgress.set(false);
}
}
}获取所有服务列表 servers = serverListImpl.getUpdatedListOfServers(); 最终会调用 DiscoveryEnabledNIWSServerList 的方法：
servers = serverListImpl.getUpdatedListOfServers();
public List<DiscoveryEnabledServer> getUpdatedListOfServers(){
return obtainServersViaDiscovery();
}
private List<DiscoveryEnabledServer> obtainServersViaDiscovery() {
List<DiscoveryEnabledServer> serverList = new ArrayList<DiscoveryEnabledServer>();
........
// 通过 eurekaClient 来获取注册的服务列表
EurekaClient eurekaClient = eurekaClientProvider.get();
if (vipAddresses!=null){
for (String vipAddress : vipAddresses.split(",")) {
List<InstanceInfo> listOfInstanceInfo = eurekaClient.getInstancesByVipAddress(vipAddress, isSecure, targetRegion);
for (InstanceInfo ii : listOfInstanceInfo) {
if (ii.getStatus().equals(InstanceStatus.UP)) {
.....
DiscoveryEnabledServer des = createServer(ii, isSecure, shouldUseIpAddr);
serverList.add(des);
}
}
......
}
}
return serverList;
}通过上面方法的分析，Ribbon 最终会通过 EurekaClient 来获取服务列表的，而 EurekaClient 的实现类是 DiscoveryClient，而在 Eureka 中，DiscoveryClient 类具有服务的注册，发现，续约，获取服务列表等功能。
此外，该类中还可以通过过滤器来获取不符合条件的服务。
以上就是 Ribbon 负载均衡器的一个实现原理。最后再来看下流程图，加深印象：
关于Ribbon中怎么使用 LoadBalancer 实现负载均衡就分享到这里了，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。
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