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
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。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。
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;@Configurationpublic class MySelfRule { @Bean public IRule getRandomRule(){ return new RandomRule(); // 新建随机访问负载规则 }}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 reachableServers = lb.getReachableServers(); // 获取所有的服务提供者 List 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 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;@Componentpublic 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 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@Slf4jpublic 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 create( Payment payment){ return restTemplate.postForObject(PAYMENT_URL+"/payment/create",payment,CommonResult.class); //写操作 } @GetMapping("/consumer/payment/get/{id}") public CommonResult getPayment(@PathVariable("id") Long id){ return restTemplate.getForObject(PAYMENT_URL+"/payment/get/"+id,CommonResult.class); } @GetMapping("/consumer/payment/getForEntity/{id}") public CommonResult getPayment2(@PathVariable("id") Long id){ ResponseEntity 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 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
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