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微服务负载均衡器Ribbon详解

微服务负载均衡器Ribbon详解

作者: 管彤Java架构师 | 来源:发表于2022-05-28 18:01 被阅读0次

    微服务负载均衡器Ribbon

    1.什么是Ribbon

    • 目前主流的负载方案分为以下两种: 集中式负载均衡,在消费者和服务提供方中间使用独立的代理方式进行负载,有硬件的(比如 F5),也有软件的(比如 Nginx)。
    • 客户端根据自己的请求情况做负载均衡,Ribbon 就属于客户端自己做负载均衡。

    SpringCloud Ribbon是基于Netflix Ribbon

    实现的一套客户端的负载均衡工具,Ribbon客户端组件提供一系列的完善的配置,如超 时,重试等。通过LoadBalancer获取到服务提供的所有机器实例,Ribbon会自动基于某种规则(轮询,随机)去调用这些服务。Ribbon也可以实现我们自己的负载均衡算法。

    1.1客户端的负载均衡

    例如spring cloud中的ribbon,客户端会有一个服务器地址列表,在发送请求前通过负载均衡算法选择一个服务器,然后进行访问,这是客户端负载均衡;即在客户端就进行负载均衡算法分配。

    image.png

    1.2服务端的负载均衡

    例如Nginx,通过Nginx进行负载均衡,先发送请求,然后通过负载均衡算法,在多个服务器之间选择一个进行访问;即在服务器端再进行负载均衡算法分配。

    image.png

    1.3常见负载均衡算法

    • 随机,通过随机选择服务进行执行,一般这种方式使用较少;
    • 轮训,负载均衡默认实现方式,请求来之后排队处理;
    • 加权轮训,通过对服务器性能的分型,给高配置,低负载的服务器分配更高的权重,均衡各个服务器的压力;
    • 地址Hash,通过客户端请求的地址的HASH值取模映射进行服务器调度。 ip --->hash
    • 最小链接数,即使请求均衡了,压力不一定会均衡,最小连接数法就是根据服务器的情况,比如请求积压数等参数,将请求分配到当前压力最小的服务器上。最小活跃数

    2.Nacos使用Ribbon

    nacos-discovery依赖了ribbon,可以不用再引入ribbon依赖

    image.png

    2)添加@LoadBalanced注解

    1@Configuration
    2public class RestConfig {
    3@Bean
    4@LoadBalanced
    5public RestTemplate restTemplate() {
    6return new RestTemplate();
    7 }
    8 }
    

    3)修改controller

    1@Autowired
    2private RestTemplate restTemplate;
    3
    4@RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}")
    5public R findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
    6// RestTemplate调用
    7//String url = "http://localhost:8020/order/findOrderByUserId/"+id;
    8//模拟ribbon实现
    9//String url = getUri("mall‐order")+"/order/findOrderByUserId/"+id;
    10// 添加@LoadBalanced
    11String url = "http://mall‐order/order/findOrderByUserId/"+id;
    12R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);
    13
    14 return result;
    15 }
    

    3 Ribbon负载均衡策略

    image.png

    IRule

    这是所有负载均衡策略的父接口,里边的核心方法就是choose方法,用来选择一个服务实例。

    AbstractLoadBalancerRule

    AbstractLoadBalancerRule是一个抽象类,里边主要定义了一个ILoadBalancer,这里定义它的目的主要是辅助负责均衡策略选取合适的服务端实例。

    RandomRule

    看名字就知道,这种负载均衡策略就是随机选择一个服务实例,看源码我们知道,在RandomRule的无参构造方法中初始化了一个Random对象,然后在它重写的choose方法又调用了choose(ILoadBalancer lb, Object key)这个重载的choose方法,在这个重载的choose方法中,每次利用random对象生成一个不大于服务实例总数的随机数,并将该数作为下标所以获取一个服务实例。

    RoundRobinRule

    RoundRobinRule这种负载均衡策略叫做线性轮询负载均衡策略。这个类的choose(ILoadBalancer lb, Object key)函数整体逻辑是这样的:开启一个计数器count,在while循环中遍历服务清单,获取清单之前先通过incrementAndGetModulo方法获取一个下标,这个下标是一个不断自增长的数先加1然后和服务清单总数取模之后获取到的(所以这个下标从来不会越界),拿着下标再去服务清单列表中取服务,每次循环计数器都会加1,如果连续10次都没有取到服务,则会报一个警告No available alive servers after 10 tries from load balancer: XXXX。

    RetryRule(在轮询的基础上进行重试)

    看名字就知道这种负载均衡策略带有重试功能。首先RetryRule中又定义了一个subRule,它的实现类是RoundRobinRule,然后在RetryRule的choose(ILoadBalancer lb, Object key)方法中,每次还是采用RoundRobinRule中的choose规则来选择一个服务实例,如果选到的实例正常就返回,如果选择的服务实例为null或者已经失效,则在失效时间deadline之前不断的进行重试(重试时获取服务的策略还是RoundRobinRule中定义的策略),如果超过了deadline还是没取到则会返回一个null。

    WeightedResponseTimeRule(权重 —nacos的NacosRule ,Nacos还扩展了一个自己的基于配置的权重扩展)

    WeightedResponseTimeRule是RoundRobinRule的一个子类,在WeightedResponseTimeRule中对RoundRobinRule的功能进行了扩展,WeightedResponseTimeRule中会根据每一个实例的运行情况来给计算出该实例的一个权重,然后在挑选实例的时候则根据权重进行挑选,这样能够实现更优的实例调用。WeightedResponseTimeRule中有一个名叫DynamicServerWeightTask的定时任务,默认情况下每隔30秒会计算一次各个服务实例的权重,权重的计算规则也很简单,如果一个服务的平均响应时间越短则权重越大,那么该服务实例被选中执行任务的概率也就越大。

    ClientConfigEnabledRoundRobinRule

    ClientConfigEnabledRoundRobinRule选择策略的实现很简单,内部定义了RoundRobinRule,choose方法还是采用了RoundRobinRule的choose方法,所以它的选择策略和RoundRobinRule的选择策略一致,不赘述。

    BestAvailableRule

    BestAvailableRule继承自ClientConfigEnabledRoundRobinRule,它在ClientConfigEnabledRoundRobinRule的基础上主要增加了根据loadBalancerStats中保存的服务实例的状态信息来过滤掉失效的服务实例的功能,然后顺便找出并发请求最小的服务实例来使用。然而loadBalancerStats有可能为null,如果loadBalancerStats为null,则BestAvailableRule将采用它的父类即ClientConfigEnabledRoundRobinRule的服务选取策略(线性轮询)。

    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。)

    ZoneAvoidanceRule是PredicateBasedRule的一个实现类,只不过这里多一个过滤条件,ZoneAvoidanceRule中的过滤条件是以ZoneAvoidancePredicate为主过滤条件和以AvailabilityPredicate为次过滤条件组成的一个叫做CompositePredicate的组合过滤条件,过滤成功之后,继续采用线性轮询(RoundRobinRule)的方式从过滤结果中选择一个出来。

    AvailabilityFilteringRule(先过滤掉故障实例,再选择并发较小的实例)

    过滤掉一直连接失败的被标记为circuit tripped的后端Server,并过滤掉那些高并发的后端Server或者使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑,其实就是检查status里记录的各个Server的运行状态。

    3.2.1修改默认负载均衡策略

    1.配置类:
    1@Configuration
    2public class RibbonConfig {
    3
    4 /**
    5* 全局配置
    6* 指定负载均衡策略
    7* @return
    8 */
    9@Bean
    10public IRule iRule() {
    11// 指定使用Nacos提供的负载均衡策略(优先调用同一集群的实例,基于随机权重)12return new NacosRule();
    13 }
    14 }
    

    注意:此处有坑。不能写在@SpringbootApplication注解的@CompentScan扫描得到的地方,否则自定义的配置类就会被所有的RibbonClients共享。 不建议这么使用,推荐yml方式。在此我向大家推荐一个架构学习交流圈。交流学习指导伪鑫:1253431195(里面有大量的面试题及答案)里面会分享一些资深架构师录制的视频录像:有Spring,MyBatis,Netty源码分析,高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理,JVM性能优化、分布式架构等这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源,目前受益良多

    image.png image.png

    利用@RibbonClient指定微服务及其负载均衡策略。

    1@SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class,
    2DruidDataSourceAutoConfigure.class})
    3//@RibbonClient(name = "mall‐order",configuration = RibbonConfig.class)
    4//配置多个 RibbonConfig不能被@SpringbootApplication的@CompentScan扫描到,否则就是全局配置的效果
    5@RibbonClients(value = {
    6// 在SpringBoot主程序扫描的包外定义配置类
    7@RibbonClient(name = "mall‐order",configuration = RibbonConfig.class),
    8@RibbonClient(name = "mall‐account",configuration = RibbonConfig.class)
    9 })
    10 public class MallUserRibbonDemoApplication {
    11
    12public static void main(String[] args) {
    13SpringApplication.run(MallUserRibbonDemoApplication.class, args);
    14 }
    15 }
    

    配置文件:调用指定微服务提供的服务时,使用对应的负载均衡算法修改application.yml

    1# 被调用的微服务名
    2mall‐order:
    3ribbon:
    4# 指定使用Nacos提供的负载均衡策略(优先调用同一集群的实例,基于随机&权重)5NFLoadBalancerRuleClassName: com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule
    

    3.2.2自定义负载均衡策略

    通过实现 IRule 接口可以自定义负载策略,主要的选择服务逻辑在 choose 方法中。

    1)实现基于Nacos权重的负载均衡策略

    1@Slf4j
    2public class NacosRandomWithWeightRule extends AbstractLoadBalancerRule {
    3
    4@Autowired
    5private NacosDiscoveryProperties nacosDiscoveryProperties;
    6
    7@Override
    8public Server choose(Object key) {
    9DynamicServerListLoadBalancer loadBalancer = (DynamicServerListLoadBalancer) getLoadBalancer();
    10String serviceName = loadBalancer.getName();
    11NamingService namingService = nacosDiscoveryProperties.namingServiceInstance();
    12try {
    13//nacos基于权重的算法
    14Instance instance = namingService.selectOneHealthyInstance(serviceName);15return new NacosServer(instance);
    16} catch (NacosException e) {
    17log.error("获取服务实例异常:{}", e.getMessage());
    18e.printStackTrace();
    19 }20 return null;
    21 }
    22@Override
    23public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
    24
    25 }
    26 }
    
    1. 配置自定义的策略

    2.1)配置文件:

    修改application.yml

    1# 被调用的微服务名
    2mall‐order:
    3ribbon:
    4# 自定义的负载均衡策略(基于随机&权重)
    5NFLoadBalancerRuleClassName: com.tuling.mall.ribbondemo.rule.NacosRandomWithWeightRule
    

    3.3饥饿加载

    在进行服务调用的时候,如果网络情况不好,第一次调用会超时。

    Ribbon默认懒加载,意味着只有在发起调用的时候才会创建客户端。

    image.png

    开启饥饿加载,解决第一次调用慢的问题

    1ribbon:
    2eager‐load:
    3# 开启ribbon饥饿加载
    4enabled: true
    5# 配置mall‐user使用ribbon饥饿加载,多个使用逗号分隔
    6clients: mall‐order
    

    源码对应属性配置类:RibbonEagerLoadProperties

    测试:

    image.png

    3. Ribbon内核原理

    3.1 Ribbon原理

    image.png

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