Spring Cloud alibaba之Ribbon

作者: 山巅自相见 | 来源:发表于2022-04-12 14:36 被阅读0次

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进行负载，有硬件（比如F5），也有软件（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

Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡工具，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Load Balancer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，客户端会有一个都武器地址列表，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；即在客户端进行负载均衡算法分配。

客户端的负载均衡

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；即在服务器端进行负载均衡算法分配。

服务端的负载均衡

1.3 常见负载均衡算法

随机，通过随机的选择服务进行执行，一般这种方式使用较少；
轮询，负载均衡默认实现方式，请求来之后排队处理

Niginx_轮询
加权轮询。通过服务器心梗的分型，给高配置低负载的服务器分配更高的权重，

Niginx_加权轮询
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值取模映射进服务器调度；

Niginx_ip hash
最小连接数，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。

Ribbon负载均衡策略

IRule

这是所有负载均衡策略的父接口， $\color{#FF0000}{里面的和新方法就是choose方法，用来选择一个服务实例。}$

AbstractLoadBalancerRule

AbstractLoadBalancerRule是一个抽象类，里面主要定义了一个ILoadBalancer，就是负载均衡器，它的目的主要是 $\color{#FF0000}{辅助负责均衡策略选取合适的服务端实例}$ 。

RandomRule
看名字就知道，这种负载均衡策略就是 $\color{#FF0000}{随机选择一个服务实例}$ ，看源码我们知道，在RandomRule的构造方法中初始化了一个Random对象，然后再它重写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，利用每次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 $\color{#FF0000}{轮询负载均衡策略}$ 。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（所以这个下表从来不会越界），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，如果连续十次都没有获取到服务，则会报一个警告No available alive servers after 10 tries from load balancer:XXX。
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 $\color{#FF0000}{重试}$ 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之前不断地进行重试（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还是没有取到则会返回一个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中会根据每一个实力的运行情况来给计算出实例的一个 $\color{#FF0000}{权重}$ ，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，默认其概况下每隔30秒会计算各个服务实例的权重，权重的计算规则也很简单， $\color{#FF0000}{如果一个服务的平均响应时间越短则权重越大，那么该服务实例被选中执行任务的概率也就越大}$
ClientConfigEnabledRoundRobinRule
ClientConfigEnabledRoundRobinRule钻则策略的实现很简单，内部定义了RoundRobinRule，choose方法还是采用了RoundRobinRule的choose方法，所以他的选择策略 $\color{#FF0000}{和RoundRobinRule的选择策略一致}$ ，不赘述。
BestAvailableRule
BestAvailableRule继承自ClientConfigEnabledRoundRobinRule，它在ClientConfigEnabledRoundRobinRule的基础上主要增加了根据loadBalancer
Stats中保存的服务实例的状态信息来 $\color{#FF0000}{过滤掉的服务实例的功能，然后顺便找出并发请求最小的服务实例来使用}$ 。然而loadBalancerStats有可能成为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（ $\color{#FF0000}{默认规则}$ ，复合判断server所造区域的性能和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，再考虑并发较小的实例）
过滤掉一直连接失败的标记为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。

修改默认负载均衡策略

随机策略

在启动类所在类的上一级目录下新建一个配置类，之所以建在这里是因为不能让包被扫描到，因为如果被扫描到，那么这个配置就成了公共的配置，谁都可以用。代码如下：

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 RibbonRandomRuleConfig {
    // 方法名一定要叫iRule
    @Bean
    public IRule iRule() {
        return new RandomRule();
    }
}

在启动类中加上@RibbonClients注解，在这个注解里配置上手动扫描。@RibbonClient中name属性是库存服务在配置文件配置的name

configuration属性指向的是刚才新建的配置类


import com.ribbon.RibbonRandomRuleConfig;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.web.client.RestTemplateBuilder;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClient;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClients;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@SpringBootApplication
@RibbonClients(value = {
        @RibbonClient(name = "stock-service", configuration = RibbonRandomRuleConfig.class)
})
public class OrderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderApplication.class, args);
    }

    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder restTemplateBuilder) {
        RestTemplate build = restTemplateBuilder.build();
        return build;
    }
}

然后有测试和工具的伙计们可以使用你们的测试工具，apipost或是jmeter都可以，
进行一次压测，压测配置可以参考下我这：

因为断言根据自己实际的来就行，我这接口有两种返回值

下单成功!扣减库存8003
下单成功!扣减库存8002

最后新建结果树，运行起两个库存服务和订单服务，开始执行

因为添加的断言中是以8003结尾的，所以不通过的HTTP请求中的响应体都是8002结尾的。可以看见在这请求的30次中红绿是不均衡的，也就是随机的请求两个库存服务。

权重轮询策略

刚才已经试了随机策略，现在再来试一下权重轮询策略。把启动类中的手动扫描注释掉，免得一会会有冲突。

@SpringBootApplication
/*@RibbonClients(value = {
        @RibbonClient(name = "stock-service", configuration = RibbonRandomRuleConfig.class)
})*/

这次是以配置文件的方式进行策略加载。application.yml中的格式：

stock-service:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule

其中stock-service跟上文说的库存服务配置的name一样。进入到nacos管理界面，编辑订单服务，把其中一个权重调高一点。

这里需要注意一下，把其中一个权重调到10，另外一个还是默认的1，这并不代表请求订单服务11次，其中10次调用库存服务都是8003，只有一次是8002。我们可以理解为概率，权重越高，被请求的概率也就越高。

重启订单服务，再次在测试工具中进行压测

在这30次请求中不通过仅有4次，也即是说只有4次调用了8002服务，权重轮询策略配置成功。这种以配置文件配置策略的方式上文的随机策略也可以，在这里我就不试了。

自定义负载均衡策略

我们也可以自己配置负载均衡策略，当然这就需要你对所有的策略都有所了解，如果想要配置一个可以实战用的策略，这可能就需要去了解一下源码了（个人看法）。
在刚才创建的配置包中新建一个配置类，当然这个配置类可以创建到启动类的同级包下。

import com.alibaba.nacos.client.naming.utils.ThreadLocalRandom;
import com.netflix.client.config.IClientConfig;
import com.netflix.loadbalancer.AbstractLoadBalancerRule;
import com.netflix.loadbalancer.ILoadBalancer;
import com.netflix.loadbalancer.Server;

import java.util.List;

/**
 * @author 赵毅梵
 * @create 2022-04-12
 */
public class CustomRule extends AbstractLoadBalancerRule {
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) {

    }

    public Server choose(Object o) {
        ILoadBalancer loadBalancer = this.getLoadBalancer();
        // 获取当前请求的服务实例
        List<Server> reachableServers = loadBalancer.getReachableServers();
        int i = ThreadLocalRandom.current().nextInt(reachableServers.size());
        Server server = reachableServers.get(i);
        return server;
    }
}

在application.yml中修该下配置，指向刚才新建的类

stock-service:
  ribbon:
    #NFLoadBalancerRuleClassName: com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.ribbon.CustomRule

重启下订单服务，再用测试工具进行压测

使用LoadBalancer替换Ribbon

什么是Spring Cloud LoadBalancer

Spring Cloud LoadBalancer是Spring Cloud官方自己提供的客户端负载均衡器，用来代替Ribbon。
Spring官方提供了两种负载均衡的客户端：
RestTemplate
RestTemplate是Spring提供的用于访问Rest服务的客户端，RestTemplate提供了多种便捷访问远程Http服务的方法，能够大大提高客户端的编写效率。默认情况下，RestTemplate默认依赖jdk的HTTP连接工具。
WebClient
WebClient是从Spring WebFlux 5.0版本开始提供一个非阻塞的基于响应式编程的进行Http请求的客户端工具。它的响应式编程的基于Reactor的。WebClient中提供过了标准Http请求方式对应的get、post、put和delete等方法，可以用来发起响应的请求。