ribbon是什么？

spring cloud ribbon是基于NetflixRibbon实现的一套客户端负载均衡的工具
简单地说，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，将Netflix的中间层服务连接在一起。Ribbon的客户端组件提供一系列完整的配置项，如：连接超时、重试等等。简单地说，就是在配置文件中列出LoadBalancer（简称LB：负载均衡）后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则（如简单轮询，随即连接等等）去连接这些机器。我们也很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法！

ribbon能干嘛？

LB，即负载均衡，在微服务或分布式集群中经常用的一种应用。
负载均衡简单地说就是将用户的请求平摊的分配到多个服务器上，从而达到系统的HA（高可用）。
常见的负载均衡软件有Nginx、Lvs等等
dubbo、SpringCloud中均给我们提供了负载均衡，Spring Cloud的负载均衡算法可以自定义
负载均衡简单分类：
- 集中式LB
- - 即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施，如Nginx：反向代理服务器，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！
- 进程式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出一个合适的服务器
- - Ribbon就属于进程内LB，他只是一个类库，集成与消费方进程，消费方通过它来获取到服务提供方的地址！
    衔接上文

使用Ribbon实现负载均衡

继续创建两个数据库：db02、db03，并创建表和填入数据。创建两个提供者服务：8002、8003。服务里的配置或其他代码和8001配置一样。
开启服务后，访问其中一个发现

图片.png

多了两个服务，三个服务全部都在上面展示。
启动消费者服务并访问

刷新一下

每刷新一下就换一个提供者，这就展示了负载均衡的简单轮询

自定义负载均衡算法

Ribbon核心组件IRule，会根据特定的算法中从服务列表中选取一个要访问的服务，SpringBoot自带七种算法：

RoundRobinRule
轮询，依次执行（默认）
RandomRule
1.1 随机执行
在消费者的配置类中加入新的Bean覆盖默认轮询

@Configuration // spring applicationContext.xml
public class ConfigBean {
  // 配置负载均衡实现RestTemplate
  @Bean
  @LoadBalanced // Ribbon
  public RestTemplate getRestTemplate() {
    return new RestTemplate();
  }

  /* IRule
  * RoundRobinRule 轮询
  * RandomRule 随机
  * AvailabilityFilteringRule 会先过滤掉跳闸、访问故障的服务，对剩下的服务进行轮询
  * RetryRule 会先按照轮询获取服务，如果服务获取失败，则会在指定的时间内进行重试*/
  @Bean
  public IRule myIRule() {
    return new RandomRule();
  }
}

1.2 测试：
依次启动：Eureka注册中心（7001、7001、7001）-三个或以上提供者服务（8001、8002、8003）-消费者服务（80）
访问:http://localhost/consumer/dept/list
每次刷新都是随机的提供者提供的数据

AvailabilityFilteringRule
3.1 会先过滤掉多次访问故障而处于断路器跳闸状态的服务
3.2 和过滤并发的连接数量超过阈值的服务，然后对剩余的服务列表安装轮询策略进行访问
WeightedResponseTimeRule
4.1 根据平均响应时间计算所有的服务权重，响应时间越快服务权重越大，容易被选中的概率就越高
4.2 刚启动时，如果统计信息不中，则使用RoundRobinRule（轮询）策略，等统计的信息足够了会自动切换到WeightedResponseTimeRule
RetryRule
5.1 先按照RoundRobinRule（轮询）的策略获取服务，如果获取的服务失败，则在指定的时间会进行重试，进行获取可用的服务
5.2 如多次获取某个服务失败，这不会再再次获取该服务（如：高德地图上某条道路堵车，司机不会走那条道路）
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
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