spring-cloud-starter-ribbon提供客户端的软件负载均衡算法
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了spring-cloud-starter-ribbon提供客户端的软件负载均衡算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Ribbon是什么?
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客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时,重试等。简单的说,就是在配置文件中列出Load Balancer(简称LB)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)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。
LB方案分类
目前主流的LB方案可分成两类:一种是集中式LB, 即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施(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;另一种是进程内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就属于后者,它只是一个类库,集成于消费方进程,消费方通过它来获取到服务提供方的地址。
三:Ribbon的主要组件与工作流程
Ribbon的核心组(均为接口类型)有以下几个:
ServerList
用于获取地址列表。它既可以是静态的(提供一组固定的地址),也可以是动态的(从注册中心中定期查询地址列表)。
ServerListFilter
仅当使用动态ServerList时使用,用于在原始的服务列表中使用一定策略过虑掉一部分地址。
IRule
选择一个最终的服务地址作为LB结果。选择策略有轮询、根据响应时间加权、断路器(当Hystrix可用时)等。
Ribbon在工作时首选会通过ServerList来获取所有可用的服务列表,然后通过ServerListFilter过虑掉一部分地址,最后在剩下的地址中通过IRule选择出一台服务器作为最终结果。
四:Ribbon提供的主要负载均衡策略介绍
1、简单轮询负载均衡(RoundRobin)
以轮询的方式依次将请求调度不同的服务器,即每次调度执行i = (i + 1) mod n,并选出第i台服务器。
2、随机负载均衡 (Random)
随机选择状态为UP的Server
3、加权响应时间负载均衡 (WeightedResponseTime)
根据相应时间分配一个Weight,相应时间越长,Weight越小,被选中的可能性越低。
4、区域感知轮询负载均衡(ZoneAvoidanceRule)
复合判断Server所在区域的性能和Server的可用性选择Server
Ribbon自带负载均衡策略比较
策略名 | 策略声明 | 策略描述 | 实现说明 |
BestAvailableRule | public class BestAvailableRule extends ClientConfigEnabledRoundRobinRule | 选择一个最小的并发请求的server | 逐个考察Server,如果Server被tripped了,则忽略,在选择其中ActiveRequestsCount最小的server |
AvailabilityFilteringRule | public class AvailabilityFilteringRule extends PredicateBasedRule | 过滤掉那些因为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的后端server(active connections 超过配置的阈值) | 使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑,其实就就是检查status里记录的各个server的运行状态 |
WeightedResponseTimeRule | public class WeightedResponseTimeRule extends RoundRobinRule | 根据相应时间分配一个weight,相应时间越长,weight越小,被选中的可能性越低。 | 一 个后台线程定期的从status里面读取评价响应时间,为每个server计算一个weight。Weight的计算也比较简单responsetime 减去每个server自己平均的responsetime是server的权重。当刚开始运行,没有形成statas时,使用roubine策略选择 server。 |
RetryRule | public class RetryRule extends AbstractLoadBalancerRule | 对选定的负载均衡策略机上重试机制。 | 在一个配置时间段内当选择server不成功,则一直尝试使用subRule的方式选择一个可用的server |
RoundRobinRule | public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule | roundRobin方式轮询选择server | 轮询index,选择index对应位置的server |
RandomRule | public class RandomRule extends AbstractLoadBalancerRule | 随机选择一个server | 在index上随机,选择index对应位置的server |
ZoneAvoidanceRule | public class ZoneAvoidanceRule extends PredicateBasedRule | 复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择server | 使 用ZoneAvoidancePredicate和AvailabilityPredicate来判断是否选择某个server,前一个判断判定一个 zone的运行性能是否可用,剔除不可用的zone(的所有server),AvailabilityPredicate用于过滤掉连接数过多的 Server。 |
五、使用
引入POM
<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifactId> </dependency>
基于RestTemplate
定义
package com.jsoft.testzookeeper.client.config; import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.web.client.RestTemplate; @Configuration public class Config { @Bean @LoadBalanced public RestTemplate restTemplate() { return new RestTemplate(); } }
说明:标注@LoadBalanced来开启负载均衡能力,默认为轮询方式。
使用
package com.jsoft.testzookeeper.client.service; import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service; import org.springframework.web.client.RestTemplate; @Service public class HelloService { @Autowired private RestTemplate restTemplate; @HystrixCommand(fallbackMethod = "sayHelloFallback") public String sayHello(String name) { return restTemplate.getForEntity("http://service-zookeeper/hello?name=" + name, String.class).getBody(); } private String sayHelloFallback(String name) { return "service error"; } }
更多的配置参考官方文档:https://github.com/Netflix/ribbon/wiki/Features,比如下面的规则配置(没实践过):
springboot-h2.ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName=com.netflix.loadbalancer.RandomRule // Ribbon的负载均衡策略
说明:springboot-h2为ClientName
基于Feign:
Feign客户端在集成时没什么配置项目,主要是基于配置文件来定义规则,例子参考示例代码,下面主要是配置文件配置。
除了上面的配置外,还可以有如下指定:
主要是基于ZooKeeper的依赖关系去实现,官方参考:http://cloud.spring.io/spring-cloud-zookeeper/multi/multi_spring-cloud-zookeeper-dependencies.html,样例配置如下:
spring.cloud.zookeeper.dependencies.service-zookeeper.required=true
spring.cloud.zookeeper.dependencies.service-zookeeper.path=/service-zookeeper
spring.cloud.zookeeper.dependencies.service-zookeeper.loadBalancerType=ROUND_ROBIN
说明:service-zookeeper是指定的别名,最终会去到/service-zookeeper,loadBalancerType是规则。
总结:
1、感觉基于ZK的负载均衡规则和Ribbon的原生规则两个分不开,主要看样子好像是颗粒度不同,全局已经分不同服务等设置。
2、以上结论待实践中。估计会有很多吭。
Maven示例:
https://github.com/easonjim/spring-cloud-demo/tree/master/ZooKeeper
参考:
http://www.ccblog.cn/96.htm(以上内部部分转自此篇文章)
http://www.cnblogs.com/wangjing666/p/6985047.html
http://blog.csdn.net/w_x_z_/article/details/71156009(负载均衡规则自定义)
http://blog.csdn.net/shunhua19881987/article/details/75466797
http://www.idouba.net/netflix-source-ribbon-rule/
http://blog.csdn.net/daybreak1209/article/details/53582366
http://blog.csdn.net/liuchuanhong1/article/details/54728406
以上是关于spring-cloud-starter-ribbon提供客户端的软件负载均衡算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章