SpringCloud微服务架构第三篇

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微服务开发专栏：https://www.javazhiyin.com/category/springcloud

Ribbon是什么?

Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端 负载均衡的工具。

简单的说，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，随机连接等）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。

Ribbon能干什么？

LB，即负载均衡(Load Balance)，在微服务或分布式集群中经常用的一种应用。 
负载均衡简单的说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。

常见的负载均衡有软件Nginx，LVS，硬件 F5等。

相应的在中间件，例如：dubbo和SpringCloud中均给我们提供了负载均衡，SpringCloud的负载均衡算法可以自定义。

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。

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到服务提供方的地址。

Ribbon的相关资料

https://github.com/Netflix/ribbon/wiki/Getting-Started

Ribbon初步的配置

1.修改microservicecloud-consumer-dept-80工程

1).修改pom文件,增加以下内容

<!-- Ribbon相关 -->

<dependency>

<groupId>org.springframework.cloud</groupId>

<artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.springframework.cloud</groupId>

<artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifactId>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.springframework.cloud</groupId>

<artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>

</dependency>

　　

2.修改application.yml 追加eureka的服务注册地址

2).修改application.yml资源文件，增加以下内容：

eureka:

 client:

   register-with-eureka: false

   service-url:

     defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/

　　

3.对ConfigBean类进行新注解@LoadBalanced 获得Rest时加入Ribbon的配置。

3).修改ConfigBean类，增加以下内容：

@Bean

@LoadBalanced //要求客户端通过Rest去访问微服务的时候自带负载均衡

public RestTemplate getRestTemplate(){

return new RestTemplate();

}

4.主启动类DeptConsumer80_App添加@EnableEurekaClient注解。

4).修改主启动类DeptConsumer80_App，增加以下内容：

@SpringBootApplication

@EnableEurekaClient  

public class DeptConsumer80_App {

public static void main(String[] args) {

SpringApplication.run(DeptConsumer80_App.class, args);

}

}

　　

5.修改DeptController_Consumer客户端访问类。

5).修改DeptController_Consumer，增加以下内容：

/private static final String REST_URL_PREFIX = "http://localhost:8001";

//从Eureka上面有一个叫MICROSERVICECLOUD-DEPT微服务名字，按名字访问的微服务

private static final String REST_URL_PREFIX = "http://MICROSERVICECLOUD-DEPT";

　　

6.测试：

1).先启动3个eureka集群，也就是microservicecloud-eureka-7001，microservicecloud-eureka-7002和microservicecloud-eureka-7003。

2).再启动microservicecloud-provider-dept-8001并注册进eureka。

3).再启动microservicecloud-consumer-dept-80。

输入到浏览器： http://localhost/consumer/dept/get/1 进行测试

输入到浏览器: http://localhost/consumer/dept/list 进行测试

输入到浏览器: http://localhost/consumer/dept/add?dname=大数据部 进行测试

查看我们的mysql数据库看是否添加了大数据部：

添加成功效果图：

总结：Ribbon和Eureka整合后Consumer可以直接调用服务而不用再关心地址和端口号。

Ribbon负载均衡

Ribbon负载均衡架构图：

Ribbon在工作时分成两步

• 第一步先选择 EurekaServer ,它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。

1.在总父工程下创建microservicecloud-provider-dept-8002的maven Module

1）.然后再参考microservicecloud-provider-dept-8001的pom文件，将pom文件里的配置复制一份到microservicecloud-provider-dept-8002 pom文件中

2.在总父工程下再创建microservicecloud-provider-dept-8003的maven Module

1）.然后再参考microservicecloud-provider-dept-8001的pom文件，将pom文件里的配置复制一份到microservicecloud-provider-dept-8003 pom文件中

3.将microservicecloud-provider-dept-8001的java源码复制两份分别给microservicecloud-provider-dept-8002和microservicecloud-provider-dept-8003，并且分别修改主启动类名字

修改成功后的效果图：

4.然后再将microservicecloud-provider-dept-8001工程下的resources资源文件夹里面的两个配置文件都复制到microservicecloud-provider-dept-8002和microservicecloud-provider-dept-8003

效果图如下：

然后我们修改microservicecloud-provider-dept-8002和microservicecloud-provider-dept-8003的application.yml文件里面的端口，都分别改为8002和8003端口。

5.新建两个数据库给microservicecloud-provider-dept-8002和microservicecloud-provider-dept-8003这两个工程连接和使用

备注：创建cloudDB02数据库，执行以下sql语句

DROP DATABASE IF EXISTS cloudDB02;

CREATE DATABASE cloudDB02 CHARACTER SET UTF8;

USE cloudDB02;

CREATE TABLE dept

(

deptno BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

dname VARCHAR(60),

db_source   VARCHAR(60)

);

INSERT INTO dept(dname,db_source) VALUES('开发部',DATABASE());

INSERT INTO dept(dname,db_source) VALUES('人事部',DATABASE());

INSERT INTO dept(dname,db_source) VALUES('财务部',DATABASE());

INSERT INTO dept(dname,db_source) VALUES('市场部',DATABASE());

INSERT INTO dept(dname,db_source) VALUES('运维部',DATABASE());

SELECT * FROM dept;

　　

再创建一个名为cloudDB03的数据库，执行以下sql语句。

DROP DATABASE IF EXISTS cloudDB03;

CREATE DATABASE cloudDB03 CHARACTER SET UTF8;

USE cloudDB03;

CREATE TABLE dept

(

deptno BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

dname VARCHAR(60),

db_source   VARCHAR(60)

);

INSERT INTO dept(dname,db_source) VALUES('开发部',DATABASE());

INSERT INTO dept(dname,db_source) VALUES('人事部',DATABASE());

INSERT INTO dept(dname,db_source) VALUES('财务部',DATABASE());

INSERT INTO dept(dname,db_source) VALUES('市场部',DATABASE());

INSERT INTO dept(dname,db_source) VALUES('运维部',DATABASE());

SELECT * FROM dept;

　　

然后再改microservicecloud-provider-dept-8002和microservicecloud-provider-dept-8003这两个工程的application.yml文件下的数据库源的url指定的数据库名字

• microservicecloud-provider-dept-8002工程连 cloudDB02，

• microservicecloud-provider-dept-8003工程连 cloudDB03。

好了，我们做了那么多配置和修改，现在要进入测试我们的负载均衡了！！！！

测试的步骤：

1.启动3个eureka集群配置（microservicecloud-eureka-7001系列）

2.启动3个Dept微服务并各自测试通过（microservicecloud-provider-dept-8001系列）

启动3个Dept微服务成功后先进行一次测试

1).先在浏览器输入第一个网址：http://localhost:8001/dept/list 进行测试

2).再从浏览器中输入第二个网址：http://localhost:8002/dept/list 进行测试

3).再从浏览器中输入第三个网址：http://localhost:8003/dept/list 进行测试

如果三个网址都成功出现JSON字符串，并且db_source的数据都不同，那么说明成功了！！！

3.启动microservicecloud-consumer-dept-80

启动成功以后，在浏览器输入：http://localhost/consumer/dept/list

就可以体现负载均衡的效果了。

启动成功后的负载均衡效果图： 这是第一次访问的结果，

我们在http://localhost/consumer/dept/list 这个页面上刷新一次该页面就会看到clouddb03会变成clouddb02再刷新一次就会变成clouddb01。依次这样，这种模式采用的是轮询算法，这里就不演示了。

备注：注意观察看到返回的数据库名字，各不相同，负载均衡实现

然后再打开http://eureka7001.com:7001/ 你就可以看到在一个微服务下面挂着三个实例

总结：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核心组件之IRule

根据特定算法中从服务列表中选取一个要访问的服务。

SpringCloud结合Ribbon，它默认出厂自带了7种算法。

第一种是：RoundRobinRule 轮询

第二种是：RandomRule 随机

第三种是：AvailabilityFilteringRule 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，

还有并发的连接数量超过阈值的服务，然后对剩余的服务列表按照轮询策略进行访问。

第四种是：WeightedResponseTimeRule 根据平均响应时间计算所有服务的权重，响应时间越快服务权重越大被选中的概率越高。刚启动时如果统计信息不足，则使用RoundRobinRule策略，等统计信息足够， 
会切换到WeightedResponseTimeRule。

第五种是：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，获取可用的服务。

第六种是：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。

第七种是：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。

那么目前，我们实现了第一种算法RoundRobinRule 轮询的方式。

那我们就来做第二种随机算法的实现吧。

在microservicecloud-consumer-dept-80工程ConfigBean类下做一个随机算法的方法

@Bean

public IRule myRule(){

//用重新选择的随机算法替代默认的轮询算法。

return new RandomRule();

}

　　

我们来测试一下：

1.启动3个eureka集群配置（microservicecloud-eureka-7001系列）。

2.启动3个Dept微服务并各自测试通过（microservicecloud-provider-dept-8001系列）。

3.启动microservicecloud-consumer-dept-80工程进行随机算法的测试。

请在浏览器输入：http://localhost/consumer/dept/list

随机的效果我不截图了，因为用了随机算法，随机的效果的体现你们就能体会的到。

那么其他的一些算法，我就不一一进行展示了。

Ribbon自定义算法

如果上面的7种算法，都不够出来业务逻辑，那么可以来自定义算法。

1.修改microservicecloud-consumer-dept-80的主启动类

1).在主启动类上添加一个注解@RibbonClient()

/*在启动该微服务的时候就能去加载我们的自定义Ribbon配置类，从而使配置生效。

并且官方文档明确给出了警告：

这个自定义配置类不能放在@ComponentScan所扫描的当前包下以及子包下，

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，也就是说

我们达不到特殊化定制的目的了。*/

//那么解决方案是重新在java包下再建一个包名，并把MySelfRule类放入该包内。

@RibbonClient(name="MICROSERVICECLOUD-DEPT",configuration=MySelfRule.class)

请看下面的效果图：

编写MySelfRule自定义配置类的：

@Configuration

public class MySelfRule{

@Bean

public IRule myRule()

 {

return new RandomRule();//Ribbon默认是轮询，我自定义为随机

}

}

　　

然后进行测试：

1.启动3个eureka集群配置（microservicecloud-eureka-7001系列）。

2.启动3个Dept微服务并各自测试通过（microservicecloud-provider-dept-8001系列）。

3.启动microservicecloud-consumer-dept-80工程进行随机算法的测试。

请在浏览器输入：http://localhost/consumer/dept/get/1

测试的效果我不截图了，因为用的是自定义随机算法，随机的效果的实现你们就能体会的到。

自定义规则深度解析

需求：依旧轮询策略，但是加上新需求，每个服务器要求被调用5次。也即以前是每台机器一次，现在是每台机器5次。

需求代码实现： 在MySelfRule类中的myRule方法里面添加以下内容：

@Configuration

public class MySelfRule {

@Bean

public IRule myRule()

   {

//return new RandomRule();//Ribbon默认是轮询，自定义为随机

return new RandomRule();

}

　　

然后在myrule包下创建一个RandomRule_hhf的类，并且添加以下内容：

解析源码：https://github.com/Netflix/ribbon/blob/master/ribbon-loadbalancer/src/main/java/com/netflix/loadbalancer/RandomRule.java

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;

import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;

//需求是5次，但是微服务只有8001，8002，8003三台机器

public class RandomRule_hhf extends AbstractLoadBalancerRule {

//总共被调用的次数，目前要求每台被调用5次

private int total = 0;

//当前提供服务的机器号

private int currentIndex = 0;

public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {

//ILoadBalancer哪一种负载均衡算法如果等于null的话就返回null，那么自然而然，它肯定会加载一种算法，所以它不会变成null。

if (lb == null) {

return null;

}

//现在还不知道是哪个算法来响应server

Server server = null;

//如果说server等于null，那么就看线程是否中断了，如果被中断的话就返回null

while (server == null) {

if (Thread.interrupted()) {

return null;

}

//upList的意思就是现在活着的可以对外提供的机器，然后.get()方法通过

//int index = rand.nextInt(serverCount); 那么就是随机到几就返回第几的值

List<Server> upList = lb.getReachableServers();

List<Server> allList = lb.getAllServers();

//如果serverCount目前有三台，那么就不等于0，那么就是flase。

int serverCount = allList.size();

if (serverCount == 0) {

/*

* No servers. End regardless of pass, because subsequent passes

* only get more restrictive.

*/

return null;

}

//这个的意思就是说如果serverCount有三台，那么index就得到了从下标0和1和2数组

// int index = rand.nextInt(serverCount);

// server = upList.get(index);

//当第一次total < 5的时候

//当第二次total < 5的时候

//当第五次total < 5的时候（那么第五次就不小于5），那么if(total < 5)这段里面的代码就不执行了

if(total < 5){

//那么第一次的server是0号机

//那么第二次的server也是0号机

server = upList.get(currentIndex);

//第一次的总的计数次数是加一个1

//第二次的总的计数次数是再加一个1

total++;

//当第五次total < 5的时候就走else

}else {

//那么total等于0

total = 0;

//而currentIndex就加一个1

currentIndex++;

//那么1大于等于upList.size()，目前假设有三台机器，那么1就不大于等于upList.size()

//那么现在就是给0号机给1号机进行服务了，以此类推。。

//但是如果currentIndex等于下标3的时候并且>= upList.size()，但我们按照数组下标来算的话只               //有0和1和2的下标，那么当currentIndex等于下标3的时候这样就是超过第三台了，那么                        //currentIndex就重新等于0。以此类推。。

if(currentIndex >= upList.size())

{

currentIndex = 0;

}

}

//如果这个server等于null，那么线程中断一会，下一轮继续

if (server == null) {

/*

* The only time this should happen is if the server list were

* somehow trimmed. This is a transient condition. Retry after

* yielding.

*/

Thread.yield();

continue;

}

//如果活着好好的，那么就返回server回去

if (server.isAlive()) {

return (server);

}

// Shouldn't actually happen.. but must be transient or a bug.

server = null;

Thread.yield();

}

//返回对应该响应服务是8001，还是8002还是8003

return server;

}

protected int chooseRandomInt(int serverCount) {

return ThreadLocalRandom.current().nextInt(serverCount);

}

@Override

public Server choose(Object key) {

return choose(getLoadBalancer(), key);

}

@Override

public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {

}

}

那么我们的自定义算法定义好了以后，我们再回到MySelfRule类中添加RandomRule_hhf类进行自定义算法的测试了

在MySelfRule类中添加RandomRule_hhf类：

@Configuration

public class MySelfRule {

@Bean

public IRule myRule()

{

//return new RandomRule();//Ribbon默认是轮询，自定义为随机

//return new RandomRule();

return new RandomRule_hhf();  //自定义每台机器5次

}

}

进入测试：

1.启动3个eureka集群配置（microservicecloud-eureka-7001系列）。

2.启动3个Dept微服务并各自测试通过（microservicecloud-provider-dept-8001系列）。

3.启动microservicecloud-consumer-dept-80工程进行自定义负载均衡算法的测试。

请在浏览器输入：http://localhost/consumer/dept/get/1

测试的效果我不截图了，只要在页面刷新5次即可看出效果！！