负载均衡通器常有两种实现手段,一种是服务端负载均衡器,另一种是客户端负载均衡器,而我们今天的主角 Ribbon 就属于后者——客户端负载均衡器。

服务端负载均衡器的问题是,它提供了更强的流量控制权,但无法满足不同的消费者希望使用不同负载均衡策略的需求,而使用不同负载均衡策略的场景确实是存在的,所以客户端负载均衡就提供了这种灵活性。 然而客户端负载均衡也有其缺点,如果配置不当,可能会导致服务提供者出现热点,或者压根就拿不到任何服务的情况,所以我们本文就来了解一下这 7 种内置负载均衡策略的具体规则。

Ribbon 介绍

Ribbon 是 Spring Cloud 技术栈中非常重要的基础框架,它为 Spring Cloud 提供了负载均衡的能力,比如 Fegin 和 OpenFegin 都是基于 Ribbon 实现的,就连 Nacos 中的负载均衡也使用了 Ribbon 框架。

Ribbon 框架的强大之处在于,它不仅内置了 7 种负载均衡策略,同时还支持用户自定义负载均衡策略,所以其开放性和便利性也是它得以流行的主要原因。

服务端负载均衡器和客户端负载均衡器的区别如下图所示:



客户端负载均衡器的实现原理是通过注册中心,如 Nacos,将可用的服务列表拉取到本地(客户端),再通过客户端负载均衡器(设置的负载均衡策略)获取到某个服务器的具体 ip 和端口,然后再通过 Http 框架请求服务并得到结果,其执行流程如下图所示:

负载均衡设置

以 Nacos 中的 Ribbon 负载均衡设置为例,在配置文件 application.yml 中设置如下配置即可:

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务id
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule #设置负载均衡策略

因为 Nacos 中已经内置了 Ribbon,所以在实际项目开发中无需再添加 Ribbon 依赖了,这一点我们在 Nacos 的依赖树中就可以看到,如下图所示:



Ribbon 默认的负载均衡策略是轮询模式,我们配置 3 个服务提供者的执行结果如下图所示:



然后,我们再将 Ribbon 负载均衡策略设置为随机模式,配置内容如下:

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务id
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule #设置随机负载均衡

重启客户端,执行结果如下图所示:

7种负载均衡策略

1.轮询策略

轮询策略:RoundRobinRule,按照一定的顺序依次调用服务实例。比如一共有 3 个服务,第一次调用服务 1,第二次调用服务 2,第三次调用服务3,依次类推。

此策略的配置设置如下:

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务id
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule #设置负载均衡

2.权重策略

权重策略:WeightedResponseTimeRule,根据每个服务提供者的响应时间分配一个权重,响应时间越长,权重越小,被选中的可能性也就越低。

它的实现原理是,刚开始使用轮询策略并开启一个计时器,每一段时间收集一次所有服务提供者的平均响应时间,然后再给每个服务提供者附上一个权重,权重越高被选中的概率也越大。

此策略的配置设置如下:

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务id
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.WeightedResponseTimeRule

3.随机策略

随机策略:RandomRule,从服务提供者的列表中随机选择一个服务实例。

此策略的配置设置如下:

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务id
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule #设置负载均衡

4.最小连接数策略

最小连接数策略:BestAvailableRule,也叫最小并发数策略,它是遍历服务提供者列表,选取连接数最小的⼀个服务实例。如果有相同的最小连接数,那么会调用轮询策略进行选取。

此策略的配置设置如下:

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务id
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.BestAvailableRule #设置负载均衡

5.重试策略

重试策略:RetryRule,按照轮询策略来获取服务,如果获取的服务实例为 null 或已经失效,则在指定的时间之内不断地进行重试来获取服务,如果超过指定时间依然没获取到服务实例则返回 null。

此策略的配置设置如下:

ribbon:
ConnectTimeout: 2000 # 请求连接的超时时间
ReadTimeout: 5000 # 请求处理的超时时间
springcloud-nacos-provider: # nacos 中的服务 id
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule #设置负载均衡

6.可用性敏感策略

可用敏感性策略:AvailabilityFilteringRule,先过滤掉非健康的服务实例,然后再选择连接数较小的服务实例。

此策略的配置设置如下:

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务id
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.AvailabilityFilteringRule

7.区域敏感策略

区域敏感策略:ZoneAvoidanceRule,根据服务所在区域(zone)的性能和服务的可用性来选择服务实例,在没有区域的环境下,该策略和轮询策略类似。

此策略的配置设置如下:

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务id
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.ZoneAvoidanceRule

项目源码

https://gitee.com/mydb/spring-cloud-alibaba-example

总结

Ribbon 为客户端负载均衡器,相比于服务端负载均衡器的统一负载均衡策略来说,它提供了更多的灵活性。Ribbon 内置了 7 种负载均衡策略:轮询策略、权重策略、随机策略、最小连接数策略、重试策略、可用性敏感策略、区域性敏感策略,并且用户可以通过继承 RoundRibbonRule 来实现自定义负载均衡策略。

是非审之于己,毁誉听之于人,得失安之于数。

公众号:Java中文社群

Java面试合集:https://gitee.com/mydb/interview

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