前言 上篇文章介绍了如何实现gRPC负载均衡,但目前官方只提供了pick_first和round_robin两种负载均衡策略,轮询法round_robin不能满足因服务器配置不同而承担不同负载量,这篇文章将介绍如何实现自定义负载均衡策略--加权随机法. 加权随机法可以根据服务器的处理能力而分配不同的权重,从而实现处理能力高的服务器可承担更多的请求,处理能力低的服务器少承担请求. 自定义负载均衡策略 gRPC提供了V2PickerBuilder和V2Picker接口让我们实现自己的负载均衡策略.…
官方文档特别指出:自定义的负载均衡配置类不能放在 @componentScan 所扫描的当前包下及其子包下,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. 要求自定义的算法:依旧是轮询策略,但是每个服务器被调用5次后轮到下一个服务,即以前是每个服务被调用1次,现在是每个被调用5次. 1. 打开microservicecloud-consumer-dept-80工程,自定义算法类必须继承 AbstractLoadBalanceRule 类,启…
背景: 我需要在网关实现一种功能,某个用户的请求永远打在后台指定的服务,也就是根据ip地址进行负载均衡 原理: 在ribbon的配置类下: 那我们自己创建一个IRule的实现类,模仿ZoneAvoidanceRule,该类的继承体系: 所以我们只要继成AbstractLoadBalancerRule package com.yang.xiao.hui.filter; import com.netflix.client.config.IClientConfig; import com.netfli…
一.Ribbon中的负载均衡策略 1.Ribbon中支持的负载均衡策略 AvailabilityFilteringRule: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 RandomRule:随机选择一个server…
自定义负载均衡策略 官方文档指出:自定义的负载均衡配置类不能放在 @componentScan 所扫描的当前包下及其子包下,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: 要求自定义的算法:依旧是轮询策略,但是每个服务器被调用5次后轮到下一个服务,即以前是每个服务被调用1次,现在是每个被调用5次. 打开消费者工程: 1.自定义算法类必须继承 AbstractLoadBalanceRule 类 启动类在com.yufeng.springclo…
相信看了 每天学点SpringCloud(一):简单服务提供者消费者调用,每天学点SpringCloud(二):服务注册与发现Eureka这两篇的同学都了解到了我的套路,没错,本篇博客同样是为了解决上篇的问题的. 上篇我们使用Eureka默认的负载均衡解决了消费方调用服务方硬编码的问题,不过呢,因为是使用的默认负载均衡的策略,所以这次我们就搞一搞事情,来自定义一下它的策略. 搞这个策略呢有两种实现方式 通过代码自定义 通过代码的方式自定义负责均衡策略时需要注意的是,注意避免SpringBoot的…
ribbon有7种负载均衡策略可供选择: 策略类 命名 描述 RandomRule 随机策略 随机选择server RoundRobinRule 轮询策略 按照顺序选择server(ribbon默认策略) RetryRule 重试策略 在一个配置时间段内,当选择server不成功,则一直尝试选择一个可用的server BestAvailableRule 最低并发策略 逐个考察server,如果server断路器打开,则忽略,再选择其中并发链接最低的server AvailabilityFilte…
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自定义负载均衡策略有两种方式,一是JavaConfig,一是通过配置文件(yml或properties文件). 需求 假设我有包含A和B服务在内的多个微服务,它们均注册在一个Eureka上,信息如下: 我希望当访问服务A时候,2个服务(端口分别是8087和8081)每两次一换,比如访问两次8087,再访问两次8081,如此反复. 当访问服务B时,与A类似,不过是3次一换. 当访问其他服务时,采用随机规则,即RandomRule,而不是默认策略1 JavaConfig 使用这种方式,总…
笔记 4.高级篇幅之服务间调用之负载均衡策略调整实战     简介:实战调整默认负载均衡策略实战 自定义负载均衡策略:http://cloud.spring.io/spring-cloud-static/Finchley.RELEASE/single/spring-cloud.html#_customizing_the_ribbon_client_by_setting_properties 在配置文件yml里面,自定义负载均衡策略         #自定义负载均衡策略         produ…