背景 很久之前我给业务方写了一个 dubbo loadbalance 的扩展(为了叙述方便,这个 loadbalance 扩展就叫它 XLB 吧),这两天业务方反馈说 XLB 不生效了 我心想,不可能啊,都用了大半年了~ 排查 于是我登上不生效的 consumer 机器进行排查,还好我留了一手,当 XLB 加载时,会打印一行日志 看了下这个服务,并没有打印日志,说明 XLB 并没有加载成功 于是,我就去问对应的开发,有按照我的文档配置 loadbalance 吗?答复:完全按照文档配置 这下我就

本文介绍如何利用dubbo自定义负载实现简单灰度(用户纬度,部分用户访问一个服务,其余访问剩余服务). 其实在这之前,对dubbo了解的也不是很多,只是简单的使用过,跑了几个demo而已,但是得知接下来可能要用dubbo进行开发,还是赶紧补了一下相关的知识,看了看官网,另外买了一本书<深入理解Apache Dubbo实战>,看了一大半,感觉还是很不错的. 1.dubbo负载均衡介绍 因为官网介绍的很详细了,这里只简单的说一下.dubbo负载均衡包含如下四种: RandomLoadBalance

dubbo的负载均衡策略 RandomLoadBalance 随机调用负载均衡 默认方式该类实现了抽象的AbstractLoadBalance接口,重写了doSelect方法,看方法的细节就是首先遍历每个提供服务的机器,获取每个服务的权重,然后累加权重值,判断每个服务的提供者权重是否相同,如果每个调用者的权重不相同,并且每个权重大于0,那么就会根据权重的总值生成一个随机数,再用这个随机数,根据调用者的数量每次减去调用者的权重,直到计算出当前的服务提供者随机数小于0,就选择那个提供者!另外,如果每

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

1 dubbo的集群 将同一个服务部署到多个机器上,然后全部注册到注册中心.这样的多个机器就是一个dubbo集群了. 2 dubbo的负载均衡是怎么回事 由于多台机器上都有同一个服务,因此consumer从注册中心拉取某个服务时会发现有多个服务可以使用,因此就需要负载均衡了. 比如随机选择一个服务调用. 3

再用dubbo作为项目架构的时候,给consumer消费者用nginx提供了负载均衡策略和集群的实现, 但是想了下,consumer再多,但是提供者还是一个,最后还不都是落到了这一个provider上面? 举个列子: 一个饭店有1个后厨在做饭, 前台有100个点菜的服务员, 100个顾客来点餐,每个服务员都来告诉后厨做饭的,那么后厨... Dubbo实现负载均衡,一般是对服务的提供者来实现我们的集群管理,也就是负载均衡,然后服务的消费者在请求消费的时候,通过一定的算法进行寻址(权重),可以参考下

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

一.Ribbon是什么? Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端  负载均衡的工具(这里区别于nginx的负载均衡).简单来说,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中间服务连接在一起.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.再简单点说,就是在配置文件中列出Load Balancer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)

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.

Dubbo提供了四种负载均衡:RandomLoadBalance,RoundRobinLoadBalance,LeastActiveLoadBalance,ConsistentHashLoadBalance. 这里顺便说下Dubbo的负载均衡是针对单个客户端的,不是全局的. 以下代码基于2.7.2-SNAPSHOT版本. LoadBalance LoadBalance接口只提供了一个对外暴露的方法: <T> Invoker<T> select(List<Invoker<

如果只是想看ribbon的自定义负载均衡配置,请查看: https://www.cnblogs.com/yangxiaohui227/p/13186004.html 注意: 1.RestTemplate 所在jar为:org.springframework.web.client.RestTemplate 说明了其并不依赖springcloud 2. 所以2个springboot项目其实是可以调用的,而并不需要依赖springCloud,如图: product服务: order服务: 浏览器访问o

dubbo负载均衡的地址:http://dubbo.io/books/dubbo-user-book/demos/loadbalance.html 随机策略: public class RandomLoadBalance extends AbstractLoadBalance { public static final String NAME = "random"; private final Random random = new Random(); protected <T&

背景 Dubbo是一个分布式服务框架,能避免单点故障和支持服务的横向扩容.一个服务通常会部署多个实例.如何从多个服务 Provider 组成的集群中挑选出一个进行调用,就涉及到一个负载均衡的策略. 几个概念 在讨论负载均衡之前,我想先解释一下这3个概念. 负载均衡 集群容错 服务路由 这3个概念容易混淆.他们都描述了怎么从多个 Provider 中选择一个来进行调用.那他们到底有什么区别呢?下面我来举一个简单的例子,把这几个概念阐述清楚吧. 有一个Dubbo的用户服务,在北京部署了10个,在上海

在集群负载均衡时,Dubbo提供了多种均衡策略,缺省为random随机调用. Random LoadBalance 随机,按权重设置随机概率. 在一个截面上碰撞的概率高,但调用量越大分布越均匀,而且按概率使用权重后也比较均匀,有利于动态调整提供者权重. RoundRobin LoadBalance 轮循,按公约后的权重设置轮循比率. 存在慢的提供者累积请求的问题,比如:第二台机器很慢,但没挂,当请求调到第二台时就卡在那,久而久之,所有请求都卡在调到第二台上. LeastActive LoadBa

一.dubbo 负载均衡策略 random loadbalance 默认情况下,dubbo 是 random load balance 随机调用实现负载均衡,可以对 provider 不同实例设置不同的权重,会按照权重来负载均衡,权重越大分配流量越高,一般就用这个默认的就可以了. roundrobin loadbalance 这个的话默认就是均匀地将流量打到各个机器上去,但是如果各个机器的性能不一样,容易导致性能差的机器负载过高.所以此时需要调整权重,让性能差的机器承载权重小一些,流量少一些.

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

1.Ribbon默认使用RoundRobinRule策略轮询选择server 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 AvailabilityFil

1.并发控制 dubbo服务端和消费端都做了并发控制,分别在配置中有相应的对应配置: 服务端:executes服务提供者每服务每方法最大可并行执行请求数,控制并发数量:actives每服务消费者每服务每方法最大并发调用数,控制占用链接的请求数量:Provider处理请求时,统计方法维度的调用情况,如果并发数超过设置的最大值,则阻直接抛出异常.消费端:actives每服务消费者每服务每方法最大并发调用数:Consumer 调用时,统计服务和方法维度的调用情况,如果并发数超过设置的最大值,则阻塞当前

在微服务开发中,使用Spring Cloud Gateway做为服务的网关,网关后面启动N个业务服务.但是有这样一个需求,同一个用户的操作,有时候需要保证顺序性,如果使用默认负载均衡策略,同一个用户的请求可能会转发到不同的服务实例上面.所以需要实现一个负载均衡规则. 1,重写LoadBalancerClientFilter import static org.springframework.cloud.gateway.support.ServerWebExchangeUtils.GATEWAY_

消费者 去注册中心获取信息 然后缓存到本地 如果有生产者某个服务宕机了  会通过通知的方式告知 (订阅的方式) 微服务rpc远程调用框架中,服务的负载均衡都是采用本地负载均衡的,Spring Cloud  使用的ribbon(本地负载均衡) 如果使用Nginx,那么获取到服务信息后,请求要交给Nginx,再由Nginx进行转发实现负载均衡 本地负载均衡:本地服务从注册中心上获取服务信息列表(缓存在JVM),然后在本地使用rpc远程调用技术,比如Netty.Netty.本地负载均衡更容易实时刷新新

IRule 默认提供有7种方式,使用轮询方式 如何自定义 1:主启动类加@RibbonClient @RibbonClient(name="微服务名", configuration=MySelfRule.class) 也就是说MySelfRule.java不能和@SpringBootApplication注释的类在同一包下. MySelfRule.java package com.atguigu.myrule; import org.springframework.context.an