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_

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

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.

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

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

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

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

现在我们通过插件的方式添加新的一种策略. package com.zhuyang.config; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.context.annotation.Bean; import com.netflix.client.config.IClientConfig; import com.netflix.loadbalancer.IPing;

通常我们如果有一个服务,会部署到多台服务器上,这些微服务如果都暴露给客户,是非常难以管理的,我们系统需要有一个唯一的出口,API网关是一个服务,是系统的唯一出口.API网关封装了系统内部的微服务,为客户端提供一个定制的API.客户端只需要调用网关接口,就可以调用到实际的微服务,实际的服务对客户不可见,并且容易扩展服务. API网关可以结合ribbon完成负载均衡的功能,可以自动检查微服务的状况,及时剔除或者加入某个微服务到可用服务列表.此外网关可以完成权限检查.限流.统计等功能.下面我们将一一完

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

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

1整体框架的说明 在本案例的框架里,我们将配置一个Eureka服务器,搭建三个提供相同服务的Eureka服务提供者,同时在Eureka服务调用者里引入Ribbon组件,这样,当有多个url向服务调用者发起调用请求时,整个框架能按配置在IRule和IPing中的“负载均衡策略“和“判断服务器是否可用的策略”,把这些url请求合理地分摊到多台机器上. 在下图里,我们能看到本系统的结构图,在其中,三个服务提供者向Eureka服务器注册服务,而基于Ribbon的负载均衡器能有效地把请求分摊到不同的服务器

Ribbon简介: Spring Cloud Ribbon 是一个基于 HTTP 和 TCP 的客户端负载均衡工具,它基于 Netflix Ribbon 实现. 通过 Spring Cloud 的封装, 可以让我们轻松地将面向服务的 REST 模板请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用. Spring Cloud Ribbon 虽然只是一个工具类框架,它不像服务注册中心. 配置中心. API 网关那样需要独立部署, 但是它几乎存在于每一个Spring Cloud 构建的微服务和基础设施中. 因为

1.概述 在分布式系统中,负载均衡是一个非常重要的功能,在HBase中通过Region的数量来实现负载均衡,HBase中可以通过hbase.master.loadbalancer.class来实现自定义负载均衡算法.下面将为大家剖析HBase负载均衡的相关内容以及性能指标. 2.内容 在HBase系统中,负载均衡是一个周期性的操作,通过负载均衡来均匀分配Region到各个RegionServer上,通过hbase.balancer.period属性来控制负载均衡的时间间隔,默认是5分钟.触发负载

⒈Ribbon是什么? Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡工具. 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.我们在配置文件中列出负载均衡所有的机器,Ribbon会自动的帮助我们基于某种规则(如简单轮询.随机连接等等)去连接这些机器.Ribbon客户端组件提供了一列完善的配置项(如连接超时.重试等等),我们也能很容易的使用Ribbon实现自定义的负载均衡算

在使用RestTemplate来消费spring boot的Restful服务示例中,我们提到,调用spring boot服务的时候,需要将服务的URL写死或者是写在配置文件中,但这两种方式,无论哪一种,一旦ip地址发生了变化,都需要改动程序,并重新部署服务,使用Ribbon的时候,可以有效的避免这个问题. 前言: 软负载均衡的实现方式有两种,分别是服务端的负载均衡和客户端的负载均衡 服务端负载均衡:当浏览器向后台发出请求的时候,会首先向反向代理服务器发送请求,反向代理服务器会根据客户端部署的i