package com.water.step.service.user.nacos; import com.alibaba.nacos.api.exception.NacosException; import com.alibaba.nacos.api.naming.pojo.Instance; import com.netflix.client.config.IClientConfig; import com.netflix.loadbalancer.AbstractLoadBalancerR

在这里吐槽一句:网上很多文章真是神坑,你不看还好,看了只会问题越来越多,就连之前的问题都没有解决!!! 不多说了,Ribbon作为后端负载均衡器,比Nginx更注重的是请求分发而不是承担并发,可以直接感知后台动态变化来指定分发策略.它一共提供了7种负载均衡策略: 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

什么是Ribbon,ribbon有什么用,个人先总结一下(不正确请提出讨论):Ribbon是基于客户端的负载均衡器,为我们提供了多样的负载均衡的方案,比如轮询,最小的并发请求的server,随机server等:其默认的策略是ZoneAvoidanceRule,也就是复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择server,使用ZoneAvoidancePredicate和AvailabilityPredicate来判断是否选择某个server,前一个判断判定一个zone的运行性能

Ribbon负载均衡策略 配置 对调用的某个服务启用某种负载策略 1)通过配置文件配置 hello: ribbon: NFLoadBalancerRuleClassName:com.netflix.loadbalancer.RandomRule 1 2 3 2)通过java注解配置 @Configuration public class RibbonConfiguration{ @Bean public IRule ribbonRule(){ //随机负载 return new RandomRu

Ribbon负载均衡策略 配置 对调用的某个服务启用某种负载策略 1)通过配置文件配置 hello: ribbon: NFLoadBalancerRuleClassName:com.netflix.loadbalancer.RandomRule 1 2 3 2)通过java注解配置 @Configuration public class RibbonConfiguration{ @Bean public IRule ribbonRule(){ //随机负载 return new RandomRu

本文介绍了Nginx的负载均衡策略,一致性hash分配原理,及常用的故障节点的摘除与恢复配置. 文章来源:宜信技术学院 & 宜信支付结算团队技术分享第一期-宜信支付结算八方数据团队高级技术经理 周恒<Nginx的细枝末节> 分享者:宜信支付结算八方数据团队高级技术经理 周恒 原文首发于支付结算技术团队公号:野指针 前篇Nginx专题(1):Nginx之反向代理及配置详细介绍了Nginx功能之一——反向代理.本篇文章将重点介绍Nginx功能之二——负载均衡. 为了增加对负载均衡的好感,我

文章目录 Dubbo服务启动依赖检查 Dubbo负载均衡策略 Dubbo线程模型(结合Linux线程数限制配置的实战分享) 实战经验分享( ** 属用性能调优**): Dubbo服务启动依赖检查 Dubbo 官方文档: 用户指南 >> 示例 >> 启动时检查 举个

Nginx配置集群 负载均衡策略 一.安装环境 1.安装JDK8的环境,配置JDK8的环境变量 2.上传jar包demo-1.jar 和 demo-2.jar demo-1.jar 监听8080端口; demo-2.jar 监听8081端口; 接口说明: 其中;两个Springboot应用都有如下两个接口 接口一 GET请求,返回json数据,控制输出日志 http://127.0.0.1:端口/api/v1/pub/info/check 接口二 返回HTML页面,两个jar返回的HTML内容不

1.Nginx常见的负载均衡策略 ip_hash (固定分发) 简介:根据请求按访问ip的hash结果分配,这样每个用户就可以固定访问一个后端服务器 场景:服务器业务分区.业务缓存.Session需要单点的情况 upstream lbs { ip_hash; server 192.168.159.133:8080; server 192.168.159.133:8081; }   //TODO 

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

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. 可以自行扩展负载均衡策略,参见:负载均衡扩展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. 权重加倍 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

在前两篇<撸一撸Spring Cloud Ribbon的原理>,<撸一撸Spring Cloud Ribbon的原理-负载均衡器>中,整理了Ribbon如何通过负载均衡拦截器植入RestTemplate,以及调用负载均衡器获取服务列表,如何过滤,如何更新等的处理过程. 因为,负载均衡器最终是调用负载均衡策略的choose方法来选择一个服务,所以这一篇,整理Ribbon的负载均衡策略. 策略类 RandomRule RoundRobinRule RetryRule WeightedR

[前言] Ocelot是一个用.NET Core实现并且开源的API网关,它功能强大,包括了:路由.请求聚合.服务发现.认证.鉴权.限流熔断.并内置了负载均衡器与Service Fabric.Butterfly Tracing集成.这些功能只都只需要通过一个统一的Ocelot.Json配置文件简单的配置即可完成. 简单的来说Ocelot是一堆的asp.net core middleware组成的一个管道. 当它拿到请求之后会用一个request builder来构造一个HttpRequestMe

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

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 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. leastactive load

Dubbo的集群容错策略 正常情况下,当我们进行系统设计时候,不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走,还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走.当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候,Dubbo提供了多种容错方案,缺省模式为failover,也就是失败重试. Dubbo提供的集群容错模式 下面看下Dubbo提供的集群容错模式: Failover Cluster:失败重试 当服务消费方调用服务提供者失败后自动切换到其他服务提供者服务器进行重试.这通常用于读操作或者具有幂等的写操作,需要注意的是重试会带

最近在学习数据库的读写分离和主从复制,采用的是一主多从策略,采用轮询的方式,读取从数据库的内容.但是,假如某一台从数据库宕机了,而客户端不知道,每次轮选到此从数据库,不都要报错?到网上查阅了资料,找到一篇不错的博文,不仅讲了解决方案,也详细的讲述了数据库的分区,分表,集群和负载均衡策略,博文原址http://www.cnblogs.com/zhongxinWang/p/4262650.html 第1章 引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的互

上一篇文章单独介绍了Ribbon框架的使用,及其如何实现客户端对服务访问的负载均衡,但只是单独从Ribbon框架实现,没有涉及spring cloud.本文着力介绍Ribbon的负载均衡机制,下一篇文章再在spring中继承Ribbon. Ribbon负载均衡器 上一篇文章我们已经实现了一个客户端负载均衡请求web服务的示例. 当时,我们留了一个伏笔,其中的负载均衡的规则策略可以定制,那么本文着重研究策略定制这部分内容,其他的ribbon客户端的构建和请求方法请参见上一篇文章. ribbon的负

一.关于Nginx的负载均衡 在服务器集群中,Nginx起到一个代理服务器的角色(即反向代理),为了避免单独一个服务器压力过大,将来自用户的请求转发给不同的服务器.详情请查看我的另一篇博客. 二.Nginx负载均衡策略 负载均衡用于从“upstream”模块定义的后端服务器列表中选取一台服务器接受用户的请求.一个最基本的upstream模块是这样的,模块内的server是服务器列表: #动态服务器组 upstream dynamic_zuoyu { server localhost:; #tom

Spring Cloud的负载均衡策略可以通过配置Ribbon搞定,也就是注入实现com.netflix.loadbalancer.IRule的类,当前包含的策略包括 1.RandomRule 随机策略 在while循环内,如果服务地址不为空会不停的循环直到随机出一个可用的服务. @SuppressWarnings({"RCN_REDUNDANT_NULLCHECK_OF_NULL_VALUE"}) public Server choose(ILoadBalancer lb, Obje

Ribbon负载均衡策略定义 IRule其实就只做了一件事情Server choose(Object key),可以看到这个功能是在LB中定义(要求)的,LB把这个功能委托给IRule来实现.不同的IRule可以向LB提供不同的负载均衡算法. public interface IRule{ public Serverchoose(Object key); public void setLoadBalancer(ILoadBalancerlb); public ILoadBalancergetLo