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.

前言 上篇介绍了如何使用etcd实现服务发现,本篇将基于etcd的服务发现前提下,介绍如何实现gRPC客户端负载均衡. gRPC负载均衡 gRPC官方文档提供了关于gRPC负载均衡方案Load Balancing in gRPC,此方案是为gRPC设计的,下面我们对此进行分析. 1.对每次调用进行负载均衡 gRPC中的负载平衡是以每次调用为基础,而不是以每个连接为基础.换句话说,即使所有的请求都来自一个客户端,我们仍希望它们在所有的服务器上实现负载平衡. 2.负载均衡的方法 集中式(Proxy

在过去的几年中,随着微服务的增长,gRPC在这些较小的服务之间的相互通信中获得了很大的普及,在后台,gRPC使用http/2在同一连接和双工流中复用许多请求. 使用具有结构化数据的快速,轻便的二进制协议作为服务之间的通信介质确实很有吸引力,但是使用gRPC时需要考虑一些因素,最重要的是如何处理负载均衡. gRPC使用粘性连接 gRPC连接是粘性的.这意味着当从客户端到服务器建立连接时,相同的连接将被尽可能长时间地用于许多请求(多路复用).这样做是为了避免所有最初的时间和资源花费在TCP握手上.因

官方文档地址为:http://cloud.spring.io/spring-cloud-static/Dalston.SR2/#_spring_cloud_netflix 文中例子我做了一些测试在:http://git.oschina.net/dreamingodd/spring-cloud-preparation Client Side Load Balancer: Ribbon 客户端负载均衡:Ribbon Ribbon is a client side load balancer whic

Spring Cloud Ribbon 是一个基于 HTTP 和 TCP 的客户端负载均衡工具,基于 Netflix Ribbon 实现,通过Spring Cloud 的封装,可以让我们轻松的将面向服务的REST 模板请求自动转换为客户端负载均衡的服务调用.客户端负载均衡在系统架构中是一个非常重要的,并且是不得不去实施的内容,因为负载均衡是对系统的高可用.网络压力的缓解和处理能力扩容的重要手段,客户端负载均衡需要通过心跳去维护服务端清单的健康性,这个需要服务注册中心配合完成,在Spring Cl

简介 我们继续以之前博客的代码为基础,增加Ribbon组件来提供客户端负载均衡.负载均衡是实现高并发.高性能.可伸缩服务的重要组成部分,它可以把请求分散到一个集群中不同的服务器中,以减轻每个服务器的负担.客户端负载均衡是运行在客户端程序中的,如我们的web项目,然后通过获取集群的IP地址列表,随机选择一个server发送请求.相对于服务端负载均衡来说,它不需要消耗服务器的资源. 基础环境 JDK 1.8 Maven 3.3.9 IntelliJ 2018.1 Git 项目源码 Gitee码云 更

前面我们已经完成了注册中心和服务提供者两个基础组件.接着介绍使用Spring Cloud Ribbon在客户端负载均衡的调用服务. ribbon 是一个客户端负载均衡器,可以简单的理解成类似于 nginx的负载均衡模块的功能. 主流的LB方案可分成两类: 一种是集中式LB, 即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施(可以是硬件,如F5, 也可以是软件,如nginx), 由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方: 另一种是进程内LB,将LB逻辑集成到消费方,消费方从服务注册中心获

客户端负载均衡:Spring Cloud Ribbon 一.负载均衡概念 负载均衡在系统架构中是一个非常重要,并且是不得不去实施的内容.因为负载均衡对系统的高可用性. 网络压力的缓解和处理能力的扩容的重要手段之一.通常所说的负载均衡指的是服务端负载均衡,分为 硬件负载均衡和软件负载均衡,服务端负载均衡架构方式: 负载均衡都会维护一个下挂可用的服务端清单,并通过心跳检测来剔除故障的服务端节点. 客户端负载均衡与服务端负载均衡最大的不同点在于服务清单的位置,在客户端负载均衡 中,所有的客户端节点都维

前言 本案例将基于Spring cloud Ribbon和Eureka实现客户端负载均衡,其中Ribbon用于实现客户端负载均衡,Eureka主要是用于服务注册及发现: 传统的服务端负载均衡 常见的服务端负载均衡有基于nginx实现的,Nginx收到请求后,通过轮询,IP哈希等算法来决定转发该请求到哪个服务来处理,这种方式缺点还是比较多的: 客户端负载均衡 在微服务架构中,会有很多服务,每个服务有可能会有多个实例,为了治理这些服务,我们可以通过eureka.consoul. zookeeper来

Spring Cloud Eureka  1.Hello-Service服务端配置 pom.xml application.yml 启动两个service 2.Ribbon客户端配置 pom.xml application.yml Application.java Controller.java 3.启动服务并验证 服务架构图 1.Hello-Service服务端配置 在pom文件中添加Eureka客户端依赖,并配置Eureka注册中心的服务地址.也可以不配置,那就会使用默认的localhost

假如我们的multiple服务的访问量剧增,用一个服务已经无法承载, 我们可以把Hello World服务做成一个集群. 很简单,我们只需要复制Hello world服务,同时将原来的端口8762修改为8763.然后启动这两个Spring Boot应用, 就可以得到两个Hello World服务.这两个Hello world都注册到了eureka服务中心.这时候再访问http://localhost:8761, 可以看到两个multiple服务已经注册 1.  客户端的负载均衡 负载均衡可分为服

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,可以轻松的将面向服务的REST模块请求自动转换为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,不像服务注册中心.配置中心.API网关那样需要独立部署,但它几乎存在于每一个Spring Cloud 构建的微服务和基础设施中.因为微服务间的调用,API网关的请求转发等内容,实际上都是

一.负载均衡负载均衡(Load Balance): 建立在现有网络结构之上,它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽.增加吞吐量.加强网络数据处理能力.提高网络的灵活性和可用性.其意思就是分摊到多个操作单元上进行执行,例如Web服务器.FTP服务器.企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等,从而共同完成工作任务. 1.服务端负载均衡:客户端请求到负载均衡服务器,负载均衡服务器根据自身的算法将该请求转给某台真正提供业务的服务器,该服务器将响应数据给负载均衡服务器,负载均衡服务器最后

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RES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.因为微服务间的调用,API网关的请求转发等内容,实际上是通过Ribb

对于大型应用系统负载均衡(LB:Load Balancing)是首要被解决一个问题.在微服务之前LB方案主要是集中式负载均衡方案,在服务消费者和服务提供者之间又一个独立的LB,LB通常是专门的硬件,如F5,或者是基于软件的,如VS.HAproxy等.LB上有所有服务的地址映射表,当服务消费者调用某个目标服务时,它先向LB发起请求,由LB以某种策略(比如:Round-Robin)做负载均衡后将请求转发到目标服务. 而微服务的出现,则为LB的实现提供了另外一种思路:把LB的功能以库的方式集成到服务消

一.Ribboon配置 在Spring cloud Feign中客户端负载均衡是通过Spring cloud Ribbon实现的,所以我们可以直接通过配置Ribbon客户端的方式来自定义各个服务客户端调用的参数.那么我们怎么在Spring cloud Feign中配置Ribbon呢? 全局配置 全局配置方法简单,直接用ribbon.<key>=<value>的方式设置ribbon的默认参数.如下:#ribbon请求连接的超时时间ribbon.ConnectTimeout=250#请

Spring Cloud提供了Ribbon和Feign作为客户端的负载均衡. 前面使用了Ribbon做客户端负载均衡,使用Hystrix做容错保护,这两者被作为基础工具类框架被广泛地应用在各个微服务的实现中.SpringCloudFeign是将两者做了更高层次的封装以简化开发.它基于Netfix Feign实现,整合了SpringCloud Ribbon和SpringCloud Hystrix,除了提供这两者的强大功能外,还提供了一种声明是的Web服务客户端定义的方式.SpringCloud F

Load Balance负载均衡是用于解决一台机器(一个进程)无法解决所有请求而产生的一种算法. 像nginx可以使用负载均衡分配流量,ribbon为客户端提供负载均衡,dubbo服务调用里的负载均衡等等,很多地方都使用到了负载均衡. 使用负载均衡带来的好处很明显: 当集群里的1台或者多台服务器down的时候,剩余的没有down的服务器可以保证服务的继续使用 使用了更多的机器保证了机器的良性使用,不会由于某一高峰时刻导致系统cpu急剧上升 负载均衡有好几种实现策略,常见的有: 随机 (Rando

Netflix:['netfliːks] ribbon:英[ˈrɪbən]美[ˈrɪbən]n. 带; 绶带; (打印机的) 色带; 带状物;v. 把…撕成条带; 用缎带装饰; 形成带状;     LB方案分类 目前主流的LB方案可分成两类: 一种是集中式LB, 即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施(可以是硬件,如F5, 也可以是软件,如nginx), 由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方: 另一种是进程内LB,将LB逻辑集成到消费方,消费方从服务注册中心获知有哪些地址

对于大型应用系统负载均衡(LB:Load Balancing)是首要被解决一个问题.在微服务之前LB方案主要是集中式负载均衡方案,在服务消费者和服务提供者之间又一个独立的LB,LB通常是专门的硬件,如F5,或者是基于软件的,如VS.HAproxy等.LB上有所有服务的地址映射表,当服务消费者调用某个目标服务时,它先向LB发起请求,由LB以某种策略(比如:Round-Robin)做负载均衡后将请求转发到目标服务. 而微服务的出现,则为LB的实现提供了另外一种思路:把LB的功能以库的方式集成到服务消

使用Ribbon实现客户端的负载均衡 * 个人博客空间 : https://zggdczfr.cn/ * Ribbon Spring Cloud Netflix Ribbon 是一个客户端负载均衡的组件. Ribbon的特点 和Eureka完美整合 支持多种协议-HTTP,TCP,UDP 缓存/批处理 built in failure resiliency 具体请查看官方文档 : https://github.com/Netflix/ribbon/wiki 整合Ribbon实现客户端的负载均衡