【Ribbon负载均衡调用】—— 每天一点小知识

不管现实多么惨不忍睹,都要持之以恒地相信,这只是黎明前短暂的黑暗而已。不要惶恐眼前的难关迈不过去,不要担心此刻的付出没有回报,别再花时间等待天降好运。真诚做人,努力做事!你想要的,岁月都会给你。【Ribbon负载均衡调用】—— 每天一点小知识,希望对大家有帮助,欢迎收藏,转发!站点地址:www.bmabk.com,来源:原文

在这里插入图片描述

                                                                              💧

R

i

b

b

o

n

负载均衡调用

\color{#FF1493}{Ribbon负载均衡调用}

Ribbon负载均衡调用💧          


🌷 仰望天空,妳我亦是行人.✨
🦄 个人主页——微风撞见云的博客🎐
🐳 《数据结构与算法》专栏的文章图文并茂🦕生动形象🦖简单易学!欢迎大家来踩踩~🌺
💧 《Java学习笔记》专栏的文章是本人在Java学习中总结的一些知识点~ 💐
🥣 《每天一点小知识》专栏的文章可以丰富你的知识库,滴水成河~ 🌊
🪁 希望本文能够给读者带来一定的帮助~🌸文章粗浅,敬请批评指正!🐥



🐳Ribbon负载均衡调用

在现代分布式系统中,负载均衡是非常重要的组件,它可以确保服务的高可用性和性能优化。Ribbon是Netflix开源的负载均衡器,它在Spring Cloud中被广泛应用,为微服务架构中的服务消费者提供了负载均衡的功能。本博客将介绍Ribbon的概述、使用RestTemplate进行Ribbon负载均衡演示、Ribbon核心组件IRule的讲解和使用,以及Ribbon负载均衡算法,带领读者逐步完成内容,并通过代码示例来加深理解。

在这里插入图片描述


1. Ribbon概述

💧Ribbon是Netflix开源的负载均衡器,它是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡器,可用于在多个服务提供者之间进行负载均衡。Ribbon的主要目标是提供客户端的负载均衡和容错能力,通过在服务消费者端实现负载均衡,可以有效地将请求分发到不同的服务实例上,从而提高系统的可用性和性能。

💧Ribbon在Spring Cloud中被广泛应用,结合其他组件如Eureka等,可以为微服务架构中的服务消费者提供高效可靠的负载均衡支持。下面,我们将通过一个简单的示例来演示如何使用RestTemplate实现Ribbon负载均衡。

2. Ribbon负载均衡演示(使用RestTemplate)

💧首先,我们需要创建一个Spring Boot项目,并添加相关依赖:

<!-- pom.xml -->
<dependencies>
    <!-- 其他依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

💧假设我们有一个提供”Hello World”服务的服务提供者,它有多个实例运行,并注册到Eureka服务器上。现在,我们将创建一个服务消费者,并使用Ribbon来调用这个服务的多个实例。

💧application.properties中配置Eureka服务器和Ribbon的相关信息:

# application.properties
eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:8761/eureka

💧接下来,我们创建一个服务消费者,并在其中使用RestTemplate进行Ribbon负载均衡调用:

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@Configuration
public class RibbonConfig {

    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

@RestController
public class HelloController {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @GetMapping("/hello")
    public String sayHello() {
        // 使用服务名替代具体的URL,RestTemplate会自动处理负载均衡
        ResponseEntity<String> response = restTemplate.getForEntity("http://hello-service/hello", String.class);
        return response.getBody();
    }
}

💧在上面的代码中,我们通过@LoadBalanced注解创建了一个具有负载均衡能力的RestTemplate。在调用服务提供者时,我们使用服务名(“hello-service”)来代替具体的URL,Ribbon会自动帮助我们选择一个可用的实例进行调用。这样,我们就完成了Ribbon负载均衡的演示。

3. Ribbon核心组件IRule讲解和使用

💧在Ribbon中,IRule是负载均衡的核心组件,它定义了负载均衡的策略。Ribbon提供了多种内置的IRule实现,同时也支持自定义实现。

💧Ribbon内置的一些常用IRule实现包括:

  • RoundRobinRule:轮询策略,默认的负载均衡策略,按顺序依次选择服务实例。
  • RandomRule:随机策略,随机选择一个可用的服务实例。
  • WeightedResponseTimeRule:根据实例的响应时间来分配权重,响应时间越短的实例被选中的概率越大。

💧我们可以通过配置修改IRule的默认实现。在application.properties中添加以下配置:

# application.properties
ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName=com.netflix.loadbalancer.RandomRule

💧上述配置将使用RandomRule替代默认的轮询策略。

💧除了使用内置的IRule实现,我们还可以自定义IRule,以满足特定的负载均衡需求。自定义IRule需要实现com.netflix.loadbalancer.IRule接口,并使用@Configuration注解将其声明为配置类。

4. Ribbon负载均衡算法

💧Ribbon在负载均衡时采用了多种算法来选择服务实例。前面提到了一些常用的内置IRule实现,它们对应了不同的负载均衡算法。以下是一些常见的负载均衡算法:

  • 轮询(Round Robin):依次按顺序选择服务实例,逐个进行调度,循环往复。
  • 随机(Random):随机选择一个可用的服务实例。
  • 加权轮询(Weighted Round Robin):根据权重来进行轮询选择,权重越高的实例被选中的概率越大。
  • 加权随机(Weighted Random):根据权重来进行随机选择,权重越高的实例被选中的概率越大。
  • 最少连接数(Least Connections):选择当前连接数最少的实例,以达到请求分发的负载均衡效果,适用于处理连接耗时较长的场景。
  • 响应时间加权(Weighted Response Time):根据实例的响应时间来分配权重,响应时间越短的实例被选中的概率越大,适用于处理响应速度较快的服务。

💧选择合适的负载均衡算法取决于实际业务场景和系统需求。Ribbon提供了多种内置算法,同时也支持自定义算法来满足特定的负载均衡需求。

💧为了演示Ribbon负载均衡算法的效果,我们将使用加权随机算法。我们需要自定义一个IRule,并在配置中指定使用这个自定义的规则。

💧创建一个自定义的IRule实现:

import com.netflix.client.config.IClientConfig;
import com.netflix.loadbalancer.BaseLoadBalancer;
import com.netflix.loadbalancer.ILoadBalancer;
import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.Server;

import java.util.List;
import java.util.Random;

public class WeightedRandomRule implements IRule {

    private ILoadBalancer lb;

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) {
        // 初始化操作,此处不需要做任何处理
    }

    @Override
    public Server choose(Object o) {
        List<Server> servers = lb.getAllServers();
        if (servers.isEmpty()) {
            return null;
        }

        // 计算总的权重值
        int totalWeight = servers.stream().mapToInt(this::getWeight).sum();

        // 生成随机数并根据权重进行选择
        int randomWeight = new Random().nextInt(totalWeight);
        int currentWeight = 0;
        for (Server server : servers) {
            currentWeight += getWeight(server);
            if (currentWeight > randomWeight) {
                return server;
            }
        }

        // 如果未选择到服务实例,返回null
        return null;
    }

    private int getWeight(Server server) {
        // 这里可以根据实际情况从服务器的元数据中获取权重值
        return 1; // 假设所有服务实例的权重均为1
    }

    @Override
    public ILoadBalancer getLoadBalancer() {
        return lb;
    }

    @Override
    public void setLoadBalancer(ILoadBalancer iLoadBalancer) {
        this.lb = iLoadBalancer;
    }
}

💧接下来,在配置类中使用这个自定义的规则:

@Configuration
public class RibbonConfig {

    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }

    @Bean
    public IRule ribbonRule() {
        return new WeightedRandomRule();
    }
}

💧在上述代码中,我们自定义了一个WeightedRandomRule,它实现了加权随机算法。在配置类中,我们将这个规则定义为一个Bean,这样Ribbon就会使用我们自定义的算法来进行负载均衡。


注意:上述示例代码为简化的演示版本,并未包含完整的异常处理和配置细节。在实际项目中,需要根据具体情况进行进一步完善。

在这里插入图片描述


🐳结语

🐬初学一门技术时,总有些许的疑惑,别怕,它们是我们学习路上的点点繁星,帮助我们不断成长。

🐟积少成多,滴水成河。文章粗浅,希望对大家有帮助!

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

文章由极客之音整理,本文链接:https://www.bmabk.com/index.php/post/159716.html

(0)
飞熊的头像飞熊bm

相关推荐

发表回复

登录后才能评论
极客之音——专业性很强的中文编程技术网站,欢迎收藏到浏览器,订阅我们!