1.概念
Ribbon是一个基于HTTP和TCP的客服端负载均衡工具，它是基于Netflix Ribbon实现的。
它不像Spring Cloud服务注册中心、配置中心、API 网关那样独立部署，但是它几乎存在于每个Spring Cloud微服务中。
包括Feign提供的声明式服务调用也是基于该Ribbon实现的。
Ribbon默认提供很多种负载均衡算法，例如轮询、随机等等。甚至包含自定义的负载均衡算法。
Ribbon提供了一套微服务的负载均衡解决方案。
2.方案
目前业界主流的负载均衡方案可分成两类:
-
集中式负载均衡(服务器负载均衡)，即在consumer和provider之间使用独立的负载均衡设施(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provider;
-
进程内负载均衡(客户端负载均衡) ，将负载均衡逻辑集成到consumer, consumer从服务注册中心获知有哪些地址可用，然
后自己再从这些地址中选择出一个合适的provider. Ribbon 属于后者，它只是一个类库, 集成于consumer进程，consumer
通过它来获取provider的地址。
3.策略
3.1 轮询策略(默认)
策略对应类名: RoundRobinRule
实现原理:轮询策略表示每次都顺序取下一个provider,比如一共有5个provider,第1次取第1个，第2次取第2个,第3次取第3个，以此类推。
3.2 权重轮询策略
策略对应类名: WeightedResponseTimeRule
实现原理:
- 根据每个provider的响应时间分配一个权重，响应时间越长，权重越小，被选中的可能性越低。
- 原理: 一开始为轮询策略，并开启一个计时器，每30秒收集一次每个provider的平均响应时间，当信息足够时，给每个
provider附上一个权重，并按权重随机选择provider,高权越重的provider会被高概率选中。
3.3 随机策略
策略对应类名: RandomRule
实现原理:从provider列表中随机选择一个。
3.4 最少并发数策略
策略对应类名: BestAvailableRule
实现原理:选择正在请求中的并发数最小的provider,除非这个provider在熔断中。
3.5 重试策略
策略对应类名: RetryRule
实现原理:其实就是轮询策略的增强版，轮询策略服务不可用时不做处理，重试策略服务不可用时会重新尝试集群中的其他节点。
3.6 可用性敏感策略
策略对应类名: AvailabilityFilteringRule
实现原理:过滤性能差的provider
- 第一种:过滤掉在Eureka中处于一直连接失败的provider.
- 第二种:过滤掉高并发(繁忙)的provider.
3.7 区域敏感性策略
策略对应类名: ZoneAvoidanceRule
实现原理:
- 以一个区域为单位考察可用性，对于不可用的区域整个丢弃,从剩下区域中选可用的provider.
- 如果这个ip区域内有一个或多个实例不可达或响应变慢，都会降低该ip区域内其他ip被选中的权重。
4.策略实现
4.1 全局
- 在消费者启动类加入
//全部Ribbon策略
@Bean
public RandomRule randomRule(){
return new RandomRule();
}
4.2 局部
- application.yml
#局部负载均衡策略
#provider 对应的服务名
provider:
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
5.点对点直连
- pom.xml
删除Eureka的依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
</dependency>
- application.yml
删除Eureka的配置
#局部负载均衡策略
#provider 对应的服务名
provider:
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
#指定具体Provider服务列表 逗号隔开
listOfServers: http://localhost:7070, http://localhost:7071
#关闭Eureka 实现Ribbon点对点直连
ribbon:
eureka:
enabled: false