1.什么是Ribbon
目前主流的负载均衡方式有两种：
集中式负载均衡，在客户端和服务端中间建立一个独立的代理来做负载均衡，硬件比如F5;软件比如Nginx。
根据客户自己的情况做负载均衡，Ribbon 就属于这一种。
Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon 实现的一套客户端的负载均衡工具，Ribbon客户端组件提供一系列的完善的配置，如超时，重试等。通过Load Balancer获取到服务提供的所有机器实例，
Ribbon会自动基于某种规则(轮询，随机)去调用这些服务。Ribbon也可以实现我们自己的负载均衡算法。
客户端的负载均衡
例如spring cloud中的ribbon，客户端会有一个服务器地址列表，在发送请求前通过负载均衡算法选择一个服务器，然后进行访问，这是客户端负载均衡；即在客户端就进行负载均衡算法分配。
服务端的负载均衡
例如Nginx，通过Nginx进行负载均衡，先发送请求，然后通过负载均衡算法，在多个服务器之间选择一个进行访问；即在服务器端再进行负载均衡算法分配。
常见负载均衡算法
随机，通过随机选择服务进行执行，一般这种方式使用较少;
轮训，负载均衡默认实现方式，请求来之后排队处理;
加权轮训，通过对服务器性能的分型，给高配置，低负载的服务器分配更高的权重，均衡各个服务器的压力;
地址Hash，通过客户端请求的地址的HASH值取模映射进行服务器调度。
最小链接数，即使请求均衡了，压力不一定会均衡，最小连接数法就是根据服务器的情况，比如请求积压数等参数，将请求分配到当前压力最小的服务器上。
Spring Cloud快速整合Ribbon
1) 引入依赖
<!--添加ribbon的依赖-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
</dependency>2) 添加@LoadBalanced注解
@Configuration
public class RestConfig {
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
}
}3) controller
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}")
public R findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
String url = "http://mall-order/order/findOrderByUserId/"+id;
R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);
return result;
}4）发送结果
Ribbon内核原理
Ribbon原理
两个不同端口的订单服务实例注册到nacos中，用户服务客户端从nacos中获取已注册的订单服务列表，发送请求时，ribbon通过拦截将mall-order服务名替换成对应的ip/端口，最后调用http接口完成负载均衡。
模拟ribbon实现
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}")
public R findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
String url = getUri("mall-order")+"/order/findOrderByUserId/"+id;
R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);
return result;
}
@RequestMapping(value = "/findAccountByUserId/{id}")
public R findAccountByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
String url = "http://mall-account/account/infoByUserId/"+id;
R result = restTemplate.getForObject(url,R.class);
return result;
}
@Autowired
private DiscoveryClient discoveryClient;
public String getUri(String serviceName) {
List<ServiceInstance> serviceInstances = discoveryClient.getInstances(serviceName);
if (serviceInstances == null || serviceInstances.isEmpty()) {
return null;
}
int serviceSize = serviceInstances.size();
//轮询
int indexServer = incrementAndGetModulo(serviceSize);
return serviceInstances.get(indexServer).getUri().toString();
}
private AtomicInteger nextIndex = new AtomicInteger(0);
private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
for (;;) {
int current = nextIndex.get();
int next = (current + 1) % modulo;
if (nextIndex.compareAndSet(current, next) && current < modulo){
return current;
}
}
}Ribbon负载均衡策略
RandomRule： 随机选择一个Server。
RetryRule： 对选定的负载均衡策略机上重试机制，在一个配置时间段内当选择Server不成功，则一直尝试使用subRule的方式选择一个可用的server。
RoundRobinRule： 轮询选择， 轮询index，选择index对应位置的Server。
AvailabilityFilteringRule： 过滤掉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后端Server或者使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑，其实就是检查status里记录的各个Server的运行状态。
BestAvailableRule： 选择一个最小的并发请求的Server，逐个考察Server，如果Server被tripped了，则跳过。
WeightedResponseTimeRule： 根据响应时间加权，响应时间越长，权重越小，被选中的可能性越低。
ZoneAvoidanceRule： 默认的负载均衡策略，即复合判断Server所在区域的性能和Server的可用性选择Server，在没有区域的环境下，类似于轮询(RandomRule)
NacosRule: 同集群优先调用
修改默认负载均衡策略
全局配置：调用其他微服务，一律使用指定的负载均衡算法
@Configuration
public class RibbonConfig {
/**
* 全局配置
* 指定负载均衡策略
* @return
*/
@Bean
public IRule ribbonRule() {
// 指定使用Nacos提供的负载均衡策略（优先调用同一集群的实例，基于随机权重）
// mall-user v1--- mall-order v1
//mall-user v2--- mall-order v2
return new NacosRule();
}
}局部配置：调用指定微服务提供的服务时，使用对应的负载均衡算法
修改application.yml
# 被调用的微服务名 当需要使用局部配置的时候推荐使用这种方式
mall-order:
ribbon:
#指定使用Nacos提供的负载均衡策略（优先调用同一集群的实例，基于随机&权重）
NFLoadBalancerRuleClassName: com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule
# 自定义的负载均衡策略（基于随机&权重）
NFLoadBalancerRuleClassName: com.tuling.mall.ribbondemo.rule.NacosRandomWithWeightRule
