微服务Spring Cloud17_负载均衡Ribbon6
一、Ribbon简介
在刚才的案例中，我们启动了一个 user-service ，然后通过DiscoveryClient来获取服务实例信息，然后获取ip和端口来访问。
但是实际环境中，往往会开启很多个 user-service 的集群。此时获取的服务列表中就会有多个，到底该访问哪一个呢？
一般这种情况下就需要编写负载均衡算法，在多个实例列表中进行选择。
负载均衡是一个算法，可以通过该算法实现从地址列表中获取一个地址进行服务调用。
Eureka中已经集成了负载均衡组件：Ribbon，简单修改代码即可使用。
什么是Ribbon：
Ribbon提供了轮询、随机两种负载均衡算法（默认是轮询）可以实现从地址i而表中使用负载均衡算法获取地址进行服务调用。
接下来，我们就来使用Ribbon实现负载均衡。
二、负载均衡实现步骤
配置启动两个用户服务，在consumer-demo中使用服务名实现根据用户id获取用户
需求：可以使用RestTemplate访问http://user-service/user/8获取服务数据。
可以使用Ribbon负载均衡：在执行RestTemplate发送服务地址请求的时候，使用负载均衡拦截器拦截，根据服务名获取服务地址列表，使用那个Ribbon负载均衡算法从服务地址列表中选择一个服务地址，访问该地址获取服务数据。
实现步骤：
1. 启动多个user-service实例（9091，9092）
2. 修改RestTemplate实例化方法，添加负载均衡注解；
3. 修改ConsumerController
4. 测试
三、启动两个服务实例
首先我们配置启动两个 user-service 实例，一个9091，一个9092。
Eureka监控面板：
四、开启负载均衡
因为Eureka中已经集成了Ribbon，所以我们无需引入新的依赖。
直接修改 consumer-demo\src\main\java\com\itheima\consumer\ConsumerApplication.java
在RestTemplate的配置方法上添加 @LoadBalanced 注解，服务地址直接可以使用服务名：
@Bean @LoadBalanced public RestTemplate restTemplate() { return new RestTemplate(); }
修改 consumer-demo\src\main\java\com\itheima\consumer\controller\ConsumerController.java 调用方式，不再手动获取ip和端口，而是直接通过服务名称调用；
@GetMapping("{id}")
public User queryById(@PathVariable("id") Long id){
String url = "http://user-service/user/" + id;
User user = restTemplate.getForObject(url, User.class);
return user;
}
访问页面，查看结果；并可以在9091和9092的控制台查看执行情况：
了解：Ribbon默认的负载均衡策略是轮询。SpringBoot也帮提供了修改负载均衡规则的配置入口在consumerdemo的配置文件中添加如下，就变成随机的了：
user-service:
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
格式是： {服务名称}.ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName
五、源码跟踪
为什么只输入了service名称就可以访问了呢？之前还要获取ip和端口。
显然是有组件根据service名称，获取到了服务实例的ip和端口。因为 consumer-demo 使用的是RestTemplate， spring的负载均衡自动配置类LoadBalancerAutoConfiguration.LoadBalancerInterceptorConfig 会自动配置负载均衡拦截器（在spring-cloud-commons-**.jar包中的spring.factories中定义的自动配置类），它就是 LoadBalancerInterceptor ，这个类会在对RestTemplate的请求进行拦截，然后从Eureka根据服务id获取服务列表，随后利用负载均衡算法得到真实的服务地址信息，替换服务id。
我们进行源码跟踪：
继续跟入execute方法：发现获取了9092端口的服务
再跟下一次，发现获取的是9091、9092之间切换：
多次访问 consumer-demo 的请求地址；然后跟进代码，发现其果然实现了负载均衡。
