SpringCloud插件之ribbon和feign的使用

声明：本文根据鲁班学院商鞅老师课程整理得来

帮助：本文涉及到的详细代码请参考：https://github.com/LoveWK/mySpringCloud.git

1.SpringCloud之ribbon组件是什么？

　　Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。

　　简单的说，Ribbon是Netflix发布的开源项目，主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法，将Netflix的中间层服务连接在一起。Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时，重试等。简单的说，就是在配置文件中列出Load Balancer（简称LB）后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则（如简单轮询，随机连接等）去连接这些机器。我们也很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。

2.客户端负载均衡和服务端负载均衡的区别？

　　我们用一张图来看一下两者的区别

　　

 　　服务端的负载均衡是一个url先经过一个代理服务器（这里是nginx），然后通过这个代理服务器通过算法（轮询，随机，权重等等..）反向代理你的服务，来完成负载均衡

　　而客户端的负载均衡则是一个请求在客户端的时候已经声明了要调用哪个服务，然后通过具体的负载均衡算法来完成负载均衡

3.如何使用ribbon？

　　首先，按照正常逻辑，我们是要引入依赖，但是，eureka已经把ribbon集成到他的依赖里面去了，所以这里不需要再引用ribbon的依赖，如图：

　　

 　  要使用ribbon，只需要一个注解：

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

　　在RestTemplate上面加入@LoadBalanced注解，这样子就已经有了负载均衡， 如何来证明是负载均衡呢？

　　我们这里现在启动了eureka集群（3个eureka） 和Power集群（2个power） 和一个服务调用者（User）

　　

 　　但是我们的User仅仅只需要调用服务，不需要注册服务信息，所以需要改一下配置文件：

server:
  port: 5000
eureka:

  client:
    registerWithEureka: false
    serviceUrl:
        defaultZone: http://localhost:3000/eureka/,http://eureka3001.com:3001/eureka,http://eureka3002.com:3002/eureka

　　然后启动起来的页面是这样子的

 　　

 　　我们能看见 微服务名:SERVER-POWER 下面有2个微服务（power-1,power-0），现在我们来通过微服务名调用这个服务

　　这是我们的user项目的调用代码 ：

private static final String  POWER_URL="http://SERVER-POWER";

@RequestMapping("/getPower.do")
    public R getPower(){
        return R.success("操作成功",restTemplate.getForObject(POWER_URL+"/getPower.do",Object.class));
    }

　　我们来看看效果:访问第一次：

　　

 　　再访问一次：

　　

 　　到这里我们已经完成了负载均衡， 他默认的负载均衡是轮询策略，也就是一人一次。

核心组件：IRule

　　IRule是什么? 

　　　　它是Ribbon对于负载均衡策略实现的接口， 怎么理解这句话？ 说白了就是你实现这个接口，就能自定义负载均衡策略， 自定义我们待会儿来讲， 我们先来看看他有哪些默认的实现。

　　

 　　如何使用呢？　

　　首先自定义一个OrderRuleConfig 

@Configuration
public class OrderRuleConfig {

    @Bean
    public IRule iRule(){
        return new RandomRule();
    }
}

　　然后在AppUserClient启动类里声明使用策略

　　

　　在Spring 的配置类里面把对应的实现作为一个Bean返回出去就行了。

　　自定义负载均衡策略：

　　我们刚刚讲过，只要实现了IRule就可以完成自定义负载均衡，至于具体怎么来，我们先看看他默认的实现

public class RandomRule extends AbstractLoadBalancerRule {
    Random rand = new Random();

    public RandomRule() {
    }

    @SuppressWarnings({"RCN_REDUNDANT_NULLCHECK_OF_NULL_VALUE"})
    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
        if (lb == null) {
            return null;
        } else {
            Server server = null;

            while(server == null) {
                if (Thread.interrupted()) {
                    return null;
                }

                List<Server> upList = lb.getReachableServers();
                List<Server> allList = lb.getAllServers();
                int serverCount = allList.size();
                if (serverCount == 0) {
                    return null;
                }

                int index = this.rand.nextInt(serverCount);
                server = (Server)upList.get(index);
                if (server == null) {
                    Thread.yield();
                } else {
                    if (server.isAlive()) {
                        return server;
                    }

                    server = null;
                    Thread.yield();
                }
            }

            return server;
        }
    }

    public Server choose(Object key) {
        return this.choose(this.getLoadBalancer(), key);
    }

    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
    }
}

　　我们来看看这个类AbstractLoadBalancerRule

public abstract class AbstractLoadBalancerRule implements IRule, IClientConfigAware {
    private ILoadBalancer lb;

    public AbstractLoadBalancerRule() {
    }

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

    public ILoadBalancer getLoadBalancer() {
        return this.lb;
    }
}

　　这里我们能发现，还是我们上面所说过的 实现了IRule就能够自定义负载均衡。

public class LuBanRule extends AbstractLoadBalancerRule {
    Random rand;

    private int nowIndex = -1;

    private int lastIndex = -1;

    private int skipIndex = -1;

    public LuBanRule() {
        rand = new Random();
    }

    /**
     * 伪随机，当一个下标（微服务） 连续被调用两次， 第三次如果还是它， 那么咱们就再随机一次。
     * Randomly choose from all living servers
     */
    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
        if (lb == null) {
            return null;
        }
        Server server = null;

        while (server == null) {
            if (Thread.interrupted()) {
                return null;
            }
            List<Server> upList = lb.getReachableServers();
            List<Server> allList = lb.getAllServers();

            int serverCount = allList.size();
            if (serverCount == 0) {
                /*
                 * No servers. End regardless of pass, because subsequent passes
                 * only get more restrictive.
                 */
                return null;
            }

            int index = rand.nextInt(serverCount);
            System.out.println("当前下标:"+index);
            if (index==skipIndex){
                System.out.println("跳过");
                index =rand.nextInt(serverCount);
                lastIndex = -1;
                System.out.println("跳过之后的下标:"+index);
            }
            //1 1   0
            skipIndex = -1;
            nowIndex = index;
            if(nowIndex==lastIndex){
                System.out.println("需要跳过的下标："+nowIndex);
                skipIndex = nowIndex;
            }

            server = upList.get(index);

            lastIndex = nowIndex;

            if (server == null) {
                /*
                 * The only time this should happen is if the server list were
                 * somehow trimmed. This is a transient condition. Retry after
                 * yielding.
                 */
                Thread.yield();
                continue;
            }

            if (server.isAlive()) {
                return (server);
            }

            // Shouldn't actually happen.. but must be transient or a bug.
            server = null;
            Thread.yield();
        }
        return server;
    }

    @Override
    public Server choose(Object key) {
        return choose(getLoadBalancer(), key);
    }

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
        // TODO Auto-generated method stub
    }
}

　　最后我们把自己写的Rule给new出来交给spring 就好了。

@Configuration
public class PowerRuleConfig {
    @Bean
    public IRule iRule(){
        return  new LuBanRule();
    }
}

　　在启动类里声明使用的自定义策略

　　

 　　注意：SpringCloud官网上明确提示，PowerRuleConfig 和OrderRuleConfig 这两个类必须不能再@ComponentScan扫描范围内，如果在里面，那么所有的服务都会使用到策略，所以我们需要把他们放到外面。

　　

 feign负载均衡：

　　feign是什么 :

　　　　Feign是一个声明式WebService客户端。使用Feign能让编写Web Service客户端更加简单, 它的使用方法是定义一个接口，然后在上面添加注解，同时也支持JAX-RS标准的注解。Feign也支持可拔插式的编码器和解码器。Spring Cloud对Feign进行了封装，使其支持了Spring MVC标准注解和HttpMessageConverters。Feign可以与Eureka和Ribbon组合使用以支持负载均衡。

　　feign 能干什么：

　　　　Feign旨在使编写Java Http客户端变得更容易。 前面在使用Ribbon+RestTemplate时，利用RestTemplate对http请求的封装处理，形成了一套模版化的调用方法。但是在实际开发中，由于对服务依赖的调用可能不止一处，往往一个接口会被多处调用，所以通常都会针对每个微服务自行封装一些客户端类来包装这些依赖服务的调用。所以，Feign在此基础上做了进一步封装，由他来帮助我们定义和实现依赖服务接口的定义。在Feign的实现下，我们只需创建一个接口并使用注解的方式来配置它(以前是Dao接口上面标注Mapper注解,现在是一个微服务接口上面标注一个Feign注解即可)，即可完成对服务提供方的接口绑定，简化了使用Spring cloud Ribbon时，自动封装服务调用客户端的开发量。

　　如何使用？

　　　　首先在客户端(User)引入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

　　　　在启动类上面加上注解:@EnableFeignClients

　　　  然后编写一个service类加上@FeignClient()注解 参数就是你的微服务名字

@FeignClient(name = "SERVER-POWER")
public interface PowerFeignClient {
    @RequestMapping("/getPower.do")
    public Object getPower();
} 

　　如何调用？

　　

 　　Feign集成了Ribbon

　　利用Ribbon维护了服务列表信息，并且融合了Ribbon的负载均衡配置，也就是说之前自定义的负载均衡也有效，这里需要你们自己跑一遍理解一下。而与Ribbon不同的是，通过feign只需要定义服务绑定接口且以声明式的方法，优雅而简单的实现了服务调用。