springcloud微服务总结四 负载均衡

一:Ribbon简介

Ribbon是Netflix公司开源的一个负载均衡的项目,是一个客户端负载均衡器,运行在客户端上。它是一个经过了云端测试的IPC库,可以很好地控制HTTP和TCP客户端的一些行为。 Feign已经默认使用了Ribbon。

 

二:Ribbon的工作流程

 

 

 

image.png

 

1:user微服务1、user微服务2、user微服务3是一个服务集群,它们都会向注册中心注册服务(它们的应用名都是USER-SERVICE)

2:注册中心记录集群元数据信息,即USER-SERVICE下有3个服务节点

3:Ribbon拦截所有的请求,从请求信息中获取应用名

4:ribbon根据应用名从eureka注册中心获取服务列表

5:ribbon从服务列表中通过相关均衡策略获取具体某个服务

6:请求远程服务

 

三:Ribbon源码解析

第一步:Ribbon拦截请求,获取应用名

LoadBalancerAutoConfiguration是Ribbon的自动配置类,在这个配置类里面配置了一个拦截器,该拦截器会拦截所有请求,这就是Ribbon的入口

 

图片.png

 

LoadBalancerInterceptor的intercept方法(当远程调用的时候都会被拦截器拦截)

@Override
public ClientHttpResponse intercept(final HttpRequest request, final byte[] body,
      final ClientHttpRequestExecution execution) throws IOException {
   final URI originalUri = request.getURI();
   String serviceName = originalUri.getHost();//这里就是获取应用名可以打断点测试
   Assert.state(serviceName != null"Request URI does not contain a valid hostname: " + originalUri);
   return this.loadBalancer.execute(serviceName, requestFactory.createRequest(request, body, execution));
}

 

第二步:通过应用名获取服务列表

负载均衡器ZoneAwareLoadBalancer是获取服务列表的重要组件

 

@Override
public <T> T execute(String serviceId, LoadBalancerRequest<T> request) throws IOException {
   ILoadBalancer loadBalancer = getLoadBalancer(serviceId);//获取负载均衡器
   Server server = getServer(loadBalancer);
   if (server == null) {
      throw new IllegalStateException("No instances available for " + serviceId);
   }
   RibbonServer ribbonServer = new RibbonServer(serviceId, server, isSecure(server,
         serviceId), serverIntrospector(serviceId).getMetadata(server));
 
   return execute(serviceId, ribbonServer, request);
}

 

 

ILoadBalancer是一个接口,具体的实现类是ZoneAwareLoadBalancer

// Source code recreated from a .class file by IntelliJ IDEA
// (powered by Fernflower decompiler)
//
 
package com.netflix.loadbalancer;
 
import java.util.List;
 
public interface ILoadBalancer {
    void addServers(List<Server> var1);
    //从列表中获取具体某个服务
    Server chooseServer(Object var1);
 
    void markServerDown(Server var1);
 
    /** @deprecated */
    @Deprecated
    List<Server> getServerList(boolean var1);
 
    List<Server> getReachableServers();
    //获取服务列表
    List<Server> getAllServers();
}

 

 

ZoneAwareLoadBalancer负载均衡器是在RibbonClientConfiguration中提前定义的

@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public ILoadBalancer ribbonLoadBalancer(IClientConfig config, ServerList<Server> serverList, ServerListFilter<Server> serverListFilter, IRule rule, IPing ping, ServerListUpdater serverListUpdater) {
    return (ILoadBalancer)(this.propertiesFactory.isSet(ILoadBalancer.class, this.name) ? 
    (ILoadBalancer)this.propertiesFactory.get(ILoadBalancer.class, config, this.name) : 
    new ZoneAwareLoadBalancer(config, rule, ping, serverList, serverListFilter, serverListUpdater));
}

 

 

 

ZoneAwareLoadBalancer的继承关系图如下:

 

image.png

 

getAllServers获取服务列表,ZoneAwareLoadBalancer没有定义getAllServers方法,但是父类BaseLoadBalancer定义了该方法

 

第三步:从列表中获取具体服务

ZoneAwareLoadBalancer定义了获取服务的方法,但是该方法最终调用的是父类BaseLoadBalancer  chooseServer方法

 

public Server chooseServer(Object key) {
    if (counter == null) {
        counter = createCounter();
    }
    counter.increment();
    if (rule == null) {
        return null;
    } else {
        try {
            return rule.choose(key);
        } catch (Exception e) {
            logger.warn("LoadBalancer [{}]:  Error choosing server for key {}", name, key, e);
            return null;
        }
    }
}

 

 

 

 

 

默认均衡策略ZoneAvoidanceRule,在RibbonClientConfiguration配置类中配置了IRule bean

 

图片.png

 

均衡策略的接口是IRule,具体实现类有10个:

 

image.png

 

 

IRule

这是所有负载均衡策略的父接口,里边的核心方法就是choose方法,用来选择一个服务实例。

AbstractLoadBalancerRule

AbstractLoadBalancerRule是一个抽象类,里边主要定义了一个ILoadBalancer,就是我们上文所说的负载均衡器,负载均衡器的功能我们在上文已经说的很详细了,这里就不再赘述,这里定义它的目的主要是辅助负责均衡策略选取合适的服务端实例。

RandomRule

看名字就知道,这种负载均衡策略就是随机选择一个服务实例,看源码我们知道,在RandomRule的无参构造方法中初始化了一个Random对象,然后在它重写的choose方法又调用了choose(ILoadBalancer lb, Object key)这个重载的choose方法,在这个重载的choose方法中,每次利用random对象生成一个不大于服务实例总数的随机数,并将该数作为下标所以获取一个服务实例。

RoundRobinRule

RoundRobinRule这种负载均衡策略叫做轮询负载均衡策略,也就是我们在上文所说的BaseLoadBalancer负载均衡器中默认采用的负载均衡策略。这个类的choose(ILoadBalancer lb, Object key)函数整体逻辑是这样的:开启一个计数器count,在while循环中遍历服务清单,获取清单之前先通过incrementAndGetModulo方法获取一个下标,这个下标是一个不断自增长的数先加1然后和服务清单总数取模之后获取到的(所以这个下标从来不会越界),拿着下标再去服务清单列表中取服务,每次循环计数器都会加1,如果连续10次都没有取到服务,则会报一个警告No available alive servers after 10 tries from load balancer: XXXX

RetryRule

看名字就知道这种负载均衡策略带有重试功能。首先RetryRule中又定义了一个subRule,它的实现类是RoundRobinRule,然后在RetryRule的choose(ILoadBalancer lb, Object key)方法中,每次还是采用RoundRobinRule中的choose规则来选择一个服务实例,如果选到的实例正常就返回,如果选择的服务实例为null或者已经失效,则在失效时间deadline之前不断的进行重试(重试时获取服务的策略还是RoundRobinRule中定义的策略),如果超过了deadline还是没取到则会返回一个null。

WeightedResponseTimeRule

WeightedResponseTimeRule是RoundRobinRule的一个子类,在WeightedResponseTimeRule中对RoundRobinRule的功能进行了扩展,WeightedResponseTimeRule中会根据每一个实例的运行情况来给计算出该实例的一个权重,然后在挑选实例的时候则根据权重进行挑选,这样能够实现更优的实例调用。WeightedResponseTimeRule中有一个名叫DynamicServerWeightTask的定时任务,默认情况下每隔30秒会计算一次各个服务实例的权重,权重的计算规则也很简单,如果一个服务的平均响应时间越短则权重越大,那么该服务实例被选中执行任务的概率也就越大。

ClientConfigEnabledRoundRobinRule

ClientConfigEnabledRoundRobinRule选择策略的实现很简单,内部定义了RoundRobinRule,choose方法还是采用了RoundRobinRule的choose方法,所以它的选择策略和RoundRobinRule的选择策略一致,不赘述。

BestAvailableRule

BestAvailableRule继承自ClientConfigEnabledRoundRobinRule,它在ClientConfigEnabledRoundRobinRule的基础上主要增加了根据loadBalancerStats中保存的服务实例的状态信息来过滤掉失效的服务实例的功能,然后顺便找出并发请求最小的服务实例来使用。然而loadBalancerStats有可能为null,如果loadBalancerStats为null,则BestAvailableRule将采用它的父类即ClientConfigEnabledRoundRobinRule的服务选取策略(线性轮询)。

PredicateBasedRule

PredicateBasedRule是ClientConfigEnabledRoundRobinRule的一个子类,它先通过内部定义的一个过滤器过滤出一部分服务实例清单,然后再采用线性轮询的方式从过滤出来的结果中选取一个服务实例。

ZoneAvoidanceRule(Finchley.SR1版本中默认均衡策略)

ZoneAvoidanceRule是PredicateBasedRule的一个实现类,只不过这里多一个过滤条件,ZoneAvoidanceRule中的过滤条件是以ZoneAvoidancePredicate为主过滤条件和以AvailabilityPredicate为次过滤条件组成的一个叫做CompositePredicate的组合过滤条件,过滤成功之后,继续采用线性轮询的方式从过滤结果中选择一个出来。

 

四:自定义均衡策略

在引导类中配置负载均衡策略

 

@Bean
public IRule myRule(){
    //return new RoundRobinRule();//轮询
    // return new RetryRule();//重试
     return new BestAvailableRule();
}

 

 

 


posted @ 2019-02-25 13:52  菩提树下的丁春秋  阅读(17302)  评论(0编辑  收藏  举报