【云原生&微服务二】SpringCloud之Ribbon自定义负载均衡策略（含Ribbon核心API）

文章目录

一、前置知识
二、Ribbon核心API
三、自定义负载均衡策略IRule

1、编写IRule实现类
2、编写Ribbon配置类
3、应用到全部服务上（Ribbon全局配置）

1）Spring的自动扫描
2）@RibbonClients注解

3、应用到指定服务上（Ribbon局部配置）

1）代码配置 -- @RibbonClient
2）属性配置 -- application.yml
3）两种方式对比：
4）**细粒度配置-最佳实践：**

4、使用浏览器进行调用服务消费者

四、自定义服务实例是否存活判定策略IPing

1、自定义IPing
2、修改Ribbon配置类

五、性能优化-饥饿加载

一、前置知识

在前一篇文章【云原生&微服务一】SpringCloud之Ribbon实现负载均衡详细案例（集成Eureka、Ribbon）我们讨论了SpringCloud如何集成Eureka和Ribbon，本文就在其基础上讨论一下如何自定义Ribbon的负载均衡策略、以及Ribbon的核心API。

二、Ribbon核心API

博主习惯性的在深入研究一门技术的时候去GitHub上看文档，然而Ribbon在GitHub上的文档（https://github.com/Netflix/ribbon）真的是没啥可看的；就给了一个demo和Release notes。

Ribbon有三个核心接口：ILoadBalancer、IRule、IPing，其中：

ILoadBalancer是负载均衡器；

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IRule 复杂负载均衡的规则，ILoadBalancer根据其选择一个可用的Server服务器；

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IPing负责定时ping每个服务器，判断其是否存活。

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三、自定义负载均衡策略IRule

1、编写IRule实现类

MyRule重写IRule的

choose(Object o)

方法，每次都访问

List<Server>

中第一个服务实例；

import com.netflix.loadbalancer.ILoadBalancer;
import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.Server;

import java.util.List;

/**
 * 自定义负载均衡规则，只用第一个实例；
 *
 * @author Saint
 */
public class MyRule implements IRule {

    private ILoadBalancer loadBalancer;

    @Override
    public Server choose(Object o) {
        final List<Server> allServers = this.loadBalancer.getAllServers();
        return allServers.get(0);
    }

    @Override
    public void setLoadBalancer(ILoadBalancer iLoadBalancer) {
        this.loadBalancer = iLoadBalancer;
    }

    @Override
    public ILoadBalancer getLoadBalancer() {
        return loadBalancer;
    }
}

注意：一般很少需要自己定制负载均衡算法的，除非是类似hash分发的那种场景，可以自己写个自定义的Rule，比如说，每次都根据某个请求参数，分发到某台机器上去。不过在分布式系统中，尽量减少这种需要hash分发的情况。

下面我接着看如何把自定义的MyRule应用到指定的服务上或全部服务上。

2、编写Ribbon配置类

在Ribbon配置类中通过@Bean注解将自定义的IRule实现类MyRule注入到Spring容器中。

import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * 自定义Ribbon配置
 *
 * @author Saint
 */
@Configuration
public class MyRibbonConfiguration {

    @Bean
    public IRule getRule() {
        return new MyRule();
    }
}

3、应用到全部服务上（Ribbon全局配置）

Ribbon全局配置有两种方式：一种是依赖Spring的自动扫描、一种是依赖

@RibbonClients

注解。

1）Spring的自动扫描

所谓Spring的自动扫描，就是将自定义的Ribbon配置类放在Spring容器可以扫描到的包目录下即可。

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如上图所示，程序的启动类RibbonFeignSampleConsumerApplication所在的目录为com.saint，Ribbon配置类

MyRibbonConfiguration

所在的目录为com.saint.config；又因没有指定包扫描的路径，所以目录会扫描启动类所在的包com.saint，因此Spring可以自动扫描到MyRibbonConfiguration、进而扫描到MyRule。

注意：Ribbon的配置类一定不能Spring扫描到。因为Ribbon有自己的子上下文，Spring的父上下文如果和Ribbon的子上下文重叠，会有各种各样的问题。比如：Spring和SpringMVC父子上下文重叠会导致事务不生效。

所以不推荐使用这种方式。

2）@RibbonClients注解

在启动类所在目录的父目录（com.saint）中新建config文件夹（com.config），并将

MyRibbonConfiguration

类移动到其中，代码目录结构如下：

这样操作之后，Ribbon配置类讲不会被Spring扫描到。所以需要利用

@RibbonClients

注解做一些配置；

在com.saint.config目录下新增GreetingServiceRibbonConf类：

package com.saint.config;

import com.config.MyRibbonConfiguration;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClients;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * @author Saint
 */
@Configuration
@RibbonClients(defaultConfiguration = MyRibbonConfiguration.class)
public class GreetingServiceRibbonConf {
}

3、应用到指定服务上（Ribbon局部配置）

针对Ribbon局部配置，有两种方式：代码配置和属性配置，上面提到的

@RibbonClients

就属于代码配置的方式，区别在于Ribbon局部配置使用的是

@RibbonClient

注解；

1）代码配置 – @RibbonClient

将GreetingServiceRibbonConf类的内容修改如下：

package com.saint.config;

import com.config.MyRibbonConfiguration;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClient;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * 自定义 调用greeting-service服务时 使用的配置
 *
 * @author Saint
 */
@Configuration
@RibbonClient(name = "GREETING-SERVICE", configuration = MyRibbonConfiguration.class)
public class GreetingServiceRibbonConf {
}

当然我们也可以不使用GreetingServiceRibbonConf作为一个配置类，直接将

@RibbonClient(name = "GREETING-SERVICE", configuration = MyRibbonConfiguration.class)

加在启动类中也是一样的。

2）属性配置 – application.yml

首先将

GreetingServiceRibbonConf

类中的内容全部注释掉：

然后在application.yml文件中添加如下内容：

# GREETING-SERVICE为要调用的微服务名
GREETING-SERVICE:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName:

3）两种方式对比：

代码配置：基于代码、更加灵活；但是线上修改得重新打包、发布，并且还有小坑(父子上下文问题)

属性配置：配置更加直观、优先级更高（相对代码配置）、线上修改无需重新打包、发布；但是极端场景下没有代码配置方式灵活。

注意：如果代码配置和属性配置两种方式混用，属性配置优先级更高。

4）细粒度配置-最佳实践：

尽量使用属性配置，属性方式实现不了的情况下再考虑代码配置。

同一个微服务内尽量保持单一性，使用同样的配置方式，避免两种方式混用，增加定位代码的复杂性。

4、使用浏览器进行调用服务消费者

结合博文：【云原生&微服务一】SpringCloud之Ribbon实现负载均衡详细案例（集成Eureka、Ribbon），我们已经依次启动了eureka-server、ribbon-feign-sample-8081、ribbon-feign-sample-8082、ribbon-feign-sample-consumer；三个服务、四个实例。

此处我们针对服务消费者

ribbon-feign-sample-consumer

做四次接口调用，分别为：

http://localhost:9090/say/saint

http://localhost:9090/say/saint2

http://localhost:9090/say/saint3

http://localhost:9090/say/saint4

然后我们去看ribbon-feign-sample-8081、ribbon-feign-sample-8082的控制台输出：1> ribbon-feign-sample-8081控制台输出：

2> ribbon-feign-sample-8082控制台输出：

3> 结果说明：

我们可以发现，四个请求，ribbon-feign-sample-8082实例处理了所有的请求，我们自定义的IRule已经生效。

四、自定义服务实例是否存活判定策略IPing

和IRule的自定义方式一样，这里只提供自定义的IPing，具体配置方式和IRule一样。

1、自定义IPing

package com.saint.config;

import com.netflix.loadbalancer.IPing;
import com.netflix.loadbalancer.Server;

/**
 * 自定义IPing，判断每个服务是否还存活
 * @author Saint
 */
public class MyPing implements IPing {
    @Override
    public boolean isAlive(Server server) {
        return true;
    }
}

2、修改Ribbon配置类

package com.config;

import com.netflix.loadbalancer.IPing;
import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.saint.config.MyPing;
import com.saint.config.MyRule;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * 自定义Ribbon配置
 *
 * @author Saint
 */
@Configuration
public class MyRibbonConfiguration {

    @Bean
    public IRule getRule() {
        return new MyRule();
    }

    @Bean
    public IPing getPing() {
        return new MyPing();
    }

}

五、性能优化-饥饿加载

ribbon:
  eager-load:
    # 开启饥饿加载
    enabled: true
    # 开启饥饿加载的微服务列表,多个以,分隔
    clients: user-center,xxx

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