使用SpringCould实现负载均衡(ribbon的几种负载均衡算法)
Ribbon作为后端负载均衡器,比Nginx更注重的是承担并发而不是请求分发,可以直接感知后台动态变化来指定分发策略。它一共提供了7种负载均衡策略:
策略名 | 策略声明 | 策略描述 | 实现说明 |
BestAvailableRule | public class BestAvailableRule extends ClientConfigEnabledRoundRobinRule | 选择一个最小的并发请求的server | 逐个考察Server,如果Server被tripped了,则忽略,在选择其中ActiveRequestsCount最小的server |
AvailabilityFilteringRule | public class AvailabilityFilteringRule extends PredicateBasedRule | 过滤掉那些因为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的后端server(active connections 超过配置的阈值) | 使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑,其实就就是检查status里记录的各个server的运行状态 |
WeightedResponseTimeRule | public class WeightedResponseTimeRule extends RoundRobinRule | 根据响应时间分配一个weight,响应时间越长,weight越小,被选中的可能性越低。 | 一个后台线程定期的从status里面读取评价响应时间,为每个server计算一个weight。Weight的计算也比较简单responsetime 减去每个server自己平均的responsetime是server的权重。当刚开始运行,没有形成status时,使用roubine策略选择server。 |
RetryRule | public class RetryRule extends AbstractLoadBalancerRule | 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 | public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule | roundRobin方式轮询选择server | 轮询index,选择index对应位置的server |
RandomRule | public class RandomRule extends AbstractLoadBalancerRule | 随机选择一个server | 在index上随机,选择index对应位置的server |
ZoneAvoidanceRule | public class ZoneAvoidanceRule extends PredicateBasedRule | 复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择server | 使用ZoneAvoidancePredicate和AvailabilityPredicate来判断是否选择某个server,前一个判断判定一个zone的运行性能是否可用,剔除不可用的zone(的所有server),AvailabilityPredicate用于过滤掉连接数过多的Server。 |
这里以随机访问策略来举个栗子:
1、使用maven方式导入ribbon包
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
</dependency>
2、application.配置文件添加:
user-service:
ribbon:
NFloadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
其中user-service是注册到Eureka的serviceID,一共起了3个示例。
2、main类注册:
在restTemplate上加@LoadBlanced,这样ribbon就会在使用http远程调用时添加一个LoadBalancerInterceptor拦截器 ,然后通过算法(默认轮询),实现负载均衡。
3、Controller: