Spring|Spring Cloud Ribbon 中的 7 种负载均衡策略的实现方法 SpringCloudRibbon中的7种负载均衡

Ribbon介绍
负载均衡设置
7种负载均衡策略

1.轮询策略
2.权重策略
3.随机策略
4.最小连接数策略
5.重试策略
6.可用性敏感策略
7.区域敏感策略

项目源码

总结

负载均衡通器常有两种实现手段，一种是服务端负载均衡器，另一种是客户端负载均衡器，而我们今天的主角 Ribbon 就属于后者——客户端负载均衡器。
服务端负载均衡器的问题是，它提供了更强的流量控制权，但无法满足不同的消费者希望使用不同负载均衡策略的需求，而使用不同负载均衡策略的场景确实是存在的，所以客户端负载均衡就提供了这种灵活性。然而客户端负载均衡也有其缺点，如果配置不当，可能会导致服务提供者出现热点，或者压根就拿不到任何服务的情况，所以我们本文就来了解一下这 7 种内置负载均衡策略的具体规则。

Ribbon 介绍 Ribbon 是 Spring Cloud 技术栈中非常重要的基础框架，它为 Spring Cloud 提供了负载均衡的能力，比如 Fegin 和 OpenFegin 都是基于 Ribbon 实现的，就连 Nacos 中的负载均衡也使用了 Ribbon 框架。
Ribbon 框架的强大之处在于，它不仅内置了 7 种负载均衡策略，同时还支持用户自定义负载均衡策略，所以其开放性和便利性也是它得以流行的主要原因。
服务端负载均衡器和客户端负载均衡器的区别如下图所示：

Spring|Spring Cloud Ribbon 中的 7 种负载均衡策略的实现方法

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客户端负载均衡器的实现原理是通过注册中心，如 Nacos，将可用的服务列表拉取到本地（客户端），再通过客户端负载均衡器（设置的负载均衡策略）获取到某个服务器的具体 ip 和端口，然后再通过 Http 框架请求服务并得到结果，其执行流程如下图所示：

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负载均衡设置以 Nacos 中的 Ribbon 负载均衡设置为例，在配置文件 application.yml 中设置如下配置即可：

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务idribbon:NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule #设置负载均衡策略

因为 Nacos 中已经内置了 Ribbon，所以在实际项目开发中无需再添加 Ribbon 依赖了，这一点我们在 Nacos 的依赖树中就可以看到，如下图所示：

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Ribbon 默认的负载均衡策略是轮询模式，我们配置 3 个服务提供者的执行结果如下图所示：

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然后，我们再将 Ribbon 负载均衡策略设置为随机模式，配置内容如下：

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务idribbon:NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule #设置随机负载均衡

重启客户端，执行结果如下图所示：

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7种负载均衡策略
1.轮询策略
轮询策略：RoundRobinRule，按照一定的顺序依次调用服务实例。比如一共有 3 个服务，第一次调用服务 1，第二次调用服务 2，第三次调用服务3，依次类推。
此策略的配置设置如下：

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务idribbon:NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule #设置负载均衡

2.权重策略
权重策略：WeightedResponseTimeRule，根据每个服务提供者的响应时间分配一个权重，响应时间越长，权重越小，被选中的可能性也就越低。
它的实现原理是，刚开始使用轮询策略并开启一个计时器，每一段时间收集一次所有服务提供者的平均响应时间，然后再给每个服务提供者附上一个权重，权重越高被选中的概率也越大。
此策略的配置设置如下：

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务idribbon:NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.WeightedResponseTimeRule

3.随机策略
随机策略：RandomRule，从服务提供者的列表中随机选择一个服务实例。
此策略的配置设置如下：

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务idribbon:NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule #设置负载均衡

4.最小连接数策略
最小连接数策略：BestAvailableRule，也叫最小并发数策略，它是遍历服务提供者列表，选取连接数最小的?个服务实例。如果有相同的最小连接数，那么会调用轮询策略进行选取。
此策略的配置设置如下：

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务idribbon:NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.BestAvailableRule #设置负载均衡

5.重试策略
重试策略：RetryRule，按照轮询策略来获取服务，如果获取的服务实例为 null 或已经失效，则在指定的时间之内不断地进行重试来获取服务，如果超过指定时间依然没获取到服务实例则返回 null。
此策略的配置设置如下：

ribbon:ConnectTimeout: 2000 # 请求连接的超时时间ReadTimeout: 5000 # 请求处理的超时时间springcloud-nacos-provider: # nacos 中的服务 idribbon:NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule #设置负载均衡

6.可用性敏感策略
可用敏感性策略：AvailabilityFilteringRule，先过滤掉非健康的服务实例，然后再选择连接数较小的服务实例。
此策略的配置设置如下：

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务idribbon:NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.AvailabilityFilteringRule

【Spring|Spring Cloud Ribbon 中的 7 种负载均衡策略的实现方法】
7.区域敏感策略
区域敏感策略：ZoneAvoidanceRule，根据服务所在区域（zone）的性能和服务的可用性来选择服务实例，在没有区域的环境下，该策略和轮询策略类似。
此策略的配置设置如下：

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务idribbon:NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.ZoneAvoidanceRule

项目源码 https://gitee.com/mydb/spring-cloud-alibaba-example

总结 Ribbon 为客户端负载均衡器，相比于服务端负载均衡器的统一负载均衡策略来说，它提供了更多的灵活性。Ribbon 内置了 7 种负载均衡策略：轮询策略、权重策略、随机策略、最小连接数策略、重试策略、可用性敏感策略、区域性敏感策略，并且用户可以通过继承 RoundRibbonRule 来实现自定义负载均衡策略。
到此这篇关于Spring Cloud Ribbon 中的 7 种负载均衡策略的文章就介绍到这了,更多相关Spring Cloud Ribbon负载均衡策略内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！