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Ribbon

Spring Cloud Ribbon是基於Netflix Ribbon實現的一套客戶端 負載均衡的工具

簡單的說，Ribbon是Netflix釋出的開源專案，主要功能是提供客戶端的軟體負載均衡演算法與服務呼叫。簡單的說，就是砸死配置檔案中列出Load Balancer（簡稱LB）後面的所有的及其，Ribbon會自動的幫助你基於某種規則（如簡單輪詢，隨機連線等）去連線這些及其。我們很容易使用Ribbon實現自定義的負載均衡演算法。

LB負載均衡是什麼
簡單的說就是將使用者的請求分攤到多個服務上，從而達到系統的HA（高可用）。常見的負載均衡有軟體Nginx，LVS，硬體F5等

Ribbon本地負載均衡客戶端與Nginx服務端負載均衡區別
Nginx是伺服器負載均衡，客戶端所有請求都會交給nginx，然後由nginx實現轉發請求。即負載均衡是由服務端實現的

Ribbon本地負載均衡，在呼叫微服務介面時候，會在註冊中心上獲取註冊資訊服務裂變之後混存到JVM本地，從而在本地實現RPC遠端服務呼叫技術

Eureka中已經整合了Ribbon，可以直接加註解

二說RestTemplate的使用

getForObject：
返回物件為響應體中資料轉化成的物件，基本上可以理解為Json

@GetMapping("/consumer/payment/get/{id}"
 
)
public CommonResult<Payment> getPayment(@PathVariable("id") Long id){
    return restTemplate.getForObject(PAYMENT_URL+"/payment/get/"+id,CommonResult.class);
}

getForEntity：
返回物件為ResponseEntity物件，包含了響應中的一些重要資訊，比如響應頭、響應狀態碼、響應體等

@GetMapping("/consumer/payment/getForEntity/{id}"
 
)
public CommonResult<Payment> getPayment2(@PathVariable("id") Long id){
    ResponseEntity<CommonResult> entity = restTemplate.getForEntity(PAYMENT_URL+"/payment/get/"+id,CommonResult.class);
    if (entity.getStatusCode().is2xxSuccessful()) return entity.getBody();
    else return new CommonResult<>(444,"操作失敗");
}

Ribbon核心元件IRule：

• com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule輪詢
• com.netflix.loadbalancer.RandomRule隨機
• com.netflix.loadbalancer.RetryRule先按照輪詢的策略獲取服務，如果獲取服務失敗則在指定時間內會進行重試，獲取可用的服務
• WeigrhtResponseTimeRule對輪詢的擴充套件，響應速度越快的例項選擇權重越大，越容易被選擇
• BestAvailableRule會先過濾掉由於多次訪問故障而處於斷路器跳閘狀態的服務，然後選擇一個併發量最小的服務
• AvailabilityFilteringRule先過濾故障例項，在選擇併發較小的例項
• ZoneAvoidanceRule預設規則，符合判斷server所在區域的效能和server的可用性選擇伺服器

規則：
不能被@ComponentScan掃描到，所以我們這裡新建一個myrule包

定義自己的規則類：

@Configuration
public class MySelfRule {    
    @Bean
    public IRule myRule(){
        return new RandomRule();//定義為隨機
    }    
}

在主啟動類上加@RibbonClient

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RibbonClient(name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE",configuration = MySelfRule.class)
public class OrderMain80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderMain80.class,args);
    }
}

負載均衡演算法
輪詢演算法：
rest介面第幾次請求數%伺服器叢集總數量=實際呼叫伺服器位置下標，每次伺服器重啟動後rest介面計數從1開始。

手寫輪詢演算法：
8001、8002的controller：

@GetMapping(value = "/payment/lb")
public String getPaymentLB(){
    return serverPort;
}

註釋掉原來的負載均衡@LoadBalanced
建個包，寫個介面

public interface LoadBalancer {
    ServiceInstance instance(List<ServiceInstance> serviceInstances);
}

寫實現類

@Component
public class MyLB implements LoadBalancer {

    private AtomicInteger atomicInteger=new AtomicInteger(0);

    public final int getAndIncrement(){
        int current;
        int next;
        do {
            current=this.atomicInteger.get();
            next=current>=2147483647?0:current+1;
        }while (!this.atomicInteger.compareAndSet(current,next));
        System.out.println("******次數next"+next);
        return next;

    }


    @Override
    public ServiceInstance instance(List<ServiceInstance> serviceInstances) {
        int index=getAndIncrement()%serviceInstances.size();
        return serviceInstances.get(index);
    }
}

在controller中引入

@Resource
private LoadBalancer loadBalancer;
@Resource
private DiscoveryClient discoveryClient;

@GetMapping("/consumer/payment/lb")
public String getPaymentLB(){
    List<ServiceInstance> instances= discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
    if (instances==null||instances.size()<=0){
        return null;
    }
    ServiceInstance serviceInstance = loadBalancer.instance(instances);
    URI uri = serviceInstance.getUri();
    return restTemplate.getForObject(uri+"/payment/lb",String.class);
}

注意一定要註釋掉原來的@LoadBalanced