【四】Ribbon负载均衡

1、概述
1.1、是什么
　　Spring Cloud Ribbon 是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。
　　简单的说， Ribbon是Netflix发布的开源项目，主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法，将Netflix的中间层服务连接在一起。Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时，重试等。简单的说，就是在配置文件中列出Load BalanCer（简称LB）后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则（如简单轮询，随机连接等）去连接这些机器。我们也很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。

1.2、能干什么
LB（负载均衡）

LB，即负载均衡（ Load Balance )，在微服务或分布式集群中经常用的一种应用。
负载均衡简单的说就是将用户的请求平摊的分配到多个服务上，从而达到系统的HA。
常见的负载均衡有软件nginx , LVS ，硬件 F5 等。
相应的在中间件，例如：dubbo。和 SpringCloud 中均给我们提供了负载均衡，SpringCloud的负载均衡算法可以自定义。

两种LB

1、集中式LB（偏硬件）

集中式 LB
即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施（可以是硬件，如F5，也可以是软件，如nginx ) ，由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方；

2、进程内LB（偏软件）

进程内 LB
将LB逻辑集成到消费方，消费方从服务注册中心获知有哪些地址可用，然后自己再从这些地址中选择出一个合适的服务器。
Ribbon就属于进程内LB，它只是一个类库，集成于消费方进程，消费方通过它来获取到服各提供方的地址。

1.3、官方资料
https://github.com/Netflix/ribbon/wiki

2、Ribbon配置初步
1、修改microservicecloud-consumer-dept-80工程POM，添加：

<!-- Ribbon相关  -->
<!--Ribbon  需要 eureka -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>
</dependency>

2、修改YML，加入Ribbon配置

eureka:
  client:
    register-with-eureka: false  #自己不能注册
    service-url:
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/  

3、在cn.hfbin.springcloud.cfgbeans.ConfigBean.java中的getRestTemplate()方法上上加入注解@LoadBalanced

@Configuration
public class ConfigBean
{
    @Bean
    @LoadBalanced   //Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端  负载均衡的工具。
    public RestTemplate getRestTemplate()
    {
        return new RestTemplate();
    }

}

4、主启动类DeptConsumer80_App添加 @EnableEurekaClient

5、修改客户端的程序类DeptController_Consumer.java

//把下面这行
private static final String REST_URL_PREFIX = "http://localhost:8001";
//改成下面这行
private static final String REST_URL_PREFIX = "http://MICROSERVICECLOUD-DEPT";

6、测试

先启动单个eureka三个集群再启动8001，最后启动80

7、总结

Ribbon整合后80可以直接调用微服务而不再关心地址和端口

微服务化的核心就是将传统的一站式应用，根据业务拆分成一个一个的服务，彻底地去耦合，每一个微服务提供单个业务功能的服务，一个服务做一件事，从技术角度看就是一种小而独立的处理过程，类似进程概念，能够自行单独启动或销毁，拥有自己独立的数据库。

Ribbon 在工作时分成两步第一步先选择 EurekaServer，它优先选择在同一个区域内负载较少的 server。
第二步再根据用户指定的策略，在从server取到的服务注册列表中选择一个地址。
其中Ribbon 提供了多种策略：比如轮询、随机和根据响应时间加权。

2、新建两个工程microservicecloud-provider-dept-8002和microservicecloud-provider-dept-8003，参考8001
2.1、将8001 POM 内容拷贝到8002 、 8003

2.2、将8001下的java代码拷贝到8002 、 8003，并修改主启动类的名称

2.3、将8001 YML复制到8002 、 8003资源文件下、修改部分如图：

3.3、新建两个数据库springclouddb02 、 springclouddb03

#记得修改数据库名

CREATE SCHEMA `springclouddb01` DEFAULT CHARACTER SET utf8 ;

create table springclouddb01.dept
(
    deptno bigint not null primary key auto_increment,
    dname varchar(60),
    db_source varchar(60)
);

insert into dept(dname , db_source) values('开发部' , database());
insert into dept(dname , db_source) values('人事部' , database());
insert into dept(dname , db_source) values('财务部' , database());
insert into dept(dname , db_source) values('市场部' , database());
insert into dept(dname , db_source) values('运维部' , database());

select * from springclouddb01.dept;

3.4、测试：
启动7001—> 7002 —> 7003 —> 8001 —> 8002 ----> 8003 —> 80

访问连接：http://localhost/consumer/dept/list 注意看返回的json数据，发现每次刷新得到的数据是不一样的，轮询的返回数据，这时通过Ribbon完成了负载均衡。

3.5、总结：

Ribbon默认自带了七种算法，默认是轮询。

我们也可以自定义自己的算法。

4.1、修改访问服务的算法方式

* 切换 访问的算法 很简单只需要换成我们要返回算法的实例即可
* 默认有七个算法，可以也自定义自己的算法

package cn.hfbin.myrule;

/**
 * 该配置类不可以放在与注解 @ComponentScan 的同包或者子包下，否则不起作用 （自定义算法也是一样）
 */
@Configuration
public class MySelfRule
{
    /*
    * 切换 访问的算法 很简单只需要换成我们要返回算法的实例即可
    * 默认有七个算法，可以自定义自己的算法
    * */
    @Bean
    public IRule myRule()
    {
        //如果 突然间一个服务挂了 访问带挂的服务器会报错，出现错误页面
        //return new RoundRobinRule();
        //return new RandomRule(); //达到的目的，用我们重新选择的随机算法替代默认的轮询。
        //如果 突然间一个服务挂了 访问带挂的服务器会报错，出现错误页面，但是过一下子他不会再访问挂的机器，不会显示出错误的页面。
        return new RetryRule();
    }
}

4.2、自定义IRule算法
1、在主程序添加@RibbonClient(name=“MICROSERVICECLOUD-DEPT”,configuration=MySelfRule.class)

（注意：自定义算法不可以放在与注解 @ComponentScan 的同包或者子包下，否则不起作用 ）

2、MySelfRule.java

@Configuration
public class MySelfRule
{
    @Bean
    public IRule myRule()
    {
        //return new RandomRule();// Ribbon默认是轮询，我自定义为随机
        //return new RoundRobinRule();// Ribbon默认是轮询，我自定义为随机
        //return new RetryRule();
        return new RandomRule();// 我自定义为每台机器5次
    }
}

3、自定义算法必须继承抽象类 AbstractLoadBalancerRule

package cn.hfbin.myrule;

/*
* 参考随机数的源码来修改
*
* https://github.com/Netflix/ribbon/blob/master/ribbon-loadbalancer/src/main/java/com/netflix/loadbalancer/RandomRule.java
* */
public class RandomRule extends AbstractLoadBalancerRule {

    // total = 0 // 当total==5以后，我们指针才能往下走，
    // index = 0 // 当前对外提供服务的服务器地址，
    // total需要重新置为零，但是已经达到过一个5次，我们的index = 1
    // 分析：我们5次，但是微服务只有8001 8002 8003 三台，OK？
    //

    private int total = 0;            // 总共被调用的次数，目前要求每台被调用5次
    private int currentIndex = 0;    // 当前提供服务的机器号

    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
        if (lb == null) {
            return null;
        }
        Server server = null;

        while (server == null) {
            if (Thread.interrupted()) {
                return null;
            }
            //活着的可以对外提供服务的机器
            List<Server> upList = lb.getReachableServers();
            //所有的服务
            List<Server> allList = lb.getAllServers();

            //服务的总数
            int serverCount = allList.size();
            if (serverCount == 0) {
                /*
                 * No servers. End regardless of pass, because subsequent passes only get more
                 * restrictive.
                 */
                return null;
            }

//            int index = rand.nextInt(serverCount);// java.util.Random().nextInt(3);
//            server = upList.get(index);

            if (total < 5) {
                //获取服务的第几个
                server = upList.get(currentIndex);
                total++;
            } else {
                total = 0;
                currentIndex++;
                if (currentIndex >= upList.size()) {
                    currentIndex = 0;
                }
            }

            if (server == null) {
                /*
                 * The only time this should happen is if the server list were somehow trimmed.
                 * This is a transient condition. Retry after yielding.
                 */
                Thread.yield();
                continue;
            }

            if (server.isAlive()) {
                return (server);
            }

            // Shouldn't actually happen.. but must be transient or a bug.
            server = null;
            Thread.yield();
        }

        return server;

    }

    @Override
    public Server choose(Object key) {
        return choose(getLoadBalancer(), key);
    }

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
        // TODO Auto-generated method stub

    }

}

4、测试

测试与上面启动顺序一样