Ribbon自带负载均衡策略比较 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 clas…

IRule这是所有负载均衡策略的父接口,里边的核心方法就是choose方法,用来选择一个服务实例. AbstractLoadBalancerRuleAbstractLoadBalancerRule是一个抽象类,里边主要定义了一个ILoadBalancer,就是我们上文所说的负载均衡器,负载均衡器的功能我们在上文已经说的很详细了,这里就不再赘述,这里定义它的目的主要是辅助负责均衡策略选取合适的服务端实例. RandomRule看名字就知道,这种负载均衡策略就是随机选择一个服务实例,看源码我们知道,…

前言 上篇文章介绍了如何实现gRPC负载均衡,但目前官方只提供了pick_first和round_robin两种负载均衡策略,轮询法round_robin不能满足因服务器配置不同而承担不同负载量,这篇文章将介绍如何实现自定义负载均衡策略--加权随机法. 加权随机法可以根据服务器的处理能力而分配不同的权重,从而实现处理能力高的服务器可承担更多的请求,处理能力低的服务器少承担请求. 自定义负载均衡策略 gRPC提供了V2PickerBuilder和V2Picker接口让我们实现自己的负载均衡策略.…

官方文档特别指出:自定义的负载均衡配置类不能放在 @componentScan 所扫描的当前包下及其子包下,否则我们自定义的这个配置类就会被所有的Ribbon客户端所共享,也就是说我们达不到特殊化定制的目的了. 要求自定义的算法:依旧是轮询策略,但是每个服务器被调用5次后轮到下一个服务,即以前是每个服务被调用1次,现在是每个被调用5次. 1. 打开microservicecloud-consumer-dept-80工程,自定义算法类必须继承 AbstractLoadBalanceRule 类,启…

在前两篇<撸一撸Spring Cloud Ribbon的原理>,<撸一撸Spring Cloud Ribbon的原理-负载均衡器>中,整理了Ribbon如何通过负载均衡拦截器植入RestTemplate,以及调用负载均衡器获取服务列表,如何过滤,如何更新等的处理过程. 因为,负载均衡器最终是调用负载均衡策略的choose方法来选择一个服务,所以这一篇,整理Ribbon的负载均衡策略. 策略类 RandomRule RoundRobinRule RetryRule WeightedR…

背景: 我需要在网关实现一种功能,某个用户的请求永远打在后台指定的服务,也就是根据ip地址进行负载均衡 原理: 在ribbon的配置类下: 那我们自己创建一个IRule的实现类,模仿ZoneAvoidanceRule,该类的继承体系: 所以我们只要继成AbstractLoadBalancerRule package com.yang.xiao.hui.filter; import com.netflix.client.config.IClientConfig; import com.netfli…

一.Ribbon中的负载均衡策略 1.Ribbon中支持的负载均衡策略 AvailabilityFilteringRule: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 RandomRule:随机选择一个server…

自定义负载均衡策略 官方文档指出:自定义的负载均衡配置类不能放在 @componentScan 所扫描的当前包下及其子包下,否则我们自定义的这个配置类就会被所有的Ribbon客户端所共享,也就是说我们达不到特殊化定制的目的了: 要求自定义的算法:依旧是轮询策略,但是每个服务器被调用5次后轮到下一个服务,即以前是每个服务被调用1次,现在是每个被调用5次. 打开消费者工程: 1.自定义算法类必须继承 AbstractLoadBalanceRule 类 启动类在com.yufeng.springclo…

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…

相信看了 每天学点SpringCloud(一):简单服务提供者消费者调用,每天学点SpringCloud(二):服务注册与发现Eureka这两篇的同学都了解到了我的套路,没错,本篇博客同样是为了解决上篇的问题的. 上篇我们使用Eureka默认的负载均衡解决了消费方调用服务方硬编码的问题,不过呢,因为是使用的默认负载均衡的策略,所以这次我们就搞一搞事情,来自定义一下它的策略. 搞这个策略呢有两种实现方式 通过代码自定义 通过代码的方式自定义负责均衡策略时需要注意的是,注意避免SpringBoot的…