在这里吐槽一句:网上很多文章真是神坑,你不看还好,看了只会问题越来越多,就连之前的问题都没有解决!!! 不多说了,Ribbon作为后端负载均衡器,比Nginx更注重的是请求分发而不是承担并发,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

Ribbon负载均衡策略 配置 对调用的某个服务启用某种负载策略 1)通过配置文件配置 hello: ribbon: NFLoadBalancerRuleClassName:com.netflix.loadbalancer.RandomRule 1 2 3 2)通过java注解配置 @Configuration public class RibbonConfiguration{ @Bean public IRule ribbonRule(){ //随机负载 return new RandomRu

Ribbon负载均衡策略 配置 对调用的某个服务启用某种负载策略 1)通过配置文件配置 hello: ribbon: NFLoadBalancerRuleClassName:com.netflix.loadbalancer.RandomRule 1 2 3 2)通过java注解配置 @Configuration public class RibbonConfiguration{ @Bean public IRule ribbonRule(){ //随机负载 return new RandomRu

一.eureka-server服务中心项目不再创建 二.eureka-common-empdept公共组件项目不再掩饰 三.创建eureka-client-provider-empdept-one提供者项目 3.1 结构如下 pom.xml文件内容如下: <dependencies> <dependency> <groupId>cn.kgc</groupId> <artifactId>eureka-common-empdept</artif

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

上一篇文章单独介绍了Ribbon框架的使用,及其如何实现客户端对服务访问的负载均衡,但只是单独从Ribbon框架实现,没有涉及spring cloud.本文着力介绍Ribbon的负载均衡机制,下一篇文章再在spring中继承Ribbon. Ribbon负载均衡器 上一篇文章我们已经实现了一个客户端负载均衡请求web服务的示例. 当时,我们留了一个伏笔,其中的负载均衡的规则策略可以定制,那么本文着重研究策略定制这部分内容,其他的ribbon客户端的构建和请求方法请参见上一篇文章. ribbon的负

Spring Cloud 微服务架构学习记录与示例 一.认识Ribbon 首先咱们需要认识下负载均衡,一般分为服务器端负载和客户端负载均衡. 服务器端负载均衡:比如Nginx.F5,请求达到服务器后由负载均衡根据算法将请求转发到目标服务器进行处理. 客户端负载均衡:比如Ribbon,服务消费者会获取一个服务器地址列表,调用前根据负载均衡的算法进行选择某个服务器,然后进行调用. Ribbon是Netfix发布的负载均衡,Eureka一般配合Ribbon进行使用,Ribbon利用从Eureka注册中

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负载均衡策略定义 IRule其实就只做了一件事情Server choose(Object key),可以看到这个功能是在LB中定义(要求)的,LB把这个功能委托给IRule来实现.不同的IRule可以向LB提供不同的负载均衡算法. public interface IRule{ public Serverchoose(Object key); public void setLoadBalancer(ILoadBalancerlb); public ILoadBalancergetLo

一.负载均衡解决方案分类及特征 业界主流的负载均衡解决方案有: 1.1 集中式负载均衡 即在客户端和服务端之间使用独立的负载均衡设施(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端. 1.2 进程内负载均衡 将负载均衡逻辑集成到客户端组件中,客户端组件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端发起请求.Ribbon就是一个进程内的负载均衡实现. 二.Ribbon常用负载均衡策略 Ribbon就属于进程内负载

什么是负载均衡 当一台服务器的单位时间内的访问量越大时,服务器压力就越大,大到超过自身承受能力时,服务器就会崩溃.为了避免服务器崩溃,让用户有更好的体验,我们通过负载均衡的方式来分担服务器压力. 我们可以建立很多很多服务器,组成一个服务器集群,当用户访问网站时,先访问一个中间服务器,在让这个中间服务器在服务器集群中选择一个压力较小的服务器,然后将该访问请求引入该服务器.如此以来,用户的每次访问,都会保证服务器集群中的每个服务器压力趋于平衡,分担了服务器压力,避免了服务器崩溃的情况. Ribbon

什么是Ribbon,ribbon有什么用,个人先总结一下(不正确请提出讨论):Ribbon是基于客户端的负载均衡器,为我们提供了多样的负载均衡的方案,比如轮询,最小的并发请求的server,随机server等:其默认的策略是ZoneAvoidanceRule,也就是复合判断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

ribbon有7种负载均衡策略可供选择: 策略类 命名 描述 RandomRule 随机策略 随机选择server RoundRobinRule 轮询策略 按照顺序选择server(ribbon默认策略) RetryRule 重试策略 在一个配置时间段内,当选择server不成功,则一直尝试选择一个可用的server BestAvailableRule 最低并发策略 逐个考察server,如果server断路器打开,则忽略,再选择其中并发链接最低的server AvailabilityFilte

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

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

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

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,

(原) 在用ribbon负载均衡取eureka注册中心中的地址时,默认采用循环策略,例如商品服务有3个,分别为URL1,URL2,URL3,那么在客户端第一次取时,会取到URL1,第二次取时取到URL2,第三次是URL3,然后依次循环. 很好奇这种算法是怎么保证永远是顺序取的,如果在高并发下,是否也能按这个顺序,跟一下源码,原来,底层实现是用了一个AtomicInteger来保证原子性的,关键代码在类 com.netflix.loadbalancer.AbstractServerPredicat

文章目录 AbstractLoadBalancerRule: RandomRule: RoundRobinRule: RetryRule: WeightedResponseTimeRule: 定时任务: 权重计算: 实例选择: ClientConfigEnabledRoundRobinRule: BestAvailableRule: PredicateBasedRule: AvailabilityFilteringRule: ZoneAvoidanceRule: ​ 通过之前的源码阅读,我们已经

1.概念:Ribbon 负载均衡 2.具体内容 现在所有的服务已经通过了 Eureka 进行了注册,那么使用 Eureka 注册的目的是希望所有的服务都统一归属到 Eureka 之中进 行处理,但是现在的问题,所有的微服务汇集到了 Eureka 之中,而客户端的调用也应该通过 Eureka 完成.而这种调用就可以利用 Ribbon 技术来实现. Ribbon 是一个服务调用的组件,并且是一个客户端实现负载均衡处理的组件.服务器端实现负载均衡可以使用 Nginx. HAProxy.LVS 等. 2