聊聊SpringCloud中的Ribbon进行服务调用的问题

前置内容
（1）、微服务理论入门和手把手带你进行微服务环境搭建及支付、订单业务编写
（2）、springcloud之eureka服务注册与发现
（3）、springcloud之zookeeper进行服务注册与发现
（4）、springcloud之consul进行服务注册与发现

1、robbon

1.1、ribbon概述

（1）、ribbon是什么？

• springcloud-ribbon是基于netflix ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。
• 简单来说，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和服务调用。ribbon客户端组件提供一系列完善的配置如连接超时、重拾等。简单的说，就是在配置文件中列出load balancer（简称lb）后面的所有机器，ribbon会自动的帮助你基于某种规则（如简单轮询，随即连接等）去连接这些机器。我们很容易使用ribbon实现自定义的负载均衡算法。
• 一句话就是 负载均衡+resttemplate调用。

（2）、ribbon的官网

官网地址

且目前也进入了维护模式

（3）、负载均衡（lb）

• 负载均衡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（高可用）。常见的负载均衡由软件nginx、lvs、f5。

1.集中式lb：就是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：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服务提供方的地址。

（4）、ribbon本地负载均衡客户端和nginx服务端负载均衡的区别

1. nginx是服务器负载均衡，客户端所有请求都会交给nginx实现转发请求。即负载均衡是由服务端实现的。
2. ribbon本地负载均衡，在调用微服务接口的时候，会在注册中心获取注册信息列表之后缓存到jvm本地，从而在本地实现rpc远程服务调用技术。

1.2、ribbon负载均衡演示

（1）、架构说明

ribbon其实就是一个软负载均衡的客户端组件，他可以和其他所需请求的客户端结合使用，和eureka结合只是其中的一个实例。

ribbon在工作时分为两步

• 第一步先选择eurekaserver，他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）、pom文件

所以在引入eureka的整合包中就包含了整合ribbon的jar包。

所以我们前面实现的8001和8002交替访问的方式就是所谓的负载均衡。

（3）、resttemplate的说明

getforobject：返回对象为响应体中数据转化成的对象，基本上可以理解为json。getforentity：返回对象为responseentity对象，包含了响应中的一些重要信息，比如响应头、响应状态码、响应体等。postforobjectpostforentity

1.3、ribbon核心组件irule

1. 主要的负载规则

• roundrobinrule：轮询
• randomrule：随机
• retryrule：先按照roundrobinrule的策略获取服务，如果获取服务失败则在指定时间内会进行重试
• weightedresponsetimerule：对roundrobinrule的扩展，响应速度越快的实例选择权重越大，越容易被选择
• bestavailablerule：会先过滤掉由于多次访问故障而处于断路器跳闸状态的服务，然后选择一个并发量最小的服务
• availabilityfilteringrule：先过滤掉故障实例，再选择并发较小的实例
• zoneavoidancerule：默认规则，复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择服务器

2. 如何替换负载规则

• 对cloud-consumer-order80包下的配置进行修改。
• 我们自己自定义的配置类不能放在@componentscan所扫描的当前包以及子包下，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，达不到特殊化定制的目的了。
• 在com.xiao的包下新建一个myrule的子包。

4. 在myrule的包下新建一个myselfrule配置类

​​​​​​​
import com.netflix.loadbalancer.irule;
import com.netflix.loadbalancer.randomrule;
import org.springframework.context.annotation.bean;
import org.springframework.context.annotation.configuration;

@configuration
public class myselfrule {

    @bean
    public irule getrandomrule(){
        return new randomrule(); // 新建随机访问负载规则
    }
}

5. 对主启动类进行修改，修改为如下：

import com.xiao.myrule.myselfrule;
import org.springframework.boot.springapplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.springbootapplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.enableeurekaclient;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.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);
    }
}

6.测试结果 结果就是以我们最新配置的随机方式进行访问的。

1.4、ribbon负载均衡算法

1.4.1、轮询算法原理 负载均衡算法：

rest接口第几次请求数 % 服务器集群总数量 = 实际调用服务器位置下标，每次服务重新启动后rest接口计数从1开始。

1.4.2、roundrobinrule 源码

import com.netflix.client.config.iclientconfig;
import java.util.list;
import java.util.concurrent.atomic.atomicinteger;
import org.slf4j.logger;
import org.slf4j.loggerfactory;

public class roundrobinrule extends abstractloadbalancerrule {
    private atomicinteger nextservercycliccounter;
    private static final boolean available_only_servers = true;
    private static final boolean all_servers = false;
    private static logger log = loggerfactory.getlogger(roundrobinrule.class);

    public roundrobinrule() {
        this.nextservercycliccounter = new atomicinteger(0);
    }

    public roundrobinrule(iloadbalancer lb) {
        this();
        this.setloadbalancer(lb);
    }

    public server choose(iloadbalancer lb, object key) {
        if (lb == null) {
            log.warn("no load balancer");
            return null;
        } else {
            server server = null;
            int count = 0;

            while(true) {
                if (server == null && count++ < 10) {
                	// 获取状态为up的服务提供者
                    list<server> reachableservers = lb.getreachableservers();
                    // 获取所有的服务提供者
                    list<server> allservers = lb.getallservers();
                    int upcount = reachableservers.size();
                    int servercount = allservers.size();
                    
                    if (upcount != 0 && servercount != 0) {
                    	// 对取模获得的下标进行获取相关的服务提供者
                        int nextserverindex = this.incrementandgetmodulo(servercount);
                        server = (server)allservers.get(nextserverindex);

                        if (server == null) {
                            thread.yield();
                        } else {
                            if (server.isalive() && server.isreadytoserve()) {
                                return server;
                            }

                            server = null;
                        continue;
                    }

                    log.warn("no up servers available from load balancer: " + lb);
                    return null;
                }

                if (count >= 10) {
                    log.warn("no available alive servers after 10 tries from load balancer: " + lb);
                }

                return server;
            }
        }
    }

    private int incrementandgetmodulo(int modulo) {
        int current;
        int next;
        do {
        	// 先加一再取模
            current = this.nextservercycliccounter.get();
            next = (current + 1) % modulo;
            // cas判断，如果判断成功就返回true，否则就一直自旋
        } while(!this.nextservercycliccounter.compareandset(current, next));

        return next;
    }
}

1.4.3、手写轮询算法

1. 修改支付模块的controller

添加以下内容

@getmapping(value = "/payment/lb")
public string getpaymentlb(){
      return serverport;
}

2. applicationcontextconfig去掉@loadbalanced注解

3. loadbalancer接口

import org.springframework.cloud.client.serviceinstance;

import java.util.list;

public interface loadbalancer {
    //收集服务器总共有多少台能够提供服务的机器，并放到list里面
    serviceinstance instances(list<serviceinstance> serviceinstances);

}

4. 编写mylb类

import org.springframework.cloud.client.serviceinstance;
import org.springframework.stereotype.component;

import java.util.list;
import java.util.concurrent.atomic.atomicinteger;

@component
public class mylb implements loadbalancer {

    private atomicinteger atomicinteger = new atomicinteger(0);

    //坐标
    private final int getandincrement(){
        int current;
        int next;
        do {
            current = this.atomicinteger.get();
            next = current >= 2147483647 ? 0 : current + 1;
        }while (!this.atomicinteger.compareandset(current,next));  //第一个参数是期望值，第二个参数是修改值是
        system.out.println("*******第几次访问，次数next: "+next);
        return next;
    }

    @override
    public serviceinstance instances(list<serviceinstance> serviceinstances) {  //得到机器的列表
        int index = getandincrement() % serviceinstances.size(); //得到服务器的下标位置
        return serviceinstances.get(index);
    }
}

5. 修改ordercontroller类

import com.xiao.cloud.entities.commonresult;
import com.xiao.cloud.entities.payment;
import com.xiao.cloud.lb.loadbalancer;
import lombok.extern.slf4j.slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.autowired;
import org.springframework.cloud.client.serviceinstance;
import org.springframework.cloud.client.discovery.discoveryclient;
import org.springframework.http.responseentity;
import org.springframework.web.bind.annotation.getmapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.pathvariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.restcontroller;
import org.springframework.web.client.resttemplate;

import javax.annotation.resource;
import java.net.uri;
import java.util.list;

@restcontroller
@slf4j
public class ordercontroller {

    // public static final string payment_url = "http://localhost:8001";
    public static final string payment_url = "http://cloud-payment-service";

    @resource
    private resttemplate resttemplate;

    @resource
    private loadbalancer loadbalancer;

    @resource
    private discoveryclient discoveryclient;

    @getmapping("/consumer/payment/create")
    public commonresult<payment>   create( payment payment){
        return resttemplate.postforobject(payment_url+"/payment/create",payment,commonresult.class);  //写操作
    }

    @getmapping("/consumer/payment/get/{id}")
    public commonresult<payment> getpayment(@pathvariable("id") long id){
        return resttemplate.getforobject(payment_url+"/payment/get/"+id,commonresult.class);
    }

    @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()){
            //  log.info(entity.getstatuscode()+"\t"+entity.getheaders());
            return entity.getbody();
        }else {
            return new commonresult<>(444,"操作失败");
        }
    }

    @getmapping(value = "/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.instances(instances);
        uri uri = serviceinstance.geturi();
        return resttemplate.getforobject(uri+"/payment/lb",string.class);
    }
}

6. 测试结果

• 最后是在8001和8002两个之间进行轮询访问。
• 控制台输出如下

7. 包结构示意图

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