4. Spring Cloud Ribbon 实现“负载均衡”的详细配置说明
4. Spring Cloud Ribbon 实现“负载均衡”的详细配置说明@
目录
[*]4. Spring Cloud Ribbon 实现“负载均衡”的详细配置说明
[*]前言
[*]1. Ribbon 介绍
[*]1.1 LB(Load Balance 负载均衡)
[*]2. Ribbon 原理
[*]2.2 Ribbon 机制
[*]3. Spring Cloud Ribbon 实现负载均衡算法-应用实例
[*]4. 总结：
[*]5. 最后：
<hr>前言
[*]对应上一篇学习内容：🌟🌟🌟ChinaRainbowSea-CSDN博客
[*]对应下一篇学习内容：🌟🌟🌟
1. Ribbon 介绍
Ribbon 是什么 ？
1.Spring Cloud Ribbon 是基于Netflix Ribbon 实现的一套客户端，负载均衡的工具
2.Ribbon 主要功能是提供客户端负载均衡算法和服务调用
3.Ribbon 客户端组件提供一系列完善的配置项如“连接超时，重试”
4.Ribbon 会基于某种规则（如简单轮询，随机连接等）去连接指定服务
5.程序员很容易是由 Ribbon 的负载均衡算法实现负载均衡
6.一句话: Ribbon: 负载均衡 + RestTemplate 调用
Ribbon 的官网地址:https://github.com/Netflix/ribbon
Ribbon 进入维护状态？
Ribbon 目前进入维护模式,未来替换方案是Spring Cloud LoadBalancer
1.1 LB(Load Balance 负载均衡)
LB 分类
[*]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。
[*]进程内 LB
将 LB逻辑集成到消费方，消费方服务注册中心获知有哪些地址可用，然后再从这些地址中选择
一个合适的服务地址
Ribbon 就属于进程内 L B，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务提供方的地址。
特别说明：在上一篇的学习内容上：实例-前面 member-consumer 轮询负载访问 10000/10002底层就是 Ribbon 默认的轮询负载算法。
2. Ribbon 原理
Ribbon 架构图&机制
2.2 Ribbon 机制
Ribbon 机制：
[*]先选择 EurekaServer，它优先 选择在同一个区域内负载较少的 Server 服务。
[*]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
[*]Ribbon 提供了多种策略：比如：轮询，随机和根据响应时间加权等等 。
Ribbon 常见负载算法
3. Spring Cloud Ribbon 实现负载均衡算法-应用实例
需求分析/图解
[*]需求:将默认的轮询算法改成随机算法 RandomRule
[*]浏览器输入: http://localhost/member/consumer/get/1
[*]要求访问的 10000/10002端口的服务是随机的，也就是设置为：RandomRule 随机负载均衡
其实：所谓的随机是在少量数据上是随机的，但是在大量数据的基础上，随机的结果基本上和平均 差不多。
[*]首先：创建 member-service-consumer-80 com/rainbowsea/springcloud/config/RibbonRule.java，随机负载均衡的算法的配置类，进行配置随机负载均衡 。
package com.rainbowsea.springcloud.config;import com.netflix.loadbalancer.IRule;import com.netflix.loadbalancer.RandomRule;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configurationpublic class RibbonRule { @Bean // 配置注入自己的负载均衡算法 public IRule myRibbonRule() { // 这里老师返回的是 RandomRule，大家也可以指定其他的内容。 //return new WeightedResponseTimeRule(); return new RandomRule();// 随机算法 }}注意：同时还需要在对应的Eureka Client 客户端当中的 RestTemplate Http模板 的位置开启， 加入 @LoadBalanced 开启负载均衡
以及同时还需要在对应的Eureka Client 客户端 的场景启动器的位置开启，当中加入@RibbonClient 注解标明：使用的是 Ribbon 下的负载均衡上的哪个算法。
@RibbonClient(name = "MEMBER_SERVICE_PROVIDER_URL",configuration = RibbonRule.class) // 指定 Ribbon 的负载均衡算法package com.rainbowsea.springcloud;import com.rainbowsea.springcloud.config.RibbonRule;import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClient;// 如果错误: 加入排除 DataSourceAutoConfiguration 自动配置//@SpringBootApplication(exclude = DataSourceAutoConfiguration.class)//@EnableEurekaClient 表示将项目/模块/程序 标注作为 Eureka Client@EnableEurekaClient@SpringBootApplication@EnableDiscoveryClient // 启用服务发现@RibbonClient(name = "MEMBER_SERVICE_PROVIDER_URL",configuration = RibbonRule.class) // 指定 Ribbon 的负载均衡算法public class MemberConsumerApplication80 { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(MemberConsumerApplication80.class, args); }}测试
[*]浏览器输入: http://localhost/member/consumer/get/1
[*]观察访问的 10000/10002端口的服务是随机的。
4. 总结：
[*]Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon 实现的一套客户端，负载均衡的工具。
[*]LB(Load Balance 负载均衡) 两种分类：
[*]集中式: LB
[*]进程内 LB
[*]Ribbon 原理和机制
[*]先选择 EurekaServer，它优先 选择在同一个区域内负载较少的 Server 服务。
[*]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
[*]Ribbon 提供了多种策略：比如：轮询，随机和根据响应时间加权等等 。
[*]Ribbon 常见的负载均衡算法。
[*]配置 Spring Cloud Ribbon 的三点：
[*]创建配置对应 Ribbon 下的负载均衡的算法的配置类(注意标注配置类注解@Configuration和对应的方法处加入'@Bean加入 ioc 容器管理' )，进行配置负载均衡 ，直接 new 对应的 Ribbon 下的 负载均衡算法即可，比如： RandomRule，RoundRobinRule
[*]还需要在对应的Eureka Client 客户端当中的 RestTemplate Http模板 的位置开启， 加入 @LoadBalanced 开启负载均衡@LoadBalanced 注解标注负载均衡
[*]同时还需要在对应的Eureka Client 客户端 的场景启动器的类上 位置开启，当中加入@RibbonClient 注解标明：使用的是 Ribbon 下的负载均衡上的哪个算法。
@RibbonClient(name = "MEMBER_SERVICE_PROVIDER_URL",configuration = RibbonRule.class) // 指定 Ribbon 的负载均衡算法5. 最后：
“在这个最后的篇章中，我要表达我对每一位读者的感激之情。你们的关注和回复是我创作的动力源泉，我从你们身上吸取了无尽的灵感与勇气。我会将你们的鼓励留在心底，继续在其他的领域奋斗。感谢你们，我们总会在某个时刻再次相遇。”
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