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SpringCloudRibbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡工具，它基于NetflixRibbon实现。通过SpringCloud封装，可以轻松地将面向服务的REST模版请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用，作为一个工具类，Ribbon不需要独立部署。 Ribbon负载均衡根据负载均衡示意图开始创建Ribbon负载均衡项目。 创建provider1、2、3复制eureka-provider-8081，重命名为ribbon-provider-8201并配置成maven项目。 在application.yml文件中修改端口号。 server: port: 820112复制代码类型：[java] 为了方便运行时识别对应的provider，在PetsServiceImpl.java中改写查询部分——name+端口号。 依照上面的过程配置ribbon-provider-8202，ribbon-provider-8203。 启动项目，在postman中查看查询结果。 在这里，默认的顺序是1、3、2。从这个结果可以看出负载均衡默认是轮询的。这种轮询的状态是可以修改的。 Ribbon默认提供的负载均衡策略Ribbon的内置负载均衡策略一共有7种。 RoundRobinRule（默认） 轮询策略，默认采用的策略。经过一轮轮询没有找到可用的provider，最多重复10轮，如果还没有找到则返回null。 RandomRule 随机策略，从多个备选provider种，随机选择一个。 RetryRule 重试策略，先根据默认策略进行轮询，获取失败后，在一个默认时间后进行重试。默认时长为500ms。 AvailabilityFilteringRule 可用过滤算法，过滤掉那些不可用的provider（熔断、连接极限、连接失败），对剩余的provider进行轮询。 ZoneAvoidanceRule zone回避策略，使用ZoneAvoidancePredicate和AvailabilityPredicate来判断是否选择某个provider，根据provider所在zone及provider的可用性，对provider进行选择。 WeightedResponseTimeRule 权重响应时间策略，根据响应时间分配一个权重，响应时间越长，权重越小，被选中的可能性越低。 更换内置负载均衡策略通过修改配置文件或JavaConfig类达到更换内置负载均衡策略的目的。 复制feign-consumer-8080，重命名为ribbon-consumer-8080并配置为maven文件。 修改配置文件 # 修改负载均衡策略 # 提供者的微服务名称 familycloud-provider-depart: # 指定要使用的负载均衡策略 ribbon: NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule123456复制代码类型：[java] 启动项目，在postman种进行测试，得到的结果是随机的。 配置JavaConfig类改写PetsConfigure.java @Configuration
public class PetsConfigure {
// 指定Ribbon使用随机算法策略
@Bean
public IRule RibbonBalanceRule(){
return new RandomRule();
}
}12345678复制代码类型：[java]启动项目，在postman种进行测试，得到的结果跟更换内置负载均衡策略结果都为随机。 自定义负载均衡策略Ribbon可以自定义负载均衡策略，负载均衡算法类需要实现IRule接口。 要实现的是从所有可用的provider中排除掉指定端口号的provider，剩 余provider进行随机选择。 定义CRule类 在获取排除了指定端口的所有剩余Servers的部分可以使用普通代码方式实现也可以使用Lambda方式实现。 普通代码方式实现 package com.javafamily.balance;
import com.netflix.loadbalancer.ILoadBalancer;
import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.Server;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
/**
* 从所有可用的provider中排除掉指定端口号的provider，剩余provider进行随机选择。
*/
public class CRule implements IRule {
private ILoadBalancer lb;
// 记录所有要排除的端口号
private List<Integer> excludePorts;
public CRule() {
}
public CRule(List<Integer> excludePorts) {
this.excludePorts = excludePorts;
}
@Override
public Server choose(Object key) {
// 获取所有UP状态的server
List<Server> servers = lb.getReachableServers();
// 获取到排除了指定端口的所有剩余Servers
List<Server> availableServers = getAvailableServers(servers);
// 对剩余的Servers通过随机方式获取一个Server
return getAvailableRandomServer(availableServers);
}
// 获取到排除了指定端口的所有剩余Servers
// 使用普通代码方式实现
private List<Server> getAvailableServers(List<Server> servers) {
// 若没有指定要排除的port，则直接返回所有Server
if (excludePorts == null || excludePorts.size() == 0) {
return servers;
}
// 用于存放真正可用的Server
List<Server> aservers = new ArrayList<>();
for (Server server : servers) {
boolean isExclude = false;
// 将当前遍历Server的端口号与要排除的端口号进行对比
for (Integer port : excludePorts) {
if (server.getPort() == port) {
isExclude = true;
break;
}
}
if (!isExclude) {
aservers.add(server);
}
}
return aservers;
}
// 对剩余的Servers通过随机方式获取一个Server
private Server getAvailableRandomServer(List<Server> servers) {
// 获取一个[0，servers.size())的随机整数
int index = new Random().nextInt(servers.size());
return servers.get(index);
}
@Override
public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb) {
this.lb = lb;
}
@Override
public ILoadBalancer getLoadBalancer() {
return lb;
}
}
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081复制代码类型：[java]Lambda方式实现package com.javafamily.balance;
import com.netflix.loadbalancer.ILoadBalancer;
import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.Server;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.stream.Collectors;
/**
* 从所有可用的provider中排除掉指定端口号的provider，剩余provider进行随机选择。
*/
public class CRule implements IRule {
private ILoadBalancer lb;
// 记录所有要排除的端口号
private List<Integer> excludePorts;
public CRule() {
}
public CRule(List<Integer> excludePorts) {
this.excludePorts = excludePorts;
}
@Override
public Server choose(Object key) {
// 获取所有UP状态的server
List<Server> servers = lb.getReachableServers();
// 获取到排除了指定端口的所有剩余Servers
List<Server> availableServers = getAvailableServers(servers);
// 对剩余的Servers通过随机方式获取一个Server
return getAvailableRandomServer(availableServers);
}
// 获取到排除了指定端口的所有剩余Servers
// 使用Lambda方式实现
private List<Server> getAvailableServers(List<Server> servers) {
// 若没有指定要排除的port，则直接返回所有Server
if (excludePorts == null || excludePorts.size() == 0) {
return servers;
}
// 用于存放真正可用的Server
List<Server> aservers = servers.stream() // 将list变为stream
// filter()：只要是能使filter()参数结果为true的元素就能通过过滤
// noneMatch()：用于判断stream中的元素是否全部都不符合。只要找到一个符合的元素该方法就返回false
.filter(server -> excludePorts.stream().noneMatch(port -> server.getPort() == port))
// 将最终的stream变为list
.collect(Collectors.toList());
return aservers;
}
// 对剩余的Servers通过随机方式获取一个Server
private Server getAvailableRandomServer(List<Server> servers) {
// 获取一个[0，servers.size())的随机整数
int index = new Random().nextInt(servers.size());
return servers.get(index);
}
@Override
public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb) {
this.lb = lb;
}
@Override
public ILoadBalancer getLoadBalancer() {
return lb;
}
}12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273复制代码类型：[java]配置JavaConfig类// 修改负载均衡策略为：自定义策略
@Bean
public IRule loadBalanceRule() {
List<Integer> excludePorts = new ArrayList<>();
// 只对8201、8202进行随机
excludePorts.add(8203);
return new CRule(excludePorts);
}12345678复制代码类型：[java]重新启动项目，在postman中进行测试，得到只有8201、8202没有8203进行随机的结果。 gitee https:///javainfamily/spring-cloud |
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