负载均衡大体可以分为两类：集中式、进程内。前者也被称为服务端负载均衡，其一般位于服务集群的前端，统一接收、处理、转发客户端的请求。典型地包括F5硬件、LVS、Nginx等技术方案；而后者也被称为客户端负载均衡，其是在客户端侧根据某种策略选择合适的服务实例直接进行请求，其典型代表有Ribbon

环境搭建

搭建服务提供者

我们在服务提供者payment中添加一个Controller，如下所示

@RestController
@RequestMapping("pay")
public class PaymentController {

    @GetMapping("/hello")
    public String hello(@RequestParam String name) {
        String msg = "[Payment Service-"+ serverPort +"]: " + name;
        return msg;
    }

}

这里使用Consul作为注册中心。创建三个payment服务的实例，分别使用8004、8005、8006端口。如下所示

搭建服务消费者

在服务消费者order中，我们同样也会引入spring-cloud-starter-consul-discovery依赖。由于该依赖间接依赖了spring-cloud-starter-netflix-ribbon，如下图所示。故无需显式引入spring-cloud-starter-netflix-ribbon依赖

在服务消费者order中，先声明一个restTemplate实例，然后通过Controller调用payment服务

@Configuration
public class RestTemplateConfig {

    /**
     * @LoadBalanced 注解作用:
     *   1. 基于服务名调用的restTemplate实例
     *   2. 支持负载均衡
     * @return
     */
    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }

}

...

@RestController
@RequestMapping("order")
public class OrderController2 {

    // 使用 注册中心的服务名
    public static final String PAYMENT_URL = "http://payment";

    @Qualifier("restTemplate")
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @GetMapping("/test2")
    public String test2(@RequestParam String name) {
        String msg = restTemplate.getForObject(PAYMENT_URL +"/pay/hello?name={1}", String.class, name);
        String result = "[Order Service #test2]: " + msg;
        return result;
    }

}

创建order服务的实例，使用82端口。如下所示

本版本Ribbon默认采用ZoneAvoidanceRule区域敏感性策略，测试效果如下符合预期

负载均衡策略

Ribbon通过实现IRule接口内置了多种负载均衡策略

RoundRobinRule：随机策略。随机选择服务实例
RandomRule：轮询策略。依次选择服务实例
RetryRule：重试策略
BestAvailableRule：最低并发策略。选择正在请求的并发量最小的服务实例。如果服务实例处于熔断状态，则忽略该服务实例
AvailabilityFilteringRule：可用性敏感策略。过滤掉处于熔断状态或正在请求的并发量高的服务实例
ZoneAvoidanceRule：区域敏感性策略。复合判断服务实例所在区域的性能和服务实例的可用性
WeightedResponseTimeRule：响应时间加权策略。根据各服务实例的响应时间计算权重，响应时间越长，权重越低，选择该服务实例的概率越低

策略配置

全局配置

在服务消费者order中，我们可以配置全局的负载均衡策略。这里以RoundRobinRule随机策略为例。首先通过Java配置类声明一个该策略的实例对象

@Configuration
public class RandomRuleConfig {

    @Bean
    public IRule randomRule() {
        return new RandomRule();
    }

}

需要注意的是，该Java配置类不能被@ComponentScan注解扫描到，否则该配置类就会被所有的Ribbon客户端所共享。换言之，Ribbon策略实例的Java配置类不要放在@ComponentScan注解所在的当前包及其子包下即可。如下所示，我们所有策略实例的Java配置类均放在ribbon包下，而SpringBoot启动类在order包下

通过@RibbonClients注解的defaultConfiguration属性来设置其全局的负载均衡策略，如下所示

@SpringBootApplication
// 使用Consul作为注册中心时使用
@EnableDiscoveryClient 
// 设置Ribbon全局负载均衡策略为随机策略
@RibbonClients(defaultConfiguration = RandomRuleConfig.class)
public class OrderApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderApplication.class, args);
    }

}

效果如下所示，符合预期

根据所调用的服务进行配置

可以通过@RibbonClient注解，对所调用的服务分别配置相应的策略。用法如下所示

@SpringBootApplication
// 使用Consul作为注册中心时使用
@EnableDiscoveryClient 
// 调用payment服务时，采用随机策略
@RibbonClient(name ="payment", configuration = RandomRuleConfig.class)
public class OrderApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderApplication.class, args);
    }

}

对于多个配置，还可以通过@RibbonClients注解整合到一处

// 调用payment服务时，采用随机策略; 调用bill服务时，采用响应时间加权策略
@RibbonClients({
    @RibbonClient(name = "payment",configuration = RandomRuleConfig.class),
    @RibbonClient(name = "bill",configuration = WeightedResponseTimeRuleConfig.class)
})

基于配置文件的策略配置

事实上，不仅可以通过注解配置负载均衡策略。还可以直接通过配置文件进行配置，这样可以直接免去相应均衡策略实例的Java配置类。可通过 [调用的服务名].ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName 配置项进行配置。示例如下所示

# 调用payment服务时，采用随机策略
payment:
    ribbon:
        NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule

# 调用bill服务时，采用响应时间加权策略
bill:
    ribbon:
        NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.WeightedResponseTimeRule

自定义负载均衡策略

通过查看IRule接口实现类，不难发现IRule接口是一个均衡策略接口。而具体的实现类则是通过抽象类AbstractLoadBalancerRule进行拓展的。所以，如果我们期望自定义均衡策略，可以直接继承实现AbstractLoadBalancerRule类即可，而不用从IRule接口进行拓展。如下即是我们实现的一个负载均衡策略，具体通过实现choose方法完成服务实例的选择。这里为了简便起见，我们的目标为总是使用某端口的服务实例

package com.aaron.SpringCloud1.ribbon;

public class CustomRule extends AbstractLoadBalancerRule {

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
    }

    @Override
    public Server choose(Object key) {
        ILoadBalancer lb = getLoadBalancer();
        //获取服务列表
        List<Server> serverList = lb.getAllServers();

        // 获取端口为8005的服务实例
        Server target = serverList.stream()
            .filter( server -> server.getPort()==8005 )
            .findAny()
            .orElse(null);

        return target;
    }

}

在使用上，其与Ribbon内置的均衡策略使用并无二致。要么通过 Java配置类+注解的方式，要么通过配置文件的方式。当然对于前者而言，Java配置类不要放在@ComponentScan注解所在的当前包及其子包下

package com.aaron.SpringCloud1.ribbon;

@Configuration
public class CustomRuleConfig {

    @Bean
    public IRule customRule() {
        return new CustomRule();
    }

}

测试结果如下，符合预期

参考文献

Spring微服务实战 John Carnell著
凤凰架构周志明著

xyZGHio

SpringCloud下基于Ribbon的负载均衡实践