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Spring Cloud Ribbon
在微服务架构中,很多服务都会部署多个,其他服务去调用该服务的时候,如何保证负载均衡是个不得不去考虑的问题。
负载均衡可以增加系统的可用性和扩展性,当使用RestTemplate来调用其他服务时,Ribbon可以很方便的实现负载均衡功能。
Ribbon 是Spring Cloud Netflix 子项目的核心组件之一,主要(给服务间调用及API网关转发)提供负载均衡的功能。
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比如 Feign 和 OpenFeign 都是基于 Ribbon 实现的,就连 Nacos 中的负载均衡也使用了 Ribbon 框架。
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Ribbon 框架的强大之处在于,不仅内置了 7 种负载均衡策略,同时还支持用户自定义负载均衡策略,所以其开放性和便利性也是它得以流行的主要原因。
RestTemplate的使用
RestTemplate是一个HTTP客户端,可以方便的调用HTTP接口,支持GET、POST、PUT、DELETE等方法。
GET请求方法
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getForObject方法
返回对象为响应体中数据转化成的对象,举例如下:
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getForEntity方法
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,举例如下:
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POST请求方法
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postForObject示例
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postForEntity示例
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PUT请求方法
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PUT请求示例
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DELETE请求方法
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DELETE请求示例
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创建一个user-service模块
首先创建一个user-service,用于给Ribbon提供服务调用。
依赖
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yml 配置
主要是配置了端口和注册中心地址。
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UserController
添加UserController用于提供调用接口
UserController类定义了对User对象常见的CRUD接口。
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创建一个ribbon-service模块
创建一个ribbon-service模块来调用user-service模块,演示负载均衡的服务调用。
依赖
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yml 配置
主要是配置了端口、注册中心地址及user-service的调用路径。
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@LoadBalanced
使用@LoadBalanced注解赋予RestTemplate负载均衡的能力
可以看出使用Ribbon的负载均衡功能非常简单,和直接使用RestTemplate没什么两样,
只需给RestTemplate添加一个@LoadBalanced即可。
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UserRibbonController
注入RestTemplate,使用其调用user-service中提供的相关接口,这里对GET和POST调用进行了演示,其他方法调用均可参考。
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负载均衡功能演示
- 启动eureka-server于8001端口;
- 启动ribbon-service?
- 启动user-service于8201端口;
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启动另一个user-service于8202端口,可以通过修改IDEA中的SpringBoot的启动配置实现;
- 此时运行中的服务如下:

- 调用接口进行测试:http://localhost:8301/user/1

- 可以发现运行在8201和8202的user-service控制台交替打印信息。
Ribbon的常用配置
全局配置
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指定服务进行配置
与全局配置的区别就是ribbon节点挂在服务名称下面,如下是对ribbon-service调用user-service时的单独配置。
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Ribbon的负载均衡策略
所谓的负载均衡策略,就是当A服务调用B服务时,此时B服务有多个实例,这时A服务以何种方式来选择调用的B实例,ribbon可以选择以下几种负载均衡策略。
com.netflix.loadbalancer.RandomRule:从提供服务的实例中以随机的方式;com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule:以线性轮询的方式,就是维护一个计数器,从提供服务的实例中按顺序选取,第一次选第一个,第二次选第二个,以此类推,到最后一个以后再从头来过;com.netflix.loadbalancer.RetryRule:在RoundRobinRule的基础上添加重试机制,即在指定的重试时间内,反复使用线性轮询策略来选择可用实例;com.netflix.loadbalancer.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;com.netflix.loadbalancer.BestAvailableRule:选择并发较小的实例;com.netflix.loadbalancer.AvailabilityFilteringRule:先过滤掉故障实例,再选择并发较小的实例;com.netflix.loadbalancer.ZoneAwareLoadBalancer:采用双重过滤,同时过滤不是同一区域的实例和故障实例,选择并发较小的实例。