本篇内容介绍了“Ribbon的负载均衡策略及原理是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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    Load Balance负载均衡是用于解决一台机器(一个进程)无法解决所有请求而产生的一种算法。像nginx可以使用负载均衡分配流量，ribbon为客户端提供负载均衡，dubbo服务调用里的负载均衡等等，很多地方都使用到了负载均衡。

使用负载均衡带来的好处很明显：

当集群里的1台或者多台服务器down的时候，剩余的没有down的服务器可以保证服务的继续使用
使用了更多的机器保证了机器的良性使用，不会由于某一高峰时刻导致系统cpu急剧上升
负载均衡有好几种实现策略，常见的有：

随机 (Random)
轮询 (RoundRobin)
一致性哈希 (ConsistentHash)
哈希 (Hash)
加权（Weighted）

ILoadBalance 负载均衡器

ribbon是一个为客户端提供负载均衡功能的服务，它内部提供了一个叫做ILoadBalance的接口代表负载均衡器的操作，比如有添加服务器操作、选择服务器操作、获取所有的服务器列表、获取可用的服务器列表等等。ILoadBalance的继承关系如下：

其中RandomRule表示随机策略、RoundRobinRule表示轮询策略、WeightedResponseTimeRule表示加权策略、BestAvailableRule表示请求数最少策略等等。

随机策略很简单，就是从服务器中随机选择一个服务器，RandomRule的实现代码如下：

public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
    if (lb == null) {
        return null;
    }
    Server server = null;
 
    while (server == null) {
        if (Thread.interrupted()) {
            return null;
        }
        List upList = lb.getReachableServers();
        List allList = lb.getAllServers();
        int serverCount = allList.size();
        if (serverCount == 0) {
            return null;
        }
        int index = rand.nextInt(serverCount); // 使用jdk内部的Random类随机获取索引值index
        server = upList.get(index); // 得到服务器实例
 
        if (server == null) {
            Thread.yield();
            continue;
        }
 
        if (server.isAlive()) {
            return (server);
        }
 
        server = null;
        Thread.yield();
    }
    return server;
}

RoundRobinRule轮询策略表示每次都取下一个服务器，比如一共有5台服务器，第1次取第1台，第2次取第2台，第3次取第3台，以此类推：

    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
        if (lb == null) {
            log.warn("no load balancer");
            return null;
        }
 
        Server server = null;
        int count = 0;
        while (server == null && count++ < 10) {
            List reachableServers = lb.getReachableServers();
            List allServers = lb.getAllServers();
            int upCount = reachableServers.size();
            int serverCount = allServers.size();
 
            if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {
                log.warn("No up servers available from load balancer: ">

WeightedResponseTimeRule继承了RoundRobinRule，开始的时候还没有权重列表，采用父类的轮询方式，有一个默认每30秒更新一次权重列表的定时任务，该定时任务会根据实例的响应时间来更新权重列表，choose方法做的事情就是，用一个(0,1)的随机double数乘以最大的权重得到randomWeight，然后遍历权重列表，找出第一个比randomWeight大的实例下标，然后返回该实例，代码略。

BestAvailableRule策略用来选取最少并发量请求的服务器：

public Server choose(Object key) {
    if (loadBalancerStats == null) {
        return super.choose(key);
    }
    List serverList = getLoadBalancer().getAllServers(); // 获取所有的服务器列表
    int minimalConcurrentConnections = Integer.MAX_VALUE;
    long currentTime = System.currentTimeMillis();
    Server chosen = null;
    for (Server server: serverList) { // 遍历每个服务器
        ServerStats serverStats = loadBalancerStats.getSingleServerStat(server); // 获取各个服务器的状态
        if (!serverStats.isCircuitBreakerTripped(currentTime)) { // 没有触发断路器的话继续执行
            int concurrentConnections = serverStats.getActiveRequestsCount(currentTime); // 获取当前服务器的请求个数
            if (concurrentConnections < minimalConcurrentConnections) { // 比较各个服务器之间的请求数，然后选取请求数最少的服务器并放到chosen变量中
                minimalConcurrentConnections = concurrentConnections;
                chosen = server;
            }
        }
    }
    if (chosen == null) { // 如果没有选上，调用父类ClientConfigEnabledRoundRobinRule的choose方法，也就是使用RoundRobinRule轮询的方式进行负载均衡        
        return super.choose(key);
    } else {
        return chosen;
    }
}

使用Ribbon提供的负载均衡策略很简单，只需以下几部：

1、创建具有负载均衡功能的RestTemplate实例

@Bean
@LoadBalanced
RestTemplate restTemplate() {
    return new RestTemplate();
}

使用RestTemplate进行rest操作的时候，会自动使用负载均衡策略，它内部会在RestTemplate中加入LoadBalancerInterceptor这个拦截器，这个拦截器的作用就是使用负载均衡。
默认情况下会采用轮询策略，如果希望采用其它策略，则指定IRule实现，如：

@Bean
public IRule ribbonRule() {
    return new BestAvailableRule();
}

这种方式对Feign也有效。

我们也可以参考ribbon，自己写一个负载均衡实现类。

可以通过下面方法获取负载均衡策略最终选择了哪个服务实例：

@Autowired
    LoadBalancerClient loadBalancerClient; 
    
    //测试负载均衡最终选中哪个实例
    public String getChoosedService() {
        ServiceInstance serviceInstance = loadBalancerClient.choose("USERINFO-SERVICE");
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append("host: ").append(serviceInstance.getHost()).append(", ");
        sb.append("port: ").append(serviceInstance.getPort()).append(", ");
        sb.append("uri: ").append(serviceInstance.getUri());
        return sb.toString();
    }

“Ribbon的负载均衡策略及原理是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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