Springcloud学习系列之Ribbon自定义负载均衡规则

在springcloud中，使用的是ribbon来解决负载均很的问题，而常见的负载均衡策略包括有：轮询，随机，一致性哈希，哈希，加权。
在ribbon中提供了ILoadBalance接口用来代表负责均衡的操作，它提供了增加服务器，选择服务器，标记服务器状态为down，获得可用服务器以及获得所有服务器的操作。


public interface ILoadBalancer {void addServers(List<Server> var1);Server chooseServer(Object var1);void markServerDown(Server var1);/** @deprecated */@DeprecatedList<Server> getServerList(boolean var1);List<Server> getReachableServers();List<Server> getAllServers();
}

ribbon中具体实现负载均衡的策略是通过IRule这个接口来实现的，接口实现结构图
ribbon默认是使用的是zoneAvoidanceRule规则

 @Bean@ConditionalOnMissingBeanpublic IRule ribbonRule(IClientConfig config) {if (this.propertiesFactory.isSet(IRule.class, this.name)) {return (IRule)this.propertiesFactory.get(IRule.class, config, this.name);} else {ZoneAvoidanceRule rule = new ZoneAvoidanceRule();rule.initWithNiwsConfig(config);return rule;}

自定义负载规则，通过yml配置文件
格式如下.ribbon.

service-provider-user:ribbon:NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule

策略名	策略声明	策略描述	实现说明
BestAvailableRule	public class BestAvailableRule extends ClientConfigEnabledRoundRobinRule	选择一个最小的并发请求的serve	逐个考察Server，如果Server被tripped了，则忽略，在选择其中ActiveRequestsCount最小的server
AvailabilityFilteringRule	public class AvailabilityFilteringRule extends PredicateBasedRule	过滤掉那些因为一直连接失败的被标记为circuit tripped的后端server，并过滤掉那些高并发的的后端server（active connections 超过配置的阈值）	使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑，其实就就是检查status里记录的各个server的运行状态
WeightedResponseTimeRule	public class WeightedResponseTimeRule extends RoundRobinRule	根据相应时间分配一个weight，相应时间越长，weight越小，被选中的可能性越低。	一个后台线程定期的从status里面读取评价响应时间，为每个server计算一个weight。Weight的计算也比较简单responsetime 减去每个server自己平均的responsetime是server的权重。当刚开始运行，没有形成statas时，使用roubine策略选择server。
RetryRule	public class RetryRule extends AbstractLoadBalancerRule	对选定的负载均衡策略机上重试机制。	在一个配置时间段内当选择server不成功，则一直尝试使用subRule的方式选择一个可用的server
RoundRobinRule	public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule	roundRobin方式轮询选择server	轮询index，选择index对应位置的server
RandomRule	public class RandomRule extends AbstractLoadBalancerRule	随机选择一个server	在index上随机，选择index对应位置的server
ZoneAvoidanceRule	public class ZoneAvoidanceRule extends PredicateBasedRule	复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择server	使用ZoneAvoidancePredicate和AvailabilityPredicate来判断是否选择某个server，前一个判断判定一个zone的运行性能是否可用，剔除不可用的zone（的所有server），AvailabilityPredicate用于过滤掉连接数过多的Server。

如果ribbon的这些规则都不满足需求，可以定义自己的规则，继承AbstractLoadBalancerRule类，重写choose方法，参考随机规则。


package com.netflix.loadbalancer;import com.netflix.client.config.IClientConfig;import java.util.List;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;/*** A loadbalacing strategy that randomly distributes traffic amongst existing* servers.* * @author stonse* */
public class RandomRule extends AbstractLoadBalancerRule {/*** Randomly choose from all living servers*/@edu.umd.cs.findbugs.annotations.SuppressWarnings(value = "RCN_REDUNDANT_NULLCHECK_OF_NULL_VALUE")public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {if (lb == null) {return null;}Server server = null;while (server == null) {if (Thread.interrupted()) {return null;}List<Server> upList = lb.getReachableServers();List<Server> allList = lb.getAllServers();int serverCount = allList.size();if (serverCount == 0) {/** No servers. End regardless of pass, because subsequent passes* only get more restrictive.*/return null;}int index = chooseRandomInt(serverCount);server = upList.get(index);if (server == null) {/** The only time this should happen is if the server list were* somehow trimmed. This is a transient condition. Retry after* yielding.*/Thread.yield();continue;}if (server.isAlive()) {return (server);}// Shouldn't actually happen.. but must be transient or a bug.server = null;Thread.yield();}return server;}protected int chooseRandomInt(int serverCount) {return ThreadLocalRandom.current().nextInt(serverCount);}@Overridepublic Server choose(Object key) {return choose(getLoadBalancer(), key);}@Overridepublic void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {// TODO Auto-generated method stub}
}

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