多平台统一管理软件接口,如何实现多平台统一管理软件接口
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2022-09-04
聊聊SpringCloud中的Ribbon进行服务调用的问题
目录1、Robbon1.1、Ribbon概述1.2、Ribbon负载均衡演示1.3、Ribbon核心组件IRule1.4、Ribbon负载均衡算法1.4.1、轮询算法原理 负载均衡算法:1.4.2、RoundRobinRule 源码1.4.3、手写轮询算法
前置内容(1)、微服务理论入门和手把手带你进行微服务环境搭建及支付、订单业务编写(2)、SpringCloud之Eureka服务注册与发现(3)、SpringCloud之Zookeeper进行服务注册与发现(4)、SpringCloud之Consul进行服务注册与发现
1、Robbon
1.1、Ribbon概述
(1)、Ribbon是什么?
SpringCloud-Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。简单来说,Ribbon是Netflix发布的开源项目,主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法和服务调用。Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置如连接超时、重拾等。简单的说,就是在配置文件中列出Load Balancer(简称LB)后面的所有机器,Ribbon会自动的帮助你基于某种规则(如简单轮询,随即连接等)去连接这些机器。我们很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。一句话就是 负载均衡+RestTemplate调用。
(2)、Ribbon的官网
官网地址
且目前也进入了维护模式
(3)、负载均衡(LB)
负载均衡就是将用户的请求平摊的分配到多个服务上,从而达到系统的HA(高可用)。常见的负载均衡由软件nginx、LVS、F5。
1.集中式LB:就是在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施(可以是硬件,如F5,也可以是软件,如nginx),由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方。
2.进程内LB:将LB逻辑集成到消费方,消费方从服务注册中心获知有哪些地址可用,然后自己再从这些地址中选择出一个合适的服务器。Ribbon就属于进程内LB,它只是一个类库,集成于消费方进程,消费方通过它来获取服务提供方的地址。
(4)、Ribbon本地负载均衡客户端和Nginx服务端负载均衡的区别
Nginx是服务器负载均衡,客户端所有请求都会交给nginx实现转发请求。即负载均衡是由服务端实现的。Ribbon本地负载均衡,在调用微服务接口的时候,会在注册中心获取注册信息列表之后缓存到JVM本地,从而在本地实现RPC远程服务调用技术。
1.2、Ribbon负载均衡演示
(1)、架构说明
Ribbon其实就是一个软负载均衡的客户端组件,他可以和其他所需请求的客户端结合使用,和eureka结合只是其中的一个实例。
Ribbon在工作时分为两步
第一步先选择EurekaServer,他优先选择在同一个区域内负载较少的server。第二步再根据用户指定的策略,在从server取到的服务注册列表中选择一个地址。其中Ribbon提供了多种策略:比如轮询、随机和根据响应时间加权。
(2)、POM文件
所以在引入Eureka的整合包中就包含了整合Ribbon的jar包。
所以我们前面实现的8001和8002交替访问的方式就是所谓的负载均衡。
(3)、RestTemplate的说明
getForObject:返回对象为响应体中数据转化成的对象,基本上可以理解为json。getForEntity: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。postForObjectpostForEntity
1.3、Ribbon核心组件IRule
1. 主要的负载规则
RoundRobinRule:轮询RandomRule:随机RetryRule:先按照RoundRobinRule的策略获取服务,如果获取服务失败则在指定时间内会进行重试WeightedResponseTimeRule:http://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BestAvailableRule:会先过滤掉由于多次访问故障而处于断路器跳闸状nnnvNMhy态的服务,然后选择一个并发量最小的服务AvailabilityFilteringRule:先过滤掉故障实例,再选择并发较小的实例ZoneAvoidanceRule:默认规则,复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择服务器
2. 如何替换负载规则
对cloud-consumer-order80包下的配置进行修改。我们自己自定义的配置类不能放在@ComponentSchttp://an所扫描的当前包以及子包下,否则我们自定义的这个配置类就会被所有的Ribbon客户端所共享,达不到特殊化定制的目的了。在com.xiao的包下新建一个myrule的子包。
在myrule的包下新建一个MySelfRule配置类
import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.RandomRule;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class MySelfRule {
@Bean
public IRule getRandomRule(){
return new RandomRule(); // 新建随机访问负载规则
}
}
对主启动类进行修改,修改为如下:
import com.xiao.myrule.MySelfRule;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClient;
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RibbonClient(name = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE",configuration = MySelfRule.class)
public class OrderMain80 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(OrderMain80.class,args);
}
}
6.测试结果 结果就是以我们最新配置的随机方式进行访问的。
1.4、Ribbon负载均衡算法
1.4.1、轮询算法原理 负载均衡算法:
rest接口第几次请求数 % 服务器集群总数量 = 实际调用服务器位置下标,每次服务重新启动后rest接口计数从1开始。
1.4.2、RoundRobinRule 源码
import com.netflix.client.config.IClientConfig;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule {
private AtomicInteger nextServerCyclicCounter;
private static final boolean AVAILABLE_ONLY_SERVERS = true;
private static final boolean ALL_SERVERS = false;
private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(RoundRobinRule.class);
public RoundRobinRule() {
this.nextServerCyclicCounter = new AtomicInteger(0);
}
public RoundRobinRule(ILoadBalancer lb) {
this();
this.setLoadBalancer(lb);
}
public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
if (lb == null) {
log.warn("no load balancer");
return null;
} else {
Server server = null;
int count = 0;
while(true) {
if (server == null && count++ < 10) {
// 获取状态为up的服务提供者
List
// 获取所有的服务提供者
List
int upCount = reachableServers.size();
int serverCount = allServers.size();
if (upCount != 0 && serverCount != 0) {
// 对取模获得的下标进行获取相关的服务提供者
int nextServerIndex = this.incrementAndGetModulo(serverCount);
server = (Server)allServers.get(nextServerIndex);
if (server == null) {
Thread.yield();
} else {
if (server.isAlive() && server.isReadyToServe()) {
return server;
}
server = null;
continue;
}
log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
return null;
}
if (count >= 10) {
log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: " + lb);
}
return server;
}
}
}
private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
int current;
int next;
do {
// 先加一再取模
current = this.nextServerCyclicCounter.get();
next = (current + 1) % modulo;
// CAS判断,如果判断成功就返回true,否则就一直自旋
} while(!this.nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next));
return next;
}
}
1.4.3、手写轮询算法
1. 修改支付模块的Controller
添加以下内容
@GetMapping(value = "/payment/lb")
public String getPaymentLB(){
return ServerPort;
}
2. ApplicationContextConfig去掉@LoadBalanced注解
3. LoadBalancer接口
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import java.util.List;
public interface LoadBalancer {
//收集服务器总共有多少台能够提供服务的机器,并放到list里面
ServiceInstance instances(List
}
4. 编写MyLB类
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
@Component
public class MyLB implements LoadBalancer {
private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
//坐标
private final int getAndIncrement(){
int current;
int next;
do {
current = this.atomicInteger.get();
next = current >= 2147483647 ? 0 : current + 1;
}while (!this.atomicInteger.compareAndSet(current,next)); //第一个参数是期望值,第二个参数是修改值是
System.out.println("*******第几次访问,次数next: "+next);
return next;
}
@Override
public ServiceInstance instances(List
int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size(); //得到服务器的下标位置
return serviceInstances.get(index);
}
}
5. 修改OrderController类
import com.xiao.cloud.entities.CommonResult;
http://import com.xiao.cloud.entities.Payment;
import com.xiao.cloud.lb.LoadBalancer;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.cloud.client.discovery.DiscoveryClient;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
import javax.annotation.Resource;
import java.net.URI;
import java.util.List;
@RestController
@Slf4j
public class OrderController {
// public static final String PAYMENT_URL = "http://localhost:8001";
public static final String PAYMENT_URL = "http://CLOUD-PAYMENT-SERVICE";
@Resource
private RestTemplate restTemplate;
@Resource
private LoadBalancer loadBalancer;
@Resource
private DiscoveryClient discoveryClient;
@GetMapping("/consumer/payment/create")
public CommonResult
return restTemplate.postForObject(PAYMENT_URL+"/payment/create",payment,CommonResult.class); //写操作
}
@GetMapping("/consumer/payment/get/{id}")
public CommonResult
return restTemplate.getForObject(PAYMENT_URL+"/payment/get/"+id,CommonResult.class);
}
@GetMapping("/consumer/payment/getForEntity/{id}")
public CommonResult
ResponseEntity
if (entity.getStatusCode().is2xxSuccessful()){
// log.info(entity.getStatusCode()+"\t"+entity.getHeaders());
return entity.getBody();
}else {
return new CommonResult<>(444,"操作失败");
}
}
@GetMapping(value = "/consumer/payment/lb")
public String getPaymentLB(){
List
if (instances == null || instances.size() <= 0){
return null;
}
ServiceInstance serviceInstance = loadBalancer.instances(instances);
URI uri = serviceInstance.getUri();
return restTemplate.getForObject(uri+"/payment/lb",String.class);
}
}
6. 测试结果
最后是在8001和8002两个之间进行轮询访问。控制台输出如下
7. 包结构示意图
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