前面搭建了初步例子,但是还没实现真正负载均衡,我们这里要先搞三个服务提供者集群,然后才能演示负载均衡,以及负载均衡策略;
新建项目microservice-student-provider-1002,microservice-student-provider-1003
pom.xml,application.yml,以及java类都复制一份,启动类名称对应的改下;
yml配置文件有两处要对应的改下,port端口改下,以及服务实例名称改下;
为了方便查看具体执行了哪个服务提供者,我们再Controller控制器的方法里搞个打印语句;
配置完后,我们先来测试下,先启动三个eureka集群,再启动三个服务提供者集群;
先测试服务提供者:
http://localhost:1001/student/list
http://localhost:1002/student/list
http://localhost:1003/student/list
看看是否有结果;
再测试下 eureka:
http://eureka2001.java1234.com:2001/
http://eureka2002.java1234.com:2002/
http://eureka2003.java1234.com:2003/
有这种的话,就说明没问题;
然后再启动服务消费者:
http://localhost/student/list 多刷新几次 看控制台,我们看到 有默认的轮询策略,访问对应的服务提供者;
但是这种默认的轮询策略肯定是不能满足实际需求的,比如有3个服务提供者,突然挂了一个,这样的话,默认轮询 ,总有1/3的概率访问失败; 所以我们看下ribbon默认给我们提供的策略有哪些;
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server | 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 | 根据响应时间分配一个weight,响应时间越长,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status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。 |
服务消费端 SpringCloudConfig配置类
指定IRule实现;
/**
* 自定义轮询算法
* @return
*/
@Bean
public IRule myRule(){
return new RetryRule();
}
这里我们演示用 RetryRule,大伙可以自行测试;文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-484401.html
用法很简单;
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-484401.html
到了这里,关于SpringCloud Ribbon负载均衡(十一)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!