Ribbon IPing机制源码探秘-Toy模板网

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📆 最近更新：2023年7月2日

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IPing机制

Ribbon会主动判断服务节点的当前状态，决定是否可作为目标节点，只有当前可用的节点才会作为负载均衡器的目标节点。IPing有以下几个手段：

DummyPing：默认返回true，即认为所有节点都可用，这也是单独使用Ribbon时的默认模式
NIWSDiscoveryPing：借助Eureka服务发现机制获取节点状态，假如节点状态是UP则认为是可用状态
PingUrl：主动向服务节点发起一次http调用，如果对方有响应则认为节点可用
PingConstant：返回设置的常量值
NoOpPing：返回true

假如服务节点搭载的服务本身就承载超高并发的情况下，那这种主动出击的IPing策略必然会大大增加服务节点的访问压力。

Ribbon IPing是一个接口，可以通过实现该接口来自定义Ping机制。Ribbon IPing的实现类需要在配置文件或者代码中指定，例如：

#单个服务设置
[service-name]:
  ribbon:
    NFLoadBalancerPingClassName: com.netflix.loadbalancer.DummyPing

public class MicroRibbonConfig {
  @Bean
  public IPing microIPing() {
    return new DummyPing();
  }
}

@RibbonClient(name = "micro-service", configuration = MicroRibbonConfig.class)
public class RibbonClientConfig {
}

Ribbon IPing的作用是保证负载均衡器只选择可用的服务节点，提高系统的可靠性和性能。Ribbon IPing与Eureka结合使用时，可以实现自动化的服务发现和健康检查。

用时间换空间

在Ribbon这里，时间和空间经常要被换来换去，时间代表着接口响应时间（RT，Response Time），空间表示服务器的可用连接数。

在Ribbon里有两个和时间与空间密切相关的负载均衡策略，BestAvailableRule（简称BA）和WeightedResponseTimeRule。他们都会选择压力较小的服务节点，但这两个策略的方向不同。BA会根据服务节点过去一段时间的请求数，选择并发量最小的机器（选择空间）；WRT则是根据响应时间的统计结果，选择响应时间最快的服务（选择时间）。

连接数敏感模型： 对响应时间较短，或RT和业务复杂度是非线性相关关系的接口，采用基于可用连接数的负载均衡策略更加合适。
RT敏感模型： 对重量级接口，尤其是根据参数不同会导致系统资源使用率浮动较大的接口（RT与业务复杂度线性相关），建议采用基于响应时间的负载均衡策略。

总结一下就是轻量级接口选空间（BestAvailableRule）、重量级接口选时间（WeightedResponseTimeRule）

Ribbon IPing机制源码探秘

IPing接口的定义如下：

public interface IPing {
    public boolean isAlive(Server server);
}

看一下它的几个实现类：

public class DummyPing extends AbstractLoadBalancerPing {

    public DummyPing() {
    }

    public boolean isAlive(Server server) {
        return true;
    }

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
    }
}

什么都没发生，直接返回true

public class NoOpPing implements IPing {
    @Override
    public boolean isAlive(Server server) {
        return true;
    }
}

也是直接返回true

PingUrl的内容比较丰富，关注一下isAlive方法：

public boolean isAlive(Server server) {
    String urlStr = "";
    if (this.isSecure) {
        urlStr = "https://";
    } else {
        urlStr = "http://";
    }

    urlStr = urlStr + server.getId();
    urlStr = urlStr + this.getPingAppendString();
    boolean isAlive = false;
    HttpClient httpClient = new DefaultHttpClient();
    HttpUriRequest getRequest = new HttpGet(urlStr);
    String content = null;

    try {
        HttpResponse response = httpClient.execute(getRequest);
        content = EntityUtils.toString(response.getEntity());
        isAlive = response.getStatusLine().getStatusCode() == 200;
        if (this.getExpectedContent() != null) {
            LOGGER.debug("content:" + content);
            if (content == null) {
                isAlive = false;
            } else if (content.equals(this.getExpectedContent())) {
                isAlive = true;
            } else {
                isAlive = false;
            }
        }
    } catch (IOException var11) {
        var11.printStackTrace();
    } finally {
        getRequest.abort();
    }

    return isAlive;
}

如果是安全协议则使用https，不是安全的则使用http，拼接的时候先加上一个server.getId()，再加上一个this.getPingAppendString()

HttpClient httpClient = new DefaultHttpClient();
HttpUriRequest getRequest = new HttpGet(urlStr);

构造一个http请求来判断是否是up状态

if (this.getExpectedContent() != null)

如果有返回的期望值，则需要实际返回的数据等于期望值才证明是服务节点是up的

NIWSDiscoveryPing实现类：

public boolean isAlive(Server server) {
    boolean isAlive = true;
    if (server!=null && server instanceof DiscoveryEnabledServer){
           DiscoveryEnabledServer dServer = (DiscoveryEnabledServer)server;                
           InstanceInfo instanceInfo = dServer.getInstanceInfo();
           if (instanceInfo!=null){                    
               InstanceStatus status = instanceInfo.getStatus();
               if (status!=null){
                   isAlive = status.equals(InstanceStatus.UP);
               }
           }
       }
    return isAlive;
}