Ribbon負載均衡策略的配置

1. Ribbon

Ribbon是Netflix發(fā)布的云中間層服務開源項目错英,主要功能是提供客戶端實現(xiàn)負載均衡算法。

如下是幾種負載均衡策略:

策略 說明
RoundRobinRule 輪詢策略 默認值疙剑,啟動的服務被循環(huán)訪問
RandomRule 隨機選擇 隨機從服務器列表中選擇一個訪問
BestAvailableRule 最大可用策略 先過濾出故障服務器,再選擇一個當前并發(fā)請求數(shù)最小的服務
WeightedResponseTimeRule 帶有加權的輪詢策略 對各個服務器響應時間進行加權處理践叠,再采用輪詢的方式獲取相應的服務器
AvailabilityFilteringRule 可用過濾策略 先過濾出故障的或并發(fā)請求大于閾值的服務實例言缤,再以線性輪詢的方式從過濾后的實例清單中選出一個
ZoneAvoidanceRule 區(qū)域感知策略 先使用主過濾條件(區(qū)域負載器,選擇最優(yōu)區(qū)域)對所有實例過濾并返回過濾后的實例清單禁灼,依次使用次過濾條件列表中的過濾條件對主過濾條件的結果進行過濾管挟,判斷最小過濾數(shù)(默認1)和最小過濾百分比(默認0),最后對滿足條件的服務器則使用RoundRobinRule(輪詢方式)選擇一個服務器實例

2. 使用方法

  • 引入Ribbon依賴
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifactId>
        </dependency>
  • RestTemplate 使用注解 @LoadBalanced
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class ConsumerApplication {
    // @LoadBalanced 讓RestTemplate啟用客戶端負載均衡
    @Bean
    @LoadBalanced
    RestTemplate restTemplate(){
        return new RestTemplate();
    }
    public static void main(String[] args){
        SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
    }
}
  • Controller中引入Bean
@RestController
public class TestController {

    @Autowired
    @Qualifier(value = "restTemplate")
    private RestTemplate restTemplate;
    @RequestMapping(value = "/test", method = RequestMethod.GET)
    public String test(){
        return restTemplate.getForEntity("http://SERVICE-TEST/test", String.class).getBody();
    }
}

3.修改負載均衡策略

默認的的策略是循環(huán)訪問弄捕,可修改配置改變策略
1)全局配置僻孝,所有的RibbonClient都使用此策略

@Configuration
public class RibbonGlobalLoadBalanceConfig {
    /**
     * 隨機原則
     * @return
     */
    @Bean
    public IRule ribbonRule(){
        return new RandomRule();
    }
}

2)通過配置文件application.properties (或 application.yml)配置單個服務的策略导帝,SERVICE-TEST是服務ID

SERVICE-TEST.ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName = com.netflix.loadbalancer.RandomRule

3)通過注解

  • 自定義注解,標記不自動掃描類
public @interface IgnoreScan {
}

  • 配置策略穿铆,使用不自動掃描注解您单。如果包含在應用程序上下文的@ComponentScan中,則該類的配置信息就被所有的@RibbonClient共享
@Configuration
@IgnoreScan
public class CustomLoadBalanceConfig {
    @Bean
    public IRule ribbonRule(){
        return new RandomRule();
    }
}
  • 啟動類荞雏,定義組件掃碼 和 設置服務的負載均衡策略
@RibbonClient(name = "SERVICE-TEST", configuration = CustomLoadBalanceConfig.class)
@ComponentScan(excludeFilters = {@ComponentScan.Filter(type = FilterType.ANNOTATION,value =IgnoreScan.class)})
最后編輯于
?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末虐秦,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子凤优,更是在濱河造成了極大的恐慌悦陋,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 216,997評論 6 502
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件别洪,死亡現(xiàn)場離奇詭異叨恨,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機挖垛,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 92,603評論 3 392
  • 文/潘曉璐 我一進店門痒钝,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人痢毒,你說我怎么就攤上這事送矩。” “怎么了哪替?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 163,359評論 0 353
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵栋荸,是天一觀的道長。 經常有香客問我凭舶,道長晌块,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,309評論 1 292
  • 正文 為了忘掉前任帅霜,我火速辦了婚禮匆背,結果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘身冀。我一直安慰自己钝尸,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 67,346評論 6 390
  • 文/花漫 我一把揭開白布搂根。 她就那樣靜靜地躺著珍促,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪剩愧。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上猪叙,一...
    開封第一講書人閱讀 51,258評論 1 300
  • 那天,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼沐悦。 笑死成洗,一個胖子當著我的面吹牛,可吹牛的內容都是我干的藏否。 我是一名探鬼主播瓶殃,決...
    沈念sama閱讀 40,122評論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼副签!你這毒婦竟也來了遥椿?” 一聲冷哼從身側響起,我...
    開封第一講書人閱讀 38,970評論 0 275
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤淆储,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎冠场,沒想到半個月后,有當?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體本砰,經...
    沈念sama閱讀 45,403評論 1 313
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡碴裙,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 37,596評論 3 334
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了点额。 大學時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片舔株。...
    茶點故事閱讀 39,769評論 1 348
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖还棱,靈堂內的尸體忽然破棺而出载慈,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤珍手,帶...
    沈念sama閱讀 35,464評論 5 344
  • 正文 年R本政府宣布办铡,位于F島的核電站,受9級特大地震影響琳要,放射性物質發(fā)生泄漏寡具。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 41,075評論 3 327
  • 文/蒙蒙 一稚补、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望童叠。 院中可真熱鬧,春花似錦孔厉、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 31,705評論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至拼余,卻和暖如春污桦,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背匙监。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 32,848評論 1 269
  • 我被黑心中介騙來泰國打工凡橱, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留小作,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 47,831評論 2 370
  • 正文 我出身青樓稼钩,卻偏偏與公主長得像顾稀,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子坝撑,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 44,678評論 2 354