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Ribbon的负载均衡策略及原理

u013099854 2020-05-11 04:13 295 查看 https://blog.csdn.net/u0130998

Load Balance负载均衡是用于解决一台机器(一个进程)无法解决所有请求而产生的一种算法。像nginx可以使用负载均衡分配流量,ribbon为客户端提供负载均衡,dubbo服务调用里的负载均衡等等,很多地方都使用到了负载均衡。

使用负载均衡带来的好处很明显:

当集群里的1台或者多台服务器down的时候,剩余的没有down的服务器可以保证服务的继续使用
使用了更多的机器保证了机器的良性使用,不会由于某一高峰时刻导致系统cpu急剧上升
负载均衡有好几种实现策略,常见的有:

随机 (Random)
轮询 (RoundRobin)
一致性哈希 (ConsistentHash)
哈希 (Hash)
加权(Weighted)
ILoadBalance 负载均衡器
ribbon是一个为客户端提供负载均衡功能的服务,它内部提供了一个叫做ILoadBalance的接口代表负载均衡器的操作,比如有添加服务器操作、选择服务器操作、获取所有的服务器列表、获取可用的服务器列表等等。ILoadBalance的继承关系如下:

负载均衡器是从EurekaClient(EurekaClient的实现类为DiscoveryClient)获取服务信息,根据IRule去路由,并且根据IPing判断服务的可用性。

负载均衡器多久一次去获取一次从Eureka Client获取注册信息呢?在BaseLoadBalancer类下,BaseLoadBalancer的构造函数,该构造函数开启了一个PingTask任务setupPingTask();,代码如下:
 

[code]    public BaseLoadBalancer(String name, IRule rule, LoadBalancerStats stats,
IPing ping, IPingStrategy pingStrategy) {
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("LoadBalancer:  initialized");
}
this.name = name;
this.ping = ping;
this.pingStrategy = pingStrategy;
setRule(rule);
setupPingTask();
lbStats = stats;
init();
}

setupPingTask()的具体代码逻辑,它开启了ShutdownEnabledTimer执行PingTask任务,在默认情况下pingIntervalSeconds为10,即每10秒钟,向EurekaClient发送一次”ping”。

[code]void setupPingTask() {
if (canSkipPing()) {
return;
}
if (lbTimer != null) {
lbTimer.cancel();
}
lbTimer = new ShutdownEnabledTimer("NFLoadBalancer-PingTimer-" + name,
true);
lbTimer.schedule(new PingTask(), 0, pingIntervalSeconds * 1000);
forceQuickPing();
}

PingTask源码,即new一个Pinger对象,并执行runPinger()方法。

查看Pinger的runPinger()方法,最终根据 pingerStrategy.pingServers(ping, allServers)来获取服务的可用性,如果该返回结果,如之前相同,则不去向EurekaClient获取注册列表,如果不同则通知ServerStatusChangeListener或者changeListeners发生了改变,进行更新或者重新拉取。

完整过程是:

LoadBalancerClient(RibbonLoadBalancerClient是实现类)在初始化的时候(execute方法),会通过ILoadBalance(BaseLoadBalancer是实现类)向Eureka注册中心获取服务注册列表,并且每10s一次向EurekaClient发送“ping”,来判断服务的可用性,如果服务的可用性发生了改变或者服务数量和之前的不一致,则从注册中心更新或者重新拉取。LoadBalancerClient有了这些服务注册列表,就可以根据具体的IRule来进行负载均衡。

IRule 路由

IRule接口代表负载均衡策略:

[code]public interface IRule{
public Server choose(Object key);
public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb);
public ILoadBalancer getLoadBalancer();
}

 

其中RandomRule表示随机策略、RoundRobinRule表示轮询策略、WeightedResponseTimeRule表示加权策略、BestAvailableRule表示请求数最少策略等等。

随机策略很简单,就是从服务器中随机选择一个服务器,RandomRule的实现代码如下:
 

[code]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) {
return null;
}
int index = rand.nextInt(serverCount); // 使用jdk内部的Random类随机获取索引值index
server = upList.get(index); // 得到服务器实例

if (server == null) {
Thread.yield();
continue;
}

if (server.isAlive()) {
return (server);
}

server = null;
Thread.yield();
}
return server;
}

RoundRobinRule轮询策略表示每次都取下一个服务器,比如一共有5台服务器,第1次取第1台,第2次取第2台,第3次取第3台,以此类推:

[code]    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
if (lb == null) {
log.warn("no load balancer");
return null;
}

Server server = null;
int count = 0;
while (server == null && count++ < 10) {
List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
List<Server> allServers = lb.getAllServers();
int upCount = reachableServers.size();
int serverCount = allServers.size();

if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {
log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
return null;
}

int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);
server = allServers.get(nextServerIndex);

if (server == null) {
/* Transient. */
Thread.yield();
continue;
}

if (server.isAlive() && (server.isReadyToServe())) {
return (server);
}

// Next.
server = null;
}

if (count >= 10) {
log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: "
+ lb);
}
return server;
}

/**
* Inspired by the implementation of {@link AtomicInteger#incrementAndGet()}.
*
* @param modulo The modulo to bound the value of the counter.
* @return The next value.
*/
private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
for (;;) {
int current = nextServerCyclicCounter.get();
int next = (current + 1) % modulo;
if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next))
return next;
}
}

WeightedResponseTimeRule继承了RoundRobinRule,开始的时候还没有权重列表,采用父类的轮询方式,有一个默认每30秒更新一次权重列表的定时任务,该定时任务会根据实例的响应时间来更新权重列表,choose方法做的事情就是,用一个(0,1)的随机double数乘以最大的权重得到randomWeight,然后遍历权重列表,找出第一个比randomWeight大的实例下标,然后返回该实例,代码略。

BestAvailableRule策略用来选取最少并发量请求的服务器:
 

[code]public Server choose(Object key) {
if (loadBalancerStats == null) {
return super.choose(key);
}
List<Server> serverList = getLoadBalancer().getAllServers(); // 获取所有的服务器列表
int minimalConcurrentConnections = Integer.MAX_VALUE;
long currentTime = System.currentTimeMillis();
Server chosen = null;
for (Server server: serverList) { // 遍历每个服务器
ServerStats serverStats = loadBalancerStats.getSingleServerStat(server); // 获取各个服务器的状态
if (!serverStats.isCircuitBreakerTripped(currentTime)) { // 没有触发断路器的话继续执行
int concurrentConnections = serverStats.getActiveRequestsCount(currentTime); // 获取当前服务器的请求个数
if (concurrentConnections < minimalConcurrentConnections) { // 比较各个服务器之间的请求数,然后选取请求数最少的服务器并放到chosen变量中
minimalConcurrentConnections = concurrentConnections;
chosen = server;
}
}
}
if (chosen == null) { // 如果没有选上,调用父类ClientConfigEnabledRoundRobinRule的choose方法,也就是使用RoundRobinRule轮询的方式进行负载均衡
return super.choose(key);
} else {
return chosen;
}
}

使用Ribbon提供的负载均衡策略很简单,只需以下几部:

1、创建具有负载均衡功能的RestTemplate实例

[code]@Bean
@LoadBalanced
RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
}

使用RestTemplate进行rest操作的时候,会自动使用负载均衡策略,它内部会在RestTemplate中加入LoadBalancerInterceptor这个拦截器,这个拦截器的作用就是使用负载均衡。
默认情况下会采用轮询策略,如果希望采用其它策略,则指定IRule实现,如:
 

[code]@Bean
public IRule ribbonRule() {
return new BestAvailableRule();
}

这种方式对Feign也有效。

我们也可以参考ribbon,自己写一个负载均衡实现类。

可以通过下面方法获取负载均衡策略最终选择了哪个服务实例:

[code]	@Autowired
LoadBalancerClient loadBalancerClient;

//测试负载均衡最终选中哪个实例
public String getChoosedService() {
ServiceInstance serviceInstance = loadBalancerClient.choose("USERINFO-SERVICE");
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("host: ").append(serviceInstance.getHost()).append(", ");
sb.append("port: ").append(serviceInstance.getPort()).append(", ");
sb.append("uri: ").append(serviceInstance.getUri());
return sb.toString();
}

 

 

 

 

 

守望希望 原创文章 10获赞 0访问量 836 关注 私信
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