1.什么是Ribbon
主流负载方案分为以下两种： 集中负载平衡，在消费者和服务提供商之间使用独立的代理负载，有硬件(如 F也有软件（ Nginx）。 客户端根据自己的要求平衡负载，Ribbon 属于客户端自行平衡负载。 Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon 一套客户端负载均衡工具，Ribbon提供一系列完善的配置，如加班、重试等。通过Load Balancer获取服务提供的所有机器实例，Ribbon会自动基于某种规则(轮询，随机)去调用这些服务。Ribbon我们自己的负载均衡算法也可以实现
1.1 客户端负载均衡
例如spring cloud中的ribbon，客户端将有一个服务器地址列表，在发送请求之前通过负载平衡算法选择服务器，然后访问，即负载平衡算法在客户端分配。 
1.2 负载均衡的服务端
例如Nginx，通过Nginx负载平衡，先发送请求，然后通过负载平衡算法选择多个服务器之间的访问；即在服务器端分配负载平衡算法。
1.3 常见负载均衡算法
通过随机选择服务进行随机实施，一般这种方式使用较少； 轮训，默认实现负载均衡，请求来后排队； 通过对服务器性能的分类，对高配置、低负荷的服务器进行加权轮训，分配更高的权重，平衡各服务器的压力； 地址Hash，通过客户端要求的地址HASH服务器调度值取模映射。 ip —>hash 最小链接数，即使请求平衡，压力也不一定平衡。最小连接数法是根据服务器的情况，如请求积压数等参数，将请求分配给当前压力最小的服务器。 最小活跃数
2. Nacos使用Ribbon
2.1添加@LoadBalanced注解
1 @Configuration 2 public class RestConfig {
3 @Bean 4 @LoadBalanced 5 public RestTemplate restTemplate() {
6 return new RestTemplate(); 7 } 8 } 2.2修改controller
1 @Autowired 2 private RestTemplate restTemplate; 3 4 @RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}") 5 public R findOrderByUserId(@PathVariable("id") Integer id) {
6 // RestTemplate调用 7 //String url = "http://localhost:8020/order/findOrderByUserId/" id; 8 //模拟ribbon实现 9 //String url = getUri("mall‐order") "/order/findOrderByUserId/" id; 10 // 添加@LoadBalanced 11 String url = "http://mall‐order/order/findOrderByUserId/" id; 12 R result= restTemplate.getForObject(url,R.class);
13
14 return result;
15 }
3 Ribbon负载均衡策略
这是所有负载均衡策略的父接口，里边的核心方法就是choose方法，用来选择一个服务实例。
AbstractLoadBalancerRule是一个抽象类，里边主要定义了一个ILoadBalancer，这里定义它的目的主要是辅助负责均衡策略选取合适的服务端实例。
看名字就知道，这种负载均衡策略就是随机选择一个服务实例，看源码我们知道，在RandomRule的无参构造方法中初始化了一个Random对象，然后在它重写的choose方法又调用了choose(ILoadBalancer lb, Object key)这个重载的choose方法，在这个重载的choose方法中，每次利有random对象生成一个不大于服务实例总数的随机数，并将该数作为下标所以获取一个服务实例。
RoundRobinRule这种负载均衡策略叫做线性轮询负载均衡策略。这个类的choose(ILoadBalancer lb, Object key)函数整体逻辑是这样的：开启一个计数器count，在while循环中遍历服务清单，获取清单之前先通过incrementAndGetModulo方法获取一个下标，这个下标是一个不断自增长 的数先加1然后和服务清单总数取模之后获取到的（所以这个下标从来不会越界），拿着下标再去服务清单列表中取服务，每次循环计数器都会加 1，如果连续10次都没有取到服务，则会报一个警告No available alive servers after 10 tries from load balancer: XXXX。
看名字就知道这种负载均衡策略带有重试功能。首先RetryRule中又定义了一个subRule，它的实现类是RoundRobinRule，然后在RetryRule的choose(ILoadBalancer lb, Object key)方法中，每次还是采用RoundRobinRule中的choose规则来选择一个服务实例，如果选到的实例正常就返回，如果选择的服务实例为null或者已经失效，则在失效时间deadline之前不断的进行重试（重试时获取服务的策略还是RoundRobinRule中定义的策略），如果超过了deadline还是没取到则会返回一个null。
WeightedResponseTimeRule是RoundRobinRule的一个子类，在WeightedResponseTimeRule中对RoundRobinRule的功能进行了扩展，WeightedResponseTimeRule中会根据每一个实例的运行情况来给计算出该实例的一个权重，然后在挑选实例的时候则根据权重进行挑选，这样能够实现更优的实例调用。WeightedResponseTimeRule中有一个名叫DynamicServerWeightTask的定时任务，默认情况下每隔30秒会计算一次各个服务实例的权重，权重的计算规则也很简单，如果一个服务的平均响应时间越短则权重越大，那么该服务实例被选中执行任务的概率也就越大。
ClientConfigEnabledRoundRobinRule选择策略的实现很简单，内部定义了RoundRobinRule，choose方法还是采用了RoundRobinRule的choose方法，所以它的选择策略和RoundRobinRule的选择策略一致，不赘述。
BestAvailableRule继承自ClientConfigEnabledRoundRobinRule，它在ClientConfigEnabledRoundRobinRule的基础上主要增加了根据loadBalancerStats中保存的服务实例的状态信息来过滤掉失效的服务实例的功能，然后顺便找出并发请求最小的服务实例来使用。然而loadBalancerStats有可能为null，如果loadBalancerStats为null，则BestAvailableRule将采用它的父类即ClientConfigEnabledRoundRobinRule的服务选取策略（线性轮询）。
ZoneAvoidanceRule是PredicateBasedRule的一个实现类，只不过这里多一个过滤条件，ZoneAvoidanceRule中的过滤条件是以 ZoneAvoidancePredicate为主过滤条件和以AvailabilityPredicate为次过滤条件组成的一个叫做CompositePredicate的组合过滤条件，过滤成功之后，继续采用线性轮询(RoundRobinRule)的方式从过滤结果中选择一个出来。
过滤掉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后端Server或者使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑，其实就是检查status里记录的各个Server的运行状态。
3.1 修改默认负载均衡策略
- 配置类:
1 @Configuration
2 public class RibbonConfig {
3
4 /** 5 * 全局配置 6 * 指定负载均衡策略 7 * @return 8 */
9 @Bean
10 public IRule iRule() {
11 // 指定使用Nacos提供的负载均衡策略（优先调用同一集群的实例，基于随机权重）
12 return new NacosRule();
13 }
14 }
注意：此处有坑。不能写在@SpringbootApplication注解的@CompentScan扫描得到的地方，否则自定义的配置类就会被所有的RibbonClients共享。 不建议这么使用，推荐yml方式 利用@RibbonClient指定微服务及其负载均衡策略。
1 @SpringBootApplication(exclude = {
DataSourceAutoConfiguration.class,
2 DruidDataSourceAutoConfigure.class})
3 //@RibbonClient(name = "mall‐order",configuration = RibbonConfig.class)
4 //配置多个 RibbonConfig不能被@SpringbootApplication的@CompentScan扫描到，否则就是全局配置的效果
5 @RibbonClients(value = {
6 // 在SpringBoot主程序扫描的包外定义配置类
7 @RibbonClient(name = "mall‐order",configuration = RibbonConfig.class),
8 @RibbonClient(name = "mall‐account",configuration = RibbonConfig.class)
9 })
10 public class MallUserRibbonDemoApplication {
11
12 public static void main(String[] args) {
13 SpringApplication.run(MallUserRibbonDemoApplication.class, args);
14 }
15 }
配置文件：调用指定微服务提供的服务时，使用对应的负载均衡算法 修改application.yml
1 # 被调用的微服务名
2 mall‐order:
3 ribbon:
4 # 指定使用Nacos提供的负载均衡策略（优先调用同一集群的实例，基于随机&权重）
5 NFLoadBalancerRuleClassName: com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule
3.2 自定义负载均衡策略
通过实现 IRule 接口可以自定义负载策略，主要的选择服务逻辑在 choose 方法中。 1）实现基于Nacos权重的负载均衡策略
1 @Slf4j
2 public class NacosRandomWithWeightRule extends AbstractLoadBalancerRule {
3
4 @Autowired
5 private NacosDiscoveryProperties nacosDiscoveryProperties;
6
7 @Override
8 public Server choose(Object key) {
9 DynamicServerListLoadBalancer loadBalancer = (DynamicServerListLoadBalancer) getLoadBalancer();
10 String serviceName = loadBalancer.getName();
11 NamingService namingService = nacosDiscoveryProperties.namingServiceInstance();
12 try {
13 //nacos基于权重的算法
14 Instance instance = namingService.selectOneHealthyInstance(serviceName);
15 return new NacosServer(instance);
16 } catch (NacosException e) {
17 log.error("获取服务实例异常：{}", e.getMessage());
18 e.printStackTrace();
19 }
20 return null;
21 }
22 @Override
23 public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
24
25 }
26 }
- 配置自定义的策略 2.1）配置文件： 修改application.yml
1 # 被调用的微服务名
2 mall‐order:
3 ribbon:
4 # 自定义的负载均衡策略（基于随机&权重）
5 NFLoadBalancerRuleClassName: com.tuling.mall.ribbondemo.rule.NacosRandomWithWeightRule
3.3 饥饿加载
在进行服务调用的时候，如果网络情况不好，第一次调用会超时。 Ribbon默认懒加载，意味着只有在发起调用的时候才会创建客户端。 开启饥饿加载，解决第一次调用慢的问题
1 ribbon:
2 eager‐load:
3 # 开启ribbon饥饿加载
4 enabled: true
5 # 配置mall‐user使用ribbon饥饿加载，多个使用逗号分隔
6 clients: mall‐order
源码对应属性配置类：RibbonEagerLoadProperties 测试：
3.4 Ribbon内核原理
- Ribbon原理