Ribbon负载均衡
SpringCloud已经删除了ribbon组件，所以需要手动导入依赖。（要学是因为很多项目业务已经使用了ribbon）
服务拉取的时候添加了@LoadBalanced注解，实现负载均衡
1.负载均衡原理
SpringCloud底层其实是利用了一个名为Ribbon的组件，来实现负载均衡功能的。
那么我们发出的请求明明是http://userservice/user/1，怎么变成了http://localhost:8081/user/1的呢？
2.源码跟踪
为什么我们只输入了service名称就可以访问了呢？之前还要获取ip和端口。
显然有人帮我们根据service名称，获取到了服务实例的ip和端口。它就是LoadBalancerInterceptor，这个类会在对RestTemplate的请求进行拦截，然后从Eureka根据服务id获取服务列表，随后利用负载均衡算法得到真实的服务地址信息，替换服务id。
我们进行源码跟踪：
1）LoadBalancerIntercepor
可以看到这里的intercept方法，拦截了用户的HttpRequest请求，然后做了几件事：
-
request.getURI()：获取请求uri，本例中就是 http://user-service/user/8 -
originalUri.getHost()：获取uri路径的主机名，其实就是服务id，user-service -
this.loadBalancer.execute()：处理服务id，和用户请求。
这里的this.loadBalancer是LoadBalancerClient类型，我们继续跟入。
2）LoadBalancerClient
继续跟入execute方法：
代码是这样的：
- getLoadBalancer(serviceId)：根据服务id获取ILoadBalancer，而ILoadBalancer会拿着服务id去eureka中获取服务列表并保存起来。
- getServer(loadBalancer)：利用内置的负载均衡算法，从服务列表中选择一个。本例中，可以看到获取了8082端口的服务放行后，再次访问并跟踪，发现获取的是8081：果然实现了负载均衡。
3）负载均衡策略IRule
在刚才的代码中，可以看到获取服务使通过一个getServer方法来做负载均衡:
我们继续跟入：
继续跟踪源码chooseServer方法，发现这么一段代码：
我们看看这个rule是谁：
这里的rule默认值是一个RoundRobinRule，看类的介绍：
这不就是轮询的意思嘛。
到这里，整个负载均衡的流程我们就清楚了。
4）总结
SpringCloudRibbon的底层采用了一个拦截器，拦截了RestTemplate发出的请求，对地址做了修改。用一幅图来总结一下：
基本流程如下：【重点】
- 拦截我们的RestTemplate请求http://userservice/user/1
- RibbonLoadBalancerClient会从请求url中获取服务名称，也就是user-service
- DynamicServerListLoadBalancer根据user-service到eureka拉取服务列表
- eureka返回列表，localhost:8081、localhost:8082
- IRule利用内置负载均衡规则，从列表中选择一个，例如localhost:8081
- RibbonLoadBalancerClient修改请求地址，用localhost:8081替代userservice，得到http://localhost:8081/user/1，发起真实请求
3.负载均衡策略
默认设置是IRule接口下的ZoneAvoidanceRule 类（根据就近区域Zone来轮询）
1）负载均衡策略
负载均衡的规则都定义在IRule接口中，而IRule有很多不同的实现类：
不同规则的含义如下：默认的实现就是ZoneAvoidanceRule，是一种轮询方案
| 内置负载均衡规则类 | 规则描述 |
|---|---|
| RoundRobinRule | 简单轮询服务列表来选择服务器。它是Ribbon默认的负载均衡规则。 |
| AvailabilityFilteringRule | 对以下两种服务器进行忽略： （1）在默认情况下，这台服务器如果3次连接失败，这台服务器就会被设置为“短路”状态。短路状态将持续30秒，如果再次连接失败，短路的持续时间就会几何级地增加。 （2）并发数过高的服务器。如果一个服务器的并发连接数过高，配置了AvailabilityFilteringRule规则的客户端也会将其忽略。并发连接数的上限，可以由客户端的..ActiveConnectionsLimit属性进行配置。 |
| WeightedResponseTimeRule | 为每一个服务器赋予一个权重值。服务器响应时间越长，这个服务器的权重就越小。这个规则会随机选择服务器，这个权重值会影响服务器的选择。 |
| ZoneAvoidanceRule | 以区域可用的服务器为基础进行服务器的选择。使用Zone对服务器进行分类，这个Zone可以理解为一个机房、一个机架等。而后再对Zone内的多个服务做轮询。 |
| BestAvailableRule | 忽略那些短路的服务器，并选择并发数较低的服务器。 |
| RandomRule | 随机选择一个可用的服务器。 |
| RetryRule | 重试机制的选择逻辑 |
2）自定义负载均衡策略
注意，一般用默认的负载均衡规则，不做修改。
通过定义IRule实现可以修改负载均衡规则，有两种方式：（二选一即可）
-
代码方式：在order-service中的OrderApplication类中，定义一个新的IRule：
优：配置灵活 劣：修改时需要重新打包
@Bean
public IRule randomRule(){
return new RandomRule();
}
-
配置文件方式：在order-service的application.yml文件中，添加新的配置也可以修改规则：【推荐】
优：直观，方便，修改后无需重新打包 劣：无法全局配置，需要对每个服务设置负责均衡规则
userservice: # 给某个微服务配置负载均衡规则，这里是userservice服务
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule # 负载均衡规则
4.饥饿加载
推荐修改为饥饿加载，在消费者的yaml中设置
Ribbon默认是采用懒加载，即第一次访问时才会去创建LoadBalanceClient，请求时间会很长。
而饥饿加载则会在项目启动时创建，降低第一次访问的耗时，通过下面配置开启饥饿加载：
ribbon:
eager-load:
enabled: true #开启饥饿加载
clients: #指定饥饿加载的服务名称
- userservice
- xxx