Ribbon中怎么使用LoadBalancer实现负载均衡

这篇文章给大家介绍Ribbon中怎么使用 LoadBalancer 实现负载均衡，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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Ribbon 负载均衡器

Ribbon 的负载均衡器是通过 LoadBalancerClient 来实现的，在应用启动的时候，LoadBalancerClient 默认会从 EurekaClient 获取服务列表，并将服务注册列表缓存在本地，当调用 LoadBalancerClient 的 choose() 方法的时候， 根据负载均衡策略 IRule 来选择一个可用的服务，从而实现负载均衡。

当然，LoadBalancerClient 也可以不从 EurekaClient 中获取服务列表，这是需要自己维护一个服务注册列表信息，具体操作如下：

ribbon:
  eureka:
    enabled: false
  
stores:
  ribbon:
    listOfServers: baidu.com, google.com

Ribbon 负载均衡器流程图

主要流程：

    1. 当应用启动的时候，ILoadBalancer 从 EurekaClient 获取服务列表
    2. 然后每 10 秒 向 EurekaClient 发送一次心跳检测，如果注册列表发生了变化，则更新获取重新获取
    3. LoadBalancerClient 调用 choose() 方法来选择服务的时候，会调用 ILoadBalancer 的  chooseServer() 来获取一个可以的服务，
    4. 在 ILoadBalancer 进行获取服务的时候，会根据负载均衡策略 IRule 来进行选择
    5. 返回可用的服务

Ribbon 负载均衡器实现原理

下面就来看看每个类的实现原理

RibbonLoadBalancerClient

RibbonLoadBalancerClient 它是 Ribbon 负载均衡实现的一个重要的类，最终的负载均衡的请求处理都由它来执行，先来看下它的类图：

它实现了 LoadBalancerClient 接口，而 LoadBalancerClient 接口实现了 ServiceInstanceChooser 接口：

ServiceInstanceChooser

该接口用来从负载均衡器中获取一个可用的服务，只有一个方法：

public interface ServiceInstanceChooser {
	/**
	 * @param serviceId：服务ID
	 * @return 可用的服务实例
	 */
	ServiceInstance choose(String serviceId);
}

LoadBalancerClient

表示负载均衡的客户端，是一个接口，继承了 ServiceInstanceChooser 接口 ，共有三个方法：

public interface LoadBalancerClient extends ServiceInstanceChooser {
	/**
	 * 执行请求
	 * @param serviceId ：用于查找 LoadBalancer的服务ID
	 * @param request：允许实现执行前后操作
	 */
	 T execute(String serviceId, LoadBalancerRequest request) throws IOException;

	/**
	 * 执行请求
	 * @param serviceId ：用于查找 LoadBalancer的服务ID
	 * @param serviceInstance ：执行请求的服务
	 * @param request：允许实现执行前后操作
	 */
	 T execute(String serviceId, ServiceInstance serviceInstance, LoadBalancerRequest request) throws IOException;

	/**
	 * 创建具有真实主机和端口的正确URI，有些系统使用带有逻辑服务名的URL作为主机，调用该方法将会使用 host:port 来替换逻辑服务名
	 * @param instance ：用于重建URI的服务实例
	 * @param original ：具有逻辑服务名的URL
	 * @return A reconstructed URI.
	 */
	URI reconstructURI(ServiceInstance instance, URI original);
}

RibbonLoadBalancerClient 实现如下：

主要看下从 ServiceInstanceChooser，LoadBalancerClient 中实现的接口方法

public class RibbonLoadBalancerClient implements LoadBalancerClient {

    // 工厂：主要用来创建客户端，创建负载均衡器，进行客户端配置等
    // 对于每一个客户端名称都会创建一个Spring ApplicationContext，可以从中获取需要的bean
	private SpringClientFactory clientFactory;

	protected ILoadBalancer getLoadBalancer(String serviceId) {
		return this.clientFactory.getLoadBalancer(serviceId);
	}
    ..................
}


public class SpringClientFactory extends NamedContextFactory {

    // 获取客户端
	public > C getClient(String name, Class clientClass) {
		return getInstance(name, clientClass);
	}

	// 获取负载均衡器
	public ILoadBalancer getLoadBalancer(String name) {
		return getInstance(name, ILoadBalancer.class);
	}

	//获取客户端配置
	public IClientConfig getClientConfig(String name) {
		return getInstance(name, IClientConfig.class);
	}

	// 获取 RibbonLoadBalancerContext
	public RibbonLoadBalancerContext getLoadBalancerContext(String serviceId) {
		return getInstance(serviceId, RibbonLoadBalancerContext.class);
	}
    
    // 获取对应的bean
	public  T getInstance(String name, Class type) {
		AnnotationConfigApplicationContext context = getContext(name);
		.....
		return context.getBean(type);
	    .....
	}
}

choose() 方法

该方法主要用来获取一个可用的服务实例

	public ServiceInstance choose(String serviceId, Object hint) {
		Server server = getServer(getLoadBalancer(serviceId), hint);
		if (server == null) {
			return null;
		}
        // RibbonServer 实现了 ServiceInstance
		return new RibbonServer(serviceId, server, isSecure(server, serviceId),
				serverIntrospector(serviceId).getMetadata(server));
	}
   
    // 根据服务ID获取负载均衡器，会调用 SpringClientFactory 的方法进行获取
	protected ILoadBalancer getLoadBalancer(String serviceId) {
		return this.clientFactory.getLoadBalancer(serviceId);
	}
   
    // 根据负载均衡器来获取可用的服务
	protected Server getServer(ILoadBalancer loadBalancer, Object hint) {
		if (loadBalancer == null) {
			return null;
		}
		return loadBalancer.chooseServer(hint != null ? hint : "default");
	}

最后会调用 ILoadBalancer.chooseServer 来获取可用服务，后面再来说 ILoadBalancer 。

execute() 方法

该方法执行请求

	public  T execute(String serviceId, ServiceInstance serviceInstance,
			LoadBalancerRequest request) throws IOException {
		Server server = null;
		if (serviceInstance instanceof RibbonServer) {
			server = ((RibbonServer) serviceInstance).getServer();
		}

		RibbonLoadBalancerContext context = this.clientFactory.getLoadBalancerContext(serviceId);

        // 状态记录器，记录着服务的状态
		RibbonStatsRecorder statsRecorder = new RibbonStatsRecorder(context, server);

        ...........
	    T returnVal = request.apply(serviceInstance);
		statsRecorder.recordStats(returnVal);
		return returnVal;
        ...........
	}

    // apply 方法调用如下，最终返回 ClientHttpResponse
	public ListenableFuture intercept(final HttpRequest request,
			final byte[] body, final AsyncClientHttpRequestExecution execution)
			throws IOException {
		final URI originalUri = request.getURI();
		String serviceName = originalUri.getHost();
		return this.loadBalancer.execute(serviceName,
				new LoadBalancerRequest>() {
					@Override
					public ListenableFuture apply(
							final ServiceInstance instance) throws Exception {
						HttpRequest serviceRequest = new ServiceRequestWrapper(request,
								instance, AsyncLoadBalancerInterceptor.this.loadBalancer);
						return execution.executeAsync(serviceRequest, body);
					}

				});
	}

以上就是负载均衡器流程图左边部分的原理，接下来看下右边的部分

ILoadBalancer

通过上面的分析，负载均衡器获取一个可用的服务，最终会调用 ILoadBalancer 的 chooseServer 方法，下面就来看下 ILoadBalancer 的实现原理

首先来看下 ILoadBalancer 的整体类图：

在上面的类图中，主要的逻辑实在 BaseLoadBalancer 中实现，而 DynamicServerListLoadBalancer 主要提供动态获取服务列表的能力。

ILoadBalancer

首先来看下 ILoadBalancer，它表示一个负载均衡器接口，

public interface ILoadBalancer {
	// 添加服务
	public void addServers(List newServers);
	
	//获取服务
	public Server chooseServer(Object key);
	
	//标记某个服务下线
	public void markServerDown(Server server);

	//获取状态为UP的所有可用服务列表
    public List getReachableServers();

    //获取所有服务列表，包括可用的和不可用的
	public List getAllServers();
}

AbstractLoadBalancer

实现 ILoadBalancer 接口，提供一些默认实现

public abstract class AbstractLoadBalancer implements ILoadBalancer {
    public enum ServerGroup{ALL, STATUS_UP, STATUS_NOT_UP}

    public Server chooseServer() {
    	return chooseServer(null);
    }
    public abstract List getServerList(ServerGroup serverGroup);
    // 获取状态
    public abstract LoadBalancerStats getLoadBalancerStats();    
}

IClientConfigAware

客户端配置

public interface IClientConfigAware {
    public abstract void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig);
}

BaseLoadBalancer

负载均衡器的主要实现逻辑，在该类中，会根据负载均衡策略 IRule 来获取可用的服务，会通过 IPing 来检测服务的可用性，此外，该类中从 EurkaClient 获取到服务列表后，会在该类中保存下来，会维护所有的服务列表和可用的服务列表。

首先来看下它的一些属性，然后再来看每个对应的方法

public class BaseLoadBalancer extends AbstractLoadBalancer implements
        PrimeConnections.PrimeConnectionListener, IClientConfigAware {

    // 默认的负载均衡策略：轮询选择服务实例
    private final static IRule DEFAULT_RULE = new RoundRobinRule();
    protected IRule rule = DEFAULT_RULE;

    // 默认 ping 的策略，会调用 IPing 来检测服务是否可用
    private final static SerialPingStrategy DEFAULT_PING_STRATEGY = new SerialPingStrategy();
    protected IPingStrategy pingStrategy = DEFAULT_PING_STRATEGY;
    protected IPing ping = null;

    // 所有服务列表
    protected volatile List allServerList = Collections.synchronizedList(new ArrayList());
    // 状态为 up 的服务列表
    protected volatile List upServerList = Collections.synchronizedList(new ArrayList());

    // 锁
    protected ReadWriteLock allServerLock = new ReentrantReadWriteLock();
    protected ReadWriteLock upServerLock = new ReentrantReadWriteLock();

    // 定时任务，去 ping 服务是否可用
    protected Timer lbTimer = null;
    // ping 的时间间隔，10秒
    protected int pingIntervalSeconds = 10;
    // ping 的最大次数
    protected int maxTotalPingTimeSeconds = 5;

    // 负载均衡器的状态
    protected LoadBalancerStats lbStats;
    // 客户端配置
    private IClientConfig config;
    
    // 服务列表变化监听器
    private List changeListeners = new CopyOnWriteArrayList();
    // 服务状态变化监听器
    private List serverStatusListeners = new CopyOnWriteArrayList();

    // 构造方法，使用默认的配置来创建负载均衡器，还有其他重载的构造方法，可用根据需要来创建负载均衡器
    public BaseLoadBalancer() {
        this.name = DEFAULT_NAME;
        this.ping = null;
        setRule(DEFAULT_RULE);
        setupPingTask();
        lbStats = new LoadBalancerStats(DEFAULT_NAME);
    }

   .....................
}

在上面的属性中，Ribbon 提供了一些默认的配置：

IClientConfig 表示客户端的配置，实现类为 DefaultClientConfigImpl，在该类中配置了默认的值，：

public class DefaultClientConfigImpl implements IClientConfig {

    // ping 的默认策略 DummyPing
	public static final String DEFAULT_NFLOADBALANCER_PING_CLASSNAME = "com.netflix.loadbalancer.DummyPing"; // DummyPing.class.getName();
    public static final String DEFAULT_NFLOADBALANCER_RULE_CLASSNAME = "com.netflix.loadbalancer.AvailabilityFilteringRule";
    public static final String DEFAULT_NFLOADBALANCER_CLASSNAME = "com.netflix.loadbalancer.ZoneAwareLoadBalancer";
    public static final int DEFAULT_MAX_TOTAL_TIME_TO_PRIME_CONNECTIONS = 30000;
    public static final int DEFAULT_MAX_RETRIES_PER_SERVER_PRIME_CONNECTION = 9;
  
   .............................................
}

IRule 表示 负载均衡策略，即如何去选择服务实例，默认为  RoundRobinRule，即通过轮询的方式选择服务。Ribbon 默认提供的有 7 种。

IPing 表示检测服务是否可用策略，Ribbon 也提供了很多策略，共有 5 种，默认为 DummyPing

关于 IRule 和 IPing 的策略，后面会专门进行研究。

在 BaseLoadBalancer 中，除了提供一个无参的构造方法（使用的是默认的配置）外，还提供了很多重载的构造方法，下面来看下根据客户端的配置来创建BaseLoadBalancer ：

// 根据客户端配置来创建 BaseLoadBalancer
public BaseLoadBalancer(IClientConfig config) {
	initWithNiwsConfig(config);
}

@Override
public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
	// 负载均衡策略
	String ruleClassName = (String) clientConfig.getProperty(CommonClientConfigKey.NFLoadBalancerRuleClassName);
	// ping 策略
	String pingClassName = (String) clientConfig.getProperty(CommonClientConfigKey.NFLoadBalancerPingClassName);
	IRule rule = (IRule) ClientFactory.instantiateInstanceWithClientConfig(ruleClassName, clientConfig);
	IPing ping = (IPing) ClientFactory.instantiateInstanceWithClientConfig(pingClassName, clientConfig);
	// 状态
	LoadBalancerStats stats = createLoadBalancerStatsFromConfig(clientConfig);
	// 初始化配置
	initWithConfig(clientConfig, rule, ping, stats);
}

void initWithConfig(IClientConfig clientConfig, IRule rule, IPing ping, LoadBalancerStats stats) {
	this.config = clientConfig;
	String clientName = clientConfig.getClientName();
	this.name = clientName;
	
	// ping 的周期
	int pingIntervalTime = Integer.parseInt(clientConfig.getProperty(CommonClientConfigKey.NFLoadBalancerPingInterval,Integer.parseInt("30")));
	// 最大 ping 的次数
	int maxTotalPingTime = Integer.parseInt(clientConfig.getProperty(CommonClientConfigKey.NFLoadBalancerMaxTotalPingTime,Integer.parseInt("2")));
	
	setPingInterval(pingIntervalTime);
	setMaxTotalPingTime(maxTotalPingTime);
	setRule(rule);
	setPing(ping);

	setLoadBalancerStats(stats);
	rule.setLoadBalancer(this);
	if (ping instanceof AbstractLoadBalancerPing) {
		((AbstractLoadBalancerPing) ping).setLoadBalancer(this);
	}
	.................
	// 注册监控/可忽略
	init();
}

在上面的构造方法中，可用根据客户端配置的信息来创建一个BaseLoadBalancer，如客户端可以配置负载均衡策略，ping的策略，ping的时间间隔和最大次数等。

判断服务的可用性

在 Ribbon 中，负载均衡器多久才去更新获取服务列表呢？在 BaseLoadBalancer 类中，有一个 setupPingTask 方法，在该方法内部，会创建 PingTask 定时任务去检测服务的可用性，而 PingTask 又会创建 Pinger 对象，在 Pinger 对象的 runPinger() 方法中，会根据ping策略即 pingerStrategy 的 pingServers(ping, allServer) 来获取服务的可用性，主要逻辑如下：

void setupPingTask() {
	if (canSkipPing()) {
		return;
	}
	// 如果已经有了定时任务，则取消
	if (lbTimer != null) {
		lbTimer.cancel();
	}
	// 第二个参数为true，表示它是一个deamon线程
	lbTimer = new ShutdownEnabledTimer("NFLoadBalancer-PingTimer-" + name, true);
	// 创建 PingTask, 它继承于 TimerTask，定时执行 run 方法
	lbTimer.schedule(new PingTask(), 0, pingIntervalSeconds * 1000);
	......
}
class PingTask extends TimerTask {
	public void run() {
		// 默认 pingStrategy = new SerialPingStrategy()
		new Pinger(pingStrategy).runPinger();
	}
}

public void runPinger() throws Exception {
	// 如果正在ping，则返回
	if (!pingInProgress.compareAndSet(false, true)) { 
		return; // Ping in progress - nothing to do
	}
	// 所有的服务，包括不可用的服务
	Server[] allServers = null;
	boolean[] results = null;

	Lock allLock = null;
	Lock upLock = null;

	try {

		allLock = allServerLock.readLock();
		allLock.lock();
		allServers = allServerList.toArray(new Server[allServerList.size()]);
		allLock.unlock();
		// 所有服务的数量
		int numCandidates = allServers.length;
		// 所有服务ping的结果
		results = pingerStrategy.pingServers(ping, allServers);

		// 状态可用的服务列表 
		final List newUpList = new ArrayList();
		// 状态改变的服务列表
		final List changedServers = new ArrayList();

		for (int i = 0; i < numCandidates; i++) {
			// 最新的状态
			boolean isAlive = results[i];
			Server svr = allServers[i];
			// 老的状态
			boolean oldIsAlive = svr.isAlive();
			// 更新状态
			svr.setAlive(isAlive);
			
			// 如果状态改变了，则放到集合中，会进行重新拉取
			if (oldIsAlive != isAlive) {
				changedServers.add(svr);
			}
			// 状态可用的服务
			if (isAlive) {
				newUpList.add(svr);
			}
		}
		upLock = upServerLock.writeLock();
		upLock.lock();
		upServerList = newUpList;
		upLock.unlock();
		// 变态改变监听器
		notifyServerStatusChangeListener(changedServers);
	} finally {
		// ping 完成
		pingInProgress.set(false);
	}
}

// 检测服务的状态
@Override
public boolean[] pingServers(IPing ping, Server[] servers) {
	int numCandidates = servers.length;
	boolean[] results = new boolean[numCandidates];

	for (int i = 0; i < numCandidates; i++) {
		results[i] = false;
		if (ping != null) {
			results[i] = ping.isAlive(servers[i]);
		}
	}
	return results;
}

在上面的逻辑中，Ribbon 每10秒向 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服务的数量和之前的不一致，则会更新或重新拉取服务。有了这些服务之后，会根据负载均衡策略 IRule 来选择一个可用的服务。

根据负载均衡策略 IRule 来选择一个可用的服务

在前文说到 Ribbon 客户端 RibbonLoadBalancerClient 选择服务的时候，最终会调用  ILoadBalancer.chooseServer 来选择服务，接下来就来看下这个方法：

public Server chooseServer(Object key) {
	.......
    //rule= new RoundRobinRule()
	return rule.choose(key);
	....
}

关于 Ribbon 的负载均衡策略 IRule, Ribbon 提供了 7 种，后面再来分析，现在只需要知道通过 IRule 来选择服务就可以了。

初始化获取所有服务列表

在上面的分析中，Ribbon 会每10秒定时的去检测服务的可用性，如果服务状态发生了变化则重新获取，之后，再根据负载均衡策略 IRule 来选择一个可用的服务；但是，在初始化的时候，是从哪里获取服务列表呢？下面就来分析这个问题

 BaseLoadBalancer 有个子类 DynamicServerListLoadBalancer，它具有使用动态源获取服务器列表的功能。即服务器列表在运行时可能会更改。此外，还可以通过条件来过滤掉不符合所需条件的服务。

public class DynamicServerListLoadBalancer extends BaseLoadBalancer {
	// 是否正在进行服务列表的更新
    protected AtomicBoolean serverListUpdateInProgress = new AtomicBoolean(false);
	// 服务列表
    volatile ServerList serverListImpl;
	// 服务过滤器
    volatile ServerListFilter filter;
}

1. 初始化时获取所有服务

在 DynamicServerListLoadBalancer 中，有个 restOfInit 方法，在初始化时进行调用，在该方法中，会从 Eureka 客户端中拉取所有的服务列表：

void restOfInit(IClientConfig clientConfig) {
	.............
	updateListOfServers();
	........
}

public void updateListOfServers() {
	List servers = new ArrayList();
	if (serverListImpl != null) {
		// 获取所有服务列表
		servers = serverListImpl.getUpdatedListOfServers();
		// 根据条件过滤服务
		if (filter != null) {
			servers = filter.getFilteredListOfServers(servers);
		}
	}
	updateAllServerList(servers);
}

protected void updateAllServerList(List ls) {
	if (serverListUpdateInProgress.compareAndSet(false, true)) {
		try {
			for (T s : ls) {
				s.setAlive(true); // 状态设置为可用
			}
			setServersList(ls);
			super.forceQuickPing(); // 强制检测服务状态
		} finally {
			serverListUpdateInProgress.set(false);
		}
	}
}

 获取所有服务列表 servers = serverListImpl.getUpdatedListOfServers(); 最终会调用  DiscoveryEnabledNIWSServerList 的方法：

servers = serverListImpl.getUpdatedListOfServers();

public List getUpdatedListOfServers(){
	return obtainServersViaDiscovery();
}

private List obtainServersViaDiscovery() {
	List serverList = new ArrayList();
	........
	// 通过 eurekaClient 来获取注册的服务列表 
	EurekaClient eurekaClient = eurekaClientProvider.get();
	if (vipAddresses!=null){
		for (String vipAddress : vipAddresses.split(",")) {
		
			List listOfInstanceInfo = eurekaClient.getInstancesByVipAddress(vipAddress, isSecure, targetRegion);
			for (InstanceInfo ii : listOfInstanceInfo) {
				if (ii.getStatus().equals(InstanceStatus.UP)) {
					.....
					DiscoveryEnabledServer des = createServer(ii, isSecure, shouldUseIpAddr);
					serverList.add(des);
				}
			}
			......
		}
	}
	return serverList;
}

通过上面方法的分析，Ribbon 最终会通过 EurekaClient 来获取服务列表的，而 EurekaClient 的实现类是 DiscoveryClient，而在 Eureka 中，DiscoveryClient 类具有服务的注册，发现，续约，获取服务列表等功能。

此外，该类中还可以通过过滤器来获取不符合条件的服务。

以上就是 Ribbon 负载均衡器的一个实现原理。最后再来看下流程图，加深印象：

关于Ribbon中怎么使用 LoadBalancer 实现负载均衡就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。