【SpringCloud总结】7. Ribbon自定义负载均衡策略(了解)

本文主要介绍微服务中自定义Ribbon负载均衡策略,包括修改主启动类添加 @RibbonClient、配置自定义类的注意事项、具体步骤及测试。还给出了自定义策略,如每台服务器被调用5次的轮询策略,强调自定义策略关键在于策略编写,了解即可。

本文主要是了解为主,可能实际项目开发中不是很常用

 

1. 修改 microservicecloud-consumer-dept-80

2. 主启动类添加 @RibbonClient

@RibbonClient(name="MICROSERVICECLOUD-DEPT",configuration=MySelfRule.class)

3. 配置细节
        这个自定义配置类不能放在@ComponentScan所扫描的当前包下以及子包下,否则我们自定义的这个配置类就会被所有的Ribbon客户端所共享,也就是说我们达不到特殊化定制的目的了。主配置类的注解就是包含@ComponentScan,所以自定义的类不能再主配置类所在的包下以及子包下!

4. 步骤

(1)自定义类

         新建package com.atguigu.myrule,新建自定义Robbin规则类

package com.atguigu.myrule;


import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;


import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.RandomRule;


@Configuration
public class MySelfRule
{
  @Bean
  public IRule myRule()
  {
   return new RandomRule();//Ribbon默认是轮询,我自定义为随机
  }
}

(2)修改主配置类

 
package com.atguigu.springcloud;
 
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClient;
 
import com.atguigu.myrule.MySelfRule;
 
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RibbonClient(name="MICROSERVICECLOUD-DEPT",configuration=MySelfRule.class)
public class DeptConsumer80_App
{
  public static void main(String[] args)
  {
   SpringApplication.run(DeptConsumer80_App.class, args);
  }
}

(3)测试

         http://localhost/consumer/dept/list

总结:经过上面的配置完成对于特定的微服务采用特定的负载均衡策略

 

5. 自定义策略

(1)策略:依旧轮询策略,但是加上新需求,每个服务器要求被调用5次。也即以前是每台机器一次,现在是每台机器5次

(2)解析源码

    https://github.com/Netflix/ribbon/blob/master/ribbon-loadbalancer/src/main/java/com/netflix/loadbalancer/RandomRule.java

(3)参考源码修改为我们需求要求的RandomRule_ZY.java

 
package com.atguigu.myrule;
 
import java.util.List;
import java.util.Random;
 
import com.netflix.client.config.IClientConfig;
import com.netflix.loadbalancer.AbstractLoadBalancerRule;
import com.netflix.loadbalancer.ILoadBalancer;
import com.netflix.loadbalancer.Server;
 
public class RandomRule_ZY extends AbstractLoadBalancerRule {
 
  private int total = 0;    //总共被调用的次数,目前要求每台被调用5次
  private int currentIndex = 0;//当前提供服务的机器号
  
    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) {
                /*
                 * No servers. End regardless of pass, because subsequent passes
                 * only get more restrictive.
                 */
                return null;
            }
 
            
//            int index = rand.nextInt(serverCount);
//            server = upList.get(index);
            if(total < 5)
            {
            server = upList.get(currentIndex);
            total++;
            }else {
            total = 0;
            currentIndex++;
            if(currentIndex >= upList.size())
            {
              currentIndex = 0;
            }
            
            }
            
            
            
 
            if (server == null) {
                /*
                 * The only time this should happen is if the server list were
                 * somehow trimmed. This is a transient condition. Retry after
                 * yielding.
                 */
                Thread.yield();
                continue;
            }
 
            if (server.isAlive()) {
                return (server);
            }
 
            // Shouldn't actually happen.. but must be transient or a bug.
            server = null;
            Thread.yield();
        }
 
        return server;
 
    }
 
  @Override
  public Server choose(Object key) {
   return choose(getLoadBalancer(), key);
  }
 
  @Override
  public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
   
  }
}
 

(4)MySelfRule.java

package com.atguigu.myrule;
 
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.RandomRule;
 
@Configuration
public class MySelfRule
{
  @Bean
  public IRule myRule()
  {
   //return new RandomRule();//Ribbon默认是轮询,我自定义为随机
   
   return new RandomRule_ZY();//我自定义为每个机器被访问5次
  }
}

(5)启动测试

       http://localhost/consumer/dept/list

 

【提示】我们可以看到自定义策略,主要在于策略的编写!这里面了解即可。作者水平有限。。。哈~

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