架构师：通透，才能写出好代码！

Ribbon不仅仅是负载均衡，负载均衡只是它的一个最核心、最出名的模块而已。在聊`ribbon-core`的时候我们知道它有个核心API是`IClient`，它表示发送一个请求得到一个响应，不规定发送方式、协议等。因为Ribbon最核心的功能就是负载均衡，因此本文我们将了解到它这个具有负载均衡能力的客户端：`AbstractLoadBalancerAwareClient`，它所在的jar是：`ribbon-loadbalancer`。

配置对于一个程序到底有多重要自然不用多说，每个库均有它自己的配置管理方式，比如Spring有`Enviroment`抽象等。本文即将介绍的是Ribbon中一个使用频繁，且非常重要的接口：`IClientConfig`，它负责Ribbon的**配置管理**，包括所有默认值的维护，以及提供提供其读写能力。

`Netflix Ribbon`是`Netflix OSS`的一部分，它是一个基于HTTP和TCP**客户端**负载均衡器。它虽然只是一个工具类库，并不需要像eureka注册中心、网关服务那样单独部署，但它却是**每一个微服务**的基础设施。因为实际上，对于服务间调用、API网关请求转发都需要经过Ribbon负载均衡来实现，比如我们熟悉的Feign发送请求也得经过它（当然这不是必须，只是已经成为了事实标准）。负载均衡是互联网开发避不开的核心概念之一，它是HA高可用的最有效手段。而在微服务日益流行的今天，

Netflix OSS套件，Spring Cloud的官方推荐

本文是个纯代码示例的手工活，是对前两篇文章一个很好的总结。了解A哥的风格是清楚的：理论先行，代码示例跟上加固。我们从小学就知道学习需要**多看、多想、多做(多实现)**，代码更是如此。在现在信息大爆炸时代，大多数人对“多看”做的都挺好，但是殊不知：**看和做往往是有一道银河的距离的**。所以A哥在此顺道呼吁一句：敲代码一定要多动手多动手多动手，否则你很容易只会纸上谈兵，也就容易离它渐行渐远。既然你看到了本系列文章，那么A哥就管生管养喽，本文将手把手的教你，如何纯手工控制的把Ribbon和Eureka整合

上篇文章A哥给大家介绍了Ribbon和Eureka的整合工程的部分内容，建立在你已经对Eureka比较熟悉的基础上，从中定能窥探出它的好处以及关键整合点。不过A哥想说，上篇文章的介绍只是开胃小菜，本文介绍内容才是重中之重。

`Ribbon`作为客户端负载均衡器，有一个必要的基础条件就获取到`ServerList`服务器列表，以及后续的动态更新服务列表。通过前面学习知道，服务列表它可以来自**任何地方**，比如默认实现`ConfigurationBasedServerList`它表示服务列表可以来自于配置（文件）。实际生产中，我们不可能把ServerList地址写死在配置里，实际的方式是把**Ribbon同注册中心整合**从而从注册中心里获取到列表，并且动态的去sync服务列表。服务注册中心有多种，本文将讲述它和自家产品Eu

上文已对`LoadBalancerCommand`的基础类进行了打点，给本文内容做了一定支撑。本文就进入到负载均衡命令的主菜，`LoadBalancerCommand`用于提交任务，执行目标方法。因为Ribbon对目标请求的执行采用的也是命令模式，因此本文的重要性也不可忽视，特别是理解它的重试机制，处理得非常巧妙，值的学习和考究。

如果你已经了解过`Netflix Hystrix`，那么你对Command命令模式并不陌生。同样的，Ribbon也采用了基于RxJava的命令模式来控制请求的执行过程，这便是本文将要讲解的核心内容：`LoadBalancerCommand`。

上文介绍了负载均衡器`ILoadBalancer`的基本内容，并且详述了基本实现：`BaseLoadBalancer`。它实现了作为`ILoadBalancer`负载均衡器的基本功能，比如：服务列表维护、服务定时探活、负载均衡选择Server等。但是`BaseLoadBalancer`虽完成了基本功能，但还稍显捡漏，无法应对一些复杂场景如：- 动态服务器列表（因为可用Server可能会重启、停机、新增等，希望被动态发现）- Server过滤（因为某台Server可能负载偏高、已被熔断，此时希望此些S

在介绍完了围绕负载均衡器`ILoadBalancer`的五大核心组件，以及其相关支持组件后，本篇终于来到整个负载均衡器，甚至是整个Ribbon的主菜：`ILoadBalancer`的学习。作为一个客户端负载均衡器，它最核心的资源便是一堆Server们，也叫服务列表。对于这些服务列表的获取、更新、维护、探活、选择等等都有相应的组件能够完成，而如何把这些组件**组合在一起**有条不紊的工作便是本文的主要内容。

又是一个上下文概念。通过这么多篇的源码研究，发现Context上下文是常常遇到的一种“设计模式”，比如我们最为熟悉的`ApplicationContext`就是典型的Spring上下文。**百度百科解释上下文含义**：即语境、语意，是语言学科（语言学、社会语言学、篇章分析、语用学、符号学等）的概念。**程序中的上下文含义**：通俗一点，叫它环境更好。每一段代码的执行都设计到很多“局部变量”，而这些值的集合就叫上下文。

前面连续几篇文章介绍了`ILoadBalancer`的五大核心组件，本文依旧介绍其支持组件，只是不是核心的，可能是非必须的组件。虽然作用上可能非必须，但这些组件往往能够锦上添花，让你的Ribbon负载均衡器更好、更健康的完成工作，**当然这也是你和普通开发工程师拉差距的突破点**，调优嘛，拼的就是“偏门”。

关于IRule的实现，还差两个实现规则，一个是随机规则`RandomRule`，一个是重试规则`RetryRule`，本文将进行收尾，并且给出对所有IRule实现的总结列表。

本文继续介绍`IRule`其它规则实现：`BestAvailableRule`最小并发数规则以及`PredicateBasedRule`基于断言器实现的的两种方式：`AvailabilityFilteringRule`和`ZoneAvoidanceRule`。本文介绍的规则不是简单的轮询，它更关注可用性如：zone的可用性，以及每台Server自己的可用性方面，这些规则适用于**大规模集群**or多分区、多可用区环境的负载均衡策略。

在介绍完了`IPing、ServerList、ServerListFilter、ServerListUpdater`之后，终于来到了`LoadBalancer`五大核心组件中的最后一个组件：`IRule`。它是Ribbon负载均衡器的核心中的核心，是五大组件中最为重要，也是最难理解的部分，本系列将此部分内容将分多篇进行叙述。Ribbon最重要的能力是负载均衡（注意：Ribbon并不等于负载均衡，只是负载均衡器是它最出名也是最重要的**模块**），而负载均衡的核心是负载均衡算法，这些算法都将通过IRule

我们已经知道`ServerList`它用于提供Server列表，而`ServerListFilter`组件它用于对列表进行过滤，本文将介绍一个Action组件：`ServerListUpdater`服务列表更新器。它像是一个任务调度器，来定时触发相应的动作，**它强调的是动作的开始/触发**，具体实现它并不关心，所以在实现里你完全可以结合`ServerList`和`ServerListFilter`一起来完成服务列表的维护，实际上也确实是这么做的。

前面已经介绍了`ServerList`组件它用于提供服务列表，本文介绍它另外一个重要的组件：`ServerListFilter`服务列表过滤器。服务的过滤对负载均衡是非常有意义的，因为在运行过程中，并不是没台Server一直都持续可用，另外多台Server很有可能分部在不同的可用区zone，而很多时候我们希望是获取到同区域的机器以加速访问，这些都是交由由`ServerListFilter`来完成的。

本文将描述Ribbon在进行Server过滤的一个重要基础组件：`AbstractServerPredicate`，它的作用就是在众多Server的列表中，通过一定的过滤策略，T除不合格的Server，留下来合格的Server列表，进而供以选择。负载均衡策略的核心之一就是对已知的服务列表进行过滤，留下一堆合格的Server进而按照一定规则进行choose选择，因此本文内容非常重要，内容非常重要，非常重要。

随着微服务、云源生的流行，多云、多区域（zone）部署的case越来越多。Ribbon作为微服务领域的优秀组件，自然也提供了对多区域支持的负载均衡能力。作为基础，本文将介绍多zone负载均衡中最为重要的一个方法：`ZoneAvoidanceRule.getAvailableZones()`，它解决了根据`LoadBalancerStats`状态信息仲裁出可用区出来。

上篇文章介绍了Ribbon它对每台Server的状态管理`ServerStats`，当然它也**包括了数据收集以及数据发布**。作为更宏观的负载均衡器`LoadBalancer`，做的就是一种类似适配工作：后面管理着一批Server，然后由LB负责挑选出一个最为合适的Server提供服务。`Ribbon`使用`LoadBalancerStats`来管控所有的zone、所有的Server。它自己并不收集指标数据，它的作用是更为宏观的分析、总控。

我们知道`Ribbon`它是一个客户端负载均衡器，因此它内部维护着一个**服务器列表ServerList**，当实例出现问题时候，需要将这部分异常的服务Server从负载均衡列表中T除掉，那么Ribbon是以什么作为参考，决定T除/不T除Server的呢？？？这就是本文将要讲述的服务器状态的管理：`ServerStats`。负载均衡LB需要依赖这些**统计信息**做为判断的策略，负载均衡器的统计类主要是`LoadBalancerStats`，其内部持有`ServerStats`对每个`Server`的调

因为`Ribbon`做负载均衡需要统计各维度的Server指标数据，使用的是自家的`netflix-statistics`模块完成的，该模块旨在简化指标数据收集、计算的逻辑，小巧精悍，因此本文就用不长的文字学习下它，并且最后附上：基于`netflix-statistics`手把手写个超简版监控系统。

继上文讲述了LoadBalancer五大组件之一的IPIng后，本文继续讲解它的`ServerList`组件。

大家熟知Ribbon是因为`Spring Cloud`，并且它的刻板印象就是一个**客户端负载均衡器**。前几篇文章对`ribbon-core`进行了源码解析，你会发现并没有任何指明让Ribbon和负载均衡挂上钩。`Ribbon`它的实际定位是更为抽象的：不限定协议的请求转发。比如它可以集成`ribbon-httpclient/transport`等模块来实现请求的控制、转发。但是，但是，但是Ribbon之所以出名是因为它的**负载均衡**做得非常的好，所以大家对它的认知大都就是`Ribbon=负载均衡

关于Ribbon核心包`ribbon-core`的API前3篇已经介绍完了，本篇收收尾，介绍其内置的几个“工具”，因为在实践过程中也会使用到，如好用的线程调度工具`ScheduledThreadPoolExectuorWithDynamicSize`等，所以本文就过一把。

在分布式场景中，调用第三方接口会因为网络延迟、异常导致调用的服务出错，重试几次可能就会调用成功，是提高结果正确性的一种**有效手段**。重试机制最简单呢理解为`try-catch-redo`模式，但是优雅的重试也是有要求的，至少应该满足如下要求：- 无侵入：不改动当前的业务逻辑，对于需要重试的地方，可以很简单的实现- 可配置：包括重试次数，重试的间隔时间，是否使用异步方式等- 通用性：最好是无改动（或者很小改动）的支持**绝大部分的场景**市面上也有单独的比较流行的重试框架如：spring-ret

上篇文章整体上对Ribbon做了介绍，可能有小伙伴的有和我一样的感觉：知道Ribbon它是做什么大，仅只是略懂略懂状态，一种不踏实之感。Java库的好处是它开源，大大降低了学习的难度（不用纯凭记忆，可以从设计脉络上整体把握）。从本文起将对Ribbon从API源码出发，附以示例讲解，逐个击破的方式，一步步对Ribbon进行全面剖析。因Ribbon一时半会还找不到替代的技术，并且国内学习它的资料比较少，希望此系列文章帮助到你。