SpringCloud 入门笔记(四)Ribbon客户端负载均衡器

本文介绍如何使用Ribbon实现微服务间的负载均衡。通过配置文件和全局配置类两种方式,展示了如何设定不同的负载均衡策略,并以随机规则为例进行了测试验证。

目录

1 概述

2 配置Ribbon

2.1 配置文件

2.2 全局配置类

2.3 服务级配置类

4 测试


1 概述

在微服务架构的系统中,为防止单点故障,一个微服务通常会有多个实例,当服务间进行调用时,需要在多个服务实例间进行负载均衡,Ribbon即为一个常用的客户端负载均衡组件。

Ribbon提供了多种负载均衡规则,如:

  • RoundRobinRule:轮询规则,默认规则
  • AvailabilityFilteringRule:排除处于断路和并发连接数过大的服务,其余服务采用轮询规则
  • WeightedResponseTimeRule:根据平均响应时间计算权重
  • RetryRule:服务调用失败则进行重试,获得可用的服务
  • BestAvailableRule:选择可用且并发连接数最小的服务
  • RandomRule:随机选取服务

Feign中默认集成了Ribbon,上一篇中我们已经为user-ms集成了Feign,这一篇中,我们来对Ribbon进行一些简单的配置。

本篇中,拟采用一个user-ms实例作为服务调用者,两个role-ms实例作为服务提供者,在user-ms设置Ribbon负载均衡规则。

2 配置Ribbon

Ribbon的配置有多种方式,分别对应不同粒度的配置。

2.1 配置文件

在user-ms的application.yml配置文件中添加如下配置:

role-ms:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule

表示 user-ms 在调用 role-ms 提供的服务时,使用随机均衡的规则,这样就可以实现服务级别的负载均衡。

2.2 全局配置类

在 SpringBoot 所在的包路径下创建一个 Ribbon 的配置类,如下:

@Configuration
public class RibbonConfig {
    @Bean
    public IRule ribbonRule() {
        return new RandomRule(); // 负载均衡规则改为随机
    }
}

user-ms启动时,SpringBoot会扫描到这个配置类,将RandomRule规则作为user-ms的全局负载均衡规则,无论user-ms访问哪个服务提供者都,都使用该负载均衡规则。

3 测试

启动role-ms:8801和role-ms:8802两个服务实例,通过user-ms访问role-ms服务,服务注册中心如下图所示:

在user-ms访问12次,负载均衡结果如下:

 可见服务调用请求已经随机均衡至role-ms:8801和role-ms:8802两个实例中。

源码地址:https://github.com/GreedyStar/spring-cloud-demo

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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