LoadBalance

文章介绍了SpringCloudLoadBalancer作为官方推荐的负载均衡器,替代已停更的Ribbon。它支持响应式编程和异步访问。在Hoxton之前版本需手动移除Ribbon并启用LoadBalancer。文中还展示了如何自定义负载均衡器并配置重试机制。

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一、介绍

Spring Cloud LoadBalancer是Spring Cloud官方自己提供的客户端负载均衡器,抽象和实现,用来替代Ribbon(已经停更),

二、Ribbon和Loadbalance 对比

组件组件提供的负载策略支持负载的客户端
Ribbon随机 RandomRule 轮询 RoundRobinRule 重试 RetryRule 最低并发 BestAvailableRule 可用过滤 AvailabilityFilteringRule 响应时间加权重 ResponseTimeWeightedRule 区域权重 ZoneAvoidanceRuleFeign或openfeign、RestTemplate
Spring Cloud LoadbalancerRandomLoadBalancer 随机(高版本有,此版本没有RoundRobinLoadBalancer 轮询(默认)Ribbon 所支持的、WebClient

LoadBalancer 的优势主要是,支持响应式编程的方式异步访问客户端,依赖 Spring Web Flux 实现客户端负载均衡调用。

三、整合LoadBlance

注意如果是Hoxton之前的版本,默认负载均衡器为Ribbon,需要移除Ribbon引用和增加配置spring.cloud.loadbalancer.ribbon.enabled: false。

1、升级版本

Spring Cloud AlibabaSpring cloudSpring Boot
2.2.6.RELEASESpring Cloud Hoxton.SR92.3.2.RELEASE

2、移除ribbon依赖,增加loadBalance依赖

<!--nacos-服务注册发现-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    <exclusions>
        <!--将ribbon排除-->
        <exclusion>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
​
​
<!--添加loadbalanncer依赖, 添加spring-cloud的依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-loadbalancer</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>

四、自定定义负载均衡器

package com.msb.order.loadbalance;
​
import org.springframework.beans.factory.ObjectProvider;
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.reactive.DefaultResponse;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.reactive.EmptyResponse;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.reactive.Request;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.reactive.Response;
import org.springframework.cloud.loadbalancer.core.ReactorServiceInstanceLoadBalancer;
import org.springframework.cloud.loadbalancer.core.ServiceInstanceListSupplier;
import reactor.core.publisher.Mono;
import java.util.List;
import java.util.Random;
​
public class CustomRandomLoadBalancerClient implements ReactorServiceInstanceLoadBalancer {
 
    // 服务列表
    private ObjectProvider<ServiceInstanceListSupplier> serviceInstanceListSupplierProvider;
 
    public CustomRandomLoadBalancerClient(ObjectProvider<ServiceInstanceListSupplier> serviceInstanceListSupplierProvider) {
        this.serviceInstanceListSupplierProvider = serviceInstanceListSupplierProvider;
    }
 
    @Override
    public Mono<Response<ServiceInstance>> choose(Request request) {
        ServiceInstanceListSupplier supplier = serviceInstanceListSupplierProvider.getIfAvailable();
        return supplier.get().next().map(this::getInstanceResponse);
    }
 
    /**
     * 使用随机数获取服务
     * @param instances
     * @return
     */
    private Response<ServiceInstance> getInstanceResponse(
            List<ServiceInstance> instances) {
        System.out.println("进来了");
        if (instances.isEmpty()) {
            return new EmptyResponse();
        }
 
        System.out.println("进行随机选取服务");
        // 随机算法
        int size = instances.size();
        Random random = new Random();
        ServiceInstance instance = instances.get(random.nextInt(size));
 
        return new DefaultResponse(instance);
    }
}
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
// 设置全局负载均衡器
@LoadBalancerClients(defaultConfiguration = {CustomRandomLoadBalancerClient.class})
// 指定具体服务用某个负载均衡
//@LoadBalancerClient(name = "msb-stock",configuration = CustomRandomLoadBalancerClient.class)
//@LoadBalancerClients(
//        value = {
//                @LoadBalancerClient(value = "msb-stock",configuration = CustomRandomLoadBalancerClient.class)
//        },defaultConfiguration = LoadBalancerClientConfiguration.class
//)
public class OrderApplication {
​
    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate(){
        return new RestTemplate();
    }
​
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderApplication.class);
    }
}

五、重试机制

spring:
  cloud:
    loadbalancer:
      #以下配置为LoadBalancerProperties 配置类
      clients:
        #default 表示去全局配置,如要针对某个服务,则填写毒地应的服务名称即可
        default:
          retry:
            enbled: true
            #是否有的的请求都重试,false表示只有GET请求才重试
            retryOnAllOperation: true
            #同一个实例的重试次数,不包括第一次调用:比如第填写3 ,实际会调用4次
            maxRetriesOnSameServiceInstance: 3
            #其他实例的重试次数,多节点情况下使用
            maxRetriesOnNextServiceInstance: 0
<think>嗯,用户想了解负载均衡(LB)的工作原理及配置方法。首先,我需要回顾一下已有的引用内容,看看哪些信息可以直接用上。引用[1]提到Ribbon的负载均衡策略和轮询算法,引用[2]说明了LB集群的基本构成,引用[3]涉及Service如何转发流量到Pod,引用[4]列出了常用的调度算法,引用[5]详细解释了LVS-NAT的工作原理。这些内容应该能帮助构建回答的结构。 首先,负载均衡的核心原理是什么?根据引用[4]和[5],负载均衡主要是通过调度算法将流量分发到多个服务器,提升性能和可靠性。需要分步骤解释,可能包括流量分发、健康检查、会话保持等。 工作原理部分,可能需要分点说明,比如流量分发、调度算法、健康检查和会话保持。引用[5]中的LVS-NAT模式可以作为网络层负载均衡的例子,而应用层的可能需要引用[3]中的Service转发到Pod的情况。调度算法方面,引用[4]里的轮询、加权轮询、最少连接等需要详细说明,每个算法适合什么场景。 配置方法的话,可能需要分硬件和软件两种情况。硬件负载均衡器可能涉及配置虚拟服务器、算法选择、健康检查设置等。软件方面,比如Nginx的配置,引用[3]中的Service配置可能需要提到Kubernetes的YAML文件,Ribbon的配置可以参考引用[1]中的策略替换方法。 还要注意用户提到的配置步骤,比如硬件配置的步骤可能包括定义虚拟IP、选择算法、设置健康检查等。软件部分可能需要具体的配置示例,比如Nginx的upstream配置或者Kubernetes的Service定义。引用[1]中的Ribbon策略替换也是一个配置的例子,可以说明如何自定义负载均衡策略。 另外,用户可能想知道不同场景下如何选择负载均衡类型。比如,应用层负载均衡适合HTTP请求,而网络层适合TCP/UDP。引用[5]中的LVS-NAT属于网络层,而引用[3]中的Service可能属于应用层或传输层,需要区分清楚。 可能还需要提到健康检查的重要性,确保后端服务器的可用性,引用[2]中提到的LB节点可能涉及健康检查的配置。会话保持部分,可以通过Cookie或IP哈希来实现,引用[4]中的原地址散列可能属于会话保持的一种方式。 在回答时,要确保结构清晰,分工作原理和配置方法两部分。每个部分下再分小点,使用示例和引用支持。例如,在调度算法部分,引用[4]中的列表可以作为主要来源,并简要解释每个算法。配置方法中,引用[1]和[5]的例子能帮助说明软件和硬件的不同配置方式。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如如何选择调度算法、不同厂商的配置差异、性能优化等。确保问题覆盖原理、配置、优化和场景选择等方面。 检查是否需要更多的技术细节,比如具体配置文件的代码块,或者更详细的步骤说明。例如,Nginx的配置示例和Kubernetes的Service YAML示例,能帮助用户更直观地理解配置方法。同时,确保所有引用正确标注,比如LVS-NAT的原理来自引用[5],调度算法来自引用[4]等。 总结一下,回答的结构应该是先原理后配置,每个部分分点详细说明,结合引用中的具体信息,并给出配置示例和相关问题。确保语言简洁,技术术语准确,符合用户的需求。</think>### 负载均衡(LB)工作原理及配置方法 #### 一、负载均衡的核心原理 1. **流量分发** 负载均衡通过调度算法将用户请求分发到多个后端服务器,避免单点过载,提升系统吞吐量和容错能力。例如,轮询算法$Round\ Robin$会按顺序分配请求到服务器列表中的节点[^4]。 2. **调度算法** - **轮询(Round Robin)**:均等分配请求,适用于服务器性能相近的场景。 - **加权轮询(Weighted Round Robin)**:根据服务器权重分配流量,权重高的节点处理更多请求。 - **最少连接(Least Connection)**:优先将请求分发给当前连接数最少的服务器,适合长连接场景。 - **源地址散列(Source Hashing)**:根据用户IP或端口计算哈希值,固定分配到特定服务器,适用于会话保持需求。 3. **健康检查** 负载均衡器定期检测后端服务器的健康状态(如心跳检测),自动剔除故障节点,确保流量仅转发到可用服务器[^2]。 4. **网络层级差异** - **网络层(如LVS-NAT)**:通过修改数据包目标IP实现流量转发,适合处理TCP/UDP协议[^5]。 - **应用层(如Nginx)**:解析HTTP/HTTPS协议内容(如URL、Header),支持更精细的规则(如按路径分发)[^3]。 --- #### 二、配置方法 ##### 1. 硬件负载均衡器(以F5为例) - **步骤**: 1. 定义虚拟服务器(Virtual Server),指定对外服务的IP和端口。 2. 配置调度算法(如加权轮询)。 3. 添加后端服务器池(Pool)并设置健康检查策略(如HTTP状态码检测)。 4. 启用会话保持(如基于Cookie或源IP绑定)。 ##### 2. 软件负载均衡器 - **Nginx配置示例**: ```nginx http { upstream backend { server 192.168.1.1 weight=3; # 权重为3 server 192.168.1.2; least_conn; # 使用最少连接算法 } server { listen 80; location / { proxy_pass http://backend; } } } ``` - **Kubernetes Service配置**: ```yaml apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: my-service spec: selector: app: my-app ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 9376 type: LoadBalancer sessionAffinity: ClientIP # 基于客户端IP的会话保持 ``` - **Ribbon自定义策略(Java)**: 通过替换默认的`RoundRobinRule`,实现自定义负载均衡逻辑[^1]。 --- #### 三、场景选择建议 1. **高并发Web服务**:使用应用层负载均衡(如Nginx),结合最少连接算法。 2. **微服务架构**:采用客户端负载均衡(如Ribbon),减少中心节点压力。 3. **TCP长连接**:优先选择网络层方案(如LVS),提升转发效率[^5]。 --- §§ 相关问题 §§ 1. 如何根据业务需求选择合适的负载均衡算法? 2. 负载均衡器的健康检查机制有哪些常见类型? 3. 如何通过Kubernetes实现跨集群的负载均衡? 4. 负载均衡器在高并发场景下可能遇到哪些性能瓶颈?
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