微服務：SpringCloud 添加ribbon 負載均衡（+源碼分析！）

在之前註冊中心那一章，消費者調用提供者的接口，是需要寫死這樣的url的。但是真實的環境我們一般要求服務提供者高可用，所以呢同一個服務需要多個服務提供者。那麼消費者就不能夠寫死這個url了。所以基於如此我們改一下代碼。

一、修改代碼，添加ribbon實現負載均衡

1、服務提供者

首先呢，用ip+port用於區別調用不同的服務。設置到ProductName

我們用兩個application分別啓動同一個項目，不過用的是不同端口，模擬兩個服務。記得修改端口。當然如果不會的話，就copy一下再建立一個子項目。

2、服務消費者

這個@LoadBalanced是實現負載均衡的關鍵！所以restTemplate調用的時候就可以按負載均衡來走。

替換成相應的服務的名字，就是在服務yml中配置的應用名。

之後來測試

2、關於ribbon介紹

ribbon是 Netflflixfa 發佈的一個負載均衡器，有助於控制 HTTP 和 TCP客戶端行爲。在 SpringCloud 中， Eureka一般配合Ribbon進行使用，Ribbon提供了客戶端負載均衡的功能，Ribbon利用從Eureka中讀取到的服務信息，在調用服務節點提供的服務時，會合理的進行負載。

在SpringCloud中可以將註冊中心和Ribbon配合使用，Ribbon自動的從註冊中心中獲取服務提供者的列表信息，並基於內置的負載均衡算法，請求服務。

主要作用：

（1）服務調用：基於Ribbon實現服務調用，是通過拉取到的所有服務列表組成（服務名-請求路徑的）映射關係。藉助 RestTemplate 最終進行調用

（2）負載均衡：當有多個服務提供者時，Ribbon可以根據負載均衡的算法自動的選擇需要調用的服務地址。

3、負載均衡策略

Ribbon內置了多種負載均衡策略，內部負責複雜均衡的頂級接口爲 com.netflix.loadbalancer.IRule

com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule ：以輪詢的方式進行負載均衡。
com.netflix.loadbalancer.RandomRule ：隨機策略
com.netflix.loadbalancer.RetryRule ：重試策略。
com.netflix.loadbalancer.WeightedResponseTimeRule ：權重策略。會計算每個服務的權重，越高的被調用的可能性越大。
com.netflix.loadbalancer.BestAvailableRule ：最佳策略。遍歷所有的服務實例，過濾掉故障實例，並返回請求數最小的實例返回。
com.netflix.loadbalancer.AvailabilityFilteringRule ：可用過濾策略。過濾掉故障和請求數超過閾值的服務實例，再從剩下的實力中輪詢調用。

在服務消費者的application.yml配置文件中修改負載均衡策略

##需要調用的微服務名稱
shop-service-product:
 ribbon:
   NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule

策略選擇：

1、如果每個機器配置一樣，則建議不修改策略 (推薦)。

2、如果部分機器配置強，則可以改爲 WeightedResponseTimeRule。

4、重試機制

比如我們現在有一個消費者A，兩個提供者B-1、B-2（都是提供同一個服務，高可用），現在採取負載均衡策略的是輪詢，如果此時訪問的B-1，B-1掛掉了或者是由於網絡不好超過了20ms（默認），那麼就會報錯！所以我們需要開啓重試機制就會起作用向另一個服務B-2發送一次請求。下面是關於重試機制的配置。

   <dependency>
            <groupId>org.springframework.retry</groupId>
            <artifactId>spring-retry</artifactId>
        </dependency>

service-product:
  ribbon:
    #NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
    ConnectTimeout: 250 # Ribbon的連接超時時間
    ReadTimeout: 1000 # Ribbon的數據讀取超時時間
    OkToRetryOnAllOperations: true # 是否對所有操作都進行重試
    MaxAutoRetriesNextServer: 1 # 切換實例的重試次數
    MaxAutoRetries: 1 # 對當前實例的重試次數