【三】Spring Cloud Ribbon 实战

news2025/8/4 8:26:39

Spring Cloud Ribbon 实战

概述

        一直在构思写一个spring cloud系列文章,一方面是对自己实践经验进行一次完整的梳理,另一方面也是希望能够给初学者一些借鉴,让初学者少走些弯路,看到本系列博客就能够很好的把微服务系列组件用好。

        spring cloud是一系列开源项目的集合,这些组件组合起来提供了一套微服务解决方案,本系列文章将按组件来进行讲解,本篇文章将以Ribbon为主题来讲解ribbon的使用和实现原理。

一、实战应用

1、负载均衡

        想到负载均衡大家最熟悉的应该是Nginx和F5了,市面上的负载均衡都有哪些类型呢,如下图所示:

        图1、负载均衡类型汇总

        这里还是以Ngin和F5为例来进行说明,如下图是Nginx和F5的应用

图1、Nginx典型应用

图2、F5硬件跨机房高可用负载均衡

        Ribbon的应用场景与Nginx和F5不同,Ribbon是一个客户端负载均衡器,它赋予了应用一些支配HTTP与TCP行为的能力,可以得知,这里的客户端负载均衡(许多人称之为后端负载均衡)也是进程内负载均衡的一种。如下图示:

图3、Ribbon负载均衡

2、示例应用

        首先要引入依赖:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
</dependency>

        然后需要注入一个RestTemplate的Bean,并且使用@LoadBalanced注解标注:

@Configuration
public class WebConfig {
    public RestTemplate restTemplate() {

        //负载均衡,默认使用轮询规则
        @LoadBalanced
        @Bean
        return new RestTemplate();
    }
}

这里主要是使用了@LoadBalanced注解,它的作用是在服务调用时自动选择负载均衡策略,并将请求转发到合适的后端服务实例上。

        上面介绍了Ribbon使用的基本配置,其中最重要的是@LoadBalanced注解,这个是开启Ribbon负载均衡的入口,后面分析Ribbon的实现原理将从这里着手。

二、原理介绍

1、核心接口展示

        首先Ribbon是基于如下核心接口实现的:

图4、Ribbon核心接口

        这里只是展示一下核心接口,具体实现原理讲解起来篇幅将会太长不利于初学者学习,下一篇将会详细分析源码级实现原理。

2、负载均衡策略

        如下图展示的是Ribbon中负载均衡策略UML类图:

Ribbon内部一共提供了7种可选的负载均衡策略:

轮询策略:RoundRobinRule,按照一定的顺序依次调用服务实例。

权重策略:WeightedResponseTimeRule,根据每个服务提供者的响应时间分配一个权重,响应时间越长,权重越小,被选中的可能性也就越低。

随机策略:RandomRule,从服务提供者的列表中随机选择一个服务实例。

最小连接数策略:BestAvailableRule,也叫最小并发数策略,它是遍历服务提供者列表,选取连接数最小的⼀个服务实例。如果有相同的最小连接数,那么会调用轮询策略进行选取。

重试策略:RetryRule,按照轮询策略来获取服务,如果获取的服务实例为 null 或已经失效,则在指定的时间之内不断地进行重试来获取服务,如果超过指定时间依然没获取到服务实例则返回 null。

可用敏感性策略:AvailabilityFilteringRule,先过滤掉非健康的服务实例,然后再选择连接数较小的服务实例。

区域敏感策略:ZoneAvoidanceRule,根据服务所在区域(zone)的性能和服务的可用性来选择服务实例,在没有区域的环境下,该策略和轮询策略类似。

总结

        本文首先围绕ribbon的实际应用和实现原理两方面展开讲解,意在让大家能够快速了解这一负载均衡组件的使用和实现,如果想更深入了解ribbon的原理可以去把源码down下来认真学习。

参考文章

Spring Cloud Ribbon 中的 7 种负载均衡策略的实现方法_java_脚本之家

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1630089.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

字符函数·字符串函数·C语言内存函数—使用和模拟实现

字符函数字符串函数C语言内存函数 1.字符分类函数2. 字符转换函数3. strlen的使用和模拟实现4.strcpy的使用和模拟实现5.strcat的使用和模拟实现6.strcmp的使用和模拟实现7.strncpy的模拟和实现8.strncat的实现和模拟实现9.strncmp函数使用10.strstr的使用和模拟实现11.strtok函…

【python技术】akshare爬取A股最新业绩预告保存进excel的简单示例

最近A股上市公司陆续在出年报和一季度报了&#xff0c; 心里寻思着要不用python把这些数据爬取下来分析下&#xff0c;说干就干。 数据来源网站东方财富&#xff1a;https://data.eastmoney.com/bbsj/ 我这个人比较懒&#xff0c;直接用akshare封装的方法来搞定 之前用aksha…

嵌入式单总线详解

单总线介绍 单总线&#xff0c;就像是电子世界里的“超级水管工”&#xff0c;它以一根线的简洁&#xff0c;完成了数据传输、设备供电乃至设备识别的多重任务&#xff0c;展现了极简主义的智慧与效率。想象一下&#xff0c;你住在一个高科技社区&#xff0c;所有的家电——冰…

【while循环】

目录 什么是循环 while语句的执行过程 编程求1*2*3*...*n 所有不超过1000的数中含有数字3的自然数 求数 求数II 编程求1平方2平方...n平方 什么是循环 循环就是重复做同样的事儿使用while语句循环输出1到100 int i 1; while( i < 100 ){cout <<…

C++各种排序算法详解及示例源码

1、排序算法 排序算法&#xff08;sorting algorithm&#xff09;用于对一组数据按照特定顺序进行排列。排序算法有着广泛的应用&#xff0c;因为有序数据通常能够被更高效地查找、分析和处理。 1.1 评价维度 运行效率&#xff1a;我们期望排序算法的时间复杂度尽量低&#xf…

opencv_17_翻转与旋转

一、图像翻转 1&#xff09;void flip_test(Mat& image); 2&#xff09;void ColorInvert::flip_test(Mat& image) { Mat dst; //flip(image, dst, 0); //上下翻转 flip(image, dst, 1); //左右翻转 // flip(image, dst, -1); //180度翻转 imsho…

软件测试笔记_习题_面经

软件测试------按测试阶段划分有几个阶段? 单元测试、集成测试、系统测试、验收测试 软件测试------按是否查看源代码划分有几种测试方法? 黑盒、白盒、灰盒 软件测试------按是否运行划分有几种测试方法? 静态测试、动态测试 软件测试------按是否自动化划分有几种测试方…

chrome 查看版本安装路径、cmd命令行启动浏览器

chrome 查看版本安装路径 浏览器输入 chrome://version/cmd命令行启动浏览器 "C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" www.baidu.com

神经网络的反向传播

梯度下降算法 &#x1f525;我们来看一下神经网络中的梯度下降算法&#x1f525; 梯度下降法是一种优化算法&#xff0c;用于寻找目标函数的最小值。梯度是一个向量&#xff0c;表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值&#xff0c;即函数在该点处变化最快的方向…

Sublime Vim模式配置:q关闭当前标签页

在Sublime安装目录下的->Packages文件夹下新建User文件夹创建文件Vintage.sublime-commands 路径为Sublime安装目录->Packages->User->Vintage.sublime-commands文件内容如下[{"caption": ":w - Save","command": "save"}…

【Model 3芯片】双层PCB设计,打造高性价比HMI控制器

产品高性能和可靠性的需求日益增长&#xff0c;特别是在工业应用领域中&#xff0c;这些要求更是严苛。为了满足这些不断升级的需求&#xff0c;启明智显推出了全新的Model 3芯片。这款芯片以其卓越的性能和强大的功能&#xff0c;被设计用作人机界面&#xff08;HMI&#xff0…

RKNN Toolkit2 工具的使用

RKNN Toolkit2 是由瑞芯微电子 (Rockchip) 开发的一套用于深度学习模型优化和推理的工具。它主要面向在瑞芯微SoC上进行AI应用开发&#xff0c;但也可以用于PC平台进行模型的转换、量化、推理等操作。它支持将多种深度学习框架的模型&#xff08;如Caffe, TensorFlow, PyTorch等…

一键呼叫,服务到家——同城跑腿小程序引领新生活方式

在忙碌的现代生活中&#xff0c;时间变得尤为珍贵。我们常常被琐事所困扰&#xff0c;无法尽情享受生活的美好。然而&#xff0c;同城跑腿小程序的出现&#xff0c;以其一键呼叫、服务到家的便捷特性&#xff0c;为我们打开了一扇通往新生活方式的大门。 同城跑腿小程序&#x…

如何解决pycharm创建项目报错 Error occurred when installing package ‘requests‘. Details.

&#x1f42f; 如何解决PyCharm创建项目时的包安装错误&#xff1a;‘requests’ &#x1f6e0;️ 文章目录 &#x1f42f; 如何解决PyCharm创建项目时的包安装错误&#xff1a;requests &#x1f6e0;️摘要引言正文&#x1f4d8; **问题分析**&#x1f680; **更换Python版本…

《软件设计师教程:数据库系统基础知识大总结》

​ 个人主页&#xff1a;李仙桎 &#x1f525; 个人专栏: 《软件设计师》 ⛺️生活的理想&#xff0c;就是为了理想的生活! ​ ⛺️前言&#xff1a;各位铁汁们好啊&#xff01;&#xff01;&#xff01;今天继续正式学习中级软件设计师考试相关的内容&#xff0c;后续不断更新…

【数据结构6--图】

目录 1 图2 图的定义和基本概念&#xff08;在简单图范围内&#xff09;3 图的类型定义4 图的存储结构4.1 邻接矩阵 表示法4.2 邻接表 表示法4.3 十字链表 表示法4.4 邻接多重表 表示法 5 图的遍历5.1 深度优先搜索-DFS 及 广度优先遍历-BFS 6 图的应用6.1 最小生成树6.1.1 克鲁…

黑马面试篇

课程地址&#xff1a;新版Java面试专题视频教程&#xff0c;java八股文面试全套真题深度详解&#xff08;含大厂高频面试真题&#xff09;_哔哩哔哩_bilibili 课程名称&#xff1a;新版Java面试专题视频教程&#xff0c;java八股文面试全套真题深度详解&#xff08;含大厂高频…

类和对象【下】

本节博客主要围绕构造函数、static成员、友元、内部类、匿名对象等待关于“类和对象”这些细节性知识进行收尾&#xff0c;有需要借鉴即可 类和对象_下目录 1.再谈构造函数1.1初始化列表1.2意义 2.static成员2.1概念2.2特性2.3习题 3.友元3.1友元函数概念3.2友元函数的特性 4.内…

物联网应用技术综合实训室解决方案

一、背景 随着物联网技术的快速发展和广泛应用&#xff0c;物联网产业已经成为新的经济增长点&#xff0c;对于推动产业升级、提高社会信息化水平具有重要意义。因此&#xff0c;培养具备物联网技术应用能力的高素质人才成为了迫切需求。 传统的教育模式往往注重理论教学&…

mPEG-VE,Methoxy-PEG-Vitamin E广泛应用于纳米新材料研究以及细胞培养等领域

【试剂详情】 英文名称 mPEG-Vitamin E&#xff0c;mPEG-VE&#xff0c; Methoxy-PEG-Vitamin E&#xff0c;Methoxy-PEG-VE 中文名称 甲氧基-聚乙二醇-维生素E 外观性状 由分子量决定&#xff0c;液体或者固体 分子量 0.4k&#xff0c;0.6k&#xff0c;1k&#xff0c;2…