Spring Cloud教程 | 第六篇：负载均衡策略配置及总结 | Feign

Spring Cloud教程 | 第六篇：负载均衡策略配置及总结 | Feign | Ribbon

一、前言

第五篇中已介绍，feign其实不是做负载均衡的,负载均衡是ribbon的功能,feign只是集成了ribbon而已,换句话说负载均衡的功能是feign内置的ribbon在实现的。因此配置负载均衡策略即为对ribbon进行配置。

目前公司的生产系统负载均衡、高可用等均使用集群管理平台Kubernetes（K8S）实现。本部门人员此部分了解即可，不指导生产使用

Spring Cloud版本	Spring Boot版本	JAVA	IDE
Greenwich.SR1	2.1.6.RELEASE	1.8	IDEA

为模拟实际开发，本篇教程除alh-tms外，所有的参数均从远程配置中心读取，若是不用远程配置中心，请在本地应用直接写各项参数即可。

涉及项目：

alh-config-server（6001）：保持启动状态

alh-eureka-server（6000）：保持启动状态

alh-tms（8001）：保持上一篇中两个实例启动状态

alh-order（8002）

完整教程全部章节目录：https://blog.csdn.net/tuoyun6647/article/details/93501029

二、Feign中Ribbon配置

Ribbon负载均衡策略有以下几种：

策略类	名称	说明
RandomRule	随机策略	随机选择 Server
RoundRobinRule	轮训策略	按顺序循环选择 Server
RetryRule	重试策略	在一个配置时问段内当选择 Server 不成功，则一直尝试选择一个可用的 Server
BestAvailableRule	最低并发策略	逐个考察 Server，如果 Server 断路器打开，则忽略，再选择其中并发连接最低的 Server
AvailabilityFilteringRule	可用过滤策略	过滤掉一直连接失败并被标记为 circuit tripped 的 Server，过滤掉那些高并发连接的 Server（active connections 超过配置的网值）
ResponseTimeWeightedRule	响应时间加权策略	根据 Server 的响应时间分配权重。响应时间越长，权重越低，被选择到的概率就越低；响应时间越短，权重越高，被选择到的概率就越高。这个策略很贴切，综合了各种因素，如：网络、磁盘、IO等，这些因素直接影响着响应时间
ZoneAvoidanceRule	区域权衡策略	综合判断 Server 所在区域的性能和 Server 的可用性轮询选择 Server，并且判定一个 AWS Zone 的运行性能是否可用，剔除不可用的 Zone 中的所有 Server

调用者（即服务消费者）alh-order配置文件application.properties如下

eureka.client.service-url.defaultZone=${default-zone}

server.port=${server.port}
spring.application.name=alh-order



#其中“alh-tms”指明对哪个微服务的调用进行配置，当前配置使用随机策略，修改策略修改最后的类名即可
alh-tms.ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName=com.netflix.loadbalancer.RandomRule

# 设置连接超时时间，单位ms
ribbon.ConnectTimeout=5000
# 设置读取超时时间，单位ms
ribbon.ReadTimeout=5000
# 对所有操作请求都进行重试
ribbon.OkToRetryOnAllOperations=true
# 切换实例的重试次数
ribbon.MaxAutoRetriesNextServer=2
# 对当前实例的重试次数
ribbon.MaxAutoRetries=1

启动后调用上一篇中的http://localhost:8002/tms/csinfo，发现调用alh-tms已变成随机调用

三、总结

个人在实现时，发现负载均衡策略配置需指定调用的服务，如果一个服务中需要调用很多其他服务，则每个服务都需要进行配置，配置较繁琐，且不方便统一管理（如有不对的地方请指正）。就生产而言，部署建议使用集群管理平台进行部署，高可用，负载均衡等均在集群管理平台统一配置

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发表于 2020-03-07 22:32:17
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分类：Go入门教程