Ribbon客户端负载均衡策略测试及其改进-爱伦尔生活百科

文章目录

一、目的概述
二、验证步骤
- 1、源码下载
- 2、导入IDE
- 3、运行前修改配置
- 4、策略说明
- 5、修改策略
三、最终结论
四、改进措施
- 1. 思路分析
- 2. 核心代码
- 3. 测试页面

Ribbon客户端负载均衡策略测试及其改进

一、目的概述

为了验证Ribbon客户端负载均衡策略在负载节点失效的情况下，是否具有故障转移的功能，进行了以下代码验证！

二、验证步骤

1、源码下载

git clone https://gitee.com/00fly/microservice-all-in-one.git

https://gitee.com/00fly/microservice-all-in-one/tree/master/ribbon-demo-simple

2、导入IDE

3、运行前修改配置

根据调用关系，我们需要启动2个user服务，为了方便调试我们这边分别启动8081、8082端口的user服务，并在movie模块中，设置负载节点地址为：127.0.0.1:8081,127.0.0.1:8082

微服务movie 微服务user 微服务user

以eclipse为例简要说明
查看环境配置

打开Dashboard，选择Duplicate config

选择open Config

选择Profile设置为dev

全部启动

docker部署相对简单，编排文件为
https://gitee.com/00fly/microservice-all-in-one/blob/master/ribbon-demo-simple/docker/docker-compose.yml

version: '3.8'
services:

  #负载均衡节点
  ribbon-user-simple-0:
    image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/00fly/ribbon-user-simple:0.0.1
    container_name: ribbon-user-simple-0
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '1'
          memory: 200M
        reservations:
          memory: 180M
    restart: on-failure
    logging:
      driver: json-file
      options:
        max-size: 5m
        max-file: '1'

  #负载均衡节点
  ribbon-user-simple-1:
    image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/00fly/ribbon-user-simple:0.0.1
    container_name: ribbon-user-simple-1
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '1'
          memory: 200M
        reservations:
          memory: 180M
    restart: on-failure
    logging:
      driver: json-file
      options:
        max-size: 5m
        max-file: '1'

  #调用方
  ribbon-movie-simple:
    image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/00fly/ribbon-movie-simple:0.0.1
    container_name: ribbon-movie-simple
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '1'
          memory: 200M
        reservations:
          memory: 180M
    ports:
    - 8090:8082
    environment:
      USER_SERVERS: ribbon-user-simple-0:8081,ribbon-user-simple-1:8081
    restart: on-failure
    logging:
      driver: json-file
      options:
        max-size: 5m
        max-file: '1'

4、策略说明

RandomRule 实现从服务实例清单中随机选择一个服务实例的功能。
RoundRobinRule 实现了按照线性轮询的方式依次选择每个服务实例的功能。
RetryRule 实现了一个具备重试机制的实例选择功能。
WeightedResponseTimeRule是对 RoundRobinRule 的拓展，增加了根据实例的运行情况来计算权重，并根据权重来挑选实例。
ClientConfigEnableRoundRobinRule 通过继承该策略，在子类中做一些高级策略时有可能会存在一些无法实施的情况，那么就可以用父类的实现作为备选（线性轮询机制）。
BestAvailableRule 通过遍历负载均衡器中维护的所有服务实例，会过滤掉故障的实例，并找出并发请求数最小的一个，所以该策略的特性是可选出最空闲的实例。
PredicateBasedRule 先通过子类实现中的 Predicate 逻辑来过滤一部分服务实例，然后再以线性轮询的方式从过滤后的实例清单中选出一个。
AvailabilityFilteringRule 通过线性抽样的方式直接尝试寻找可用且较空闲的实例来使用。
ZoneAvoidanceRule 根据负载情况选择可用区

5、修改策略

修改这边的负载均衡策略
打开页面

停止8081或8082端口服务，重新调试，返回结果如下：

三、最终结论

RandomRule、RoundRobinRule 策略不具备故障转移能力
RetryRule、WeightedResponseTimeRule等虽然具有故障转移，但是故障转移的时间太长，并且故障恢复后，重新选中该恢复的节点所需时间也较长。

各种策略的表现。大家可以自行研究测试。

四、改进措施

1. 思路分析

采用多线程，多个节点同时检测，返回最快响应的节点
采用多线程，定义超时时间，返回超时时间之内有响应的节点, 后续根据规则选择1个节点

2. 核心代码

NodeController.java


import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
import java.util.stream.Collectors;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;

import com.itmuch.cloud.study.user.entity.User;

import io.swagger.annotations.Api;
import io.swagger.annotations.ApiOperation;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import reactor.core.publisher.Mono;

@Slf4j
@Api(tags = "负载均衡节点")
@RestController
@RequestMapping("/node")
public class NodeController
{
    @Autowired
    private WebClient webClient;
    
    @Value("${microservice-ribbon-user.ribbon.listOfServers}")
    private List<String> listOfServers;
    
    private ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
    
    @ApiOperation("查询用户")
    @GetMapping("/user/{id}")
    public List<User> findById(@PathVariable Long id)
        throws InterruptedException
    {
        // WebClient支持异步
        List<User> users = new CopyOnWriteArrayList<User>();
        listOfServers.stream()
            .forEach(hostWithPort -> webClient.get()
                .uri(String.format("http://%s/%s", hostWithPort, id))// URI
                .acceptCharset(StandardCharsets.UTF_8)
                .accept(MediaType.APPLICATION_JSON)
                .retrieve()
                .bodyToMono(User.class)
                .subscribe(resp -> users.add(resp)));
        
        int index = 0;
        while (users.isEmpty() && (index++) < 100)
        {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);
            log.info("index:{}, waitting......", index);
        }
        if (users.isEmpty())
        {
            throw new RuntimeException("查询超时，无返回值");
        }
        return users;
    }
    
    @ApiOperation("查询用户 by execute")
    @GetMapping("/v0/user/{id}")
    public List<User> findByExecute(@PathVariable Long id)
        throws InterruptedException
    {
        // List users = new ArrayList();
        // TODO ArrayList users一定概率有null值
        // 原因:通过new ArrayList<>()初始化的大小是0，首次插入触发扩容，并发可能导致出现null值
        
        List<User> users = new CopyOnWriteArrayList<User>();
        listOfServers.stream()
            .forEach(hostWithPort -> executorService.execute(() -> webClient.get()
                .uri(String.format("http://%s/%s", hostWithPort, id))// URI
                .acceptCharset(StandardCharsets.UTF_8)
                .accept(MediaType.APPLICATION_JSON)
                .retrieve()
                .bodyToMono(User.class)
                .subscribe(resp -> users.add(resp))));
        
        int index = 0;
        while (users.isEmpty() && (index++) < 100)
        {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);
            log.info("index:{}, waitting......", index);
        }
        if (users.isEmpty())
        {
            throw new RuntimeException("查询超时，无返回值");
        }
        return users;
    }
    
    @ApiOperation("查询用户 by submit")
    @GetMapping("/v1/user/{id}")
    public List<User> findBySubmit(@PathVariable Long id)
        throws InterruptedException
    {
        List<User> users = new CopyOnWriteArrayList<User>();
        listOfServers.stream()
            .forEach(hostWithPort -> executorService.submit(() -> webClient.get()
                .uri(String.format("http://%s/%s", hostWithPort, id))// URI
                .acceptCharset(StandardCharsets.UTF_8)
                .accept(MediaType.APPLICATION_JSON)
                .retrieve()
                .bodyToMono(User.class)
                .subscribe(resp -> users.add(resp)), users));
        
        int index = 0;
        while (users.isEmpty() && (index++) < 100)
        {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);
            log.info("index:{}, waitting......", index);
        }
        if (users.isEmpty())
        {
            throw new RuntimeException("查询超时，无返回值");
        }
        return users;
    }
    
    @ApiOperation("查询用户 by invokeAny")
    @GetMapping("/v2/user/{id}")
    public User findByInvokeAny(@PathVariable Long id)
        throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException
    {
        return executorService.invokeAny(listOfServers.stream().map(hostWithPort -> new Callable<User>()
        {
            @Override
            public User call()
            {
                Mono<User> mono = webClient.get()
                    .uri(String.format("http://%s/%s", hostWithPort, id))// URI
                    .acceptCharset(StandardCharsets.UTF_8)
                    .accept(MediaType.APPLICATION_JSON)
                    .retrieve()
                    .bodyToMono(User.class);
                return mono.block();
            }
        }).collect(Collectors.toList()), 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
    }
    
    @ApiOperation("查询用户 by invokeAll")
    @GetMapping("/v3/user/{id}")
    public List<User> findByInvokeAll(@PathVariable Long id)
        throws InterruptedException
    {
        List<Future<User>> futures = executorService.invokeAll(listOfServers.stream().map(hostWithPort -> new Callable<User>()
        {
            @Override
            public User call()
            {
                Mono<User> mono = webClient.get()
                    .uri(String.format("http://%s/%s", hostWithPort, id))// URI
                    .acceptCharset(StandardCharsets.UTF_8)
                    .accept(MediaType.APPLICATION_JSON)
                    .retrieve()
                    .bodyToMono(User.class);
                return mono.block();
            }
        }).collect(Collectors.toList()), 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
        
        List<User> users = new ArrayList<User>();
        for (Future<User> future : futures)
        {
            try
            {
                users.add(future.get());
            }
            catch (Exception e)
            {
                log.error(e.getMessage(), e);
            }
        }
        return users;
    }
}

3. 测试页面

有任何问题和建议，都可以向我提问讨论,大家一起进步，谢谢!

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Ribbon客户端负载均衡策略测试及其改进

文章目录

一、目的概述

二、验证步骤

1、源码下载

2、导入IDE

3、运行前修改配置

4、策略说明

5、修改策略

三、最终结论

四、改进措施

1. 思路分析

2. 核心代码

3. 测试页面

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