2018年06月27日 15:21:15 吴帝永 阅读数：9709
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Load Balance负载均衡是用于解决一台机器(一个进程)无法解决所有请求而产生的一种算法。像nginx可以使用负载均衡分配流量，ribbon为客户端提供负载均衡，dubbo服务调用里的负载均衡等等，很多地方都使用到了负载均衡。
使用负载均衡带来的好处很明显：
当集群里的1台或者多台服务器down的时候，剩余的没有down的服务器可以保证服务的继续使用使用了更多的机器保证了机器的良性使用，不会由于某一高峰时刻导致系统cpu急剧上升负载均衡有好几种实现策略，常见的有：
随机 (Random)轮询 (RoundRobin)一致性哈希 (ConsistentHash)哈希 (Hash)加权（Weighted）ribbon是一个为客户端提供负载均衡功能的服务，它内部提供了一个叫做ILoadBalance的接口代表负载均衡器的操作，比如有添加服务器操作、选择服务器操作、获取所有的服务器列表、获取可用的服务器列表等等。ILoadBalance的继承关系如下：
负载均衡器是从EurekaClient（EurekaClient的实现类为DiscoveryClient）获取服务信息，根据IRule去路由，并且根据IPing判断服务的可用性。
负载均衡器多久一次去获取一次从Eureka Client获取注册信息呢？在BaseLoadBalancer类下，BaseLoadBalancer的构造函数，该构造函数开启了一个PingTask任务setupPingTask();，代码如下：
public BaseLoadBalancer(String name, IRule rule, LoadBalancerStats stats,
IPing ping, IPingStrategy pingStrategy) {
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("LoadBalancer: initialized");
}
this.name = name;
this.ping = ping;
this.pingStrategy = pingStrategy;
setRule(rule);
setupPingTask();
lbStats = stats;
init();
}
setupPingTask()的具体代码逻辑，它开启了ShutdownEnabledTimer执行PingTask任务，在默认情况下pingIntervalSeconds为10，即每10秒钟，向EurekaClient发送一次”ping”。
void setupPingTask() {
if (canSkipPing()) {
return;
}
if (lbTimer != null) {
lbTimer.cancel();
}
lbTimer = new ShutdownEnabledTimer("NFLoadBalancer-PingTimer-" + name,
true);
lbTimer.schedule(new PingTask(), 0, pingIntervalSeconds * 1000);
forceQuickPing();
}
PingTask源码，即new一个Pinger对象，并执行runPinger()方法。
查看Pinger的runPinger()方法，最终根据 pingerStrategy.pingServers(ping, allServers)来获取服务的可用性，如果该返回结果，如之前相同，则不去向EurekaClient获取注册列表，如果不同则通知ServerStatusChangeListener或者changeListeners发生了改变，进行更新或者重新拉取。
完整过程是：
LoadBalancerClient（RibbonLoadBalancerClient是实现类）在初始化的时候（execute方法），会通过ILoadBalance（BaseLoadBalancer是实现类）向Eureka注册中心获取服务注册列表，并且每10s一次向EurekaClient发送“ping”，来判断服务的可用性，如果服务的可用性发生了改变或者服务数量和之前的不一致，则从注册中心更新或者重新拉取。LoadBalancerClient有了这些服务注册列表，就可以根据具体的IRule来进行负载均衡。
IRule接口代表负载均衡策略：
public interface IRule{
public Server choose(Object key);
public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb);
public ILoadBalancer getLoadBalancer();
}
IRule接口的实现类有以下几种：
其中RandomRule表示随机策略、RoundRobinRule表示轮询策略、WeightedResponseTimeRule表示加权策略、BestAvailableRule表示请求数最少策略等等。
随机策略很简单，就是从服务器中随机选择一个服务器，RandomRule的实现代码如下：
public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
if (lb == null) {
return null;
}
Server server = null;
while (server == null) {
if (Thread.interrupted()) {
return null;
}
List<Server> upList = lb.getReachableServers();
List<Server> allList = lb.getAllServers();
int serverCount = allList.size();
if (serverCount == 0) {
return null;
}
int index = rand.nextInt(serverCount); // 使用jdk内部的Random类随机获取索引值index
server = upList.get(index); // 得到服务器实例
if (server == null) {
Thread.yield();
continue;
}
if (server.isAlive()) {
return (server);
}
server = null;
Thread.yield();
}
return server;
}
RoundRobinRule轮询策略表示每次都取下一个服务器，比如一共有5台服务器，第1次取第1台，第2次取第2台，第3次取第3台，以此类推：
public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
if (lb == null) {
log.warn("no load balancer");
return null;
}
Server server = null;
int count = 0;
while (server == null && count++ < 10) {
List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
List<Server> allServers = lb.getAllServers();
int upCount = reachableServers.size();
int serverCount = allServers.size();
if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {
log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
return null;
}
int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);
server = allServers.get(nextServerIndex);
if (server == null) {
/* Transient. */
Thread.yield();
continue;
}
if (server.isAlive() && (server.isReadyToServe())) {
return (server);
}
// Next.
server = null;
}
if (count >= 10) {
log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: "
+ lb);
}
return server;
}
/**
* Inspired by the implementation of {@link AtomicInteger#incrementAndGet()}.
*
* @param modulo The modulo to bound the value of the counter.
* @return The next value.
*/
private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
for (;;) {
int current = nextServerCyclicCounter.get();
int next = (current + 1) % modulo;
if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next))
return next;
}
}
WeightedResponseTimeRule继承了RoundRobinRule，开始的时候还没有权重列表，采用父类的轮询方式，有一个默认每30秒更新一次权重列表的定时任务，该定时任务会根据实例的响应时间来更新权重列表，choose方法做的事情就是，用一个(0,1)的随机double数乘以最大的权重得到randomWeight，然后遍历权重列表，找出第一个比randomWeight大的实例下标，然后返回该实例，代码略。
BestAvailableRule策略用来选取最少并发量请求的服务器：
public Server choose(Object key) {
if (loadBalancerStats == null) {
return super.choose(key);
}
List<Server> serverList = getLoadBalancer().getAllServers(); // 获取所有的服务器列表
int minimalConcurrentConnections = Integer.MAX_VALUE;
long currentTime = System.currentTimeMillis();
Server chosen = null;
for (Server server: serverList) { // 遍历每个服务器
ServerStats serverStats = loadBalancerStats.getSingleServerStat(server); // 获取各个服务器的状态
if (!serverStats.isCircuitBreakerTripped(currentTime)) { // 没有触发断路器的话继续执行
int concurrentConnections = serverStats.getActiveRequestsCount(currentTime); // 获取当前服务器的请求个数
if (concurrentConnections < minimalConcurrentConnections) { // 比较各个服务器之间的请求数，然后选取请求数最少的服务器并放到chosen变量中
minimalConcurrentConnections = concurrentConnections;
chosen = server;
}
}
}
if (chosen == null) { // 如果没有选上，调用父类ClientConfigEnabledRoundRobinRule的choose方法，也就是使用RoundRobinRule轮询的方式进行负载均衡
return super.choose(key);
} else {
return chosen;
}
}
使用Ribbon提供的负载均衡策略很简单，只需以下几部：
1、创建具有负载均衡功能的RestTemplate实例
@Bean
@LoadBalanced
RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
}
使用RestTemplate进行rest操作的时候，会自动使用负载均衡策略，它内部会在RestTemplate中加入LoadBalancerInterceptor这个拦截器，这个拦截器的作用就是使用负载均衡。
默认情况下会采用轮询策略，如果希望采用其它策略，则指定IRule实现，如：
@Bean
public IRule ribbonRule() {
return new BestAvailableRule();
}
这种方式对Feign也有效。
我们也可以参考ribbon，自己写一个负载均衡实现类。
可以通过下面方法获取负载均衡策略最终选择了哪个服务实例：
@Autowired
LoadBalancerClient loadBalancerClient;
//测试负载均衡最终选中哪个实例
public String getChoosedService() {
ServiceInstance serviceInstance = loadBalancerClient.choose("USERINFO-SERVICE");
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("host: ").append(serviceInstance.getHost()).append(", ");
sb.append("port: ").append(serviceInstance.getPort()).append(", ");
sb.append("uri: ").append(serviceInstance.getUri());
return sb.toString();
}
