1.ribbonԴ?源码뵼??
2.Ribbon负载均衡分析
3.netflix已经有了feign这个httpclient,为什么还要开发ribb
4.springcloud中使用nacos做服务发现,其中“lb://”是什么连
5.如何用Qt实现Ribbon风格？附源码
6.SpringCloud原理OpenFeign原来是这么基于Ribbon来实现负载均衡的

ribbonԴ?뵼??

       使用Ribbon进行负载均衡配置是Spring Cloud体系中的一种关键实践。由于Eureka中已经集成了Ribbon，导读因此无需额外引入依赖。源码启动多个服务提供方时，导读在服务消费方的源码启动类中启用@LoadBalanced注解来激活负载均衡机制。将@LoadBalanced注解添加到消费方的导读QtDesign源码RestTemplate方法上，即可实现通过服务名调用提供方的源码服务。

       在配置过程中，导读服务消费方通常使用DiscoveryClient来获取提供方的源码服务列表，并通过该列表指定具体的导读服务实例及其主机和端口。然而，源码开启负载均衡后，导读系统会自动选择合适的源码pp约玩app源码服务实例，无需人工指定，导读以提升服务调用的源码效率和可用性。

       值得注意的是，一旦使用了@LoadBalanced注解，直接访问提供方的特定主机名和端口号会引发异常（如java.lang.IllegalStateException: No instances available for localhost）。同时，服务名中应避免使用下划线，否则可能会遇到请求URI格式错误（如Request URI does not contain a valid hostname: service_provider/user/4...）的问题。

       在消费方控制器中，实现远程服务调用时，负载均衡效果通过LoadBalancerInterceptor和RibbonLoadBalancerClient类的源码展现。RibbonLoadBalancerClient通过默认的网易网吧收银系统源码轮询策略分配服务实例，而其他策略如随机策略则可以在消费方配置文件中进行指定。重新运行测试用例后，负载均衡策略的切换效果明显。

       深入RibbonLoadBalancerClient源码，可以观察到通过BaseLoadBalancer类的chooseServer方法调用rule接口以执行负载均衡策略，其中轮询策略（RoundRobinRule）是默认设置。除了轮询策略之外，随机策略等其他负载均衡策略也可通过配置文件进行选择，以适应不同场景的需求。在实践过程中，通过测试和调整配置，可以有效提升服务调用的图片采集站源码2020负载均衡效果。

Ribbon负载均衡分析

       Ribbon使用介绍

       Ribbon的使用非常简单，只需要在配置类中添加相应的配置即可。调用时，通过服务名在Eureka中注册的服务进行调用，Ribbon则自动进行负载均衡。以zhao-service-resume项目为例，开启多个服务实例并打印请求信息，即能观察到负载均衡的效果。Ribbon默认采用随机负载均衡策略（RandomRule），该策略全局生效，但可根据需求为不同服务设置不同的负载均衡策略。

       Ribbon源码解析

       自动装配类是超级主力主图源码配置加载的入口，例如LoadBalancerAutoConfiguration类。通过配置，LoadBalancerAutoConfiguration会自动注入带有@LoadBalanced注解的RestTemplate对象，并注入定制器RestTemplateCustomizer。在定制器代码中，添加了ClientHttpRequestInterceptor拦截器，该拦截器根据请求路径和地址执行负载均衡逻辑。最终，执行负载均衡策略选择服务端进行请求，实现负载均衡。服务列表的获取与更新在RibbonAutoConfigration中的SpringClientFactory和RibbonClientConfiguration类中实现，通过定时任务在ZoneAwareLoadBalancer的父类DynamicServerListLoadBalancer中重新赋值与更新服务列表。

netflix已经有了feign这个.netflix.client.conf.CommonClientConfigKey。

        <clientName>.<nameSpace>.NFLoadBalancerClassName=xx

        <clientName>.<nameSpace>.NFLoadBalancerRuleClassName=xx

        <clientName>.<nameSpace>.NFLoadBalancerPingClassName=xx

        <clientName>.<nameSpace>.NIWSServerListClassName=xx

        <clientName>.<nameSpace>.NIWSServerListFilterClassName=xx

        com.netflix.client.config.IClientConfig：Ribbon的客户端配置，默认采用com.netflix.client.config.DefaultClientConfigImpl实现。

        com.netflix.loadbalancer.IRule：Ribbon的负载均衡策略，默认采用com.netflix.loadbalancer.ZoneAvoidanceRule实现，该策略能够在多区域环境下选出最佳区域的实例进行访问。

        com.netflix.loadbalancer.IPing：Ribbon的实例检查策略，默认采用com.netflix.loadbalancer.NoOpPing实现，该检查策略是一个特殊的实现，实际上它并不会检查实例是否可用，而是始终返回true，默认认为所有服务实例都是可用的。

        com.netflix.loadbalancer.ServerList：服务实例清单的维护机制，默认采用com.netflix.loadbalancer.ConfigurationBasedServerList实现。

        com.netflix.loadbalancer.ServerListFilter：服务实例清单过滤机制，默认采org.springframework.cloud.netflix.ribbon.ZonePreferenceServerListFilter，该策略能够优先过滤出与请求方处于同区域的服务实例。

        com.netflix.loadbalancer.ILoadBalancer：负载均衡器，默认采用com.netflix.loadbalancer.ZoneAwareLoadBalancer实现，它具备了区域感知的能力。

        上面的配置是在项目中没有引入spring Cloud Eureka，如果引入了Eureka和Ribbon依赖时，自动化配置会有一些不同。

        通过自动化配置的实现，可以轻松的实现客户端的负载均衡。同时，针对一些个性化需求，我们可以方便的替换上面的这些默认实现，只需要在springboot应用中创建对应的实现实例就能覆盖这些默认的配置实现。

        @Configuration

        public class MyRibbonConfiguration {

            @Bean

            public IRule ribbonRule(){

                return new RandomRule();

            }

        }

        这样就会使用P使用了RandomRule实例替代了默认的com.netflix.loadbalancer.ZoneAvoidanceRule。

        也可以使用@RibbonClient注解实现更细粒度的客户端配置

       å¯¹äºŽRibbon的参数通常有二种方式：全局配置以及指定客户端配置

        全局配置的方式很简单

        只需要使用ribbon.<key>=<value>格式进行配置即可。其中，<key>代表了Ribbon客户端配置的参数名，<value>则代表了对应参数的值。比如，我们可以想下面这样配置Ribbon的超时时间

        ribbon.ConnectTimeout=

        ribbon.ServerListRefreshInterval=   ribbon获取服务定时时间

        全局配置可以作为默认值进行设置，当指定客户端配置了相应的key的值时，将覆盖全局配置的内容

        指定客户端的配置方式

        <client>.ribbon.<key>=<value>的格式进行配置.<client>表示服务名，比如没有服务治理框架的时候（如Eureka），我们需要指定实例清单，可以指定服务名来做详细的配置，

        user-service.ribbon.listOfServers=localhost:,localhost:,localhost:

        对于Ribbon参数的key以及value类型的定义，可以通过查看com.netflix.client.config.CommonClientConfigKey类。

        当在spring Cloud的应用同时引入Spring cloud Ribbon和Spring Cloud Eureka依赖时，会触发Eureka中实现的对Ribbon的自动化配置。这时的serverList的维护机制实现将被com.netflix.niws.loadbalancer.DiscoveryEnabledNIWSServerList的实例所覆盖，该实现会讲服务清单列表交给Eureka的服务治理机制来进行维护。IPing的实现将被com.netflix.niws.loadbalancer.NIWSDiscoveryPing的实例所覆盖，该实例也将实例接口的任务交给了服务治理框架来进行维护。默认情况下，用于获取实例请求的ServerList接口实现将采用Spring Cloud Eureka中封装的org.springframework.cloud.netflix.ribbon.eureka.DomainExtractingServerList，其目的是为了让实例维护策略更加通用，所以将使用物理元数据来进行负载均衡，而不是使用原生的AWS AMI元数据。在与Spring cloud Eureka结合使用的时候，不需要再去指定类似的user-service.ribbon.listOfServers的参数来指定具体的服务实例清单，因为Eureka将会为我们维护所有服务的实例清单，而对于Ribbon的参数配置，我们依然可以采用之前的两种配置方式来实现。

        此外，由于spring Cloud Ribbon默认实现了区域亲和策略，所以，可以通过Eureka实例的元数据配置来实现区域化的实例配置方案。比如可以将不同机房的实例配置成不同的区域值，作为跨区域的容器机制实现。而实现也非常简单，只需要服务实例的元数据中增加zone参数来指定自己所在的区域，比如：

        eureka.instance.metadataMap.zone=shanghai

        在Spring Cloud Ribbon与Spring Cloud Eureka结合的工程中，我们可以通过参数禁用Eureka对Ribbon服务实例的维护实现。这时又需要自己去维护服务实例列表了。

        ribbon.eureka.enabled=false.

        由于Spring Cloud Eureka实现的服务治理机制强调了cap原理的ap机制（即可用性和可靠性），与zookeeper这类强调cp（一致性，可靠性）服务质量框架最大的区别就是，Eureka为了实现更高的服务可用性，牺牲了一定的一致性，在极端情况下宁愿接受故障实例也不要丢弃"健康"实例。

        比如说，当服务注册中心的网络发生故障断开时候，由于所有的服务实例无法维护续约心跳，在强调ap的服务治理中将会把所有服务实例剔除掉，而Eureka则会因为超过%的实例丢失心跳而触发保护机制，注册中心将会保留此时的所有节点，以实现服务间依然可以进行互相调用的场景，即使其中有部分故障节点，但这样做可以继续保障大多数服务的正常消费。

        在Camden版本，整合了spring retry来增强RestTemplate的重试能力，对于我们开发者来说，只需要简单配置，即可完成重试策略。

        spring.cloud.loadbalancer.retry.enabled=true

        hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds=

        user-service.ribbon.ConnectTimeout=

        user-service.ribbon.ReadTimeout=

        user-service.ribbon.OkToRetryOnAllOperations=true

        user-service.ribbon.MaxAutoRetriesNextServer=2

        user-service.ribbon.maxAutoRetries=1

        spring.cloud.loadbalancer.retry.enabled:该参数用来开启重试机制，它默认是关闭的。

        hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds：断路器的超时时间需要大于Ribbon的超时时间，不然不会触发重试。

        user-service.ribbon.ConnectTimeout：请求连接超时时间。

        user-service.ribbon.ReadTimeout：请求处理的超时时间

        user-service.ribbon.OkToRetryOnAllOperations：对所有操作请求都进行重试。

        user-service.ribbon.MaxAutoRetriesNextServer：切换实例的重试次数。

        user-service.ribbon.maxAutoRetries：对当前实例的重试次数。

        根据以上配置，当访问到故障请求的时候，它会再尝试访问一次当前实例（次数由maxAutoRetries配置），如果不行，就换一个实例进行访问，如果还是不行，再换一个实例访问（更换次数由MaxAutoRetriesNextServer配置），如果依然不行，返回失败

       é¡¹ç›®å¯åŠ¨çš„时候会自动的为我们加载LoadBalancerAutoConfiguration自动配置类，该自动配置类初始化条件是要求classpath必须要有RestTemplate这个类，必须要有LoadBalancerClient实现类。

        LoadBalancerAutoConfiguration为我们干了二件事，第一件是创建了LoadBalancerInterceptor拦截器bean，用于实现对客户端发起请求时进行拦截，以实现客户端负载均衡。创建了一个

        RestTemplateCustomizer的bean，用于给RestTemplate增加LoadBalancerInterceptor拦截器。

        每次请求的时候都会执行org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalancerInterceptor的intercept方法，而LoadBalancerInterceptor具有LoadBalancerClient（客户端负载客户端）实例的一个引用，

        在拦截器中通过方法获取服务名的请求url（比如/p/1bddb5dc

        Spring cloud系列六 Ribbon的功能概述、主要组件和属性文件配置  

       /p/faffa

        本人有道云笔记中记录的参考文章

        文档：_ribbon 负载均衡.note

        链接：/noteshare?id=efc3efbbefd8ed0b9&sub=B0E6DFEEBDAF

一个注解@LoadBalanced就能让RestTemplate拥有负载均衡的能力？「扩展点实战系列」- 第篇

       在系列文章《国内最全的Spring Boot系列》中，我们探讨了多个主题，如扩展点的应用实践：《扩展点实战系列》的第篇到第篇，其中包括CommandLineRunner和ApplicationRunner的缓存预热，初始化与销毁的三种方法，观察者模式的应用，服务状态监控，以及配置类静态变量的使用。第篇中，我们提到一个简单的注解@LoadBalanced，似乎就能让RestTemplate具备负载均衡功能，但这个背后的技术细节是什么呢？

       在前文的讲解中，我们提到了Ribbon的负载均衡实现思路，并且师傅悟纤提到Ribbon的实现方式与我们自定义的类似。为了验证这一点，悟纤将深入Ribbon的源码世界，探寻真相。

       首先，让我们回顾一下在使用Ribbon开启负载均衡时的代码示例，通过服务名称而非IP地址进行请求。这种方法与我们之前讨论的扩展方法非常相似。

       接着，我们看到Ribbon的核心自动配置类RibbonAutoConfiguration，它包含一个内部类RibbonClientHttpRequestFactoryConfiguration，这个类负责扩展RestTemplate的功能。虽然没有直接看到拦截器的注入，但后续的LoadBalancerAutoConfiguration类中，@LoadBalanced注解的使用和Spring扩展点的使用，都预示着拦截器的存在。

       LoadBalancerAutoConfiguration类利用SmartInitializingSingleton扩展点，将自定义的拦截器LoadBalancerInterceptor添加到RestTemplate中。这个拦截器在请求处理过程中，根据负载均衡算法从多个服务器中选择合适的服务器进行请求。

       至于@LoadBalanced注解，其关键作用是通过Qualifier限定，确保只有标注了该注解的RestTemplate被注入。简单来说，使用@Autowired和@LoadBalanced组合，Spring会自动识别并注入配置好的负载均衡的RestTemplate实例。

       总结来说，Ribbon的负载均衡实现是通过自定义注解、拦截器和Spring扩展点的巧妙结合。当我们使用@LoadBalanced时，实际上是告诉Spring我们需要一个已经配置好负载均衡功能的RestTemplate。这就是Spring Cloud Ribbon的负载均衡原理，它将配置和逻辑分离，使得代码更加简洁且易于维护。

       最后，问题留给你：@Autowired和@LoadBalanced如何协同工作，使得配置的RestTemplate自动注入？这背后的原理，需要你进一步研究Spring的依赖注入和扩展点机制来解答。」