Spring Cloud Ribbon 是一个基于 HTTP 和 TCP 的客户端负载均衡工具。可以将面向服务的 REST 模板请求自动转化成客户端负载均衡的服务调用。Spring Cloud Ribbon 虽然是一个工具类框架，但它不像服务注册中心、配置中心、API网关那样需要独立部署。但是它几乎存在于每一个 Spring Cloud 构建的微服务和基础设置中。因为微服务间的调用，API 网关的请求转发等内容，实际上都是通过 Ribbon 来实现的，包括 Feign 它也是基于 Ribbon 实现的工具。所以 Spring Cloud Ribbon 的理解和使用，对于我们使用 Spring Cloud 来构建微服务非常重要。
一、概述
【1】是什么：Spring Cloud Ribbon 是基于 Netflix Ribbon实现的一套客户端的负载均衡的工具。简单的说，Ribbon是 Netflix发布的开源项目，主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法，将 Netflix 的中间层服务连接在一起。Ribbon 客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时，重试等。简单的说就是在配置文件中列出 Load Balancer（简称LB）后面所有的机器，Ribbon会自动的帮你基于某种规则（如单轮询，随机连接等）去连接这些机器。我们也很容易使用 Ribbon实现自定义的负载均衡算法。
【2】作用：LB，即负载平衡（Load Balance）在微服务或分布式集群中经常用的一种应用。负载平衡简单的说，就是将用户的请求平摊的分配到多个服务，而达到服务的HA（高可用）。常见的负载均衡软件Nginx，LVS，硬件F5等。相应的中间件，例如：Dubbo 和 SpringCloud 中均给我们提供了负载均衡，SpinrgCloud 的负载均衡算法可以自定义。
【3】主要分为两种：1）、集中式LB：偏硬件，即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施（可以是硬件F5，也可以是软件Nginx），由该设置负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方； 2）、进程内LB：将 LB逻辑集成到消费方，消费方从服务注册中心获知有哪些地址可用，然后自己再从这些地址中选择出一个合适的服务器。
Ribbon 就属于进程内 LB，它只是一个库，集成于消费方进程，消费方通过它来获取到服务提供方的地址。
二、Ribbon 初步配置
【1】修改客户端，例如：microservicecloud-consumer-dept-80 工程的 pom.xml 文件；
1 <!-- Ribbon相关 -->
2 <dependency>
3 <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
4 <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
5 </dependency>
6 <dependency>
7 <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
8 <artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifactId>
9 </dependency>
10 <dependency>
11 <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
12 <artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>
13 </dependency>
14 <dependency>
15 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
16 <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
17 </dependency>
【2】修改 application.yml，追加 eureka 的服务注册地址；
1 eureka:
2 client:
3 register-with-eureka: false
4 service-url:
5 defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/
【3】对 ConfigBean 配置类，添加新注解 @LoadBalance 获得 RestTemplate 时，加入 Ribbon 的配置；
1 @LoadBalanced//Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端 负载均衡的工具。
2 public RestTemplate getRestTemplate()
3 {
4 return new RestTemplate();
5 }
【4】主启动类 DeptConsumer80_App 添加 @EnableEurekaClient；
1 @EnableEurekaClient
2 public class DeptConsumer80_App
3 {
【5】修改 deptController_Consumer 客户端访问类；
1 //微服务的名称MICROSERVICECLOUD-DEPT
2 private static final String REST_URL_PREFIX = "http://MICROSERVICECLOUD-DEPT";
3
4 @RequestMapping(value="/comsumer/dept/add")
5 public boolean add(Consumer comsumer){
6 return restTemplate.postForObject(REST_URL_PREFIX+"/dept/add",comsumer,Boolean.class);
7 }
【6】先启动3个 eureka 集群后，在启动 microservicecloud-provider-dept-8001 并注册进 eureka；
【7】启动 microservicecloud-consumer-dept-80；
【8】小结：Ribbon 和 Eureka 整合后 Consumer 可以直接调用服务而不用关心服务和端口号。
三、Ribbon 负载均衡
【1】Ribbon 在工作时分为两步：
①、先选择EurekaServer，它优先选择在同一个区域内负载较少的server；
②、根据用户指定的策略，再从 server取到的服务注册列表中选择一个地址；
【2】实操：①、参考 microservicecloud-provide-dept-8001，创建 microservicecloud-provide-dept-8002 和 8003；
②、新建 8002/8003数据库，各微服务分别连各自的数据库；
③、修改 8002/8003 各自的 yml：修改端口和数据库连接，对外暴露的统一的服务实例名不能修改；
④、启动3个 eureka 集群配置区；
⑤、启动3个 Dept 微服务并各自测试通过；
⑥、启动 microservicecloud-consumer-dept-80；
⑦、客户端通过 Ribbo 完成负载均衡并访问上一步的 Dept微服务；
总结：Ribbo 其实是一个软负载均衡的客户端组件，它可以和其它请求的客户端结合使用，获取 Eureka 中一个实例；
四、Ribbon 核心组件 IRule
Irule：根据特定算法从服务中选取一个要访问的服务。
【1】RoundRobinRule：轮询；
【2】RandomRule：随机；
【3】AvaliabilityFilteringRule：会先过滤掉由于多次访问故障而处于熔断器跳闸状态的服务，还有并发的连接数量超过阈值的服务，然后对剩余的服务列表按照轮询策略进行访问；
【4】WeightedResponseTimeRule：根据平均响应时间计算所有服务的权重，响应时间越快权重越大被选中的概率就越高，刚启动时统计信息不足时，则使用 RoundRobinRule 策略，等统计信息足够，则会切换到 WeightedResponseTimeRule；
【5】RetryRule：先按照 roundRobinRule 的策略获取服务，如果获取失败则会在指定时间内进行重试，获取可用服务；
【6】BestAvailableRule：会过滤掉由于多次访问故障而处于断路器跳闸状态的服务，然后选择一个并发量最小的服务；
【7】ZoneAvoidanceRule：默认规则，复合判断 server 所在区域的性能和 server 的可用性选择器；
以上算法要使用则需要在 customer 端得 configBean.java 配置文件中添加（重要）：
@Bean
public IRule myRule()
{
//return new RoundRobinRule();
//return new RandomRule();//达到的目的，用我们重新选择的随机算法替代默认的轮询。
return new RetryRule();
}
五、Ribbon 自定义
【1】修改 microservicecloud-consumer-dept-80；
【2】主启动类添加注解 @RibbonClient：在启动该微服务的时候就能去加载我们的自定义 Ribbon 配置类，从而使配置生效，如：@RibbonClient(name = "MICROSERVICECLOUD-DEPT",configuration=MySelfRule.class)
1 @RibbonClient(name="MICROSERVICECLOUD-DEPT",configuration=MySelfRule.class)
2 public class DeptConsumer80_App
3 {
【3】警告：这个配置类不能放在 @ComponentScan（主启动Java文件的包下面）所扫描的当前包以及子包下，否则我们自定义的这个配置类就会被所有的 Ribbon 客户端共享，也就是说我们达不到特殊化定制的目的。自定义 myrule：（不能和主启动类同一个 package）。不同之处就在于这个类不会扫描到，而是通过 @RibbonClient 注解将其与固定的服务进行绑定。达到与其他微服务不一样的负载均衡算法的目的。
1 @Configuration
2 public class MySelfRule
3 {
4 @Bean
5 public IRule myRule()
6 {
7 //return new RandomRule();// Ribbon默认是轮询，我自定义为随机
8 //return new RoundRobinRule();// Ribbon默认是轮询，我自定义为随机
9 return new RandomRule_ZY();// 我自定义为每台机器5次
10 }
11 }
【4】深度解析：问题：依旧是轮询策略，但是新需求，每个服务器要求被调用5次。即以前是每台机器一次，现在5次。对随机算法源码进行了修改。继承 AbstractLoadBalancerRule 实现负载均衡算法。详细学习，可以参考 GitHub 上 Ribbon 源码。
1 public class RandomRule_ZY extends AbstractLoadBalancerRule {
2 // total = 0 // 当total==5以后，我们指针才能往下走，
3 // index = 0 // 当前对外提供服务的服务器地址，
4 // total需要重新置为零，但是已经达到过一个5次，我们的index = 1
5 // 分析：我们5次，但是微服务只有8001 8002 8003 三台，OK？
6 private int total = 0;// 总共被调用的次数，目前要求每台被调用5次
7 private int currentIndex = 0; // 当前提供服务的机器号
8
9 public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
10 if (lb == null) {
11 return null;
12 }
13 Server server = null;
14
15 while (server == null) {
16 if (Thread.interrupted()) {
17 return null;
18 }
19 List<Server> upList = lb.getReachableServers();
20 List<Server> allList = lb.getAllServers();
21
22 int serverCount = allList.size();
23 if (serverCount == 0) {
24 /*
25 * 没有服务器。结束而不管通过，因为后续的通过只会得到更多
26 * 限制性的。
27 */
28 return null;
29 }
30
31 // int index = rand.nextInt(serverCount);// java.util.Random().nextInt(3);
32 // server = upList.get(index);
33
34 // private int total = 0; // 总共被调用的次数，目前要求每台被调用5次
35 // private int currentIndex = 0; // 当前提供服务的机器号
36 if (total < 5) {
37 server = upList.get(currentIndex);
38 total++;
39 } else {
40 total = 0;
41 currentIndex++;
42 if (currentIndex >= upList.size()) {
43 currentIndex = 0;
44 }
45 }
46
47 if (server == null) {
48 /*
49 * 只有当服务器列表以某种方式被修剪时，才会发生这种情况。
50 * 这是暂时的情况。屈服后重试。
51 */
52 Thread.yield();
53 continue;
54 }
55
56 if (server.isAlive()) {
57 return (server);
58 }
59
60 // 不应该真的发生。。但必须是暂时的或是一个错误。
61 server = null;
62 Thread.yield();
63 }
64 return server;
65 }
66
67 public Server choose(Object key) {
68 return choose(getLoadBalancer(), key);
69 }
70
71 public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
72 // TODO Auto-generated method stub
73 }
74 }
