spring cloud系列教程（7）---ribbon负载均衡算法

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1.ribbon工作的大概步骤

第一步先选择EurekaServer，它优先选择在同一个区域内负载较少的server。                      

第二步：再根据用户指定的策略，从server取到的服务注册列表中选择一个地址。其中ribbon提供了多种策略：日入轮询，随机和根据相应时间加权

2.自带的负载均衡算法

https://github.com/Netflix/ribbon/blob/master/ribbon-loadbalancer/src/main/java/com/netflix/loadbalancer/RoundRobinRule.java   github地址

可以看看例如 randomrule 是在服务列表中随机一个数

RoundRobinRule  是利用一个类变量AtomicInteger  来计数

Ribbon负载均衡算法的实现是由IRule组件负责的默认有下面几种算法

RoundRobinRule               轮询

RandomRule                       随机

AvailabilityFilteringRule       会先过滤掉由于多次访问故障而处于断路器跳闸状态的服务，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轮询策略进行访问

WeightedResponseTimeRule      根据平均响应时间计算所有服务的权重，响应时间越快服务权重越大被选中的概率越高。刚启动时如果统计信息不足，则使用RoundTobinRule策略，等统计信息足够会切换到WeightedResponseTimeRule

RetryRule              先按照RoudRobinRule的策略获取服务，如果获取服务失败则在指定时间内进行重试，获取可用服务,如果还是失败的就会自动把这个失败的服务隔离掉

BestAvailableRule        会先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小的服务

ZoneAvoidanceRule     默认规则，复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择服务器

3.自定义规则

每个服务调用5次后，换下一个服务

主要代码：

if (total.get() < 5) {
   totalAdd();
   server = upList.get(currentIndex.get());
} else {
   total = new AtomicInteger(0);
   indexAdd();
   if (currentIndex.get() >= upList.size()) {
      currentIndex = new AtomicInteger(0);
   }
}

全部代码：https://github.com/ZhZGod/spring-cloud-codes