Ribbon、Eureka都是Netflix旗下的项目，Eureka Client内置了Ribbon，用于实现负载均衡，默认使用轮询。
Ribbon内置的负载均衡策略
- RoundRobinRule 轮询，默认策略
轮询是最简单的负载均衡算法，每次调用服务拿到节点列表后，从前往后依次轮询类表中的每个节点，谁空闲就调用谁。
测试时往往都是调用列表的第一个节点，因为刷新的手速远远比不上cpu的执行速度，除非是线程阻塞。
轮询适合节点性能都差不多的情况，如果集群节点性能都差不多，一般使用默认的轮询即可。
加权轮询 这个不是Ribbon的内置策略，此处只是作为补充。
在轮询的基础上，对每个节点施加权重。节点的性能不同，性能高的权重分配大些，轮到的几率就大些，负载大些。适合节点性能有明显区别的情况。
- RetryRule 重试
先按照RoundRobinRule策略获取provider，若获取失败，则在指定的时限内重试。默认的时限为500毫秒。
- RandomRule 随机
从所有节点中随机选择一个。
- BestAvailableRule 最可用
选择并发量最小的节点（连接的消费者数量最少的节点）。
- AvailabilityFilteringRule 可用过滤
过滤掉处于断路器跳闸状态的provider，或已经超过连接极限的provider，对剩余provider采用轮询策略。
- ZoneAvoidanceRule
根据大区性能、节点可用性综合进行选择。
- WeightedResponseTimeRule 权重响应时间
根据每个provider的平均响应时间计算其权重，响应时间越快权重越大，被选中的机率就越高。刚启动时采用轮询策略，计算出权重后就根据权重进行选择。
使用Ribbon内置的负载均衡策略
Eureka Client的依赖已经包含了Ribbon的依赖，所以不必再导Ribbon的依赖。
负载均衡策略在消费者中进行配置，比如user-service调用order-service，那就在user-service中配置。有2种配置方式：
- 在springboot配置文件中配置（推荐）
#配置调用order-service的负载均衡策略
order-service:
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
都是一个包下的，把类名换了即可
- 在引导类中配置
@SpringBootApplication
public class UserServiceApplication { @Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
} //使用的负载均衡策略
@Bean
public RandomRule getRule(){
return new RandomRule();
} public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(UserServiceApplication.class, args);
} }
总结： 指定负载均衡策略的类的路径或者自己创建对应的Bean。
使用自定义的负载均衡策略
（1）新建一个类来写负载均衡策略
//需继承AbstractLoadBalancerRule
public class MyRule extends AbstractLoadBalancerRule{ @Override
public void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) { } //自定义负载均衡策略，需返回一个节点
@Override
public Server choose(Object o) {
//获取负载均衡器
ILoadBalancer loadBalancer = this.getLoadBalancer(); //获取目标服务的所有节点，包括了无效节点
List<Server> allList = loadBalancer.getAllServers();
//获取目标服务的所有可用节点
List<Server> upList = loadBalancer.getReachableServers(); for (Server server:upList){
//有效且空闲
if (server.isAlive() && server.isReadyToServe()){
//ip
System.out.println(server.getHost());
//port
System.out.println(server.getPort());
//ip:port的形式
System.out.println(server.getHostPort());
return server;
}
} // Server的构造函数：Server(String ip,int port)
// Server server = new Server("127.0.0.1", 10001); return null;
}
}
注意导入的Server是com.netflix.loadbalancer.Server，不要导错了。
我们看到choose会传入一个Object类型的参数，这个参数是Ribbon缓存的目标服务所有节点的信息，会自动传入。
Ribbon对一个服务，会在缓存中维护2个List：一个是此服务的所有节点的信息，一个是此服务所有可用节点的信息。
缓存的节点列表的维护过程：
Eureka Client从Eureka Server拿到此服务的节点列表，这个节点列表一直保存在缓存中，不修改；
将这个列表copy一份作为有效节点列表，也放在缓存中，并定时ping一下列表中的节点，判断节点是否还有效，若无效，则从有效节点列表中删除；
同时，Eureka Client会轮询Eureka Server此节点列表是否有变化、更新，如果有，舍弃本地缓存的节点列表，从Eureka Server重新获取节点列表。
（2）在配置文件或引导类中配置负载均衡策略
要模拟集群可以修改下运行配置
VM options中设置的参数需要加前缀-D，优先级最高，会覆盖配置文件中相同的配置项。