Ribbon 7 种负载均衡

内容纲要

1.轮询策略

轮询策略:RoundRobinRule,按照一定的顺序依次调用服务实例。比如一共有 3 个服务,第一次调用服务 1,第二次调用服务 2,第三次调用服务3,依次类推。 此策略的配置设置如下:

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务id
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule #设置负载均衡

2.权重策略

权重策略:WeightedResponseTimeRule,根据每个服务提供者的响应时间分配一个权重,响应时间越长,权重越小,被选中的可能性也就越低。
它的实现原理是,刚开始使用轮询策略并开启一个计时器,每一段时间收集一次所有服务提供者的平均响应时间,然后再给每个服务提供者附上一个权重,权重越高被选中的概率也越大。
此策略的配置设置如下:

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务id
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.WeightedResponseTimeRule

3.随机策略

随机策略:RandomRule,从服务提供者的列表中随机选择一个服务实例。 此策略的配置设置如下:

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务id
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule #设置负载均衡

4.最小连接数策略

最小连接数策略:BestAvailableRule,也叫最小并发数策略,它是遍历服务提供者列表,选取连接数最小的⼀个服务实例。如果有相同的最小连接数,那么会调用轮询策略进行选取。 此策略的配置设置如下:

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务id
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.BestAvailableRule #设置负载均衡

5.重试策略

最小连接数策略:BestAvailableRule,也叫最小并发数策略,它是遍历服务提供者列表,选取连接数最小的⼀个服务实例。如果有相同的最小连接数,那么会调用轮询策略进行选取。 此策略的配置设置如下:

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务id
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.BestAvailableRule #设置负载均衡

5.重试策略

重试策略:RetryRule,按照轮询策略来获取服务,如果获取的服务实例为 null 或已经失效,则在指定的时间之内不断地进行重试来获取服务,如果超过指定时间依然没获取到服务实例则返回 null。 此策略的配置设置如下:

ribbon:
  ConnectTimeout: 2000 # 请求连接的超时时间
  ReadTimeout: 5000 # 请求处理的超时时间
springcloud-nacos-provider: # nacos 中的服务 id
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule #设置负载均衡

6.可用性敏感策略

可用敏感性策略:AvailabilityFilteringRule,先过滤掉非健康的服务实例,然后再选择连接数较小的服务实例。 此策略的配置设置如下:

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务id
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.AvailabilityFilteringRule

7.区域敏感策略

区域敏感策略:ZoneAvoidanceRule,根据服务所在区域(zone)的性能和服务的可用性来选择服务实例,在没有区域的环境下,该策略和轮询策略类似。 此策略的配置设置如下:

springcloud-nacos-provider: # nacos中的服务id
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.ZoneAvoidanceRule
THE END
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