标签：负载 服务 实例 RoundRobinRule choose 均衡 Ribbon
Spring Cloud Ribbon是一套客户端的负载均衡工具，Ribbon客户端组件提供一系列的完善的配置，如超
时，重试等。通过Load Balancer获取到服务提供的所有机器实例，Ribbon会自动基于某种规则(轮询，随机)去调用这些服务。Ribbon也
可以实现我们自己的负载均衡算法。
ribbon，客户端会有一个服务器地址列表，在发送请求前通过负载均衡算法选择一个服务器，然后进行访问，这是
客户端负载均衡；即在客户端就进行负载均衡算法分配。
常见负载均衡算法
随机，通过随机选择服务进行执行，一般这种方式使用较少;
轮训，负载均衡默认实现方式，请求来之后排队处理;
加权轮训，通过对服务器性能的分型，给高配置，低负载的服务器分配更高的权重，均衡各个服务器的压力;
地址Hash，通过客户端请求的地址的HASH值取模映射进行服务器调度。 ip --->hash
最小链接数，即使请求均衡了，压力不一定会均衡，最小连接数法就是根据服务器的情况，比如请求积压数等参数，将请求分
配到当前压力最小的服务器上。 最小活跃数
Nacos中的Ribbon
使用@LoadBalanced进行使用
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder builder){
RestTemplate restTemplate = builder.build();
return restTemplate;
}
Ribbon负载均衡策略
IRule
这是所有负载均衡策略的父接口，里边的核心方法就是choose方法，用来选择一个服务实例。
AbstractLoadBalancerRule
AbstractLoadBalancerRule是一个抽象类，里边主要定义了一个ILoadBalancer，这里定义它的目的主要是辅助负责均衡策略选取合适的服务端实
例。
RandomRule
这种负载均衡策略就是随机选择一个服务实例，在RandomRule的无参构造方法中初始化了一个Random对象，
然后在它重写的choose方法又调用了choose(ILoadBalancer lb, Object key)这个重载的choose方法，在这个重载的choose方法中，每次利用
random对象生成一个不大于服务实例总数的随机数，并将该数作为下标所以获取一个服务实例。
RoundRobinRule
RoundRobinRule这种负载均衡策略叫做线性轮询负载均衡策略。这个类的choose(ILoadBalancer lb, Object key)函数整体逻辑是这样的：开启
一个计数器count，在while循环中遍历服务清单，获取清单之前先通过incrementAndGetModulo方法获取一个下标，这个下标是一个不断自增长
的数先加1然后和服务清单总数取模之后获取到的（所以这个下标从来不会越界），拿着下标再去服务清单列表中取服务，每次循环计数器都会加
1，如果连续10次都没有取到服务，则会报一个警告No available alive servers after 10 tries from load balancer: XXXX。
RetryRule（在轮询的基础上进行重试）
这种负载均衡策略带有重试功能。首先RetryRule中又定义了一个subRule，它的实现类是RoundRobinRule，然后在RetryRule的
choose(ILoadBalancer lb, Object key)方法中，每次还是采用RoundRobinRule中的choose规则来选择一个服务实例，如果选到的实例正常就返
回，如果选择的服务实例为null或者已经失效，则在失效时间deadline之前不断的进行重试（重试时获取服务的策略还是RoundRobinRule中定义的
策略），如果超过了deadline还是没取到则会返回一个null。
WeightedResponseTimeRule（权重 —nacos的NacosRule ，Nacos还扩展了一个自己的基于配置的权重扩展）
WeightedResponseTimeRule是RoundRobinRule的一个子类，在WeightedResponseTimeRule中对RoundRobinRule的功能进行了扩展，
WeightedResponseTimeRule中会根据每一个实例的运行情况来给计算出该实例的一个权重，然后在挑选实例的时候则根据权重进行挑选，这样能
够实现更优的实例调用。WeightedResponseTimeRule中有一个名叫DynamicServerWeightTask的定时任务，默认情况下每隔30秒会计算一次
各个服务实例的权重，权重的计算规则也很简单，如果一个服务的平均响应时间越短则权重越大，那么该服务实例被选中执行任务的概率也就越大。
ClientConfigEnabledRoundRobinRule
ClientConfigEnabledRoundRobinRule选择策略的实现很简单，内部定义了RoundRobinRule，choose方法还是采用了RoundRobinRule的
choose方法，所以它的选择策略和RoundRobinRule的选择策略一致，不赘述。
BestAvailableRule
BestAvailableRule继承自ClientConfigEnabledRoundRobinRule，它在ClientConfigEnabledRoundRobinRule的基础上主要增加了根据
loadBalancerStats中保存的服务实例的状态信息来过滤掉失效的服务实例的功能，然后顺便找出并发请求最小的服务实例来使用。然而
loadBalancerStats有可能为null，如果loadBalancerStats为null，则BestAvailableRule将采用它的父类即
ClientConfigEnabledRoundRobinRule的服务选取策略（线性轮询）。
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。）
ZoneAvoidanceRule是PredicateBasedRule的一个实现类，只不过这里多一个过滤条件，ZoneAvoidanceRule中的过滤条件是以
ZoneAvoidancePredicate为主过滤条件和以
AvailabilityPredicate为次过滤条件组成的一个叫做CompositePredicate的组合过滤条件，过滤成功之后，继续采用线性轮询
(RoundRobinRule)的方式从过滤结果中选择一个出来。
AvailabilityFilteringRule（先过滤掉故障实例，再选择并发较小的实例）
过滤掉一直连接失败的被标记为circuit tripped的后端Server，并过滤掉那些高并发的后端Server或者使用一个AvailabilityPredicate来
包含过滤server的逻辑，其实就是检查status里记录的各个Server的运行状态
Ribbon内核原理
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