五、springcloud微服务调用方式一：使用RestTemplate+ Ribbon实现微服务之间的调用和负载均衡

关于java服务调用采用的方式，见文章Java中Http接口调用方式。
而SpringCloud服务间的调用有两种方式：RestTemplate和FeignClient。不管是什么方式，他都是通过REST接口调用服务的http接口，参数和结果默认都是通过jackson序列化和反序列化。因为Spring MVC的RestController定义的接口，返回的数据都是通过Jackson序列化成JSON数据。
Ribbon是Spring Cloud的一个组件，是一个基于HTTP和TCP客户端的负载均衡器，它可以让我们使用一个注解就能轻松的搞定负载均衡

坑：`java.lang.IllegalStateException: Request URI does not contain a valid hostname: http://service_product/shop-product/product/1002`。负载均衡Ribbon是不支持下划线的，只支持横线

ps：spingcloud的微服务的名字，不能使用下划线，用横线去代替

1. springBoot中使用RestTemplate

1.1 在springboot主启动类中增加注解@bean 将RestTemplate注入到容器中去

@SpringBootApplication
public class RibbonApplication {

   public static void main(String[] args) {
      SpringApplication.run(RibbonApplication.class, args);
   }

    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

1.2 在使用的类中注入并使用RestTemplate

@Autowired
private RestTemplate restTemplate;


// 从nacos中获取服务地址
List<ServiceInstance> serviceInstanceList = discoveryClient.getInstances("service-product");
// 自定义负载均衡
int index = new Random().nextInt(serviceInstanceList.size());
ServiceInstance serviceInstance = serviceInstanceList.get(index);
String url = serviceInstance.getHost() + ":" + serviceInstance.getPort();
log.info("\n=====>>从nacos中获取到的微服务地址为:" + url);
restTemplate.getForObject("http://" + url + "/shop-product/product/" + pid, Product.class);

2. Ribbon引入使用，实现负载均衡

2.1 在RestTemplate 的生成方法上添加@LoadBalanced注解

@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
    return new RestTemplate();
}

2.2 修改服务调用的RestTemplate方法

//直接使用微服务名字， 从nacos中获取服务地址
String url = "service-product";
//通过restTemplate调用商品微服务
Product p = restTemplate.getForObject("http://" + url + "/product/" + pid, Product.class);

2.3 Ribbon支持的负载均衡策略

Ribbon内置了多种负载均衡策略,内部负载均衡的顶级接口为com.netflix.loadbalancer.IRule , 具体的负载策略如下图所示:

策略名	策略描述	实现说明
BestAvailableRule	选择一个最小的并发请求的server	逐个考察Server，如果Server被tripped了，则忽略，在选择其中ActiveRequestsCount最小的server
AvailabilityFilteringRule	过滤掉那些因为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的后端server（active connections 超过配置的阈值）	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
WeightedResponseTimeRule	根据相应时间分配一个weight，相应时间越长，weight越小，被选中的可能性越低。	一个后台线程定期的从status里面读取评价响应时间，为每个server计算一个weight。Weight的计算也比较简单responsetime 减去每个server自己平均的responsetime是server的权重。当刚开始运行，没有形成statas时，使用roubine策略选择server。
RetryRule	对选定的负载均衡策略机上重试机制。	在一个配置时间段内当选择server不成功，则一直尝试使用subRule的方式选择一个可用的server
RandomRule	随机选择一个server	在index上随机，选择index对应位置的server
RoundRobinRule	轮询方式轮询选择server	轮询index，选择index对应位置的server
ZoneAvoidanceRule	复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择server	使用ZoneAvoidancePredicate和AvailabilityPredicate来判断是否选择某个server，前一个判断判定一个zone的运行性能是否可用，剔除不可用的zone（的所有server），AvailabilityPredicate用于过滤掉连接数过多的Server。

2.4 Ribbon的负载均衡策略调整

通过修改配置来调整

service-product: # 调用的提供者的名称
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule

最后编辑于：2020.05.31 12:33:32