负载均衡算法:rest接口第几次请求数 % 服务器集群总数量 = 实际调用服务器位置下标 ,每次服务重启动后rest接口计数从1开始。 ListServiceInstance instances = discoveryClient.getInstances(CLOUD-PAY
负载均衡算法:rest接口第几次请求数 % 服务器集群总数量 = 实际调用服务器位置下标 ,每次服务重启动后rest接口计数从1开始。
List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
如:
List [0] instances = 127.0.0.1:8002
List [1] instances = 127.0.0.1:8001
8001+ 8002 组合成为集群,它们共计2台机器,集群总数为2, 按照轮询算法原理:
当总请求数为1时: 1 % 2 =1 对应下标位置为1 ,则获得服务地址为127.0.0.1:8001
当总请求数位2时: 2 % 2 =0 对应下标位置为0 ,则获得服务地址为127.0.0.1:8002
当总请求数位3时: 3 % 2 =1 对应下标位置为1 ,则获得服务地址为127.0.0.1:8001
当总请求数位4时: 4 % 2 =0 对应下标位置为0 ,则获得服务地址为127.0.0.1:8002
如此类推......
写一个本地负载均衡器
设现在有俩个服务端口8001 8002幼由80端口调动
其中8001 8002 的controller中
@GetMapping(value = "/payment/lb") public String getPaymentLB() { return serverPort; }
80 的一个接口为:
public interface LoadBalancer { ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances); }
实现类
@Component public class MyLB implements LoadBalancer { private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0); public final int getAndIncrement() { int current; int next; do { current = this.atomicInteger.get(); next = current >= 2147483647 ? 0 : current + 1; } while(!this.atomicInteger.compareAndSet(current, next)); System.out.println("*****next: "+next); return next; } @Override public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances) { int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size(); return serviceInstances.get(index); } }
调用 方法
@Resource private RestTemplate restTemplate; //可以获取注册中心上的服务列表 @Resource private DiscoveryClient discoveryClient; @Resource private LoadBalancer loadBalancer; @GetMapping("/consumer/payment/lb") public String getPaymentLB() { List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE"); if(instances == null || instances.size()<=0) { return null; } ServiceInstance serviceInstance = loadBalancer.instances(instances); URI uri = serviceInstance.getUri(); return restTemplate.getForObject(uri+"/payment/lb",String.class); }
ApplicationContextBean去掉注解@LoadBalanced
到此这篇关于Ribbon负载均衡算法原理与使用介绍的文章就介绍到这了,更多相关Ribbon负载均衡内容请搜索自由互联以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持自由互联!