1、Ribbon介绍
Ribbon 是netflix 公司开源的基于客户端的负载均衡组件。
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2、Ribbon工作原理
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3、负载均衡器的核心--LoadBalancer
LoadBalancer 的职能主要有三个：
- 维护Sever列表的数量(新增、更新、删除等)
- 维护Server列表的状态(状态更新)
- 当请求Server实例时，能否返回最合适的Server实例
负载均衡器的内部基本实现原理
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（1）如何维护Server列表？(新增、更新、删除)？
Server列表的维护从实现方法上分为两类:
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1、基于配置的服务列表
netflix 在做Spring cloud 套件时，使用了分布式配置框架netflix archaius ，archaius 框架有一个特点是会动态的监控配置文件的变化，将变化刷新到各个应用上。也就是说，当我们在不关闭服务的情况下，如果修改了基于配置的服务列表时, 服务列表可以直接刷新 -
2、结合服务发现组件（如Eureka）的服务注册信息动态维护服务列表
基于Spring Cloud框架下，Eureka服务注册和发现是一个分布式服务集群必不可少的一个组件，它负责维护不同的服务实例（注册、续约、取消注册），借助Eureka的服务注册信息动态刷新ribbon 的服务列表
Server列表可能在运行的时候动态的更新，而具体的更新方式有如下两种实现方式：
- 基于定时任务的拉取服务列表
- 基于Eureka服务事件通知的方式更新
（2）负载均衡器如何维护服务实例的状态？
Ribbon负载均衡器将服务实例的状态维护托交给Pinger、 PingerStrategy、IPing 来维护，Ribbon默认的IPing实现是DummyPing，具体交互模式如下所示：
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（3）如何从服务列表中挑选一个合适的服务实例？
在Ribbon的实现中，在ServerList中，维护着Server的实例，并返回最新的List<Server>集合，供LoadBalancer使用。
从服务列表中挑选最合适的服务实例。LoadBalancer内部采用了如下图所示的组件完成：
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定义IRule，从服务实例列表中，选择最合适的Server实例。
完整的算法包含如下：
- RandomRule：随机算法实现；
- RoundRobinRule：轮询负载均衡策略，依次轮询所有可用服务器列表，遇到第一个可用的即返回；
- RetryRule ：先按照RoundRobinRule策略获取服务，如果获取服务失败会在指定时间内重试；
- AvaliabilityFilteringRule： 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） ；
- BestAvailableRule ：会先过滤掉由于多次访问故障二处于断路器跳闸状态的服务，然后选择一个并发量最小的服务；
- WeightedResponseTimeRule： 根据响应时间分配一个weight，响应时间越长，weight越小，被选中的可能性越低；
- ZoneAvoidanceRule： 复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择server
