Spring Cloud Ribbon负载均衡配置与使用

1. 引入Nacos依赖

由于Nacos服务注册与发现依赖了Ribbon，因此我们不需要单独引入Ribbon的相关依赖。以下是配置示例：


       
    
     com.alibaba.cloud
        
    
     spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery

2. 开启负载均衡

2.1 添加负载均衡注解

在使用RestTemplate进行服务调用时，需要添加@LoadBalanced注解，以启用Ribbon的负载均衡功能。以下是一个推荐的配置方式：

@Configurationpublic class RestTemplateConfig {    @Bean    @LoadBalanced    public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder builder) {        return builder.build();    }}

2.2 使用RestTemplate进行服务调用

在需要进行负载均衡的服务调用处，注入RestTemplate并使用其进行请求。以下是一个示例：

@Autowiredprivate RestTemplate restTemplate;@RequestMapping(value = "/findOrderByUserId/{id}")public R findOrderByUserId(@PathVariable Integer id) {    log.info("根据userId=" + id + "查询订单信息");    String url = "http://app-order/order/findOrderByUserId/" + id;    R result = restTemplate.getForObject(url, R.class);    return result;}

3. Ribbon负载均衡策略

3.1 修改默认负载均衡策略

如果需要自定义Ribbon的负载均衡策略，可以在application.yml中进行配置。以下是一个示例：

app-order:  ribbon:    NFLoadBalancerRuleClassName: com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule

3.2 自定义负载均衡策略

如果需要实现自定义负载均衡策略，可以实现IRule接口或继承AbstractLoadBalancerRule类。以下是一个自定义负载策略的示例：

@Slf4jpublic class MyCustomRandomRule extends AbstractLoadBalancerRule {    @Override    public Server choose(Object key) {        ILoadBalancer loadBalancer = this.getLoadBalancer();        List
   
     reachableServers = loadBalancer.getReachableServers();        int random = ThreadLocalRandom.current().nextInt(reachableServers.size());        Server server = reachableServers.get(random);        log.info("随机获取服务实例：server.port={}", server.getPort());        return server;    }    @Override    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) {    }}

3.3 配置自定义策略

在application.yml中配置自定义的负载均衡策略。以下是一个示例：

app-order:  ribbon:    NFLoadBalancerRuleClassName: com.charge.xxx.MyCustomRandomRule

3.4 开启饥饿加载

Ribbon默认采用懒加载策略，这意味着只有在发起服务调用时才会加载客户端。为了避免第一次调用慢，可以开启Ribbon的饥饿加载功能。以下是一个配置示例：

ribbon:  eager-load:    enabled: true    clients: app-order

通过以上配置，可以实现Ribbon的负载均衡功能，并根据需求选择不同的负载均衡策略。

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