Spring Cloud Ribbon和Hystrix

1.Ribbon介绍

Ribbon是一种用于构建分布式系统和客户端负载均衡的开源项目。它最初是由Netflix开发的，并于后来成为Spring Cloud生态系统的一部分。

Ribbon的主要功能是实现客户端的负载均衡，它可以在客户端请求服务时，将请求均匀地分发到多个服务提供者上，以实现请求的负载均衡和高可用性。以下是Ribbon的一些特点和功能：

1. 负载均衡策略：Ribbon提供了多种负载均衡策略，包括随机、轮询、加权轮询等，可以根据实际需要选择适合的负载均衡算法。
2. 服务发现：Ribbon可以与服务注册中心集成，自动发现和识别可用的服务提供者，并动态更新可用服务列表。常见的服务注册中心有Eureka、Consul等。
3. 容错和故障转移：Ribbon支持容错和故障转移机制，当某个服务提供者出现故障或不可用时，它可以自动切换到其他可用的服务提供者，以确保请求的可用性。
4. 定制化配置：Ribbon提供了灵活的配置选项，可以根据需求进行定制化配置，如超时设置、重试机制、连接池配置等。
5. 与Spring Cloud集成：Ribbon作为Spring Cloud的一部分，可以与其他Spring Cloud组件（如Netflix Eureka、Feign等）无缝集成，进一步简化分布式系统的开发和管理。

总而言之，Ribbon是一个强大的客户端负载均衡工具，为分布式系统提供了可靠的负载均衡和故障转移能力。它可以与Spring Cloud等开源框架结合使用，以实现高性能和可伸缩的分布式架构。

下图展示了Eureka使用Ribbon时的大致架构：

 2.Load Balance负载均衡是什么？

简单的说就是将用户的请求平摊的分配到多个服务上，从而达到系统的高可用 (HA)。
常见的负载均衡软件有Nginx，LVS，硬件有F5等。

3、Ribbon本地负载均衡客户端与Nginx服务端负载均衡区别是什么？

（1）Nginx是服务器负载均衡，客户端所有请求都会交给nginx，然后由nginx实现转发请求。即负载均衡是由服务端实现的。
（2）Ribbon本地负载均衡，在调用微服务接口时候，会在注册中心上获取注册信息服务列表之后缓存到JVM本地，从而在本地实现RPC远程服务调用技术。

4.Ribbon的使用

Ribbon其实就是一个软负载均衡的客户端组件（消费者），它可以和其他所需请求的客户端结合使用，和Eureka结合只是其中的一个实例。
（1）在消费者引入下面依赖，可以忽略这一步

1.  
   <!--可以忽略，因为spring-cloud-starter-netflix-eureka-client自带了spring-cloud-starter-ribbon引用-->
2.  
   <dependency>
3.  
   <groupld>org.springframework.cloud</groupld>
4.  
   <artifactld>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactid>
5.  
   </dependency>

（2）  使用RestTemplate进行Eureka Client(包括服务提供者以及服务消费者，在这里其实是服务消费者使用RestTemplate)之间的通信，为RestTemplate配置类添加@LoadBalanced注解即可，如下所示：

1.  
   @Bean
2.  
   @LoadBalanced
3.  
   public RestTemplate restTemplate() {
4.  
   return new RestTemplate();
5.  
   }

主程序：

1.  
   @SpringBootApplication
2.  
   @EnableEurekaClient
3.  
   //在启动该微服务的时候就能去加载我们的自定义Ribbon配置类，从而使配置生效
4.  
   @RibbonClient(name="MICROSERVICECLOUD-DEPT")
5.  
   public class DeptConsumer80_App{
6.  
   public static void main(String[] args){
7.  
   SpringApplication.run(DeptConsumer80_App.class, args);
8.  
   }
9.  
   }

5.Hystrix介绍

spring cloud 用的是 hystrix，是一个容错组件。
当自身 依赖的服务不可用时，服务自身不会被拖垮。防止微服务级联异常

Hystrix实现了 超时机制和断路器模式。

Hystrix是Netflix开源的一个类库，用于隔离远程系统、服务或者第三方库，防止级联失败，从而提升系统的可用性与容错性。主要有以下几点功能：

• 为系统提供保护机制。在依赖的服务出现高延迟或失败时，为系统提供保护和控制。防止雪崩。
• 包裹请求：使用HystrixCommand（或HystrixObservableCommand）包裹对依赖的调用逻辑，每个命令在独立线程中运行。
• 跳闸机制：当某服务失败率达到一定的阈值时，Hystrix可以自动跳闸，停止请求该服务一段时间。
• 资源隔离：Hystrix为每个请求都的依赖都维护了一个小型线程池，如果该线程池已满，发往该依赖的请求就被立即拒绝，而不是排队等候，从而加速失败判定。防止级联失败。
• 快速失败：Fail Fast。同时能快速恢复。侧重点是：（不去真正的请求服务，发生异常再返回），而是直接失败。
• 监控：Hystrix可以实时监控运行指标和配置的变化，提供近实时的监控、报警、运维控制。
• 回退机制：fallback，当请求失败、超时、被拒绝，或当断路器被打开时，执行回退逻辑。回退逻辑我们自定义，提供优雅的服务降级。
• 自我修复：断路器打开一段时间后，会自动进入“半开”状态，可以进行打开，关闭，半开状态的转换。

6.Hystrix的使用

服务消费者

1） 引入Hystrix依赖

1.  
    <dependency>
2.  
       <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
3.  
       <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
4.  
    </dependency>

2） 启动类加 @EnableHystrix

3） 在需要熔断的方法上加 @HystrixCommand

4） 设置降级方法，返回兜底数据

1.  
   //调用方法超过一秒会触发熔断，调用降级方法
2.  
       @HystrixCommand(fallbackMethod = "getOrderByIdFallback")
3.  
       @Override
4.  
       public Order getOrderById(Long id) {
5.  
           Order order = orderMapper.selectById(id);
6.  
           //改用Eureka后，调用时使用服务注册名称调用
7.  
           ResponseEntity<Product> entity = restTemplate.getForEntity(
8.  
                   "http://product-service/product/" order.getProductId(),
9.  
                   Product.class);
10.  
            order.setProduct(entity.getBody());
11.  
            return order;
12.  
        }
13.  
     
14.  
        /**
15.  
          * 降级方法
16.  
          * @param id
17.  
          * @return
18.  
          */
19.  
        public Order getOrderByIdFallback(Long id) {
20.  
            // 返回兜底数据
21.  
            Order order = new Order();
22.  
            return order;
23.  
        }

熔断时间的设置（默认1s)

1.  
    # 设置熔断时间
2.  
    hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds=3000

7.Hystrix的注意事项

使用Hystrix时，有一些注意事项需要考虑：

1. 针对关键服务：Hystrix的开销相对较高，因此不建议对所有的服务都应用Hystrix。应该重点关注关键的、容易出错的服务，以确保系统整体的稳定性。

2. 合理设置超时时间：在使用Hystrix时，需要适当设置超时时间。如果超时时间设置过短，可能会导致正常请求被短路，影响业务；如果超时时间设置过长，可能会导致请求长时间占用资源，影响系统的可用性。

3. 良好的线程池管理：Hystrix使用线程池来执行服务调用。因此，在使用Hystrix时，需要合理配置线程池的大小和参数，以免线程池过小导致请求阻塞，或者线程池过大导致资源浪费。

4. 监控和指标收集：Hystrix提供了用于监控和指标收集的功能，可以了解服务的运行情况和性能指标。在使用Hystrix时，建议配置并使用监控和指标收集功能，以便及时发现和解决潜在的问题。

5. 良好的降级策略：在Hystrix中，通过降级策略可以在服务故障时提供备用的响应。需要根据具体情况，定义合理的降级策略，以确保用户能够获得可接受的响应，同时避免过度降级导致用户体验下降。

6. 适当的重试机制：Hystrix提供了重试机制，可以在服务调用失败时自动进行重试。然而，过度重试可能会导致资源浪费和延迟增加。因此，需要根据具体情况设置适当的重试次数和重试策略。

综上所述，使用Hystrix时需要根据具体的业务需求和系统状况，合理配置和使用相关功能，并注意上述的注意事项，以确保系统的稳定性和性能。

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