前面几篇文章，我们了解了一下Nacos的单机部署、集群部署以及微服务接入Nacos的步骤。从本篇开始，我们来看一下微服务第二个通用组件-负载均衡（Ribbon）。
1、Ribbon负载均衡器
负载均衡顾名思义，是指通过软件或者硬件措施。将来自客户端的请求按照某种策略分配到集群的每一个节点上，保证提供服务的这些节点 CPU、内存等设备负载情况大致在一条水平线，避免由于某个节点负载过高产生宕机，再将这些处理压力传递到其他节点上产生系统性崩溃。
例如：我们有个微服务是做数据推送的，一共部署了3个节点，如果没有负载均衡策略来分摊推送请求，那么就会逮住一台服务器拼命推送，如果请求量巨大，把第一台服务器搞宕机了，那么海量的请求就会去第二台服务器，把第二台服务器也整宕机了，请求继续去嚯嚯第三台服务器，第三台也毫无疑问的就义了。那么我们数据推送功能就彻底废了。。。数据推送下游服务就没事儿可干了，但业务也就中断了，P1级别的事故就此产生。。。大概就这么个道理。
由此可见，微服务间的负载均衡在海量请求时，发挥的作用还是非常大的。那么负载均衡在实现方式上分类，可以分为服务端负载均衡和客户端负载均衡。
（1）服务端负载均衡
服务端负载均衡，就是指在架构中搭建专门的负载均衡器，由负载均衡器持有后端服务节点的信息，客户端发送来的请求会由负载均衡器分发给后端服务的某个节点，进而实现服务的负载均衡。目前常用的负载均衡软硬件有：F5、Nginx、Haproxy。
（2）客户端负载均衡
客户端负载均衡，是指在架构中不再部署额外的负载均衡器，在每个服务消费者内部持有客户端负载均衡器，由内置的负载均衡策略决定向哪个服务提供者发起请求。
说到这，我们的主角登场了，Netfilx Ribbon 是 Netflix 公司开源的一个负载均衡组件，是属于客户端负载均衡器。目前Ribbon 已被 Spring Cloud 官方技术生态整合，运行时以 SDK 形式内嵌到每一个微服务实例中，为微服务间通信提供负载均衡与高可用支持。
例如：我们有个订单服务在查询订单时需要附带对应商品详情，这就意味着订单服务依赖于商品服务，两者必然产生服务间通信，执行过程如下图所示：
1、订单服务与商品服务实例在启动时会向Nacos注册信息。
2、订单服务向商品服务发起查询前，Ribbon会向Nacos查询商品服务的可用实例列表。
3、Ribbon根据设置的负载均衡策略从商品服务列表中选择一个实例。
4、订单服务根据Ribbon选择的实例发起请求，完成RESTful通信。
负载均衡的作用大概说完了，那么我们上面一直有提到一个叫负载策略的东西，它到底是啥呢？ 具体有哪些策略呢？ 我们接着看！
2、负载均衡策略
Ribbon中内置有以下几种策略：
（1）RoundRobinRule（轮询）
这是Ribbon的默认策略。默认超过10次获取到的服务（server）都不可用，会返回一个空的server。
（2）RandomRule（随机）
如果随机到的server为null或不可用，会不停的循环选取。
（3）RetryRule（重试）
⼀定时限内循环重试。默认继承 RoundRobinRule，也⽀持自定义注⼊，RetryRule 会在每次选取之后，对选取的 server 进⾏判断，是否为 null，是否 alive，并且在 500ms 内会不停地选取判断。而 RoundRobinRule 失效的策略是超过 10 次，RandomRule 没有失效时间的概念，只要 serverList 没都挂。
（4）BestAvailableRule（最小连接数）
Ribbon通过遍历 serverList，选取出可⽤的且连接数最小的⼀个 server。那么会调用 RoundRobinRule 重新选取。
（5）AvailabilityFilteringRule（可用过滤）
可用过滤策略，扩展了轮询策略，会先通过默认的轮询选取⼀个 server，再去判断该 server 是否超时可用、当前连接数是否超限，都成功再返回。
（6）ZoneAvoidanceRule（区域权衡）
区域权衡策略。扩展了轮询策略，除了过滤超时和链接数过多的 server，还会过滤掉不符合要求的 zone 区域⾥⾯的所有节点，始终保证在⼀个区域/机房内的服务实例进行轮询。
3、如何在微服务中更改负载均衡策略
要更改微服务通信时采用的负载均衡策略也很简单，在 application.yml 中采用下面格式书写即可。
provider-service: #服务提供者的微服务idribbon:NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule #设置对应的负载均衡类具体的负载均衡类可以在 com.netflix.loadbalancer 包下找到：
Ribbon介绍到这里就结束了，下一篇我们来看一下如何使用Ribbon和RestTemplate实现服务间的高可用。欢迎继续关注。
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