一、Ribbon负载均衡策略

一个服务对应一个LoadBalancer，一个LoadBalancer只有一个Rule，LoadBalancer记录服务的注册地址，Rule提供从服务的注册地址中找出一个地址的规则。

Ribbon提供七种负载均衡策略，默认的负载均衡策略是轮训策略。

名称	解释
RoundRobinRule	轮训策略
RandomRule	随机策略
BestAvailableRule	过滤出故障服务器后，选择一个并发量最小的
WeightedResponseTimeRule	针对响应时间加权轮询
AvailabilityFilteringRule	可用过滤策略，先过滤出故障的或并发请求大于阈值的一部分服务实例，然后再以线性轮询的方式从过滤后的实例清单中选出一个;
ZoneAvoidanceRule	从最佳区域实例集合中选择一个最优性能的服务实例
RetryRule	选择一个Server，如果失败，重新选择一个Server重试

 

二、 自定义负载均衡策略

本文自定义负载均衡规则提供根据指定URI优先转发到特定的机器的功能。

 

三、实现代码

（1）负载均衡策略实现类

public class MicroServiceLoadBalanceRule extends AbstractLoadBalancerRule {@Overridepublic void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) {}@Overridepublic Server choose(Object key) {ILoadBalancer lb = getLoadBalancer();if (lb == null) {return null;}List<Server> servers = lb.getReachableServers();if (servers.isEmpty()){return null;}RequestContext ctx = RequestContext.getCurrentContext();HttpServletRequest request = ctx.getRequest();String uri = request.getRequestURI();boolean specialApi = uri.startsWith("/api") ;// /api路径优先转发到指定的机器if(specialApi){String ip = "192.168.2.3";Server chooseServer = null;for (Server server : servers) {if (server.getHost().equals(ip)) {chooseServer = server;}}if(chooseServer == null){chooseServer = servers.stream().findFirst().orElse(null);}return chooseServer;}return servers.get(new Random().nextInt(servers.size()));}
}

（2）application.yaml文件配置

micro-service:ribbon:NFLoadBalancerRuleClassName: com.mk.springcloud.gateway.loadbalance.MicroServiceLoadBalanceRule

（3） 代码配置

public class MicroRibbonConfig {@Beanpublic IRule microIRule(){return new MicroServiceLoadBalanceRule();}}@RibbonClient(name = "micro-service", configuration = MicroRibbonConfig.class)
public class RibbonClientConfig {}