3.1 负载均衡原理

本书第2章提到了注册中心存在的意义，同时也演示了使用DiscoveryClient或Reactive-DiscoveryClient获取注册中心上的服务对应的所有实例。在使用过程中，我们发现一个问题：在注册中心返回的实例列表中，我们要选择哪个实例呢？

这就需要使用负载均衡算法解决这个问题（以上代码中，LoadBalancerClient 相当于一个客户端负载均衡组件）。

常见的负载均衡算法如下：

·随机（Random）算法：在实例列表中随机选择某个实例。

·轮询（RoundRobin）算法：循环取下一个。比如，一共有3个实例，第一次取第 1个，第二次取第2个，第三次取第3个，第四次取第1个，以此类推。

·最少连接数（Least Connections）算法：每次取连接数最少的实例。

·一致性哈希（Consistent Hashing）算法：基于一致性哈希算法总是将相同参数的请求落在同一个实例上。

·权重随机（Weightd Random）算法：比如有4个实例，实例A权重为10，实例B权重为30，实例C权重为40，实例D权重为20。每次随机取100内的整数，若结果在1～10之间，则选择实例A，在11～40之间选择实例B，在41～80之间选择实例C，在81～100之间选择实例D。

Spring Cloud 在特性列表中声明了支持 Load Balancing（负载均衡），这里的负载均衡指的是客户端负载均衡。

提示：维基百科对负载均衡是这样定义的，负载均衡（Load Balancing）是一种计算机技术，用来在多个计算机（计算机集群）、网络连接、CPU、磁盘驱动器或其他资源中分配负载，以达到最优化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间，同时避免出现过载的目的。

客户端负载均衡表示这个操作是在客户端进行的，客户端获取了所有的实例列表，并且根据算法选择其中一个实例。

有了负载均衡特性之后，在开发过程中无须获取 ServiceInstance 列表，而是直接进行服务调用，因为Spring Cloud在底层屏蔽了负载均衡的逻辑。

负载均衡是一个通用的特性，所有的 RPC 框架都会有这个概念的实现。比如，Apache Dubbo内部提供了LoadBalance组件来完成负载均衡。

Spring Cloud官方也提供了两种客户端负载均衡的实现：

·Spring Cloud LoadBalancer：2019年7月3日，在Hoxton.M1的发布公告上，Spring宣布更新该项目来代替Netflix Ribbon。

·Spring Cloud Netflix Ribbon：Netflix开发的一款客户端负载均衡组件。

由于Netflix Ribbon和Spring Cloud Netflix Ribbon组件都已进入维护模式，目前官方推荐使用Spring Cloud LoadBalancer（后文简称SCL）。目前SCL的功能跟Ribbon相比还比较弱（比如，Ribbon提供了熔断特性，当同一个实例发生3次错误后，就会被“熔断”一段时间，这段时间内该实例永远不会被选择）。笔者现阶段还是推荐使用Ribbon，预计SCL在未来的版本中会逐渐更新更多的功能，并达到可以替换Ribbon的状态。