什么是负载均衡
负载均衡建立在现有 络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展 络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强 络数据处理能力、提高 络的灵活性和可用性。
负载均衡（Load Balance）就是分摊到多个操作单元上进行执行。
负载均衡又分为硬件负载均衡和软件负载均衡。
- 硬件负载均衡：在服务器节点间安装用于负载均衡的设备，比如F5。
- 软件负载均衡：在服务器上安装一些用于负载均衡的软件，比如Nginx，LVS。
客户端负载均衡
Spring Cloud Ribbon 是一个基于 HTTP 和 TCP 的客户端负载均衡工具，它基于 Netflix Ribbon 实现。通过 Spring Cloud 的封装，可以让我们轻松地将面向服务的 REST 模版请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。关于Ribbon详解，请阅Ribbon详解。画个草图：
这里补充一下，如果你已经设置了以后，的设置会失效。在eureka的页面也会显示的值。每个应用程序一般都会设置，那么的设置也没什么意义了。
添加配置
在启动类添加注解
修改端口，启动三个，老办法。在上篇博客也做过
创建微服务作为服务消费者
服务消费者：服务的调用方，依赖其他服务。
快速创建Spring Boot项目。
勾选
创建实体类User，这里的User类属性是与服务提供者中返回的实体类User是保持一致的。道理很简单，只有保持一致，才能正确接收服务提供者返回的数据。
编写类模拟。RestTemplate提供了调用方法，可以自行点击去查看。这里说个重点：url的拼写为： + + 。
不要加IP，这很好理解。在eureka中注册了三个user-service服务实例，这样一来Ribbon可以实现负载均衡。这个地方是可以书写user-service的单个服务的完整请求路径，也能调用成功，但请求的永远只是那一个单体服务，实现不了负载均衡。
验证
确保所有的项目均已经正常启动。
查看eureka中 所有的服务已经注册
查看business-service服务消费者的服务正常调用成功
这里可以看到，user-service的三个服务是轮询。这也验证了Ribbon的默认是使用轮询的方式选择服务实例。
Ribbon 七大负载均衡策略
- RoundRobinRule：轮询策略。按照顺序选择server（ribbon默认策略）
- RandomRule：随机策略。随机选择
- RetryRule：重试策略。在一个配置时间段内，当选择server不成功，则一直尝试选择一个可用的server
- BestAvailableRule：最低并发策略。选择一个最小的并发请求的 Server，逐个考察 Server，如果 Server 被标记为错误，则跳过，然后再选择 ActiveRequestCount 中最小的 Server。
- AvailabilityFilteringRule：可用过滤策略。过滤掉那些一直连接失败的且被标记为 circuit tripped 的后端 Server，并过滤掉那些高并发的后端 Server 或者使用一个 AvailabilityPredicate 来包含过滤 Server 的逻辑。其实就是检查 Status 里记录的各个 Server 的运行状态。
- WeightedResponseTimeRule：响应时间加权重策略。根据响应时间分配一个 Weight（权重），响应时间越长，Weight 越小，被选中的可能性越低。(ResponseTimeWeightedRule本质与其一样)
- ZoneAvoidanceRule：区域权重策略。使用 ZoneAvoidancePredicate 和 AvailabilityPredicate 来判断是否选择某个 Server，前一个判断判定一个 Zone 的运行性能是否可用，剔除不可用的 Zone（的所有 Server），AvailabilityPredicate 用于过滤掉连接数过多的 Server。
这是我目前项目版本的的RibbonRule实现类。
策略类的图在上面已经给出。
这里改成随机策略模拟。
这里设置全局策略为轮询，再测试，从日志查看。已经成了轮询。
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