面试题：微服务架构下Spring Cloud Ribbon的自定义负载均衡实现

关键步骤

继承抽象类：继承 AbstractLoadBalancerRule 类，它是 Ribbon 负载均衡策略的抽象基类。在自定义类中重写 choose 方法，此方法用于从服务实例列表中选择一个实例。例如：

public class CustomLoadBalancerRule extends AbstractLoadBalancerRule {
    @Override
    public Server choose(Object key) {
        // 具体选择逻辑
    }
}

获取负载均衡器：在 choose 方法中，可以通过 getLoadBalancer() 方法获取负载均衡器实例，进而获取服务实例列表。如：

ILoadBalancer loadBalancer = getLoadBalancer();
List<Server> reachableServers = loadBalancer.getReachableServers();

实现选择逻辑：根据业务需求实现具体的选择逻辑。比如根据实例的某些属性（如权重、响应时间等）进行选择。例如，假设每个实例都有一个权重属性，根据权重随机选择：

int totalWeight = 0;
for (Server server : reachableServers) {
    int weight = getServerWeight(server);
    totalWeight += weight;
}
int randomWeight = ThreadLocalRandom.current().nextInt(totalWeight);
int currentWeight = 0;
for (Server server : reachableServers) {
    int weight = getServerWeight(server);
    currentWeight += weight;
    if (randomWeight < currentWeight) {
        return server;
    }
}
return null;

配置自定义策略：在 Spring Boot 项目中，通过配置类将自定义的负载均衡策略注入到容器中。例如：

@Configuration
public class RibbonConfig {
    @Bean
    public IRule ribbonRule() {
        return new CustomLoadBalancerRule();
    }
}

同时，在 application.yml 文件中指定要使用自定义策略的服务：

service-name:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.example.CustomLoadBalancerRule

需要考虑的要点

性能影响：自定义策略的实现逻辑应尽量简单高效，避免复杂计算导致性能瓶颈。例如，避免在每次选择实例时进行大量的数据库查询或复杂的数学运算。
容错处理：在选择实例过程中，要考虑服务实例可能出现的故障情况。如果选择的实例不可用，应提供重试机制或选择其他可用实例。比如，在 choose 方法返回实例前，进行简单的健康检查，如果实例不健康则重新选择。
可测试性：自定义策略应便于单元测试，确保策略逻辑的正确性。可以编写针对 choose 方法的单元测试，模拟不同的服务实例列表和业务场景，验证选择结果是否符合预期。
兼容性：确保自定义策略与项目中使用的 Ribbon 版本以及其他相关组件兼容。避免因版本不兼容导致运行时错误。例如，某些 Ribbon 版本可能对负载均衡器接口有特定的要求，自定义策略应遵循这些要求。
动态更新：考虑是否需要支持动态更新负载均衡策略。如果业务需求发生变化，能够在不重启服务的情况下更新策略。可以通过配置中心实现策略的动态加载和更新。

面试题：微服务架构下Spring Cloud Ribbon的自定义负载均衡实现

知识考点

面试题答案

关键步骤

需要考虑的要点