标签：initial rpe ipa cloud black framework 指标 vip etl
Ribbon 在实现客户端负载均衡时，是通过Ribbo的ILoadBalancer接口实现的。
AbstractLoadBalancer
是ILoadBalancer接口的抽象实现，定义了一个分组枚举类ServerGroup
还实现了一个chooseServer()方法，其中key为null，表示在选择具体实例时忽略key的条件判断
还定义了两个抽象方法
getServerList(ServerGroup serverGroup):根据分组类型获取不同的实例列表
getLoadBalancerStats():定义了获取LoadBalancerStats对象的方法，
LoadBalancerStats对象被用来存储负载均衡中各个服务实例当前的属性和统计信息。
BaseLoadBalancer
是Ribbon负载均衡的基础实现类，
定义并维护了两个存储服务实例Server对象的列表。一个用于存储所有服务实例的清单，
一个用于存储正常服务的实例清单
定义了各服务实例属性和统计信息的LoadBalancerStats对象
定义了检查服务实例是否正常服务的IPing对象，默认为null，构造时注入
定义了检查服务实例操作的执行策略对象IPingStrategy，在BaseLoadBalancer中
默认使用了SerialPingStrategy，遍历检查
定义了负载均衡的处理规则IRule对象，从BaseLoadBalancer中
chooseServer(Object key)，实际将选择任务委托给IRule.choose()方法，IRule默认为
RoundRobinRule
启动ping任务：在BaseLoadBalancer的默认构造方法中，会直接启动一个用于定时检查Server是否健康的任务
DynamicServerListLoadBalancer<T>
对基础负载均衡的扩展。在该负载均衡中，实现了服务实例清单在运行期的动态更新能力；
同时，还具备了对服务实例清单的过滤功能。新增如下
ServerList<T> serverListImpl
ServerList继承结构如下
上图中有多个ServerList的实现类，那么在DynamiceServerListLoadBalancer中的ServerList默认配置到底使用了哪个具体实现？
既然该负载均衡类中需要实现服务实例的动态更新，那么势必需要Ribbon具备访问Eureka来获取服务实例的能力，在包
org.springframework.cloud.netflix.ribbon.eureka下，可以找到配置类EurekaRibbonClientConfiguration，找到如下
这里创建的一个DomainExtractingServerList实例，在这个类源码中，还定义类一个ServerList list. 同时对getInitialListOfServers()
和getUpdatedListOfServers()的具体实现，其实委托给内部定义的ServerList list对象
由构造方法传入的DiscoveryEnabledNIWSServerLIst实现的。
在DiscoveryEnableNIWSServerList中
在obtainServersViaDiscovery()方法中
主要逻辑是，依靠EurekaClient从服务注册中心获取到具体的服务实例InstanceInfo列表，vipAddress可以理解为逻辑上的服务名如USER-SERVICE
然后遍历，找到UP的实例转换成DiscoveryEnabledServer对象 ，返回
返回的结果List到了DomainExtractingServerList类中，将继续通过setZones()方法进行处理
ServerListUpdater
DynamicServerListLoadBalancer类中属性ServerListUpdater中
主要是对ServerList的更新，
而ServerListUpdater的实现类不多，如下
PollingServerListUpdater:动态服务列表更新的默认策略，也就是DynamicServerListLoadBalancer中默认实现，
它通过定时任务实现更新
EurekaNotificationServerListUpdater 需要利用Eureka的事件监听器来驱动服务列表的更新操作
ServerListFilter
回到updateAction.doUpdate()方法，在DynamicServerListLoadBalancer中，调用updateListOfServers()方法
调用之前提到的ServerList.getUpdatedListOfServers()，获取到从Eureka Server中获取服务可用实例的列表。
通过ServerListFilter filter过滤，继承关系如下
AbstractServerListFilter:定义类过滤时需要的一个重要对象LoadBalancerStats，该对象存储了一些属性和统计信息等
ZoneAffinityServerListFilter:该过滤器基于“区域感知（Zone Affinity)”的方式实现服务实例的过滤，源码
过滤后，通过shouldEnableZoneAffinity()方法来判断是否启用“区域感知”功能。
使用LoadBalancerStats.getZoneSnapshot()获取过滤后同区域实例的基础指标（包含实例数量，断路器断开数，活动请求数，实例平均负载等）
根据一系列的算法求出下面的几个评价值并与设置的阈值进行比较，若有一个条件符合，就不启用“区域感知”。
可以实现当集群出现区域故障时，依然可以依靠其他区域的实例进行正常服务的高可用保障。
blackOutServerPercentage:故障实例百分比（断路器断开数/实例数)>=0.8
activeRequestsPerServer:实例平均负载>=0.6
availableSevers: 可用实例数（实例数 - 断路器断开数）<2
DefaultNIWSServerListFilter 完全继承ZoneAffinityServerListFilter，是默认NIWS（Netflix Internal Web Server）过滤器
ServerListSubSetFilter:
ZonePreferenceServerListFilter: Spring Cloud整合时新增的过滤器。若使用Spring Cloud整合Eureka和Ribbon时默认使用该过滤器
根据zone过滤出实例
标签：initial rpe ipa cloud black framework 指标 vip etl
原文地址：https://www.cnblogs.com/toUpdating/p/9343034.html
