【SpringCloud原理】Ribbon核心组件以及运行原理万字源码剖析

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一、Ribbon的核心组件

1、Server

这是个很简单的东西，就是服务实例数据的封装，里面封装了服务实例的ip和端口之类的，一个服务有很多台机器，那就有很多个Server对象。

2、ServerList

java;gutter:true; public interface ServerList {</p> <pre><code>public List getInitialListOfServers(); /** * Return updated list of servers. This is called say every 30 secs * (configurable) by the Loadbalancer's Ping cycle * */ public List getUpdatedListOfServers(); </code></pre> <p>}</p> <pre><code> ServerList是个接口，泛型是Server，提供了两个方法，都是获取服务实例列表的，这两个方法其实在很多实现类中实现是一样的，没什么区别。这个接口很重要，因为这个接口就是Ribbon获取服务数据的来源接口，Ribbon进行负载均衡的服务列表就是通过这个接口来的，那么可以想一想是不是只要实现这个接口就可以给Ribbon提供服务数据了？事实的确如此，在SpringCloud中，eureka、nacos等注册中心都实现了这个接口，都将注册中心的服务实例数据提供给Ribbon，供Ribbon来进行负载均衡。 ### 3、ServerListUpdater 通过名字也可以知道，是用来更新服务注册表的数据，他有唯一的实现，就是PollingServerListUpdater，这个类有一个核心的方法，就是start，我们来看一下start的实现。 ;gutter:true;
@Override
public synchronized void start(final UpdateAction updateAction) {
if (isActive.compareAndSet(false, true)) {
final Runnable wrapperRunnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
if (!isActive.get()) {
if (scheduledFuture != null) {
scheduledFuture.cancel(true);
}
return;
}
try {
updateAction.doUpdate();
lastUpdated = System.currentTimeMillis();
} catch (Exception e) {
logger.warn("Failed one update cycle", e);
}
}
};

scheduledFuture = getRefreshExecutor().scheduleWithFixedDelay(
wrapperRunnable,
initialDelayMs,
refreshIntervalMs,
TimeUnit.MILLISECONDS
);
} else {
logger.info("Already active, no-op");
}
}

通过这段方法我们可以看出，首先通过isActive.compareAndSet(false, true)来保证这个方法只会被调用一下，然后封装了一个Runnable，这个Runnable干了一件核心的事，就是调用传入的updateAction的doUpdate方法，然后将Runnable扔到了带定时调度功能的线程池，经过initialDelayMs（默认1s）时间后，会调用一次，之后都是每隔refreshIntervalMs（默认30s）调用一次Runnable的run方法，也就是调用updateAction的doUpdate方法。

所以这个类的核心作用就是每隔30s会调用一次传入的updateAction的doUpdate方法的实现，记住这个结论。

4、IRule

java;gutter:true; public interface IRule{ /<em> * choose one alive server from lb.allServers or * lb.upServers according to key * * @return choosen Server object. NULL is returned if none * server is available </em>/</p> <pre><code>public Server choose(Object key); public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb); public ILoadBalancer getLoadBalancer(); </code></pre> <p>}</p> <pre><code> IRule是负责负载均衡的算法的，也就是真正实现负载均衡获取一个服务实例就是这个接口的实现。比如说实现类RandomRule，就是从一堆服务实例中随机选取一个服务实例。 ### 5、IClientConfig 就是一个配置接口，有个默认的实现DefaultClientConfigImpl，通过这个可以获取到一些配置Ribbon的一些配置。 ### 6、ILoadBalancer ;gutter:true;
public interface ILoadBalancer {

public void addServers(List newServers);

public Server chooseServer(Object key);

public void markServerDown(Server server);

@Deprecated
public List getServerList(boolean availableOnly);

public List getReachableServers();

public List getAllServers();
}

这个接口的作用，对外主要提供了获取服务实例列表和选择服务实例的功能。虽然对外主要提供获取服务的功能，但是在实现的时候，主要是用来协调上面提到的各个核心组件的，使得他们能够协调工作，从而实现对外提供获取服务实例的功能。

这个接口的实现有好几个实现类，但是我讲两个比较重要的。

BaseLoadBalancer

java;gutter:true; public class BaseLoadBalancer extends AbstractLoadBalancer implements PrimeConnections.PrimeConnectionListener, IClientConfigAware {</p> <pre><code>private final static IRule DEFAULT_RULE = new RoundRobinRule(); protected IRule rule = DEFAULT_RULE; private IClientConfig config; protected volatile List allServerList = Collections .synchronizedList(new ArrayList()); protected volatile List upServerList = Collections .synchronizedList(new ArrayList()); public BaseLoadBalancer(String name, IRule rule, LoadBalancerStats stats, IPing ping, IPingStrategy pingStrategy) { logger.debug("LoadBalancer [{}]: initialized", name); this.name = name; this.ping = ping; this.pingStrategy = pingStrategy; setRule(rule); setupPingTask(); lbStats = stats; init(); } public BaseLoadBalancer(IClientConfig config) { initWithNiwsConfig(config); } public BaseLoadBalancer(IClientConfig config, IRule rule, IPing ping) { initWithConfig(config, rule, ping, createLoadBalancerStatsFromConfig(config)); } void initWithConfig(IClientConfig clientConfig, IRule rule, IPing ping, LoadBalancerStats stats) { this.config = clientConfig; String clientName = clientConfig.getClientName(); this.name = clientName; int pingIntervalTime = Integer.parseInt("" + clientConfig.getProperty( CommonClientConfigKey.NFLoadBalancerPingInterval, Integer.parseInt("30"))); int maxTotalPingTime = Integer.parseInt("" + clientConfig.getProperty( CommonClientConfigKey.NFLoadBalancerMaxTotalPingTime, Integer.parseInt("2"))); setPingInterval(pingIntervalTime); setMaxTotalPingTime(maxTotalPingTime); // cross associate with each other // i.e. Rule,Ping meet your container LB // LB, these are your Ping and Rule guys ... setRule(rule); setPing(ping); setLoadBalancerStats(stats); rule.setLoadBalancer(this); if (ping instanceof AbstractLoadBalancerPing) { ((AbstractLoadBalancerPing) ping).setLoadBalancer(this); } logger.info("Client: {} instantiated a LoadBalancer: {}", name, this); boolean enablePrimeConnections = clientConfig.get( CommonClientConfigKey.EnablePrimeConnections, DefaultClientConfigImpl.DEFAULT_ENABLE_PRIME_CONNECTIONS); if (enablePrimeConnections) { this.setEnablePrimingConnections(true); PrimeConnections primeConnections = new PrimeConnections( this.getName(), clientConfig); this.setPrimeConnections(primeConnections); } init(); } public void setRule(IRule rule) { if (rule != null) { this.rule = rule; } else { /* default rule */ this.rule = new RoundRobinRule(); } if (this.rule.getLoadBalancer() != this) { this.rule.setLoadBalancer(this); } } public Server chooseServer(Object key) { if (counter == null) { counter = createCounter(); } counter.increment(); if (rule == null) { return null; } else { try { return rule.choose(key); } catch (Exception e) { logger.warn("LoadBalancer [{}]: Error choosing server for key {}", name, key, e); return null; } } } </code></pre> <p>}</p> <pre><code> 核心属性 allServerList：缓存了所有的服务实例数据 upServerList：缓存了能够使用的服务实例数据。 rule：负载均衡算法组件，默认是RoundRobinRule 核心方法 setRule：这个方法是设置负载均衡算法的，并将当前这个ILoadBalancer对象设置给IRule，从这可以得出一个结论，IRule进行负载均衡的服务实例列表是通过ILoadBalancer获取的，也就是 IRule 和 ILoadBalancer相互引用。setRule(rule)一般是在构造对象的时候会调用。 chooseServer：就是选择一个服务实例，是委派给IRule的choose方法来实现服务实例的选择。 BaseLoadBalancer这个实现类总体来说，已经实现了ILoadBalancer的功能的，所以这个已经基本满足使用了。 说完BaseLoadBalancer这个实现类，接下来说一下DynamicServerListLoadBalancer实现类。DynamicServerListLoadBalancer继承自BaseLoadBalancer，DynamicServerListLoadBalancer主要是对BaseLoadBalancer功能进行扩展。 DynamicServerListLoadBalancer ;gutter:true;
public class DynamicServerListLoadBalancer extends BaseLoadBalancer {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DynamicServerListLoadBalancer.class);

volatile ServerList serverListImpl;
volatile ServerListFilter filter;
protected final ServerListUpdater.UpdateAction updateAction = new ServerListUpdater.UpdateAction() {
@Override
public void doUpdate() {
updateListOfServers();
}
};
protected volatile ServerListUpdater serverListUpdater;
public DynamicServerListLoadBalancer(IClientConfig clientConfig, IRule rule, IPing ping,
ServerList serverList, ServerListFilter filter,
ServerListUpdater serverListUpdater) {
super(clientConfig, rule, ping);
this.serverListImpl = serverList;
this.filter = filter;
this.serverListUpdater = serverListUpdater;
if (filter instanceof AbstractServerListFilter) {
((AbstractServerListFilter) filter).setLoadBalancerStats(getLoadBalancerStats());
}
restOfInit(clientConfig);
}

@Override
public void setServersList(List lsrv) {
super.setServersList(lsrv);
List serverList = (List) lsrv;
Map> serversInZones = new HashMap>();
for (Server server : serverList) {
// make sure ServerStats is created to avoid creating them on hot
// path
getLoadBalancerStats().getSingleServerStat(server);
String zone = server.getZone();
if (zone != null) {
zone = zone.toLowerCase();
List servers = serversInZones.get(zone);
if (servers == null) {
servers = new ArrayList();
serversInZones.put(zone, servers);
}
servers.add(server);
}
}
setServerListForZones(serversInZones);
}

protected void setServerListForZones(
Map> zoneServersMap) {
LOGGER.debug("Setting server list for zones: {}", zoneServersMap);
getLoadBalancerStats().updateZoneServerMapping(zoneServersMap);
}

@VisibleForTesting
public void updateListOfServers() {
List servers = new ArrayList();
if (serverListImpl != null) {
servers = serverListImpl.getUpdatedListOfServers();
LOGGER.debug("List of Servers for {} obtained from Discovery client: {}",
getIdentifier(), servers);

if (filter != null) {
servers = filter.getFilteredListOfServers(servers);
LOGGER.debug("Filtered List of Servers for {} obtained from Discovery client: {}",
getIdentifier(), servers);
}
}
updateAllServerList(servers);
}

/**
* Update the AllServer list in the LoadBalancer if necessary and enabled
*
* @param ls
*/
protected void updateAllServerList(List ls) {
// other threads might be doing this – in which case, we pass
if (serverListUpdateInProgress.compareAndSet(false, true)) {
try {
for (T s : ls) {
s.setAlive(true); // set so that clients can start using these
// servers right away instead
// of having to wait out the ping cycle.

}
setServersList(ls);
super.forceQuickPing();
} finally {
serverListUpdateInProgress.set(false);
}
}
}
}

成员变量

serverListImpl：上面说过，通过这个接口获取服务列表

filter:起到过滤的作用，一般不care

updateAction：是个匿名内部类，实现了doUpdate方法，会调用updateListOfServers方法

serverListUpdater：上面说到过，默认就是唯一的实现类PollingServerListUpdater，也就是每个30s就会调用传入的updateAction的doUpdate方法。

这不是巧了么，serverListUpdater的start方法需要一个updateAction，刚刚好成员变量有个updateAction的匿名内部类的实现，所以serverListUpdater的start方法传入的updateAction的实现其实就是这个匿名内部类。

那么哪里调用了serverListUpdater的start方法传入了updateAction呢？是在构造的时候调用的，具体的调用链路是调用 restOfInit -> enableAndInitLearnNewServersFeature()，这里就不贴源码了

所以，其实DynamicServerListLoadBalancer在构造完成之后，默认每隔30s中，就会调用updateAction的匿名内部类的doUpdate方法，从而会调用updateListOfServers。所以我们来看一看 updateListOfServers 方法干了什么。

   public void updateListOfServers() {
        List<T> servers = new ArrayList<T>();
        if (serverListImpl != null) {
            servers = serverListImpl.getUpdatedListOfServers();
            LOGGER.debug("List of Servers for {} obtained from Discovery client: {}",
                    getIdentifier(), servers);

            if (filter != null) {
                servers = filter.getFilteredListOfServers(servers);
                LOGGER.debug("Filtered List of Servers for {} obtained from Discovery client: {}",
                        getIdentifier(), servers);
            }
        }
        updateAllServerList(servers);
   }

这个方法实现很简单，就是通过调用 ServerList 的getUpdatedListOfServers获取到一批服务实例数据，然后过滤一下，最后调用updateAllServerList方法，进入updateAllServerList方法。

 protected void updateAllServerList(List<T> ls) {
        // other threads might be doing this - in which case, we pass
        if (serverListUpdateInProgress.compareAndSet(false, true)) {
            try {
                for (T s : ls) {
                    s.setAlive(true); // set so that clients can start using these
                                      // servers right away instead
                                      // of having to wait out the ping cycle.

                }
                setServersList(ls);
                super.forceQuickPing();
            } finally {
                serverListUpdateInProgress.set(false);
            }
        }
    }

其实很简单，就是调用每个服务实例的setAlive方法，将isAliveFlag设置成true，然后调用setServersList。setServersList这个方法的主要作用是将服务实例更新到内部的缓存中，也就是上面提到的allServerList和upServerList，这里就不贴源码了。

其实分析完updateListOfServers方法之后，再结合上面源码的分析，我们可以清楚的得出一个结论，那就是默认每隔30s都会重新通过ServerList组件获取到服务实例数据，然后更新到BaseLoadBalancer缓存中，IRule的负载均衡所需的服务实例数据，就是这个内部缓存。

从DynamicServerListLoadBalancer的命名也可以看出，他相对于父类BaseLoadBalancer而言，提供了动态更新内部服务实例列表的功能。

为了便于大家记忆，我画一张图来描述这些组件的关系以及是如何运作的。

说完一些核心的组件，以及他们跟ILoadBalancer的关系之后，接下来就来分析一下，ILoadBalancer是在ribbon中是如何使用的。

8、AbstractLoadBalancerAwareClient

ILoadBalancer是一个可以获取到服务实例数据的组件，那么服务实例跟什么有关，那么肯定是跟请求有关，所以在Ribbon中有这么一个抽象类，AbstractLoadBalancerAwareClient，这个是用来执行请求的，我们来看一下这个类的构造。

java;gutter:true; public AbstractLoadBalancerAwareClient(ILoadBalancer lb) { super(lb); }</p> <pre><code>/** * Delegate to {@link #initWithNiwsConfig(IClientConfig)} * @param clientConfig */ public AbstractLoadBalancerAwareClient(ILoadBalancer lb, IClientConfig clientConfig) { super(lb, clientConfig); } </code></pre> <pre><code> 通过上面可以看出，在构造的时候需要传入一个ILoadBalancer。 AbstractLoadBalancerAwareClient中有一个方法executeWithLoadBalancer，这个是用来执行传入的请求，以负载均衡的方式。 ;gutter:true;
public T executeWithLoadBalancer(final S request, final IClientConfig requestConfig) throws ClientException {
LoadBalancerCommand command = buildLoadBalancerCommand(request, requestConfig);

try {
return command.submit(
new ServerOperation() {
@Override
public Observable call(Server server) {
URI finalUri = reconstructURIWithServer(server, request.getUri());
S requestForServer = (S) request.replaceUri(finalUri);
try {
return Observable.just(AbstractLoadBalancerAwareClient.this.execute(requestForServer, requestConfig));
}
catch (Exception e) {
return Observable.error(e);
}
}
})
.toBlocking()
.single();
} catch (Exception e) {
Throwable t = e.getCause();
if (t instanceof ClientException) {
throw (ClientException) t;
} else {
throw new ClientException(e);
}
}

}

这个方法构建了一个LoadBalancerCommand，随后调用了submit方法，传入了一个匿名内部类，这个匿名内部类中有这么一行代码很重要。

java;gutter:true; URI finalUri = reconstructURIWithServer(server, request.getUri());</p> <pre><code> 这行代码是根据给定的一个Server重构了URI，这是什么意思呢？举个例子，在OpenFeign那一篇文章我说过，会根据服务名拼接出类似[http://ServerA](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//ServerA)的地址，那时是没有服务器的ip地址的，只有服务名，假设请求的地址是[http://ServerA/api/sayHello](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//ServerA/api/sayHello)，那么reconstructURIWithServer干的一件事就是将ServerA服务名替换成真正的服务所在的机器的ip和端口，假设ServerA所在的一台机器（Server里面封装了某台机器的ip和端口）是192.168.1.101:8088，那么重构后的地址就变成[http://192.168.1.101:8088/api/sayHello](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//192.168.1.101%3A8088/api/sayHello)，这样就能发送http请求到ServerA服务所对应的一台服务器了。 之后根据新的地址，调用这个类中的execute方法来执行请求，execute方法是个抽象方法，也就是交给子类实现，子类就可以通过实现这个方法，来发送http请求，实现rpc调用。 那么这台Server是从获取的呢？其实猜猜也知道，肯定是通过ILoadBalancer获取的，因为submit方法比较长，这里我直接贴出submit方法中核心的一部分代码 ;gutter:true;
Observable o =
(server == null ? selectServer() : Observable.just(server))

就是通过selectServer来选择一个Server的，selectServer我就不翻源码了，其实最终还是调用ILoadBalancer的方法chooseServer方法来获取一个服务，之后就会调用上面的说的匿名内部类的方法，重构URI，然后再交由子类的execut方法来实现发送http请求。

所以，通过对AbstractLoadBalancerAwareClient的executeWithLoadBalancer方法，我们可以知道，这个抽象类的主要作用就是通过负载均衡算法，找到一个合适的Server，然后将你传入的请求路径http://ServerA/api/sayHello重新构建成类似http://192.168.1.101:8088/api/sayHello这样，之后调用子类实现的execut方法，来发送http请求，就是这么简单。

到这里其实Ribbon核心组件和执行原理我就已经说的差不多了，再来画一张图总结一下

二、SpringCloud中使用的核心组件的实现都有哪些

说完了Ribbon的一些核心组件和执行原理之后，我们再来看一下在SpringCloud环境下，这些组件到底是用的哪些实现，毕竟有写时接口，有的是抽象类。

Ribbon的自动装配类：RibbonAutoConfiguration，我拎出了核心的源码

java;gutter:true; @Configuration @RibbonClients public class RibbonAutoConfiguration {</p> <p>@Autowired(required = false) private List configurations = new ArrayList<>(); @Bean public SpringClientFactory springClientFactory() { SpringClientFactory factory = new SpringClientFactory(); factory.setConfigurations(this.configurations); return factory; } }</p> <pre><code> RibbonAutoConfiguration配置类上有个@RibbonClients注解，接下来讲解一下这个注解的作用 ;gutter:true;
@Import(RibbonClientConfigurationRegistrar.class)
public @interface RibbonClients {

RibbonClient[] value() default {};

Class[] defaultConfiguration() default {};

}

看过我写的OpenFeign的文章小伙伴肯定知道，要使用Feign，得需要使用@EnableFeignClients，@EnableFeignClients的作用可以扫描指定包路径下的@FeignClient注解，也可以声明配置类；同样RibbonClients的作用也是可以声明配置类，同样也使用了@Import注解注解来实现的，RibbonClientConfigurationRegistrar这个配置类的作用就是往spring容器中注入每个服务的Ribbon组件（@RibbonClient里面可以声明每个服务对应的配置）的配置类和默认配置类，将配置类封装为RibbonClientSpecification注入到spring容器中，其实就跟@FeignClient注解声明配置的作用是一样的。

RibbonAutoConfiguration的主要作用就是注入了一堆RibbonClientSpecification，就是每个服务对应的配置类，然后声明了SpringClientFactory这个bean，将配置类放入到里面。

SpringClientFactory是不是感觉跟OpenFeign中的FeignContext很像，其实两个的作用是一样的，SpringClientFactory也继承了NamedContextFactory，实现了配置隔离，同时也在构造方法中传入了每个容器默认的配置类RibbonClientConfiguration。至于什么是配置隔离，我在OpenFeign那篇文章说过，不清楚的小伙伴可以后台回复feign01即可获得文章链接。

配置优先级问题

这里我说一下在OpenFeign里没仔细说的配置优先级的事情，因为有这么多配置类，都可以在配置类中声明对象，那么到底使用哪个配置类声明的对象呢。

优先级最高的是springboot启动的时候的容器，因为这个容器是每个服务的容器的父容器，而在配置类声明bean的时候，都有@ConditionalOnMissingBean注解，一旦父容器有这个bean，那么子容器就不会初始化。

优先级第二高的是每个客户端声明的配置类，也就是通过@FeignClient和@RibbonClient的configuration属性声明的配置类

优先级第三高的是@EnableFeignClients和@RibbonClients注解中configuration属性声明的配置类

优先级最低的就是FeignContext和SpringClientFactory构造时传入的配置类

至于优先级怎么来的，其实是在NamedContextFactory中createContext方法中构建AnnotationConfigApplicationContext时按照配置的优先级一个一个传进去的。

RibbonClientConfiguration提供的默认的bean

接下来我们看一下RibbonClientConfiguration都提供了哪些默认的bean

java;gutter:true; @Bean @ConditionalOnMissingBean public IClientConfig ribbonClientConfig() { DefaultClientConfigImpl config = new DefaultClientConfigImpl(); config.loadProperties(this.name); config.set(CommonClientConfigKey.ConnectTimeout, DEFAULT_CONNECT_TIMEOUT); config.set(CommonClientConfigKey.ReadTimeout, DEFAULT_READ_TIMEOUT); config.set(CommonClientConfigKey.GZipPayload, DEFAULT_GZIP_PAYLOAD); return config; }</p> <pre><code> 配置类对应的bean，这里设置了ConnectTimeout和ReadTimeout都是1s中。
}

IRule，默认是ZoneAvoidanceRule，这个Rule带有过滤的功能，过滤哪些不可用的分区的服务（这个过滤可以不用care），过滤成功之后，继续采用线性轮询的方式从过滤结果中选择一个出来。至于这个propertiesFactory，可以不用管，这个是默认读配置文件的中的配置，一般不设置，后面看到都不用care。

java;gutter:true; @Bean @ConditionalOnMissingBean @SuppressWarnings("unchecked") public ServerList ribbonServerList(IClientConfig config) { if (this.propertiesFactory.isSet(ServerList.class, name)) { return this.propertiesFactory.get(ServerList.class, config, name); } ConfigurationBasedServerList serverList = new ConfigurationBasedServerList(); serverList.initWithNiwsConfig(config); return serverList; }</p> <pre><code> 默认是ConfigurationBasedServerList，也就是基于配置来提供服务实例列表。但是在SpringCloud环境中，这是不可能的，因为服务信息是在注册中心，所以应该是服务注册中心对应实现的，比如Nacos的实现NacosServerList，这里我贴出NacosServerList的bean的声明，在配置类NacosRibbonClientConfiguration中 ;gutter:true;
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public ServerList ribbonServerList(IClientConfig config,
NacosDiscoveryProperties nacosDiscoveryProperties) {
NacosServerList serverList = new NacosServerList(nacosDiscoveryProperties);
serverList.initWithNiwsConfig(config);
return serverList;
}

至于为什么容器选择NacosServerList而不是ConfigurationBasedServerList，主要是因为NacosRibbonClientConfiguration这个配置类是通过@RibbonClients导入的，也就是比SpringClientFactory导入的RibbonClientConfiguration配置类优先级高。

java;gutter:true; @Bean @ConditionalOnMissingBean public ServerListUpdater ribbonServerListUpdater(IClientConfig config) { return new PollingServerListUpdater(config); }</p> <pre><code> ServerListUpdater，就是我们剖析的PollingServerListUpdater，默认30s更新一次BaseLoadBalancer内部服务的缓存。 ;gutter:true;
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public ILoadBalancer ribbonLoadBalancer(IClientConfig config,
ServerList serverList, ServerListFilter serverListFilter,
IRule rule, IPing ping, ServerListUpdater serverListUpdater) {
if (this.propertiesFactory.isSet(ILoadBalancer.class, name)) {
return this.propertiesFactory.get(ILoadBalancer.class, config, name);
}
return new ZoneAwareLoadBalancer<>(config, rule, ping, serverList,
serverListFilter, serverListUpdater);
}

ILoadBalancer，默认是ZoneAwareLoadBalancer，构造的时候也传入了上面声明的的bean，ZoneAwareLoadBalancer这个类继承了DynamicServerListLoadBalancer，所以这个类功能也符合我们剖析的源码，至于ZoneAwareLoadBalancer多余的特性，也不用care。

到这里，Ribbon在SpringCloud的配置我们就讲完了，主要就是声明了很多核心组件的bean，最后都设置到ZoneAwareLoadBalancer中。但是，AbstractLoadBalancerAwareClient这个对象的声明我们并没有在配置类中找到，主要是因为这个对象是OpenFeign整合Ribbon的一个入口，至于是如何整合的，这个坑就留给下篇文章吧。

那么在springcloud中，上图就可以加上注册中心。

三、总结

本文剖析了Ribbon这个负载均衡组件中的一些核心组件的源码，并且将这些组件之间的关系一一描述清楚，同时也剖析了在发送请求的时候是如何通过ILoadBalancer获取到一个服务实例，重构URI的过程。希望本篇文章能够让你知道Ribbon是如何工作的。至于OpenFeign整合Ribbon，可以看这篇文章【SpringCloud原理】OpenFeign原来是这么基于Ribbon来实现负载均衡的

。

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Original: https://www.cnblogs.com/zzyang/p/16308974.html
Author: 三友的java日记
Title: 【SpringCloud原理】Ribbon核心组件以及运行原理万字源码剖析