# Ribbon中AvailabilityFilteringRule的作用是什么
## 1. 引言
在分布式系統架構中，負載均衡是實現高可用性和高性能的關鍵技術之一。Netflix Ribbon作為一款流行的客戶端負載均衡器，廣泛應用于Spring Cloud等微服務框架中。Ribbon通過一系列內置的負載均衡規則（IRule實現）來決定如何將請求分發到多個服務實例上。其中，`AvailabilityFilteringRule`是一個重要的負載均衡策略，專門用于處理服務實例的可用性問題。
本文將深入探討`AvailabilityFilteringRule`的作用、工作原理、實現細節以及實際應用場景，幫助開發者更好地理解和使用這一規則。
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## 2. Ribbon負載均衡基礎
### 2.1 Ribbon概述
Ribbon是Netflix開源的客戶端負載均衡器，主要功能包括：
- 服務發現集成（如Eureka）
- 多種負載均衡算法
- 故障恢復能力
### 2.2 核心接口IRule
所有負載均衡規則都實現`com.netflix.loadbalancer.IRule`接口，主要方法：
```java
public interface IRule {
Server choose(Object key);
void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb);
ILoadBalancer getLoadBalancer();
}
AvailabilityFilteringRule的主要目標是：
1. 過濾掉不可用的服務實例
- 處于熔斷狀態（通過斷路器統計）
- 并發請求數超過配置閾值
2. 在剩余可用實例中使用輪詢策略
- 默認繼承自PredicateBasedRule
- 底層使用RoundRobinRule
graph TD
A[獲取所有服務實例] --> B[過濾不可用實例]
B --> C{可用實例數>0?}
C -->|是| D[使用RoundRobin選擇]
C -->|否| E[返回null]
通過AbstractServerPredicate實現過濾條件：
public boolean apply(PredicateKey input) {
ServerStats stats = getServerStats(input.getServer());
return !stats.isCircuitBreakerTripped()
&& stats.getActiveRequestsCount() < maxConcurrentConnections;
}
AvailabilityFilteringRule → PredicateBasedRule → ClientConfigEnabledRoundRobinRule → RoundRobinRule
| 屬性 | 類型 | 默認值 | 說明 |
|---|---|---|---|
| maxConcurrentConnections | int | Integer.MAX_VALUE | 最大并發連接數閾值 |
| circuitBreakerThreshold | float | 0.5 | 斷路器跳閘閾值 |
public Server choose(Object key) {
ILoadBalancer lb = getLoadBalancer();
Optional<Server> server = getPredicate().chooseRoundRobinAfterFiltering(
lb.getAllServers(), key);
return server.orElse(null);
}
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.AvailabilityFilteringRule
AvailabilityFilteringRule:
maxConcurrentConnections: 1000
circuitBreakerErrorThresholdPercentage: 50
可通過Archaius實現運行時配置更新：
DynamicPropertyFactory.getInstance()
.getIntProperty("ribbon.AvailabilityFilteringRule.maxConcurrentConnections", 1000)
.addCallback(() -> updateThreshold());
@Bean
public IRule ribbonRule() {
AvailabilityFilteringRule rule = new AvailabilityFilteringRule();
rule.setMaxConcurrentConnections(500);
return rule;
}
| 規則類型 | 平均響應時間(ms) | 錯誤率 | 吞吐量(req/s) |
|---|---|---|---|
| RoundRobin | 120 | 8% | 850 |
| AvailabilityFiltering | 95 | 2% | 1100 |
繼承AvailabilityFilteringRule并重寫謂詞：
public class CustomAvailabilityRule extends AvailabilityFilteringRule {
@Override
public AbstractServerPredicate getPredicate() {
return new CustomPredicate();
}
}
CompositePredicate predicate = CompositePredicate.withPredicates(
new AvailabilityPredicate(this, null),
new ZoneAffinityPredicate()
).build();
通過ServerStats獲取關鍵指標：
serverStats.getSuccessiveConnectionFailureCount()
serverStats.getActiveRequestsCount()
現象：頻繁返回null
解決方案：
1. 檢查斷路器狀態
2. 適當提高maxConcurrentConnections
3. 添加fallback實例
排查步驟： 1. 確認配置前綴正確 2. 檢查依賴版本沖突 3. 驗證@RibbonClient配置
”`
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