基于springcloud微服务系统设计方案
基于Java的SpringCloud微服务架构设计与实现
基于Java的SpringCloud微服务架构设计与实现一、引言随着互联网的快速发展，传统的单体应用已经无法满足日益增长的业务需求。
微服务架构作为一种新型的架构风格，逐渐成为了当前流行的架构之一。
SpringCloud作为目前较为主流的微服务框架，提供了丰富的组件和解决方案，能够帮助开发者快速搭建和部署微服务架构。
本文将深入探讨基于Java的SpringCloud微服务架构设计与实现。
二、SpringCloud简介SpringCloud是基于Spring Boot的一套开发工具集，为开发者提供了在分布式系统中快速构建一些常见模式的工具。
它提供了诸如服务发现、配置中心、断路器、智能路由、微代理、控制总线等功能，帮助开发者快速搭建微服务架构。
三、微服务架构设计原则在设计微服务架构时，需要遵循一些原则，以确保系统的稳定性和可扩展性。
以下是一些常见的微服务架构设计原则： 1. 单一职责原则：每个微服务应该只关注一个特定的业务功能。
2. 高内聚低耦合：确保每个微服务内部高内聚，与其他微服务之间低耦合。
3. 服务自治：每个微服务应该是一个独立的实体，可以独立部署和扩展。
4. 异步通信：采用异步通信方式可以提高系统的响应速度和吞吐量。
5. 容错设计：在微服务架构中，需要考虑容错设计，如断路器模式等。
四、SpringCloud核心组件SpringCloud包含多个核心组件，每个组件都承担着不同的角色，协同工作来构建一个完整的微服务架构系统。
以下是一些常用的SpringCloud核心组件： 1. Eureka：服务注册与发现组件，用于实现微服务之间的注册与发现。
2. Ribbon：客户端负载均衡组件，用于实现客户端负载均衡。
3. Feign：声明式REST调用组件，简化了REST API调用。
4. Hystrix：断路器组件，用于处理分布式系统中的故障和延迟。
5. Zuul：API网关组件，用于实现统一访问入口和请求转发。
Spring Cloud微服务PPT课件
8
是一个解决微服务架构 实施的综合性解决框架
为什么选择Spring Cloud？
整合了诸多被广泛实践和证 明过的框架作为基础部件
大量的兼容性测试，保证 了更好的稳定性
极高的社区活跃度
9
Spring Cloud简介
10
微服务
02
构建 spring boot
11
传统Spring框架：
1、配置web.xml，加载spring 和spring mvc； 2、配置数据库连接、配置 spring事务； 3、配置加载配置文件的读取， 开启注解； 4、配置日志文件； 5、配置完成之后部署tomcat 调试； …
熔断
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服务容错处理：Spring Cloud Hystrix
缓存
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工作流程
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Dashboard
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Turbine集群监控
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声明式服
06
务调用 Spring Cloud Feign
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声明式服务调用：Spring Cloud Feign
快速入门实例
只需创建一个接口并用注解的 方式来配置它，即可完成对服 务提供的接口绑定
360
京东
Netflix
Apache
Spring cloud
Eureka Consoul
分布 式配 置管 理
Diamond
Disconf Qconf
Archaius
Config
批量 任务
服务 跟踪
ElasticJob
Hydra
Task Azkaban
Sleuth
Zipkin
微服务构建：Spring Boot
架构设计方案
架构设计方案第1篇架构设计方案一、项目背景随着信息技术的不断发展，企业对系统架构的要求越来越高。
为满足业务发展需求，提高系统性能、稳定性和可扩展性，降低运维成本，特制定本架构设计方案。
本方案将结合现有技术，为客户提供一套合法合规、高效稳定的系统架构。
二、项目目标1. 满足业务发展需求，提高系统性能。
2. 确保系统稳定性和可扩展性。
3. 降低运维成本，提高运维效率。
4. 符合国家法律法规及行业标准。
三、技术选型1. 开发语言及框架：- 后端：采用Java语言，使用Spring Boot框架进行开发。
- 前端：采用Vue.js框架进行开发。
2. 数据库：- 关系型数据库：采用MySQL。
- 非关系型数据库：采用MongoDB。
3. 缓存：- 本地缓存：使用Redis。
- 分布式缓存：使用分布式缓存技术。
4. 消息队列：- 采用RabbitMQ作为消息中间件。
5. 搜索引擎：- 采用Elasticsearch作为全文搜索引擎。
6. 容器化技术：- 使用Docker进行容器化部署。
7. 持续集成与持续部署：- 采用Jenkins作为持续集成与持续部署工具。
四、架构设计1. 整体架构：- 采用分层架构，分为前端、应用层、服务层、数据层和基础设施层。
- 各层之间通过API接口进行通信，实现高内聚、低耦合。
2. 应用层架构：- 采用微服务架构，将系统拆分为多个独立的服务单元。
- 每个服务单元负责一块具体的业务功能，易于扩展和维护。
3. 服务层架构：- 使用Spring Cloud构建服务治理体系，实现服务注册、发现、负载均衡等功能。
- 采用熔断、限流、降级等机制，确保系统稳定性。
4. 数据层架构：- 采用读写分离、分库分表等技术，提高数据库性能。
- 使用Redis、MongoDB等缓存技术，降低数据库访问压力。
5. 基础设施层架构：- 使用Docker容器化技术，实现应用的高效部署和运维。
- 采用Kubernetes进行容器编排，实现资源的高效利用。
SpringCloudAlibaba微服务讲解（一）微服务介绍
SpringCloudAlibaba微服务讲解（⼀）微服务介绍微服务介绍1.1 系统架构的演变随若互联⽹的发展，⽹站应⽤的规模也在不断的扩⼤，逬⽽导致系统架构也在不断的进⾏变化.从互联⽹早起到现在，系统架构⼤体经历了下⾯⼏个过程:单体应⽤架构⼀蟻直应⽤架构--浴布式架构⼀>SOA架构⼀〉微服务架构，当然还有悄然兴起的Service Mesh（服务⽹格化）.接下来我们就来了解⼀下每种系统架构是什么样⼦的，以及各有什么优缺点.互联⽹早期，⼀版的⽹站应⽤流量较⼩，只需要⼀个应⽤，将所有功能代码都部署在⼀起就可以，这样可以减少开阿发、部署、和维护的成本。
⽐如说⼀个电商系统，⾥⾯会包含狠毒哦⽤户管理、商品管理、订单管理、物流管理等等很多模块，我们会把他们做成⼀个web项⽬，然后部署到⼀台tomcat服务器上。
优点：项⽬架构简单，⼩型项⽬的话，开发成本低项⽬保护署在⼀个节点上、维护⽅便缺点：全部功能集成在⼀个⼯程中，对于⼤兴项⽬来讲不易开发和维护项⽬模块之间紧密耦合，单店容错率低⽆法针对不同模块进⾏针对性优化和⽔平扩展随着访问最的逐渐増⼤，单⼀应⽤只能依靠增加节点来应对，但是这时候会发现并不是所有的模块都会有⽐较⼤的访问量.还是以上⾯的电商为例⼦，⽤户访问昆的增加可能影响的只是⽤户和订单模块，但是对消，息模块的影响就⽐较⼩.那么此时我们希望只多増加⼏个订单模块，⽽不増加消息模块.此时单体应⽤就做不到了，垂直应⽤就应运⽽⽣了.所调的垂直应⽤架构，就是将原来的f 应⽤拆成互不相⼲的⼏个应⽤，以提升效率.⽐如我们可以将上⾯电商的单体就拆分成：电商系统（⽤户管理商品管理订单管理）后台系统（⽤户管理订单管理客户管理）CMS系统（⼴告管理营销管理）这样拆分完毕之后，⼀旦⽤户访问量变⼤，只需要増加电商系统的节点就可以了，⽽⽆需増加后台和CMS的节点.当垂直应⽤越来越多，重复的业务代码就会越来越多.这时候，我们就思考可不可以将重复的代码抽取出来，做成统⼀的业务层作为独⽴的服务，然后由前端控制层调⽤不同的业务层服务呢？这就产⽣了新的分布式系统架构.它将把⼯程拆分成表现层和服务层两个部分，服务层中包含业务逻辑.表现层只需要处理和页⾯的交互，业务逻辑都是调⽤服务层的服务来实现.优点：抽取公共的功能为服务层。
基于SpringBoot微服务架构下前后端分离的MVVM模型
基于SpringBoot微服务架构下前后端分离的MVVM模型一、概述随着信息技术的飞速发展和企业业务需求的不断变化，传统的单体应用架构已无法满足现代企业的需求。
微服务架构作为一种新型的分布式架构模式，通过将复杂的应用程序拆分成一组小的服务，每个服务运行在独立的进程中，并使用轻量级通信机制进行交互，从而提高了系统的可扩展性、可维护性和灵活性。
而SPringBoOt作为一个轻量级的JaVa框架，以其快速构建、易于部署和高度可配置的特点,成为了构建微服务架构的首选工具。
在微服务架构中，前后端分离是一种重要的设计原则。
通过将前端界面与后端业务逻辑分离，可以实现前后端的独立开发和部署，降低系统的耦合度，提高开发效率和用户体验。
前端负责处理用户界面和用户交互，后端则专注于提供数据和处理业务逻辑。
这种分离模式使得前后端可以分别采用最适合的技术栈和开发方法，从而充分发挥各自的优势。
MVVM(ModelViewViewModel)模型是一种前端架构设计模式，它在MVC(ModeiviewController)模式的基础上进行了改进，将视图(View)和控制器(Controller)的职责合并到ViewMOdeI中，实现了视图和模型之间的自动数据绑定。
在MVVM模型中，Model负责存储和管理数据，VieW负责展示用户界面，而VieWModel则作为MOdel和VieW之间的桥梁，负责将Model中的数据变化映射到VieW上，并处理用户的交互操作。
这种设计模式使得前端代码更加清晰、可维护,并且提高了用户体验。
本文将探讨在SpringBoot微服务架构下实现前后端分离的MVVM模型的方法和实践。
我们将介绍如何使用SpringBoot构建后端服务,并使用前端框架(如Vue.js)实现MVVM模型的前端界面。
通过具体的案例和实践经验，我们将展示如何在微服务架构下实现高效的前后端分离开发，提高系统的可扩展性、可维护性和用户体验。
微服务技术方案
5.数据存储：关系型数据库（如MySQL、Oracle）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis）；
6.消息中间件：Kafka、RabbitMQ或ActiveMQ；
7.服务监控：Prometheus、Grafana、Zipkin等；
8.身份认证与权限管理：OAuth2.0、JWT等。
四、架构设计
1.服务拆分：按照业务领域、功能模块进行服务拆分，形成独立的微服务；
2.服务治理：通过服务框架和服务治理策略，实现服务间的解耦、熔断、降级、限流等；
3.服务注册与发现：采用注册中心，实现服务自动注册、发现和负载均衡；
4.数据一致性：采用分布式事务、消息中间件等技术，确保数据的一致性；
-满足业务快速迭代和响应市场变化的需求；
-确保系统的高可用性、高性能和安全性；
-符合国家法律法规及行业标准。
2.原则
-开放性：采用开放的技术标准，便于系统集成和扩展；
-可靠性：确保系统稳定运行，降低故障风险；
-安全性：遵循国家法律法规，加强数据保护和隐私安全；
-易用性：简化开发、部署和运维过程，提高工作效率。
微服务技术方案
第1篇
微服务技术方案
一、方案背景
随着信息化建设的不断深入，企业对系统的需求日益多样化和个性化，传统的单体架构已无法满足快速迭代、弹性扩展、故障隔离等需求。为解决这些问题，微服务架构应运而生。本方案旨在为企业提供一套合法合规的微服务技术方案，以实现业务的高效运行、系统的稳定性和可扩展性。
二、方案目标
1.满足业务快速迭代、灵活扩展的需求；
2.提高系统的稳定性、可用性和可维护性；
3.降低系统间的耦合度，提高故障隔离能力；
《基于SpringCloud的科技论文分析系统的研究与实现》范文
《基于Spring Cloud的科技论文分析系统的研究与实现》篇一一、引言随着信息技术的快速发展和科学研究的日益深入，科技论文的撰写和发表成为科学研究领域不可或缺的一环。
为了提高科研效率和精准性，我们需要一个强大的科技论文分析系统来辅助科研人员完成论文的撰写和评估。
本文将详细介绍基于Spring Cloud的科技论文分析系统的研究与实现。
二、背景与意义在科技论文的撰写和评估过程中，需要处理大量的数据和信息，包括文献引用、实验数据、图表分析等。
传统的论文分析方法往往依赖于人工完成，不仅效率低下，而且容易出错。
因此，研究和实现一个基于Spring Cloud的科技论文分析系统具有重要意义。
该系统能够自动完成文献的检索、引用、分析等任务，提高科研效率，降低人力成本，为科研人员提供更为准确和全面的数据支持。
三、系统需求分析在系统需求分析阶段，我们首先对科技论文分析系统的功能需求进行了详细的分析和梳理。
系统需要具备以下功能：文献检索、文献引用管理、实验数据分析、图表生成与展示、系统管理（包括用户权限管理、日志管理等）。
同时，为了确保系统的稳定性和可扩展性，我们采用了基于Spring Cloud的微服务架构，将系统划分为多个独立的服务模块。
四、系统设计与实现1. 系统架构设计基于Spring Cloud的微服务架构，我们将系统划分为多个独立的服务模块，包括文献检索服务、文献引用管理服务、数据分析服务、图表生成服务等。
每个服务模块都采用微服务的设计思想，具有独立的功能和接口，可以独立部署和扩展。
2. 关键技术选型在技术选型方面，我们采用了Spring Boot作为后端开发框架，使用Spring Cloud进行微服务架构的实现。
前端采用Vue.js框架进行开发，提供友好的用户界面。
数据库方面，我们选择了MySQL作为存储数据的数据库。
此外，我们还使用了Redis作为缓存工具，提高系统的响应速度。
3. 系统实现在系统实现阶段，我们首先完成了各个服务模块的开发和测试。
SpringCloud微服务的实践
SpringCloud微服务的实践随着互联网技术的不断发展，越来越多的企业开始采用微服务架构来进行应用程序的开发与部署。
这一架构将整个应用程序分解成多个小型服务，每个服务可独立进行开发、部署、维护和升级。
SpringCloud作为微服务组件中的重要一员，在开发过程中发挥着重要的作用。
本文将分享一下在实际项目应用中的SpringCloud微服务实践经验。
一、SpringCloud介绍SpringCloud是一个用于构建分布式系统的框架，它基于Spring Boot微服务构建技术，提供一套完整的服务治理组件。
SpringCloud包含了多个子项目，如Eureka、Hystrix、Zuul等，这些组件能够帮助开发者快速构建高可靠、可扩展、易维护的微服务。
二、SpringCloud微服务的应用场景在日常开发中，SpringCloud微服务常用于以下三个场景：1. 服务编排服务编排主要是将多个应用程序协同工作，以实现更为复杂的业务逻辑。
SpringCloud通过Eureka、Feign等组件，可以实现服务的快速注册、发现与调用。
服务治理是指通过对服务进行监控、管理和维护，以保证系统的高可靠性、高可用性。
SpringCloud通过Hystrix、Turbine等组件，可实现服务的熔断、降级、限流等机制，为整个系统提供了更好的可靠性和稳定性。
3. API网关API网关是企业级应用接口的统一入口，负责处理API请求和响应，并进行鉴权、数据转换、流量控制等处理。
SpringCloud通过Zuul组件提供了API网关服务，能够快速构建安全可靠的API 网关。
三、SpringCloud微服务的实践在实际应用中，我们常用到的SpringCloud组件有Eureka、Feign、Hystrix、Zuul等。
下面以微服务架构下的电商企业为例，详细说明SpringCloud的实际应用。
1. 服务注册与发现服务注册与发现是SpringCloud微服务的核心组件，它主要用来管理多个微服务之间的依赖关系。
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微服务系统设计方案1.微服务本质微服务架构从本质上说其实就是分布式架构，与其说是一种新架构，不如说是一种微服务架构风格。
简单来说，微服务架构风格是要开发一种由多个小服务组成的应用。
每个服务运行于独立的进程，并且采用轻量级交互。
多数情况下是一个HTTP的资源API。
这些服务具备独立业务能力并可以通过自动化部署方式独立部署。
这种风格使最小化集中管理，从而可以使用多种不同的编程语言和数据存储技术。
对于微服务架构系统，由于其服务粒度小，模块化清晰，因此首先要做的是对系统整体进行功能、服务规划，优先考虑如何在交付过程中，从工程实践出发，组织好代码结构、配置、测试、部署、运维、监控的整个过程，从而有效体现微服务的独立性与可部署性。
本文将从微服务系统的设计阶段、开发阶段、测试阶段、部署阶段进行综合阐述。
理解微服务架构和理念是核心。
2.系统环境3.微服务架构的挑战可靠性：由于采用远程调用的方式，任何一个节点、网络出现问题，都将使得服务调用失败，随着微服务数量的增多，潜在故障点也将增多。
也就是没有充分的保障机制，则单点故障会大量增加。
运维要求高：系统监控、高可用性、自动化技术分布式复杂性：网络延迟、系统容错、分布式事务部署依赖性强：服务依赖、多版本问题性能（服务间通讯成本高）：无状态性、进程间调用、跨网络调用数据一致性：分布式事务管理需要跨越多个节点来保证数据的瞬时一致性，因此比起传统的单体架构的事务，成本要高得多。
另外，在分布式系统中，通常会考虑通过数据的最终一致性来解决数据瞬时一致带来的系统不可用。
重复开发：微服务理念崇尚每个微服务作为一个产品看待，有自己的团队开发，甚至可以有自己完全不同的技术、框架，那么与其他微服务团队的技术共享就产生了矛盾，重复开发的工作即产生了。
没有最好的，只有最适合自己的。
4.架构设计4.1.思维设计微服务架构设计的根本目的是实现价值交付，微服务架构只有遵循DevOps理念方可进行的更顺畅，思维方式的转变是最重要的。
实现微服务技术架构，现有产品需要进行技术上的改进以及相关配套服务的实现，采用分阶段实施、以及试点产品优先实施的策略，主要包括如下：一、技术上的改进：1、前后端分离，web前端通过Http/Https协议调用微服务的API网关，由API网关再经过路由服务调用相应的微服务2、不同微服务之间通过REST方式互相调用3、微服务之间通过消息中间件实现消息交互机制二、配套服务与功能实现：1、需要进行相应的自动化服务实现，包括自动化构建、自动化安装部署、自动化测试、自动化平台发布（Docker实现）2、管理服务，对于微服务架构，必须配套相应的监控与管理服务、日志管理服务等3、协作服务，运用DevOps思想提升开发、测试、运维的高效沟通与协作，实现开发与运维的一体化4.2.微服务架构设计1、我们把整个系统根据业务拆分成若干个子系统或微服务。
2、每个子系统可以部署多个应用，多个应用之间使用负载均衡。
3、需要一个服务注册中心Eureka，所有的服务都在注册中心注册，负载均衡也是通过在注册中心注册的服务来使用一定策略来实现。
Eureka可部署多个，进行高可用保证。
4、所有的客户端都通过同一个网关地址访问后台的服务，通过路由配置ZUUL网关来判断一个URL请求由哪个服务处理。
请求转发到服务上的时候使用负载均衡Ribbon。
5、服务之间采用feign进行调用。
6、使用断路器hystrix，及时处理服务调用时的超时和错误，防止由于其中一个服务的问题而导致整体系统的瘫痪。
7、还需要一个监控功能，监控每个服务调用花费的时间等。
8、使用SpringCloud Config进行统一的配置管理，需要考虑与公司的配置管理平台如何配合使用。
9、Hystrix，监控和断路器。
我们只需要在服务接口上添加Hystrix标签，就可以实现对这个接口的监控和断路器功能。
10、Hystrix Dashboard，监控面板，他提供了一个界面，可以监控各个服务上的服务调用所消耗的时间等。
11、Turbine，监控聚合，使用Hystrix监控，我们需要打开每一个服务实例的监控信息来查看。
而Turbine可以帮助我们把所有的服务实例的监控信息聚合到一个地方统一查看。
这样就不需要挨个打开一个个的页面一个个查看。
架构的可靠性保证：在关键节点做主备、集群部署，防止单点故障。
待后续确认问题：1、Access Control：Zuul网关提供了相关控制功能，与我司CAS如何结合使用2、Config Server：Spring Cloud提供了远程配置中心，与我司的配置管理平台如何结合使用5.设计阶段5.1.总体设计1、功能规划：对产品功能进行拆分，拆分为若干个微服务；一个功能可以创建多个微服务并部署在多个服务器节点上，以便进行负载均衡。
2、设计原子服务层，梳理和抽取核心应用、公共应用，作为独立的服务下沉到核心和公共能力层，逐渐形成稳定的服务中心，使应用能更快速的响应多变的客户需求。
3、为每个服务设计API接口（REST方式）4、为不同的服务进行分类，不同类型的服务需要的资源不同，可以配置不同的资源，包括CPU、内存、存储等。
5.2.服务拆分原则1、粒度微小：根据业务功能划分服务粒度，总的原则是服务内部高内聚，服务之间低耦合。
2、责任单一：每个服务只做一件事，即单一职责原则。
3、隔离性原则：每个服务相互隔离，且不互相影响4、业务无关优先原则：基础服务，是一些基础组件，与具体的业务无关。
比如：短信服务、邮件服务。
这里的服务最容易划分出来做微服务，也是我们第一优先级分离出来的服务。
5.3.服务规划为实现负载均衡，允许相同的服务在多个节点注册相同的服务名，不同的端口。
如果没有前期的规划，不同的服务提供者可能会注册相同的服务名，导致消费者调用服务时产生调用混乱。
因此，需进行服务名的统一规划：1、规划期统一制定每个服务提供者的服务名或者模块标示。
2、服务名的命名规则:ModuleName_ServiceName，且所有字符小写，不同单词之间以下划线分隔。
如用户管理模块提供了获取用户信息的服务，则命名为：user_get_info。
3、新增服务名时，需要提出申请，审批通过后方可使用，为减少审批复杂度，可只审批ModuleName，即在模块内部可以自由增加服务名，不需要进行审批。
5.4.开发策略总体原则：不同的微服务需进行物理隔离。
1、SVN策略：SVN上创建独立的分支，不同微服务的代码提交不受相互影响；---由配置管理员统一控制。
问题：开发分支与集成分支，都将增加很多，维护工作量增加。
2、编译策略：代码编译时，各个微服务独立编译、打包，杜绝直接的依赖；3、工程构建：代码开发时，各微服务创建独立的工程，工程之间不能产生直接依赖4、持续集成：每个微服务独立执行持续集成。
5、版本集成：由统一的集成工具，实现自动化的版本集成，将所有微服务集成到统一的版本发布包中。
5.5.版本策略每个微服务可以独立制作版本，伴随着服务的增多，SVN分支增多，版本也将增多，版本管理的复杂度将成指数级增加。
在服务之间依赖较多时，每个服务的升级或降级都将影响其他服务的正常运行。
因此需执行如下策略：1、所有服务的版本制作交由专业的版本管理员执行。
2、采用自动化的版本制作策略，最大程度的减少人工操作。
3、每个服务的版本必须有详细的版本计划、版本说明，对于版本说明要制定模板，明确需要提交的内容、版本号、SVN标签等。
4、对项目经理的要求提升，需对整体的版本计划有严格的制定，尤其是版本之间的依赖关系要非常明确，版本升级、降级的风险评估需完全充分。
5、接口管理：严格执行接口管理制度，任何接口的变更必须进行审批、发公告等流程。
5.6.数据库挑战与策略每个微服务都有自己独立的数据库，那么后台管理的联合查询怎么处理这应该是大家会普遍遇到的一个问题，有三种处理方案。
1）严格按照微服务的划分来做，微服务相互独立，各微服务数据库也独立，后台需要展示数据时，调用各微服务的接口来获取对应的数据，再进行数据处理后展示出来，这是标准的用法，也是最麻烦的用法。
2) 将业务高度相关的表放到一个库中，将业务关系不是很紧密的表严格按照微服务模式来拆分，这样既可以使用微服务，也避免了数据库分散导致后台系统统计功能难以实现，是一个折中的方案。
3）数据库严格按照微服务的要求来切分，以满足业务高并发，实时或者准实时将各微服务数据库数据同步到NoSQL数据库中，在同步的过程中进行数据清洗，用来满足后台业务系统的使用，推荐使用MongoDB、HBase等。
第一种方案适合业务较为简单的小公司；第二种方案，适合在原有系统之上，慢慢演化为微服务架构的公司；第三种适合大型高并发的互联网公司。
建议，我们当前采用第二种方案。
5.7.负载均衡不再采用一般的增加负载均衡服务器的方式进行负载均衡，如F5、Nginx、LVS等，而是把负载均衡的功能以库的方式集成到服务消费方的进程内，这种方案称为软负载均衡（Soft Load Balancing）或者客户端负载均衡。
在Spring Cloud中配合Eureka的服务注册功能，Ribbon子项目则为REST客户端实现了负载均衡。
使用Ribbon进行负载均衡，其工作原理可以概括为下面四个步骤：1.Ribbon首先根据其所在Zone优先选择一个负载较少的Eureka Server;2.定期从Eureka Server更新并过滤服务实例列表;3.根据指定的负载均衡策略，从可用的服务器列表中选择一个服务实例的地址;4.然后通过RestClient进行服务调用。
Ribbon本身提供了下面几种负载均衡策略：RoundRobinRule:轮询策略，Ribbon以轮询的方式选择服务器，这个是默认值。
所以示例中所启动的两个服务会被循环访问;RandomRule:随机选择，也就是说Ribbon会随机从服务器列表中选择一个进行访问;BestAvailableRule:最大可用策略，即先过滤出故障服务器后，选择一个当前并发请求数最小的;WeightedResponseTimeRule:带有加权的轮询策略，对各个服务器响应时间进行加权处理，然后在采用轮询的方式来获取相应的服务器;AvailabilityFilteringRule:可用过滤策略，先过滤出故障的或并发请求大于阈值一部分服务实例，然后再以线性轮询的方式从过滤后的实例清单中选出一个;ZoneAvoidanceRule:区域感知策略，先使用主过滤条件（区域负载器，选择最优区域）对所有实例过滤并返回过滤后的实例清单，依次使用次过滤条件列表中的过滤条件对主过滤条件的结果进行过滤，判断最小过滤数（默认1）和最小过滤百分比（默认0），最后对满足条件的服务器则使用RoundRobinRule(轮询方式)选择一个服务器实例。