我默认楼主用了feign和springboot。
可以运行时修改，它启动后，在发生了真正request时，对每个目标serviceid 都建立了一个子ApplicationContext，里面存着你 @RibbonClient里面的config，所以你要修改哪个目标serviceid的负载算法，就要找到这个子context，并设置。
首先：
@Autowired
private SpringClientFactory springClientFactory;
这东西存着所有子context
然后
IRule rule = springClientFactory.getInstance(ribbon目标服务名, IRule.class);
来获取你的rule，这个是获取，想修改的话，你应该已经直到怎么做了。、
并且请注意，ribbon适合在容器云环境跑负载均衡，它弱化了IP的概念，目前存在的算法有：
ruleDes.put("RoundRobinRule", "轮训(默认)");
ruleDes.put("BestAvailableRule", "选择一个最小的并发请求的server");
ruleDes.put("AvailabilityFilteringRule", "过滤掉那些因为一直连接失败的被标记为circuit tripped的后端server，并过滤掉那些高并发的server");
ruleDes.put("ZoneAvoidanceRule", "复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择server");
ruleDes.put("RandomRule", "随机选择");
ruleDes.put("RetryRule", "对轮训的负载均衡策略机上重试机制");
ruleDes.put("WeightedResponseTimeRule", "根据响应时间分配一个权重，响应时间越长，权重越小，被选中的可能性越低");
ruleDes.put("ConsistentHashRule", "hash一致性规则，如果http请求的header中存在一个key['rest_consistent_key']，则按它的value进行一致性hash选择相同的那个server，如果不存在，则使用服务启动时随机生成的一个字符串作为key。");复杂算法描述：
BestAvailableRule ：
最佳使用性规则，选择正在请求中的并发数最小的那个server，除非这个server在熔断中。
ZoneAvoidanceRule：
区域敏感性规则，如果这个ip区域内有一个或多个实例不可达或响应变慢，都会降低该ip区域内其他ip被选中的权重。
AvailabilityFilteringRule：
可用性敏感规则，首先轮询选择一个server，如果该server没有熔断并且正在请求中的数量没有达到限制，则选中它。
WeightedResponseTimeRule：
响应平均值规则，起始为轮训算法，并开启一个计时器，每三十秒收集一次每个server的平均响应时间，当信息足够时，给每个server附上一个权重，并按权重随机选择server，高权重的server会被高概率选中。
ConsistentHashRule：
hash一致性规则，如果http请求的header中存在一个key['rest_consistent_key']，则按它的value进行一致性hash选择相同的那个server，如果不存在，则使用服务启动时随机生成的一个字符串作为key。
个人建议使用加权响应平均值算法，比较好，特别是云环境你的微服务不一定被编排到哪个破server上，他可能是高io消耗的宿主机，会严重影响服务响应时间，所以WeightedResponseTimeRule算法较好的解决这个问题。
