分分三分快三走势_Spring Clould负载均衡重要组件:Ribbon中重要类的用法

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    Ribbon是Spring Cloud Netflix全家桶中负责负载均衡的组件,它是一组类库的集合。通过Ribbon,多线程池池 员能在不涉及到具体实现细节的基础上“透明”地用到负载均衡,而何必 在项目里越多地编写实现负载均衡的代码。

    比如,在某个饱含Eureka和Ribbon的集群中,某个服务(也能理解成另2个 jar包)被部署在多台服务器上,当多个服务使用者一并调用该服务时,那先 并发的请求能被用并全部都是合理的策略转发到各台服务器上。

    事实上,在使用Spring Cloud的其它各种组件时,你们你们 都能看一遍Ribbon的痕迹,比如Eureka能和Ribbon整合,而在后文里将提到的提供网关功能Zuul组件在转发请求时,也也能整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

    从代码层面来看,Ribbon有如下另2个 比较重要的接口。

    第一,ILoadBalancer,这也叫负载均衡器,通过它,你们你们 能在项目里根据特定的规则合理地转发请求,常见的实现类有BaseLoadBalancer。

    第二,IRule,相似 接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,那先 实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,你们你们 还能重写该接口里的法律妙招来自定义负载均衡的策略。

在BaseLoadBalancer类里,你们你们 能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,就是该负载均衡器就能据此合理地转发请求。

    第三,IPing接口,通过该接口,你们你们 能获取到当前那先 服务器是可用的,你们你们 也能通过重写该接口里的法律妙招来自定义判断服务器是有无可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,你们你们 同样能通过IPing的实现类设置判断服务器是有无可用的策略。    

1 ILoadBalancer:负载均衡器接口

    在Ribbon里,你们你们 还也能通过ILOadBalancer相似 接口以基于特定的负载均衡策略来选用服务器。

    通过下面的ILoadBalancerDemo.java,你们你们 来看下相似 接口的基本用法。相似 类是里装4.2要素创建的RabbionBasicDemo项目里,代码如下。    

1    //省略必要的package和import代码
2    public class ILoadBalancerDemo {
3        public static void main(String[] args){
4            //创建ILoadBalancer的对象 
5             ILoadBalancer loadBalancer = new BaseLoadBalancer();
6            //定义另2个


服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建另2个


Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",10001000);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",10001000);
11            //另2个


server对象里装List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers里装负载均衡器
15            loadBalancer.addServers(myServers);
16            //在for循环里发起10次调用
17            for(int i=0;i<10;i++){
18             //用基于默认的负载均衡规则获得Server类型的对象
19                Server s = loadBalancer.chooseServer("default");
20             //输出IP地址和端口号
21                System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort());
22            }        
23       }
24    }

     在第5行里,你们你们 创建了BaseLoadBalancer类型的loadBalancer对象,而BaseLoadBalancer是负载均衡器ILoadBalancer接口的实现类。

    在第6到第13行里,你们你们 创建了另2个 Server类型的对象,并把它们里装了myServers里,在第15行里,你们你们 把List类型的myServers对象里装了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,你们你们 通过负载均衡器模拟了10次选用服务器的动作,具体而言,是在第19行里,通过loadBalancer的chooseServer法律妙招以默认的负载均衡规则选用服务器,在第21行里,你们你们 是用“打印”相似 动作来模拟实际的“使用Server对象外理请求”的动作。

    上述代码的运行结果如下所示,其中你们你们 能看一遍,loadBalancer相似 负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上,从中嘴笨 能看一遍 “负载均衡”的效果。

    第二,IRule,相似 接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,那先 实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,你们你们 还能重写该接口里的法律妙招来自定义负载均衡的策略。

    在BaseLoadBalancer类里,你们你们 能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,就是该负载均衡器就能据此合理地转发请求。

    第三,IPing接口,通过该接口,你们你们 能获取到当前那先 服务器是可用的,你们你们 也能通过重写该接口里的法律妙招来自定义判断服务器是有无可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,你们你们 同样能通过IPing的实现类设置判断服务器是有无可用的策略。  

1    ekserver2:10001000
2    ekserver1:10001000
3    ekserver2:10001000
4    ekserver1:10001000
5    ekserver2:10001000
6    ekserver1:10001000
7    ekserver2:10001000
8    ekserver1:10001000
9    ekserver2:10001000
10   ekserver1:10001000

2 IRule:定义负载均衡规则的接口

    在Ribbon里,你们你们 也能通过定义IRule接口的实现类来给负载均衡器设置相应的规则。在下表里,你们你们 能看一遍IRule接口的相似 常用的实现类。

实现类的名字

负载均衡的规则

RandomRule

采用随机选用的策略

RoundRobinRule

采用轮询策略

RetryRule

采用该策略时,会饱含重试动作

AvailabilityFilterRule

会过滤些多次连接失败和请求并发数缺陷的服务器

WeightedResponseTimeRule

根据平均响应时间为每个服务器设置另2个 权重,根据该权重值优先选用平均响应时间较小的服务器

ZoneAvoidanceRule

优先把请求分配到和该请求具有相同区域(Zone)的服务器上

    在下面的IRuleDemo.java的多线程池池 里,你们你们 来看下IRule的基本用法。

1    //省略必要的package和import代码
2    public class IRuleDemo {
3        public static void main(String[] args){
4        //请注意这是用到的是BaseLoadBalancer,而全部都是ILoadBalancer接口
5        BaseLoadBalancer loadBalancer = new BaseLoadBalancer();
6            //声明基于轮询的负载均衡策略
7            IRule rule = new RoundRobinRule();
8        //在负载均衡器里设置策略 
9            loadBalancer.setRule(rule);
10            //如下定义3个Server,并把它们里装List类型的集合中
11            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
12            Server s1 = new Server("ekserver1",10001000);
13            Server s2 = new Server("ekserver2",10001000);
14            Server s3 = new Server("ekserver3",10001000);
15            myServers.add(s1);
16            myServers.add(s2);
17            myServers.add(s3);
18            //在负载均衡器里设置服务器的List
19            loadBalancer.addServers(myServers);
20            //输出负载均衡的结果
21            for(int i=0;i<10;i++){
22                Server s = loadBalancer.chooseServer(null);
23                System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort());    
24          }        
25        }
26    }

    这段代码和上文里的ILoadBalancerDemo.java很相似,但有如下的差别点。

    1 在第5行里,你们你们 是通过BaseLoadBalancer相似 类而全部都是接口来定义负载均衡器,因为是该类饱含setRule法律妙招。

    2 在第7行定义了另2个 基于轮询规则的rule对象,并在第9行里把它设置进负载均衡器。

    3 在第19行里,你们你们 是把饱含3个Server的List对象里装负载均衡器,而全部都是事先的另2个 。事先这里存粹是为了演示效果,越多越多你们你们 就里装另2个 根本不所处的“ekserver3”服务器。

    运行该多线程池池 后,你们你们 也能看一遍有10次输出,并且嘴笨 是按“轮询”的规则有顺序地输出3个服务器的名字。事先你们你们 把第7行的代码改成如下,这样 就会看一遍 “随机”地输出服务器名。

    IRule rule = new RandomRule();

3  IPing:判断服务器是有无可用的接口

    在项目里,你们你们 一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器是有无可用(那先 业务都封里装Ribbon的底层代码里),此外,你们你们 还也能用Ribbon组件里的IPing接口来实现相似 功能。

    在下面的IRuleDemo.java代码里,你们你们 将演示IPing接口的一般用法。    

1    //省略必要的package和import代码
2    class MyPing implements IPing {
3        public boolean isAlive(Server server) {
4             //事先服务器名是ekserver2,则返回false
5            if (server.getHost().equals("ekserver2")) {
6                return false;
7            }
8            return true;
9        }
10    }

    第2行定义的MyPing类实现了IPing接口,并在第3行重写了其中的isAlive法律妙招。

    在相似 法律妙招里,你们你们 根据服务器名来判断,具体而言,事先名字是ekserver2,则返回false,表示该服务器不可用,并且返回true,表示当前服务器可用。     

11    public class IRuleDemo {
12        public static void main(String[] args) {
13            BaseLoadBalancer loadBalancer = new BaseLoadBalancer();
14            //定义IPing类型的myPing对象
15            IPing myPing = new MyPing(); 
16             //在负载均衡器里使用myPing对象
17            loadBalancer.setPing(myPing);
18             //同样是创建另2个


Server对象并里装负载均衡器
19            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
20            Server s1 = new Server("ekserver1", 10001000);
21            Server s2 = new Server("ekserver2", 10001000);
22            Server s3 = new Server("ekserver3", 10001000);
23            myServers.add(s1);
24            myServers.add(s2);
25            myServers.add(s3);
26            loadBalancer.addServers(myServers);
27             //通过for循环多次请求服务器 
28            for (int i = 0; i < 10; i++) {
29                Server s = loadBalancer.chooseServer(null);
1000                System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort());
31            }
32        }
33    }

    在第12行的main函数里,你们你们 在第15行创建了IPing类型的myPing对象,并在第17行把相似 对象里装了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,你们你们 创建了另2个 服务器,并把它们也里装负载均衡器。

    在第28行的for循环里,你们你们 依然是请求并输出服务器名。事先这里的负载均衡器loadBalancer中饱含了另2个 IPing类型的对象,越多越多在根据策略得到服务器后,会根据myPing里的isActive法律妙招来判断该服务器是有无可用。

    事先在相似 法律妙招里,你们你们 定义了ekServer2这台服务器不可用,越多越多负载均衡器loadBalancer对象始终我越多 把请求发送到该服务器上,也就是说,在输出结果中,你们你们 我越多 看一遍“ekserver2:10001000”的输出。

    从中你们你们 能看一遍IPing接口的一般用法,你们你们 也能通过重写其中的isAlive法律妙招来定义“判断服务器是有无可用“的逻辑,在实际项目里,判断的妙招无非是”服务器响应是有无时间过长“或”发往该服务器的请求数是有无越多“,而那先 判断法律妙招都封里装IRule接口以及它的实现类里,越多越多在一般的场景中你们你们 用到IPing接口。

4  预告&版权申明

     在本周的上方时间里,我将继续给出用Eureka+Ribbon高可用负载均衡架构的搭建法律妙招。

     本文内容摘自自己写的专业书籍,转载时请一并引入该版权申明,请勿用于商业用途。

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