大发快3官方—大发三分时时彩_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,系统程序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,而并不在项目里这么 来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(并能理解成另四个jar包)被部署在多台服务器上,当多个服务使用者一起去调用该服务时,那此并发的请求能被用并都在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,大家都能看过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,并并能整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

    从代码层面来看,Ribbon有如下另四个比较重要的接口。

    第一,ILoadBalancer,这也叫负载均衡器,通过它,大家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,你这些接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,那此实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,大家还能重写该接口里的办法来自定义负载均衡的策略。

在BaseLoadBalancer类里,大家能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,这么 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,大家能获取到当前那此服务器是可用的,大家并能通过重写该接口里的办法来自定义判断服务器是算不算可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,大家同样能通过IPing的实现类设置判断服务器是算不算可用的策略。    

1 ILoadBalancer:负载均衡器接口

    在Ribbon里,大家还并能通过ILOadBalancer你这些接口以基于特定的负载均衡策略来选着 服务器。

    通过下面的ILoadBalancerDemo.java,大家来看下你这些接口的基本用法。你这些类是装进去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            //定义另四个服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建另四个Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",400400);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",400400);
11            //另四个server对象装进去List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers装进去负载均衡器
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,大家创建了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,大家创建了另四个Server类型的对象,并把它们装进去了myServers里,在第15行里,大家把List类型的myServers对象装进去了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,大家通过负载均衡器模拟了10次选着 服务器的动作,具体而言,是在第19行里,通过loadBalancer的chooseServer办法以默认的负载均衡规则选着 服务器,在第21行里,大家是用“打印”你这些动作来模拟实际的“使用Server对象避免请求”的动作。

    上述代码的运行结果如下所示,其中大家能看过,loadBalancer你这些负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上,从中嘴笨 能看过 “负载均衡”的效果。

    第二,IRule,你这些接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,那此实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,大家还能重写该接口里的办法来自定义负载均衡的策略。

    在BaseLoadBalancer类里,大家能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,这么 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,大家能获取到当前那此服务器是可用的,大家并能通过重写该接口里的办法来自定义判断服务器是算不算可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,大家同样能通过IPing的实现类设置判断服务器是算不算可用的策略。  

1    ekserver2:400400
2    ekserver1:400400
3    ekserver2:400400
4    ekserver1:400400
5    ekserver2:400400
6    ekserver1:400400
7    ekserver2:400400
8    ekserver1:400400
9    ekserver2:400400
10   ekserver1:400400

2 IRule:定义负载均衡规则的接口

    在Ribbon里,大家并能通过定义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,大家能看过IRule接口的你这些常用的实现类。

实现类的名字

负载均衡的规则

RandomRule

采用随机选着 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过低的服务器

WeightedResponseTimeRule

根据平均响应时间为每个服务器设置另四个权重,根据该权重值优先选着 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的系统程序里,大家来看下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,而都在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            //如下定义四个Server,并把它们装进去List类型的集合中
11            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
12            Server s1 = new Server("ekserver1",400400);
13            Server s2 = new Server("ekserver2",400400);
14            Server s3 = new Server("ekserver3",400400);
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很类式,但有如下的差别点。

    1 在第5行里,大家是通过BaseLoadBalancer你这些类而都在接口来定义负载均衡器,原困是该类饱含setRule办法。

    2 在第7行定义了另四个基于轮询规则的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,大家是把饱含四个Server的List对象装进去负载均衡器,而就或者的另四个。机会这里存粹是为了演示效果,这么 来越多这么 来越多大家就装进去另四个根本不指在的“ekserver3”服务器。

    运行该系统程序后,大家并能看过有10次输出,或者嘴笨 是按“轮询”的规则有顺序地输出四个服务器的名字。机会大家把第7行的代码改成如下,这么 就会看过 “随机”地输出服务器名。

    IRule rule = new RandomRule();

3  IPing:判断服务器是算不算可用的接口

    在项目里,大家一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器是算不算可用(那此业务都封装进Ribbon的底层代码里),此外,大家还并能用Ribbon组件里的IPing接口来实现你这些功能。

    在下面的IRuleDemo.java代码里,大家将演示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             //机会服务器名是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办法。

    在你这些办法里,大家根据服务器名来判断,具体而言,机会名字是ekserver2,则返回false,表示该服务器不可用,或者返回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             //同样是创建另四个Server对象并装进去负载均衡器
19            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
20            Server s1 = new Server("ekserver1", 400400);
21            Server s2 = new Server("ekserver2", 400400);
22            Server s3 = new Server("ekserver3", 400400);
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);
400                System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort());
31            }
32        }
33    }

    在第12行的main函数里,大家在第15行创建了IPing类型的myPing对象,并在第17行把你这些对象装进去了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,大家创建了另四个服务器,并把它们也装进去负载均衡器。

    在第28行的for循环里,大家依然是请求并输出服务器名。机会这里的负载均衡器loadBalancer中饱含了另四个IPing类型的对象,这么 来越多这么 来越多在根据策略得到服务器后,会根据myPing里的isActive办法来判断该服务器是算不算可用。

    机会在你这些办法里,大家定义了ekServer2这台服务器不可用,这么 来越多这么 来越多负载均衡器loadBalancer对象始终这么 多再把请求发送到该服务器上,也这么 来越多这么 来越多说,在输出结果中,大家这么 多再看过“ekserver2:400400”的输出。

    从中大家能看过IPing接口的一般用法,大家并能通过重写其中的isAlive办法来定义“判断服务器是算不算可用“的逻辑,在实际项目里,判断的办法无非是”服务器响应是算不算时间过长“或”发往该服务器的请求数是算不算这么 来越多“,而那此判断办法都封装进IRule接口以及它的实现类里,这么 来越多这么 来越多在一般的场景中大家用到IPing接口。

4  预告&版权申明

     在本周的中间时间里,我将继续给出用Eureka+Ribbon高可用负载均衡架构的搭建办法。

     本文内容摘自每每个人写的专业书籍,转载时请一起去引入该版权申明,请勿用于商业用途。