秒秒pk10官方网址 _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,进程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,而暂且在项目里这么来太满地编写实现负载均衡的代码。

    比如,在某个蕴藏Eureka和Ribbon的集群中,某个服务(后该 理解成有1个多 jar包)被部署在多台服务器上,当多个服务使用者并肩调用该服务时,哪几个并发的请求能被用并与非 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,亲们 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,也后该 整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

    从代码层面来看,Ribbon有如下有1个多 比较重要的接口。

    第一,ILoadBalancer,这也叫负载均衡器,通过它,亲们 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,你并与非 接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,哪几个实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,亲们 还能重写该接口里的最好的法律法律依据来自定义负载均衡的策略。

在BaseLoadBalancer类里,亲们 能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,原先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,亲们 能获取到当前哪几个服务器是可用的,亲们 不能通过重写该接口里的最好的法律法律依据来自定义判断服务器与非 可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,亲们 同样能通过IPing的实现类设置判断服务器与非 可用的策略。    

1 ILoadBalancer:负载均衡器接口

    在Ribbon里,亲们 还后该 通过ILOadBalancer你并与非 接口以基于特定的负载均衡策略来选泽服务器。

    通过下面的ILoadBalancerDemo.java,亲们 来看下你并与非 接口的基本用法。你并与非 类是贴到 4.2每种创建的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            //定义有1个多

服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建有1个多

Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",10001000);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",10001000);
11            //有1个多

server对象贴到

List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers贴到

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,亲们 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,亲们 创建了有1个多 Server类型的对象,并把它们贴到 了myServers里,在第15行里,亲们 把List类型的myServers对象贴到 了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,亲们 通过负载均衡器模拟了10次选泽服务器的动作,具体而言,是在第19行里,通过loadBalancer的chooseServer最好的法律法律依据以默认的负载均衡规则选泽服务器,在第21行里,亲们 是用“打印”你并与非 动作来模拟实际的“使用Server对象除理请求”的动作。

    上述代码的运行结果如下所示,其中亲们 能看过,loadBalancer你并与非 负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上,从中随便说说 能看过 “负载均衡”的效果。

    第二,IRule,你并与非 接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,哪几个实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,亲们 还能重写该接口里的最好的法律法律依据来自定义负载均衡的策略。

    在BaseLoadBalancer类里,亲们 能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,原先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,亲们 能获取到当前哪几个服务器是可用的,亲们 不能通过重写该接口里的最好的法律法律依据来自定义判断服务器与非 可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,亲们 同样能通过IPing的实现类设置判断服务器与非 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,亲们 后该 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,亲们 能看过IRule接口的许多常用的实现类。

实现类的名字

负载均衡的规则

RandomRule

采用随机选泽的策略

RoundRobinRule

采用轮询策略

RetryRule

采用该策略时,会蕴藏重试动作

AvailabilityFilterRule

会过滤些多次连接失败和请求并发数不够的服务器

WeightedResponseTimeRule

根据平均响应时间为每个服务器设置有1个多 权重,根据该权重值优先选泽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的进程里,亲们 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,并把它们贴到

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很累似 ,但有如下的差别点。

    1 在第5行里,亲们 是通过BaseLoadBalancer你并与非 类而全是接口来定义负载均衡器,原因是该类蕴藏setRule最好的法律法律依据。

    2 在第7行定义了有1个多 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,亲们 是把蕴藏3个Server的List对象贴到 负载均衡器,而全是后后的有1个多 。后后这里存粹是为了演示效果,本来我亲们 就贴到 有1个多 根本不占据 的“ekserver3”服务器。

    运行该进程后,亲们 后该 看过有10次输出,假如随便说说 是按“轮询”的规则有顺序地输出3个服务器的名字。后后亲们 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:判断服务器与非 可用的接口

    在项目里,亲们 一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器与非 可用(哪几个业务都封放到去Ribbon的底层代码里),此外,亲们 还后该 用Ribbon组件里的IPing接口来实现你并与非 功能。

    在下面的IRuleDemo.java代码里,亲们 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             //后后服务器名是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最好的法律法律依据。

    在你并与非 最好的法律法律依据里,亲们 根据服务器名来判断,具体而言,后后名字是ekserver2,则返回false,表示该服务器不可用,假如返回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             //同样是创建有1个多

Server对象并贴到

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,亲们 在第15行创建了IPing类型的myPing对象,并在第17行把你并与非 对象贴到 了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,亲们 创建了有1个多 服务器,并把它们也贴到 负载均衡器。

    在第28行的for循环里,亲们 依然是请求并输出服务器名。后后这里的负载均衡器loadBalancer蕴藏有了有1个多 IPing类型的对象,本来我在根据策略得到服务器后,会根据myPing里的isActive最好的法律法律依据来判断该服务器与非 可用。

    后后在你并与非 最好的法律法律依据里,亲们 定义了ekServer2这台服务器不可用,本来我负载均衡器loadBalancer对象始终无需把请求发送到该服务器上,也假如说,在输出结果中,亲们 无需看过“ekserver2:10001000”的输出。

    从中亲们 能看过IPing接口的一般用法,亲们 后该 通过重写其中的isAlive最好的法律法律依据来定义“判断服务器与非 可用“的逻辑,在实际项目里,判断的最好的法律法律依据无非是”服务器响应与非 时间过长“或”发往该服务器的请求数与非 这么来太满“,而哪几个判断最好的法律法律依据都封放到去IRule接口以及它的实现类里,本来我在一般的场景中亲们 用到IPing接口。

4  预告&版权申明

     在本周的上边时间里,我将继续给出用Eureka+Ribbon高可用负载均衡架构的搭建最好的法律法律依据。

     本文内容摘自我每其他人写的专业书籍,转载时请并肩引入该版权申明,请勿用于商业用途。