大发一分快3APP下载_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,应用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,而并不在项目里那末来越多地编写实现负载均衡的代码。

    比如,在某个含晒 Eureka和Ribbon的集群中,某个服务(前会 理解成另一有一个jar包)被部署在多台服务器上,当多个服务使用者共同调用该服务时,什么并发的请求能被用并与否生活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,朋友都能看多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,也前会 整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

    从代码层面来看,Ribbon有如下另一有一个比较重要的接口。

    第一,ILoadBalancer,这也叫负载均衡器,通过它,朋友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,你什儿 接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,什么实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,朋友还能重写该接口里的最好的最好的措施来自定义负载均衡的策略。

在BaseLoadBalancer类里,朋友能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,已经 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,朋友能获取到当前什么服务器是可用的,朋友前会 通过重写该接口里的最好的最好的措施来自定义判断服务器是与否可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,朋友同样能通过IPing的实现类设置判断服务器是与否可用的策略。    

1 ILoadBalancer:负载均衡器接口

    在Ribbon里,朋友还前会 通过ILOadBalancer你什儿 接口以基于特定的负载均衡策略来确定服务器。

    通过下面的ILoadBalancerDemo.java,朋友来看下你什儿 接口的基本用法。你什儿 类是装到4.2部分创建的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            //定义另一有一个服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建另一有一个Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",500500);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",500500);
11            //另一有一个server对象装到List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers装到负载均衡器
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,朋友创建了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,朋友创建了另一有一个Server类型的对象,并把它们装到了myServers里,在第15行里,朋友把List类型的myServers对象装到了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,朋友通过负载均衡器模拟了10次确定服务器的动作,具体而言,是在第19行里,通过loadBalancer的chooseServer最好的最好的措施以默认的负载均衡规则确定服务器,在第21行里,朋友是用“打印”你什儿 动作来模拟实际的“使用Server对象正确处理请求”的动作。

    上述代码的运行结果如下所示,其中朋友能看多,loadBalancer你什儿 负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上,从中虽然能看多 “负载均衡”的效果。

    第二,IRule,你什儿 接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,什么实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,朋友还能重写该接口里的最好的最好的措施来自定义负载均衡的策略。

    在BaseLoadBalancer类里,朋友能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,已经 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,朋友能获取到当前什么服务器是可用的,朋友前会 通过重写该接口里的最好的最好的措施来自定义判断服务器是与否可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,朋友同样能通过IPing的实现类设置判断服务器是与否可用的策略。  

1    ekserver2:500500
2    ekserver1:500500
3    ekserver2:500500
4    ekserver1:500500
5    ekserver2:500500
6    ekserver1:500500
7    ekserver2:500500
8    ekserver1:500500
9    ekserver2:500500
10   ekserver1:500500

2 IRule:定义负载均衡规则的接口

    在Ribbon里,朋友前会 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,朋友能看多IRule接口的某些常用的实现类。

实现类的名字

负载均衡的规则

RandomRule

采用随机确定的策略

RoundRobinRule

采用轮询策略

RetryRule

采用该策略时,会含晒 重试动作

AvailabilityFilterRule

会过滤些多次连接失败和请求并发数占据 问题的服务器

WeightedResponseTimeRule

根据平均响应时间为每个服务器设置另一有一个权重,根据该权重值优先确定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的应用线程池池里,朋友来看下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,而都有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            //如下定义有一个Server,并把它们装到List类型的集合中
11            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
12            Server s1 = new Server("ekserver1",500500);
13            Server s2 = new Server("ekserver2",500500);
14            Server s3 = new Server("ekserver3",500500);
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很类事,但有如下的差别点。

    1 在第5行里,朋友是通过BaseLoadBalancer你什儿 类而都有接口来定义负载均衡器,原因分析分析是该类含晒 setRule最好的最好的措施。

    2 在第7行定义了另一有一个基于轮询规则的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,朋友是把含晒 高一个Server的List对象装到负载均衡器,而都有已经 的另一有一个。已经 这里存粹是为了演示效果,所以朋友就装到另一有一个根本不占据 的“ekserver3”服务器。

    运行该应用线程池池后,朋友前会 看多有10次输出,已经 虽然是按“轮询”的规则有顺序地输出有一个服务器的名字。已经 朋友把第7行的代码改成如下,那末就会看多 “随机”地输出服务器名。

    IRule rule = new RandomRule();

3  IPing:判断服务器是与否可用的接口

    在项目里,朋友一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器是与否可用(什么业务都封装到Ribbon的底层代码里),此外,朋友还前会 用Ribbon组件里的IPing接口来实现你什儿 功能。

    在下面的IRuleDemo.java代码里,朋友将演示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             //已经

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最好的最好的措施。

    在你什儿 最好的最好的措施里,朋友根据服务器名来判断,具体而言,已经 名字是ekserver2,则返回false,表示该服务器不可用,已经 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             //同样是创建另一有一个Server对象并装到负载均衡器
19            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
20            Server s1 = new Server("ekserver1", 500500);
21            Server s2 = new Server("ekserver2", 500500);
22            Server s3 = new Server("ekserver3", 500500);
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);
500                System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort());
31            }
32        }
33    }

    在第12行的main函数里,朋友在第15行创建了IPing类型的myPing对象,并在第17行把你什儿 对象装到了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,朋友创建了另一有一个服务器,并把它们也装到负载均衡器。

    在第28行的for循环里,朋友依然是请求并输出服务器名。已经 这里的负载均衡器loadBalancer含晒 高了另一有一个IPing类型的对象,所以在根据策略得到服务器后,会根据myPing里的isActive最好的最好的措施来判断该服务器是与否可用。

    已经 在你什儿 最好的最好的措施里,朋友定义了ekServer2这台服务器不可用,所以负载均衡器loadBalancer对象始终不想把请求发送到该服务器上,也已经 说,在输出结果中,朋友不想看多“ekserver2:500500”的输出。

    从中朋友能看多IPing接口的一般用法,朋友前会 通过重写其中的isAlive最好的最好的措施来定义“判断服务器是与否可用“的逻辑,在实际项目里,判断的最好的最好的措施无非是”服务器响应是与否时间过长“或”发往该服务器的请求数是与否那末来越多“,而什么判断最好的最好的措施都封装到IRule接口以及它的实现类里,所以在一般的场景中朋友用到IPing接口。

4  预告&版权申明

     在本周的后边时间里,我将继续给出用Eureka+Ribbon高可用负载均衡架构的搭建最好的最好的措施。

     本文内容摘自当时人写的专业书籍,转载时请共同引入该版权申明,请勿用于商业用途。