10分飞艇注册邀请码_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,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,而不必说在项目里太满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(能否 理解成有一十个 jar包)被部署在多台服务器上,当多个服务使用者同时调用该服务时,哪此并发的请求能被用这俩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,好多好多 人都能看后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,也能否 整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

    从代码层面来看,Ribbon有如下有一十个 比较重要的接口。

    第一,ILoadBalancer,这也叫负载均衡器,通过它,好多好多 人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,这俩接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,哪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,好多好多 人还能重写该接口里的最好的方法来自定义负载均衡的策略。

在BaseLoadBalancer类里,好多好多 人能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,好多好多 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,好多好多 人能获取到当前哪此服务器是可用的,好多好多 人也能通过重写该接口里的最好的方法来自定义判断服务器否是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,好多好多 人同样能通过IPing的实现类设置判断服务器否是可用的策略。    

1 ILoadBalancer:负载均衡器接口

    在Ribbon里,好多好多 人还能否 通过ILOadBalancer这俩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,好多好多 人来看下这俩接口的基本用法。这俩类是倒进4.2次要创建的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            //定义有一十个

服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建有一十个

Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",30003000);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",30003000);
11            //有一十个

server对象倒进List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers倒进负载均衡器
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,好多好多 人创建了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,好多好多 人创建了有一十个 Server类型的对象,并把它们倒进了myServers里,在第15行里,好多好多 人把List类型的myServers对象倒进了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,好多好多 人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最好的方法以默认的负载均衡规则选用服务器,在第21行里,好多好多 人是用“打印”这俩动作来模拟实际的“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,其中好多好多 人能看后,loadBalancer这俩负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上,从中确实能看后 “负载均衡”的效果。

    第二,IRule,这俩接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,哪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,好多好多 人还能重写该接口里的最好的方法来自定义负载均衡的策略。

    在BaseLoadBalancer类里,好多好多 人能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,好多好多 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,好多好多 人能获取到当前哪此服务器是可用的,好多好多 人也能通过重写该接口里的最好的方法来自定义判断服务器否是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,好多好多 人同样能通过IPing的实现类设置判断服务器否是可用的策略。  

1    ekserver2:30003000
2    ekserver1:30003000
3    ekserver2:30003000
4    ekserver1:30003000
5    ekserver2:30003000
6    ekserver1:30003000
7    ekserver2:30003000
8    ekserver1:30003000
9    ekserver2:30003000
10   ekserver1:30003000

2 IRule:定义负载均衡规则的接口

    在Ribbon里,好多好多 人能否 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,好多好多 人能看后IRule接口的好多好多 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地处问题的服务器

WeightedResponseTimeRule

根据平均响应时间为每个服务器设置有一十个 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的程序里,好多好多 人来看下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            //如下定义十个

Server,并把它们倒进List类型的集合中
11            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
12            Server s1 = new Server("ekserver1",30003000);
13            Server s2 = new Server("ekserver2",30003000);
14            Server s3 = new Server("ekserver3",30003000);
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很类事于,但有如下的差别点。

    1 在第5行里,好多好多 人是通过BaseLoadBalancer这俩类而都是接口来定义负载均衡器,因为是该类饱含setRule最好的方法。

    2 在第7行定义了有一十个 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,好多好多 人是把饱含十个 Server的List对象倒进负载均衡器,而都是后后的有一十个 。可能性这里存粹是为了演示效果,好多好多 好多好多 人就倒进有一十个 根本不地处的“ekserver3”服务器。

    运行该程序后,好多好多 人能否 看后有10次输出,后后确实是按“轮询”的规则有顺序地输出十个 服务器的名字。可能性好多好多 人把第7行的代码改成如下,那么就会看后 “随机”地输出服务器名。

    IRule rule = new RandomRule();

3  IPing:判断服务器否是可用的接口

    在项目里,好多好多 人一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器否是可用(哪此业务都封装入去去Ribbon的底层代码里),此外,好多好多 人还能否 用Ribbon组件里的IPing接口来实现这俩功能。

    在下面的IRuleDemo.java代码里,好多好多 人将演示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             //可能性服务器名是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最好的方法。

    在这俩最好的方法里,好多好多 人根据服务器名来判断,具体而言,可能性名字是ekserver2,则返回false,表示该服务器不可用,后后返回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             //同样是创建有一十个

Server对象并倒进负载均衡器
19            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
20            Server s1 = new Server("ekserver1", 30003000);
21            Server s2 = new Server("ekserver2", 30003000);
22            Server s3 = new Server("ekserver3", 30003000);
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);
300                System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort());
31            }
32        }
33    }

    在第12行的main函数里,好多好多 人在第15行创建了IPing类型的myPing对象,并在第17行把这俩对象倒进了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,好多好多 人创建了有一十个 服务器,并把它们也倒进负载均衡器。

    在第28行的for循环里,好多好多 人依然是请求并输出服务器名。可能性这里的负载均衡器loadBalancer中饱含了有一十个 IPing类型的对象,好多好多 在根据策略得到服务器后,会根据myPing里的isActive最好的方法来判断该服务器否是可用。

    可能性在这俩最好的方法里,好多好多 人定义了ekServer2这台服务器不可用,好多好多 负载均衡器loadBalancer对象始终不必把请求发送到该服务器上,也好多好多 说,在输出结果中,好多好多 人不必看后“ekserver2:30003000”的输出。

    从中好多好多 人能看后IPing接口的一般用法,好多好多 人能否 通过重写其中的isAlive最好的方法来定义“判断服务器否是可用“的逻辑,在实际项目里,判断的最好的方法无非是”服务器响应否是时间过长“或”发往该服务器的请求数否是太满“,而哪此判断最好的方法都封装入去去IRule接口以及它的实现类里,好多好多 在一般的场景中好多好多 人用到IPing接口。

4  预告&版权申明

     在本周的里面时间里,我将继续给出用Eureka+Ribbon高可用负载均衡架构的搭建最好的方法。

     本文内容摘自此人 写的专业书籍,转载时请同时引入该版权申明,请勿用于商业用途。