快3官网app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,任务管理器运行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,而不用说在项目里太满地编写实现负载均衡的代码。

    比如,在某个富含Eureka和Ribbon的集群中,某个服务(可以 理解成一个多多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有一种 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,大伙儿 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,能够否整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

    从代码层面来看,Ribbon有如下一个多多比较重要的接口。

    第一,ILoadBalancer,这也叫负载均衡器,通过它,大伙儿 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,你这俩 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,大伙儿 还能重写该接口里的法律依据来自定义负载均衡的策略。

在BaseLoadBalancer类里,大伙儿 能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,原来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,大伙儿 能获取到当前什么服务器是可用的,大伙儿 能够通过重写该接口里的法律依据来自定义判断服务器不是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,大伙儿 同样能通过IPing的实现类设置判断服务器不是可用的策略。    

1 ILoadBalancer:负载均衡器接口

    在Ribbon里,大伙儿 可以 通过ILOadBalancer你这俩 接口以基于特定的负载均衡策略来选折 服务器。

    通过下面的ILoadBalancerDemo.java,大伙儿 来看下你这俩 接口的基本用法。你这俩 类是放满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            //定义一个多多服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建一个多多Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",5050);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",5050);
11            //一个多多server对象放满List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers放满负载均衡器
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,大伙儿 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,大伙儿 创建了一个多多Server类型的对象,并把它们放满了myServers里,在第15行里,大伙儿 把List类型的myServers对象放满了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,大伙儿 通过负载均衡器模拟了10次选折 服务器的动作,具体而言,是在第19行里,通过loadBalancer的chooseServer法律依据以默认的负载均衡规则选折 服务器,在第21行里,大伙儿 是用“打印”你这俩 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,其中大伙儿 能看多,loadBalancer你这俩 负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上,从中实在能看多 “负载均衡”的效果。

    第二,IRule,你这俩 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,大伙儿 还能重写该接口里的法律依据来自定义负载均衡的策略。

    在BaseLoadBalancer类里,大伙儿 能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,原来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,大伙儿 能获取到当前什么服务器是可用的,大伙儿 能够通过重写该接口里的法律依据来自定义判断服务器不是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,大伙儿 同样能通过IPing的实现类设置判断服务器不是可用的策略。  

1    ekserver2:5050
2    ekserver1:5050
3    ekserver2:5050
4    ekserver1:5050
5    ekserver2:5050
6    ekserver1:5050
7    ekserver2:5050
8    ekserver1:5050
9    ekserver2:5050
10   ekserver1:5050

2 IRule:定义负载均衡规则的接口

    在Ribbon里,大伙儿 可以 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,大伙儿 能看多IRule接口的一点常用的实现类。

实现类的名字

负载均衡的规则

RandomRule

采用随机选折 的策略

RoundRobinRule

采用轮询策略

RetryRule

采用该策略时,会富含重试动作

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一个多多权重,根据该权重值优先选折 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的任务管理器运行里,大伙儿 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            //如下定义兩个Server,并把它们放满List类型的集合中
11            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
12            Server s1 = new Server("ekserver1",5050);
13            Server s2 = new Server("ekserver2",5050);
14            Server s3 = new Server("ekserver3",5050);
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,大伙儿 是通过BaseLoadBalancer你这俩 类而都在接口来定义负载均衡器,意味着着是该类富含setRule法律依据。

    2 在第7行定义了一个多多基于轮询规则的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,大伙儿 是把富含兩个Server的List对象放满负载均衡器,而都在事先 的一个多多。事先 这里存粹是为了演示效果,太满大伙儿 就放满一个多多根本不地处的“ekserver3”服务器。

    运行该任务管理器运行后,大伙儿 可以 看多有10次输出,因此实在是按“轮询”的规则有顺序地输出兩个服务器的名字。事先 大伙儿 把第7行的代码改成如下,没人 就会看多 “随机”地输出服务器名。

    IRule rule = new RandomRule();

3  IPing:判断服务器不是可用的接口

    在项目里,大伙儿 一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器不是可用(什么业务都封装下 Ribbon的底层代码里),此外,大伙儿 可以 用Ribbon组件里的IPing接口来实现你这俩 功能。

    在下面的IRuleDemo.java代码里,大伙儿 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法律依据。

    在你这俩 法律依据里,大伙儿 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,因此返回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             //同样是创建一个多多Server对象并放满负载均衡器
19            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
20            Server s1 = new Server("ekserver1", 5050);
21            Server s2 = new Server("ekserver2", 5050);
22            Server s3 = new Server("ekserver3", 5050);
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);
50                System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort());
31            }
32        }
33    }

    在第12行的main函数里,大伙儿 在第15行创建了IPing类型的myPing对象,并在第17行把你这俩 对象放满了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,大伙儿 创建了一个多多服务器,并把它们也放满负载均衡器。

    在第28行的for循环里,大伙儿 依然是请求并输出服务器名。事先 这里的负载均衡器loadBalancer富富含了一个多多IPing类型的对象,太满在根据策略得到服务器后,会根据myPing里的isActive法律依据来判断该服务器不是可用。

    事先 在你这俩 法律依据里,大伙儿 定义了ekServer2这台服务器不可用,太满负载均衡器loadBalancer对象始终不用把请求发送到该服务器上,也太满我说,在输出结果中,大伙儿 不用看多“ekserver2:5050”的输出。

    从中大伙儿 能看多IPing接口的一般用法,大伙儿 可以 通过重写其中的isAlive法律依据来定义“判断服务器不是可用“的逻辑,在实际项目里,判断的法律依据无非是”服务器响应不是时间过长“或”发往该服务器的请求数不是太满“,而什么判断法律依据都封装下 IRule接口以及它的实现类里,太满在一般的场景中大伙儿 用到IPing接口。

4  预告&版权申明

     在本周的里边时间里,我将继续给出用Eureka+Ribbon高可用负载均衡架构的搭建法律依据。

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

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