1分快3和值_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,守护系统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,而何必 在项目里没法来没法多地编写实现负载均衡的代码。

    比如,在某个含高Eureka和Ribbon的集群中,某个服务(可以理解成俩个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,哪几个并发的请求能被用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,大伙儿都能看完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,都可以不能整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

    从代码层面来看,Ribbon有如下俩个比较重要的接口。

    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,这名 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,大伙儿还能重写该接口里的法子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,那我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哪几个服务器是可用的,大伙儿都可以通过重写该接口里的法子来自定义判断服务器否有 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否有 可用的策略。    

1 ILoadBalancer:负载均衡器接口

    在Ribbon里,大伙儿还可以通过ILOadBalancer这名 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,大伙儿来看下这名 接口的基本用法。这名 类是装入 4.2帕累托图创建的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            //定义俩个服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建俩个Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",150150);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",150150);
11            //俩个server对象装入

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

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,大伙儿创建了俩个Server类型的对象,并把它们装入 了myServers里,在第15行里,大伙儿把List类型的myServers对象装入 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次选着 服务器的动作,具体而言,是在第19行里,通过loadBalancer的chooseServer法子以默认的负载均衡规则选着 服务器,在第21行里,大伙儿是用“打印”这名 动作来模拟实际的“使用Server对象出理 请求”的动作。

    上述代码的运行结果如下所示,其中大伙儿能看完,loadBalancer这名 负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上,从中虽然能看完 “负载均衡”的效果。

    第二,IRule,这名 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,大伙儿还能重写该接口里的法子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,那我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哪几个服务器是可用的,大伙儿都可以通过重写该接口里的法子来自定义判断服务器否有 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否有 可用的策略。  

1    ekserver2:150150
2    ekserver1:150150
3    ekserver2:150150
4    ekserver1:150150
5    ekserver2:150150
6    ekserver1:150150
7    ekserver2:150150
8    ekserver1:150150
9    ekserver2:150150
10   ekserver1:150150

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,大伙儿能看完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

采用随机选着 的策略

RoundRobinRule

采用轮询策略

RetryRule

采用该策略时,会含高重试动作

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俩个权重,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的守护系统进程里,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            //如下定义俩个Server,并把它们装入

List类型的集合中
11            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
12            Server s1 = new Server("ekserver1",150150);
13            Server s2 = new Server("ekserver2",150150);
14            Server s3 = new Server("ekserver3",150150);
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很类似于于,但有如下的差别点。

    1 在第5行里,大伙儿是通过BaseLoadBalancer这名 类而都是接口来定义负载均衡器,愿因是该类含高setRule法子。

    2 在第7行定义了俩个基于轮询规则的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,大伙儿是把包带俩个Server的List对象装入 负载均衡器,而都是日后的俩个。机会这里存粹是为了演示效果,时会大伙儿就装入 俩个根本不发生的“ekserver3”服务器。

    运行该守护系统进程后,大伙儿可以看完有10次输出,许多 虽然是按“轮询”的规则有顺序地输出俩个服务器的名字。机会大伙儿把第7行的代码改成如下,没法就会看完 “随机”地输出服务器名。

    IRule rule = new RandomRule();

3  IPing:判断服务器否有 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否有 可用(哪几个业务都封装入Ribbon的底层代码里),此外,大伙儿还可以用Ribbon组件里的IPing接口来实现这名 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             //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法子。

    在这名 法子里,大伙儿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,许多 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             //同样是创建俩个Server对象并装入

负载均衡器
19            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
20            Server s1 = new Server("ekserver1", 150150);
21            Server s2 = new Server("ekserver2", 150150);
22            Server s3 = new Server("ekserver3", 150150);
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);
150                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行把这名 对象装入 了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,大伙儿创建了俩个服务器,并把它们也装入 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。机会这里的负载均衡器loadBalancer含高高了俩个IPing类型的对象,时会在根据策略得到服务器后,会根据myPing里的isActive法子来判断该服务器否有 可用。

    机会在这名 法子里,大伙儿定义了ekServer2这台服务器不可用,时会负载均衡器loadBalancer对象始终不想把请求发送到该服务器上,也时会说,在输出结果中,大伙儿不想看完“ekserver2:150150”的输出。

    从中大伙儿能看完IPing接口的一般用法,大伙儿可以通过重写其中的isAlive法子来定义“判断服务器否有 可用“的逻辑,在实际项目里,判断的法子无非是”服务器响应否有 时间过长“或”发往该服务器的请求数否有 没法来没法多“,而哪几个判断法子都封装入IRule接口以及它的实现类里,时会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法子。

     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。