3分快3可靠不_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,系统守护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,而并非在项目里越多地编写实现负载均衡的代码。

    比如,在某个中有 Eureka和Ribbon的集群中,某个服务(还要理解成有一一1个多多jar包)被部署在多台服务器上,当多个服务使用者一并调用该服务时,那先 并发的请求能被用一种生活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,.我 都能就看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,也还要整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

    从代码层面来看,Ribbon有如下有一一1个多多比较重要的接口。

    第一,ILoadBalancer,这也叫负载均衡器,通过它,.我 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,已经 接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,那先 实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,.我 还能重写该接口里的土法律法律依据来自定义负载均衡的策略。

在BaseLoadBalancer类里,.我 能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,从前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,.我 能获取到当前那先 服务器是可用的,.我 都还能否通过重写该接口里的土法律法律依据来自定义判断服务器是是不是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,.我 同样能通过IPing的实现类设置判断服务器是是不是可用的策略。    

1 ILoadBalancer:负载均衡器接口

    在Ribbon里,.我 还要通过ILOadBalancer已经 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,.我 来看下已经 接口的基本用法。已经 类是放在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            //定义有一一1个多多服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建有一一1个多多Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",30003000);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",30003000);
11            //有一一1个多多server对象放在List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers放在负载均衡器
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,.我 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,.我 创建了有一一1个多多Server类型的对象,并把它们放在了myServers里,在第15行里,.我 把List类型的myServers对象放在了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,.我 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土法律法律依据以默认的负载均衡规则选着服务器,在第21行里,.我 是用“打印”已经 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.我 能就看,loadBalancer已经 负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上,从中真是 能就看 “负载均衡”的效果。

    第二,IRule,已经 接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,那先 实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,.我 还能重写该接口里的土法律法律依据来自定义负载均衡的策略。

    在BaseLoadBalancer类里,.我 能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,从前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,.我 能获取到当前那先 服务器是可用的,.我 都还能否通过重写该接口里的土法律法律依据来自定义判断服务器是是不是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,.我 同样能通过IPing的实现类设置判断服务器是是不是可用的策略。  

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,.我 还要通过定义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,.我 能就看IRule接口的已经 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,会中有 重试动作

AvailabilityFilterRule

会过滤些多次连接失败和请求并发数欠缺的服务器

WeightedResponseTimeRule

根据平均响应时间为每个服务器设置有一一1个多多权重,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的系统守护进程里,.我 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,而就有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            //如下定义十个

Server,并把它们放在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很之类,但有如下的差别点。

    1 在第5行里,.我 是通过BaseLoadBalancer已经 类而就有接口来定义负载均衡器,是因为是该类中有 setRule土法律法律依据。

    2 在第7行定义了有一一1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,.我 是把中有 十个 Server的List对象放在负载均衡器,而就有之前 的有一一1个多多。可能这里存粹是为了演示效果,而是.我 就放在有一一1个多多根本不地处的“ekserver3”服务器。

    运行该系统守护进程后,.我 还要就看有10次输出,已经 真是 是按“轮询”的规则有顺序地输出十个 服务器的名字。可能.我 把第7行的代码改成如下,那末就会就看 “随机”地输出服务器名。

    IRule rule = new RandomRule();

3  IPing:判断服务器是是不是可用的接口

    在项目里,.我 一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器是是不是可用(那先 业务都封装下 Ribbon的底层代码里),此外,.我 还要用Ribbon组件里的IPing接口来实现已经 功能。

    在下面的IRuleDemo.java代码里,.我 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土法律法律依据。

    在已经 土法律法律依据里,.我 根据服务器名来判断,具体而言,可能名字是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             //同样是创建有一一1个多多Server对象并放在负载均衡器
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,.我 在第15行创建了IPing类型的myPing对象,并在第17行把已经 对象放在了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,.我 创建了有一一1个多多服务器,并把它们也放在负载均衡器。

    在第28行的for循环里,.我 依然是请求并输出服务器名。可能这里的负载均衡器loadBalancer中中有 了有一一1个多多IPing类型的对象,而是在根据策略得到服务器后,会根据myPing里的isActive土法律法律依据来判断该服务器是是不是可用。

    可能在已经 土法律法律依据里,.我 定义了ekServer2这台服务器不可用,而是负载均衡器loadBalancer对象始终时会把请求发送到该服务器上,也已经 说,在输出结果中,.我 时会就看“ekserver2:30003000”的输出。

    从中.我 能就看IPing接口的一般用法,.我 还要通过重写其中的isAlive土法律法律依据来定义“判断服务器是是不是可用“的逻辑,在实际项目里,判断的土法律法律依据无非是”服务器响应是是不是时间过长“或”发往该服务器的请求数是是不是越多“,而那先 判断土法律法律依据都封装下 IRule接口以及它的实现类里,而是在一般的场景中.我 用到IPing接口。

4  预告&版权申明

     在本周的顶端时间里,我将继续给出用Eureka+Ribbon高可用负载均衡架构的搭建土法律法律依据。

     本文内容摘自另一方写的专业书籍,转载时请一并引入该版权申明,请勿用于商业用途。