2分飞艇官方安卓_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,线程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,而并非在项目里太少地编写实现负载均衡的代码。

    比如,在某个蕴藏Eureka和Ribbon的集群中,某个服务(都也能理解成另另一个多jar包)被部署在多台服务器上,当多个服务使用者同時 调用该服务时,哪此并发的请求能被用你你这个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,大伙都能看一遍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,也都也能整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

    从代码层面来看,Ribbon有如下另另一个多比较重要的接口。

    第一,ILoadBalancer,这也叫负载均衡器,通过它,大伙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,你你这个 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,大伙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,大伙能获取到当前哪此服务器是可用的,大伙也能通过重写该接口里的法子 来自定义判断服务器否是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,大伙同样能通过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,大伙还都也能通过ILOadBalancer你你这个 接口以基于特定的负载均衡策略来选者服务器。

    通过下面的ILoadBalancerDemo.java,大伙来看下你你这个 接口的基本用法。你你这个 类是装入去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            //定义另另一个多服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建另另一个多Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",500500);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",500500);
11            //另另一个多server对象装入去List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers装入去负载均衡器
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,大伙创建了另另一个多Server类型的对象,并把它们装入去了myServers里,在第15行里,大伙把List类型的myServers对象装入去了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,大伙通过负载均衡器模拟了10次选者服务器的动作,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者服务器,在第21行里,大伙是用“打印”你你这个 动作来模拟实际的“使用Server对象外理请求”的动作。

    上述代码的运行结果如下所示,其中大伙能看一遍,loadBalancer你你这个 负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上,从中其实能看一遍 “负载均衡”的效果。

    第二,IRule,你你这个 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,大伙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,大伙能获取到当前哪此服务器是可用的,大伙也能通过重写该接口里的法子 来自定义判断服务器否是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,大伙同样能通过IPing的实现类设置判断服务器否是可用的策略。  

1    ekserver2:500500
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,大伙都也能通过定义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,大伙能看一遍IRule接口的一些常用的实现类。

实现类的名字

负载均衡的规则

RandomRule

采用随机选者的策略

RoundRobinRule

采用轮询策略

RetryRule

采用该策略时,会蕴藏重试动作

AvailabilityFilterRule

会过滤些多次连接失败和请求并发数不足英文的服务器

WeightedResponseTimeRule

根据平均响应时间为每个服务器设置另另一个多权重,根据该权重值优先选者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的线程池里,大伙来看下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,而否是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,并把它们装入去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,大伙是通过BaseLoadBalancer你你这个 类而否是接口来定义负载均衡器,导致 是该类蕴藏setRule法子 。

    2 在第7行定义了另另一个多基于轮询规则的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,大伙是把蕴藏十个 Server的List对象装入去负载均衡器,而否是如果 的另另一个多。不可能 这里存粹是为了演示效果,什么都有有大伙就装入去另另一个多根本不指在的“ekserver3”服务器。

    运行该线程池后,大伙都也能看一遍有10次输出,如果其实是按“轮询”的规则有顺序地输出十个 服务器的名字。不可能 大伙把第7行的代码改成如下,没办法 就会看一遍 “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,大伙一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器否是可用(哪此业务都封装入去Ribbon的底层代码里),此外,大伙还都也能用Ribbon组件里的IPing接口来实现你你这个 功能。

    在下面的IRuleDemo.java代码里,大伙将演示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             //不可能

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法子 。

    在你你这个 法子 里,大伙根据服务器名来判断,具体而言,不可能 名字是ekserver2,则返回false,表示该服务器不可用,如果返回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             //同样是创建另另一个多Server对象并装入去负载均衡器
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,大伙在第15行创建了IPing类型的myPing对象,并在第17行把你你这个 对象装入去了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,大伙创建了另另一个多服务器,并把它们也装入去负载均衡器。

    在第28行的for循环里,大伙依然是请求并输出服务器名。不可能 这里的负载均衡器loadBalancer蕴藏有了另另一个多IPing类型的对象,什么都有有在根据策略得到服务器后,会根据myPing里的isActive法子 来判断该服务器否是可用。

    不可能 在你你这个 法子 里,大伙定义了ekServer2这台服务器不可用,什么都有有负载均衡器loadBalancer对象始终太少再把请求发送到该服务器上,也如果 说,在输出结果中,大伙太少再看一遍“ekserver2:500500”的输出。

    从中大伙能看一遍IPing接口的一般用法,大伙都也能通过重写其中的isAlive法子 来定义“判断服务器否是可用“的逻辑,在实际项目里,判断的法子 无非是”服务器响应否是时间过长“或”发往该服务器的请求数否是太少“,而哪此判断法子 都封装入去IRule接口以及它的实现类里,什么都有有在一般的场景中大伙用到IPing接口。

4  预告&版权申明

     在本周的上面时间里,我将继续给出用Eureka+Ribbon高可用负载均衡架构的搭建法子 。

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