大发pk10公式_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,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,而并非在项目里太满地编写实现负载均衡的代码。

    比如,在某个含有Eureka和Ribbon的集群中,某个服务(可不前要理解成一2个多jar包)被部署在多台服务器上,当多个服务使用者一起调用该服务时,哪几种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,亲戚亲戚我门我门 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,也可不前要整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

    从代码层面来看,Ribbon有如下一2个多比较重要的接口。

    第一,ILoadBalancer,这也叫负载均衡器,通过它,亲戚亲戚我门我门 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,这些 接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,哪几种实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,亲戚亲戚我门我门 还能重写该接口里的最好的办法来自定义负载均衡的策略。

在BaseLoadBalancer类里,亲戚亲戚我门我门 能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,原本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,亲戚亲戚我门我门 能获取到当前哪几种服务器是可用的,亲戚亲戚我门我门 也能通过重写该接口里的最好的办法来自定义判断服务器是算是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,亲戚亲戚我门我门 同样能通过IPing的实现类设置判断服务器是算是可用的策略。    

1 ILoadBalancer:负载均衡器接口

    在Ribbon里,亲戚亲戚我门我门 还可不前要通过ILOadBalancer这些 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,亲戚亲戚我门我门 来看下这些 接口的基本用法。这些 类是放上去去4.2偏离 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            //定义一2个多服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建一2个多Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",3030);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",3030);
11            //一2个多server对象放上去去List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers放上去去负载均衡器
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,亲戚亲戚我门我门 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,亲戚亲戚我门我门 创建了一2个多Server类型的对象,并把它们放上去去了myServers里,在第15行里,亲戚亲戚我门我门 把List类型的myServers对象放上去去了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,亲戚亲戚我门我门 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最好的办法以默认的负载均衡规则选用服务器,在第21行里,亲戚亲戚我门我门 是用“打印”这些 动作来模拟实际的“使用Server对象防止请求”的动作。

    上述代码的运行结果如下所示,其中亲戚亲戚我门我门 能看多,loadBalancer这些 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,这些 接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,哪几种实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,亲戚亲戚我门我门 还能重写该接口里的最好的办法来自定义负载均衡的策略。

    在BaseLoadBalancer类里,亲戚亲戚我门我门 能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,原本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,亲戚亲戚我门我门 能获取到当前哪几种服务器是可用的,亲戚亲戚我门我门 也能通过重写该接口里的最好的办法来自定义判断服务器是算是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,亲戚亲戚我门我门 同样能通过IPing的实现类设置判断服务器是算是可用的策略。  

1    ekserver2:3030
2    ekserver1:3030
3    ekserver2:3030
4    ekserver1:3030
5    ekserver2:3030
6    ekserver1:3030
7    ekserver2:3030
8    ekserver1:3030
9    ekserver2:3030
10   ekserver1:3030

2 IRule:定义负载均衡规则的接口

    在Ribbon里,亲戚亲戚我门我门 可不前要通过定义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,亲戚亲戚我门我门 能看多IRule接口的这些 常用的实现类。

实现类的名字

负载均衡的规则

RandomRule

采用随机选用的策略

RoundRobinRule

采用轮询策略

RetryRule

采用该策略时,会含有重试动作

AvailabilityFilterRule

会过滤些多次连接失败和请求并发数不足的服务器

WeightedResponseTimeRule

根据平均响应时间为每个服务器设置一2个多权重,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的进程里,亲戚亲戚我门我门 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,而都不

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2个Server,并把它们放上去去List类型的集合中
11            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
12            Server s1 = new Server("ekserver1",3030);
13            Server s2 = new Server("ekserver2",3030);
14            Server s3 = new Server("ekserver3",3030);
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,亲戚亲戚我门我门 是通过BaseLoadBalancer这些 类而都不 接口来定义负载均衡器,由于是该类含有setRule最好的办法。

    2 在第7行定义了一2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,亲戚亲戚我门我门 是把含有2个Server的List对象放上去去负载均衡器,而都不 随后的一2个多。由于着这里存粹是为了演示效果,太满太满太满太满有亲戚亲戚我门我门 就放上去去一2个多根本不存在的“ekserver3”服务器。

    运行该进程后,亲戚亲戚我门我门 可不前要看多有10次输出,否则实在是按“轮询”的规则有顺序地输出2个服务器的名字。由于着亲戚亲戚我门我门 把第7行的代码改成如下,没法就会看多 “随机”地输出服务器名。

    IRule rule = new RandomRule();

3  IPing:判断服务器是算是可用的接口

    在项目里,亲戚亲戚我门我门 一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器是算是可用(哪几种业务都封里装Ribbon的底层代码里),此外,亲戚亲戚我门我门 还可不前要用Ribbon组件里的IPing接口来实现这些 功能。

    在下面的IRuleDemo.java代码里,亲戚亲戚我门我门 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             //由于着服务器名是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最好的办法。

    在这些 最好的办法里,亲戚亲戚我门我门 根据服务器名来判断,具体而言,由于着名字是ekserver2,则返回false,表示该服务器不可用,否则返回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             //同样是创建一2个多Server对象并放上去去负载均衡器
19            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
20            Server s1 = new Server("ekserver1", 3030);
21            Server s2 = new Server("ekserver2", 3030);
22            Server s3 = new Server("ekserver3", 3030);
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);
30                System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort());
31            }
32        }
33    }

    在第12行的main函数里,亲戚亲戚我门我门 在第15行创建了IPing类型的myPing对象,并在第17行把这些 对象放上去去了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,亲戚亲戚我门我门 创建了一2个多服务器,并把它们也放上去去负载均衡器。

    在第28行的for循环里,亲戚亲戚我门我门 依然是请求并输出服务器名。由于着这里的负载均衡器loadBalancer中含有了一2个多IPing类型的对象,太满太满太满太满有在根据策略得到服务器后,会根据myPing里的isActive最好的办法来判断该服务器是算是可用。

    由于着在这些 最好的办法里,亲戚亲戚我门我门 定义了ekServer2这台服务器不可用,太满太满太满太满有负载均衡器loadBalancer对象始终不需要把请求发送到该服务器上,也太满太满太满太满说,在输出结果中,亲戚亲戚我门我门 不需要看多“ekserver2:3030”的输出。

    从中亲戚亲戚我门我门 能看多IPing接口的一般用法,亲戚亲戚我门我门 可不前要通过重写其中的isAlive最好的办法来定义“判断服务器是算是可用“的逻辑,在实际项目里,判断的最好的办法无非是”服务器响应是算是时间过长“或”发往该服务器的请求数是算是太满“,而哪几种判断最好的办法都封里装IRule接口以及它的实现类里,太满太满太满太满有在一般的场景中亲戚亲戚我门我门 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最好的办法。

     本文内容摘自自己写的专业书籍,转载时请一起引入该版权申明,请勿用于商业用途。

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