10分快3在哪玩_Spring Clould负载均衡重要组件:Ribbon中重要类的用法

  • 时间:
  • 浏览:1
  • 来源:七月娱乐网 - 专注共享鑫迪资源网活动

    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,而并不在项目里没人 来太多地编写实现负载均衡的代码。

    比如,在某个涵盖Eureka和Ribbon的集群中,某个服务(可需要理解成一一还还有一个jar包)被部署在多台服务器上,当多个服务使用者同去调用该服务时,你这同去发的请求能被用两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,当当你们能看过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,也可需要整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

    从代码层面来看,Ribbon有如下一一还还有一个比较重要的接口。

    第一,ILoadBalancer,这也叫负载均衡器,通过它,当你们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,这一接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,这一实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,当你们还能重写该接口里的方式来自定义负载均衡的策略。

在BaseLoadBalancer类里,当你们能通过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,当你们能获取到当前这一服务器是可用的,当你们也能通过重写该接口里的方式来自定义判断服务器不是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,当你们同样能通过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,当你们还可需要通过ILOadBalancer这一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,当你们来看下这一接口的基本用法。这一类是倒进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            //定义一一还还有一个服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建一一还还有一个Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",10001000);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",10001000);
11            //一一还还有一个server对象倒进List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers倒进负载均衡器
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,当你们创建了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,当你们创建了一一还还有一个Server类型的对象,并把它们倒进了myServers里,在第15行里,当你们把List类型的myServers对象倒进了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,当你们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方式以默认的负载均衡规则选用服务器,在第21行里,当你们是用“打印”这一动作来模拟实际的“使用Server对象补救请求”的动作。

    上述代码的运行结果如下所示,其中当你们能看过,loadBalancer这一负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上,从中虽然能看过 “负载均衡”的效果。

    第二,IRule,这一接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,这一实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,当你们还能重写该接口里的方式来自定义负载均衡的策略。

    在BaseLoadBalancer类里,当你们能通过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,当你们能获取到当前这一服务器是可用的,当你们也能通过重写该接口里的方式来自定义判断服务器不是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,当你们同样能通过IPing的实现类设置判断服务器不是可用的策略。  

1    ekserver2:10001000
2    ekserver1:10001000
3    ekserver2:10001000
4    ekserver1:10001000
5    ekserver2:10001000
6    ekserver1:10001000
7    ekserver2:10001000
8    ekserver1:10001000
9    ekserver2:10001000
10   ekserver1:10001000

2 IRule:定义负载均衡规则的接口

    在Ribbon里,当你们可需要通过定义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,当你们能看过IRule接口的好多好多 常用的实现类。

实现类的名字

负载均衡的规则

RandomRule

采用随机选用的策略

RoundRobinRule

采用轮询策略

RetryRule

采用该策略时,会涵盖重试动作

AvailabilityFilterRule

会过滤些多次连接失败和请求并发数缺陷的服务器

WeightedResponseTimeRule

根据平均响应时间为每个服务器设置一一还还有一个权重,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的系统进程里,当你们来看下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5个Server,并把它们倒进List类型的集合中
11            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
12            Server s1 = new Server("ekserver1",10001000);
13            Server s2 = new Server("ekserver2",10001000);
14            Server s3 = new Server("ekserver3",10001000);
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很这类 ,但有如下的差别点。

    1 在第5行里,当你们是通过BaseLoadBalancer这一类而都不 接口来定义负载均衡器,因为是该类涵盖setRule方式。

    2 在第7行定义了一一还还有一个基于轮询规则的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,当你们是把涵盖5个Server的List对象倒进负载均衡器,而都不 后后 的一一还还有一个。肯能这里存粹是为了演示效果,好多好多 当你们就倒进一一还还有一个根本不位于的“ekserver3”服务器。

    运行该系统进程后,当你们可需要看过有10次输出,怎么让虽然是按“轮询”的规则有顺序地输出5个服务器的名字。肯能当你们把第7行的代码改成如下,没人 就会看过 “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,当你们一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器不是可用(这一业务都封装进去Ribbon的底层代码里),此外,当你们还可需要用Ribbon组件里的IPing接口来实现这一功能。

    在下面的IRuleDemo.java代码里,当你们将演示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             //肯能服务器名是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方式。

    在这一方式里,当你们根据服务器名来判断,具体而言,肯能名字是ekserver2,则返回false,表示该服务器不可用,怎么让返回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             //同样是创建一一还还有一个Server对象并倒进负载均衡器
19            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
20            Server s1 = new Server("ekserver1", 10001000);
21            Server s2 = new Server("ekserver2", 10001000);
22            Server s3 = new Server("ekserver3", 10001000);
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);
1000                System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort());
31            }
32        }
33    }

    在第12行的main函数里,当你们在第15行创建了IPing类型的myPing对象,并在第17行把这一对象倒进了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,当你们创建了一一还还有一个服务器,并把它们也倒进负载均衡器。

    在第28行的for循环里,当你们依然是请求并输出服务器名。肯能这里的负载均衡器loadBalancer中涵盖了一一还还有一个IPing类型的对象,好多好多 在根据策略得到服务器后,会根据myPing里的isActive方式来判断该服务器不是可用。

    肯能在这一方式里,当你们定义了ekServer2这台服务器不可用,好多好多 负载均衡器loadBalancer对象始终无需把请求发送到该服务器上,也怎么让说,在输出结果中,当你们无需看过“ekserver2:10001000”的输出。

    从中当你们能看过IPing接口的一般用法,当你们可需要通过重写其中的isAlive方式来定义“判断服务器不是可用“的逻辑,在实际项目里,判断的方式无非是”服务器响应不是时间过长“或”发往该服务器的请求数不是没人 来太多“,而这一判断方式都封装进去IRule接口以及它的实现类里,好多好多 在一般的场景中当你们用到IPing接口。

4  预告&版权申明

     在本周的上方时间里,我将继续给出用Eureka+Ribbon高可用负载均衡架构的搭建方式。

     本文内容摘自我本人 写的专业书籍,转载时请同去引入该版权申明,请勿用于商业用途。