秒速pk10破解器app _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,多多任务管理器 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,而太大在项目里太大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(都需用理解成有一另十个 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,有有哪些并发的请求能被用本身 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,亲们 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,也都需用整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

    从代码层面来看,Ribbon有如下有一另十个 比较重要的接口。

    第一,ILoadBalancer,这也叫负载均衡器,通过它,亲们 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,本身 接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,有有哪些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,亲们 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,亲们 能获取到当前有哪些服务器是可用的,亲们 能够通过重写该接口里的方式来自定义判断服务器算是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,亲们 同样能通过IPing的实现类设置判断服务器算是可用的策略。    

1 ILoadBalancer:负载均衡器接口

    在Ribbon里,亲们 还都需用通过ILOadBalancer本身 接口以基于特定的负载均衡策略来选折 服务器。

    通过下面的ILoadBalancerDemo.java,亲们 来看下本身 接口的基本用法。本身 类是放上4.2每项创建的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            //定义有一另十个



服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建有一另十个



Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",100100);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",100100);
11            //有一另十个



server对象放上List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers放上负载均衡器
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,亲们 创建了有一另十个 Server类型的对象,并把它们放上了myServers里,在第15行里,亲们 把List类型的myServers对象放上了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,亲们 通过负载均衡器模拟了10次选折 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折 服务器,在第21行里,亲们 是用“打印”本身 动作来模拟实际的“使用Server对象避免请求”的动作。

    上述代码的运行结果如下所示,其中亲们 能看一遍,loadBalancer本身 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,本身 接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,有有哪些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,亲们 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,亲们 能获取到当前有哪些服务器是可用的,亲们 能够通过重写该接口里的方式来自定义判断服务器算是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,亲们 同样能通过IPing的实现类设置判断服务器算是可用的策略。  

1    ekserver2:100100
2    ekserver1:100100
3    ekserver2:100100
4    ekserver1:100100
5    ekserver2:100100
6    ekserver1:100100
7    ekserver2:100100
8    ekserver1:100100
9    ekserver2:100100
10   ekserver1:100100

2 IRule:定义负载均衡规则的接口

    在Ribbon里,亲们 都需用通过定义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,亲们 能看一遍IRule接口的或多或少常用的实现类。

实现类的名字

负载均衡的规则

RandomRule

采用随机选折 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严重不足的服务器

WeightedResponseTimeRule

根据平均响应时间为每个服务器设置有一另十个 权重,根据该权重值优先选折 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的多多任务管理器 里,亲们 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,并把它们放上List类型的集合中
11            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
12            Server s1 = new Server("ekserver1",100100);
13            Server s2 = new Server("ekserver2",100100);
14            Server s3 = new Server("ekserver3",100100);
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,亲们 是通过BaseLoadBalancer本身 类而就有接口来定义负载均衡器,由于是该类涵盖setRule方式。

    2 在第7行定义了有一另十个 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,亲们 是把涵盖十个 Server的List对象放上负载均衡器,而就有后后的有一另十个 。不可能 这里存粹是为了演示效果,什么都亲们 就放上有一另十个 根本不位于的“ekserver3”服务器。

    运行该多多任务管理器 后,亲们 都需用看一遍有10次输出,或者其实是按“轮询”的规则有顺序地输出十个 服务器的名字。不可能 亲们 把第7行的代码改成如下,这么就会看一遍 “随机”地输出服务器名。

    IRule rule = new RandomRule();

3  IPing:判断服务器算是可用的接口

    在项目里,亲们 一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器算是可用(有有哪些业务都封放入去Ribbon的底层代码里),此外,亲们 还都需用用Ribbon组件里的IPing接口来实现本身 功能。

    在下面的IRuleDemo.java代码里,亲们 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             //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方式。

    在本身 方式里,亲们 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,或者返回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             //同样是创建有一另十个



Server对象并放上负载均衡器
19            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
20            Server s1 = new Server("ekserver1", 100100);
21            Server s2 = new Server("ekserver2", 100100);
22            Server s3 = new Server("ekserver3", 100100);
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);
100                System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort());
31            }
32        }
33    }

    在第12行的main函数里,亲们 在第15行创建了IPing类型的myPing对象,并在第17行把本身 对象放上了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,亲们 创建了有一另十个 服务器,并把它们也放上负载均衡器。

    在第28行的for循环里,亲们 依然是请求并输出服务器名。不可能 这里的负载均衡器loadBalancer中涵盖了有一另十个 IPing类型的对象,什么都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算是可用。

    不可能 在本身 方式里,亲们 定义了ekServer2这台服务器不可用,什么都负载均衡器loadBalancer对象始终后该把请求发送到该服务器上,也什么都 说,在输出结果中,亲们 后该看一遍“ekserver2:100100”的输出。

    从中亲们 能看一遍IPing接口的一般用法,亲们 都需用通过重写其中的isAlive方式来定义“判断服务器算是可用“的逻辑,在实际项目里,判断的方式无非是”服务器响应算是时间过长“或”发往该服务器的请求数算是太大“,而有有哪些判断方式都封放入去IRule接口以及它的实现类里,什么都在一般的场景中亲们 用到IPing接口。

4  预告&版权申明

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

     本文内容摘自当事人写的专业书籍,转载时请一并引入该版权申明,请勿用于商业用途。

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