幸运pk10玩法_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,多多线程 运行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,而从不在项目里太少地编写实现负载均衡的代码。

    比如,在某个饱含 Eureka和Ribbon的集群中,某个服务(时需理解成好几个 jar包)被部署在多台服务器上,当多个服务使用者同时调用该服务时,那此并发的请求能被用这个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,人们歌词 都能想看 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,也时需整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

    从代码层面来看,Ribbon有如下好几个 比较重要的接口。

    第一,ILoadBalancer,这也叫负载均衡器,通过它,人们歌词 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,这个接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,那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,人们歌词 还能重写该接口里的最好的法子来自定义负载均衡的策略。

在BaseLoadBalancer类里,人们歌词 能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,原先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,人们歌词 能获取到当前那此服务器是可用的,人们歌词 要能通过重写该接口里的最好的法子来自定义判断服务器与否可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,人们歌词 同样能通过IPing的实现类设置判断服务器与否可用的策略。    

1 ILoadBalancer:负载均衡器接口

    在Ribbon里,人们歌词 时需通过ILOadBalancer这个接口以基于特定的负载均衡策略来选则服务器。

    通过下面的ILoadBalancerDemo.java,人们歌词 来看下这个接口的基本用法。这个类是倒入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            //定义好几个





服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建好几个





Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",60

60

);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",60

60

);
11            //好几个





server对象倒入List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers倒入负载均衡器
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,人们歌词 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,人们歌词 创建了好几个 Server类型的对象,并把它们倒入了myServers里,在第15行里,人们歌词 把List类型的myServers对象倒入了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,人们歌词 通过负载均衡器模拟了10次选则服务器的动作,具体而言,是在第19行里,通过loadBalancer的chooseServer最好的法子以默认的负载均衡规则选则服务器,在第21行里,人们歌词 是用“打印”这个动作来模拟实际的“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,其中人们歌词 能想看 ,loadBalancer这个负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上,从中觉得能想看 “负载均衡”的效果。

    第二,IRule,这个接口有多个实现类,比如RandomRule和RoundRobinRule,那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,人们歌词 还能重写该接口里的最好的法子来自定义负载均衡的策略。

    在BaseLoadBalancer类里,人们歌词 能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,原先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,人们歌词 能获取到当前那此服务器是可用的,人们歌词 要能通过重写该接口里的最好的法子来自定义判断服务器与否可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,人们歌词 同样能通过IPing的实现类设置判断服务器与否可用的策略。  

1    ekserver2:60

60

2    ekserver1:60

60

3    ekserver2:60

60

4    ekserver1:60

60

5    ekserver2:60

60

6    ekserver1:60

60

7    ekserver2:60

60

8    ekserver1:60

60

9    ekserver2:60

60

10   ekserver1:60

60

2 IRule:定义负载均衡规则的接口

    在Ribbon里,人们歌词 时需通过定义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,人们歌词 能想看 IRule接口的这个常用的实现类。

实现类的名字

负载均衡的规则

RandomRule

采用随机选则的策略

RoundRobinRule

采用轮询策略

RetryRule

采用该策略时,会饱含 重试动作

AvailabilityFilterRule

会过滤些多次连接失败和请求并发数缺乏的服务器

WeightedResponseTimeRule

根据平均响应时间为每个服务器设置好几个 权重,根据该权重值优先选则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的多多线程 运行里,人们歌词 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,而都在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3个Server,并把它们倒入List类型的集合中
11            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
12            Server s1 = new Server("ekserver1",60

60

);
13            Server s2 = new Server("ekserver2",60

60

);
14            Server s3 = new Server("ekserver3",60

60

);
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很类事于,但有如下的差别点。

    1 在第5行里,人们歌词 是通过BaseLoadBalancer这个类而都在接口来定义负载均衡器,意味着着是该类饱含 setRule最好的法子。

    2 在第7行定义了好几个 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,人们歌词 是把饱含 3个Server的List对象倒入负载均衡器,而也后来 的好几个 。后来 这里存粹是为了演示效果,后来人们歌词 就倒入好几个 根本不发生的“ekserver3”服务器。

    运行该多多线程 运行后,人们歌词 时需想看 有10次输出,后来 觉得是按“轮询”的规则有顺序地输出3个服务器的名字。后来 人们歌词 把第7行的代码改成如下,没人就会想看 “随机”地输出服务器名。

    IRule rule = new RandomRule();

3  IPing:判断服务器与否可用的接口

    在项目里,人们歌词 一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器与否可用(那此业务都封装在 Ribbon的底层代码里),此外,人们歌词 时需用Ribbon组件里的IPing接口来实现这个功能。

    在下面的IRuleDemo.java代码里,人们歌词 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             //后来

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最好的法子。

    在这个最好的法子里,人们歌词 根据服务器名来判断,具体而言,后来 名字是ekserver2,则返回false,表示该服务器不可用,后来 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             //同样是创建好几个





Server对象并倒入负载均衡器
19            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
20            Server s1 = new Server("ekserver1", 60

60

);
21            Server s2 = new Server("ekserver2", 60

60

);
22            Server s3 = new Server("ekserver3", 60

60

);
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);
60

                System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort());
31            }
32        }
33    }

    在第12行的main函数里,人们歌词 在第15行创建了IPing类型的myPing对象,并在第17行把这个对象倒入了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,人们歌词 创建了好几个 服务器,并把它们也倒入负载均衡器。

    在第28行的for循环里,人们歌词 依然是请求并输出服务器名。后来 这里的负载均衡器loadBalancer饱含 晒 了好几个 IPing类型的对象,后来在根据策略得到服务器后,会根据myPing里的isActive最好的法子来判断该服务器与否可用。

    后来 在这个最好的法子里,人们歌词 定义了ekServer2这台服务器不可用,后来负载均衡器loadBalancer对象始终我太少 把请求发送到该服务器上,也后来我说,在输出结果中,人们歌词 我太少 想看 “ekserver2:60 60 ”的输出。

    从中人们歌词 能想看 IPing接口的一般用法,人们歌词 时需通过重写其中的isAlive最好的法子来定义“判断服务器与否可用“的逻辑,在实际项目里,判断的最好的法子无非是”服务器响应与否时间过长“或”发往该服务器的请求数与否太少“,而那此判断最好的法子都封装在 IRule接口以及它的实现类里,后来在一般的场景中人们歌词 用到IPing接口。

4  预告&版权申明

     在本周的中间时间里,我将继续给出用Eureka+Ribbon高可用负载均衡架构的搭建最好的法子。

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