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1.5分飞艇分析_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,程序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,而并非在项目里没法来越多地编写实现负载均衡的代码。

    比如,在某个暗含Eureka和Ribbon的集群中,某个服务(还回会 理解成另4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,那此并发的请求能被用一种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,亲们都能想看 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,也还回会 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4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,你这一接口有多个实现类,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,亲们还能重写该接口里的法律最好的法子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,另4个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,亲们能获取到当前那此服务器是可用的,亲们回会 通过重写该接口里的法律最好的法子来自定义判断服务器否是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,亲们同样能通过IPing的实现类设置判断服务器否是可用的策略。    

1 ILoadBalancer:负载均衡器接口

    在Ribbon里,亲们还还回会 通过ILOadBalancer你这一接口以基于特定的负载均衡策略来选取服务器。

    通过下面的ILoadBalancerDemo.java,亲们来看下你这一接口的基本用法。你这一类是放到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            //定义另4个服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建另4个Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",500500);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",500500);
11            //另4个server对象放到List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers放到负载均衡器
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,亲们创建了另4个Server类型的对象,并把它们放到了myServers里,在第15行里,亲们把List类型的myServers对象放到了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,亲们通过负载均衡器模拟了10次选取服务器的动作,具体而言,是在第19行里,通过loadBalancer的chooseServer法律最好的法子以默认的负载均衡规则选取服务器,在第21行里,亲们是用“打印”你这一动作来模拟实际的“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,其中亲们能想看 ,loadBalancer你这一负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上,从中随便说说能想看 “负载均衡”的效果。

    第二,IRule,你这一接口有多个实现类,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,亲们还能重写该接口里的法律最好的法子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,另4个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,亲们能获取到当前那此服务器是可用的,亲们回会 通过重写该接口里的法律最好的法子来自定义判断服务器否是可用的规则。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,亲们还回会 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,亲们能想看 IRule接口的你这一常用的实现类。

实现类的名字

负载均衡的规则

RandomRule

采用随机选取的策略

RoundRobinRule

采用轮询策略

RetryRule

采用该策略时,会暗含重试动作

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4个权重,根据该权重值优先选取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的程序运行里,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,而都有

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            //如下定义八个Server,并把它们放到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很例如,但有如下的差别点。

    1 在第5行里,亲们是通过BaseLoadBalancer你这一类而都有 接口来定义负载均衡器,愿因 是该类暗含setRule法律最好的法子。

    2 在第7行定义了另4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,亲们是把暗含八个Server的List对象放到负载均衡器,而都有 事先的另4个。就让这里存粹是为了演示效果,却说亲们就放到另4个根本不处在的“ekserver3”服务器。

    运行该程序运行后,亲们还回会 想看 有10次输出,就让随便说说是按“轮询”的规则有顺序地输出八个服务器的名字。就让亲们把第7行的代码改成如下,没法就会想看 “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,亲们一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器否是可用(那此业务都封放到Ribbon的底层代码里),此外,亲们还还回会 用Ribbon组件里的IPing接口来实现你这一功能。

    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             //就让服务器名是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法律最好的法子。

    在你这一法律最好的法子里,亲们根据服务器名来判断,具体而言,就让名字是ekserver2,则返回false,表示该服务器不可用,就让返回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             //同样是创建另4个Server对象并放到负载均衡器
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,亲们在第15行创建了IPing类型的myPing对象,并在第17行把你这一对象放到了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,亲们创建了另4个服务器,并把它们也放到负载均衡器。

    在第28行的for循环里,亲们依然是请求并输出服务器名。就让这里的负载均衡器loadBalancer中暗含了另4个IPing类型的对象,却说在根据策略得到服务器后,会根据myPing里的isActive法律最好的法子来判断该服务器否是可用。

    就让在你这一法律最好的法子里,亲们定义了ekServer2这台服务器不可用,却说负载均衡器loadBalancer对象始终不必把请求发送到该服务器上,也却说说,在输出结果中,亲们不必想看 “ekserver2:500500”的输出。

    从中亲们能想看 IPing接口的一般用法,亲们还回会 通过重写其中的isAlive法律最好的法子来定义“判断服务器否是可用“的逻辑,在实际项目里,判断的最好的法子无非是”服务器响应否是时间过长“或”发往该服务器的请求数否是没法来越多“,而那此判断法律最好的法子都封放到IRule接口以及它的实现类里,却说在一般的场景中亲们用到IPing接口。

4  预告&版权申明

     在本周的顶端时间里,我将继续给出用Eureka+Ribbon高可用负载均衡架构的搭建法律最好的法子。

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