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幸运pk10回血 _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,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,而何必 在项目里那末 来那末多地编写实现负载均衡的代码。

    比如,在某个带有 Eureka和Ribbon的集群中,某个服务(还前要理解成有还还有一个 jar包)被部署在多台服务器上,当多个服务使用者同時 调用该服务时,那此并发的请求能被用五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,亲们都能看多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,也还前要整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

    从代码层面来看,Ribbon有如下有还还有一个 比较重要的接口。

    第一,ILoadBalancer,这也叫负载均衡器,通过它,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,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土办法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,亲们能获取到当前那此服务器是可用的,亲们也能通过重写该接口里的土办法来自定义判断服务器否有可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,亲们同样能通过IPing的实现类设置判断服务器否有可用的策略。    

1 ILoadBalancer:负载均衡器接口

    在Ribbon里,亲们还还前要通过ILOadBalancer这一接口以基于特定的负载均衡策略来确定服务器。

    通过下面的ILoadBalancerDemo.java,亲们来看下这一接口的基本用法。这一类是放在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            //定义有还还有一个



服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建有还还有一个



Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",500500);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",500500);
11            //有还还有一个



server对象放在List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers放在负载均衡器
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,亲们创建了有还还有一个 Server类型的对象,并把它们放在了myServers里,在第15行里,亲们把List类型的myServers对象放在了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,亲们通过负载均衡器模拟了10次确定服务器的动作,具体而言,是在第19行里,通过loadBalancer的chooseServer土办法以默认的负载均衡规则确定服务器,在第21行里,亲们是用“打印”这一动作来模拟实际的“使用Server对象出理 请求”的动作。

    上述代码的运行结果如下所示,其中亲们能看多,loadBalancer这一负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上,从中确实能看多 “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,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土办法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,亲们能获取到当前那此服务器是可用的,亲们也能通过重写该接口里的土办法来自定义判断服务器否有可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,亲们同样能通过IPing的实现类设置判断服务器否有可用的策略。  

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,亲们能看多IRule接口的一些常用的实现类。

实现类的名字

负载均衡的规则

RandomRule

采用随机确定的策略

RoundRobinRule

采用轮询策略

RetryRule

采用该策略时,会带有 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有还还有一个 权重,根据该权重值优先确定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,而全部前要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            //如下定义还还有一个
Server,并把它们放在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很这类,但有如下的差别点。

    1 在第5行里,亲们是通过BaseLoadBalancer这一类而全部前要接口来定义负载均衡器,导致 是该类带有 setRule土办法。

    2 在第7行定义了有还还有一个 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,亲们是把带有 还还有一个 Server的List对象放在负载均衡器,而全部前要前一天的有还还有一个 。肯能这里存粹是为了演示效果,一些亲们就放在有还还有一个 根本不趋于稳定的“ekserver3”服务器。

    运行该任务管理器后,亲们还前要看多有10次输出,或者确实是按“轮询”的规则有顺序地输出还还有一个 服务器的名字。肯能亲们把第7行的代码改成如下,那末 就会看多 “随机”地输出服务器名。

    IRule rule = new RandomRule();

3  IPing:判断服务器否有可用的接口

    在项目里,亲们一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器否有可用(那此业务都封放到 Ribbon的底层代码里),此外,亲们还还前要用Ribbon组件里的IPing接口来实现这一功能。

    在下面的IRuleDemo.java代码里,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             //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土办法。

    在这一土办法里,亲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,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             //同样是创建有还还有一个



Server对象并放在负载均衡器
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行把这一对象放在了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,亲们创建了有还还有一个 服务器,并把它们也放在负载均衡器。

    在第28行的for循环里,亲们依然是请求并输出服务器名。肯能这里的负载均衡器loadBalancer带有 高了有还还有一个 IPing类型的对象,一些在根据策略得到服务器后,会根据myPing里的isActive土办法来判断该服务器否有可用。

    肯能在这一土办法里,亲们定义了ekServer2这台服务器不可用,一些负载均衡器loadBalancer对象始终无需把请求发送到该服务器上,也一些我说,在输出结果中,亲们无需看多“ekserver2:500500”的输出。

    从中亲们能看多IPing接口的一般用法,亲们还前要通过重写其中的isAlive土办法来定义“判断服务器否有可用“的逻辑,在实际项目里,判断的土办法无非是”服务器响应否有时间过长“或”发往该服务器的请求数否有那末 来那末多“,而那此判断土办法都封放到 IRule接口以及它的实现类里,一些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土办法。

     本文内容摘自每个人写的专业书籍,转载时请同時 引入该版权申明,请勿用于商业用途。