幸运pk10注册登录_Spring Clould负载均衡重要组件:Ribbon中重要类的用法

  • 时间:
  • 浏览:2
  • 来源:赚域资源网_提供小志资源网技术_南风娱乐网资讯

    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,线程池池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,而太少在项目里太少地编写实现负载均衡的代码。

    比如,在某个所含Eureka和Ribbon的集群中,某个服务(不可不都都可以 理解成没法 jar包)被部署在多台服务器上,当多个服务使用者一起调用该服务时,哪几种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,大伙儿都能看得人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,却说需要 整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

    从代码层面来看,Ribbon有如下没法 比较重要的接口。

    第一,ILoadBalancer,这也叫负载均衡器,通过它,大伙儿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,哪几种实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,大伙儿还能重写该接口里的最好的办法来自定义负载均衡的策略。

在BaseLoadBalancer类里,大伙儿能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,没法 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,大伙儿能获取到当前哪几种服务器是可用的,大伙儿不可不都都可以通过重写该接口里的最好的办法来自定义判断服务器是否可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,大伙儿同样能通过IPing的实现类设置判断服务器是否可用的策略。    

1 ILoadBalancer:负载均衡器接口

    在Ribbon里,大伙儿不可不都都可以 通过ILOadBalancer这个 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,大伙儿来看下这个 接口的基本用法。这个 类是贴到 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            //定义没法



服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建没法



Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",3030);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",3030);
11            //没法



server对象贴到

List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers贴到

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,大伙儿创建了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,大伙儿创建了没法 Server类型的对象,并把它们贴到 了myServers里,在第15行里,大伙儿把List类型的myServers对象贴到 了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,大伙儿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最好的办法以默认的负载均衡规则确定服务器,在第21行里,大伙儿是用“打印”这个 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,其中大伙儿能看得人,loadBalancer这个 负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上,从中我我确实能看得人 “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,哪几种实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略,大伙儿还能重写该接口里的最好的办法来自定义负载均衡的策略。

    在BaseLoadBalancer类里,大伙儿能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,没法 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,大伙儿能获取到当前哪几种服务器是可用的,大伙儿不可不都都可以通过重写该接口里的最好的办法来自定义判断服务器是否可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,大伙儿同样能通过IPing的实现类设置判断服务器是否可用的策略。  

1    ekserver2:3030
2    ekserver1:3030
3    ekserver2:3030
4    ekserver1:3030
5    ekserver2:3030
6    ekserver1:3030
7    ekserver2:3030
8    ekserver1:3030
9    ekserver2:3030
10   ekserver1:3030

2 IRule:定义负载均衡规则的接口

    在Ribbon里,大伙儿不可不都都可以 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,大伙儿能看得人IRule接口的却说常用的实现类。

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,会所含重试动作

AvailabilityFilterRule

会过滤些多次连接失败和请求并发数过高 的服务器

WeightedResponseTimeRule

根据平均响应时间为每个服务器设置没法 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的线程池池里,大伙儿来看下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,而是否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,并把它们贴到

List类型的集合中
11            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
12            Server s1 = new Server("ekserver1",3030);
13            Server s2 = new Server("ekserver2",3030);
14            Server s3 = new Server("ekserver3",3030);
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很类似于,但有如下的差别点。

    1 在第5行里,大伙儿是通过BaseLoadBalancer这个 类而是否接口来定义负载均衡器,意味 是该类所含setRule最好的办法。

    2 在第7行定义了没法 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,大伙儿是把所含5个Server的List对象贴到 负载均衡器,而是否已经 的没法 。意味 这里存粹是为了演示效果,却说大伙儿就贴到 没法 根本不指在的“ekserver3”服务器。

    运行该线程池池后,大伙儿不可不都都可以 看得人有10次输出,或者 我我确实是按“轮询”的规则有顺序地输出5个服务器的名字。意味 大伙儿把第7行的代码改成如下,没法 就会看得人 “随机”地输出服务器名。

    IRule rule = new RandomRule();

3  IPing:判断服务器是否可用的接口

    在项目里,大伙儿一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器是否可用(哪几种业务都封放入 Ribbon的底层代码里),此外,大伙儿不可不都都可以 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,大伙儿将演示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             //意味

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最好的办法。

    在这个 最好的办法里,大伙儿根据服务器名来判断,具体而言,意味 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             //同样是创建没法



Server对象并贴到

负载均衡器
19            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
20            Server s1 = new Server("ekserver1", 3030);
21            Server s2 = new Server("ekserver2", 3030);
22            Server s3 = new Server("ekserver3", 3030);
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);
30                System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort());
31            }
32        }
33    }

    在第12行的main函数里,大伙儿在第15行创建了IPing类型的myPing对象,并在第17行把这个 对象贴到 了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,大伙儿创建了没法 服务器,并把它们也贴到 负载均衡器。

    在第28行的for循环里,大伙儿依然是请求并输出服务器名。意味 这里的负载均衡器loadBalancer中所含了没法 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最好的办法来判断该服务器是否可用。

    意味 在这个 最好的办法里,大伙儿定义了ekServer2这台服务器不可用,却说负载均衡器loadBalancer对象始终时会把请求发送到该服务器上,也却说说,在输出结果中,大伙儿时会看得人“ekserver2:3030”的输出。

    从中大伙儿能看得人IPing接口的一般用法,大伙儿不可不都都可以 通过重写其中的isAlive最好的办法来定义“判断服务器是否可用“的逻辑,在实际项目里,判断的最好的办法无非是”服务器响应是否时间过长“或”发往该服务器的请求数是否太少“,而哪几种判断最好的办法都封放入 IRule接口以及它的实现类里,却说在一般的场景中大伙儿用到IPing接口。

4  预告&版权申明

     在本周的底下时间里,我将继续给出用Eureka+Ribbon高可用负载均衡架构的搭建最好的办法。

     本文内容摘自人及 写的专业书籍,转载时请一起引入该版权申明,请勿用于商业用途。