秒速pk10安全吗 _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,进程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,而不须在项目里越来越来越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(还需要理解成十个 jar包)被部署在多台服务器上,当多个服务使用者一起去调用该服务时,哪几种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,我们都能想看 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有如下十个 比较重要的接口。

    第一,ILoadBalancer,这也叫负载均衡器,通过它,我们都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,你一种生活 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,我们都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,我们都能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,另十个 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,我们都能获取到当前哪几种服务器是可用的,我们都都能不能 通过重写该接口里的最好的办法来自定义判断服务器是是不是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,我们都同样能通过IPing的实现类设置判断服务器是是不是可用的策略。    

1 ILoadBalancer:负载均衡器接口

    在Ribbon里,我们都还还需要通过ILOadBalancer你一种生活 接口以基于特定的负载均衡策略来挑选服务器。

    通过下面的ILoadBalancerDemo.java,我们都来看下你一种生活 接口的基本用法。你一种生活 类是装在4.2每段创建的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            //定义十个



服务器列表
7               List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
8            //创建十个



Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",5050);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",5050);
11            //十个



server对象装在List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers装在负载均衡器
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,我们都创建了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,我们都创建了十个 Server类型的对象,并把它们装在了myServers里,在第15行里,我们都把List类型的myServers对象装在了负载均衡器里。

    在第17到22行的for循环里,我们都通过负载均衡器模拟了10次挑选服务器的动作,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挑选服务器,在第21行里,我们都是用“打印”你一种生活 动作来模拟实际的“使用Server对象处里请求”的动作。

    上述代码的运行结果如下所示,其中我们都能想看 ,loadBalancer你一种生活 负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上,从中我我觉得能想看 “负载均衡”的效果。

    第二,IRule,你一种生活 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,我们都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,我们都能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略,另十个 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,我们都能获取到当前哪几种服务器是可用的,我们都都能不能 通过重写该接口里的最好的办法来自定义判断服务器是是不是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里,我们都同样能通过IPing的实现类设置判断服务器是是不是可用的策略。  

1    ekserver2:5050
2    ekserver1:5050
3    ekserver2:5050
4    ekserver1:5050
5    ekserver2:5050
6    ekserver1:5050
7    ekserver2:5050
8    ekserver1:5050
9    ekserver2:5050
10   ekserver1:5050

2 IRule:定义负载均衡规则的接口

    在Ribbon里,我们都还需要通过定义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,我们都能想看 IRule接口的某些常用的实现类。

实现类的名字

负载均衡的规则

RandomRule

采用随机挑选的策略

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十个 权重,根据该权重值优先挑选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的进程里,我们都来看下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,就是是不是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,并把它们装在List类型的集合中
11            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
12            Server s1 = new Server("ekserver1",5050);
13            Server s2 = new Server("ekserver2",5050);
14            Server s3 = new Server("ekserver3",5050);
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,我们都是通过BaseLoadBalancer你一种生活 类就是是不是接口来定义负载均衡器,意味是该类带有setRule最好的办法。

    2 在第7行定义了十个 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,我们都是把带有十个 Server的List对象装在负载均衡器,就是是不是但是的十个 。不可能 这里存粹是为了演示效果,什么都有 我们都就装在十个 根本不处于的“ekserver3”服务器。

    运行该进程后,我们都还需要想看 有10次输出,但是我我觉得是按“轮询”的规则有顺序地输出十个 服务器的名字。不可能 我们都把第7行的代码改成如下,越来越就会想看 “随机”地输出服务器名。

    IRule rule = new RandomRule();

3  IPing:判断服务器是是不是可用的接口

    在项目里,我们都一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器是是不是可用(哪几种业务都封装在Ribbon的底层代码里),此外,我们都还还需要用Ribbon组件里的IPing接口来实现你一种生活 功能。

    在下面的IRuleDemo.java代码里,我们都将演示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最好的办法。

    在你一种生活 最好的办法里,我们都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,但是返回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             //同样是创建十个



Server对象并装在负载均衡器
19            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
20            Server s1 = new Server("ekserver1", 5050);
21            Server s2 = new Server("ekserver2", 5050);
22            Server s3 = new Server("ekserver3", 5050);
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);
50                System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort());
31            }
32        }
33    }

    在第12行的main函数里,我们都在第15行创建了IPing类型的myPing对象,并在第17行把你一种生活 对象装在了负载均衡器。通过第18到第26行的代码,我们都创建了十个 服务器,并把它们也装在负载均衡器。

    在第28行的for循环里,我们都依然是请求并输出服务器名。不可能 这里的负载均衡器loadBalancer中带有了十个 IPing类型的对象,什么都有 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是不是可用。

    不可能 在你一种生活 最好的办法里,我们都定义了ekServer2这台服务器不可用,什么都有 负载均衡器loadBalancer对象始终后会把请求发送到该服务器上,也就是说,在输出结果中,我们都后会想看 “ekserver2:5050”的输出。

    从中我们都能想看 IPing接口的一般用法,我们都还需要通过重写其中的isAlive最好的办法来定义“判断服务器是是不是可用“的逻辑,在实际项目里,判断的最好的办法无非是”服务器响应是是不是时间过长“或”发往该服务器的请求数是是不是越来越来越多“,而哪几种判断最好的办法都封装在IRule接口以及它的实现类里,什么都有 在一般的场景中我们都用到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最好的办法。

     本文内容摘自另一方写的专业书籍,转载时请一起去引入该版权申明,请勿用于商业用途。

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