好运pk10app安全吗 _Spring Clould负载均衡重要组件：Ribbon中重要类的用法

时间:2019-08-29 16:37:12
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来源:欧力资源网 - 专注共享空木白博客分享

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，而未必在项目里太大地编写实现负载均衡的代码。

比如，在某个中含 Eureka和Ribbon的集群中，某个服务（要能理解成另有好几个 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，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，大伙都能看一遍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，要要能整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。

从代码层面来看，Ribbon有如下另有好几个比较重要的接口。

第一，ILoadBalancer，这也叫负载均衡器，通过它，大伙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，这人接口有多个实现类，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，大伙还能重写该接口里的妙招来自定义负载均衡的策略。

在BaseLoadBalancer类里，大伙能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略，时候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，大伙能获取到当前那此服务器是可用的，大伙要能通过重写该接口里的妙招来自定义判断服务器不是可用的规则。在BaseLoadBalancer类里，大伙同样能通过IPing的实现类设置判断服务器不是可用的策略。

1 ILoadBalancer：负载均衡器接口

在Ribbon里，大伙还要能通过ILOadBalancer这人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，大伙来看下这人接口的基本用法。这人类是插进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            //定义另有好几个



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



Server对象
9            Server s1 = new Server("ekserver1",30003000);
10             Server s2 = new Server("ekserver2",30003000);
11            //另有好几个



server对象插进List类型的myServers对象里   
12             myServers.add(s1);
13             myServers.add(s2);
14            //把myServers插进负载均衡器
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，大伙创建了另有好几个 Server类型的对象，并把它们插进了myServers里，在第15行里，大伙把List类型的myServers对象插进了负载均衡器里。

在第17到22行的for循环里，大伙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妙招以默认的负载均衡规则确定服务器，在第21行里，大伙是用“打印”这人动作来模拟实际的“使用Server对象处置请求”的动作。

上述代码的运行结果如下所示，其中大伙能看一遍，loadBalancer这人负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上，从中人太好能看一遍 “负载均衡”的效果。

在BaseLoadBalancer类里，大伙能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略，时候该负载均衡器就能据此合理地转发请求。

1    ekserver2:30003000
2    ekserver1:30003000
3    ekserver2:30003000
4    ekserver1:30003000
5    ekserver2:30003000
6    ekserver1:30003000
7    ekserver2:30003000
8    ekserver1:30003000
9    ekserver2:30003000
10   ekserver1:30003000

2 IRule：定义负载均衡规则的接口

在Ribbon里，大伙要能通过定义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，大伙能看一遍IRule接口的或多或少常用的实现类。

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，会中含重试动作
AvailabilityFilterRule	会过滤些多次连接失败和请求并发数匮乏的服务器
WeightedResponseTimeRule	根据平均响应时间为每个服务器设置另有好几个权重，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的多多程序运行里，大伙来看下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，而都不

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            //如下定义好几个

Server，并把它们插进List类型的集合中
11            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
12            Server s1 = new Server("ekserver1",30003000);
13            Server s2 = new Server("ekserver2",30003000);
14            Server s3 = new Server("ekserver3",30003000);
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，但有如下的差别点。

1 在第5行里，大伙是通过BaseLoadBalancer这人类而都不接口来定义负载均衡器，因为是该类中含 setRule妙招。

2 在第7行定义了另有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，大伙是把中含高一个Server的List对象插进负载均衡器，而都不时候的另有好几个。时候这里存粹是为了演示效果，全都大伙就插进另有好几个根本不所处的“ekserver3”服务器。

运行该多多程序运行后，大伙要能看一遍有10次输出，时候人太好是按“轮询”的规则有顺序地输出好几个服务器的名字。时候大伙把第7行的代码改成如下，这么就会看一遍 “随机”地输出服务器名。

IRule rule = new RandomRule();

3 IPing：判断服务器不是可用的接口

在项目里，大伙一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器不是可用（那此业务都封装在 Ribbon的底层代码里），此外，大伙还要能用Ribbon组件里的IPing接口来实现这人功能。

在下面的IRuleDemo.java代码里，大伙将演示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             //时候服务器名是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妙招。

在这人妙招里，大伙根据服务器名来判断，具体而言，时候名字是ekserver2，则返回false，表示该服务器不可用，时候返回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             //同样是创建另有好几个



Server对象并插进负载均衡器
19            List<Server> myServers = new ArrayList<Server>();
20            Server s1 = new Server("ekserver1", 30003000);
21            Server s2 = new Server("ekserver2", 30003000);
22            Server s3 = new Server("ekserver3", 30003000);
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);
300                System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort());
31            }
32        }
33    }

在第12行的main函数里，大伙在第15行创建了IPing类型的myPing对象，并在第17行把这人对象插进了负载均衡器。通过第18到第26行的代码，大伙创建了另有好几个服务器，并把它们也插进负载均衡器。

在第28行的for循环里，大伙依然是请求并输出服务器名。时候这里的负载均衡器loadBalancer中含高了另有好几个 IPing类型的对象，全都在根据策略得到服务器后，会根据myPing里的isActive妙招来判断该服务器不是可用。

时候在这人妙招里，大伙定义了ekServer2这台服务器不可用，全都负载均衡器loadBalancer对象始终不不把请求发送到该服务器上，也时候说，在输出结果中，大伙不不看一遍“ekserver2:30003000”的输出。

从中大伙能看一遍IPing接口的一般用法，大伙要能通过重写其中的isAlive妙招来定义“判断服务器不是可用“的逻辑，在实际项目里，判断的妙招无非是”服务器响应不是时间过长“或”发往该服务器的请求数不是太大“，而那此判断妙招都封装在 IRule接口以及它的实现类里，全都在一般的场景中大伙用到IPing接口。

4 预告&版权申明

在本周的后面时间里，我将继续给出用Eureka+Ribbon高可用负载均衡架构的搭建妙招。

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