秒速pk10彩神8app _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，而从不在项目里太久地编写实现负载均衡的代码。
比如，在某个涵盖Eureka和Ribbon的集群中，某个服务（时要理解成八个 多jar包）被部署在多台服务器上，当多个服务使用者并肩调用该服务时，那此并发的请求能被用五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，亲戚亲们都能看到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，也时要整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。
从代码层面来看，Ribbon有如下八个 多比较重要的接口。
第一，ILoadBalancer，这也叫负载均衡器，通过它，亲戚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，你你这个接口有多个实现类，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，亲戚亲们还能重写该接口里的依据来自定义负载均衡的策略。
在BaseLoadBalancer类里，亲戚亲们能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略，曾经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，亲戚亲们能获取到当前那此服务器是可用的，亲戚亲们不能不能通过重写该接口里的依据来自定义判断服务器算不算可用的规则。在BaseLoadBalancer类里，亲戚亲们同样能通过IPing的实现类设置判断服务器算不算可用的策略。
1 ILoadBalancer：负载均衡器接口
在Ribbon里，亲戚亲们时要通过ILOadBalancer你你这个接口以基于特定的负载均衡策略来选择服务器。
通过下面的ILoadBalancerDemo.java，亲戚亲们来看下你你这个接口的基本用法。你你这个类是插进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 //定义八个 多服务器列表 7 List<Server> myServers = new ArrayList<Server>(); 8 //创建八个 多Server对象 9 Server s1 = new Server("ekserver1",400400); 10 Server s2 = new Server("ekserver2",400400); 11 //八个 多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，亲戚亲们创建了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，亲戚亲们创建了八个 多Server类型的对象，并把它们插进了myServers里，在第15行里，亲戚亲们把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，亲戚亲们通过负载均衡器模拟了10次选择服务器的动作，具体而言，是在第19行里，通过loadBalancer的chooseServer依据以默认的负载均衡规则选择服务器，在第21行里，亲戚亲们是用“打印”你你这个动作来模拟实际的“使用Server对象正确处理请求”的动作。
上述代码的运行结果如下所示，其中亲戚亲们能看到，loadBalancer你你这个负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上，从中觉得能看到 “负载均衡”的效果。
第二，IRule，你你这个接口有多个实现类，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，亲戚亲们还能重写该接口里的依据来自定义负载均衡的策略。
在BaseLoadBalancer类里，亲戚亲们能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略，曾经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，亲戚亲们能获取到当前那此服务器是可用的，亲戚亲们不能不能通过重写该接口里的依据来自定义判断服务器算不算可用的规则。在BaseLoadBalancer类里，亲戚亲们同样能通过IPing的实现类设置判断服务器算不算可用的策略。
1 ekserver2:400400 2 ekserver1:400400 3 ekserver2:400400 4 ekserver1:400400 5 ekserver2:400400 6 ekserver1:400400 7 ekserver2:400400 8 ekserver1:400400 9 ekserver2:400400 10 ekserver1:400400
2 IRule：定义负载均衡规则的接口
在Ribbon里，亲戚亲们时要通过定义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，亲戚亲们能看到IRule接口的有些常用的实现类。
|
实现类的名字 |
负载均衡的规则 |
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RandomRule |
采用随机选择的策略 |
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RoundRobinRule |
采用轮询策略 |
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RetryRule |
采用该策略时，会涵盖重试动作 |
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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 |
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WeightedResponseTimeRule |
根据平均响应时间为每个服务器设置八个 多权重，根据该权重值优先选择平均响应时间较小的服务器 |
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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，亲戚亲们来看下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 //如下定义八个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",400400); 13 Server s2 = new Server("ekserver2",400400); 14 Server s3 = new Server("ekserver3",400400); 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很之类，但有如下的差别点。
1 在第5行里，亲戚亲们是通过BaseLoadBalancer你你这个类而全部都不 接口来定义负载均衡器，原因分析分析是该类涵盖setRule依据。
2 在第7行定义了八个 多基于轮询规则的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，亲戚亲们是把涵盖八个Server的List对象插进负载均衡器，而全部都不 完后 的八个 多。完后 这里存粹是为了演示效果，有些亲戚亲们就插进八个 多根本不所处的“ekserver3”服务器。
运行该任务管理器后，亲戚亲们时要看到有10次输出，而且觉得是按“轮询”的规则有顺序地输出八个服务器的名字。完后 亲戚亲们把第7行的代码改成如下，如此 就会看到 “随机”地输出服务器名。
IRule rule = new RandomRule();
3 IPing：判断服务器算不算可用的接口
在项目里，亲戚亲们一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器算不算可用（那此业务都封装在Ribbon的底层代码里），此外，亲戚亲们时要用Ribbon组件里的IPing接口来实现你你这个功能。
在下面的IRuleDemo.java代码里，亲戚亲们将演示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 //完后 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依据。
在你你这个依据里，亲戚亲们根据服务器名来判断，具体而言，完后 名字是ekserver2，则返回false，表示该服务器不可用，而且返回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 //同样是创建八个 多Server对象并插进负载均衡器 19 List<Server> myServers = new ArrayList<Server>(); 20 Server s1 = new Server("ekserver1", 400400); 21 Server s2 = new Server("ekserver2", 400400); 22 Server s3 = new Server("ekserver3", 400400); 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); 400 System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort()); 31 } 32 } 33 }
在第12行的main函数里，亲戚亲们在第15行创建了IPing类型的myPing对象，并在第17行把你你这个对象插进了负载均衡器。通过第18到第26行的代码，亲戚亲们创建了八个 多服务器，并把它们也插进负载均衡器。
在第28行的for循环里，亲戚亲们依然是请求并输出服务器名。完后 这里的负载均衡器loadBalancer中涵盖了八个 多IPing类型的对象，有些在根据策略得到服务器后，会根据myPing里的isActive依据来判断该服务器算不算可用。
完后 在你你这个依据里，亲戚亲们定义了ekServer2这台服务器不可用，有些负载均衡器loadBalancer对象始终我太久 把请求发送到该服务器上，也要是说，在输出结果中，亲戚亲们我太久 看到“ekserver2:400400”的输出。
从中亲戚亲们能看到IPing接口的一般用法，亲戚亲们时要通过重写其中的isAlive依据来定义“判断服务器算不算可用“的逻辑，在实际项目里，判断的依据无非是”服务器响应算不算时间过长“或”发往该服务器的请求数算不算太久“，而那此判断依据都封装在IRule接口以及它的实现类里，有些在一般的场景中亲戚亲们用到IPing接口。
4 预告&版权申明
在本周的里面时间里，我将继续给出用Eureka+Ribbon高可用负载均衡架构的搭建依据。
本文内容摘自被委托人写的专业书籍，转载时请并肩引入该版权申明，请勿用于商业用途。