幸运快3猜大小诀窍_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，应用系统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，而无须在项目里不多地编写实现负载均衡的代码。
比如，在某个含晒 Eureka和Ribbon的集群中，某个服务（可不可不可以理解成一三个多多jar包）被部署在多台服务器上，当多个服务使用者一齐调用该服务时，那些并发的请求能被用这些 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，让让人们能都看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，并可不可不可以整合Ribbon从而达到负载均衡的效果。
从代码层面来看，Ribbon有如下一三个多多比较重要的接口。
第一，ILoadBalancer，这也叫负载均衡器，通过它，让人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，这些 接口有多个实现类，比如RandomRule和RoundRobinRule，那些实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略，让人们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，让人们能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略，一三个多多多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，让人们能获取到当前那些服务器是可用的，让人们并能通过重写该接口里的最好的办法 来自定义判断服务器否有可用的规则。在BaseLoadBalancer类里，让人们同样能通过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，让人们还可不可不可以通过ILOadBalancer这些 接口以基于特定的负载均衡策略来取舍服务器。
通过下面的ILoadBalancerDemo.java，让人们来看下这些 接口的基本用法。这些 类是放上4.2累积创建的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 //定义一三个多多服务器列表 7 List<Server> myServers = new ArrayList<Server>(); 8 //创建一三个多多Server对象 9 Server s1 = new Server("ekserver1",60 60 ); 10 Server s2 = new Server("ekserver2",60 60 ); 11 //一三个多多server对象放上List类型的myServers对象里 12 myServers.add(s1); 13 myServers.add(s2); 14 //把myServers放上负载均衡器 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，让人们创建了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，让人们创建了一三个多多Server类型的对象，并把它们放上了myServers里，在第15行里，让人们把List类型的myServers对象放上了负载均衡器里。
在第17到22行的for循环里，让人们通过负载均衡器模拟了10次取舍服务器的动作，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取舍服务器，在第21行里，让人们是用“打印”这些 动作来模拟实际的“使用Server对象处理请求”的动作。
上述代码的运行结果如下所示，其中让人们能都看，loadBalancer这些 负载均衡器把10次请求均摊到了2台服务器上，从中我我虽然能都看 “负载均衡”的效果。
第二，IRule，这些 接口有多个实现类，比如RandomRule和RoundRobinRule，那些实现类具体地定义了诸如“随机“和”轮询“等的负载均衡策略，让人们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，让人们能通过IRule的实现类设置负载均衡的策略，一三个多多多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，让人们能获取到当前那些服务器是可用的，让人们并能通过重写该接口里的最好的办法 来自定义判断服务器否有可用的规则。在BaseLoadBalancer类里，让人们同样能通过IPing的实现类设置判断服务器否有可用的策略。
1 ekserver2:60 60 2 ekserver1:60 60 3 ekserver2:60 60 4 ekserver1:60 60 5 ekserver2:60 60 6 ekserver1:60 60 7 ekserver2:60 60 8 ekserver1:60 60 9 ekserver2:60 60 10 ekserver1:60 60
2 IRule：定义负载均衡规则的接口
在Ribbon里，让人们可不可不可以通过定义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，让人们能都看IRule接口的有些常用的实现类。
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实现类的名字 |
负载均衡的规则 |
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RandomRule |
采用随机取舍的策略 |
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RoundRobinRule |
采用轮询策略 |
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RetryRule |
采用该策略时，会含晒 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一三个多多权重，根据该权重值优先取舍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的应用系统进程里，让人们来看下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，而都是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 //如下定义三个Server，并把它们放上List类型的集合中 11 List<Server> myServers = new ArrayList<Server>(); 12 Server s1 = new Server("ekserver1",60 60 ); 13 Server s2 = new Server("ekserver2",60 60 ); 14 Server s3 = new Server("ekserver3",60 60 ); 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，让人们是通过BaseLoadBalancer这些 类而都是接口来定义负载均衡器，原因分析分析是该类含晒 setRule最好的办法 。
2 在第7行定义了一三个多多基于轮询规则的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，让人们是把含晒 三个Server的List对象放上负载均衡器，而都是以后 的一三个多多。肯能这里存粹是为了演示效果，不多让人们就放上一三个多多根本不位于的“ekserver3”服务器。
运行该应用系统进程后，让人们可不可不可以都看有10次输出，否则我我虽然是按“轮询”的规则有顺序地输出三个服务器的名字。肯能让人们把第7行的代码改成如下，如此 就会都看 “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，让人们一般会让ILoadBalancer接口自动地判断服务器否有可用（那些业务都封装下 Ribbon的底层代码里），此外，让人们还可不可不可以用Ribbon组件里的IPing接口来实现这些 功能。
在下面的IRuleDemo.java代码里，让人们将演示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最好的办法 。
在这些 最好的办法 里，让人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，否则返回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 //同样是创建一三个多多Server对象并放上负载均衡器 19 List<Server> myServers = new ArrayList<Server>(); 20 Server s1 = new Server("ekserver1", 60 60 ); 21 Server s2 = new Server("ekserver2", 60 60 ); 22 Server s3 = new Server("ekserver3", 60 60 ); 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); 60 System.out.println(s.getHost() + ":" + s.getPort()); 31 } 32 } 33 }
在第12行的main函数里，让人们在第15行创建了IPing类型的myPing对象，并在第17行把这些 对象放上了负载均衡器。通过第18到第26行的代码，让人们创建了一三个多多服务器，并把它们也放上负载均衡器。
在第28行的for循环里，让人们依然是请求并输出服务器名。肯能这里的负载均衡器loadBalancer含晒 高了一三个多多IPing类型的对象，不多在根据策略得到服务器后，会根据myPing里的isActive最好的办法 来判断该服务器否有可用。
肯能在这些 最好的办法 里，让人们定义了ekServer2这台服务器不可用，不多负载均衡器loadBalancer对象始终不需要把请求发送到该服务器上，可是多 说，在输出结果中，让人们不需要都看“ekserver2:60 60 ”的输出。
从中让人们能都看IPing接口的一般用法，让人们可不可不可以通过重写其中的isAlive最好的办法 来定义“判断服务器否有可用“的逻辑，在实际项目里，判断的最好的办法 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不多“，而那些判断最好的办法 都封装下 IRule接口以及它的实现类里，不多在一般的场景中让人们用到IPing接口。
4 预告&版权申明
在本周的后边时间里，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 。
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