我们专注攀枝花网站设计 攀枝花网站制作 攀枝花网站建设
成都网站建设公司服务热线:400-028-6601

网站建设知识

十年网站开发经验 + 多家企业客户 + 靠谱的建站团队

量身定制 + 运营维护+专业推广+无忧售后,网站问题一站解决

Ribbon中BestAvailableRule和RetryRule的使用方法

这篇文章主要讲解了“Ribbon中BestAvailableRule和RetryRule的使用方法”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Ribbon中BestAvailableRule和RetryRule的使用方法”吧!

十余年的郏县网站建设经验,针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务,响应快,48小时及时工作处理。全网营销推广的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同,自动调整郏县建站的显示方式,使网站能够适用不同显示终端,在浏览器中调整网站的宽度,无论在任何一种浏览器上浏览网站,都能展现优雅布局与设计,从而大程度地提升浏览体验。创新互联建站从事“郏县网站设计”,“郏县网站推广”以来,每个客户项目都认真落实执行。

    Ribbon的版本是2.3.0.release.

1.BestAvailableRule

                    Ribbon中BestAvailableRule和RetryRule的使用方法

                                                                              图1

    ClientConfigEnabledRoundRobinRule如下所示,定义了一个类属性RoundRobinRule,choose方法中调用RoundRobinRule进行选择,所以这里面的是轮循算法。

    List-1.1

public class ClientConfigEnabledRoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule {
    RoundRobinRule roundRobinRule = new RoundRobinRule();

    public ClientConfigEnabledRoundRobinRule() {
    }

    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
        this.roundRobinRule = new RoundRobinRule();
    }

    public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb) {
        super.setLoadBalancer(lb);
        this.roundRobinRule.setLoadBalancer(lb);
    }

    public Server choose(Object key) {
        if (this.roundRobinRule != null) {
            return this.roundRobinRule.choose(key);
        } else {
            throw new IllegalArgumentException("This class has not been initialized with the RoundRobinRule class");
        }
    }
}

    BestAvailableRule继承了ClientConfigEnabledRoundRobinRule,内部实现如下List-1.2,遍历所有的服务提供者,选择并发量最小的那个服务。

    List-1.2

private LoadBalancerStats loadBalancerStats;

public Server choose(Object key) {
    if (this.loadBalancerStats == null) {
        return super.choose(key);
    } else {
        List serverList = this.getLoadBalancer().getAllServers();
        int minimalConcurrentConnections = 2147483647;
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        Server chosen = null;
        Iterator var7 = serverList.iterator();

        while(var7.hasNext()) {
            Server server = (Server)var7.next();
            ServerStats serverStats = this.loadBalancerStats.getSingleServerStat(server);
            if (!serverStats.isCircuitBreakerTripped(currentTime)) {
                int concurrentConnections = serverStats.getActiveRequestsCount(currentTime);
                if (concurrentConnections < minimalConcurrentConnections) {
                    minimalConcurrentConnections = concurrentConnections;
                    chosen = server;
                }
            }
        }

        if (chosen == null) {
            return super.choose(key);
        } else {
            return chosen;
        }
    }
}

public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb) {
    super.setLoadBalancer(lb);
    if (lb instanceof AbstractLoadBalancer) {
        this.loadBalancerStats = ((AbstractLoadBalancer)lb).getLoadBalancerStats();
    }

}

    choose方法重新了父类中的choose方法,

  1. 获取服务列表,遍历服务

  2. 通过ServerStats获取当前服务实例的并发连接数,如下List-3所示,并发连接数不是0,且当前时间与上次有效更改时间间隔在范围内,则返回当前并发连接数。

  3. 遍历所有的服务提供者后,如果得到的server是null,则调用父类的choose方法,用RoundRobin算法进行选择。

    List-1.3

public int getActiveRequestsCount(long currentTime) {
    int count = this.activeRequestsCount.get();
    if (count == 0) {
        return 0;
    } else if (currentTime - this.lastActiveRequestsCountChangeTimestamp <= (long)(activeRequestsCountTimeout.get() * 1000) && count >= 0) {
        return count;
    } else {
        this.activeRequestsCount.set(0);
        return 0;
    }
}

2.RetryRule

                                       Ribbon中BestAvailableRule和RetryRule的使用方法

                                                                                  图2

    RetryRule的实现比较简单,基于RoundRobinRule,如下List-2.1所示

    List-2.1

public class RetryRule extends AbstractLoadBalancerRule {
    IRule subRule = new RoundRobinRule();
    long maxRetryMillis = 500L;
    ...
    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
        long requestTime = System.currentTimeMillis();
        long deadline = requestTime + this.maxRetryMillis;
        Server answer = null;
        answer = this.subRule.choose(key);
        if ((answer == null || !answer.isAlive()) && System.currentTimeMillis() < deadline) {
            InterruptTask task = new InterruptTask(deadline - System.currentTimeMillis());

            while(!Thread.interrupted()) {
                answer = this.subRule.choose(key);
                if (answer != null && answer.isAlive() || System.currentTimeMillis() >= deadline) {
                    break;
                }

                Thread.yield();
            }

            task.cancel();
        }

        return answer != null && answer.isAlive() ? answer : null;
    }
    ...

    RetryRule中choose(Object key)调用choose(ILoadBalancer lb, Object key),

  1. 当前时间加上maxRetryMillis得到deadline,即截止时间

  2. 用subRule获取服务server,如果服务有效则直接返回该服务

  3. 构造InterruptTask,它里面有个Timer定时任务,如List-2.2。之后循坏,只要当前线程没有被interrupt,则用subRule的RoundRobin算法选择一个服务实例,如果这个服务有效或者当前时间过了截止时间则跳出循坏

  4. 如果步骤3中得到的服务实例无效,且当前时间在截止时间之内,则调用Thread.yield(),让出线程资源给其它线程

    通过源码可知,RetryRule在subRule.choose获得无效的服务实例后,仅仅是再次再次用subRule获取服务实例,并不会一直尝试下去,即尝试一次。

    List-2.2

public class InterruptTask extends TimerTask {
    static Timer timer = new Timer("InterruptTimer", true);
    protected Thread target = null;

    public InterruptTask(long millis) {
        this.target = Thread.currentThread();
        timer.schedule(this, millis);
    }

    public boolean cancel() {
        try {
            return super.cancel();
        } catch (Exception var2) {
            return false;
        }
    }

    public void run() {
        if (this.target != null && this.target.isAlive()) {
            this.target.interrupt();
        }
    }
    ...

感谢各位的阅读,以上就是“Ribbon中BestAvailableRule和RetryRule的使用方法”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Ribbon中BestAvailableRule和RetryRule的使用方法这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!


分享名称:Ribbon中BestAvailableRule和RetryRule的使用方法
URL链接:http://mswzjz.cn/article/ishcph.html

其他资讯