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java B2B2C springmvc mybatis多租户电子商城系统--Zuul的高可用

Zuul的高可用非常关键,因为外部请求到后端服务的流量都会经过Zuul。故而在生产环境下一般都需要部署高可用的Zuul以避免单点故障。愿意了解源码的朋友直接求求交流分享技术:二一四七七七五六三三一Zuul客户端也注册到EurekaServer上这种情况下,Zuul的高可用非常简单,只须将多个Zuul节点注册到EurekaServer上,就可实现Zuul的高可用。此时Zuul的高可用与其他微服务的高可用没什么区别。如下图,当Zuul客户端也注册到EurekaServer上时,只须部署多个Zuul节点即可实现其高可用。Zuul客户端会自动从EurekaServer中查询ZuulServer的列表,并使用Ribbon负责均衡地请求Zuul集群。 二Zuul客户端未注册到EurekaServer上现实中,这种场景更多,例如,Zuul客户端是一个手机APP——不可能让所有的手机终端都注册到EurekaServer上。这种情况下,可借助一个额外的负载均衡器来实现Zuul的高可用,例如Nginx、HAProxy、F5等。如下图,Zuul客户端请求发送到负载均衡器,负载均衡器将请求转发到其代理的其中一个Zuul节点。这样,就可以实现Zuul的高可用。 整体代码结构如下:资料和源码来源

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java B2B2C源码电子商务平台 -----客户端负载均衡策略

一、负载均衡介绍负载均衡(Load Balance):建立在现有网络结构之上,它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。其意思就是分摊到多个操作单元上进行执行,例如Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等,从而共同完成工作任务。愿意了解源码的朋友直接求求交流分享技术:二一四七七七五六三三 1、服务端负载均衡:客户端请求到负载均衡服务器,负载均衡服务器根据自身的算法将该请求转给某台真正提供业务的服务器,该服务器将响应数据给负载均衡服务器,负载均衡服务器最后将数据返回给客服端。(nginx) 2、客服端负载均衡:基于客户端的负载均衡,简单的说就是在客户端程序里面,自己设定一个调度算法,在向服务器发起请求的时候,先执行调度算法计算出向哪台服务器发起请求,然后再发起请求给服务器。 二、负载均衡策略介绍(1) AbstractLoadBalancerRuleAbstractLoadBalancerRule是一个抽象类,里边主要定义了一个ILoadBalancer,定义它的目的主要是辅助负责均衡策略选取合适的服务端实例。 (2) RandomRule该负载均衡策略就是随机选择一个服务实例,看源码我们知道,在RandomRule的无参构造方法中初始化了一个Random对象,然后在它重写的choose方法又调用了choose(ILoadBalancer lb, Object key)这个重载的choose方法,在这个重载的choose方法中,每次利用random对象生成一个不大于服务实例总数的随机数,并将该数作为下标所以获取一个服务实例。 (3) RoundRobinRuleRoundRobinRule这种负载均衡策略叫做线性负载均衡策略,也就是我们在上文所说的BaseLoadBalancer负载均衡器中默认采用的负载均衡策略。这个类的choose(ILoadBalancer lb, Object key)函数整体逻辑是这样的:开启一个计数器count,在while循环中遍历服务清单,获取清单之前先通过incrementAndGetModulo方法获取一个下标,这个下标是一个不断自增长的数先加1然后和服务清单总数取模之后获取到的(所以这个下标从来不会越界),拿着下标再去服务清单列表中取服务,每次循环计数器都会加1,如果连续10次都没有取到服务,则会报一个警告No available alive servers after 10 tries from load balancer: XXXX。 (4) RetryRule 看名字就知道这种负载均衡策略带有重试功能。首先RetryRule中又定义了一个subRule,它的实现类是RoundRobinRule,然后在RetryRule的choose(ILoadBalancer lb, Object key)方法中,每次还是采用RoundRobinRule中的choose规则来选择一个服务实例,如果选到的实例正常就返回,如果选择的服务实例为null或者已经失效,则在失效时间deadline之前不断的进行重试(重试时获取服务的策略还是RoundRobinRule中定义的策略),如果超过了deadline还是没取到则会返回一个null。 (5) WeightedResponseTimeRuleWeightedResponseTimeRule是RoundRobinRule的一个子类,在WeightedResponseTimeRule中对RoundRobinRule的功能进行了扩展,WeightedResponseTimeRule中会根据每一个实例的运行情况来给计算出该实例的一个权重,然后在挑选实例的时候则根据权重进行挑选,这样能够实现更优的实例调用。WeightedResponseTimeRule中有一个名叫DynamicServerWeightTask的定时任务,默认情况下每隔30秒会计算一次各个服务实例的权重,权重的计算规则也很简单,如果一个服务的平均响应时间越短则权重越大,那么该服务实例被选中执行任务的概率也就越大。 (6) ClientConfigEnabledRoundRobinRuleClientConfigEnabledRoundRobinRule选择策略的实现很简单,内部定义了RoundRobinRule,choose方法还是采用了RoundRobinRule的choose方法,所以它的选择策略和RoundRobinRule的选择策略一致,不赘述。 (7) BestAvailableRuleBestAvailableRule继承自ClientConfigEnabledRoundRobinRule,它在ClientConfigEnabledRoundRobinRule的基础上主要增加了根据loadBalancerStats中保存的服务实例的状态信息来过滤掉失效的服务实例的功能,然后顺便找出并发请求最小的服务实例来使用。然而loadBalancerStats有可能为null,如果loadBalancerStats为null,则BestAvailableRule将采用它的父类即ClientConfigEnabledRoundRobinRule的服务选取策略(线性轮询)。 (8) PredicateBasedRulePredicateBasedRule是ClientConfigEnabledRoundRobinRule的一个子类,它先通过内部定义的一个过滤器过滤出一部分服务实例清单,然后再采用线性轮询的方式从过滤出来的结果中选取一个服务实例。 (9) ZoneAvoidanceRuleZoneAvoidanceRule是PredicateBasedRule的一个实现类,只不过这里多一个过滤条件,ZoneAvoidanceRule中的过滤条件是以ZoneAvoidancePredicate为主过滤条件和以AvailabilityPredicate为次过滤条件组成的一个叫做CompositePredicate的组合过滤条件,过滤成功之后,继续采用线性轮询的方式从过滤结果中选择一个出来。使用ZoneAvoidancePredicate和AvailabilityPredicate来判断是否选择某个server,前一个判断判定一个zone的运行性能是否可用,剔除不可用的zone(的所有server),AvailabilityPredicate用于过滤掉连接数过多的Server。 技术架构图如下: 资料和源码来源

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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