如何使用 Spring Cloud 2020 中重磅推荐的负载均衡器 Spring Cloud LoadBalancer (下文简称 SCL),如何扩展负载均衡策略? 你将从本文中获取到答案
快速上手 SCL
如果项目中想使用 SCL,则仅需要添加如下 maven 依赖即可
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-loadbalancer</artifactId>
</dependency>
SCL 是构建服务发现的基础上,由java基础于目前 Spring Cloud Alibaba 并未兼容 SCL (具体兼容方案可以参考 pig),当然你可以选择使用Eureka 测试。
若将 RestTemplate 和 客户端负载均衡结合使用,在 bean 定义上增加 @LoadBalanced 注解即可.
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
}
个性化负载均衡策略
SCL 内置的负载均衡策略
目前版本 (spring cloud 2020) 内置轮询、随机的负载均衡策略,默认轮询策略。
当然可以通过 LoadBalancerClient 注解,指定服务级别的负载均衡策略
@LoadBalancerClient(value = "demo-provider", configuration = RandomLoadbalancerConfig.class)
public class RandomLoadbalancerConfig {
@Bean
public ReactorLoadBalancer<ServiceInstance> reactorServiceInstanceLoadBalancer(Environment environment,
LoadBalancerClientFactory loadBalancerClientFactory) {
String name = environment.getProperty(LoadBalancerClientFactory.PROPERTY_NAME);
return new RandomLoadBalancer(
loadBalancerClientFactory.getLazyProvider(name, ServiceInstanceListSupplier.class), name);
}
}
自定义负载均衡策略
通过上文可知,目前 SCL 支持的负载均衡策略相较于 Ribbon 还是较少,需要开发者自行实现,好在 SCL 提供了便捷的 API 方便扩展使用。 这里演示自定义一个基于注册中心元数据的灰度负载均衡策略。
定义灰度负载均衡策略
@Slf4j
public class GrayRoundRobinLoadBalancer extends RoundRobinLoadBalancer {
private ObjectProvider<ServiceInstanceListSupplier> serviceInstanceListSupplierProvider;
private String serviceId;
@Override
public Mono<Response<ServiceInstance>> choose(Request request) {
ServiceInstanceListSupplier supplier = serviceInstanceListSupplierProvider
.getIfAvailable(NoopServiceInstanceListSupplier::new);
return supplier.get(request).next().map(serviceInstances -> getInstanceResponse(serviceInstances, request));
}
Response<ServiceInstance> getInstanceResponse(List<ServiceInstance> instances, Request request) {
// 注册中心无可用实例 抛出异常
if (CollUtil.isEmpty(instances)) {
log.warn("No instance available {}", serviceId);
return new EmptyResponse();
}
DefaultRequestContext requestContext = (DefaultRequestContext) request.getContext();
RequestData clientRequest = (RequestData) requestContext.getClientRequest();
HttpHeaders headers = clientRequest.getHeaders();
String reqVersion = headers.getFirst(CommonConstants.VERSION);
if (StrUtil.isBlank(reqVersion)) {
return super.choose(request).block();
}
// 遍历可以实例元数据,若匹配则返回此实例
for (ServiceInstance instance : instances) {
NacosServiceInstance nacosInstance = (NacosServiceInstance) instance;
Map<String, String> metadata = nacosInstance.getMetadata();
String targetVersion = MapUtil.getStr(metadata, CommonConstants.VERSION);
if (reqVersion.equalsIgnoreCase(targetVersion)) {
log.debug("gray requst match success :{} {}", reqVersion, nacosInstance);
return new DefaultResponse(nacosInstance);
}
}
// 降级策略,使用轮询策略
return super.choose(request).block();
}
}
针对客户端注入灰度负载均衡策略
@LoadBalancerClient(value = “demo-provider”, configuration = GrayRoundLoadbalancerConfig.class)
服务实例定义版本号
请求携带版本号,测试使用
curl --location --request GET ‘http://localhost:6060/req?key=b’
–header ‘VERSION: b’
优化负载均衡策略注入
如上文所述,所有的个性化负载策略都需要手动通过 LoadBalancerClient 注入非常的不方便。 我们可以参考 LoadBalancerClients 的批量注入逻辑构造自己的 BeanRegistrar
public class GrayLoadBalancerClientConfigurationRegistrar implements ImportBeanDefinitionRegistrar {
@Override
public void registerBeanDefinitions(AnnotationMetadata metadata, BeanDefinitionRegistry registry) {
Field[] fields = ReflectUtil.getFields(ServiceNameConstants.class);
// 遍历服务名称,注入支持灰度策略的负载均衡器
for (Field field : fields) {
Object fieldValue = ReflectUtil.getFieldValue(ServiceNameConstants.class, field);
registerClientConfiguration(registry, fieldValue, GrayLoadBalancerClientConfiguration.class);
}
}
}
源码 https://gitee.com/log4j/pig,欢迎署名转载 <<<
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