【微服务架构】SpringCloud Alibaba（三）：负载均衡 LoadBalance

2025-04-28 04:37:22 0 阅读

文章目录

SpringCloud Alibaba
- 1、核心组件
- 2、优势
- 3、应用场景
一、Loadbalance介绍
二、Ribbon和Loadbalance 对比
三、整合LoadBlance
- 1、升级版本
- 2、移除ribbon依赖，增加loadBalance依赖
四、自定定义负载均衡器
五、重试机制
六、源码分析
- 1、猜测源码的实现
- 2、初始化过程
- 3、获取负载均衡器
- 4、获取实例
- 5、获取服务实例列表
- 6、进行调用

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SpringCloud Alibaba

Spring Cloud Alibaba是阿里巴巴提供的一站式微服务解决方案，是Spring Cloud体系中的一个重要分支，它将阿里巴巴在微服务领域的实践经验和开源技术进行了整合，为开发者提供了一系列便捷的工具和组件，用于构建分布式微服务应用。以下是其详细介绍：

1、核心组件

Nacos：用于服务注册与发现以及配置管理。它可以帮助微服务实例自动注册到注册中心，并能够动态获取配置信息，使应用程序能够灵活地应对配置的变化，无需重启服务。
Sentinel：主要用于流量控制、熔断降级等功能。它可以保护微服务免受高并发、流量异常等情况的影响，确保系统在压力下能够稳定运行，避免因个别服务出现问题而导致整个系统崩溃。
RocketMQ：是一款高性能、高可靠的分布式消息队列。它在微服务架构中常用于实现异步消息传递、解耦系统组件之间的依赖关系，从而提高系统的整体性能和可扩展性。
Seata：致力于提供分布式事务解决方案，确保在分布式系统中数据的一致性。它通过对事务的协调和管理，使得多个微服务之间在进行数据交互时能够遵循ACID原则。

2、优势

一站式解决方案：涵盖了微服务架构中的多个关键领域，包括服务治理、配置管理、流量控制、分布式事务等，开发者无需再从多个不同的开源项目中进行整合，大大降低了微服务架构的搭建和维护成本。
与Spring Cloud生态的深度集成：基于Spring Cloud的编程模型和规范进行开发，使得熟悉Spring Cloud的开发者能够快速上手并轻松集成到现有的Spring Cloud项目中，充分利用Spring Cloud的各种特性和优势。
阿里巴巴的技术实力和实践经验支持：得益于阿里巴巴在大规模分布式系统开发和运营方面的丰富经验，Spring Cloud Alibaba的组件经过了实际生产环境的考验，具有较高的稳定性、性能和可扩展性，能够应对各种复杂的业务场景和高并发流量。

3、应用场景

电商系统：在电商业务中，存在多个微服务，如商品服务、订单服务、库存服务等。Spring Cloud Alibaba可以通过Nacos进行服务注册与发现，使用Sentinel对各个服务的流量进行控制，利用RocketMQ实现异步消息通知，比如下单成功后异步通知库存服务扣减库存，通过Seata保证分布式事务的一致性，确保订单和库存等数据的准确性。
金融系统：金融领域对数据一致性和系统稳定性要求极高。Spring Cloud Alibaba的Seata可以确保在多个金融业务操作之间的分布式事务一致性，如转账操作涉及到两个不同账户服务之间的资金变动。Nacos可以提供配置管理，方便对金融业务的各种配置参数进行动态调整，Sentinel则可以防止因突发的高并发交易对系统造成冲击。
物联网（IoT）平台：物联网场景中，大量的设备会产生实时数据并上传到云端。Spring Cloud Alibaba可以通过Nacos管理各个物联网服务的注册与发现，使用RocketMQ接收和处理大量的设备数据消息，进行异步处理和分发。Sentinel可以对物联网服务的流量进行控制，防止因设备数据突发增长导致系统过载。

一、Loadbalance介绍

Spring Cloud LoadBalancer是Spring Cloud官方自己提供的客户端负载均衡器,抽象和实现，用来替代Ribbon（已经停更），

二、Ribbon和Loadbalance 对比

组件	组件提供的负载策略	支持负载的客户端
Ribbon	随机 RandomRule 轮询 RoundRobinRule 重试 RetryRule 最低并发 BestAvailableRule 可用过滤 AvailabilityFilteringRule 响应时间加权重 ResponseTimeWeightedRule 区域权重 ZoneAvoidanceRule	Feign或openfeign、RestTemplate
Spring Cloud Loadbalancer	RandomLoadBalancer 随机（高版本有，此版本没有RoundRobinLoadBalancer 轮询（默认）	Ribbon 所支持的、WebClient

LoadBalancer 的优势主要是，支持响应式编程的方式异步访问客户端，依赖 Spring Web Flux 实现客户端负载均衡调用。

三、整合LoadBlance

注意如果是Hoxton之前的版本，默认负载均衡器为Ribbon，需要移除Ribbon引用和增加配置spring.cloud.loadbalancer.ribbon.enabled: false。

1、升级版本

Spring Cloud Alibaba	Spring cloud	Spring Boot
2.2.6.RELEASE	Spring Cloud Hoxton.SR9	2.3.2.RELEASE

2、移除ribbon依赖，增加loadBalance依赖



	com.alibaba.cloud
	spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery
	
		
		
			org.springframework.cloud
			spring-cloud-starter-netflix-ribbon
		
	





	org.springframework.cloud
	spring-cloud-starter-loadbalancer


    org.projectlombok
    lombok

四、自定定义负载均衡器

package com.dyll.order.loadbalance;

import org.springframework.beans.factory.ObjectProvider;
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.reactive.DefaultResponse;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.reactive.EmptyResponse;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.reactive.Request;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.reactive.Response;
import org.springframework.cloud.loadbalancer.core.ReactorServiceInstanceLoadBalancer;
import org.springframework.cloud.loadbalancer.core.ServiceInstanceListSupplier;
import reactor.core.publisher.Mono;
import java.util.List;
import java.util.Random;

public class CustomRandomLoadBalancerClient implements ReactorServiceInstanceLoadBalancer {
 
    // 服务列表
    private ObjectProvider<ServiceInstanceListSupplier> serviceInstanceListSupplierProvider;
 
    public CustomRandomLoadBalancerClient(ObjectProvider<ServiceInstanceListSupplier> serviceInstanceListSupplierProvider) {
        this.serviceInstanceListSupplierProvider = serviceInstanceListSupplierProvider;
    }
 
    @Override
    public Mono<Response<ServiceInstance>> choose(Request request) {
        ServiceInstanceListSupplier supplier = serviceInstanceListSupplierProvider.getIfAvailable();
        return supplier.get().next().map(this::getInstanceResponse);
    }
 
    /**
     * 使用随机数获取服务
     * @param instances
     * @return
     */
    private Response<ServiceInstance> getInstanceResponse(
            List<ServiceInstance> instances) {
        System.out.println("进来了");
        if (instances.isEmpty()) {
            return new EmptyResponse();
        }
 
        System.out.println("进行随机选取服务");
        // 随机算法
        int size = instances.size();
        Random random = new Random();
        ServiceInstance instance = instances.get(random.nextInt(size));
 
        return new DefaultResponse(instance);
    }
}

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
// 设置全局负载均衡器
@LoadBalancerClients(defaultConfiguration = {CustomRandomLoadBalancerClient.class})
// 指定具体服务用某个负载均衡
//@LoadBalancerClient(name = "dyll-stock",configuration = CustomRandomLoadBalancerClient.class)
//@LoadBalancerClients(
//        value = {
//                @LoadBalancerClient(value = "dyll-stock",configuration = CustomRandomLoadBalancerClient.class)
//        },defaultConfiguration = LoadBalancerClientConfiguration.class
//)
public class OrderApplication {

    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate(){
        return new RestTemplate();
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderApplication.class);
    }
}

五、重试机制

spring:
  cloud:
    loadbalancer:
      #以下配置为LoadBalancerProperties 配置类
      clients:
        #default 表示去全局配置，如要针对某个服务，则填写毒地应的服务名称即可
        default:
          retry:
            enbled: true
            #是否有的的请求都重试，false表示只有GET请求才重试
            retryOnAllOperation: true
            #同一个实例的重试次数，不包括第一次调用：比如第填写3 ，实际会调用4次
            maxRetriesOnSameServiceInstance: 3
            #其他实例的重试次数，多节点情况下使用
            maxRetriesOnNextServiceInstance: 0

六、源码分析

1、猜测源码的实现

我们这里是给RestTemplate增加了@LoadBalanced就实现了负载均衡，我们学习Ribbon的时候是也是在RestTemplate上加了@LoadBalanced也实现了负载均衡，当时我们说RestTemplate上面有个扩展点ClientHttpRequestInterceptor，我们Ribbon通过LoadBalancerInterceptor实现了这个扩展点，将dyll-stock替换为 192.168.0.3:8003,如果所示：通过LoadBalancerClient 的实现类 RibbbonLoadBalancerClient 实现负载

那我们现在我们想LoadBalancer是不是也是同样的功能呢？我们发现LoadBalancerClient 只有一个实现类是BlockingLoadBalancerClient

这是我们大概的猜想，他应该和我们的Ribbon的整体逻辑差不多

2、初始化过程

依旧是以前的逻辑找自动装配类，进入我们spring-cloud-starer-loadbalnecer:2.2.6.REALEAS 查找spring.factories，我们发现里面并没有对应spring.factories，这说明的这个starter只是起到jar管理的作用（查看的mybatis和SpringBoot整合的源码的话，会发现也是这样），所以我们进入pom中会发现应该是在spring-cloud-loadbalancer里面。

我们分析这里自动配置类BlockingLoadBalancerClientAutoConfiguration和我们刚才分析的BlockingLoadBalancerClient前边名称一样，那这个应该是我们重点分析的自动配置类

进入BlockingLoadBalancerClientAutoConfiguration 你会发现这里和Ribbon中的配置相似，都是在LoadBalancerAutoConfiguration之前

而LoadBalancerAutoConfiguration和我们将Ribbon中的配置是一样的，如下：

在BlockingLoadBalancerClientAutoConfiguration中我们看到一个重要的类BlockingLoadBalancerClient，这个类在前面我们分析过，通过他我们进行的负载均衡，里面有个参数是LoadBalancerClientFactory，这个参数我们可以想起我们讲解Ribbon中的SpringClientFactory，那哪里创建的他呢？