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随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大。需求的激增,带来的是技术上的压力。系统架构也因此也不断的演进、升级、迭代。从单一应用,到垂直拆分,到分布式服务,到SOA,以及现在火热的微服务架构,还有在Google带领下来势汹涌的Service Mesh。我们到底是该乘坐微服务的船只驶向远方,还是偏安一隅得过且过?
其实生活不止眼前的苟且,还有诗和远方。所以我们今天就回顾历史,看一看系统架构演变的历程;把握现在,学习现在最火的技术架构;展望未来,争取成为一名优秀的Java工程师。
当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本。此时,用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM)是影响项目开发的关键。
存在的问题:
当访问量逐渐增大,单一应用无法满足需求,此时为了应对更高的并发和业务需求,我们根据业务功能对系统进行拆分:
优点:
缺点:
当垂直应用越来越多,应用之间交互不可避免,将核心业务抽取出来,作为独立的服务,逐渐形成稳定的服务中心,使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。此时,用于提高业务复用及整合的分布式调用是关键。
优点:
缺点:
当服务越来越多,容量的评估,小服务资源的浪费等问题逐渐显现,此时需增加一个调度中心基于访问压力实时管理集群容量,提高集群利用率。此时,用于提高机器利用率的资源调度和治理中心(SOA)是关键
以前出现了什么问题?
服务治理要做什么?
缺点:
前面说的SOA,英文翻译过来是面向服务。微服务,似乎也是服务,都是对系统进行拆分。因此两者非常容易混淆,但其实缺有一些差别:
微服务的特点:
微服务结构图:
无论是微服务还是SOA,都面临着服务间的远程调用。那么服务间的远程调用方式有哪些呢?
常见的远程调用方式有以下几种:
RPC:Remote Produce Call远程过程调用,类似的还有RMI。自定义数据格式,基于原生TCP通信,速度快,效率高。早期的webservice,现在热门的dubbo,都是RPC的典型
Http:http其实是一种网络传输协议,基于TCP,规定了数据传输的格式。现在客户端浏览器与服务端通信基本都是采用Http协议。也可以用来进行远程服务调用。缺点是消息封装臃肿。
现在热门的Rest风格,就可以通过http协议来实现。
既然微服务选择了Http,那么我们就需要考虑自己来实现对请求和响应的处理。不过开源世界已经有很多的http客户端工具,能够帮助我们做这些事情,例如:
接下来,我们就一起了解一款比较流行的客户端工具:HttpClient
Spring提供了一个RestTemplate模板工具类,对基于Http的客户端进行了封装,并且实现了对象与json的序列化和反序列化,非常方便。RestTemplate并没有限定Http的客户端类型,而是进行了抽象,目前常用的3种都有支持:
首先在项目中注册一个RestTemplate
对象,可以在启动类位置注册:
@SpringBootApplication public class HttpDemoApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(HttpDemoApplication.class, args); } @Bean public RestTemplate restTemplate() { // 默认的RestTemplate,底层是走JDK的URLConnection方式。 return new RestTemplate(); } }
在测试类中直接@Autowired
注入:
@RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest(classes = HttpDemoApplication.class) public class HttpDemoApplicationTests { @Autowired private RestTemplate restTemplate; @Test public void httpGet() { User user = this.restTemplate.getForObject("http://localhost/hello", User.class); System.out.println(user); } }
学习完了Http客户端工具,接下来就可以正式学习微服务了。
微服务是一种架构方式,最终肯定需要技术架构去实施。
微服务的实现方式很多,但是最火的莫过于Spring Cloud了。为什么?
SpringCloud是Spring旗下的项目之一,官网地址:http://projects.spring.io/spring-cloud/
Spring最擅长的就是集成,把世界上最好的框架拿过来,集成到自己的项目中。
SpringCloud也是一样,它将现在非常流行的一些技术整合到一起,实现了诸如:配置管理,服务发现,智能路由,负载均衡,熔断器,控制总线,集群状态等等功能。其主要涉及的组件包括:
netflix
以上只是其中一部分,架构图:
SpringCloud的版本命名比较特殊,因为它不是一个组件,而是许多组件的集合,它的命名是以A到Z的为首字母的一些单词组成:
我们在项目中,会是以Finchley的版本。
其中包含的组件,也都有各自的版本,如下表:
Component | Edgware.SR3 | Finchley.RC1 | Finchley.BUILD-SNAPSHOT |
---|---|---|---|
spring-cloud-aws | 1.2.2.RELEASE | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
spring-cloud-bus | 1.3.2.RELEASE | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
spring-cloud-cli | 1.4.1.RELEASE | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
spring-cloud-commons | 1.3.3.RELEASE | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
spring-cloud-contract | 1.2.4.RELEASE | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
spring-cloud-config | 1.4.3.RELEASE | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
spring-cloud-netflix | 1.4.4.RELEASE | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
spring-cloud-security | 1.2.2.RELEASE | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
spring-cloud-cloudfoundry | 1.1.1.RELEASE | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
spring-cloud-consul | 1.3.3.RELEASE | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
spring-cloud-sleuth | 1.3.3.RELEASE | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
spring-cloud-stream | Ditmars.SR3 | Elmhurst.RELEASE | Elmhurst.BUILD-SNAPSHOT |
spring-cloud-zookeeper | 1.2.1.RELEASE | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
spring-boot | 1.5.10.RELEASE | 2.0.1.RELEASE | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
spring-cloud-task | 1.2.2.RELEASE | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.RELEASE |
spring-cloud-vault | 1.1.0.RELEASE | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
spring-cloud-gateway | 1.0.1.RELEASE | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
spring-cloud-openfeign | 2.0.0.RC1 | 2.0.0.BUILD-SNAPSHOT |
接下来,我们就一一学习SpringCloud中的重要组件。
首先,我们需要模拟一个服务调用的场景。方便后面学习微服务架构
pom org.springframework.boot spring-boot-starter-parent 2.0.1.RELEASE UTF-8 UTF-8 1.8 Finchley.SR1 2.2.2 2.1.5 1.1.9 5.1.32 1.2.3 1.0.0-SNAPSHOT 1.26.1-RELEASE org.springframework.cloud spring-cloud-dependencies ${spring-cloud.version} pom import org.mybatis.spring.boot mybatis-spring-boot-starter ${mybatis.starter.version} tk.mybatis mapper-spring-boot-starter ${mapper.starter.version} mysql mysql-connector-java ${mysql.version} org.projectlombok lombok org.springframework.boot spring-boot-maven-plugin
我们新建一个项目,对外提供查询用户的服务。
org.springframework.boot spring-boot-starter-web mysql mysql-connector-java org.mybatis.spring.boot mybatis-spring-boot-starter tk.mybatis mapper-spring-boot-starter
属性文件,这里我们采用的是yaml语法,而不是properties
server: port: 8081 spring: datasource: url: jdbc:mysql:///yun6 password: root username: root mybatis: type-aliases-package: cn.itcast.user.pojo
启动类
@SpringBootApplication @MapperScan("cn.itcast.user.mapper") public class UserApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(UserApplication.class); } }
添加一个对外查询的接口:
@RestController @RequestMapping("user") public class UserController { @Autowired private UserService userService; @GetMapping("/{id}") public User queryById(@PathVariable("id") Long id) { return this.userService.queryById(id); } }
Service:
@Service public class UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; public User queryById(Long id) { return this.userMapper.selectByPrimaryKey(id); } }
mapper:
@Mapper public interface UserMapper extends tk.mybatis.mapper.common.Mapper{ }
实体类:
@Table(name = "tb_user") public class User implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; // 用户名 private String userName; // 密码 private String password; // 姓名 private String name; // 年龄 private Integer age; // 性别,1男性,2女性 private Integer sex; // 出生日期 private Date birthday; // 创建时间 private Date created; // 更新时间 private Date updated; // 备注 private String note; // 。。。省略getters和setters }
项目结构:
启动项目,访问接口:8http://localhost:8081/user/8
pom:
org.springframework.boot spring-boot-starter-web
首先在启动类中注册RestTemplate
:
@SpringBootApplication public class ConsumerApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ConsumerApplication.class); } @Bean public RestTemplate restTemplate(){ return new RestTemplate(); } }
实体类
@Data public class User implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; private Long id; // 用户名 private String userName; // 密码 private String password; // 姓名 private String name; // 年龄 private Integer age; // 性别,1男性,2女性 private Integer sex; // 出生日期 private Date birthday; // 创建时间 private Date created; // 更新时间 private Date updated; // 备注 private String note; }
然后编写UserDao,注意,这里不是调用mapper查数据库,而是通过RestTemplate远程查询user-service-demo中的接口:
@RestController
@RequestMapping("comsumer")
public class ConsumerController {
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@RequestMapping("/{id}")
public User queryUserById(@PathVariable("id") Long id){
String url = "http://localhost:8081/user/" + id;
return this.restTemplate.getForObject(url, User.class);
}
}
因为我们没有配置端口,那么默认就是8080,我们访问:http://localhost:8080/consume?ids=6,7,8
一个简单的远程服务调用案例就实现了。
简单回顾一下,刚才我们写了什么:
流程如下:
存在什么问题?
其实上面说的问题,概括一下就是分布式服务必然要面临的问题:
以上的问题,我们都将在SpringCloud中得到答案。
首先我们来解决第一问题,服务的管理。
问题分析
在刚才的案例中,user-service对外提供服务,需要对外暴露自己的地址。而consumer(调用者)需要记录服务提供者的地址。将来地址出现变更,还需要及时更新。这在服务较少的时候并不觉得有什么,但是在现在日益复杂的互联网环境,一个项目肯定会拆分出十几,甚至数十个微服务。此时如果还人为管理地址,不仅开发困难,将来测试、发布上线都会非常麻烦,这与DevOps的思想是背道而驰的。
网约车
这就好比是 网约车出现以前,人们出门叫车只能叫出租车。一些私家车想做出租却没有资格,被称为黑车。而很多人想要约车,但是无奈出租车太少,不方便。私家车很多却不敢拦,而且满大街的车,谁知道哪个才是愿意载人的。一个想要,一个愿意给,就是缺少引子,缺乏管理啊。
此时滴滴这样的网约车平台出现了,所有想载客的私家车全部到滴滴注册,记录你的车型(服务类型),身份信息(联系方式)。这样提供服务的私家车,在滴滴那里都能找到,一目了然。
此时要叫车的人,只需要打开APP,输入你的目的地,选择车型(服务类型),滴滴自动安排一个符合需求的车到你面前,为你服务,完美!
Eureka做什么?
Eureka就好比是滴滴,负责管理、记录服务提供者的信息。服务调用者无需自己寻找服务,而是把自己的需求告诉Eureka,然后Eureka会把符合你需求的服务告诉你。
同时,服务提供方与Eureka之间通过“心跳”
机制进行监控,当某个服务提供方出现问题,Eureka自然会把它从服务列表中剔除。
这就实现了服务的自动注册、发现、状态监控。
基本架构:
接下来我们创建一个项目,启动一个EurekaServer:
完整的Pom文件:
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-netflix-eureka-server
编写启动类:
@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer // 声明这个应用是一个EurekaServer
public class EurekaDemoApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(EurekaDemoApplication.class, args);
}
}
编写配置:
server:
port: 10086 # 端口
spring:
application:
name: eureka-server # 应用名称,会在Eureka中显示
eureka:
client:
register-with-eureka: false # 是否注册自己的信息到EurekaServer,默认是true
fetch-registry: false # 是否拉取其它服务的信息,默认是true
service-url: # EurekaServer的地址,现在是自己的地址,如果是集群,需要加上其它Server的地址。
defaultZone: http://127.0.0.1:${server.port}/eureka
启动服务,并访问:http://127.0.0.1:10086/eureka
转存失败重新上传取消
转存失败重新上传取消
注册服务,就是在服务上添加Eureka的客户端依赖,客户端代码会自动把服务注册到EurekaServer中。
我们在user-service-demo中添加Eureka客户端依赖:
先添加SpringCloud依赖:
cloud-demo
cn.itcast.demo
1.0.0SNAPSHOT
4.0.0
user-service
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
mysql
mysql-connector-java
org.mybatis.spring.boot
mybatis-spring-boot-starter
tk.mybatis
mapper-spring-boot-starter
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-netflix-eureka-client
在启动类上开启Eureka客户端功能
通过添加@EnableDiscoveryClient
来开启Eureka客户端功能
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient // 开启EurekaClient功能
public class UserServiceDemoApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(UserServiceDemoApplication.class, args);
}
}
编写配置
server: port: 8081 spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/mydb01 username: root password: 123 hikari: maximum-pool-size: 20 minimum-idle: 10 application: name: user-service # 应用名称 mybatis: type-aliases-package: com.leyou.userservice.pojo eureka: client: service-url: # EurekaServer地址 defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka instance: prefer-ip-address: true # 当调用getHostname获取实例的hostname时,返回ip而不是host名称 ip-address: 127.0.0.1 # 指定自己的ip信息,不指定的话会自己寻找
注意:
重启项目,访问Eureka监控页面查看
我们发现user-service服务已经注册成功了
接下来我们修改consumer-demo,尝试从EurekaServer获取服务。
方法与消费者类似,只需要在项目中添加EurekaClient依赖,就可以通过服务名称来获取信息了!
1)添加依赖:
先添加SpringCloud依赖:
cloud-demo
cn.itcast.demo
1.0.0SNAPSHOT
4.0.0
consumer-demo
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-netflix-eureka-client
2)在启动类开启Eureka客户端
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient // 开启Eureka客户端
public class UserConsumerDemoApplication {
@Bean
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate(new OkHttp3ClientHttpRequestFactory());
}
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(UserConsumerDemoApplication.class, args);
}
}
3)修改配置:
server: port: 8080 spring: application: name: consumer # 应用名称 eureka: client: service-url: # EurekaServer地址 defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka instance: prefer-ip-address: true # 当其它服务获取地址时提供ip而不是hostname ip-address: 127.0.0.1 # 指定自己的ip信息,不指定的话会自己寻找
4)修改代码,用DiscoveryClient类的方法,根据服务名称,获取服务实例:
@RestController
@RequestMapping("comsumer")
public class ConsumerController {
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@Autowired
private DiscoveryClient discoveryClient;//spring下的,不是netFilx下的
@RequestMapping("/{id}")
public User queryUserById(@PathVariable("id") Long id){
// 根据服务名称,获取服务实例
List instances = discoveryClient.getInstances("user-service");
ServiceInstance instance = instances.get(0);
String url = "http://"+instance.getHost()+":"+instance.getPort()+"/user/" + id;
return this.restTemplate.getForObject(url, User.class);
}
}
接下来我们详细讲解Eureka的原理及配置。
Eureka架构中的三个核心角色:
服务注册中心
Eureka的服务端应用,提供服务注册和发现功能,就是刚刚我们建立的eureka-demo
服务提供者
提供服务的应用,可以是SpringBoot应用,也可以是其它任意技术实现,只要对外提供的是Rest风格服务即可。本例中就是我们实现的user-service-demo
服务消费者
消费应用从注册中心获取服务列表,从而得知每个服务方的信息,知道去哪里调用服务方。本例中就是我们实现的consumer-demo
Eureka Server即服务的注册中心,在刚才的案例中,我们只有一个EurekaServer,事实上EurekaServer也可以是一个集群,形成高可用的Eureka中心。
服务同步
多个Eureka Server之间也会互相注册为服务,当服务提供者注册到Eureka Server集群中的某个节点时,该节点会把服务的信息同步给集群中的每个节点,从而实现数据同步。因此,无论客户端访问到Eureka Server集群中的任意一个节点,都可以获取到完整的服务列表信息。
如果有三个Eureka,则每一个EurekaServer都需 要注册到其它几个Eureka服务中,例如:有三个分别为10086.10087、10088, 则:
●10086要注 册到10087和10088.上
●10087要注 册到1 0086和10088.上
●10088要 注册到10086和1 0087上
动手搭建高可用的EurekaServer
我们假设要搭建两条EurekaServer的集群,端口分别为:10086和10087
1)我们修改原来的EurekaServer配置:
server:
port: 10086 # 端口
spring:
application:
name: eureka-server # 应用名称,会在Eureka中显示
eureka:
client:
service-url: # 配置其他Eureka服务的地址,而不是自己,比如10087
defaultZone: http://127.0.0.1:10087/eureka
所谓的高可用注册中心,其实就是把EurekaServer自己也作为一个服务进行注册,这样多个EurekaServer之间就能互相发现对方,从而形成集群。因此我们做了以下修改:
2)另外一台配置恰好相反:
server:
port: 10087 # 端口
spring:
application:
name: eureka-server # 应用名称,会在Eureka中显示
eureka:
client:
service-url: # 配置其他Eureka服务的地址,而不是自己,比如10087
defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka
注意:idea中一个应用不能启动两次,我们需要重新配置一个启动器:
然后启动即可。
3)启动测试:
转存失败重新上传取消
4)客户端注册服务到集群
因为EurekaServer不止一个,因此注册服务的时候,service-url参数需要变化:
eureka:
client:
service-url: # EurekaServer地址,多个地址以','隔开
defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka,http://127.0.0.1:10087/eureka
服务提供者要向EurekaServer注册服务,并且完成服务续约等工作。
服务注册
服务提供者在启动时,会检测配置属性中的:eureka.client.register-with-erueka=true
参数是否正确,事实上默认就是true。如果值确实为true,则会向EurekaServer发起一个Rest请求,并携带自己的元数据信息,Eureka Server会把这些信息保存到一个双层Map结构中。第一层Map的Key就是服务名称,第二层Map的key是服务的实例id。
服务续约
在注册服务完成以后,服务提供者会维持一个心跳(定时向EurekaServer发起Rest请求),告诉EurekaServer:“我还活着”。这个我们称为服务的续约(renew);
有两个重要参数可以修改服务续约的行为:
eureka:
instance:
lease-expiration-duration-in-seconds: 90
lease-renewal-interval-in-seconds: 30
也就是说,默认情况下每个30秒服务会向注册中心发送一次心跳,证明自己还活着。如果超过90秒没有发送心跳,EurekaServer就会认为该服务宕机,会从服务列表中移除,这两个值在生产环境不要修改,默认即可。
但是在开发时,这个值有点太长了,经常我们关掉一个服务,会发现Eureka依然认为服务在活着。所以我们在开发阶段可以适当调小。
eureka: instance: lease-expiration-duration-in-seconds: 10 # 10秒即过期 lease-renewal-interval-in-seconds: 5 # 5秒一次心跳
实例id
先来看一下服务状态信息:
在Eureka监控页面,查看服务注册信息:
在status一列中,显示以下信息:
${hostname} + ${spring.application.name} + ${server.port}
我们可以通过instance-id属性来修改它的构成:
eureka: instance: instance-id: ${spring.application.name}:${server.port}
重启服务再试试看:
转存失败重新上传取消
获取服务列表
当服务消费者启动是,会检测eureka.client.fetch-registry=true
参数的值,如果为true,则会从Eureka Server服务的列表只读备份,然后缓存在本地。并且每隔30秒
会重新获取并更新数据。我们可以通过下面的参数来修改:
eureka: client: registry-fetch-interval-seconds: 5
生产环境中,我们不需要修改这个值。
但是为了开发环境下,能够快速得到服务的最新状态,我们可以将其设置小一点。
失效剔除
有些时候,我们的服务提供方并不一定会正常下线,可能因为内存溢出、网络故障等原因导致服务无法正常工作。Eureka Server需要将这样的服务剔除出服务列表。因此它会开启一个定时任务,每隔60秒对所有失效的服务(超过90秒未响应)进行剔除。
可以通过eureka.server.eviction-interval-timer-in-ms
参数对其进行修改,单位是毫秒,生成环境不要修改。
这个会对我们开发带来极大的不变,你对服务重启,隔了60秒Eureka才反应过来。开发阶段可以适当调整,比如10S
自我保护
我们关停一个服务,就会在Eureka面板看到一条警告:
转存失败重新上传取消
这是触发了Eureka的自我保护机制。当一个服务未按时进行心跳续约时,Eureka会统计最近15分钟心跳失败的服务实例的比例是否超过了85%。在生产环境下,因为网络延迟等原因,心跳失败实例的比例很有可能超标,但是此时就把服务剔除列表并不妥当,因为服务可能没有宕机。Eureka就会把当前实例的注册信息保护起来,不予剔除。生产环境下这很有效,保证了大多数服务依然可用。
但是这给我们的开发带来了麻烦, 因此开发阶段我们都会关闭自我保护模式:
eureka: server: enable-self-preservation: false # 关闭自我保护模式(缺省为打开) eviction-interval-timer-in-ms: 1000 # 扫描失效服务的间隔时间(缺省为60*1000ms)
在刚才的案例中,我们启动了一个user-service,然后通过DiscoveryClient来获取服务实例信息,然后获取ip和端口来访问。
但是实际环境中,我们往往会开启很多个user-service的集群。此时我们获取的服务列表中就会有多个,到底该访问哪一个呢?
一般这种情况下我们就需要编写负载均衡算法,在多个实例列表中进行选择。
不过Eureka中已经帮我们集成了负载均衡组件:Ribbon,简单修改代码即可使用。
什么是Ribbon:
转存失败重新上传取消
接下来,我们就来使用Ribbon实现负载均衡。
首先我们启动两个user-service实例,一个8081,一个8082。
Eureka监控面板:
因为Eureka中已经集成了Ribbon,所以我们无需引入新的依赖。直接修改代码:
在RestTemplate的配置方法上添加@LoadBalanced
注解:
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate(new OkHttp3ClientHttpRequestFactory());
}
修改调用方式,不再手动获取ip和端口,而是直接通过服务名称调用:
@Service
public class UserService {
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@Autowired
private DiscoveryClient discoveryClient;
public List queryUserByIds(List ids) {
List users = new ArrayList<>();
// 地址直接写服务名称即可
String baseUrl = "http://user-service/user/";
ids.forEach(id -> {
// 我们测试多次查询,
users.add(this.restTemplate.getForObject(baseUrl + id, User.class));
// 每次间隔500毫秒
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
return users;
}
}
访问页面,查看结果:
转存失败重新上传取消
完美!
为什么我们只输入了service名称就可以访问了呢?之前还要获取ip和端口。
显然有人帮我们根据service名称,获取到了服务实例的ip和端口。它就是LoadBalancerInterceptor
我们进行源码跟踪:
转存失败重新上传取消
继续跟入execute方法:发现获取了8082端口的服务
再跟下一次,发现获取的是8081:
Ribbon默认的负载均衡策略是简单的轮询,我们可以测试一下:
编写测试类,在刚才的源码中我们看到拦截中是使用RibbonLoadBalanceClient来进行负载均衡的,其中有一个choose方法,是这样介绍的:
现在这个就是负载均衡获取实例的方法。
我们对注入这个类的对象,然后对其测试:
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = UserConsumerDemoApplication.class)
public class LoadBalanceTest {
@Autowired
RibbonLoadBalancerClient client;
@Test
public void test(){
for (int i = 0; i < 100; i++) {
ServiceInstance instance = this.client.choose("user-service");
System.out.println(instance.getHost() + ":" + instance.getPort());
}
}
}
结果:
符合了我们的预期推测,确实是轮询方式。
我们是否可以修改负载均衡的策略呢?
继续跟踪源码,发现这么一段代码:
我们看看这个rule是谁:
这里的rule默认值是一个RoundRobinRule
,看类的介绍:
这不就是轮询的意思嘛。
我们注意到,这个类其实是实现了接口IRule的,查看一下:
转存失败重新上传取消
定义负载均衡的规则接口。
它有以下实现:
SpringBoot也帮我们提供了修改负载均衡规则的配置入口:
user-service://这是服务名称 ribbon://下面是固定算法 NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
格式是:{服务名称}.ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName
,值就是IRule的实现类。
再次测试,发现结果变成了随机:
转存失败重新上传取消
Eureka的服务治理强调了CAP原则中的AP,即可用性和可靠性。它与Zookeeper这一类强调CP(一致性,可靠性)的服务治理框架最大的区别在于:Eureka为了实现更高的服务可用性,牺牲了一定的一致性,极端情况下它宁愿接收故障实例也不愿丢掉健康实例,正如我们上面所说的自我保护机制。
但是,此时如果我们调用了这些不正常的服务,调用就会失败,从而导致其它服务不能正常工作!这显然不是我们愿意看到的。
我们现在关闭一个user-service实例:
转存失败重新上传取消
因为服务剔除的延迟,consumer并不会立即得到最新的服务列表,此时再次访问你会得到错误提示:
但是此时,8081服务其实是正常的。
因此Spring Cloud 整合了Spring Retry 来增强RestTemplate的重试能力,当一次服务调用失败后,不会立即抛出一次,而是再次重试另一个服务。
只需要简单配置即可实现Ribbon的重试:
spring: cloud: loadbalancer: retry: enabled: true # 开启Spring Cloud的重试功能 user-service: ribbon: ConnectTimeout: 250 # Ribbon的连接超时时间 ReadTimeout: 1000 # Ribbon的数据读取超时时间 OkToRetryOnAllOperations: true # 是否对所有操作都进行重试 MaxAutoRetriesNextServer: 1 # 切换实例的重试次数 MaxAutoRetries: 1 # 对当前实例的重试次数
根据如上配置,当访问到某个服务超时后,它会再次尝试访问下一个服务实例,如果不行就再换一个实例,如果不行,则返回失败。切换次数取决于MaxAutoRetriesNextServer
参数的值
引入spring-retry依赖
org.springframework.retry
spring-retry
我们重启user-consumer-demo,测试,发现即使user-service2宕机,也能通过另一台服务实例获取到结果!
转存失败重新上传取消