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
<!--nacos-服务注册发现-->
<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId><exclusions><!--将ribbon排除--><exclusion><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId></exclusion></exclusions>
</dependency><!--添加loadbalanncer依赖, 添加spring-cloud的依赖-->
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-loadbalancer</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>
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;}@Overridepublic 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@LoadBalancedpublic 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？
我们全文搜索会发先：在 LoadBalancerAutoConfiguration里面，这个类注意是在loadbalance包下和上面我们加载的LoadBalancerAutoConfiguration不是一个
对应加载配置和顺序如下：
3、获取负载均衡器
RestTemplate发送请求一定经过LoadBalancerInterceptor，中的intercept方法，这里loadBalancer是BlockingLoadBalancerClient
这里获取负载均衡器
这里就是从上面文中获取负载均衡器：RoundRobinLoadBalancer
4、获取实例
掉用RoundRobinLoadBalancer.choose方法
利用求余的方式选择一个实例，看到这我们发现实例列表已经获取到了，那什么时候获取到的呢？
5、获取服务实例列表
我们的服务列表是作为ServiceInstanceListSupplier的一个属性，那我们需要看在哪里创建的这个类：
在LoadBalancerClientConfiguration创建对应的类ServiceInstanceListSupplier
我们看他withDiscoveryClient方法：
在DiscoveryClientServiceInstanceListSupplier构造方法里面：
6、进行调用
这个request前面已经构建出来
重构URL
在下面进行执行
