SpringCloud LoadBalancer灰度策略实现

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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