Spring Cloud中的@LoadBalanced注解实现原理

在微服务架构盛行的当下，我们会借助 Spring Cloud 等主流的微服务开发框架来实现各个微服务。而在服务与服务的调用过程中，负载均衡是一项基本技术手段，用来确保系统高可用的同时也能实现对请求的有效分发，从而提升系统性能。

今天我们讨论负载均衡的切入点并不是它的基本概念和原理，而是专注于 Spring Cloud 框架对负载均衡实现过程所提供的开发友好性。熟悉 Spring Cloud 的人，应该知道，我们想要在服务调用过程中嵌入负载均衡机制，要做的事情就只有一件，就是在 RestTemplate 模板工具类上添加一个@LoadBalanced 注解。

less 复制代码

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

这里的 RestTemplate 是 Spring 自带的一个 HTTP 请求工具类，本身并具备负载均衡能力。你可能会觉得奇怪，为什么在这个工具类上添加了@LoadBalanced 注解就能自动嵌入负载均衡机制呢？这个@LoadBalanced 注解背后的工作原理又是怎么样的呢？这就是今天我们要分析的内容，我们接着往下看。

Spring Cloud 中的@LoadBalanced

让我们打开 Spring Cloud 源码，来到 spring-cloud-commons 这个代码工程，可以发现虽然这个工程的名称是 common，但内置了大量以 client 命名的代码包。这些代码包中就包含了与服务发现、负载均衡相关的所有基础类定义，我们要介绍的@LoadBalanced 注解也位于这些代码包中。

spring-cloud-commons 代码工程图

事实上，在 Spring Cloud 中存在一个自动配置类 LoadBalancerAutoConfiguration 类。而在这个类中，维护着一个被@LoadBalanced 修饰的 RestTemplate 对象列表。

less 复制代码

@LoadBalanced
@Autowired(required = false)
private List<RestTemplate> restTemplates = Collections.emptyList();

针对这些被@LoadBalanced 注解修饰的 RestTemplate，在 LoadBalancerAutoConfiguration 初始化的过程中，Spring 容器会调用 RestTemplateCustomizer 的 customize 方法进行定制化，这个定制化的过程就是对目标 RestTemplate 增加拦截器 LoadBalancerInterceptor。

less 复制代码

 @Bean
 @ConditionalOnMissingBean
 public RestTemplateCustomizer restTemplateCustomizer(
    final LoadBalancerInterceptor loadBalancerInterceptor) {
   return restTemplate -> {
                List<ClientHttpRequestInterceptor> list = new ArrayList<>(
                        restTemplate.getInterceptors());
                list.add(loadBalancerInterceptor);
 //为 RestTemplate 添加拦截器
                restTemplate.setInterceptors(list);
            };
 }

这里就用到了 RestTemplate 的拦截器扩展机制。有时候我们需要对 HTTP 请求做一些通用的拦截设置，就会使用到拦截器。这些拦截器需要实现 ClientHttpRequestInterceptor 接口，而这里的 LoadBalancerInterceptor 就是用于对请求进行拦截。

我们在它的构造函数中发现传入了一个 LoadBalancerClient，而在它的拦截方法中，本质上就是使用这个 LoadBalanceClient 来执行真正的负载均衡。LoadBalancerInterceptor 类代码如下所示：

java 复制代码

public class LoadBalancerInterceptor implements ClientHttpRequestInterceptor {
  ...
public LoadBalancerInterceptor(LoadBalancerClient loadBalancer) {
this(loadBalancer, new LoadBalancerRequestFactory(loadBalancer));
 }
@Override
public ClientHttpResponse intercept(final HttpRequest request, final byte[] body, final ClientHttpRequestExecution execution) throws IOException {
final URI originalUri = request.getURI();
  String serviceName = originalUri.getHost();
//通过 LoadBalancerClient 执行负载均衡
returnthis.loadBalancer.execute(serviceName, requestFactory.createRequest(request, body, execution));
 }
}

可以看到，这里的 intercept 拦截方法中直接调用了 LoadBalancerClient 接口的 execute 方法完成对请求的负载均衡执行。而这个方法的输入参数有两个，一个是代表服务名称的 serviceName，另一个则是代表负载均衡请求对象的 LoadBalancerRequest。具体的 LoadBalancerRequest 是如下所示的一个 ServiceRequestWrapper 包装类：

kotlin 复制代码

public class ServiceRequestWrapper extends HttpRequestWrapper {
privatefinal ServiceInstance instance;
privatefinal LoadBalancerClient loadBalancer;
public ServiceRequestWrapper(HttpRequest request, ServiceInstance instance, LoadBalancerClient loadBalancer) {
super(request);
this.instance = instance;
this.loadBalancer = loadBalancer;
 }
@Override
public URI getURI() {
  URI uri = this.loadBalancer.reconstructURI(this.instance, getRequest().getURI());
return uri;
 }
}

这段代码中同样出现了 LoadBalanceClient，并用它来完成了请求地址 URI 的构建。显然，LoadBalanceClient 是我们分析负载均衡机制的核心入口。接下来，我们就对这个接口及其实现类进行详细的展开。

LoadBalancerClient 接口与实现类

LoadBalancerClient 是一个非常重要的接口，定义如下：

java 复制代码

public interface LoadBalancerClient extends ServiceInstanceChooser {
 //执行负载均衡调用
 <T> T execute(String serviceId, LoadBalancerRequest<T> request) throws IOException;
 //执行负载均衡调用
 <T> T execute(String serviceId, ServiceInstance serviceInstance,
   LoadBalancerRequest<T> request) throws IOException;
 //构建负载均衡调用 URI
 URI reconstructURI(ServiceInstance instance, URI original);
}

这里有两个 execute 重载方法，用于根据负载均衡器所确定的服务实例来执行服务调用。而 reconstructURI 方法则用于构建服务 URI，基于负载均衡所选择的 ServiceInstance 信息，并利用服务实例的 host、port 以及端点路径，我们就可以构造一个真正可供访问的服务地址。

同时，我们发现 LoadBalancerClient 有一个父接口------ServiceInstanceChooser，这个接口的定义如下：

arduino 复制代码

public interface ServiceInstanceChooser {
 //根据 serviceId 选择目标服务实例
 ServiceInstance choose(String serviceId);
 //根据 serviceId 和请求选择目标服务实例
  <T> ServiceInstance choose(String serviceId, Request<T> request);
}

显然，从负载均衡角度讲，我们应该重点关注实际上是这两个 choose 方法的实现，因为它们完成了对目标服务实例的具体选择过程，而这个选择过程集成了各种负载均衡算法。

在 Spring Cloud 中，针对 LoadBalancerClient 接口有一组实现类，包括我们要介绍的这个 Spring Cloud Netflix 中的 RibbonLoadBalancerClient 类。这个类基于 Netflix Ribbon 组件实现了负载均衡机制，是 Spring Cloud 中最早、最经典的一种负载均衡实现方式。

这里我们有必要梳理一下 Netflix Ribbon 和 Spring Cloud 之间的关系。Netflix Ribbon 是来自 Netflix 的一个外部组件，它提供的只是一个辅助工具。这个辅助工具的目的是让你去集成它，而不是说它自己完成所有的工作。Spring Cloud Netflix Ribbon 就是 Spring Cloud 专门针对 Netflix Ribbon 提供的一个独立的集成实现。

对于 Netflix Ribbon 而言，Spring Cloud Netflix Ribbon 相当于它的客户端；对于 Spring Cloud Netflix Ribbon 来说，我们的应用服务相当于它的客户端。Netflix Ribbon、Spring Cloud Netflix Ribbon、应用服务这三者之间的关系以及核心入口是这样的：

Spring Cloud 负载均衡三大组件之间的关系图

在 RibbonLoadBalancerClient 中，我们可以看到它的 choose 方法是调用了一个 getServer 方法来获取服务器信息，而这个 getServer 方法则是通过 ILoadBalancer 接口完成了对目标服务器的选择，对应代码如下所示：

typescript 复制代码

 public ServiceInstance choose(String serviceId, Object hint) {
  Server server = getServer(getLoadBalancer(serviceId), hint);
  ...
 }
 protected Server getServer(ILoadBalancer loadBalancer, Object hint) {
  ...
  return loadBalancer.chooseServer(hint != null ? hint : "default");
 }

这个 ILoadBalancer 就来自于 Netflix Ribbon，这个接口位于 com.netflix.loadbalancer 包下，定义是这样的：

arduino 复制代码

public interface ILoadBalancer {
//添加后端服务
public void addServers(List<Server> newServers);
//选择一个后端服务
public Server chooseServer(Object key);
//标记一个服务不可用
public void markServerDown(Server server);
//获取当前可用的服务列表
public List<Server> getReachableServers();
//获取所有后端服务列表
public List<Server> getAllServers();
}

针对负载均衡，我们重点应该关注的是 ILoadBalancer 接口中 chooseServer 方法。从方法命名上，我们不难理解这个方法完成了对某一个服务端实例的选择过程，从而包含了具体的负载均衡实现过程。

ini 复制代码

public Server chooseServer(Object key) {
        if (counter == null) {
            counter = createCounter();
        }
        counter.increment();
        if (rule == null) {
            returnnull;
        } else {
            try {
                return rule.choose(key);
            } catch (Exception e) {
                 returnnull;
            }
        }
}

可以看到，这里使用了一个 IRule 接口集成了具体负载均衡策略的实现。IRule 接口是对负载均衡策略的一种抽象，可以通过实现这个接口来提供各种负载均衡算法，代码示例是这样的：

csharp 复制代码

public interface IRule{
    public Server choose(Object key);
    public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb);
    public ILoadBalancer getLoadBalancer();
}

接下来就让我们看看 Ribbon 中的 IRule 接口为我们提供了具体哪些负载均衡算法。回到 Netflix Ribbon，IRule 接口的类层结构如下图所示：

IRule 接口的类层结构图

可以看到，Netflix Ribbon 中的负载均衡实现策略是非常丰富的，既提供了 RandomRule、RoundRobinRule 等无状态的静态策略，又实现了 AvailabilityFilteringRule、WeightedResponseTimeRule 等多种基于服务器运行状况进行实时路由的动态策略。

在上图中，我们还看到了 RetryRule 这种重试策略，这种策略会对选定的负载均衡策略执行重试机制。严格意义上讲，重试是一种服务容错而不是负载均衡机制，但 Ribbon 也内置了这方面的功能。

事实上，我们也可以基于 IRule 接口实现任何定制化的负载均衡算法，然后通过配置的方式加载到 Spring Cloud 中，示例代码如下所示：

less 复制代码

@Configuration
public class LoadBalanceConfig{
    @Autowired
    IClientConfig config;
    @Bean
    @ConditionalOnMissingBean
    public IRule customRule(IClientConfig config) {
        return new RandomRule();
    }
}

这个配置类的作用是使用 RandomRule 替换 Ribbon 中的默认负载均衡策略------RoundRobin。

总结

好了，让我们来总结回顾一下今天的内容吧。对于一款客户端负载均衡工具而言，要做的事情无非是从服务列表中选择一个服务进行调用。为了实现这个过程，我们首先需要集成各种负载均衡算法，另一方面我们也需要提供入口供客户端请求进行使用。

Spring Cloud 就为我们提供了一种非常友好的实现方式，开发人员只需要通过一个简单的@LoadBalanced 注解就能自动在调用过程中集成负载均衡机制。