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深入解析 SpringCloud 的負載衡器 Loadbalancer

開發(fā)
本文結(jié)合源碼的方式深入分析了SpringCloud Loadbalancer負載均衡調(diào)用時所涉及的內(nèi)一些內(nèi)容。

這期我們結(jié)合之前幾篇關(guān)于nacos客戶端緩存來說明一下集成loadbalancer后服務(wù)調(diào)用時可能存在的問題和解決方案。

一、詳解Spring Cloud loadbalancer服務(wù)調(diào)用機制

1. loadbalancer使用說明

首先我們引出本文所使用的loadbalancer依賴,可以看到版本為3.1.5,作為服務(wù)消費者我們通過loadbalancer作為負載均衡器替換到默認的ribbon,同時我們還引入caffeine觸發(fā)Loadbalancer完成基于caffeine的服務(wù)緩存裝配:

<!--使用loadbalancer負載均衡器替換ribbon-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-loadbalancer</artifactId>
            <version>3.1.5</version>
        </dependency>

<dependency>
            <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
            <artifactId>caffeine</artifactId>
            <version>2.9.3</version>
        </dependency>

對應(yīng)我們還是給出本文項目的架構(gòu)圖,可以看到當前項目給出兩個服務(wù)提供者nacos-provider和一個服務(wù)消費者nacos-consumer,當服務(wù)消費者從nacos拉取到可用服務(wù)之后,會通過權(quán)重算法調(diào)用可用的服務(wù)示例:

對應(yīng)的我們也給出本文服務(wù)消費者所用到的負載均衡算法的配置:

/**
     * 將負載均衡算法設(shè)置為權(quán)重算法
     *
     * @param environment
     * @param loadBalancerClientFactory
     * @return
     */
    @Bean
    ReactorLoadBalancer<ServiceInstance> weightedLoadBalancer(Environment environment, LoadBalancerClientFactory loadBalancerClientFactory) {
        String name = environment.getProperty(LoadBalancerClientFactory.PROPERTY_NAME);
        return new WeightedLoadBalancer(loadBalancerClientFactory.getLazyProvider(name, ServiceInstanceListSupplier.class), name);

    }

同時我們也給出WeightedLoadBalancer 這個權(quán)重算法的實現(xiàn),讀者可基于代碼自行了解一下:

/**
 * 基于權(quán)重的負載均衡算法
 */
public class WeightedLoadBalancer implements ReactorServiceInstanceLoadBalancer {


    /**
     * loadbalancer 提供的訪問當前服務(wù)的名稱
     */
    final String serviceId;

    /**
     * 基于nacos緩存獲取服務(wù)列表
     */
    ObjectProvider<ServiceInstanceListSupplier> serviceInstanceListSupplierProvider;


    public WeightedLoadBalancer(ObjectProvider<ServiceInstanceListSupplier> serviceInstanceListSupplierProvider, String serviceId) {
      this.serviceId = serviceId;
      this.serviceInstanceListSupplierProvider = serviceInstanceListSupplierProvider;
    }

    @Autowired
    private NacosDiscoveryProperties nacosDiscoveryProperties;

    @Override
    public Mono<Response<ServiceInstance>> choose(Request request) {
        //如果serviceInstanceListSupplierProvider不存在則采用NoopServiceInstanceListSupplier返回空實例列表
        ServiceInstanceListSupplier supplier = this.serviceInstanceListSupplierProvider.getIfAvailable(NoopServiceInstanceListSupplier::new);
        //基于服務(wù)獲取策略supplier略獲取可用實例,采用權(quán)重算法返回本地調(diào)用的服務(wù)實例
        return supplier.get(request)
                .next()
                .map(serviceInstances -> new DefaultResponse(NacosBalancer.getHostByRandomWeight3(serviceInstances)));
    }




}

2. loadbalancer自動裝配初始化

基于上述的配置,loadbalancer進行自動裝配的時候就會識別到Caffeine和CaffeineCacheManager的存在,于是觸發(fā)caffeineLoadBalancerCacheManager的裝配,該管理類內(nèi)部有一個cacheMap,本次裝配將會以cachingServiceInstanceListSupplierCache為key,caffeine cache為value作為鍵值對存入,后續(xù)所有的服務(wù)緩存實例信息都會存儲在這個鍵值對中的caffeine cache中:

對應(yīng)的我們也給出自動裝配的源碼,如下所示,可以看到因為Caffeine和CaffeineCacheManager的存在,我們觸發(fā)了CaffeineBasedLoadBalancerCacheManager的裝配:

@Configuration(proxyBeanMethods = false)
 //Caffeine和CaffeineCacheManager都存在觸發(fā)自動裝配
 @ConditionalOnClass({ Caffeine.class, CaffeineCacheManager.class })
 protected static class CaffeineLoadBalancerCacheManagerConfiguration {

  @Bean(autowireCandidate = false)
  @ConditionalOnMissingBean
  LoadBalancerCacheManager caffeineLoadBalancerCacheManager(LoadBalancerCacheProperties cacheProperties) {
  //生成CaffeineBasedLoadBalancerCacheManager管理類
   return new CaffeineBasedLoadBalancerCacheManager(cacheProperties);
  }

 }

通過查看CaffeineBasedLoadBalancerCacheManager內(nèi)部初始化邏輯,最終可以看到setCacheNames這個方法,該方法就會執(zhí)行就是我們上文中所說的以cachingServiceInstanceListSupplierCache為key,以caffeineCache這個緩存為value的鍵值對初始化工作:

public CaffeineCacheManager(String... cacheNames) {
  //基于
  setCacheNames(Arrays.asList(cacheNames));
 }

public void setCacheNames(@Nullable Collection<String> cacheNames) {
  if (cacheNames != null) {
   for (String name : cacheNames) {
    this.cacheMap.put(name, createCaffeineCache(name));
   }
   this.dynamic = false;
  }
  else {
   this.dynamic = true;
  }
 }

初始化后的調(diào)試結(jié)果如下,我們可以很直觀的看到這個記錄服務(wù)實例的緩存鍵值對:

3. loadbalancer如何基于緩存完成服務(wù)調(diào)用

默認情況下loadbalancer緩存是沒有任何信息的,假設(shè)我們nacos-consumer即服務(wù)消費者發(fā)起對nacos-provider的調(diào)用,loadbalancer是如何拿到服務(wù)實例的信息呢?

實際上,在loadbalancer初始化的時候,服務(wù)實例查詢組件ServiceInstanceListSupplier內(nèi)部聚合了nacos的服務(wù)查詢組件DiscoveryClientServiceInstanceListSupplier,所以當我們通過feign發(fā)起調(diào)用時,loadbalancer的執(zhí)行步驟為:

  • loadbalancer代理會先通過ServiceInstanceListSupplier到緩存中查看是否存在服務(wù)提供者nacos-provider的信息,如果不為空直接返回調(diào)用即可,如果不存在則執(zhí)行步驟2。
  • 嘗試到基于nacos服務(wù)查詢組件DiscoveryClientServiceInstanceListSupplier查看是否存在nacos-provider如果有直接返回。
  • ServiceInstanceListSupplier基于nacos服務(wù)組件的結(jié)果拿到實例信息,將其緩存起來,并基于負載均衡策略返回服務(wù)實例給服務(wù)消費者進行調(diào)用。

基于上圖我們給出loadbalancer自動裝配的服務(wù)查詢組件源碼,可以看到ServiceInstanceListSupplier通過withBlockingDiscoveryClient方法聚合了nacos服務(wù)查詢組件:

@Bean
  @ConditionalOnBean(DiscoveryClient.class)
  @ConditionalOnMissingBean
  @Conditional(DefaultConfigurationCondition.class)
  public ServiceInstanceListSupplier discoveryClientServiceInstanceListSupplier(
    ConfigurableApplicationContext context) {
    //ServiceInstanceListSupplier通過withBlockingDiscoveryClient方法聚合了nacos服務(wù)查詢組件
   return ServiceInstanceListSupplier.builder().withBlockingDiscoveryClient().withCaching().build(context);
  }

當我們發(fā)起服務(wù)調(diào)用時,feign代理會走到FeignBlockingLoadBalancerClient上,其內(nèi)部會執(zhí)行如下步驟:

  • 通過loadBalancerClient的choose嘗試上文的多級緩存查詢服務(wù)示例的步驟,并完成負載均衡選取服務(wù)實例返回。
  • 基于上述實例生成請求地址和參數(shù)。
  • 發(fā)起請求并響應(yīng)結(jié)果給服務(wù)消費者。
@Override
 public Response execute(Request request, Request.Options options) throws IOException {
   //......
  //嘗試從緩存中拿服務(wù),然后執(zhí)行負載均衡調(diào)用
  ServiceInstance instance = loadBalancerClient.choose(serviceId, lbRequest);
   //......
   //基于上述實例生成請求地址和參數(shù)
  String reconstructedUrl = loadBalancerClient.reconstructURI(instance, originalUri).toString();
  Request newRequest = buildRequest(request, reconstructedUrl);
  LoadBalancerProperties loadBalancerProperties = loadBalancerClientFactory.getProperties(serviceId);
  //發(fā)起請求
  return executeWithLoadBalancerLifecycleProcessing(delegate, options, newRequest, lbRequest, lbResponse,
    supportedLifecycleProcessors, loadBalancerProperties.isUseRawStatusCodeInResponseData());
 }

步入loadBalancerClient.choose的調(diào)用路徑,我們就可以看到上文所說的多級緩存查詢步驟:

  • 到lb緩存即cacheManager通過cachingServiceInstanceListSupplierCache查詢是否存在服務(wù)提供者nacos-provider的實例。
  • 如果沒有則到nacos中的查詢。
  • 基于查詢結(jié)果寫入lb的cache中:
public CachingServiceInstanceListSupplier(ServiceInstanceListSupplier delegate, CacheManager cacheManager) {
 
  this.serviceInstances = CacheFlux.lookup(key -> {
   // 到lb緩存管理拿緩存
   Cache cache = cacheManager.getCache(SERVICE_INSTANCE_CACHE_NAME);
   //......
   //查看lb緩存有沒有
   List<ServiceInstance> list = cache.get(key, List.class);
   //如果沒有返回空
   if (list == null || list.isEmpty()) {
    return Mono.empty();
   }
   return Flux.just(list).materialize().collectList();
  }, 
  //若lb緩存沒有則觸發(fā)onCacheMissResume回調(diào),就會通過delegate.get()觸發(fā)nacos服務(wù)組件查詢
  delegate.getServiceId()).onCacheMissResume(delegate.get().take(1))
    .andWriteWith((key, signals) -> Flux.fromIterable(signals).dematerialize()
    .doOnNext(instances -> {//doOnNext得到nacos緩存后寫入lb緩存中
     Cache cache = cacheManager.getCache(SERVICE_INSTANCE_CACHE_NAME);
     if (cache == null) {
      //.......
     }
     else {
       //寫入lb緩存
      cache.put(key, instances);
     }
    }).then());
 }

4. loadbalancer緩存更新策略

默認情況下,lb緩存每35s完成一次更新,這也就意味著緩存在lb緩存中的服務(wù)實例信息只有在存入后的35s內(nèi)是有效的,為了避免定時輪詢更新服務(wù)實例的開銷,lb的緩存采用了一種惰性更新的思想。

假設(shè)我們此時此刻緩存將nacos-provider的實例信息緩存到lb裝配的CaffeineCache中,服務(wù)消費者在35s之后發(fā)起調(diào)用,此時CaffeineCache就會基于緩存服務(wù)實例的起始時間判斷緩存是否過期,如果發(fā)現(xiàn)過期則直接返回null,讓loadbalancer到nacos緩存中獲取nacos-provider實例信息并覆蓋掉當前過期的緩存:

對應(yīng)我們給出cache緩存默認過期時間的默認值,即位于LoadBalancerCacheProperties 中對應(yīng)ttl 的賦值:

@ConfigurationProperties("spring.cloud.loadbalancer.cache")
public class LoadBalancerCacheProperties {

 //.......

 private Duration ttl = Duration.ofSeconds(35);

 //......
}

為方便說明,我們再次貼出lb緩存查詢的源碼,如下所示, cache.get(key, List.class)這一段就是從Loadbalancer的緩存中獲取服務(wù)實例的信息,如果過期也會返回null,然后到nacos緩存中獲取信息并更新過期緩存:

public CachingServiceInstanceListSupplier(ServiceInstanceListSupplier delegate, CacheManager cacheManager) {
 
  this.serviceInstances = CacheFlux.lookup(key -> {
   // 到lb緩存管理拿緩存
   Cache cache = cacheManager.getCache(SERVICE_INSTANCE_CACHE_NAME);
   //......
   //查看lb緩存有沒有查詢服務(wù)實例信息,如果不存在或者過期則返回null
   List<ServiceInstance> list = cache.get(key, List.class);
   //如果沒有返回空
   if (list == null || list.isEmpty()) {
    return Mono.empty();
   }
   return Flux.just(list).materialize().collectList();
  }, 
  //若lb緩存沒有則觸發(fā)onCacheMissResume回調(diào),就會通過delegate.get()觸發(fā)nacos服務(wù)組件查詢
  delegate.getServiceId()).onCacheMissResume(delegate.get().take(1))
    .andWriteWith((key, signals) -> Flux.fromIterable(signals).dematerialize()
    .doOnNext(instances -> {//doOnNext得到nacos緩存后寫入lb緩存中
     Cache cache = cacheManager.getCache(SERVICE_INSTANCE_CACHE_NAME);
     if (cache == null) {
      //.......
     }
     else {
       //寫入lb緩存,并更新寫入時間
      cache.put(key, instances);
     }
    }).then());
 }

步入Loadbalancer緩存CaffeineCache的get方法,最終就會來到BoundedLocalCache的getIfPresent,這段就是查詢緩存并判斷過期的核心實現(xiàn),對應(yīng)步驟為:

  • 基于要調(diào)用的服務(wù)實例的字符串(以本文示例來說就是nacos-provider)作為key進行查詢,并得到一個node。
  • 通過node的writeTime比對當前時間now判斷是否過期。
  • 如果過期返回null,讓loadbalancer到nacos緩存中獲取最新的值并覆蓋掉當前緩存。
  • 如果沒過期則直接返回。

對應(yīng)的我們也給出這段說明的源碼,讀者可結(jié)合表述和源碼注釋理解上述步驟:

public @Nullable V getIfPresent(Object key, boolean recordStats) {
    Node<K, V> node = data.get(nodeFactory.newLookupKey(key));
    //......
 //獲取服務(wù)實例信息
    V value = node.getValue();
    
    //......
    //判斷是否過期,如果過期則返回null
    if (hasExpired(node, now) || (collectValues() && (value == null))) {
      //......
      return null;
    }

  //......
  //沒過期直接返回緩存中的服務(wù)實例信息
    return value;
  }

二、關(guān)于loadbalancer的一些注意事項

經(jīng)過上述的說明相信筆者對于loadbalancer的底層工作機制有所了解,所以需要做灰度發(fā)布或者服務(wù)平滑下線的場景,我們建議將loadbalancer緩存直接禁用,一律采用nacos緩存,這一點筆者在之前的文章中也分析過nacos客戶端的中的服務(wù)實例緩存是實時刷新的,只要服務(wù)端感知到服務(wù)下線就會以RPC的方式通知nacos客戶端更新緩存。

對應(yīng)的我們也給出禁用緩存的配置:

spring.cloud.loadbalancer.cache.enabled=false

三、小結(jié)

本文結(jié)合源碼的方式深入分析了SpringCloud Loadbalancer負載均衡調(diào)用時所涉及的:

  • Loadbalancer緩存同步
  • Loadbalancer如何進行過期緩存刪除
  • Loadbalancer如何基于裝飾者模式和nacos緩存結(jié)合

由此得出Loadbalancer緩存實時性上的存在的風(fēng)險,希望對你有幫助。

責任編輯:趙寧寧 來源: 寫代碼的SharkChili
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