SpringCloud微服务治理一（介绍，环境搭建，Eureka）
SpringCloud微服务治理二(Robbin,Hystix,Feign)
SpringCloud微服务治理三（Zuul网关）

6.负载均衡Ribbon

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。

接下来，我们就来使用Ribbon实现负载均衡。

6.1.启动两个服务实例

首先我们启动两个user-service实例，一个8081，一个8082。

Eureka监控面板：

6.2.开启负载均衡

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<User> queryUserByIds(List<Long> ids) {
        List<User> 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;
    }
}

6.3.负载均衡策略

Ribbon默认的负载均衡策略是简单的轮询，我们可以测试一下：

@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。

SpringBoot也帮我们提供了修改负载均衡规则的配置入口：

user-service:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule

格式是：{服务名称}.ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName

6.4.重试机制

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：

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

<dependency>
    <groupId>org.springframework.retry</groupId>
    <artifactId>spring-retry</artifactId>
</dependency>

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！

7.Hystix

7.1.简介

Hystix是Netflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程服务、第三方库，防止出现级联失败。

7.2.熔断器的工作机制：

正常工作的情况下，客户端请求调用服务API接口：

当有服务出现异常时，直接进行失败回滚，服务降级处理：

当服务繁忙时，如果服务出现异常，不是粗暴的直接报错，而是返回一个友好的提示，虽然拒绝了用户的访问，但是会返回一个结果。

7.3.动手实践

7.3.1.引入依赖

首先在user-consumer中引入Hystix依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>

7.3.2.开启熔断

7.3.2.改造消费者

我们改造user-consumer，添加一个用来访问的user服务的DAO，并且声明一个失败时的回滚处理函数：

@Component
public class UserDao {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(UserDao.class);

    @HystrixCommand(fallbackMethod = "queryUserByIdFallback")
    public User queryUserById(Long id){
        long begin = System.currentTimeMillis();
        String url = "http://user-service/user/" + id;
        User user = this.restTemplate.getForObject(url, User.class);
        long end = System.currentTimeMillis();
        // 记录访问用时：
        logger.info("访问用时：{}", end - begin);
        return user;
    }

    public User queryUserByIdFallback(Long id){
        User user = new User();
        user.setId(id);
        user.setName("用户信息查询出现异常！");
        return user;
    }
}

@HystrixCommand(fallbackMethod="queryUserByIdFallback")：声明一个失败回滚处理函数queryUserByIdFallback，当queryUserById执行超时（默认是1000毫秒），就会执行fallback函数，返回错误提示。
为了方便查看熔断的触发时机，我们记录请求访问时间。

在原来的业务逻辑中调用这个DAO：

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserDao userDao;

    public List<User> queryUserByIds(List<Long> ids) {
        List<User> users = new ArrayList<>();
        ids.forEach(id -> {
            // 我们测试多次查询，
            users.add(this.userDao.queryUserById(id));
        });
        return users;
    }
}

7.3.3.改造服务提供者

改造服务提供者，随机休眠一段时间，以触发熔断：

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    public User queryById(Long id) throws InterruptedException {
        // 为了演示超时现象，我们在这里然线程休眠,时间随机 0~2000毫秒
        Thread.sleep(new Random().nextInt(2000));
        return this.userMapper.selectByPrimaryKey(id);
    }
}

7.3.4.启动测试

然后运行并查看日志：

id为9、10、11的访问时间分别是：

id为12的访问时间：

因此，只有12是正常访问，其它都会触发熔断，我们来查看结果：

7.3.5.优化

虽然熔断实现了，但是我们的重试机制似乎没有生效，是这样吗？

其实这里是因为我们的Ribbon超时时间设置的是1000ms:

而Hystix的超时时间默认也是1000ms，因此重试机制没有被触发，而是先触发了熔断。

所以，Ribbon的超时时间一定要小于Hystix的超时时间。

我们可以通过hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds来设置Hystrix超时时间。

hystrix:
  command:
  	default:
        execution:
          isolation:
            thread:
              timeoutInMillisecond: 6000 # 设置hystrix的超时时间为6000ms

8.Feign

8.1.简介

Feign可以把Rest的请求进行隐藏，伪装成类似SpringMVC的Controller一样。你不用再自己拼接url，拼接参数等等操作，一切都交给Feign去做。

8.2.快速入门

8.2.1.导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

8.2.2.Feign的客户端

@FeignClient("user-service")
public interface UserFeignClient {

    @GetMapping("/user/{id}")
    User queryUserById(@PathVariable("id") Long id);
}

首先这是一个接口，Feign会通过动态代理，帮我们生成实现类。这点跟mybatis的mapper很像
@FeignClient，声明这是一个Feign客户端，类似@Mapper注解。同时通过value属性指定服务名称
接口中的定义方法，完全采用SpringMVC的注解，Feign会根据注解帮我们生成URL，并访问获取结果

改造原来的调用逻辑，不再调用UserDao：

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserFeignClient userFeignClient;

    public List<User> queryUserByIds(List<Long> ids) {
        List<User> users = new ArrayList<>();
        ids.forEach(id -> {
            // 我们测试多次查询，
            users.add(this.userFeignClient.queryUserById(id));
        });
        return users;
    }
}

8.2.3.开启Feign功能

我们在启动类上，添加注解，开启Feign功能

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableHystrix
@EnableFeignClients // 开启Feign功能
public class UserConsumerDemoApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(UserConsumerDemoApplication.class, args);
    }
}

你会发现RestTemplate的注册被我删除了。Feign中已经自动集成了Ribbon负载均衡，因此我们不需要自己定义RestTemplate了

8.3.负载均衡

Feign中本身已经集成了Ribbon依赖和自动配置：

因此我们不需要额外引入依赖，也不需要再注册RestTemplate对象。

另外，我们可以像上节课中讲的那样去配置Ribbon，可以通过ribbon.xx来进行全局配置。也可以通过服务名.ribbon.xx来对指定服务配置：

user-service:
  ribbon:
    ConnectTimeout: 250 # 连接超时时间(ms)
    ReadTimeout: 1000 # 通信超时时间(ms)
    OkToRetryOnAllOperations: true # 是否对所有操作重试
    MaxAutoRetriesNextServer: 1 # 同一服务不同实例的重试次数
    MaxAutoRetries: 1 # 同一实例的重试次数

8.4.Feign对Hystix的集成

通过下面的参数来开启：

feign:
  hystrix:
    enabled: true # 开启Feign的熔断功能

但是，Feign中的Fallback配置不像Ribbon中那样简单了。

1）首先，我们要定义一个类，实现刚才编写的UserFeignClient，作为fallback的处理类

@Component
public class UserFeignClientFallback implements UserFeignClient {
    @Override
    public User queryUserById(Long id) {
        User user = new User();
        user.setId(id);
        user.setName("用户查询出现异常！");
        return user;
    }
}

2）然后在UserFeignClient中，指定刚才编写的实现类

@FeignClient(value = "user-service", fallback = UserFeignClientFallback.class)
public interface UserFeignClient {

    @GetMapping("/user/{id}")
    User queryUserById(@PathVariable("id") Long id);
}

8.5.请求压缩

Spring Cloud Feign 支持对请求和响应进行GZIP压缩，以减少通信过程中的性能损耗。通过下面的参数即可开启请求与响应的压缩功能：

feign:
  compression:
    request:
      enabled: true # 开启请求压缩
    response:
      enabled: true # 开启响应压缩

同时，我们也可以对请求的数据类型，以及触发压缩的大小下限进行设置：

feign:
  compression:
    request:
      enabled: true # 开启请求压缩
      mime-types: text/html,application/xml,application/json # 设置压缩的数据类型
      min-request-size: 2048 # 设置触发压缩的大小下限

注：上面的数据类型、压缩大小下限均为默认值。

8.6.日志级别

前面讲过，通过logging.level.xx=debug来设置日志级别。然而这个对Fegin客户端而言不会产生效果。因为@FeignClient注解修改的客户端在被代理时，都会创建一个新的Fegin.Logger实例。我们需要额外指定这个日志的级别才可以。

1）设置com.leyou包下的日志级别都为debug

logging:
  level:
    com.leyou: debug

2）编写配置类，定义日志级别

@Configuration
public class FeignConfig {
    @Bean
    Logger.Level feignLoggerLevel(){
        return Logger.Level.FULL;
    }
}

这里指定的Level级别是FULL，Feign支持4种级别：

NONE：不记录任何日志信息，这是默认值。
BASIC：仅记录请求的方法，URL以及响应状态码和执行时间
HEADERS：在BASIC的基础上，额外记录了请求和响应的头信息
FULL：记录所有请求和响应的明细，包括头信息、请求体、元数据。

3）在FeignClient中指定配置类：

@FeignClient(value = "user-service", fallback = UserFeignClientFallback.class, configuration = FeignConfig.class)
public interface UserFeignClient {
    @GetMapping("/user/{id}")
    User queryUserById(@PathVariable("id") Long id);
}

4）重启项目，即可看到每次访问的日志：