我是靠谱客的博主 可耐花卷,最近开发中收集的这篇文章主要介绍【云原生&微服务四】SpringCloud之Ribbon和Erueka服务注册中心的集成细节(获取服务实例列表、动态更新服务实例信息、负载均衡出一个实例、IPing机制判断实例是否存活)一、前言二、Ribbon和Eureka三、总结 以及 后续文章,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

文章目录

  • 一、前言
  • 二、Ribbon和Eureka
    • 1、Ribbon如何与eureka整合,通过eureka client获取到对应的注册表?
      • 1)为什么是DynamicServerListLoadBalancer的restOfInit()方法?
      • 2)DynamicServerListLoadBalancer#restOfInit()
        • 0> 初始化服务实例列表流程图
        • 1> 初始化服务实例列表
        • ServerList从哪来的?
    • 2、 动态更新服务实例列表
      • 1)流程图
      • 2)流程解析
    • 3、 如何根据负载均衡规则从`List`中选出一个Server?
      • 1)轮询算法
    • 4、如何发送网络HTTP请求?
      • 1)流程图
      • 2)流程解析
    • 5、ping机制如何检查服务实例是否还存活?
      • 1)哪里使用到了IPing的isAlive()方法?
  • 三、总结 以及 后续文章

一、前言

在前面的文章,博主聊了Ribbon如何与SpringCloud、Eureka集成,Ribbon如何自定义负载均衡策略、Ribbon如何和SpringCloud集成:

  1. 【云原生&微服务一】SpringCloud之Ribbon实现负载均衡详细案例(集成Eureka、Ribbon)
  2. 【云原生&微服务二】SpringCloud之Ribbon自定义负载均衡策略(含Ribbon核心API)
  3. 【云原生&微服务三】SpringCloud之Ribbon是这样实现负载均衡的(源码剖析@LoadBalanced原理)

在【云原生&微服务三】SpringCloud之Ribbon是这样实现负载均衡的(源码剖析@LoadBalanced原理)一文中博主分析到了SpringCloud集成Ribbon如何获取到负载均衡器ILoadBalancer;本文我们接着分析如下问题:

  • ZoneAwareLoadBalancer(属于ribbon)如何与eureka整合,通过eureka client获取到对应注册表
  • ZoneAwareLoadBalancer如何持续从Eureka中获取最新的注册表信息
  • 如何根据负载均衡器ILoadBalancer从Eureka Client获取到的List<Server>中选出一个Server?
  • Ribbon如何发送网络HTTP请求?
  • Ribbon如何用IPing机制动态检查服务实例是否存活?

PS: 文章中涉及到的SpringBoot相关知识点,比如自动装配,移步博主的SpringBoot专栏:Spring Boot系列。

PS–2:Ribbon依赖Spring Cloud版本信息如下:

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
            <version>2.3.7.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
        <!--整合spring cloud-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>Hoxton.SR8</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
        <!--整合spring cloud alibaba-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>2.2.5.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

下面以请求http://localhost:9090/say/saint为入口进行debug。

二、Ribbon和Eureka

我们知道SpringCloud诞生之初,我们通常采用Eureka作为服务注册/发现中心、Ribbon作为负载均衡器,而Ribbon的诞生也正是因为要结合Eureka做负载均衡;而现在很多项目都是Nacos + OpenFeign的组合,不过OpenFeign的底层还是Ribbon,其很多便捷性体现在代理对象的封装,后续我们接着讨论。

1、Ribbon如何与eureka整合,通过eureka client获取到对应的注册表?

在博文:SpringCloud之Ribbon是这样实现负载均衡的(源码剖析@LoadBalanced原理)中我们知道了Ribbon默认的ILoadBalancer是ZoneAwareLoadBalancer;所以我们这里就看一下ZoneAwareLoadBalancer如何与eureka整合,通过eureka client获取到对应的注册表?

先看ZoneAwareLoadBalancer的类图:
在这里插入图片描述
ZoneAwareLoadBalancer的父类是DynamicServerListLoadBalancer,DynamicServerListLoadBalancer构造函数中会调用restOfInit()方法(其中会获取到所有的服务实例);

void restOfInit(IClientConfig clientConfig) {
    boolean primeConnection = this.isEnablePrimingConnections();
    // turn this off to avoid duplicated asynchronous priming done in BaseLoadBalancer.setServerList()
    this.setEnablePrimingConnections(false);
    // 感知新的服务实例的添加/移除,即动态维护服务实例列表
    enableAndInitLearnNewServersFeature();

    // 更新Eureka client 中所有服务的实例列表,即初始化服务实例列表
    updateListOfServers();
    if (primeConnection && this.getPrimeConnections() != null) {
        this.getPrimeConnections()
            .primeConnections(getReachableServers());
    }
    this.setEnablePrimingConnections(primeConnection);
    LOGGER.info("DynamicServerListLoadBalancer for client {} initialized: {}", clientConfig.getClientName(), this.toString());
}

1)为什么是DynamicServerListLoadBalancer的restOfInit()方法?

第一次获取Eureka中服务实例列表的执行流程如下:
在这里插入图片描述
第一次从Ribbon的SpringClientFactory中获取GREETING-SERVICE服务对应的Spring子上下文时,获取不到,所以需要创建针对GREETING-SERVICE服务创建Spring子上下文;

最终进入到NamedContextFactory#createContext(String name)方法中,方法的最后会调用AnnotationConfigApplicationContext#refresh()方法,refresh()方法中会对ZoneAwareLoadBalancer进行初始化;又由于DynamicServerListLoadBalancer是ZoneAwareLoadBalancer的父类,所以初始化ZoneAwareLoadBalancer时也会执行DynamicServerListLoadBalancer的构造函数,进而会执行DynamicServerListLoadBalancer的restOfInit()方法;

在这里插入图片描述

2)DynamicServerListLoadBalancer#restOfInit()

在这里插入图片描述

restOfInit()中主要做两件事:

  1. 启动一个定时任务,定时更新服务实例列表。
  2. 初始化服务实例列表List<Server>,并感知服务实例信息的变更;

下面我们分开来看:

0> 初始化服务实例列表流程图

在这里插入图片描述

1> 初始化服务实例列表

updateListOfServers()方法负责初始化服务实例列表,代码执行流程如下:
在这里插入图片描述
最终进入到DiscoveryEnabledNIWSServerListobtainServersViaDiscovery()方法从Eureka Client本地缓存的服务注册表中获取到服务的全部实例信息;

我们debug过程中,知道了updateListOfServers()方法中涉及到的ServerList<T> serverListImpl是,那么serverListImpl是从哪来的?
在这里插入图片描述
PS:如果使用Nacos作为服务注册中心,这里的ServerList是NacosServerList。

ServerList从哪来的

serverListImpl是和Eureka相关的,我们去找eureka相关的jar包,最终找到spring-cloud-netflix-eureka-client jar包,其中有个org.springframework.cloud.netflix.ribbon.eureka目录,目录中有个EurekaRibbonClientConfiguration类:

在这里插入图片描述

其中负责实例化ServerList<T>DomainExtractingServerList,然而我们调用DomainExtractingServerListgetUpdatedListOfServers()方法获取服务的所有实例时,实际是交给其组合的DiscoveryEnabledNIWSServerList类成员的getUpdatedListOfServers()方法去执行;

至此,我们知道了ZoneAwareLoadBalancer(属于ribbon)如何与eureka整合,通过eureka client获取到对应注册表

  • 其实就是从eureka client里去获取一下注册表,然后更新到LoadBalancer中去。

2、 动态更新服务实例列表

1)流程图

在这里插入图片描述

2)流程解析

enableAndInitLearnNewServersFeature()方法负责定时更新服务实例列表,代码执行逻辑如下:
在这里插入图片描述
PollingServerListUpdater#start(UpdateAction)方法中会启动一个延迟1S并每间隔3S执行一次的定时任务去执行DynamicServerListLoadBalancer#doUpdate()方法去动态更新服务实例列表。

再看DynamicServerListLoadBalancer#doUpdate()方法:
在这里插入图片描述
方法内部其实就是调用初始化服务实例类别的那个方法:updateListOfServers(),也就是我们上面聊的。

至此,我们也就知道了ZoneAwareLoadBalancer如何持续从Eureka中获取最新的注册表信息

3、 如何根据负载均衡规则从List<Server>中选出一个Server?

回到RibbonLoadBalancerClient#execute()方法中:
在这里插入图片描述
进入到getServer()方法,看如何选择一个服务的?
在这里插入图片描述

核心逻辑如下:

  1. 会进入到BaseLoadBalancer的chooseServer()方法中,用IRule来选择了一台服务器;

  2. IRule是RibbonClientConfiguraiton中实例化的ZoneAvoidanceRule,调用它的choose()方法来选择一个server,最终是用的ZoneAvoidanceRule的父类PredicateBasedRule#choose()方法:

    先执行过滤规则,过滤掉一批server,再根据我们自己指定的filter规则,然后用round robin轮询算法选择一个Server。

下面看看负载均衡的轮询算法是怎么做的?

1)轮询算法

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

轮询算法很简单,重点在于通过AtomicInteger原子类型变量 + 死循环 CAS操作实现,每次返回原子类型变量nextIndex的当前值,因为原子类型变量nextIndex可能超过服务实例数,所以每次对原子类型变量nextIndex赋值时,都会对其做取余运算。

4、如何发送网络HTTP请求?

1)流程图

在这里插入图片描述

2)流程解析

getServer()方法选择出一个服务实例之后,进入到execute()重载方法去执行HTTP请求:
在这里插入图片描述
代码整体执行流程如下:
在这里插入图片描述

流程说明:

  1. LoadBalancerInterceptor#intercept()方法中通过LoadBalancerRequestFactory工厂封装了HTTP请求为LoadBalancerRequest;
    在这里插入图片描述

  2. 在RibbonLoadBalancerClient的execute()方法中,调用了T returnVal = request.apply(serviceInstance);,进入到LoadBalancerRequest的apply()方法中,传入了选择出来的server,对这台server发起一个指定的一个请求。

    1. 将LoadBalancerRequest和server再次封装为了一个ServiceRequestWrapper;
    2. 然后通过ServiceRequestWrapper#getURI()方法,基于选择出来的server的地址,重构请求URI;即:将服务名替换为具体的IP:Port地址。
    3. 最后将将真正的请求URL交给spring-web下的负责底层的http请求的组件ClientHttpRequestExecution去执行,发起了一次真正的HTTP请求。

5、ping机制如何检查服务实例是否还存活?

RibbonClientConfiguration类中会注入IPing类型的实例DummyPing,其中isAlive()方法直接返回TRUE;

public class DummyPing extends AbstractLoadBalancerPing {

    public DummyPing() {
    }

    public boolean isAlive(Server server) {
        return true;
    }
}

这里是Ribbon默认的IPing,但是Eureka和Ribbon整合之后,EurekaRibbonClientConfiguration(spring-cloud-netflix-eureka-client包下)类中新定义了一个IPing。

@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public IPing ribbonPing(IClientConfig config) {
    if (this.propertiesFactory.isSet(IPing.class, serviceId)) {
        return this.propertiesFactory.get(IPing.class, config, serviceId);
    }
    NIWSDiscoveryPing ping = new NIWSDiscoveryPing();
    ping.initWithNiwsConfig(config);
    return ping;
}

IPing的实例为NIWSDiscoveryPing;NIWSDiscoveryPing的isAlive()方法会检查某个server对应的eureka client中的InstanceInfo的状态,看看服务实例的status是否还正常;

public boolean isAlive(Server server) {
    boolean isAlive = true;
    if (server!=null && server instanceof DiscoveryEnabledServer){
        DiscoveryEnabledServer dServer = (DiscoveryEnabledServer)server;
        // 获取服务实例信息	            
        InstanceInfo instanceInfo = dServer.getInstanceInfo();
        if (instanceInfo!=null){	
           // 获取实例状态                
            InstanceStatus status = instanceInfo.getStatus();
            if (status!=null){
                // 服务实例状态是否为UP
                isAlive = status.equals(InstanceStatus.UP);
            }
        }
    }
    return isAlive;
}

1)哪里使用到了IPing的isAlive()方法?

在ZoneAwareLoadBalancer实例构造时(进入到父类BaseLoadBalancer中),会启动一个定时调度的任务,每隔10s,就用IPing组件对server list中的每个server都执行一下isAlive()方法,判断服务实例是否还存活。

public BaseLoadBalancer() {
    this.name = DEFAULT_NAME;
    this.ping = null;
    setRule(DEFAULT_RULE);
    // 启动一个每10s执行一次的定时任务,最IPing#isAlive()操作
    setupPingTask();
    lbStats = new LoadBalancerStats(DEFAULT_NAME);
}

void setupPingTask() {
    if (canSkipPing()) {
        return;
    }
    if (lbTimer != null) {
        lbTimer.cancel();
    }
    lbTimer = new ShutdownEnabledTimer("NFLoadBalancer-PingTimer-" + name,
                                       true);
    // 执行BaseLoadBalancer的内部类PingTask#run(),默认每10s执行一次
    lbTimer.schedule(new PingTask(), 0, pingIntervalSeconds * 1000);
    // 快速进行一次IPing
    forceQuickPing();
}

class PingTask extends TimerTask {
    public void run() {
        try {
            new Pinger(pingStrategy).runPinger();
        } catch (Exception e) {
            logger.error("LoadBalancer [{}]: Error pinging", name, e);
        }
    }
}

进入到PingTask#run()方法之后,下面看一下Pinger(pingStrategy).runPinger()的执行流程:
在这里插入图片描述

三、总结 以及 后续文章

到这里针对Ribbon的整个执行流程我们也就讨论完了,大体执行流程图下:
在这里插入图片描述

后文章,我们将讨论Ribbon内置的那些负载均衡算法是如何实现的?

先自我介绍一下,小编13年上师交大毕业,曾经在小公司待过,去过华为OPPO等大厂,18年进入阿里,直到现在。深知大多数初中级java工程师,想要升技能,往往是需要自己摸索成长或是报班学习,但对于培训机构动则近万元的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效率很低又漫长,而且容易碰到天花板技术停止不前。因此我收集了一份《java开发全套学习资料》送给大家,初衷也很简单,就是希望帮助到想自学又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。添加下方名片,即可获取全套学习资料哦

最后

以上就是可耐花卷为你收集整理的【云原生&微服务四】SpringCloud之Ribbon和Erueka服务注册中心的集成细节(获取服务实例列表、动态更新服务实例信息、负载均衡出一个实例、IPing机制判断实例是否存活)一、前言二、Ribbon和Eureka三、总结 以及 后续文章的全部内容,希望文章能够帮你解决【云原生&微服务四】SpringCloud之Ribbon和Erueka服务注册中心的集成细节(获取服务实例列表、动态更新服务实例信息、负载均衡出一个实例、IPing机制判断实例是否存活)一、前言二、Ribbon和Eureka三、总结 以及 后续文章所遇到的程序开发问题。

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