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Spring Cloud 与 K8s 在微服务层面的不同

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Damon
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发布于: 2021 年 05 月 17 日


作者:Damon

博客:http://www.damon8.cn

程序猿 Damon | 微服务 | 容器化 | 自动化

Spring Boot 1.x 与 2.x 的区别


在 浅入Spring Cloud架构 一文中,笔者讲过 Spring Cloud 的架构设计。其实 Spring Boot 在一开始时,运用到的基本就是 Eureka、Config、Zuul、Ribbon、Feign、Hystrix 等。到了 Spring Boot 2.x 的时候,大量的组件开始风云崛起。下面简单列下这两个版本之间的区别如下。

Spring Boot 1.x 中,session 的超时时间是这样的:

server.session.timeout=3600
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而在 2.x 中:

server.servlet.session.timeout=PT120M
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截然不同的写法,cookie 也是一样的:

server:  servlet:    session:      timeout: PT120M      cookie:        name: ORDER-SERVICE-SESSIONID
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  • 应用的 ContextPath 配置属性改动,跟上面的 session 一样,加上了一个 servlet。

  • Spring Boot 2.x 基于 Spring 5,而 Spring Boot 1.x 基于 Spring 4 或较低。

  • 统一错误处理的基类 AbstarctErrorController 的改动。

  • 配置文件的中文可以直接读取,不需要转码。

  • Acutator 变化很大,默认情况不再启用所有监控,需要定制化编写监控信息,完全需要重写,HealthIndicator,EndPoint 同理。

  • 从 Spring Boot 2.x 开始,可以与 K8s 结合来实现服务的配置管理、负载均衡等,这是与 1.x 所不同的。

K8s 的一些资源的介绍

上面说到 Spring Boot 2.x 可以结合 K8s 来作为微服务的架构设计,那么就先来说下 K8s 的一些组件吧。

ConfigMap,看到这个名字可以理解:它是用于保存配置信息的键值对,可以用来保存单个属性,也可以保存配置文件。对于一些非敏感的信息,比如应用的配置信息,则可以使用 ConfigMap。

创建一个 ConfigMap 有多种方式如下。

1. key-value 字符串创建

kubectl create configmap test-config --from-literal=baseDir=/usr
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上面的命令创建了一个名为 test-config,拥有一条 key 为 baseDir,value 为 "/usr" 的键值对数据。

2. 根据 yml 描述文件创建

apiVersion: v1kind: ConfigMapmetadata:  name: test-configdata:  baseDir: /usr
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也可以这样,创建一个 yml 文件,选择不同的环境配置不同的信息:

kind: ConfigMapapiVersion: v1metadata:  name: cas-serverdata:  application.yaml: |-    greeting:      message: Say Hello to the World    ---    spring:      profiles: dev    greeting:      message: Say Hello to the Dev    spring:      profiles: test    greeting:      message: Say Hello to the Test    spring:      profiles: prod    greeting:      message: Say Hello to the Prod
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注意点:

  1. ConfigMap 必须在 Pod 使用其之前创建。

  2. Pod 只能使用同一个命名空间的 ConfigMap。

当然,还有其他更多用途,具体可以参考官网。

Service,顾名思义是一个服务,什么样的服务呢?它是定义了一个服务的多种 pod 的逻辑合集以及一种访问 pod 的策略。

service 的类型有四种:

  • ExternalName:创建一个 DNS 别名指向 service name,这样可以防止 service name 发生变化,但需要配合 DNS 插件使用。

  • ClusterIP:默认的类型,用于为集群内 Pod 访问时,提供的固定访问地址,默认是自动分配地址,可使用 ClusterIP 关键字指定固定 IP。

  • NodePort:基于 ClusterIp,用于为集群外部访问 Service 后面 Pod 提供访问接入端口。

  • LoadBalancer:它是基于 NodePort。

如何使用 K8s 来实现服务注册与发现

从上面讲的 Service,我们可以看到一种场景:所有的微服务在一个局域网内,或者说在一个 K8s 集群下,那么可以通过 Service 用于集群内 Pod 的访问,这就是 Service 默认的一种类型 ClusterIP,ClusterIP 这种的默认会自动分配地址。

那么问题来了,既然可以通过上面的 ClusterIp 来实现集群内部的服务访问,那么如何注册服务呢?其实 K8s 并没有引入任何的注册中心,使用的就是 K8s 的 kube-dns 组件。然后 K8s 将 Service 的名称当做域名注册到 kube-dns 中,通过 Service 的名称就可以访问其提供的服务。那么问题又来了,如果一个服务的 pod 对应有多个,那么如何实现 LB?其实,最终通过 kube-proxy,实现负载均衡。

说到这,我们来看下 Service 的服务发现与负载均衡的策略,Service 负载分发策略有两种:

  • RoundRobin:轮询模式,即轮询将请求转发到后端的各个 pod 上,其为默认模式。

  • SessionAffinity:基于客户端 IP 地址进行会话保持的模式,类似 IP Hash 的方式,来实现服务的负载均衡。

其实,K8s 利用其 Service 实现服务的发现,其实说白了,就是通过域名进行层层解析,最后解析到容器内部的 ip 和 port 来找到对应的服务,以完成请求。

下面写一个很简单的例子:

apiVersion: v1kind: Servicemetadata:  name: cas-server-service  namespace: defaultspec:  ports:  - name: cas-server01    port: 2000    targetPort: cas-server01  selector:    app: cas-server
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可以看到执行 kubectl apply -f service.yaml 后:

root@ubuntu:~$ kubectl get svcNAME                          TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)              AGEadmin-web-service             ClusterIP   10.16.129.24    <none>        2001/TCP              84dcas-server-service            ClusterIP   10.16.230.167   <none>        2000/TCP               67dcloud-admin-service-service   ClusterIP   10.16.25.178    <none>        1001/TCP         190d
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这样,我们可以看到默认的类型是 ClusterIP,用于为集群内 Pod 访问时,可以先通过域名来解析到多个服务地址信息,然后再通过 LB 策略来选择其中一个作为请求的对象。

K8s 如何来处理微服务中常用的配置

在上面,我们讲过了几种创建 ConfigMap 的方式,其中有一种在 Java 中常常用到:通过创建 yml 文件来实现配置管理。

比如:

kind: ConfigMapapiVersion: v1metadata:  name: cas-serverdata:  application.yaml: |-    greeting:      message: Say Hello to the World    ---    spring:      profiles: dev    greeting:      message: Say Hello to the Dev    spring:      profiles: test    greeting:      message: Say Hello to the Test    spring:      profiles: prod    greeting:      message: Say Hello to the Prod
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上面创建了一个 yml 文件,同时,通过 spring.profiles 指定了开发、测试、生产等每种环境的配置。

具体代码:

apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  name: cas-server-deployment  labels:    app: cas-serverspec:  replicas: 1  selector:    matchLabels:      app: cas-server  template:    metadata:      labels:        app: cas-server    spec:      nodeSelector:        cas-server: "true"      containers:      - name: cas-server        image: {{ cluster_cfg['cluster']['docker-registry']['prefix'] }}cas-server        imagePullPolicy: Always        ports:          - name: cas-server01            containerPort: 2000        volumeMounts:        - mountPath: /home/cas-server          name: cas-server-path        args: ["sh", "-c", "nohup java $JAVA_OPTS -jar -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=128m -Xms1024m -Xmx1024m -Xmn256m -Xss256k -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+UseConcMarkSweepGC cas-server.jar --spring.profiles.active=dev", "&"]      hostAliases:      - ip: "127.0.0.1"        hostnames:        - "gemantic.localhost"      - ip: "0.0.0.0"        hostnames:        - "gemantic.all"      volumes:      - name: cas-server-path        hostPath:          path: /var/pai/cas-server

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这样,当我们启动容器时,通过 --spring.profiles.active=dev 来指定当前容器的活跃环境,即可获取 ConfigMap 中对应的配置。是不是感觉跟 Java 中的 Config 配置多个环境的配置有点类似呢?但是,我们不用那么复杂,这些统统可以交给 K8s 来处理。只需要你启动这一命令即可,是不是很简单?

Spring Boot 2.x 的新特性

在第一节中,我们就讲到 1.x 与 2.x 的区别,其中最为凸显的是,Spring Boot 2.x 结合了 K8s 来实现微服务的架构设计。其实,在 K8s 中,更新 ConfigMap 后,pod 是不会自动刷新 configMap 中的变更,如果想要获取 ConfigMap 中最新的信息,需要重启 pod。

但 2.x 提供了自动刷新的功能:

spring:  application:    name: cas-server  cloud:    kubernetes:      config:        sources:         - name: ${spring.application.name}           namespace: default      discovery:        all-namespaces: true      reload:        enabled: true        mode: polling        period: 500
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如上,我们打开了自动更新配置的开关,并且设置了自动更新的方式为主动拉取,时间间隔为 500ms,同时,还提供了另外一种方式——event 事件通知模式。这样,在 ConfigMap 发生改变时,无需重启 pod 即可获取最新的数据信息。

同时,Spring Boot 2.x 结合了 K8s 来实现微服务的服务注册与发现:

<dependency>  <groupId>org.springframework.cloud</groupId>  <artifactId>spring-cloud-kubernetes-core</artifactId></dependency>
<dependency>  <groupId>org.springframework.cloud</groupId>  <artifactId>spring-cloud-kubernetes-discovery</artifactId></dependency>
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开启服务发现功能:

spring:  cloud:    kubernetes:      discovery:        all-namespaces: true
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开启后,我们在《微服务 Spring Cloud 架构设计》一文中讲过,其实最终是向 K8s 的 API Server 发起 http 请求,获取 Service 资源的数据列表。然后根据底层的负载均衡策略来实现服务的发现,最终解析到某个 pod 上。那么为了同一服务的多个 pod 存在,我们需要执行:

kubectl scale --replicas=2 deployment admin-web-deployment
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同时,我们如果通过 HTTP 的 RestTemplate Client 来作服务请求时,可以配置一些请求的策略,RestTemplate 一般与 Ribbon 结合使用:

client:  http:    request:      connectTimeout: 8000      readTimeout: 3000
backend:  ribbon:    eureka:      enabled: false    client:      enabled: true    ServerListRefreshInterval: 5000
ribbon:  ConnectTimeout: 8000  ReadTimeout: 3000  eager-load:    enabled: true    clients: cas-server-service,admin-web-service  MaxAutoRetries: 1 #对第一次请求的服务的重试次数  MaxAutoRetriesNextServer: 1 #要重试的下一个服务的最大数量(不包括第一个服务)  #ServerListRefreshInterval: 2000  OkToRetryOnAllOperations: true  NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule #com.damon.config.RibbonConfiguration #分布式负载均衡策略
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可以配置一些服务列表,自定义一些负载均衡的策略。

如果你是使用 Feign 来作为 LB,其实与 Ribbon 只有一点点不一样,因为 Feign 本身是基于 Ribbon 来实现的,除了加上注解 @EnableFeignClients 后,还要配置:

feign:  client:    config:      default: #provider-service        connectTimeout: 8000 #客户端连接超时时间        readTimeout: 3000 #客户端读超时设置        loggerLevel: full
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其他的可以自定义负载均衡策略,这一点是基于 Ribbon 的,所以是一样的。

实战 Spring Boot 2.x 结合 K8s 来实现微服务架构设计


微服务架构中,主要的就是服务消费者、服务的生产者可以互通,可以发生调用,在这基础上,还可以实现负载均衡,即一个服务调用另一个服务时,在该服务存在多个节点的情况下,可以通过一些策略来找到该服务的一个合适的节点访问。下面主要介绍服务的生产者与消费者。

先看生产者,引入常用的依赖:

<parent>        <groupId>org.springframework.boot</groupId>        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>        <version>2.1.13.RELEASE</version>        <relativePath/>    </parent>
 <properties>  <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>  <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>  <java.version>1.8</java.version>  <swagger.version>2.6.1</swagger.version>  <xstream.version>1.4.7</xstream.version>  <pageHelper.version>4.1.6</pageHelper.version>  <fastjson.version>1.2.51</fastjson.version>  <springcloud.version>Greenwich.SR3</springcloud.version>  <springcloud.kubernetes.version>1.1.1.RELEASE</springcloud.kubernetes.version>  <mysql.version>5.1.46</mysql.version> </properties>
 <dependencyManagement>  <dependencies>   <dependency>    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>    <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>    <version>${springcloud.version}</version>    <type>pom</type>    <scope>import</scope>   </dependency>  </dependencies> </dependencyManagement>
  <dependencies>    <dependency>   <groupId>org.springframework.boot</groupId>   <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>   <exclusions>    <exclusion>     <groupId>org.springframework.boot</groupId>     <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>    </exclusion>   </exclusions>  </dependency>  <dependency>   <groupId>org.springframework.boot</groupId>   <artifactId>spring-boot-starter-undertow</artifactId>  </dependency>
 <!-- 配置加载依赖 -->        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-actuator</artifactId>        </dependency>
        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-actuator-autoconfigure</artifactId>        </dependency>
        <dependency>            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>            <artifactId>spring-cloud-starter-kubernetes-config</artifactId>        </dependency>
        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>            <scope>test</scope>        </dependency>
        <dependency>            <groupId>io.jsonwebtoken</groupId>            <artifactId>jjwt</artifactId>            <version>0.9.0</version>        </dependency>        <dependency>            <groupId>cn.hutool</groupId>            <artifactId>hutool-all</artifactId>            <version>4.6.3</version>        </dependency>
        <dependency>            <groupId>com.google.guava</groupId>            <artifactId>guava</artifactId>            <version>19.0</version>        </dependency>
        <dependency>      <groupId>org.apache.commons</groupId>      <artifactId>commons-lang3</artifactId>      </dependency>
  <dependency>      <groupId>commons-collections</groupId>      <artifactId>commons-collections</artifactId>      <version>3.2.2</version>  </dependency>
  <dependency>   <groupId>io.springfox</groupId>   <artifactId>springfox-swagger2</artifactId>   <version>${swagger.version}</version>  </dependency>  <dependency>   <groupId>io.springfox</groupId>   <artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>   <version>${swagger.version}</version>  </dependency>
 <!-- 数据库分页依赖 -->     <dependency>       <groupId>com.github.pagehelper</groupId>       <artifactId>pagehelper</artifactId>       <version>${pageHelper.version}</version>     </dependency>
        <dependency>            <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>            <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>            <version>1.1.1</version>        </dependency>        <dependency>   <groupId>mysql</groupId>   <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>   <version>${mysql.version}</version>  </dependency>
 <!-- 数据库驱动 -->        <dependency>            <groupId>com.alibaba</groupId>            <artifactId>druid</artifactId>            <version>1.1.3</version>        </dependency>
  <dependency>   <groupId>com.alibaba</groupId>   <artifactId>fastjson</artifactId>   <version>${fastjson.version}</version>  </dependency>
  <dependency>    <groupId>org.jsoup</groupId>    <artifactId>jsoup</artifactId>    <version>1.11.3</version>  </dependency>
    </dependencies>
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上面我们使用了比较新的版本:Spring Boot 2.1.13,Cloud 版本是 Greenwich.SR3,其次,我们配置了 K8s 的 ConfigMap 所用的依赖,加上了数据库的一些配置,具体其他的,实现过程中,大家可以自行添加。

接下来,我们看启动时加载的配置文件,这里加了关于 K8s ConfigMap 所管理的配置所在的信息,以及保证服务被发现,开启了所有的 namespace,同时还启动了配置自动刷新的功能,注意的是,该配置需要在 bootstrap 文件:

spring:  application:    name: cas-server  cloud:    kubernetes:      config:        sources:         - name: ${spring.application.name}           namespace: default      discovery:        all-namespaces: true #发现所有的命令空间的服务      reload:        enabled: true        mode: polling #自动刷新模式为拉取模式,也可以是事件模式 event        period: 500 #拉取模式下的频率
logging: #日志路径设置  path: /data/${spring.application.name}/logs
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剩下的一些配置可以在 application 文件中配置:

spring:  profiles:    active: dev
server:  port: 2000  undertow:    accesslog:      enabled: false      pattern: combined  servlet:    session:      timeout: PT120M #session 超时时间
client:  http:    request:      connectTimeout: 8000      readTimeout: 30000
mybatis: #持久层配置  mapperLocations: classpath:mapper/*.xml  typeAliasesPackage: com.damon.*.model
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接下来看下启动类:

/** * * @author Damon * @date 2020 年 1 月 13 日 下午 8:29:42 * */@Configuration@EnableAutoConfiguration@ComponentScan(basePackages = {"com.damon"})//@SpringBootApplication(scanBasePackages = { "com.damon" })@EnableConfigurationProperties(EnvConfig.class)public class CasApp { public static void main(String[] args) {  SpringApplication.run(CasApp.class, args); }}
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这里我们没有直接用注解 @SpringBootApplication,因为主要用到的就是几个配置,没必要全部加载。

我们看到启动类中有一个引入的 EnvConfig.class:

/** * @author Damon * @date 2019 年 10 月 25 日 下午 8:54:01 * */
@Configuration@ConfigurationProperties(prefix = "greeting")public class EnvConfig {
    private String message = "This is a dummy message";
    public String getMessage() {        return this.message;    }
    public void setMessage(String message) {        this.message = message;    }
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这就是配置 ConfigMap 中的属性的类。剩下的可以自己定义一个接口类,来实现服务生产者。

最后,我们需要在 K8s 下部署的话,需要准备几个脚本。

1. 创建 ConfigMap

kind: ConfigMapapiVersion: v1metadata:  name: cas-serverdata:  application.yaml: |-    greeting:      message: Say Hello to the World    ---    spring:      profiles: dev    greeting:      message: Say Hello to the Dev    spring:      profiles: test    greeting:      message: Say Hello to the Test    spring:      profiles: prod    greeting:      message: Say Hello to the Prod
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设置了不同环境的配置,注意,这里的 namespace 需要与服务部署的 namespace 一致,这里默认的是 default,而且在创建服务之前,先得创建这个。

2. 创建服务部署脚本

apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  name: cas-server-deployment  labels:    app: cas-serverspec:  replicas: 3  selector:    matchLabels:      app: cas-server  template:    metadata:      labels:        app: cas-server    spec:      nodeSelector:        cas-server: "true"      containers:      - name: cas-server        image: cas-server        imagePullPolicy: Always        ports:          - name: cas-server01            containerPort: 2000        volumeMounts:        - mountPath: /home/cas-server          name: cas-server-path        - mountPath: /data/cas-server          name: cas-server-log-path        - mountPath: /etc/kubernetes          name: kube-config-path        args: ["sh", "-c", "nohup java $JAVA_OPTS -jar -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=128m -Xms1024m -Xmx1024m -Xmn256m -Xss256k -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+UseConcMarkSweepGC cas-server.jar --spring.profiles.active=dev", "&"]      volumes:      - name: cas-server-path        hostPath:          path: /var/pai/cas-server      - name: cas-server-log-path        hostPath:          path: /data/cas-server      - name: kube-config-path        hostPath:          path: /etc/kubernetes
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注意:这里有个属性 replicas,其作用是当前 pod 所启动的副本数,即我们常说的启动的节点个数,当然,你也可以通过前面讲的脚本来执行生成多个 pod 副本。如果这里没有设置多个的话,也可以通过命令来执行:

kubectl scale --replicas=3 deployment cas-server-deployment
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这里,我建议使用 Deployment 类型的来创建 pod,因为 Deployment 类型更好的支持弹性伸缩与滚动更新。

同时,我们通过 --spring.profiles.active=dev 来指定当前 pod 的运行环境。

3. 创建一个 Service

最后,如果服务想被发现,需要创建一个 Service:

apiVersion: v1kind: Servicemetadata:  name: cas-server-service  namespace: defaultspec:  ports:  - name: cas-server01    port: 2000    targetPort: cas-server01  selector:    app: cas-server
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注意,这里的 namespace 需要与服务部署的 namespace 一致,这里默认的是 default。

看看服务的消费者,同样,先看引入常用的依赖:

<parent>        <groupId>org.springframework.boot</groupId>        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>        <version>2.1.13.RELEASE</version>        <relativePath/>    </parent>
 <properties>  <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>  <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>  <java.version>1.8</java.version>  <swagger.version>2.6.1</swagger.version>  <xstream.version>1.4.7</xstream.version>  <pageHelper.version>4.1.6</pageHelper.version>  <fastjson.version>1.2.51</fastjson.version>  <springcloud.version>Greenwich.SR3</springcloud.version>  <!-- <springcloud.version>2.1.8.RELEASE</springcloud.version> -->  <springcloud.kubernetes.version>1.1.1.RELEASE</springcloud.kubernetes.version>  <mysql.version>5.1.46</mysql.version> </properties>
 <dependencyManagement>  <dependencies>   <dependency>    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>    <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>    <version>${springcloud.version}</version>    <type>pom</type>    <scope>import</scope>   </dependency>  </dependencies> </dependencyManagement>
 <dependencies>  <dependency>   <groupId>org.springframework.boot</groupId>   <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>   <exclusions>    <exclusion>     <groupId>org.springframework.boot</groupId>     <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>    </exclusion>   </exclusions>  </dependency>  <dependency>   <groupId>org.springframework.boot</groupId>   <artifactId>spring-boot-starter-undertow</artifactId>  </dependency>
        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>            <scope>test</scope>        </dependency>
   <!-- 配置加载依赖 -->        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-actuator</artifactId>        </dependency>
        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-actuator-autoconfigure</artifactId>        </dependency>
        <dependency>            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>            <artifactId>spring-cloud-starter-kubernetes-config</artifactId>            </dependency>
  <dependency>            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>            <artifactId>spring-cloud-commons</artifactId>        </dependency>
 <!-- 结合 k8s 实现服务发现 -->  <dependency>            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>            <artifactId>spring-cloud-kubernetes-core</artifactId>        </dependency>
        <dependency>            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>            <artifactId>spring-cloud-kubernetes-discovery</artifactId>        </dependency>
 <!-- 负载均衡策略 -->  <dependency>            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>            <artifactId>spring-cloud-starter-kubernetes-ribbon</artifactId>        </dependency>

  <dependency>            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>        </dependency>
 <!-- 熔断机制 -->        <dependency>            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>        </dependency>
        <dependency>            <groupId>cn.hutool</groupId>            <artifactId>hutool-all</artifactId>            <version>4.6.3</version>        </dependency>
  <dependency>   <groupId>com.alibaba</groupId>   <artifactId>fastjson</artifactId>   <version>${fastjson.version}</version>  </dependency>
  <dependency>    <groupId>org.jsoup</groupId>    <artifactId>jsoup</artifactId>    <version>1.11.3</version>  </dependency>
  <dependency>   <groupId>io.springfox</groupId>   <artifactId>springfox-swagger2</artifactId>   <version>${swagger.version}</version>  </dependency>  <dependency>   <groupId>io.springfox</groupId>   <artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>   <version>${swagger.version}</version>  </dependency>

  <dependency>      <groupId>org.apache.commons</groupId>      <artifactId>commons-lang3</artifactId>      </dependency>
  <dependency>      <groupId>commons-collections</groupId>      <artifactId>commons-collections</artifactId>      <version>3.2.2</version>  </dependency>
  <!-- 数据库分页 -->     <dependency>       <groupId>com.github.pagehelper</groupId>       <artifactId>pagehelper</artifactId>       <version>${pageHelper.version}</version>     </dependency>
        <dependency>            <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>            <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>            <version>1.1.1</version>        </dependency>
        <dependency>   <groupId>mysql</groupId>   <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>   <version>${mysql.version}</version>  </dependency>
 <!-- 数据库驱动 -->        <dependency>            <groupId>com.alibaba</groupId>            <artifactId>druid</artifactId>            <version>1.1.3</version>        </dependency>
 </dependencies>
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这里大部分的依赖跟生产者一样,但,需要加入服务发现的依赖,以及所用的负载均衡的策略依赖、服务的熔断机制。

接下来 bootstrap 文件中的配置跟生产者一样,这里不在说了,唯一不同的是 application 文件:

backend:  ribbon:    eureka:      enabled: false    client:      enabled: true    ServerListRefreshInterval: 5000
ribbon:  ConnectTimeout: 3000  ReadTimeout: 1000  eager-load:    enabled: true    clients: cas-server-service,edge-cas-service,admin-web-service #负载均衡发现的服务列表  MaxAutoRetries: 1 #对第一次请求的服务的重试次数  MaxAutoRetriesNextServer: 1 #要重试的下一个服务的最大数量(不包括第一个服务)  OkToRetryOnAllOperations: true  NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule #负载均衡策略
hystrix:  command:    BackendCall:      execution:        isolation:          thread:            timeoutInMilliseconds: 5000 #熔断机制设置的超时时间  threadpool:    BackendCallThread:      coreSize: 5
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引入了负载均衡的机制以及策略(可以自定义策略)。

接下来看启动类:

/** * @author Damon * @date 2020 年 1 月 13 日 下午 9:23:06 * */
@Configuration@EnableAutoConfiguration@ComponentScan(basePackages = {"com.damon"})@EnableConfigurationProperties(EnvConfig.class)@EnableDiscoveryClientpublic class AdminApp {
    public static void main(String[] args) {        SpringApplication.run(AdminApp.class, args);    }
}
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同样的 EnvConfig 类,这里不再展示了。其他的比如:注解 @EnableDiscoveryClient 是为了服务发现。

同样,我们新建接口,假如我们生产者有一个接口是:

http://cas-server-service/api/getUser
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则,我们在调用它时,可以通过 RestTemplate Client 来直接调用,通过 Ribbon 来实现负载均衡:

@LoadBalanced @Bean public RestTemplate restTemplate() {  SimpleClientHttpRequestFactory requestFactory = new SimpleClientHttpRequestFactory();  requestFactory.setReadTimeout(env.getProperty("client.http.request.readTimeout", Integer.class, 15000));  requestFactory.setConnectTimeout(env.getProperty("client.http.request.connectTimeout", Integer.class, 3000));  RestTemplate rt = new RestTemplate(requestFactory);  return rt; }
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可以看到,这种方式的分布式负载均衡实现起来很简单,直接注入一个初始化 Bean,加上一个注解 @LoadBalanced 即可。

在实现类中,我们只要直接调用服务生产者:

ResponseEntity<String> forEntity = restTemplate.getForEntity("http://cas-server/api/getUser", String.class);
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其中,URL 中 必须要加上 "http://",这样即可实现服务的发现以及负载均衡,其中,LB 的策略,可以采用 Ribbon 的几种方式,也可以自定义一种。


最后,可以在实现类上加一个熔断机制:

@HystrixCommand(fallbackMethod = "admin_service_fallBack")public Response<Object> getUserInfo(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) {
  ResponseEntity<String> forEntity = restTemplate.getForEntity(envConfig.getCas_server_url() + "/api/getUser", String.class);        logger.info("test restTemplate.getForEntity(): {}", forEntity);        if (forEntity.getStatusCodeValue() == 200) {                logger.info("================================test restTemplate.getForEntity(): {}", JSON.toJSON(forEntity.getBody()));                logger.info(JSON.toJSONString(forEntity.getBody()));        }}
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其中发生熔断时,回调方法:

private Response<Object> admin_service_fallBack(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) {  String token = StrUtil.subAfter(req.getHeader("Authorization"), "bearer ", false);  logger.info("admin_service_fallBack token: {}", token);  return Response.ok(200, -5, "服务挂啦!", null); }
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其返回的对象必须与原函数一致,否则可能会报错。具体的可以参考《Spring cloud 之熔断机制》。

最后与生产者一样,需要创建 ConfigMap、Service、服务部署脚本,下面会开源这些代码,这里也就不一一展示了。最后,我们会发现:当请求 认证中心时,认证中心存在的多个 pod,可以被轮训的请求到。这就是基于 Ribbon 的轮训策略来实现分布式的负载均衡,并且基于 Redis 来实现信息共享。

结束福利

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关于作者

笔名:Damon,技术爱好者,长期从事 Java 开发、Spring Cloud 的微服务架构设计,以及结合 Docker、K8s 做微服务容器化,自动化部署等一站式项目部署、落地。目前主要从事基于 K8s 云原生架构研发的工作。Golang 语言开发,长期研究边缘计算框架 KubeEdge、调度框架 Volcano 等。公众号程序猿 Damon 发起人。个人微信 MrNull008,欢迎來撩。

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发布于: 2021 年 05 月 17 日阅读数: 539
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Damon

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God bless the fighters. 2020.03.11 加入

欢迎关注公众号:程序猿Damon,长期从事Java开发,研究Springcloud的微服务架构设计。目前主要从事基于K8s云原生架构研发的工作,Golang开发,长期研究边缘计算框架KubeEdge、调度框架Volcano、容器云KubeSphere研究

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Spring Cloud 与 K8s 在微服务层面的不同