技术文章摘抄

Spring Boot 2.x 结合 k8s 实现分布式微服务架构

Spring Boot 1.x 与 2.x 的区别

在《微服务 Spring Cloud 架构设计》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

而在 2.x 中：

server.servlet.session.timeout=PT120M

截然不同的写法，cookie 也是一样的：

server:

  servlet:

    session:

      timeout: PT120M

      cookie:

        name: ORDER-SERVICE-SESSIONID
  • 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

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: v1

kind: ConfigMap

metadata:

  name: test-config

data:

  baseDir: /usr

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: ConfigMap

apiVersion: v1

metadata:

  name: cas-server

data:

  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

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: v1

kind: Service

metadata:

  name: cas-server-service

  namespace: default

spec:

  ports:

  - name: cas-server01

    port: 2000

    targetPort: cas-server01

  selector:

    app: cas-server

可以看到执行 kubectl apply -f service.yaml 后：

[email protected]:~$ kubectl get svc

NAME                          TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)              AGE

admin-web-service             ClusterIP   10.16.129.24    <none>        2001/TCP              84d

cas-server-service            ClusterIP   10.16.230.167   <none>        2000/TCP               67d

cloud-admin-service-service   ClusterIP   10.16.25.178    <none>        1001/TCP         190d

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: ConfigMap

apiVersion: v1

metadata:

  name: cas-server

data:

  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

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/v1

kind: Deployment

metadata:

  name: cas-server-deployment

  labels:

    app: cas-server

spec:

  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

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

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>

开启服务发现功能：

spring:

  cloud:

    kubernetes:

      discovery:

        all-namespaces: true

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

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

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

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>

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

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

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);

    }

}

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;

    }

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: ConfigMap

apiVersion: v1

metadata:

  name: cas-server

data:

  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

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/v1

kind: Deployment

metadata:

  name: cas-server-deployment

  labels:

    app: cas-server

spec:

  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

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

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: v1

kind: Service

metadata:

  name: cas-server-service

  namespace: default

spec:

  ports:

  - name: cas-server01

    port: 2000

    targetPort: cas-server01

  selector:

    app: cas-server

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>

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

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)

@EnableDiscoveryClient

public class AdminApp {
    public static void main(String[] args) {

        SpringApplication.run(AdminApp.class, args);

    }
}

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

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;

    }

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);

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()));

        }

}

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);

    }

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

开源几个微服务的架构设计项目：

欢迎大家 star，多多指教。