@levinzhang
2021-01-17T00:04:02.000000Z
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2020年12月,Spring在其博客站点正式发布2020.0.0版本(即Ilford),该版本移除了多项之前处于维护模式的Netflix组件,如Ribbon、Hystrix和Zuul。本文基于Spring Cloud的新组件,阐述了如何构建微服务架构。
本文最初发表于作者Piotr Mińkowski的个人站点,经作者许可由InfoQ中文站编译分享。
2020年12月22日,Spring在其博客站点正式发布2020.0.0版本(即Ilford),这是一个采用新命名规范的一个版本,但是更令人关注的是该版本移除了多项之前处于维护模式的Netflix组件,如Ribbon、Hystrix和Zuul。唯一剩余的模块是Netflix的服务发现服务器,即Eureka。这项变化对于Spring Cloud来说是很重要的,因为从诞生之初,Spring Cloud就是因为与Netflix组件的集成得到了认可。此外,Spring Cloud Netflix仍然是GitHub上最受欢迎的Spring Cloud项目(约有4200颗星)。
在将Netflix组件转入维护模式的同时,Spring 团队就已经开始着手准备替代方案了。因此,Ribbon将被Spring Cloud Load Balancer取代,Hystrix将会被建立在Resilience4J库之上的Spring Cloud Circuit Breaker取代。Spring Cloud Gateway是Zuul的竞争解决方案,目前已经是一个很受欢迎的项目,在Ilford版本之后,它将是API网关方面的唯一方案。
这篇文章的主要目的是指导你使用新的Spring Cloud组件构建微服务架构,替换废弃的Netflix项目。示例应用的源码可以在GitHub上的仓库中找到。
下面的图片展现了我们样例系统的架构。在这里,我们包含了微服务的特征元素,如API网关、服务发现服务器以及配置服务器。在本文接下来的内容中,我将会展示如何使用提供了这些模式的Spring Cloud组件。目前,向系统中添加API网关的主要组件是Spring Cloud Gateway。
Spring Cloud提供了与多个可用作服务发现服务器的方案的集成,包括Netflix Eureka、HashiCorp Consul、Alibaba Nacos和Apache ZooKeeper。其中,最流行的是前两者。Spring Cloud Netflix Eureka专门用于服务发现,而Spring Cloud Consul可以同时通过Consul Services实现服务发现,通过Consul Key/Value引擎实现分布式跟踪特性。
Spring Cloud Config只负责提供一个配置管理的机制。但是,它也可以与第三方工具集成,如来自HashiCorp的Vault。我们将会以两个简单的Spring Boot应用callme-service和caller-service为例阐述如何将我们的应用与服务发现和配置服务器进行集成。我们还会在caller-service上使用Spring Cloud Load Balancer启用客户端负载均衡,并使用基于Resilience4J构建的Spring Cloud Circuit Breaker启用断路器功能。
借助Spring Cloud的DiscoveryClient抽象,在客户端切换不同的服务发现服务器非常容易。这种切换只需要替换Maven pom.xml
文件中的一个依赖项。如果你想要使用Eureka的话,只需要添加如下的starter到微服务中。
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
而如果你想要使用Consul的话,那么需要添加如下的starter到微服务中。
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-consul-discovery</artifactId>
</dependency>
如果你想要为服务发现的客户端定义一些非默认的配置的话,那情况就有点复杂了。在这种情况下,你需要使用特定于Eureka或Consul的属性。例如,如果你想要在同一个主机上运行同一个应用的多个实例,并启用动态HTTP服务器端口(选项server.port=0
),那么你需要为每个实例设置一个唯一的id。如下是Eureka客户端中所使用的属性。
eureka:
instance:
instanceId: ${spring.cloud.client.hostname}:${spring.application.name}:${random.value}
对于Consul客户端来说,相同的配置如下所示。
spring:
cloud:
consul:
discovery:
instanceId: ${spring.cloud.client.hostname}:${spring.application.name}:${random.value}
在微服务架构中,我们可以很容易地通过Spring Cloud Netflix Eureka Server模块配置和运行Eureka服务发现。我们只需要创建包含该模块的Spring Boot应用即可。
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
</dependency>
我们还需要为应用启用Eureka,只需在主类上添加@EnableEurekaServer注解。
@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
class DiscoveryServerApplication
fun main(args: Array<String>) {
runApplication<DiscoveryServerApplication>(*args)
}
在本地机器上运行Consul的最简便方式是使用它的Docker镜像。我们可以通过执行如下的命令以开发模式在Docker容器中运行Consul:
$ docker run -d --name=consul -e CONSUL_BIND_INTERFACE=eth0 -p 8500:8500 consul:1.7.2
在我们的架构中,下一个重要的元素就是配置服务器。在Spring Cloud中,能够提供分布式配置机制的最流行方案就是Spring Cloud Config。Spring Cloud Config为分布式系统中的外部化配置提供了服务器端和客户端的支持。
借助配置服务器,我们能够有一个中心化的位置管理应用在所有环境下的外部属性。有一些其他的方案可以用作基于微服务的架构的配置服务器,如Consul、ZooKeeper和Alibaba Nacos。但是,严格意义上来讲,所有的这些方案都不是专门的分布式配置,它们也可以用作服务发现的服务器。Spring Cloud Config可能会集成不同的工具来存储数据。服务器存储后端的默认实现是使用git,但是我们也可以使用像HashiCorp Vault这样的工具来管理secret和保护敏感数据,也可以使用简单的文件系统。在一个配置服务器应用中,可能会将不同的后端组合在一起。我们只需要在应用属性文件中通过spring.profiles.active
激活对应的profile即可。我们可以覆盖一些默认值,比如修改Vault服务器的地址或设置认证token。
spring:
application:
name: config-server
profiles:
active: native,vault
cloud:
config:
server:
native:
searchLocations: classpath:/config-repo
vault:
host: 192.168.99.100
authentication: TOKEN
token: spring-microservices-course
对于Consul来讲,同样如此,在开发模式下,我们应该使用Docker来运行Vault实例。我们可以使用环境变量VAULT_DEV_ROOT_TOKEN_ID
设置一个静态的根token用于进行认证:
$ docker run -d --name vault --cap-add=IPC_LOCK -e 'VAULT_DEV_ROOT_TOKEN_ID=spring-microservices-course' -p 8200:8200 vault:1.4.0
当Spring Cloud Config与服务发现一起使用的时候,我们可以在两种可用的方式之间做出选择,也就是Config First Bootstrap和Discovery First Bootstrap。在Discovery First Bootstrap中,配置服务器会将自身注册到发现服务中。借助这一点,每个微服务都可以基于配置服务器的注册id找到它。
因为配置是在引导阶段注入的,我们需要使用bootstrap.yml
在客户端设置属性。为了在客户端启用配置服务器的“发现”功能,我们需要将spring.cloud.config.discovery.enabled
属性设置为true
。如果配置服务器的注册服务id与自动配置的configserver
(在我们的样例中是config-server
)不同的话,我们还应该覆盖它。当然,我们还可以使用Consul作为配置属性源。
spring:
application:
name: callme-service
cloud:
config:
discovery:
enabled: true
serviceId: config-server
consul:
host: 192.168.99.100
config:
format: YAML
目前,有三种基于HTTP的Spring组件可以用于服务间的通信,它们都与服务发现进行了集成:同步的RestTemplate
、反应式的WebClient
以及声明式的REST客户端OpenFeign。RestTemplate
组件可以通过Spring Web模块获取,WebClient
可以通过Spring WebFlux模块获取。要包含Spring Cloud OpenFeign的话,我们需要一个专门的starter。
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
要使用RestTemplate
或WebClient
进行支持服务发现的通信,我们需要注册bean并为它们添加@LoadBalanced
注解。我们最好还要为这样的通信设置恰当的超时时间,当不使用断路器的时候,更应如此。
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
class InterCallerServiceApplication {
@Bean
@LoadBalanced
fun template(): RestTemplate = RestTemplateBuilder()
.setReadTimeout(Duration.ofMillis(100))
.setConnectTimeout(Duration.ofMillis(100))
.build()
@Bean
@LoadBalanced
fun clientBuilder(): WebClient.Builder {
val tcpClient: TcpClient = TcpClient.create()
.option(ChannelOption.CONNECT_TIMEOUT_MILLIS, 100)
.doOnConnected { conn ->
conn.addHandlerLast(ReadTimeoutHandler(100, TimeUnit.MILLISECONDS))
}
val connector = ReactorClientHttpConnector(HttpClient.from(tcpClient))
return WebClient.builder().clientConnector(connector)
}
}
Spring Cloud LoadBalancer提供了自己的抽象和实现。为了实现负载均衡机制,Spring Cloud添加了ReactiveLoadBalancer
接口,并支持基于Round-Robin和Random的实现。
目前,对于负载均衡的定制化并没有太多的选项。不过,选项之一就是配置客户端缓存的能力。默认情况下,每个客户端缓存目标服务的列表并且每隔30秒刷新一次。在你的场景下,这样的间隔可能会有些长。在配置中,我们可以很容易地修改它,如下面的样例,我们将其设置成了1秒。如果你的负载均衡器与Eureka服务发现进行集成的话,还需要减少获取注册表的时间间隔,默认它是30秒钟。在修改配置之后,这两个对客户端的变更能够几乎立即刷新当前运行的服务的列表。
spring:
cloud:
loadbalancer:
cache:
ttl: 1s
ribbon:
enabled: false
eureka:
client:
registryFetchIntervalSeconds: 1
断路器是微服务架构中一个很流行的设计模式。它被设计用来探测失败并封装阻止失败不断重复出现的逻辑。Spring Cloud提供了一个使用不同断路器的实现。针对Resilience4J,有两个实现,分别用于反应式应用和非反应式应用。要启用非反应式的实现,我们要包含如下的依赖。
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-circuitbreaker-resilience4j</artifactId>
</dependency>
如下是负责注册Customizer
bean的代码,这个bean配置了断路器的行为。
@Bean
fun defaultCustomizer(): Customizer<Resilience4JCircuitBreakerFactory> {
return Customizer { factory: Resilience4JCircuitBreakerFactory ->
factory.configureDefault { id: String? ->
Resilience4JConfigBuilder(id)
.timeLimiterConfig(TimeLimiterConfig.custom()
.timeoutDuration(Duration.ofMillis(500))
.build())
.circuitBreakerConfig(CircuitBreakerConfig.custom()
.slidingWindowSize(10)
.failureRateThreshold(33.3F)
.slowCallRateThreshold(33.3F)
.build())
.build()
}
}
}
断路器的设置通过如下的图片进行了可视化。滑动窗口的大小设置了用于计算错误率的请求数。如果我们在大小为10的窗口中出现了3个以上的错误,那么断路器就会打开。
下一步,我们需要使用Resilience4JCircuitBreakerFactory
创建一个断路器实例并为HTTP客户端启用它,如下所示。
@RestController
@RequestMapping("/caller")
class CallerController(private val template: RestTemplate, private val factory: Resilience4JCircuitBreakerFactory) {
private var id: Int = 0
@PostMapping("/random-send/{message}")
fun randomSend(@PathVariable message: String): CallmeResponse? {
val request = CallmeRequest(++id, message)
val circuit = factory.create("random-circuit")
return circuit.run { template.postForObject("http://inter-callme-service/callme/random-call",
request, CallmeResponse::class.java) }
}
}
在我们的微服务架构中,缺失的最后一个元素就是API网关。Spring Cloud Gateway能够帮助我们实现这一组件。目前,它是Spring Cloud中仅次于Spring Cloud Netflix,欢迎程度排在第二名项目。在GitHub上它有2800多颗星。它构建在Spring WebFlux和Reactor项目之上,它以反应式的方式运行,需要Netty作为运行时框架。
API网关的主要目标是提供一个有效的方式路由至API,从而为外部客户端隐藏微服务系统的复杂性,但是它也能解决一些安全性和可靠性相关的问题。用来配置Spring Cloud Gateway的主要组件是路由。
它由一个ID、一个目标URI、一个断言的集合和一个过滤器的集合组成。如果断言聚合为true的话,则会匹配路由。通过过滤器,我们则可以在发送下游请求之前或之后修改请求和响应。
通过预定义的网关过滤器集合,我们可以实现路径重写、速率限制、发现客户端、断路器、fallback或路由指标等机制。为了在网关上启用所有这些功能,我们首先需要包含以下依赖关系。
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.jetbrains.kotlin</groupId>
<artifactId>kotlin-reflect</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.jetbrains.kotlin</groupId>
<artifactId>kotlin-stdlib</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-circuitbreaker-reactor-resilience4j</artifactId>
</dependency>
为了实现上述所列的所有特性,我们并不需要编写太多的代码。几乎所有的内容都是通过应用属性配置的。
spring:
application:
name: api-gateway
cloud:
gateway:
discovery:
locator:
enabled: true
lowerCaseServiceId: true
routes:
- id: inter-callme-service
uri: lb://inter-callme-service
predicates:
- Path=/api/callme/**
filters:
- RewritePath=/api(?/?.*), $\{path}
- name: RequestRateLimiter
args:
redis-rate-limiter.replenishRate: 20
redis-rate-limiter.burstCapacity: 40
- name: CircuitBreaker
args:
name: sampleSlowCircuitBreaker
fallbackUri: forward:/fallback/test
- id: inter-caller-service
uri: lb://inter-caller-service
predicates:
- Path=/api/caller/**
filters:
- StripPrefix=1
- name: RequestRateLimiter
args:
redis-rate-limiter.replenishRate: 20
redis-rate-limiter.burstCapacity: 40
loadbalancer:
ribbon:
enabled: false
redis:
host: 192.168.99.100
management:
endpoints.web.exposure.include: '*'
endpoint:
health:
show-details: always
有些设置依然需要在代码中进行配置,也就是断路器的配置,它基于Resilience4J项目,我们需要注册Customizer<reactiveresilience4jcircuitbreakerfactory></reactiveresilience4jcircuitbreakerfactory>
bean。我们还需要定义一个速率限制的key,它用来设置为限制计数选择请求的策略。
@SpringBootApplication
class ApiGatewayApplication {
@Bean
fun keyResolver(): KeyResolver = KeyResolver { _ -> Mono.just("1") }
@Bean
fun defaultCustomizer(): Customizer<ReactiveResilience4JCircuitBreakerFactory> {
return Customizer { factory: ReactiveResilience4JCircuitBreakerFactory ->
factory.configureDefault { id: String? ->
Resilience4JConfigBuilder(id)
.timeLimiterConfig(TimeLimiterConfig.custom()
.timeoutDuration(Duration.ofMillis(500))
.build())
.circuitBreakerConfig(CircuitBreakerConfig.custom()
.slidingWindowSize(10)
.failureRateThreshold(33.3F)
.slowCallRateThreshold(33.3F)
.build())
.build()
}
}
}
}
fun main(args: Array<String>) {
runApplication<ApiGatewayApplication>(*args)
}
在本文中,我们快速了解了如何使用最新的Spring Cloud组件构建微服务架构。关于这些组件的更多详情,读者可以参阅作者在YouTube上发布的视频以及Spring Cloud的最新文档。