spring cloud 实践-降级、限流、滚动、灰度、AB、金丝雀等等等等 - 简书

标签: spring cloud 实践 | 发表时间:2017-06-23 10:23 | 作者:
出处:http://www.jianshu.com

spring cloud 实践

源码地址:https://github.com/charlesvhe/spring-cloud-practice



metadata管理页面

项目结构

config 配置中心

端口:8888,方便起见直接读取配置文件,生产环境可以读取git。application-dev.properties为全局配置。先启动配置中心,所有服务的配置(包括注册中心的地址)均从配置中心读取。

consumer 服务消费者

端口:18090,调用服务提供者,为了演示header传递。

core 框架核心包

核心jar包,所有微服务均引用该包,使用AutoConfig实现免配置,模拟生产环境下spring-cloud的使用。

eureka 注册中心

端口:8761,/metadata端点实现metadata信息配置。

provider 服务提供者

端口:18090,服务提供者,无特殊逻辑。

zuul 网关

端口:8080,演示解析token获得label并放入header往后传递

实践:降级、限流、滚动、灰度、AB、金丝雀等等等等

我本人是从dubbo转过来的,经常看到社区里面拿dubbo和spring-cloud做对比,一对比就提到dubbo所谓的降级、限流功能。spring-cloud默认没有这个能力,让我们来扩展spring-cloud,使她具备比dubbo更牛逼的各种能力。

所谓的降级、限流、滚动、灰度、AB、金丝雀等等等等,在我看来无非就是扩展了服务路由能力而已。这里说的服务降级,说的是服务A部署多个实例,实例级别的降级限流。如果要做整个服务A的降级,直接采用docker自动扩容缩容即可。

我们先来看应用场景:

服务A 发布了1.0版,部署了3个实例A1、A2、A3,现在要对服务A进行升级,由1.0升级到2.0。先将A1服务流量关闭,使A2、A3负担;升级A1代码版本到2.0;将A1流量调整为1%,观察新版本运行情况,如果运行稳定,则逐步提升流量5%、10%直到完全放开流量控制。A2、A3重复上述步骤。

在上述步骤中,我们想让特别的人使用2.0,其他人还是使用1.0版,稳定后再全员开放。

我们想不依赖sleuth做链路跟踪,想自己实现一套基于ELK的链路跟踪。

我们还有各种千奇百怪的想法。。。

实现思路

要实现这些想法,我们需要对spring-cloud的各个组件、数据流非常熟悉,这样才能知道该在哪里做扩展。一个典型的调用:外网-》Zuul网关-》服务A-》服务B。。。

spring-cloud跟dubbo一样都是客户端负载均衡,所有调用均由Ribbon来做负载均衡选择服务器,所有调用前后会套一层hystrix做隔离、熔断。服务间调用均用带LoadBalanced注解的RestTemplate发出。RestTemplate-》Ribbon-》hystrix

通过上述分析我们可以看到,我们的扩展点就在Ribbon,Ribbon根据我们的规则,选择正确的服务器即可。

我们先来一个dubbo自带的功能:基于权重的流量控制。dubbo自带的控制台可以设置服务实例粒度的半权,倍权。其实就是在客户端负载均衡时,选择服务器带上权重即可,spring-cloud默认是ZoneAvoidanceRule,优先选择相同Zone下的实例,实例间采用轮询方式做负载均衡。我们的想把基于轮询改为基于权重即可。接下来的问题是,每个实例的权重信息保存在哪里?从哪里取?dubbo放在zookeeper中,spring-cloud放在eureka中。我们只需从eureka拿每个实例的权重信息,然后根据权重来选择服务器即可。具体代码LabelAndWeightMetadataRule(先忽略里面的优先匹配label相关代码)。

放入核心框架

LabelAndWeightMetadataRule写好了,那么我们如何使用它,使之生效呢?有3种方式。

1)写个AutoConfig将LabelAndWeightMetadataRule声明成@Bean,用来替换默认的ZoneAvoidanceRule。这种方式在技术验证、开发测试阶段使用短平快。但是这种方式是强制全局设置,无法个性化。

2)由于spring-cloud的Ribbon并没有实现netflix Ribbon的所有配置项。netflix配置全局rule方式为:ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName=package.YourRule,spring-cloud并不支持,spring-cloud直接到服务粒度,只支持SERVICE_ID.ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName=package.YourRule。我们可以扩展org.springframework.cloud.netflix.ribbon.PropertiesFactory修正spring cloud ribbon未能完全支持netflix ribbon配置的问题。这样我们可以将全局配置写到配置中心的application-dev.properties全局配置中,然后各个微服务还可以根据自身情况做个性化定制。但是PropertiesFactory属性均为私有,应该是spring cloud不建议在此扩展。参见https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-netflix/issues/1741。

3)使用spring cloud官方建议的@RibbonClient方式。该方式仅存在于spring-cloud单元测试中(在我提问后,现在还存在于spring-cloud issue list)。具体代码参见DefaultRibbonConfiguration、CoreAutoConfiguration。

实际测试

依次开启 config eureka provide(开两个实例,通过启动参数server.port指定不同端口区分) consumer zuul

访问http://localhost:8761/metadata.html这是我手写的一个简单的metadata管理界面,分别设置两个provider实例的weight值(设置完需要一段2分钟才能生效),然后访问http://localhost:8080/provider/user多刷几次来测试zuul是否按权重发送请求,也可以访问http://localhost:8080/consumer/test多刷几次来测试consumer是否按权重来调用provide服务。

进阶,基于标签

基于权重的搞定之后,接下来才是重头戏:基于标签的路由。入口请求含有各种标签,然后我们可以根据标签幻化出各种各样的路由规则。例如只有标注为粉丝的用户才使用新版本(灰度、AB、金丝雀),例如标注为中国的用户请求必须发送到中国的服务器(全球部署),例如标注为写的请求必须发送到专门的写服务实例(读写分离),等等等等,唯一限制你的就是你的想象力。

实现思路

根据标签的控制,我们当然放到之前写的Ribbon的rule中,每个实例配置的不同规则也是跟之前一样放到注册中心的metadata中,关键是标签数据如何传过来。权重随机的实现思路里面有答案,请求都通过zuul进来,因此我们可以在zuul里面给请求打标签,基于用户,IP或其他看你的需求,然后将标签信息放入ThreadLocal中,然后在Ribbon Rule中从ThreadLocal拿出来使用就可以了。然而,按照这个方式去实验时,发现有问题,拿不到ThreadLocal。原因是有hystrix这个东西,回忆下hystrix的原理,为了做到故障隔离,hystrix启用了自己的线程,不在同一个线程ThreadLocal失效。那么还有什么办法能够将标签信息一传到底呢,想想之前有没有人实现过类似的东西,没错sleuth,他的链路跟踪就能够将spam传递下去,翻翻sleuth源码,找找其他资料,发现可以使用HystrixRequestVariableDefault,这里不建议直接使用HystrixConcurrencyStrategy,会和sleuth的strategy冲突。代码参见CoreHeaderInterceptor。现在可以测试zuul里面的rule,看能否拿到标签内容了。

这里还不是终点,解决了zuul的路由,服务A调服务B这里的路由怎么处理呢?zuul算出来的标签如何往后面依次传递下去呢,我们还是抄sleuth:把标签放入header,服务A调服务B时,将服务A header里面的标签放到服务B的header里,依次传递下去。这里的关键点就是:内部的微服务在接收到发来的请求时(zuul-》A,A-》B都是这种情况)我们将请求放入ThreadLocal,哦,不对,是HystrixRequestVariableDefault,还记得上面说的原因么:)。这个容易处理,写一个spring mvc拦截器即可,代码参见CoreHeaderInterceptor。然后发送请求时自动带上这个里面保存的标签信息,参见RestTemplate的拦截器CoreHttpRequestInterceptor。到此为止,技术上全部走通实现。

总结一下:zuul依据用户或IP等计算标签,并将标签放入header里向后传递,后续的微服务通过拦截器,将header里的标签放入RestTemplate请求的header里继续向后接力传递。标签的内容通过放入类似于ThreadLocal的全局变量(HystrixRequestVariableDefault),使Ribbon Rule可以使用。

测试

参见PreFilter源码,模拟了几个用户的标签,参见LabelAndWeightMetadataRule源码,模拟了OR AND两种标签处理策略。依次开启 config eureka provide(开两个实例,通过启动参数server.port指定不同端口区分) consumer zuul

访问http://localhost:8761/metadata.html设置第一个provide 实例 orLabel为 CN,Test 发送请求头带入Authorization: emt 访问http://localhost:8080/provider/user多刷几次,可以看到zuul所有请求均路由给了第一个实例。访问http://localhost:8080/consumer/test多刷几次,可以看到,consumer调用均路由给了第一个实例。

设置第二个provide 实例 andLabel为 EN,Male 发送请求头带入Authorization: em 访问http://localhost:8080/provider/user多刷几次,可以看到zuul所有请求均路由给了第二个实例。访问http://localhost:8080/consumer/test多刷几次,可以看到,consumer调用均路由给了第二个实例。

Authorization头还可以设置为PreFilter里面的模拟token来做测试,至此所有内容讲解完毕,技术路线拉通,剩下的就是根据需求来完善你自己的路由策略啦。

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