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你好，我是姚秋辰。
上一课我们学习了如何借助Nacos的服务发现机制获取可用服务节点列表，并发起远程服务调用。在服务调用的环节里，还有一处细节需要你思考一下：Nacos通过服务发现拿到了所有的可用服务节点列表，但服务请求只能发给一个节点，你知道服务调用是根据什么规则选择目标节点的吗？
“小孩子才做选择，大人全都要”，Nacos就是这个全都要的大人。服务列表都被它拿到了手里，但如果要完成一次完整的服务调用，它还需要一个小孩子帮忙做选择，这个做选择题的小孩就是客户端负载均衡组件Spring Cloud Loadbalancer，它根据负载均衡规则，从Nacos获取的服务列表中选取服务调用的目标地址。
那么，Loadbalancer背后是如何工作的呢？今天我就带你了解Spring Cloud御用负载均衡器Loadbalancer的原理。通过这节课，你可以收获以下内容。
- 负载均衡的作用：了解负载均衡的两大门派，它们分别是网关层负载均衡和客户端负载均衡。你还会理解客户端负载均衡在微服务架构中的优势；
- Loadbalancer工作原理：了解Loadbalancer如何运用@Loadbalanced注解进行加载；
- 自定义负载均衡策略：了解Loadbalancer的自定义扩展点，在实战项目中实现金丝雀测试。
接下来，我们先来看一下负载均衡在微服务中的作用。
为什么需要负载均衡
俗话说在生产队薅羊毛不能逮着一只羊薅，在微服务领域也是这个道理。面对一个庞大的微服务集群，如果你每次发起服务调用都只盯着那一两台服务器，在大用户访问量的情况下，这几台被薅羊毛的服务器一定会不堪重负。
因此，我们需要将访问流量分散到集群中的各个服务器上，实现雨露均沾，这就是所谓的“负载均衡技术”。
道理是这个道理，但实现起来就有两条不同的路径。负载均衡有两大门派，服务端负载均衡和客户端负载均衡。我们先来聊聊这两个不同门派的使用场景，再来看看本节课的主角Loadbalancer属于哪门哪派。
网关层负载均衡
网关层负载均衡也被称为服务端负载均衡，就是在服务集群内设置一个中心化负载均衡器，比如API Gateway服务。发起服务间调用的时候，服务请求并不直接发向目标服务器，而是发给这个全局负载均衡器，它再根据配置的负载均衡策略将请求转发到目标服务。我把这个过程画成了下面这张流程图。
网关层负载均衡的应用范围非常广，它不依赖于服务发现技术，客户端并不需要拉取完整的服务列表；同时，发起服务调用的客户端也不用操心该使用什么负载均衡策略。
不过，网关层负载均衡的劣势也很明显。
- 网络消耗：多了一次客户端请求网关层的网络开销，在线上高并发场景下这层调用会增加10ms～20ms左右的服务响应时间。别小瞧了这十几毫秒的时间，在超高QPS的场景下，性能损耗也会被同步放大，降低系统的吞吐量；
- 复杂度和故障率提升：需要额外搭建内部网关组件作为负载均衡器，增加了系统复杂度，而多出来的那一次的网络调用无疑也增加了请求失败率。
Spring Cloud Loadbalancer可以很好地弥补上面的劣势，那么它是如何做到的呢？
客户端负载均衡
Spring Cloud Loadbalancer采用了客户端负载均衡技术，每个发起服务调用的客户端都存有完整的目标服务地址列表，根据配置的负载均衡策略，由客户端自己决定向哪台服务器发起调用。
客户端负载均衡的优势很明显。
- 网络开销小：由客户端直接发起点对点的服务调用，没有中间商赚差价；
- 配置灵活：各个客户端可以根据自己的需要灵活定制负载均衡策略。
不过呢，如果想要应用客户端负载均衡，那么还需要满足一个前置条件，发起服务调用的客户端需要获取所有目标服务的地址，这样它才能使用负载均衡规则选取要调用的服务。也就是说，客户端负载均衡技术往往需要依赖服务发现技术来获取服务列表。
所以，Nacos和Loadbalancer自然而然地走到了一起，一个通过服务发现获取服务列表，另一个使用负载均衡规则选出目标服务器。
了解了负载均衡的作用之后，我们来看看Loadbalancer的工作原理。
Loadbalancer工作原理
你一定还记得我们在Nacos实战部分使用WebClient发起服务调用的过程吧。我在coupon-customer-serv中声明WebClient的时候加了一个机关，那就是@Loadbalanced注解，这个注解就是开启负载均衡功能的玄机。
@Bean@LoadBalancedpublic WebClient.Builder register() { return WebClient.builder();}Loadbalancer组件通过@Loadbalanced注解对WebClient动了一番手脚，在启动过程中利用了自动装配器机制，分三步偷偷摸摸地向WebClient中塞了一个特殊的Filter（过滤器），通过过滤器实现了负载均衡功能。
Builder filter(ExchangeFilterFunction filter);接下来，我们深入源码，看看Loadbalancer是如何通过注解将过滤器添加到WebClient对象中的，这个过程分为三步。
第一步，声明负载均衡过滤器。ReactorLoadBalancerClientAutoConfiguration是一个自动装配器类，我们在项目中引入了WebClient和ReactiveLoadBalancer类之后，自动装配流程就开始忙活起来了。在这个过程中，它会初始化一个实现了ExchangeFilterFunction的实例，在后面的步骤中，该实例将作为过滤器被注入到WebClient。
下面是自动装配器的源码。
@Configuration(proxyBeanMethods = false)// 只要Path路径上能加载到WebClient和ReactiveLoadBalancer// 则开启自动装配流程@ConditionalOnClass(WebClient.class)@ConditionalOnBean(ReactiveLoadBalancer.Factory.class)public class ReactorLoadBalancerClientAutoConfiguration { // 如果开启了Loadbalancer重试功能(默认开启） // 则初始化RetryableLoadBalancerExchangeFilterFunction @ConditionalOnMissingBean @ConditionalOnProperty(value = "spring.cloud.loadbalancer.retry.enabled", havingValue = "true") @Bean public RetryableLoadBalancerExchangeFilterFunction retryableLoadBalancerExchangeFilterFunction( ReactiveLoadBalancer.Factory<ServiceInstance> loadBalancerFactory, LoadBalancerProperties properties, LoadBalancerRetryPolicy retryPolicy) { return new RetryableLoadBalancerExchangeFilterFunction(retryPolicy, loadBalancerFactory, properties); } // 如果关闭了Loadbalancer的重试功能 // 则初始化ReactorLoadBalancerExchangeFilterFunction对象 @ConditionalOnMissingBean @ConditionalOnProperty(value = "spring.cloud.loadbalancer.retry.enabled", havingValue = "false", matchIfMissing = true) @Bean public ReactorLoadBalancerExchangeFilterFunction loadBalancerExchangeFilterFunction( ReactiveLoadBalancer.Factory<ServiceInstance> loadBalancerFactory, LoadBalancerProperties properties) { return new ReactorLoadBalancerExchangeFilterFunction(loadBalancerFactory, properties); } // ...省略部分代码}第二步，声明后置处理器。LoadBalancerBeanPostProcessorAutoConfiguration是第二个登场的自动装配器，它的主要作用是将第一步中创建的ExchangeFilterFunction拦截器实例添加到一个后置处理器（LoadBalancerWebClientBuilderBeanPostProcessor）中。
// 省略部分代码public class LoadBalancerBeanPostProcessorAutoConfiguration { // 内部配置类 @Configuration(proxyBeanMethods = false) @ConditionalOnBean(ReactiveLoadBalancer.Factory.class) protected static class ReactorDeferringLoadBalancerFilterConfig { // 将第一步中创建的ExchangeFilterFunction实例封装到另一个名为 // DeferringLoadBalancerExchangeFilterFunction的过滤器中 @Bean @Primary DeferringLoadBalancerExchangeFilterFunction<LoadBalancedExchangeFilterFunction> reactorDeferringLoadBalancerExchangeFilterFunction( ObjectProvider<LoadBalancedExchangeFilterFunction> exchangeFilterFunctionProvider) { return new DeferringLoadBalancerExchangeFilterFunction<>(exchangeFilterFunctionProvider); } } // 将过滤器打包到后置处理器中 @Bean public LoadBalancerWebClientBuilderBeanPostProcessor loadBalancerWebClientBuilderBeanPostProcessor( DeferringLoadBalancerExchangeFilterFunction deferringExchangeFilterFunction, ApplicationContext context) { return new LoadBalancerWebClientBuilderBeanPostProcessor(deferringExchangeFilterFunction, context); }}第三步，添加过滤器到WebClient。LoadBalancerWebClientBuilderBeanPostProcessor后置处理器开始发挥作用，将过滤器添加到WebClient中。注意不是所有的WebClient都会被注入过滤器，只有被@Loadbalanced注解修饰的WebClient实例才能享受这个待遇。
public class LoadBalancerWebClientBuilderBeanPostProcessor implements BeanPostProcessor { // ... 省略部分代码 // 对过滤器动手脚 @Override public Object postProcessBeforeInitialization(Object bean, String beanName) throws BeansException { // 如果满足以下条件，则将过滤器添加到WebClient中 // 1) 当前Bean是WebClient.Builder实例 // 2) WebClient被@LoadBalanced注解修饰 if (bean instanceof WebClient.Builder) { if (context.findAnnotationOnBean(beanName, LoadBalanced.class) == null) { return bean; } // 添加过滤器 ((WebClient.Builder) bean).filter(exchangeFilterFunction); } return bean; }}好了，到这里Loadbalancer组件就完成了过滤器的注入。过滤器是一个搭建在WebClient和负载均衡策略之间的桥梁，在WebClient发出一个请求前，过滤器会横插一脚，召唤出负载均衡策略，决定这个请求要发配到哪一台服务器。如果你感兴趣，可以自己阅读过滤器的源码，深入了解它是如何从LoadBalancerFactory中获取到具体的负载均衡策略的。
了解了Loadbalancer的底层原理，接下来我带你深入了解Loadbalancer组件的负载均衡扩展点，看一看如何深度定制一个属于自己的负载均衡策略。
自定义负载均衡策略实现金丝雀测试
Loadbalancer提供了两种内置负载均衡策略。
- RandomLoadBalancer：在服务列表中随机挑选一台服务器发起调用，属于拼人品系列；
- RoundRobinLoadBalancer：通过内部保存的一个position计数器，按照次序从上到下依次调用服务，每次调用后计数器+1，属于排好队一个个来系列。
如果以上负载均衡策略无法满足你的要求，那么应该怎么实现自定义的负载均衡策略呢？
Loadbalancer提供了一个顶层的抽象接口ReactiveLoadBalancer，你可以通过继承这个接口，来实现自定义的负载均衡策略。现在我就带你沿着这个路子实现一个用于“金丝雀测试”的负载均衡策略，在动手之前，我先带你了解一下什么是“金丝雀测试”。
金丝雀测试
金丝雀测试是灰度测试的一种。
我们的线上应用平稳运行在一个集群中，当你想要上线一个涉及上下游代码改动的线上应用的时候，首先想到的是先要做一个线上测试。这个测试必须在极小规模的范围内进行，不能影响到整个集群。
我们可以把代码改动部署到极个别的几台机器上，这几台机器就叫做“金丝雀”。只有带着“测试流量标记”的请求会被发到这几台服务器上，而正常的流量只会打到集群中的其它机器上。下面的图解释了金丝雀测试的流程。
现在你了解了金丝雀测试，接下来我们就将它应用在用户领券这个场景中。
用户领券的接口位于coupon-customer-serv子模块中，它通过负载均衡策略调用了coupon-template-serv完成了领券操作。我把负载均衡策略定义在coupon-customer-serv中，把coupon-template-serv作为金丝雀测试的目标服务，项目实战这就开始了！
首先我们需要在项目中编写自定义的负载均衡策略。
编写CanaryRule负载均衡
我在项目中创建了一个叫CanaryRule的负载均衡规则类，它继承自Loadbalancer项目的标准接口ReactorServiceInstanceLoadBalancer。
CanaryRule借助Http Header中的属性和Nacos服务节点的metadata完成测试流量的负载均衡。在这个过程里，它需要准确识别哪些请求是测试流量，并且把测试流量导向到正确的目标服务。
CanaryRule如何识别测试流量：如果WebClient发出一个请求，其Header的key-value列表中包含了特定的流量Key：traffic-version，那么这个请求就被识别为一个测试请求，只能发送到特定的金丝雀服务器上。
CanaryRule如何对测试流量做负载均衡：包含了新的代码改动的服务器就是这个金丝雀，我会在这台服务器的Nacos元数据中插入同样的流量密码：traffic-version。如果Nacos元数据中的traffic-version值与测试流量Header中的一样，那么这个Instance就是我们要找的那只金丝雀。
我们先来看看CanaryRule的源码。
// 可以将这个负载均衡策略单独拎出来，作为一个公共组件提供服务@Slf4jpublic class CanaryRule implements ReactorServiceInstanceLoadBalancer { private ObjectProvider<ServiceInstanceListSupplier> serviceInstanceListSupplierProvider; private String serviceId; // 定义一个轮询策略的种子 final AtomicInteger position; // ...省略构造器代码 // 这个服务是Loadbalancer的标准接口，也是负载均衡策略选择服务器的入口方法 @Override public Mono<Response<ServiceInstance>> choose(Request request) { ServiceInstanceListSupplier supplier = serviceInstanceListSupplierProvider .getIfAvailable(NoopServiceInstanceListSupplier::new); return supplier.get(request).next() .map(serviceInstances -> processInstanceResponse(supplier, serviceInstances, request)); } // 省略该方法内容，本方法主要完成了对getInstanceResponse的调用 private Response<ServiceInstance> processInstanceResponse( } // 根据金丝雀的规则返回目标节点 Response<ServiceInstance> getInstanceResponse(List<ServiceInstance> instances, Request request) { // 注册中心无可用实例 返回空 if (CollectionUtils.isEmpty(instances)) { log.warn("No instance available {}", serviceId); return new EmptyResponse(); } // 从WebClient请求的Header中获取特定的流量打标值 // 注意：以下代码仅适用于WebClient调用，使用RestTemplate或者Feign则需要额外适配 DefaultRequestContext context = (DefaultRequestContext) request.getContext(); RequestData requestData = (RequestData) context.getClientRequest(); HttpHeaders headers = requestData.getHeaders(); // 获取到header中的流量标记 String trafficVersion = headers.getFirst(TRAFFIC_VERSION); // 如果没有找到打标标记，或者标记为空，则使用RoundRobin规则进行查找 if (StringUtils.isBlank(trafficVersion)) { // 过滤掉所有金丝雀测试的节点，即Nacos Metadaba中包含流量标记的节点 // 从剩余的节点中进行RoundRobin查找 List<ServiceInstance> noneCanaryInstances = instances.stream() .filter(e -> !e.getMetadata().containsKey(TRAFFIC_VERSION)) .collect(Collectors.toList()); return getRoundRobinInstance(noneCanaryInstances); } // 如果WelClient的Header里包含流量标记 // 循环每个Nacos服务节点，过滤出metadata值相同的instance，再使用RoundRobin查找 List<ServiceInstance> canaryInstances = instances.stream().filter(e -> { String trafficVersionInMetadata = e.getMetadata().get(TRAFFIC_VERSION); return StringUtils.equalsIgnoreCase(trafficVersionInMetadata, trafficVersion); }).collect(Collectors.toList()); return getRoundRobinInstance(canaryInstances); } // 使用RoundRobin机制获取节点 private Response<ServiceInstance> getRoundRobinInstance(List<ServiceInstance> instances) { // 如果没有可用节点，则返回空 if (instances.isEmpty()) { log.warn("No servers available for service: " + serviceId); return new EmptyResponse(); } // 每一次计数器都自动+1，实现轮询的效果 int pos = Math.abs(this.position.incrementAndGet()); ServiceInstance instance = instances.get(pos % instances.size()); return new DefaultResponse(instance); }}完成了负载均衡规则的编写之后，我们还要将这个负载均衡策略配置到方法调用过程中去。
配置负载均衡策略
CanaryRule负载均衡规则位于coupon-customer-serv项目里，那么相对应的配置类也放到同一个项目中。我创建了一个名为CanaryRuleConfiguration的类，因为我不希望把这个负载均衡策略应用到全局，所以我没有为这个配置类添加@Configuration注解。
// 注意这里不要写上@Configuration注解public class CanaryRuleConfiguration { @Bean public ReactorLoadBalancer<ServiceInstance> reactorServiceInstanceLoadBalancer( Environment environment, LoadBalancerClientFactory loadBalancerClientFactory) { String name = environment.getProperty(LoadBalancerClientFactory.PROPERTY_NAME); // 在Spring上下文中声明了一个CanaryRule规则 return new CanaryRule(loadBalancerClientFactory.getLazyProvider(name, ServiceInstanceListSupplier.class), name); }}写好配置类之后，我们需要在coupon-customer-serv的启动类上添加一个@LoadBalancerClient注解，将Configuration类和目标服务关联起来。
// 发到coupon-template-serv的调用，使用CanaryRuleConfiguration中定义的负载均衡Rule@LoadBalancerClient(value = "coupon-template-serv", configuration = CanaryRuleConfiguration.class)public class Application { // xxx省略方法}配置好负载均衡方案后，我们就要想办法将“测试流量标记”传入到WebClient的header里。
测试流量打标
测试流量打标的方法有很多种，比如添加一个特殊的key-value到Http header，或者塞一个值到RPC Context中。为了方便演示，我这里采用了一种更为简单的方式，直接在用户领券接口的请求参数对象RequestCoupon中添加了一个trafficVersion成员变量，用来标识测试流量。
public class RequestCoupon { //.. 省略其他成员变量 // Loadbalancer - 用作测试流量打标 private String trafficVersion;}同时，我对用户领券接口中调用coupon-template-serv的部分做了一个小改动。在构造WebClient对象的时候，我将RequestCoupon中的流量标记放在了WebClient请求的header中。这样一来，CanaryRule负载均衡策略就可以根据header判断当前请求是否为测试流量。
@Overridepublic Coupon requestCoupon(RequestCoupon request) { CouponTemplateInfo templateInfo = webClientBuilder.build().get() .uri("http://coupon-template-serv/template/getTemplate?id=" + request.getCouponTemplateId()) // 将流量标记传入WebClient请求的Header中 .header(TRAFFIC_VERSION, request.getTrafficVersion()) .retrieve() .bodyToMono(CouponTemplateInfo.class) .block(); // xxx 省略以下代码 }一切配置妥当之后，我们还剩最后一步：借助Nacos元数据将coupon-template-serv标记为一只金丝雀。
添加Nacos元数据
我在本地启动了两个coupon-template-serv实例，接下来我将其中一个实例设置为金丝雀。
你可以打开Nacos的服务列表页面，点击coupon-template-serv服务右方的“详情”按钮，进入到服务详情页。
在服务详情页中，你可以看到本地启动的两个coupon-template-serv应用，然后选中其中的一个instance，点击图中的“编辑”按钮，添加一个新的变量到元数据中：traffic-version=coupon-template-test001。
好，到这里，我们的金丝雀负载均衡策略的就已经完成了。
你可以在本地启动项目并调用coupon-customer-serv的用户领券接口做测试。如果你在请求参数中指定了traffic-version=coupon-template-test001，那么这个请求将调用到金丝雀服务器；如果没有指定traffic-version，那么请求会被转发到正常的服务节点；如果你乱填了一个错误的traffic-version，那么方法会返回503-Service Unavailable的异常。
总结
现在，我们来回顾一下这节课的重点内容。今天我们了解了负载均衡技术在微服务领域的应用，深入理解了Spring Cloud Loadbalancer的底层原理和扩展点，并且通过一个“金丝雀测试”的例子，动手编写了一个自定义负载均衡策略。
这里需要注意的是，课程中编写的自定义负载均衡策略主要是针对WebClient方式的远程调用，如果你使用RestTemplate或者Feign发起调用，则需要在实现层面做一些额外的定制。希望这节课讲到的原理和方法能够起到一个授之以渔的作用，启发你向下深挖Loadbalancer如何支持其它HTTP调用方式。
我还想和你聊一聊我的一个学习心得，很多技术人员都会以为只学习工作里用到的技术就够了，其实这个想法会极大程度限制他以后的职业发展。我举个例子，负载均衡技术Loadbalancer，它并不是一个日常工作里经常用到的技术，在大公司通常这类框架层面的组件都由Framework团队封装好给到开发人员直接使用就可以了，所以你可能会认为并不需要学习。
但我的经验告诉自己，技术人员的成长来源于两个方面，一个是工作中用到的新技术和高并发挑战，另一个就是自己主动的拓展。而越到后期，你会发现第二个方向对自己的提升逐渐占据了主导地位。为什么呢？当你工作积累到一定年限之后，很容易发现工作内的业务需求已经没有太多的技术挑战，你的技术积累也足以应付每天的工作。这时候如果没有自己由内向外的主动拓展，你很容易就陷入了一个原地踏步的境地。
所以，希望你不要在技术学习上给自己设界，多去了解更多技术框架的全貌，积累到一定程度之后，这些努力都会在未来某一个时刻给你回报。
思考题
你能设计一个自定义负载均衡策略，实现集群优先的负载均衡吗？即优先调用同一个Cluster的服务器，如果同一个Cluster中没有可用服务，再调用其他Cluster的服务。
实现这个功能并不难，但是需要你仔细阅读Nacos和Loadbalancer的源码，找到获取当前服务和远程服务的Cluster Name的方法。
当然了，方法有很多，还要看你能否找到一个简单优雅的方式实现这个需求。如果你能够完成这个小挑战，那你的源码阅读能力一定是相当不错的，在评论区说出你的奇思妙想吧！
好啦，这节课就结束啦。欢迎你把这节课分享给更多对Spring Cloud感兴趣的朋友。我是姚秋辰，我们下节课再见！