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1、Spring Cloud LoadBalancer简介
LoadBalancer(负载均衡器)是一种用来分发网络或应用程序流量到多个服务器的技术。它可以防止任何单一服务的过载,通过分散负载来保持整个系统的平稳运行,保证系统的高可用性和可靠性。
Spring Cloud LoadBalancer 是 Spring Cloud 提供的一个客户端负载均衡器,用于在微服务架构中实现服务间的智能调用和负载均衡。Spring Cloud LoadBalancer 是 Netflix Ribbon 的替代方案(Spring Cloud 2020.0.0 开始 Ribbon 被移除,进入维护模式)。Spring Cloud LoadBalancer 相较于 Ribbon 的优势:
- 更好的兼容性:LoadBalancer 就像一个全新的配件,它与Spring Cloud的其他组件搭配得更好。
- 支持响应式编程:现在编程界有一种新的编程方式叫做“响应式编程”,LoadBalancer能很好地支持这种现代编程风格。
- 易于使用和维护:LoadBalancer的设计易于拼装和修改,这对于开发者来说,维护和定制起来更加方便。
- 多功能:LoadBalancer有很多内置功能,比如自动帮你挑选服务器,就像购物网站帮你推荐商品一样聪明。
Spring Cloud LoadBalancer 和 Ribbon 对比如下:
对比项 | Ribbon | Spring Cloud LoadBalancer |
维护状态 | 已停更,不推荐新项目使用 | 官方维护,推荐替代方案 |
编程模型 | 同步阻塞 | 响应式异步 |
配置复杂度 | 较高,需手动指定服务列表或依赖 Eureka 等注册中心 | 较低,与 Spring Cloud 深度集成。支持 @LoadBalanced 注解,与 RestTemplate 或 WebClient 无缝协作。 |
负载策略 | 多种(轮询、随机、加权等) | 默认轮询和随机,支持自定义 |
性能 | 适合小型系统,随着实例数量增加,性能可能下降 | 高并发优化,扩展性更强 |
适用场景 | 传统 Spring MVC 项目,或需要兼容旧版 Spring Cloud 的应用 | 新项目,尤其是基于 Spring WebFlux 的响应式微服务 |
2、负载均衡策略的分类
1、按实现位置分类:
- 服务端负载均衡 (如 Nginx、F5)
请求先到达一个中介(如负载均衡器设备或者服务,例如Nginx),由这个中介根据配置的策略将请求分发到后端的多个服务器中。它对客户端是透明的,即客户端不需要知道有多少服务器以及它们的存在。

- 客户端负载均衡 (如 Ribbon、Spring Cloud LoadBalancer)
请求的分配逻辑由客户端持有,客户端直接决定将请求发送到哪一个服务器。也就是说在客户端负载均衡中,客户端通常具备一份服务列表,它知道每个服务的健康状况,基于这些信息和负载均衡策略,客户端会选择一个最适合的服务去发送请求。

2、按均衡负载策略算法分类:
- 轮询(Round Robin):按顺序分配,每个服务器轮流接收一个连接。
- 加权轮询(Weighted Round Robin):类似轮询,但服务器根据权重获取更多或更少请求。
- 随机(Random):随机挑选服务器,分散负载。
- 加权随机(Weighted Random):权重高的服务器有更高几率被选中。
- IP哈希(IP Hash):根据用户 IP 计算哈希值分配,相同IP的请求总是发给同一服务器,适用于会话保持的场景。
- 最少连接(Least Connections):选择当前连接数最少的服务器,适合长连接场景。
- 最短响应时间(Least Time):选择响应时间最短的服务器,需要监控服务器响应时间。
3、按应用场景分类:
- 网络层负载均衡(L4):基于 IP 和端口进行流量分发,如:LVS、F5
- 应用层负载均衡(L7):能识别应用层协议(HTTP/HTTPS等),如:Nginx、HAProxy
3、Spring Cloud LoadBalancer 的负载均衡策略
Spring Cloud LoadBalancer 内置了三种负载均衡策略:
- 轮询策略(默认):按顺序依次选择服务实例,适用于服务实例性能相近的常规场景,实现类是
RoundRobinLoadBalancer
- 随机策略:随机选择服务实例,适用于简单随机分配场景,实现类是
RandomLoadBalancer
- Nacos 均衡负载策略
除此之外我们还可以自定义均衡负载策略。
3.1 轮询负载均衡策略(默认的)
轮询是默认的负载均衡策略。配置类为
LoadBalancerClientConfiguration
进入到
RoundRobinLoadBalancer
这个类里边,定位到 getInstanceResponse 方法,就能看到轮询策略的关键代码:理解关键代码:
this.position.incrementAndGet()
方法等价于 "++随机数 "。这是一个原子操作,保证了每次调用都会得到一个唯一的递增数值。
& Integer.MAX_VALUE
这部分是一个位运算,它确保了如果position
的值增加到超过Integer.MAX_VALUE
时,不会产生负数。其一,在轮询算法中,如果计数器变成负数,那么取余操作可能会产生负的索引值,这是无效的; 其二,也可也保证在相同规则底下的公平性。
instances
是一个包含所有服务实例的列表。
pos % instances.size()
计算的是pos
除以instances
列表大小的余数,这保证了不论pos
增长到多大,这个表达式的结果都是在0
到instances.size() - 1
的范围内,这样就可以循环地从服务实例列表中选择服务实例。
3.2 随机负载均衡策略
LoadBalancer 内置了随机负载策略,实现类为
RandomLoadBalancer
,启用随机负载均衡策略的步骤:- 注入随机负载均衡策略的 Bean
- 设置随机负载均衡策略
3.2.1 注入随机负载均衡策略的bean
3.2.2 设置随机负载均衡策略
设置局部的均衡负载策略:在 consumer 模块中的 service 接口上设置负载均衡策略:
有时候局部的负载均衡策略不会生效(版本问题),可以将其设为全局的负载均衡策略。
设置全局的负载均衡策略:在启动类上加
@LoadBalancerClients
注解3.3 Nacos 权重负载均衡器
Nacos 中有两种负载均衡策略:权重负载均衡策略和 CMDB(地域就近访问)负载均衡策略。默认的策略是权重。
在 Spring Cloud Balancer 配置为 Nacos 负载均衡器的步骤:
- 注入 Nacos 负载均衡器的 bean
- 设置 Nacos 负载均衡器
3.3.1 注入Nacos 负载均衡器的bean
配置 Nacos 负载均衡需要注入
NacosDiscoveryProperties
这个类,因为它需要使用到配置文件中的一些关键信息。3.3.2 设置 Nacos 负载均衡器
可以设置局部的负载均衡策略或者全局的均衡负载策略。以全局的均衡负载策略为例:
再测试之前,可以先将 Nacos 中一个生产者的权重给设置为 10,一个设置为 1,这样就能明显感受到 Nacos 权重的负载均衡策略了。

3.4 自定义负载均衡器
自定义负载均衡策略需要 3 个步骤:
- 创建自定义负载均衡器
- 注入自定义负载均衡器的 bean
- 设置自定义负载均衡策器
3.4.1 创建自定义负载均衡器
创建一个负载均衡类, 并让其实现
ReactorServiceInstanceLoadBalancer
接口,在 getInstanceResponse
方法中自定义 IP 哈希的负载均衡策略3.4.2 注入自定义负载均衡器的bean
3.4.3 设置自定义负载均衡策器
可以设置局部的负载均衡策略或者全局的均衡负载策略。以全局的均衡负载策略为例:
3.4.4 常见高级均衡负载器
1. 权重路由策略
2. 基于响应时间的自适应策略
3. 区域优先策略
3.4.5 完整示例
1、RestTemplate 配置使用随机的均衡负载策略。
2、Consumer 使用 resttemplate 向 Provider 的在服务注册和发现中心的服务 id 发起调用。
3、Provider 提供接口供 Consumer 调用。另外 Provider 在启动的时候加上 JVM 参数
-Dinstance=instanceX
4、多次发起 GET 请求调用 http://localhost:8000/consumer/hello-loadbalancer,返回结果如下:
4、Spring Cloud LoadBalancer的高级特性
4.1 缓存机制
Spring Cloud LoadBalancer 中获取服务实例有两种方式:
1. 实时获取:每次都从注册中心得到最新的健康实例(效果好,开销大)
2. 缓存服务列表:每次得到服务列表之后,缓存一段时间(既保证性能,也能保证一定的及时性)
Spring Cloud LoadBalancer 默认开启了缓存服务列表的功能。
测试 Spring Cloud LoadBalancer 的缓存机制:
- 将前面设置负载均衡策略全部注释掉,使用默认的轮询测试(便于观察)
- 准备两个服务
- 将其中一个服务下线,下线的同时立马去获取服务,然后等大约 35s ,再去获取服务

测试结果:当我下线第一个服务的时候,立马去获取服务,这个时候还是两个服务轮询的获取,等过了 35s 左右,就只能获取到 64067 这个服务了。
Spring Cloud LoadBalancer 中缓存服务列表的默认特性如下:
- 缓存的过期时间为 35s。
- 缓存保存个数为 256 个。
我们可以通过在配置文件中去设置这些特性:
也可以通过配置关闭缓存
尽管关闭缓存对于开发和测试很有用,但是在生产环境上,它的效率是要远低于开启缓存,所以在生产环境上始终都要开启缓存。
4.2 多个均衡负载器的使用技巧
当我们有多个均衡负载器的实现类,可以借助
@ConditionalOnXXX
注解实现按需加载均衡负载策略。然后在
application.yml
配置文件里面激活需要的均衡负载策略5、Spring Cloud LoadBalancer原理
OpenFeign 底层是通过 HTTP 客户端对象 RestTemplate 实现接口请求的,而负载均衡器的作用只是在请求客户端发送请求之前,得到一个服务的地址给到 RestTemplate 对象。 Spring Cloud LoadBalancer 的核心组件包括
ServiceInstanceListSupplier
:负责从注册中心获取可用的服务实例列表。
ReactiveLoadBalancer
:均衡负载策略。
LoadBalancerClient
:根据负载均衡策略从可用的服务实例列表中选择一个合适的实例,然后向实例发起实际请求。
5.1 ServiceInstanceListSupplier
ServiceInstanceListSupplier
是一个接口,用于提供服务实例列表。它的实现类负责从服务注册中心(如 Nacos、Eureka、Consul 等)获取可用的服务实例列表。Flux
是 Reactor 库中的一个类,表示一个异步序列。ServiceInstanceListSupplier
的 get
方法返回一个 Flux
,它会异步地提供服务实例列表。Spring Cloud 提供了多种内置实现,例如:
DiscoveryClientServiceInstanceListSupplier
:基于服务发现客户端(如 Nacos、Eureka、Consul 等)获取实例列表。
ZonePreferenceServiceInstanceListSupplier
:优先选择同区域的实例(AWS 可用区或其他区域划分)。
HealthCheckServiceInstanceListSupplier
:过滤掉不健康的实例。
CachingServiceInstanceListSupplier
:缓存实例列表以提高性能。
5.2 ReactiveLoadBalancer
ReactiveLoadBalancer
是负载均衡的核心接口,定义了负载均衡的策略。它的主要方法是 choose
,用于根据负载均衡策略选择一个服务实例。Spring Cloud提供了三种种主要的实现方式:
RoundRobinLoadBalancer
:基于轮询算法的实现,是默认的策略
RandomLoadBalancer
:基于随机选择算法的实现
NacosLoadBalancer
:基于 Nacos 的均衡负载策略

5.3 LoadBalancerClient
LoadBalancerClient
是一个接口,定义了负载均衡客户端的基本操作。主要提供以下功能:- 服务实例选择:从注册中心(如 Nacos、Eureka、Consul 等)获取可用的服务实例列表,并根据负载均衡策略选择一个合适的实例。
- 请求执行:将原始服务 ID(如
http://user-service
)转换为实际的服务实例 URL(如http://192.168.1.100:8080
)并执行请求。
5.4 Spring Cloud LoadBalancer 均衡负载流程
- 服务实例获取阶段:
- 通过
ServiceInstanceListSupplier
从注册中心(如 Nacos)获取服务实例列表 - 缓存服务实例信息到本地,定期更新
- 请求拦截阶段:
LoadBalancerAutoConfiguration
在扫描到有被@LoadBalanced
注解标记的RestTemplate
或WebClient
时生效。- 然后自动将
LoadBalancerInterceptor
添加到RestTemplate
的拦截器链中。
- 实例选择阶段:
ReactiveLoadBalancer
使用负载均衡策略(如轮询、随机等)从服务实例列表中选择一个服务实例。LoadBalancerClient
调用ReactiveLoadBalancer
的choose
方法,获取选择的服务实例。
- 请求执行阶段:
LoadBalancerClient
将原始请求中的服务名替换为选中的实际实例地址,并把请求到目标服务实例。
- Author:mcbilla
- URL:http://mcbilla.com/article/1da85c7d-7c1d-800a-947d-f44af262f0c5
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