客户端就近路由

1. provider分别部署在同zone的dc1、同region的dc2和不同region的dc3

2. 各自注册到所在dc的注册中心

可以预想到会有以下几个问题：

1. 如果consumer能从注册中心获取到所有provider列表，那么它会轮询请求，这样正常情况下就会跨机房访问

2. 如果consumer不能从注册中心获取到provider2和provider3，那么在容灾情况下，provider1挂了，不能故障转移到provider1和provider2

这里就有了智能路由的概念，也就是就近路由，如何满足需求呢？需要做到以下几点：

1. 各consumer能获取到其他dc的实例列表，也就是注册中心需要支持多dc

2. 正常情况下，consumer的流量只会请求到同dc的provider1（通道1），而不会跨机房访问

3. 当同dc的provider出现不可用情况下，会首先降级到不同dc但是同region的provider2（通道2），如果provider2也不可用，才会降级到不同region的provider3（通道3）

在讨论实现之前，先同步一下我们后面要用到的idc、zone及region的概念。

• idc、zone及region

这里先给出 AWS 的 Region 和 AZ 示意图，如下：

• AZ – Availability Zone 内部保证<1ms，一个机房或多个机房组成

• Region 内部之间保证2-5ms时延，多个AZ组成

• Region 之间通常20-100ms，取决于物理距离

• SpringCloud现有能力

  
  

• Netflix Ribbon

  
  

Ribbon是一个为客户端提供负载均衡功能的服务，它内部提供了一个叫做ILoadBalance的接口代表负载均衡器的操作，比如有添加服务器操作、选择服务器操作、获取所有的服务器列表、获取可用的服务器列表等等。

以下就是Ribbon提供的负载均衡规则列表：

可以看到，Ribbon是提供了基于zone的ZoneAvoidanceRule，它可以根据zone进行服务选择。但是如果有region等概念，它就没办法处理了。

• Spring Cloud Loadbalancer

Spring Cloud在新版本中，逐渐抛弃Netflix的内容，比如ribbon。也确实是ribbon已经停止更新很久了。重新推出的Spring Cloud LoadBalancer只有简单的轮询和随机路由策略。在新的版本中，也在新增按照时间权重等等策略。

它主要是支持了响应式的服务选择，像ribbon的服务选择还是同步的，这与Spring Cloud 在倡导的响应式趋势不符。

可以看到新版本的Load Balancer支持的路由功能还很初级，也并不支持微服务高可用方方案下的智能就近路由。

• 自定义扩展能力

  
  

经过对Spring Cloud现有能力的调研和期望需求的评估，决定对Spring Cloud进行自定义扩展，支持就近路由的功能，并期望在短期内服务公司内部开源，未来贡献给开源社区。

经过和架构组同学的讨论和之前dubbo就近路由的扩展经验，设计了以下功能改动：

可以看到，大体分为以下几步：

1. provider注册时，调用服务获取自身所在的zone和region，并且向注册中心注册时携带zone和region信息

2. consumer启动时也调用服务获取自身所在的zone和region

3. consumer在拉取实例时，首先筛选同zone的实例

4. 如果同zone实例中健康比例大于50%，则进行负载均衡策略选择一台实例

5. 如果同zone中健康比例小于50%，则降级到同region中进行判断，逻辑同上

6. 后如果还未筛选出足够数量的实例，则降级到返回所有实例。然后进行负载均衡策略选择

   
   

经过路由策略改造后，客户端负载均衡具备了就近路由的功能，基本具备容灾降级的能力。

• 国际站落地案例

国际站在爱奇艺海外机房接入自定义扩展的spring-cloud-iqiyi后。把服务进行部署演练大致情况如下：

• 期望结果

1. 正常三个dc都健康时，流量是通道1
2. 当dc1的服务被摘除，流量是通道2
3. 当dc1和dc2的服务都被摘除，流量是通道3

• 演练步骤

  
  

1. 使用Hoxton.SR11-iqiyi-0.1.1版本的spring-cloud-iqiyi
2. 针对JAVA类型应用，对容器进行杀死演练

• 结果展示

从演练结果看，符合预期。进行了常规情况下就近路由，异常情况下的智能路由

在部署和实践SpringCloud服务过程中，发现在服务部署过程中，总有接口超时或者接口5xx的情况。分析后发现原因有以下两点：

1. 新启动的实例没有进行预热或者预热没有执行完，流量就进入，导致接口请求超时
2. kill的实例，在退出后，还有consumer的流量进入，导致出现接口5xx

在微服务架构体系中，理想的优雅上下线过程应该是像下面这样：

provider1就是对应的优雅下线，provider2就是对应的优雅上线。而且顺序不能颠倒。

在Spring Cloud的体系中，使用consul、ribbon等组件下，总结下优雅上下线就是：

SpringCloud优雅上线

• 自定义扩展能力

针对SpringCloud现有架构，我们在SpringBoot启动过程中，改变之前服务注册的时机，延迟注册并保证服务预热。

通过禁用SpringBoot原生在WebServerIntializedEvent事件监听器中实现的自动注册功能，改为在ApplicationReadyEvent事件监听器中实现自定义的自动注册，实现了延迟注册和执行自定义预热逻辑的能力。

当然自定义预热逻辑可以由业务代码控制，可以根据实际项目中的需求，进行本地缓存预热、长连接预热、连接池预热等。

同步执行完预热后，再进行服务注册，注册完成后才会收到consumer请求，避免由于冷启动造成的慢请求。

SpringCloud优雅下线

• 自定义扩展能力

针对SpringCloud现有架构，我们在SpringBoot退出过程中，增加自定义逻辑，保证服务下线过程中严格按照上面的流程。

具体如上图所示，在ContextClosedEvent事件中，拦截处理。首先执行解注册，这个时候注册中心已经没有当前provider。

然后等待一段时间（可配置），直到consumer的serverList更新（ribbon默认是30s），再继续执行退出流程。

Spring Boot优雅退出

上面我们介绍了微服务架构中的优雅上下线，但是在服务本身，也存在优雅停机的问题。

什么叫优雅停机？简单说就是，在对应用进程发送停止指令之后，能保证正在执行的业务操作不受影响。应用接收到停止指令之后的步骤应该是，停止接收访问请求，等待已经接收到的请求处理完成，并能成功返回，这时才真正停止应用。

这种完美的应用停止方式如何实现呢？Java语言本身是支持优雅停机的，当我们使用kill PID的方式结束一个Java应用的时候，JVM会收到一个停止信号，然后执行shutdownHook的线程。

• Spring Boot现有能力

SpringBoot 2.3.0开始提供了官方的优雅停机方案，那我们首先来看下需要怎么使用呢？首先需要在配置文件中配置优雅停机，如下：

server:  shutdown: graceful   ## 开启优雅停机spring:  lifecycle:    timeout-per-shutdown-phase: 5s    ## 优雅停机等待时间，默认30s

而在Spring Boot 2.3以前，是没有官方方案的，需要自己实现shutdownhook，具体参考官方的issue。大体步骤就是判断是否为tomcat的线程，如果是则等待线程状态完成再关闭。

所以，一般建议直接升级到Spring Boot 2.3，使用新特性。

经过一系列的自定义扩展，SpringCloud已完善大多比较重要的功能，基于现有扩展功能，国际站完成部署两地三中心架构：

后端服务整体稳定性得到大大提升，并且具备很强的容灾能力。

还有一些比如标签路由、灰度部署等扩展功能，也亟待开发解决。未来，我们也计划将这些扩展开源贡献给SpringCloud社区，共同进步！

以上文章来源于爱奇艺技术产品团队 ，作者海外后端团队