SpringCloud与响应式微服务

spring 1年前 ⋅ 179 阅读

今天 Spring Cloud 的 Finchley 版本终于 Release Candidate 1 了（详见Spring Cloud Finchley.RC1 Has Been Released）。众所周知，Spring Cloud 服务间的调用方式是使用的 RESTful API，我们平时都是RestTemplate或Feign来调用的，这两种方式其实说到底都是同步的方式。

之前我们已经了解过了 Spring 5 的一个新特性——响应式编程。那么我们能不能在 Spring Cloud 的服务间调用的时候也用这种异步非阻塞的方式呢？随着 Spring Cloud Finchley 的发布，这一切均可以实现。

本文我们就用 WebFlux、Spring Data Reactive 从头到脚构建一个响应式的微服务。

准备

为了完成这个示例，我们需要：

  • 一个服务注册中心
  • 两个微服务
  • 一个数据库

服务注册中心：我们要用到服务发现和服务注册，这里用一个单节点的 Eureka Server来做。

两个微服务：帐户服务和客户服务。每个微服务都有自己的数据库，且对外暴露简单的响应式 API，用于检索和存储数据。另外，客户服务与帐户服务可以相互通信，以获取客户的所有帐户，并通过客户服务 API 方法返回。

数据库：因为现在还没几个数据库有实现了反应式数据访问的可用驱动，Spring Data Reactive 目前仅支持 MangoDB、Redis 和 Cassandra，简单起见我们就用 MangoDB。MangoDB 我这里使用 Docker 来创建，一切均用默认配置（主要是懒 ，这样就不用去改 Spring Boot 的配置文件了）

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docker run -d --name mongo -p 27017:27017 mongo

本文的完整示例代码可在 Github 中查看

实战

服务注册中心

新建一个基本的 Spring Boot 工程，命名为eureka-server。

pom.xml 中依赖坐标如下：

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<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
</dependency>

配置文件 application.yml 配置如下：

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spring:
  application:
    name: eureka-server
eureka:
  client:
    register-with-eureka: false
    fetch-registry: false
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8000/eureka/
server:
  port: 8000

在启动类上加上@EnableEurekaServer注解

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@EnableEurekaServer
@SpringBootApplication
public class EurekaServerApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}

账户服务

新建一个基本的 Spring Boot 工程，命名为cloud-account。

如果是使用 Spring Initializr 话，引入Lombok、Reactive Web、Reactive MongoDB和Eureka Discovery这四个依赖

image-20180426164755015

最终 pom.xml 中应有以下依赖坐标：

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<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb-reactive</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.projectreactor</groupId>
    <artifactId>reactor-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>

配置文件 application.yml

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spring:
  application:
    name: cloud-account
server:
  port: 8100
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8000/eureka/

创建账户的实体类，其中@AllArgsConstructor、@NoArgsConstructor和@Data都是 Lombok 提供注解，不了解的可以自行学习，这里不多说了。

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@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Data
@Document(collection = "accounts")
public class Account {
    @Id
    private String id;
    private String customerId;
    private Double amount;
}

我们使用 Spring Data Reactive。与非响应式 Spring Data 的CrudReposity对应的，响应式的 Spring Data 也提供了相应的 Repository 库：ReactiveCrudReposity，我们也可以使用它的子接口ReactiveMongoRepository

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public interface AccountMongoReactiveRepository extends ReactiveCrudRepository<Account, String> {
    Flux<Account> findByCustomerId(String customerId);
}

为账户服务创建对应的 Controller，这里只简单提供一个查询客户的所有账户的接口。为了在后面测试负载均衡，这里加上了调用时间戳的打印。

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@RequestMapping("/account")
@RestController
public class AccountController {

    @Autowired
    private AccountMongoReactiveRepository repository;

    @GetMapping("/customer/{customer}")
    public Flux<Account> findByCustomer(@PathVariable(name = "customer") String customer) {
        System.out.println("Customer => " + customer + " [ " + LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm:ss.SSS")) + " ]");
        return repository.findByCustomerId(customer);
    }

}

客户服务

新建一个基本的 Spring Boot 工程，命名为cloud-customer，POM 依赖和之前的cloud-account的一模一样。

配置文件如下，仅是改了服务名和端口号：

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spring:
  application:
    name: cloud-customer
server:
  port: 8200
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8000/eureka/

创建一个 Customer 的实体类

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@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Document(collection = "customers")
public class Customer {
    @Id
    private String id;
    private String name;
    private String mobile;
}

数据访问层直接继承ReactiveCrudRepository我们便有了基本的 CRUD 能力

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public interface CustomerMongoReactiveRepository extends ReactiveCrudRepository<Customer, String> {
}

因为我们只是示例，不做复杂的业务逻辑，所以省略了 Service 层，在 Controller 里边直接将 CRUD 的操作代理给了 Repository。

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@RestController
@RequestMapping("/customer")
public class CustomerController {

    @Autowired private CustomerMongoReactiveRepository repository;
    @Autowired private WebClient.Builder webClientBuilder;

    @GetMapping("")
    public Flux<Customer> list() {
        return repository.findAll();
    }

    @GetMapping("/{id}")
    public Mono<Customer> get(@PathVariable String id) {
        return repository.findById(id);
    }

    @PostMapping("")
    public Mono<Customer> create(@RequestBody Customer customer) {
        return repository.save(customer);
    }

    @PutMapping("/{id}")
    public Mono<Customer> update(@PathVariable("id") String id, @RequestBody Customer customer) {
        customer.setId(id);
        return repository.save(customer);
    }

    @DeleteMapping("/{id}")
    public Mono<Void> delete(@PathVariable String id) {
        return repository.deleteById(id);
    }

}

到这里，我们的服务注册中心和两个微服务就都好了。但是，这两个微服务之间还是完全独立的，没有相互间的服务调用。现在我们来实现之前说的需求：客户服务与帐户服务可以相互通信，以获取客户的所有帐户，并通过客户服务 API 方法返回。

首先创建一个 Java Config，这里我们不再使用RestTemplate 来调用服务，而是WebClient。这个配置看起来和注册RestTemplate时差不多，但是要注意这里注册的 Bean 是WebClient.Builder。

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@Configuration
public class WebClientConfig {

    @Bean
    @LoadBalanced
    public WebClient.Builder loadBalancedWebClientBuilder() {
        return WebClient.builder();
    }

}

除了这种写法，还有一种写法是

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public class MyClass {
    @Autowired
    private LoadBalancerExchangeFilterFunction lbFunction;

    public Mono<String> doOtherStuff() {
        return WebClient.builder().baseUrl("http://cloud-account/account")
            .filter(lbFunction)
            .build()
            .get()
            .uri("")
            .retrieve()
            .bodyToMono(String.class);
    }
}

下边的是错误的写法，会抛出异常

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@Bean
@LoadBalanced
public WebClient loadBalancedWebClient() {
    return WebClient.builder().baseUrl("http://cloud-account/account").build();
}

然后在CustomerController实现这个端点：

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@GetMapping("/{id}/account")
public Flux<Account> getAllAccounts(@PathVariable String id) {
    return webClientBuilder.baseUrl("http://cloud-account/account/").build()
        .get().uri("/customer/" + id)
        .retrieve()
        .bodyToFlux(Account.class);
}

这里需要在cloud-customer里创建一个 DTO Account，因为和cloud-account里的完全一样，就省略了。

测试

同时启动两个cloud-account服务

然后不断请求 http://localhost:8200/customer/5ae15fa640f1687f200d8941/account 接口，从下图的时间戳可以看出 WebClient 会轮流请求两个服务，达到了负载均衡的效果。

总结

这一节，我们从服务提供、服务调用、数据访问三个方面均使用了响应式编程（Reactive Programming），可以说是做到了 Full Reactive Stack Backend。相信你对响应式编程及其在 WEB 应用、微服务架构中如何发挥作用有了更多的体会，本章的实战是比较基础的，初衷是希望能够通过上手编写代码体会响应式编程的感觉，因为切换到响应式思维方式并非易事。

我们了解了异步非阻塞的好处，也知道如何让数据流动起来，后面我会通过对实例的性能测试，借助实实在在的数据，真切感受一下异步非阻塞的 “丝滑”。

参考

Spring Cloud
Spring Cloud Finchley.RC1 Has Been Released
Full Reactive Stack with Spring Boot WebFlux
Spring Framework 5.0 的响应式微服务

更多内容请访问：IT源点

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