Spring Cloud Feign组件

采用Spring Cloud微服务框架后，经常会涉及到服务间调用，服务间调用采用了Feign组件。

由于之前有使用dubbo经验。dubbo的负载均衡策略（轮训、最小连接数、随机轮训、加权轮训），dubbo失败策略（快速失败、失败重试等等），

所以Feign负载均衡策略的是什么？ 失败后是否会重试，重试策略又是什么？带这个疑问，查了一些资料，最后还是看了下代码。毕竟代码就是一切

Spring boot集成Feign的大概流程：

1、利用FeignAutoConfiguration自动配置。并根据EnableFeignClients 自动注册产生Feign的代理类。

2、注册方式利用FeignClientFactoryBean，熟悉Spring知道FactoryBean 产生bean的工厂，有个重要方法getObject产生FeignClient容器bean

3、同时代理类中使用hystrix做资源隔离，Feign代理类中 构造 RequestTemplate ，RequestTemlate要做的向负载均衡选中的server发送http请求，并进行编码和解码一系列操作。

下面只是粗略的看了下整体流程，先有整体再有细节吧，下面利用IDEA看下细节：

一、Feign失败重试

SynchronousMethodHandler的方法中的处理逻辑：

 @Override
  public Object invoke(Object[] argv) throws Throwable {
    RequestTemplate template = buildTemplateFromArgs.create(argv);
    Retryer retryer = this.retryer.clone();
    while (true) {
      try {
        return executeAndDecode(template);
      } catch (RetryableException e) {
        retryer.continueOrPropagate(e);
        if (logLevel != Logger.Level.NONE) {
          logger.logRetry(metadata.configKey(), logLevel);
        }
        continue;
      }
    }
  }

• 　上面的逻辑很简单。构造 template 并去进行服务间的http调用，然后对返回结果进行解码
• 当抛出 RetryableException 后，异常逻辑是否重试？ 重试多少次？ 带这个问题，看了retryer.continueOrPropagate(e);

具体逻辑如下：

public void continueOrPropagate(RetryableException e) {
      if (attempt++ >= maxAttempts) {
        throw e;
      }

      long interval;
      if (e.retryAfter() != null) {
        interval = e.retryAfter().getTime() - currentTimeMillis();
        if (interval > maxPeriod) {
          interval = maxPeriod;
        }
        if (interval < 0) {
          return;
        }
      } else {
        interval = nextMaxInterval();
      }
      try {
        Thread.sleep(interval);
      } catch (InterruptedException ignored) {
        Thread.currentThread().interrupt();
      }
      sleptForMillis += interval;
    }

• 　　当重试次数大于默认次数5时候，直接抛出异常，不在重试
• 否则每隔一段时间 默认值最大1ms 后重试一次。

这就Feign这块的重试这块的粗略逻辑，由于之前工作中一直使用dubbo。同样是否需要将生产环境中重试操作关闭？

思考：之前dubbo生产环境的重试操作都会关闭。原因有几个：

一、一般第一次失败，重试也会失败，极端情况下不断的重试，会占用大量dubbo连接池，造成连接池被打满，影响核心功能

二、也是比较重要的一点原因，重试带来的业务逻辑的影响，即如果接口不是幂等的，重试会带来业务逻辑的错误，引发问题

     

二、Feign负载均衡策略

那么负载均衡的策略又是什么呢？由上图中可知 executeAndDecode（template）

 Object executeAndDecode(RequestTemplate template) throws Throwable {
     Request request = targetRequest(template);

     if (logLevel != Logger.Level.NONE) {
       logger.logRequest(metadata.configKey(), logLevel, request);
     }

     Response response;
     long start = System.nanoTime();
     try {
       response = client.execute(request, options);
       // ensure the request is set. TODO: remove in Feign 10
       response.toBuilder().request(request).build();
     } catch (IOException e) {
       if (logLevel != Logger.Level.NONE) {
         logger.logIOException(metadata.configKey(), logLevel, e, elapsedTime(start));
       }
       throw errorExecuting(request, e);
     }
     long elapsedTime = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime() - start);

     boolean shouldClose = true;
     try {
       if (logLevel != Logger.Level.NONE) {
         response =
             logger.logAndRebufferResponse(metadata.configKey(), logLevel, response, elapsedTime);
         // ensure the request is set. TODO: remove in Feign 10
         response.toBuilder().request(request).build();
       }
       if (Response.class == metadata.returnType()) {
         if (response.body() == null) {
           return response;
         }
         if (response.body().length() == null ||
                 response.body().length() > MAX_RESPONSE_BUFFER_SIZE) {
           shouldClose = false;
           return response;
         }
         // Ensure the response body is disconnected
         byte[] bodyData = Util.toByteArray(response.body().asInputStream());
         return response.toBuilder().body(bodyData).build();
       }
       if (response.status() >= 200 && response.status() < 300) {
         if (void.class == metadata.returnType()) {
           return null;
         } else {
           return decode(response);
         }
       } else if (decode404 && response.status() == 404 && void.class != metadata.returnType()) {
         return decode(response);
       } else {
         throw errorDecoder.decode(metadata.configKey(), response);
       }
     } catch (IOException e) {
       if (logLevel != Logger.Level.NONE) {
         logger.logIOException(metadata.configKey(), logLevel, e, elapsedTime);
       }
       throw errorReading(request, response, e);
     } finally {
       if (shouldClose) {
         ensureClosed(response.body());
       }
     }
   }

概括的说主要做了两件事：发送HTTP请求，解码响应数据

想看的负载均衡应该在11行  response = client.execute(request, options); 而client的实现方式有两种 Default、LoadBalancerFeignClient

猜的话应该是LoadBalancerFeignClient，带这个问题去看源码（其实个人更喜欢带着问题看源码，没有目的一是看很难将复杂的源码关联起来，二是很容易迷失其中）

果然通过一番查找发现 Client 实例就是LoadBalancerFeignClient，而设置这个Client就是通过上面说的FeignClientFactoryBean的getObject方法中设置的，具体不说了

下面重点看LoadBalancerFeignClient execute(request, options)

 @Override
     public Response execute(Request request, Request.Options options) throws IOException {
         try {
             URI asUri = URI.create(request.url());
             String clientName = asUri.getHost();
             URI uriWithoutHost = cleanUrl(request.url(), clientName);
             FeignLoadBalancer.RibbonRequest ribbonRequest = new FeignLoadBalancer.RibbonRequest(
                     this.delegate, request, uriWithoutHost);

             IClientConfig requestConfig = getClientConfig(options, clientName);
             return lbClient(clientName).executeWithLoadBalancer(ribbonRequest,
                     requestConfig).toResponse();
         }
         catch (ClientException e) {
             IOException io = findIOException(e);
             if (io != null) {
                 throw io;
             }
             throw new RuntimeException(e);
         }
     }

通过几行代码比较重要的点RibbonRequest ，原来Feign负载均衡还是通过Ribbon实现的，那么Ribbo又是如何实现负载均衡的呢？

 public Observable<T> submit(final ServerOperation<T> operation) {
         final ExecutionInfoContext context = new ExecutionInfoContext();

         if (listenerInvoker != null) {
             try {
                 listenerInvoker.onExecutionStart();
             } catch (AbortExecutionException e) {
                 return Observable.error(e);
             }
         }

         final int maxRetrysSame = retryHandler.getMaxRetriesOnSameServer();
         final int maxRetrysNext = retryHandler.getMaxRetriesOnNextServer();

         // Use the load balancer
         Observable<T> o =
                 (server == null ? selectServer() : Observable.just(server))
                 .concatMap(new Func1<Server, Observable<T>>() {
                     @Override
                     // Called for each server being selected
                     public Observable<T> call(Server server) {
                         context.setServer(server);
                         final ServerStats stats = loadBalancerContext.getServerStats(server);

                         // Called for each attempt and retry
                         Observable<T> o = Observable
                                 .just(server)
                                 .concatMap(new Func1<Server, Observable<T>>() {
                                     @Override
                                     public Observable<T> call(final Server server) {
                                         context.incAttemptCount();
                                         loadBalancerContext.noteOpenConnection(stats);

                                         if (listenerInvoker != null) {
                                             try {
                                                 listenerInvoker.onStartWithServer(context.toExecutionInfo());
                                             } catch (AbortExecutionException e) {
                                                 return Observable.error(e);
                                             }
                                         }

                                         final Stopwatch tracer = loadBalancerContext.getExecuteTracer().start();

                                         return operation.call(server).doOnEach(new Observer<T>() {
                                             private T entity;
                                             @Override
                                             public void onCompleted() {
                                                 recordStats(tracer, stats, entity, null);
                                                 // TODO: What to do if onNext or onError are never called?
                                             }

                                             @Override
                                             public void onError(Throwable e) {
                                                 recordStats(tracer, stats, null, e);
                                                 logger.debug("Got error {} when executed on server {}", e, server);
                                                 if (listenerInvoker != null) {
                                                     listenerInvoker.onExceptionWithServer(e, context.toExecutionInfo());
                                                 }
                                             }

                                             @Override
                                             public void onNext(T entity) {
                                                 this.entity = entity;
                                                 if (listenerInvoker != null) {
                                                     listenerInvoker.onExecutionSuccess(entity, context.toExecutionInfo());
                                                 }
                                             }                            

                                             private void recordStats(Stopwatch tracer, ServerStats stats, Object entity, Throwable exception) {
                                                 tracer.stop();
                                                 loadBalancerContext.noteRequestCompletion(stats, entity, exception, tracer.getDuration(TimeUnit.MILLISECONDS), retryHandler);
                                             }
                                         });
                                     }
                                 });

                         if (maxRetrysSame > 0)
                             o = o.retry(retryPolicy(maxRetrysSame, true));
                         return o;
                     }
                 });

         if (maxRetrysNext > 0 && server == null)
             o = o.retry(retryPolicy(maxRetrysNext, false));

         return o.onErrorResumeNext(new Func1<Throwable, Observable<T>>() {
             @Override
             public Observable<T> call(Throwable e) {
                 if (context.getAttemptCount() > 0) {
                     if (maxRetrysNext > 0 && context.getServerAttemptCount() == (maxRetrysNext + 1)) {
                         e = new ClientException(ClientException.ErrorType.NUMBEROF_RETRIES_NEXTSERVER_EXCEEDED,
                                 "Number of retries on next server exceeded max " + maxRetrysNext
                                 + " retries, while making a call for: " + context.getServer(), e);
                     }
                     else if (maxRetrysSame > 0 && context.getAttemptCount() == (maxRetrysSame + 1)) {
                         e = new ClientException(ClientException.ErrorType.NUMBEROF_RETRIES_EXEEDED,
                                 "Number of retries exceeded max " + maxRetrysSame
                                 + " retries, while making a call for: " + context.getServer(), e);
                     }
                 }
                 if (listenerInvoker != null) {
                     listenerInvoker.onExecutionFailed(e, context.toFinalExecutionInfo());
                 }
                 return Observable.error(e);
             }
         });
     }

通过上面代码分析，发现Ribbon和Hystrix一样都是利用了rxjava看来有必要掌握下rxjava了又。这里面 比较重要的就是17行，

selectServer() 方法选择指定的Server，负载均衡的策略主要是有ILoadBalancer接口不同实现方式：

BaseLoadBalancer采用的规则为RoundRobinRule 轮训规则

DynamicServerListLoadBalancer继承了BaseLoadBalancer，主要运行时改变Server列表

NoOpLoadBalancer 什么操作都不做

ZoneAwareLoadBalancer 功能主要是根据区域Zone分组的实例列表