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）
1 Object executeAndDecode(RequestTemplate template) throws Throwable {
2 Request request = targetRequest(template);
3
4 if (logLevel != Logger.Level.NONE) {
5 logger.logRequest(metadata.configKey(), logLevel, request);
6 }
7
8 Response response;
9 long start = System.nanoTime();
10 try {
11 response = client.execute(request, options);
12 // ensure the request is set. TODO: remove in Feign 10
13 response.toBuilder().request(request).build();
14 } catch (IOException e) {
15 if (logLevel != Logger.Level.NONE) {
16 logger.logIOException(metadata.configKey(), logLevel, e, elapsedTime(start));
17 }
18 throw errorExecuting(request, e);
19 }
20 long elapsedTime = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime() - start);
21
22 boolean shouldClose = true;
23 try {
24 if (logLevel != Logger.Level.NONE) {
25 response =
26 logger.logAndRebufferResponse(metadata.configKey(), logLevel, response, elapsedTime);
27 // ensure the request is set. TODO: remove in Feign 10
28 response.toBuilder().request(request).build();
29 }
30 if (Response.class == metadata.returnType()) {
31 if (response.body() == null) {
32 return response;
33 }
34 if (response.body().length() == null ||
35 response.body().length() > MAX_RESPONSE_BUFFER_SIZE) {
36 shouldClose = false;
37 return response;
38 }
39 // Ensure the response body is disconnected
40 byte[] bodyData = Util.toByteArray(response.body().asInputStream());
41 return response.toBuilder().body(bodyData).build();
42 }
43 if (response.status() >= 200 && response.status() < 300) {
44 if (void.class == metadata.returnType()) {
45 return null;
46 } else {
47 return decode(response);
48 }
49 } else if (decode404 && response.status() == 404 && void.class != metadata.returnType()) {
50 return decode(response);
51 } else {
52 throw errorDecoder.decode(metadata.configKey(), response);
53 }
54 } catch (IOException e) {
55 if (logLevel != Logger.Level.NONE) {
56 logger.logIOException(metadata.configKey(), logLevel, e, elapsedTime);
57 }
58 throw errorReading(request, response, e);
59 } finally {
60 if (shouldClose) {
61 ensureClosed(response.body());
62 }
63 }
64 }
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)
1 @Override
2 public Response execute(Request request, Request.Options options) throws IOException {
3 try {
4 URI asUri = URI.create(request.url());
5 String clientName = asUri.getHost();
6 URI uriWithoutHost = cleanUrl(request.url(), clientName);
7 FeignLoadBalancer.RibbonRequest ribbonRequest = new FeignLoadBalancer.RibbonRequest(
8 this.delegate, request, uriWithoutHost);
9
10 IClientConfig requestConfig = getClientConfig(options, clientName);
11 return lbClient(clientName).executeWithLoadBalancer(ribbonRequest,
12 requestConfig).toResponse();
13 }
14 catch (ClientException e) {
15 IOException io = findIOException(e);
16 if (io != null) {
17 throw io;
18 }
19 throw new RuntimeException(e);
20 }
21 }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？
1 public Observable<T> submit(final ServerOperation<T> operation) {
2 final ExecutionInfoContext context = new ExecutionInfoContext();
3
4 if (listenerInvoker != null) {
5 try {
6 listenerInvoker.onExecutionStart();
7 } catch (AbortExecutionException e) {
8 return Observable.error(e);
9 }
10 }
11
12 final int maxRetrysSame = retryHandler.getMaxRetriesOnSameServer();
13 final int maxRetrysNext = retryHandler.getMaxRetriesOnNextServer();
14
15 // Use the load balancer
16 Observable<T> o =
17 (server == null ? selectServer() : Observable.just(server))
18 .concatMap(new Func1<Server, Observable<T>>() {
19 @Override
20 // Called for each server being selected
21 public Observable<T> call(Server server) {
22 context.setServer(server);
23 final ServerStats stats = loadBalancerContext.getServerStats(server);
24
25 // Called for each attempt and retry
26 Observable<T> o = Observable
27 .just(server)
28 .concatMap(new Func1<Server, Observable<T>>() {
29 @Override
30 public Observable<T> call(final Server server) {
31 context.incAttemptCount();
32 loadBalancerContext.noteOpenConnection(stats);
33
34 if (listenerInvoker != null) {
35 try {
36 listenerInvoker.onStartWithServer(context.toExecutionInfo());
37 } catch (AbortExecutionException e) {
38 return Observable.error(e);
39 }
40 }
41
42 final Stopwatch tracer = loadBalancerContext.getExecuteTracer().start();
43
44 return operation.call(server).doOnEach(new Observer<T>() {
45 private T entity;
46 @Override
47 public void onCompleted() {
48 recordStats(tracer, stats, entity, null);
49 // TODO: What to do if onNext or onError are never called?
50 }
51
52 @Override
53 public void onError(Throwable e) {
54 recordStats(tracer, stats, null, e);
55 logger.debug("Got error {} when executed on server {}", e, server);
56 if (listenerInvoker != null) {
57 listenerInvoker.onExceptionWithServer(e, context.toExecutionInfo());
58 }
59 }
60
61 @Override
62 public void onNext(T entity) {
63 this.entity = entity;
64 if (listenerInvoker != null) {
65 listenerInvoker.onExecutionSuccess(entity, context.toExecutionInfo());
66 }
67 }
68
69 private void recordStats(Stopwatch tracer, ServerStats stats, Object entity, Throwable exception) {
70 tracer.stop();
71 loadBalancerContext.noteRequestCompletion(stats, entity, exception, tracer.getDuration(TimeUnit.MILLISECONDS), retryHandler);
72 }
73 });
74 }
75 });
76
77 if (maxRetrysSame > 0)
78 o = o.retry(retryPolicy(maxRetrysSame, true));
79 return o;
80 }
81 });
82
83 if (maxRetrysNext > 0 && server == null)
84 o = o.retry(retryPolicy(maxRetrysNext, false));
85
86 return o.onErrorResumeNext(new Func1<Throwable, Observable<T>>() {
87 @Override
88 public Observable<T> call(Throwable e) {
89 if (context.getAttemptCount() > 0) {
90 if (maxRetrysNext > 0 && context.getServerAttemptCount() == (maxRetrysNext + 1)) {
91 e = new ClientException(ClientException.ErrorType.NUMBEROF_RETRIES_NEXTSERVER_EXCEEDED,
92 "Number of retries on next server exceeded max " + maxRetrysNext
93 + " retries, while making a call for: " + context.getServer(), e);
94 }
95 else if (maxRetrysSame > 0 && context.getAttemptCount() == (maxRetrysSame + 1)) {
96 e = new ClientException(ClientException.ErrorType.NUMBEROF_RETRIES_EXEEDED,
97 "Number of retries exceeded max " + maxRetrysSame
98 + " retries, while making a call for: " + context.getServer(), e);
99 }
100 }
101 if (listenerInvoker != null) {
102 listenerInvoker.onExecutionFailed(e, context.toFinalExecutionInfo());
103 }
104 return Observable.error(e);
105 }
106 });
107 }
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
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4402258/blog/3868875