用 RSocket 解决响应式服务之间的通讯-Part 2：负载均衡和可恢复性[译]
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本文是《用 RSocket 解决响应式服务之间的通讯》微型系列的第二篇文章，它将帮助你熟悉 RSocket——一种可能会彻底改变机器之间通讯的新二进制协议。在以下段落中，我们将讨论在云环境中的 负载平衡问题 以及介绍 可恢复性 能力，可恢复性能力有助于解决网络问题，尤其是在 IOT 系统中。
如果您不了解 RSocket 基础知识，请查看该系列之前的文章： 用 RSocket 解决响应式服务之间的的通讯-Part 1[译] 。
高可用性和负载平衡是企业级系统的重要能力
类似银行和保险等许多业务领域，可用性和可靠性是应用程序的核心能力。在这些要求苛刻的行业中，即使在高流量、网络问题导致延迟增加或自然灾害期间，服务也必须 24*7 全天候提供服务。为了确保该软件始终能够提供用户使用，通常会在多个可用区域中对其进行冗余部署。
在这种情况下，每个微服务的至少两个实例部署在至少两个可用性区域中。多个可用区内冗余部署让系统具有弹性且增加了容量（更多个实例能够处理更高的负载）。那么这样会带来什么问题呢？冗余部署引入了额外的复杂性。作为研发人员，我们必须确保进入的的流量分布在所有可用实例中（如果流量打到不可用的实例上，会导致请求失败）。
有两种主要的方法可解决这个问题： 服务端负载平衡和客户端负载平衡 。
第一种方法（服务端负载平衡）基于以下假设，请求者不知道响应者的 IP 地址。取而代之的是，请求者与负载均衡器进行通信，负载均衡器负责在后端的微服务之间分配进入的请求，类似产品有 Ngnix。这种设计在云时代很容易采用。IaaS 提供商通常具有内置的可靠解决方案，例如 Amazon Web Services 中提供的 Elastic Load Balancer。此外，这种设计有助于开发比普通轮询式负载均衡更复杂的路由策略（例如，自适应负载平衡或链式故障转移）。该服务端负载平衡的主要缺点是必须配置和部署额外的资源，如果我们的系统包含数百个微服务，这可能会很痛苦。此外，它可能会影响延迟-每个请求在负载均衡器上会增加了网络一跳。
第二种方法（客户端负载平衡）与第一种方法有些相反。这里请求者知道给定微服务的每个实例的 IP 地址，而不是通过连接到响应者的中心点来进行负载均衡。有了这些微服务的实例 IP 地址，客户端就可以自己选择响应者实例，然后向其发送请求。该方法好处是不需要任何额外资源，但是必须确保请求者具有响应者所有实例的 IP 地址。客户端负载平衡模式的主要优点是其性能（可以减少一个额外的“网络跃点”），进而可以显着减少延迟。这也是 RSocket 实现客户端负载平衡模式的关键原因之一。
RSocket 中的客户端负载平衡
在代码实现方面，RSocket 中客户端负载平衡的实现非常简单。该机制依赖于 LoadBalancedRSocketMono 对象，根据该对象会从一组可用的 RSocket 实例中选择合适的 RSocket 实例。要访问 RSocket，我们必须订阅 LoadBalancedRSocketMono ， onNext 该方法接收所有 RSocket 实例。而且，它为每个 RSocket 计算统计信息，以便能够估计每个实例的负载，并在特定时间点根据该负载选择性能最佳的实例。
该算法考虑了多个参数，例如延迟，保持的连接数以及未处理的请求数。每个 RSocket 的运行状况都由可用性参数反映出来，该参数的值从零到一，其中零表示给定实例无法处理任何请求，而一则表示分配的请求完全处理完成的 RSocket。下面的代码片段显示了 RSocket 负载平衡 的最基本示例，该示例连接到响应器的三个不同实例并执行 100 个请求。每次它从 LoadBalancedRSocketMono 对象获取 RSocket 。
值得提到的是，RSocket 中的客户端负载均衡器还会处理无效连接。如果在 LoadBalancedRSocketMono 中注册的任何 RSocket 实例停止响应，RSocket 将会自动尝试重新连接。默认情况下，它将在 25 秒内执行五次尝试。如果未成功，则将从可用连接池中删除给定的 RSocket。这种设计结合了服务器端负载平衡和低延迟的优点，并减少了客户端负载平衡的“网络跳数”。
无效连接和恢复机制
在云环境中，进行机器之间通信，实时流数据交互一般不会出现什么网络问题，但是试想一下，如果我们将物联网设备放置在无法稳定、可靠地通过网络连接访问的区域中，问题就比较复杂了。很容易想到，在这样的环境中可能面临的两个主要问题： “网络延迟” 和 “连接稳定性” 。从软件的角度来看，我们对“网络延迟”可能没有太好的办法，但是对于“连接稳定性”我们还能够做些工作的。
我们来试试用 RSocket 解决问题，先来选择合适的交互模型开始。在这种情况下，最合适的是 “请求流” 方法，其中部署在云环境中的微服务是请求者，而温度传感器是响应者。选择好交互模型后，我们再应用可恢复性策略。在 RSocket 中，我们通过在 RSocketFactory 上调用的 resume() 方法来实现，如下例所示：
请求方和响应方的机制类似，它基于一些组件。首先，有一个 ResumableFramesStore ，它用作帧的缓冲区。按照默认实现，它会将它们存储在内存中，但是我们可以通过实现 ResumableFramesStore 接口（例如，将帧存储在分布式缓存中，如 Redis）来轻松调整以满足业务的需求。这个缓冲区是用来保存在“keep-alive 帧”之间发出的数据，“keep-alive 帧”是定期来回发送，能够探测出交互双方之间的连接是否稳定；另外，“keep-alive 帧（保活帧）”还包含令牌，这个令牌是为了确定请求者和响应者的最后接收位置。当交互双方需要要恢复连接时，它将发送带有 “隐含位置” 的“resume 帧（恢复帧）”。隐含位置是根据上次接收到的位置（与“保活帧”中的值相同）加上该时刻接收到的帧的长度计算得出的。此算法适用于通信的双方，在恢复帧中会含有 “最后接收的服务器位置” 和 “第一个客户端可用位置” 信息的令牌。下图显示了恢复操作的整个流程：
通过采用 RSocket 协议中内置的可恢复性机制，我们可以用相对较少的精力来减少网络问题的影响。就像上面的示例所示，可恢复性在数据流应用程序中可能非常有用，尤其是在 IOT 设备与云环境中的服务通信的场景下。
总结
在本文中，我们讨论了 RSocket 协议的更多高级功能，这些功能有助于减少网络对系统可操作性的影响。我们介绍了客户端负载平衡模式和可恢复性机制的实现。这些功能与健壮的交互模型相结合，构成了协议的核心。
在本微型系列的最后一篇文章中，我们将介绍 RSocket 之上的构建可用抽象层。
原文：https://dzone.com/articles/reactive-service-to-service-communication-with-rso-2
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