💡 Spring Cloud LoadBalancer 实现自定义负载均衡策略（基于服务元数据筛选）

在微服务架构中，我们常常希望对服务实例进行更精细的路由控制，例如：

• 灰度发布：不同环境访问不同版本
• 操作系统差异：Windows/Mac/Linux 客户端访问对应的服务
• 多机房、多网段：按区域划分访问

本文将基于 Spring Cloud LoadBalancer 实现一个自定义策略，按服务实例 metadata 中的 env（环境）和 os（系统）字段进行智能路由。

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🧩 配置目的和背景

我们假设服务实例在注册到 Nacos 时会带上 metadata 元信息：

# application.yml
spring:cloud:nacos:discovery:metadata:env: ${spring.profiles.active}os: ${os.name}

📌 上述配置的作用：

• env: 当前应用运行环境（dev/test/prod）
• os: 当前操作系统（如 macOS、Windows）

这样注册到 Nacos 的服务实例就带上了标签，可以作为路由依据。

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⚙️ 自定义负载均衡策略核心代码

1️⃣ 负载均衡器实现类 CustomFilteredLoadBalancer.java

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.ObjectProvider;
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.DefaultResponse;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.EmptyResponse;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.Request;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.Response;
import org.springframework.cloud.loadbalancer.core.NoopServiceInstanceListSupplier;
import org.springframework.cloud.loadbalancer.core.ReactorServiceInstanceLoadBalancer;
import org.springframework.cloud.loadbalancer.core.ServiceInstanceListSupplier;
import reactor.core.publisher.Mono;import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.stream.Collectors;/*** 自定义负载均衡器，实现 ReactorServiceInstanceLoadBalancer 接口。* 功能：* - 根据服务ID获取服务实例列表（由 ServiceInstanceListSupplier 提供）* - 过滤出满足当前环境（env）和操作系统（os）条件的实例* - 返回符合条件的实例封装成 Response，否则返回空响应*/
@Slf4j
public class CustomFilteredLoadBalancer implements ReactorServiceInstanceLoadBalancer {final AtomicInteger position;private final String serviceId;// 延迟获取 ServiceInstanceListSupplier，避免循环依赖private final ObjectProvider<ServiceInstanceListSupplier> serviceInstanceListSupplierProvider;private final String currentEnv;  // 当前环境，如 "dev"private final String currentOs;   // 当前操作系统，如 "mac"public CustomFilteredLoadBalancer(ObjectProvider<ServiceInstanceListSupplier> serviceInstanceListSupplierProvider,String serviceId,String currentEnv,String currentOs) {this(serviceInstanceListSupplierProvider, serviceId, currentEnv, currentOs,new Random().nextInt(1000));}public CustomFilteredLoadBalancer(ObjectProvider<ServiceInstanceListSupplier> serviceInstanceListSupplierProvider,String serviceId,String currentEnv,String currentOs,int seedPosition) {this.serviceId = serviceId;this.serviceInstanceListSupplierProvider = serviceInstanceListSupplierProvider;this.currentEnv = currentEnv.toLowerCase();this.currentOs = currentOs.toLowerCase();this.position = new AtomicInteger(seedPosition);}/*** 选择符合条件的服务实例** @param request 当前请求对象（通常不使用）* @return Mono<Response<ServiceInstance>> 响应封装选中的实例或空实例*/@Overridepublic Mono<Response<ServiceInstance>> choose(Request request) {ServiceInstanceListSupplier supplier = serviceInstanceListSupplierProvider.getIfAvailable(NoopServiceInstanceListSupplier::new);return supplier.get(request).next().map(this::getInstanceResponse);}/*** 根据 env 和 os 过滤服务实例列表** @param serviceInstances 服务实例列表* @return Response<ServiceInstance> 包含选中实例或 EmptyResponse*/private Response<ServiceInstance> getInstanceResponse(List<ServiceInstance> serviceInstances) {if (serviceInstances.isEmpty()) {log.warn("没有可供服务的服务器: " + this.serviceId);return new EmptyResponse();}log.info("原始实例数量：" + serviceInstances.size());// 自定义扩展过滤逻辑List<ServiceInstance> instances = serviceInstances.stream().filter(instance -> {String instanceEnv = instance.getMetadata().getOrDefault("env", "").toLowerCase();boolean envMatch = instanceEnv.equals(currentEnv);if (!envMatch) {log.debug("过滤实例 [" + instance.getUri() + "]，环境不匹配，实例env=" + instanceEnv + ", 当前env=" + currentEnv);}return envMatch;}).filter(instance -> {String instanceOs = instance.getMetadata().getOrDefault("os", "").toLowerCase();boolean osMatch;if (currentOs.contains("mac")) {osMatch = instanceOs.contains("mac");} else if (currentOs.contains("windows")) {osMatch = instanceOs.contains("windows");} else {osMatch = instanceOs.equals(currentOs);}if (!osMatch) {log.debug("过滤实例 [" + instance.getUri() + "]，系统不匹配，实例os=" + instanceOs + ", 当前os=" + currentOs);}return osMatch;}).collect(Collectors.toList());log.info("过滤后实例数量：" + instances.size());if (instances.isEmpty()) {log.warn("没有符合条件的实例，返回空实例");return new EmptyResponse();}// 如果只有一个实例，则直接返回if (instances.size() == 1) {return new DefaultResponse(instances.get(0));}// 如果有多个实例，可以采用随机或轮询int pos = this.position.incrementAndGet() & Integer.MAX_VALUE;ServiceInstance instance = instances.get(pos % instances.size());log.info("选中实例：" + instance.getUri());return new DefaultResponse(instance);}}

此处过滤后的服务实例选择逻辑：

• 如果只有一个实例，则直接返回
• 如果有多个实例，可以采用随机或轮询 ，这里我采用了org.springframework.cloud.loadbalancer.core.RoundRobinLoadBalancer官方的轮循负载均衡器里面的源码
• 

这个自定义的负载均衡策略过滤逻辑可以用一句话概括：

根据当前环境变量（env）和操作系统类型（os），从服务实例中筛选出最匹配的实例来使用。

👇 简单白话解释：

当你访问某个服务时，这个策略会先从注册中心获取到所有可用的服务实例，然后一步步筛选：

1. 先看环境变量（env）是否匹配
   比如你本地运行的是 dev 环境，那就只选出那些注册时标记了 env=dev 的实例。

2. 再看操作系统（os）是否匹配
   继续在第一步筛出来的基础上，再选出和你当前电脑或服务器系统一致的实例。

   • 你用的是 Mac，就只选出标记为 os=mac 的实例；

   • 是 Windows，就选 os=windows；

   • 是 Linux，就严格匹配 os=linux。

3. 最终选中一个实例返回
   如果匹配到多个符合的实例，就默认选第一个（你也可以改成随机、轮询等方式）；
   如果一个都没有匹配上，就返回空结果，意味着没有服务可用。

📌 这个策略适合什么场景？

• 多套部署环境并存（如 dev/test/prod）；

• 某些服务只适用于特定操作系统（比如调用原生接口或依赖特定底层库）；

• 希望本地测试时访问本地服务实例，线上访问线上服务实例。

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2️⃣ 配置类 CustomLoadBalancerConfiguration.java

/*** 自定义负载均衡器配置类，用于将自定义实现注册为 Spring Bean。* 系统会通过该配置在启动时注入我们的自定义负载均衡逻辑。*/
public class CustomLoadBalancerConfiguration {@Beanpublic ReactorLoadBalancer<?> reactorServiceInstanceLoadBalancer(Environment environment,LoadBalancerClientFactory loadBalancerClientFactory) {// 从环境中获取当前调用的服务名（被调用方）String serviceId = environment.getProperty(LoadBalancerClientFactory.PROPERTY_NAME);// 获取当前环境配置（如 dev、test、prod）String currentEnv = SpringUtils.getActiveProfile();// 获取当前操作系统名（如 Windows、Mac OS X）String currentOs = System.getProperty("os.name", "unknown");return new CustomFilteredLoadBalancer(loadBalancerClientFactory.getLazyProvider(serviceId, ServiceInstanceListSupplier.class),serviceId,currentEnv,currentOs);}
}

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3️⃣ 启动类中启用配置 Application.java

/*** 启动类* 使用 @LoadBalancerClients 注册我们的自定义负载均衡策略配置*/
@EnableFeignClients
@SpringBootApplication
@LoadBalancerClients(defaultConfiguration = {CustomLoadBalancerConfiguration.class})
public class GsApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(GsApplication.class, args);}
}

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📋 核心逻辑解析

步骤	动作	说明
1	注入元数据	在服务注册时注入 env 和 os 字段
2	实现 LoadBalancer	自定义 choose 方法，按需过滤实例
3	注册 Bean	使用 ReactorLoadBalancer 接口注册负载均衡器
4	全局启用	启动类中用 @LoadBalancerClients 激活策略

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✅ 优点

• ✔️ 支持灰度环境隔离（按环境路由）
• ✔️ 支持客户端系统识别（按 OS 分流）
• ✔️ 可扩展为版本控制、机房标签等智能路由

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❗ 注意事项

• 💡 元数据必须在注册服务时注入
• 💡 所有调用方都必须配置正确的 spring.profiles.active 和 os.name
• 💡 默认只取第一个匹配的实例，如需其他策略请自行修改

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📝 小结与建议

该方案通过 Spring Cloud LoadBalancer 提供的 SPI 接口扩展机制，灵活实现了按元数据（环境+系统）进行服务调用的策略。非常适用于以下场景：

• 多环境隔离（dev/test/prod）
• 灰度发布和分阶段上线
• 跨平台客户端（Windows/Mac/Linux）路由控制