SpringBoot认识微服务

微服务结构图

2.1.认识RPC

RPC，即 Remote Procedure Call（远程过程调用），是一个计算机通信协议。 该协议允许运行于一台计算机的程序调用另一台计算机的子程序，而程序员无需额外地为这个交互作用编程。说得通俗一点就是：A计算机提供一个服务，B计算机可以像调用本地服务那样调用A计算机的服务。

通过上面的概念，我们可以知道，实现RPC主要是做到两点：

• 实现远程调用其他计算机的服务
  • 要实现远程调用，肯定是通过网络传输数据。A程序提供服务，B程序通过网络将请求参数传递给A，A本地执行后得到结果，再将结果返回给B程序。这里需要关注的有两点：
    • 1）采用何种网络通讯协议？
      • 现在比较流行的RPC框架，都会采用TCP作为底层传输协议
    • 2）数据传输的格式怎样？
      • 两个程序进行通讯，必须约定好数据传输格式。就好比两个人聊天，要用同一种语言，否则无法沟通。所以，我们必须定义好请求和响应的格式。另外，数据在网路中传输需要进行序列化，所以还需要约定统一的序列化的方式。
• 像调用本地服务一样调用远程服务
  • 如果仅仅是远程调用，还不算是RPC，因为RPC强调的是过程调用，调用的过程对用户而言是应该是透明的，用户不应该关心调用的细节，可以像调用本地服务一样调用远程服务。所以RPC一定要对调用的过程进行封装

2.2.认识Http

Http协议：超文本传输协议，是一种应用层协议。规定了网络传输的请求格式、响应格式、资源定位和操作的方式等。但是底层采用什么网络传输协议，并没有规定，不过现在都是采用TCP协议作为底层传输协议。说到这里，大家可能觉得，Http与RPC的远程调用非常像，都是按照某种规定好的数据格式进行网络通信，有请求，有响应。没错，在这点来看，两者非常相似，但是还是有一些细微差别。

• RPC并没有规定数据传输格式，这个格式可以任意指定，不同的RPC协议，数据格式不一定相同。
• Http中还定义了资源定位的路径，RPC中并不需要
• 最重要的一点：RPC需要满足像调用本地服务一样调用远程服务，也就是对调用过程在API层面进行封装。Http协议没有这样的要求，因此请求、响应等细节需要我们自己去实现。
  • 优点：RPC方式更加透明，对用户更方便。Http方式更灵活，没有规定API和语言，跨语言、跨平台
  • 缺点：RPC方式需要在API层面进行封装，限制了开发的语言环境。

3.3.Spring的RestTemplate

Spring提供了一个RestTemplate模板工具类，对基于Http的客户端进行了封装，并且实现了对象与json的序列化和反序列化，非常方便。RestTemplate并没有限定Http的客户端类型，而是进行了抽象，目前常用的3种都有支持：

• HttpClient
• OkHttp
• JDK原生的URLConnection（默认的）

首先在项目中注册一个RestTemplate对象，可以在启动类位置注册：

@SpringBootApplication
public class HttpDemoApplication {

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

	@Bean
	public RestTemplate restTemplate() {
        // 默认的RestTemplate，底层是走JDK的URLConnection方式。
		return new RestTemplate();
	}
}

在测试类中直接@Autowired注入：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = HttpDemoApplication.class)
public class HttpDemoApplicationTests {

	@Autowired
	private RestTemplate restTemplate;

	@Test
	public void httpGet() {
		User user = this.restTemplate.getForObject("http://localhost/hello", User.class);
		System.out.println(user);
	}
}

• 通过RestTemplate的getForObject()方法，传递url地址及实体类的字节码，RestTemplate会自动发起请求，接收响应，并且帮我们对响应结果进行反序列化。

总结

• use-service-demo：一个提供根据id查询用户的微服务

• consumer-demo：一个服务调用者，通过RestTemplate远程调用user-service-demo
  
  存在什么问题？

• 在consumer中，我们把url地址硬编码到了代码中，不方便后期维护

• consumer需要记忆user-service的地址，如果出现变更，可能得不到通知，地址将失效

• consumer不清楚user-service的状态，服务宕机也不知道

• user-service只有1台服务，不具备高可用性

• 即便user-service形成集群，consumer还需自己实现负载均衡

其实上面说的问题，概括一下就是分布式服务必然要面临的问题：

• 服务管理
  • 如何自动注册和发现
  • 如何实现状态监管
  • 如何实现动态路由
• 服务如何实现负载均衡
• 服务如何解决容灾问题
• 服务如何实现统一配置

问题分析

在刚才的案例中，user-service对外提供服务，需要对外暴露自己的地址。而consumer（调用者）需要记录服务提供者的地址。将来地址出现变更，还需要及时更新。

Eureka做什么？

Eureka就好比是滴滴，负责管理、记录服务提供者的信息。服务调用者无需自己寻找服务，而是把自己的需求告诉Eureka，然后Eureka会把符合你需求的服务告诉你。

同时，服务提供方与Eureka之间通过“心跳”机制进行监控，当某个服务提供方出现问题，Eureka自然会把它从服务列表中剔除。

这就实现了服务的自动注册、发现、状态监控。

基本架构：

• Eureka：就是服务注册中心（可以是一个集群），对外暴露自己的地址
• 提供者：启动后向Eureka注册自己信息（地址，提供什么服务）
• 消费者：向Eureka订阅服务，Eureka会将对应服务的所有提供者地址列表发送给消费者，并且定期更新
• 心跳(续约)：提供者定期通过http方式向Eureka刷新自己的状态

用DiscoveryClient类的方法，得到服务名称，再获取服务实例信息

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @Autowired
    private DiscoveryClient discoveryClient;// Eureka客户端，可以获取到服务实例信息

    public List queryUserByIds(List ids) {
        List users = new ArrayList<>();
        // String baseUrl = "http://localhost:8081/user/";
        // 根据服务名称，获取服务实例
        List instances = discoveryClient.getInstances("user-service");
        // 因为只有一个UserService,因此我们直接get(0)获取
        ServiceInstance instance = instances.get(0);
        // 获取ip和端口信息
        String baseUrl = "http://"+instance.getHost() + ":" + instance.getPort()+"/user/";
        ids.forEach(id -> {
            // 我们测试多次查询，
            users.add(this.restTemplate.getForObject(baseUrl + id, User.class));
            // 每次间隔500毫秒
            try {
                Thread.sleep(500);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
        return users;
    }
}

6.4.Eureka详解

接下来我们详细讲解Eureka的原理及配置。

6.4.1.基础架构

Eureka架构中的三个核心角色：

• 服务注册中心

  Eureka的服务端应用，提供服务注册和发现功能，就是刚刚我们建立的eureka-demo

• 服务提供者

  提供服务的应用，可以是SpringBoot应用，也可以是其它任意技术实现，只要对外提供的是Rest风格服务即可。本例中就是我们实现的user-service-demo

• 服务消费者

  消费应用从注册中心获取服务列表，从而得知每个服务方的信息，知道去哪里调用服务方。本例中就是我们实现的consumer-demo

6.4.2.高可用的Eureka Server

Eureka Server即服务的注册中心，在刚才的案例中，我们只有一个EurekaServer，事实上EurekaServer也可以是一个集群，形成高可用的Eureka中心。

服务同步

多个Eureka Server之间也会互相注册为服务，当服务提供者注册到Eureka Server集群中的某个节点时，该节点会把服务的信息同步给集群中的每个节点，从而实现数据同步。因此，无论客户端访问到Eureka Server集群中的任意一个节点，都可以获取到完整的服务列表信息。

> 动手搭建高可用的EurekaServer 。。。参考day2认识微服务架构 --高可用的Eureka Server

6.4.3.服务提供者

在注册服务完成以后，服务提供者会维持一个心跳（定时向EurekaServer发起Rest请求），告诉EurekaServer：“我还活着”。这个我们称为服务的续约（renew）；
有两个重要参数可以修改服务续约的行为：

eureka:
  instance:
    lease-expiration-duration-in-seconds: 90
    lease-renewal-interval-in-seconds: 30

• lease-renewal-interval-in-seconds：服务续约(renew)的间隔，默认为30秒
• lease-expiration-duration-in-seconds：服务失效时间，默认值90秒

也就是说，默认情况下每个30秒服务会向注册中心发送一次心跳，证明自己还活着。如果超过90秒没有发送心跳，EurekaServer就会认为该服务宕机，会从服务列表中移除，这两个值在生产环境不要修改，默认即可。

7.负载均衡Robbin

在刚才的案例中，我们启动了一个user-service，然后通过DiscoveryClient来获取服务实例信息，然后获取ip和端口来访问。

但是实际环境中，我们往往会开启很多个user-service的集群。此时我们获取的服务列表中就会有多个，到底该访问哪一个呢？

一般这种情况下我们就需要编写负载均衡算法，在多个实例列表中进行选择。

不过Eureka中已经帮我们集成了负载均衡组件Ribbon，所以我们无需引入新的依赖，简单修改代码即可使用。开启负载均衡在RestTemplate的配置方法上添加@LoadBalanced注解：

Ribbon默认的负载均衡策略是简单的轮询，修改配置也可以变成随机策略开启Ribbon，修改配置

7.2.重试机制

Eureka的服务治理强调了CAP原则中的AP，即可用性和可靠性。它与Zookeeper这一类强调CP（一致性，可靠性）的服务治理框架最大的区别在于：Eureka为了实现更高的服务可用性，牺牲了一定的一致性，极端情况下它宁愿接收故障实例也不愿丢掉健康实例，正如我们上面所说的自我保护机制。

但是，此时如果我们调用了这些不正常的服务，调用就会失败，从而导致其它服务不能正常工作！这显然不是我们愿意看到的。
因此Spring Cloud 整合了Spring Retry 来增强RestTemplate的重试能力，当一次服务调用失败后，不会立即抛出一次，而是再次重试另一个服务。配置Retry，和实现Ribbon重试

1.Hystix熔断器

1.1.简介

• Hystix，即熔断器。正常工作的情况下，客户端请求调用服务API接口,当有服务出现异常时，直接进行失败回滚，服务降级处理.
• Hystix的超时时间默认也是1000ms，如果Ribbon设置的超时时间小于Hystix的超时时间，导致重试机制没有被触发，而是先触发了熔断。
• @HystrixCommand(fallbackMethod=“queryUserByIdFallback”)：声明一个失败回滚处理函数queryUserByIdFallback，当queryUserById执行超时（默认是1000毫秒），就会执行fallback函数，返回错误提示。
• 开启Hystix熔断器，需要在启动类上加@EnableHystrix,且Hystix是基于Ribbon运行的。