SpringCloud学习 -笔记

SpringCloud学习 -笔记

前提

此笔记是根据《疯狂Spring Cloud微服务架构实战》编写，图片也是来源这本书。若需要详细的学习，请购买原书本.

架构要求

在大数据、高并发的环境下，系统架构需要面对更为严苛的挑战，起码满足一下要求.

• 高性能

  应用程序基本要求

• 独立性

  其中一个模板出现bug或其他问题，不可影响其他模块、整个应用使用

• 容易扩展

  应用每一个节点都可以根据实际需求扩展 .

• 便于管理

  对于各个模块的资源，都可以轻松管理、升级、减少维护成本

• 状态监控与警报

  对整个应用程序进行监控、当某一个节点出现问题，能及时发出警报

微服务

Microservice

微服务是一种架构风格，将单体应用划分为小型的服务单元，微服务之间只用HTTP的 API 进行资源访问与操作

Netflix OSS(Netflix Open Source Software Center)

框架源自互联网影片提供商，最近几年成立自己的开源中心。这个开源组织专注大数据、云计算方面及时，提供多个开源框架。这些框架包括大数据工具、构建工具、基于云平台的服务工具。Netflix所提供的这些框架，很好遵循微服务所推崇的理念，实现去中心化的服务管理、服务容错等机制。

Spirng Cloud不是一个具体的框架，相当一个工具箱，提供各类工具，可以帮助我们快速构建分布式系统。

Spring Cloud主要模块

Spring Cloud Netflix模块主要封装Netfiix以下的项目

• Eureka
  基于REST服务的分布式中间件，主要用于服务管理。

• Hystrix
  容错框架，通过添加延迟阀值以及容错的逻辑，帮助我们控制分布式系统间组件的交互

• Feign
  一个REST客户端，目的是为了简化Web Service客户端的开发

• Ribbon
  负载均衡框架，在微服务集群中为客户端的通信提供支持，它主要实现中间层应用程序的负载均衡

• Zuul
  为微服务集群提供代理、过滤、路由等功能

• Spirng Cloud Config

  为分布式系统提供配置服务器和配置客户端，通过它们的配置，可以很好地管理集群中的配置文件

• Spring Cloud Sleuth

  服务跟踪框架，可以与Zipkin、Apache Htrace和ELK等数据分析、服务跟踪系统进行整合，为服务跟踪、解决问题提供便利

• Spring Cloud Stream

  用于构建消息驱动微服务的框架，在Spring Boot基础上，整合Spring Integration来连接消息代理中间件

• Srping Cloud Bus

  连接RabbitMQ、Kafka等消息代理的集群消息

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书本Demo下载

搭建开发环境

这里不展示JDK、maven安装和配置，直接下载一个Idea，自带有默认maven

spring boot也不展示，请具备spring boot基础学习

微服务发布与调用-Eureka

本章讲述Spirng Cloud中Eureka的使用，Eureka在服务器上发布、调用微服务，Eureka的配置以及Eureka集群

Eureka 介绍

Eureka提供基于REST的服务，在集群主要用于服务管理。

Eureka提供基于Java语言的客户端组件，客户端组件实现负载均衡功能，为业务组件的集群部署创造条件。

使用Eureka，将业务组件注册到Eureka容器中，组件可进行集群部署，Eureka维护这些服务的列表并自动检查它们的状态.

Eureka架构图

Eureka Demo项目实践

结构图

启动Eureka服务器项目、其次Eureka客户端提供者项目（提供接口）、最后Eureka客户端服务调用者项目(通过Eureka服务器项目调用提供者的接口)

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Eureka 集群搭建 实践

结构图

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Eureka 健康

• spirng-actuator 健康检查
• 服务自检
• 服务查询
• 元数据使用
• 心跳自我保护模式

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负载均衡-Ribbon

Ribbon介绍

Ribbon是Netflix下的负载均衡项目，它在集群中为各个各个客户端的通信提供了支持，主要是想中间层应用程序的负载均衡。一下特性
- 负载均衡器，可支持插拔式的负载均衡规则
- 对多种协议提供支持。Http、TCP、UDP
- 集成负载均衡功能的客户端

Ribbon 主要三大子模块
- ribbon-core：该模块为Ribbon项目的核心，主要包括负载均衡器接口定义、客户端接口定义、内置的负载均衡实现等API
- ribbon-eureka：为Eureka客户端提供负载均衡实现类
- ribbon-httpclient： 对Apache的HttpClient进行封装，该模块提供含有负载均衡功能的REST客户端

Ribbon Demo项目实践

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Ribbon 负载均衡规则

使用负载均衡器ILoaderBalancer，可定制负载均衡规则

Ribbon自带的负载均衡规则

• RoundRobinRule
  系统默认的规则，通过简单轮询服务列表选择服务器，其他规则在很多情况下仍然使用RoundRobinRule
• AvailabilityFilteringRule
  该规则会忽略以下服务器
  
  1. 无法连接的服务器。默认情况下，如果3次连接失败，该服务器会被置为“短路”状态，该状态持续30秒；如果再次连接失败，“短路”状态持续时间将会以集合级数增加。可以通过修改niws.loadbalancer.clientName.connection-FailureCountThreshold属性配置连接失败次数
  2. 并发数过高的服务器。如果连接到改服务器的并发数过高，也会被这个规则忽略，可以通过修改clientName.ribbon.ActiveConnectionsLimit属性设定最高并发数
• WeightedResponseTimeRule
  为每个服务器赋予一个权重值，服务器的相应时间越长，该权重值就越少，这个规则会随机选择服务器，权重值有可能会决定服务器的选择。
• ZoneAvoidanceRule
  该规则以区域、可用服务器为基础进行服务器选择。使用Zone对服务器进行分类，可用理解为机构或者机房。
• BastAvailableRule
  忽略“短路”的服务器，并选择并发数较低的服务器
• RandomeRule
  随机选择可用的服务器
• RetryRule
  含有重试的选择逻辑，如果使用RoundRobinRule选择的服务器无法连接，将重新选择服务器

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ping机制

可自定义Ping规则

使RestTemplate具备负载均衡能力

RestTemplate负载均衡能力介绍

使用@LoadBalanced注解的RestTemplate将具有负载均衡功能
Spring容器启动时，会将这些加上@LoadBalanced注解的RestTemplate添加拦截器, 拦截器使用LoadBalancerClient处理请求

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REST客户端Feign

REST客户端

CXF是目前一个较为流行的WEB service框架，使用CXF可以发布和调用使用各种协议的服务，包括SOAP协议、XML/HTTP等。

Restlet是一个轻量级的REST框架,可发布和调用REST风格的WEB service

Fegin是Github开源项目，目的简化Web Service客户端的开发。在使用Fegin，可使用注解修饰接口，被注解修饰接口具有访问Web Service能力。Fegin支持插件式的编码器和解码器，可通过特性对请求和响应进行不同的封装和解析

Feign Demo实践

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Spirng Cloud 整合Feign 实践

• Spring Cloud整合

Feign 作为Spring Cloud Netflix的REST客户端，插件式机制可以灵活整合项目中，Spring Cloud对其进行封装，本身就具有负载均衡的能力，可以访问集群的服务。

• 配置相关

可以自定义编码器、解码器、请求拦截器、接口日志（日志文件生成）、HTTP客户端、压缩配置（对请求和响应进行压缩）…..等

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Spring Cloud的保护机制

系统架构需要考虑横向扩展、单点故障问题，对于一个庞大的应用集群，部分服务或者机器出现问题不可避免。在出现故障，如何减少故障的影响，保障集群的高可用。
微服务集群中，不管是服务器、客户端，都支持集群部署

保护框架：Hystrix

集群容错框架Hystrix

Hystrix 通过添加延迟阀值以及容错的逻辑，帮助控制分布式系统间组件的交互。Hystrix通过隔离服务的访问点、停止它们之间的级联故障、提供可回退操作实现容错.

容错机制结构图

Hystrix功能点
- 当所依赖的网络服务发生延迟或者失败，对访问客户端程序进行保护，就像容错机制结构图
- 分布式系统中，停止级联故障
- 网络服务恢复正常后，可以快速恢复客户端的访问能力
- 调用失败时执行服务回退
- 可支持实时监控、报警和其他操作

Hystrix Demo实践

Hystrix运作流程图

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Hystrix 命令执行

命令对象可以使用以下方法执行命令
除execute方法同步，其他都是异步执行

• toObservable

  返回一个最原始的可观察实例，Observable是RxJava的类，使用该对象可以观察命令的执行过程，并且将执行信息传递给订阅者

• observe

  调用toObservable方法，获取一个原始的Observable实例后，使用ReplaySubject作为原始Obervable的订阅者

• queue

  通过toObservable方法获取原始的Observable实例，在调用Observable的toBlocking方法得到一个BlockingObservable实例，最后调用BlockingObservable的toFuture方法返回Future实例，调用Future的get方法得到执行结果

• exexute

• 调用queue的get方法返回名的执行结果，该方法为同步执行

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属性配置

API

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回退模式

回退情况
- 断路器被打开
- 线程池、队列、信号量满载
- 实际执行命令失败

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断路器开启与关闭

断路器一旦开启，直接调用回退方法，不再执行命令，而且不会更新链路的健康状况。开启需要满足两个条件

1. 整个链路达到一定阈值，默认情况下，10秒内产生超过20次请求，则符合第一个条件
2. 满足第一个条件的情况下，如果请求的错误百分之比大于阈值，则会打开断路器，默认为50%

断路器打开后，在一段时间内，命令不会再执行(一直触发回退)，这段时间称作“休眠期”。休眠期的默认值为5秒，休眠期结束后，Histrix尝试执行一次命令，此时断路器状态不是开启，也不是关闭，而是一个半开的状态，如果这一次命令执行成功，则关闭断路器并清空链路的健康信息；
如果执行失败，断路器会继续保持打开的状态

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隔离机制

命令的真正执行，除了断路器关闭，还需要执行命令的线程池或者信号量是否满载。
如果满载，命令就不会执行，而是直接触发回退，这样的机制，在控制命令的执行上，实现错误的隔离

Hystrix 提供两种隔离策略

1. Thread : 默认值，有线程池决定命令的执行，如果线程池满载，则不会执行命令。Hystrix使用ThreadPoolExecutor控制线程池行为，线程池的默认大小为10
2. SemaPhore : 由信号量决定命令的执行，当请求的并发数高于阈值，就不再执行命令。相对于线程策略，信号量策略开销更小，但是该策略不支持超时以及异步，除非对调用的服务有足够的信任，否则不建议使用该策略进行隔离。

如果对于所调用的服务有足够的信任，可以使用信号量，减少系统开销

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合并请求

可以将一个时间段内的相同请求（参数不同），收集到同一个命令中执行，节省线程开销，减少网络连接，提升性能
至少包含以下3个条件

1. 需要有一个执行请求的命令，将全部参数进行整理，然后调用外部服务
2. 需要有一个合并处理器，用于收集请求，以及处理结果
3. 外部接口提供支持（调用的接口提供多个id提交支持）

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请求缓存

若在一次请求中，多个地方调用同一个接口，可以考虑使用缓存
这里的一次请求缓存，请求完成后，缓存将消失。每次请求将重新生成缓存

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Spring Cloud整合Hystrix

feign整合Hystrix

Hystrix监控

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微服务集群网关

Zuul框架

介绍

SpirngCloud集群提供多个组件，用于进行集群内部的通信，例如服务管理组件Eureka，负载均衡组件Ribbon。如果集群提供API或者Web服务，需要与外部进行通信，比较好的方式是添加一个网管，将集群的服务都隐藏到网关后面。这种做法对于外部客户端来说，无须关心集群的内部结构，只需关心网关的配置等信息；对于Spring Cloud集群，不必暴露过多的服务，提升集群安全性

代理层作用集群的大门，在技术选取上尤为重要，很多传统解决方案选择Nginx、Apache等服务器。Netflix提供了自己的解决方案：Zuul。为微服务集群提供代理、过滤、路由功能

Zuul功能

• 身份验证和安全性
  对需要身份验证的资源进行过滤，拒绝处理不符合身份认证的请求
• 观察和监控
  跟踪重要的数据，为我们展示准确的请求状况
• 动态路由
  将请求动态路由到不同的服务集群
• 负载分配
  设置每种请求的处理能力，删除那些超出限制的请求
• 静态响应处理
  提供一些静态的过滤器，直接响应一些请求，而不将它们转发到集群内部
• 路由多样化
  除了可以将请求路由到Spring Cloud集群外，还可以将请求路由到其他服务

Web项目中使用Zuul

第一个Demo实践

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过滤器运行机制

在微服务集群中使用Zuul

Demo流程

Zuul Http客户端

路由配置

简单路由
以http、https、完整的url配置，就是简单路由
application.yml代码如下

zuul:
  #所有带有books前缀的URL请求转发到8090访问（不带有books的就正常）
  routes: { books: {"url": "http://localhost:8090/"}}

简单路由通过过滤器SimpleHostRoutingFilter使用Httpclient进行转发，为了保证转发性能，使用了连接池功能。

HttpClient连接池属性

• zuul.host.maxTotalConnection
  目标主见的最大连接数，默认为200；配置该项属性，相当于调用PoolingHttpClientConnectionManager的setMaxTotal方法
• zuul.host.maxPerRouteConnections
  每个主机的初始连接数，默认为20；配置该项属性，相当于调用PoolingHttpClientConnectionManager的setDefaultMaxPerRoute方法

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跳转路由

请求url访问网关的地址A，会跳转到访问地址B（forward），处理跳转路由的过滤器为SendForwardFilter

application.yml加入代码如下

zuul:
  routes:
  #创建一个名称叫forwardRoutes的路由规则，所有带有test前缀的URL请求跳转到本项目/source/hello路径访问
     forwardRoutes: {path: "/test/*",url: "forward:/source/hello"}

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Ribbon路由

《在微服务集群中使用Zuul》的例子就是使用Ribbon路由，直接以注册的服务id做路由转发;处理跳转路由的过滤器为RebbonRoutingFilter

application.yml代码如下

zuul:
  routes:
  #Ribbon路由 创建一个名称叫eureka-invoker的路由规则，所有带有sale前缀的URL请求转发到服务id eureka-invoker访问
  #若是这里的serviceId不填写，会采用路由规则的名称做serviceId
     eureka-invoker: {path: "/sale/**",serviceId: "eureka-invoker"}

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自定义路由规则

在SpringBoot弄多一个配置类，设置一个Bean PatternServiceRouteMapper配置自定义路由规则

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忽略路由规则
application.yml代码如下

zuul:
  #忽略路由规则
  ignored-patterns: /sale/noRoute

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Zuul的其他配置

请求头配置

zuul:
  #全局配置 所有请求转发都带有 原请求的请求头属性
  sensitive-headers: [accept-language,cookie]
  #全局配置 所有请求头和响应头信息均被忽略
  ignored-headers: [accept-language]
  routes: 
     eureka-invoker:
        path: "/sale/**"
        serviceId: "eureka-invoker"
        #请求头信息仅对当前路由规则生效 
        sensitive-headers: [accept-language,cookie]

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路由端点
需在配置文件关闭安全认证

Zuul与Hystrix

对路由进行FallBack

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Zuul中预加载Ribbon

客户端相关的Bean会延迟加载，第一次调用集群服务时，才会初始化这些对象。如果想提前加载，在配置文件application.yml 代码

zuul: 
    rebbon: 
        eager-load: 
           enable: true

Zuul的功能进阶

本节内容针对Zuul原理讲解

过滤器优先级

Spring Cloud为Http请求各个阶段提供多个过滤器，这些过滤器的执行顺序由他们各自提供的一个int值决定，提供的值越小，优先级就越高。

自定义过滤器
请结合代码

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动态加载过滤器

由于重启网关代价太大，为了解决该问题，Zuul提供过滤器的动态加载功能.
使用Groovy编写过滤器，让Zuul动态加载

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禁用过滤器
可在application.yml中禁用部分过滤器

请求上下文

HTTP请求的全部信息都封装在一个RequestContext对象中，改对象继承ConcurrentHashMap。可将RequestContext看作一个Map，RequestContext维护者当前线程的全部请求变量，例如请求的URI、serviceId、主机等信息。

本小节以RequestContext为基础，编写一个自定义过滤器，使用RestTemplate调用

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@EnableZuulServer注解

除了使用@EnableZuulProxy开启Zuul功能，还可以使用@EnableZuulServer开启。该注解像一个“低配版”的@EnableZuulProxy，使用@EnableZuulServer，spring内置的简单路由过滤器、Ribbon路由过滤器等都不会被启用

如下图

默认情况下Zuul不具备集群服务的能力，也不具备简单路由的功能

error过滤器

各阶段的过滤器执行时，抛出的异常会被捕获，然后调用RequestContext的setThrowable方法设置异常。error阶段的SendErrorFilter过滤器会判断RequestContext是否存在异常(getThrowable是否为null)，如果存在，才会执行SendErrorFilter过滤器

SendErrorFilter执行时，会将异常信息设置到HttpServletRequest中，再调用RequestDispatcher的forward方法，默认调整到/error页面

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动态路由*
路由规则动态刷新功能在实际应用中非常重要

微服务与消息驱动

Spring Cloud Stream介绍

Spring Cloud Stream是一个用于构建消息驱动微服务的框架，该框架在SpirngBoot的基础上整合了Spring Intergration来连接消息代理中间件.支持多个消息中间件的自定义配置，同时吸收这些消息中间件的部分概念，例如持久化订阅、消费者分组和分区等概念

Stream框架的组成部分

1. Stream框架自己的应用模型
2. 绑定器抽象层，可以与消息代理中间件进行绑定。通过绑定器API，实现插件式的绑定器
3. 持久化订阅的支持
4. 消费者组的支持
5. Topic分区的支持

消息代理中间件
如ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ框架

RabbitMQ框架

RabbitMQ是一个轻量级消息代理中间件，支持多种消息通信协议，支持分布式部署，同事支持运行于多个操作系统，具有灵活高可用等特性。

RabbitMQ支持多种协议，其中最为重要是高级消息队列协议AMQP，基于此协议，消息客户端和消息代理中间件不收开发语言、具体产品的约束。

AMQP模式大概

下载与运行
- 下载64位Erlang、RabbitMQ

• 安装Erlang后
  建立一个环境变量 ERLANG_HOME 指向Erlang目录F:\JAVA\erl9.3

• RabbitMQ默认安装目录，不能有空格

• 管理员身份运行 开始–>所有程序–>RabbitMQ Service-start

• 管理员身份运行 开始–>所有程序–>RabbitMQ Server–>RabbitMQ Command Prompt (sbin dir)

输入命令

#查看插件状态
rabbitmq-plugins list
#启用插件管理
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

• 访问地址,账号密码都为：guest

编写生产者

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编写消费者

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交换器、绑定与队列

生产者不会直接将消息发给队列，只会将消息发送给交换器，交换器一边从生产者接收消息，一边将消息发送给各个队列

交换器与队列之间的连接叫做“绑定Binding”。每一个绑定都有一个名字，叫做binding key。当消息发送过来时，消息会带有一个路由的标识，叫做routing key

交换器根据binding key、routing key决定将消息发送给哪个队列。RabbitMQ提供4种类型的交换器

• durect
  根据生产者传过来的routing key是否相等binding key，决定将消息发送给哪个队列
• topic
  根据生产传过来的routing key 是否匹配一定的表达式，决定消息发送给哪个或者哪些队列
• fanout
  将消息发送给交换器知道的全部队列，这种交换器会忽略设置的routing key
• headers
  根据消息的头信息决定将消息发送给哪个队列

Apache Kafka框架

用于处理数据流的分布式消息框架，拥有水平扩展、容错、高效等特性
- 构建系统间进行实时数据传输的通道
- 构建对数据流进行转换或相应的实时应用

Kafka整体结构与RabbitMQ类似

运行Kafka服务器

下载与运行

编写生产者

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编写消费者

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消费者组

消费者为自己添加一个消费者组的标记，每一条发布到Topic的记录，都会被交付给消费者组的一个消费者实例。
如果多个消费者实例拥有相同的消费者组，那么这些记录分配到个个消费者实力上，已达到负载均衡的目的。
如果所有消费者都有不同的消费者组，那么每一条记录都会广播到全部的消费者进行处理。

如果消费者A、B 同属一个消费者组，那么生产者发送一条消息，仅会交给其中一个消费者处理；如果两个消费者不属于同一个消费者组，那么该消息会发给他们（每一个进行处理）

开发消息微服务

程序实践

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编写生产者
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编写消费者
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更换绑定器

在Maven将Rabbit的依赖改为Kakfa的依赖即可

Sink、Source与Processor

为简化开发，Spring Cloud Stream内置3个接口:Sink、Source、Processo绑定通道

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消费者组

消费组相同，仅有一个消费者处理。消费组不同，则全部消费者处理

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集群配置中心

Spring Cloud Config

Spirng Cloud Config
为分布式系统提供服务器、客户端配置，可以很好管理集群中的配置文件

配置服务器功能

提供访问配置的服务接口
对属性进行加密和解密
简单地嵌入Spring Boot的应用中

配置客户端功能

绑定配置服务器，使用远程的属性初始化Spring容器
对属性进行加密和解密
属性改变时，可以对他们进行重新加载
提供与配置相关的几个管理端点
在初始化引导程序的上下文，进行绑定配置服务器和属性解密等工作，也可以实现其他工作

应用结构

引导程序简介
Spring Cloud程序进行容器初始化先建立一个“引导上下文”（Boostrap Context），再创建主应用的上下文。

我们的主应用程序上下文通常读取的是application.yml文件，而引导文件则会读取bootstrap.yml 文件。因为application.yml配置会在bootstrap.yml后加载，所以如果两份配置文件同时存在，且存在key相同的配置，则application.yml会覆盖bootstrap.yml

• 引导上下文在主应用上下文前创建，是主应用上下文的父上下文
• 默认情况下，配置客户端的引导上下文在创建会读取远程配置（去配置服务器中读取）

SpringCloudConfig读取git项目的配置

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刷新配置
若git文件发生变化，Config客户端需要刷新读取配置

客户端需加入依赖spring-boot-starter-actuator
然后调用项目url+ /refresh。如：localhost:8081/actuator/refresh

此例子测试失败

刷新Bean

配置刷新后，获取的属性也需要刷新
通过注解@RefreshBrean刷新

此例子测试失败

程配置（去配置服务器中读取）

配置的加密和解密

实际应用涉及很多敏感数据，这些数据会被加密保存git仓库，最常见就是数据库密码。SpringCloudConfig为这些敏感数据提供加密和解密的功能，加密后的密文在传输给客户端会进行解密。配置服务器支持对称加密和非对称加密，对称加密使用AES算法，非对称加密使用RSA算法

为服务器安装JCE
下载地址
解压的jar，放到JavaHome/jre/lib/security/目录替换

加密和解密端点

此例子测试失败

其他配置

服务器健康指示器

在server端的application.yml属性spring.cloud.config.server.health.repositories配置

此例子测试失败

客户端的错误提前与重试机制

实际应用可能有一些特殊需求，客户端比较关心配置服务器是否能连接上，启动时如果无法连接，宁可自己启动失败.

此例子测试失败

安全配置

加入spring-boot-starter-security依赖
然后查看服务端控制台输出的密码设置到客户端配置中

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访问服务器配置
上面的例子可以通过localhost:8060/config-dev.properties 访问

相应的规则如下

 /{application}/{profile}[/{label}]

 /{application}-{profile}.yml

 /label/{application}-{profile}.yml

 /{application}-{profile}.properties

 /label/{application}-{profile}.properties

application表示客户端的应用名称(spring.application.name)，profile表示客户端所使用的配置，label表示配置的分支

整合使用

介绍SpringCloudConfig与其他框架的整合（Eureka、Zuul、SpringCloud Bus）

下面的SVN换Git

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整合Spring CloudBus刷新配置
下面的SVN换Git

此例子到最后没给出具体操作，导致使用MQ的那一步刷新是失败的

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微服务跟踪

使用SpringCloud搭建服务集群、不论是Eureka服务器、服务实例、配置服务器、网关等节点，都可以横向扩展。一旦集群数量过多，并且存在复杂的依赖关系，管理将会变成一件很麻烦的事件.
每个服务依赖其他服务，如果出现异常、超时情况，排查问题变得非常困难。

服务跟踪系统 Spring Cloud Sleuth

• Trace
  表示整个跟踪过程，从用户发起请求到最终的响应. 一次跟踪包含多个跨度，这些跨度以树状结构进行保存
• Span
  跨度，表示一次调用的过程，一次跟踪包含多次调用过程。假设用户向A服务发送请求，A服务又要调用B服务，那么此时将会产生连个跨度：用户调用A服务、A服务调用B服务
  
  整个跟踪过程中，这些跨度是树状结构的

事件标识，用于记录事件的存在，主要为

• Client Sent: cs
  表示客户端发送请求，这个标识意味着跨度的开始。例如前面的A服务向B服务发送请求，A服务就是客户端
• Server receivd: sr
  表示服务端收到请求，并开始进行处理
• Server sent: ss
  表示服务器端完成请求的处理，并对客户端做出响应
• Client Received
  表示客户端接收到响应，意味着整个跨度的结束

Sleuth 整合Zipkin

Zipkin 是一个分布式跟踪系统，主要用于手机、管理微服务产生的数据。ZipKin的设计基于Google Dapper。Zipkin在得到这些数据后，提供数据查询、分析的功能

构建Zipkin服务器项目

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使用Mysql保存数据

使用介绍

使用消息采集数据

使用介绍

Sleuth 整合ELK

Elastic为数据存储、分析提供一整套解决方案，其中最著名就是ELK系统。
包括以下三个项目

• Elasticsearch
  是一个分布式数据仓库，提供RESTful仓库，提供RESTful服务，可用于数据存储
• Logstash
  主要用于数据收集、转换、可将数据保存到指定的数据仓库中
• Kibana
  是可视化的数据管理平台、主要用于操作Elasticsearch的数据，提供多种图表展示数据，支持动态报表

ELK与微服务集群的关系图

下载并安装、启动ELK三个组件

使用Kibana分析Json日志文件

项目日志使用Logback转JSON

此Demo没兴趣，直接跳过

微服务数据库实战

Spring Data

Srping Data框架目标是为数据的访问提供一个通用的模型

不管访问数据库使用什么技术，访问什么类型数据库，使用了Srping Data都可以用同样方式、代码实现访问.(包括关系型数据库、非关系型数据库)

Spring Data功能

• 提供数据与对象映射的抽象层，同一个对象可以映射为不同数据库的数据
• 根据数据存储接口的方法名，自动实现数据查询
• 为各个领域模型提供最基本的实现，如CRUD功能
• 可在原有逻辑基础上，实现自定义的数据库操作逻辑

Spring Data模块

• Spring Data JPA
  该模块提供 基本的数据操作功能，可减少数据访问层的开发工作量
• Spring Data MongoDB
  使用该模块可轻松操作MongoDB的数据
• Srping Data Redis
  使用该模块可操作Redis数据库，并且操作过程进行极大的简化

Spring Data与JPA

JPA

Jave Persistence API的简称，是Sun早期推出的持久层规范，目前实现框架有HIbernate、OpenJPA等

Demo 直接跳过，Spring Boot早就提供的例子

Spring Data与MongoDB

Demo 直接跳过，Spring Boot早就提供的例子

Spring Data与Redis

可通过注解方式，Spring 提供的CRUD接口，将实体持久化到Redis