先讲五大核心组件,(偷个懒,嘻嘻)这里我引用一位大佬讲解的,原文地址是:https://juejin.im/post/5be13b83f265da6116393fc7
一、业务场景介绍
先来给大家说一个业务场景,假设咱们现在开发一个电商网站,要实现支付订单的功能,流程如下:
针对上述流程,我们需要有订单服务、库存服务、仓储服务、积分服务。整个流程的大体思路如下:
至此,整个支付订单的业务流程结束
下图这张图,清晰表明了各服务间的调用过程:
好!有了业务场景之后,咱们就一起来看看Spring Cloud微服务架构中,这几个组件如何相互协作,各自发挥的作用以及其背后的原理。
二、Spring Cloud核心组件:Eureka
咱们来考虑第一个问题:订单服务想要调用库存服务、仓储服务,或者积分服务,怎么调用?
咱们来看看下面的这张图,结合图来仔细剖析一下整个流程:
如上图所示,库存服务、仓储服务、积分服务中都有一个Eureka Client组件,这个组件专门负责将这个服务的信息注册到Eureka Server中。说白了,就是告诉Eureka Server,自己在哪台机器上,监听着哪个端口。而Eureka Server是一个注册中心,里面有一个注册表,保存了各服务所在的机器和端口号
订单服务里也有一个Eureka Client组件,这个Eureka Client组件会找Eureka Server问一下:库存服务在哪台机器啊?监听着哪个端口啊?仓储服务呢?积分服务呢?然后就可以把这些相关信息从Eureka Server的注册表中拉取到自己本地缓存起来。
这时如果订单服务想要调用库存服务,不就可以找自己本地的Eureka Client问一下库存服务在哪台机器?监听哪个端口吗?收到响应后,紧接着就可以发送一个请求过去,调用库存服务扣减库存的那个接口!同理,如果订单服务要调用仓储服务、积分服务,也是如法炮制。
总结一下:
三、Spring Cloud核心组件:Feign
现在订单服务确实知道库存服务、积分服务、仓库服务在哪里了,同时也监听着哪些端口号了。但是新问题又来了:难道订单服务要自己写一大堆代码,跟其他服务建立网络连接,然后构造一个复杂的请求,接着发送请求过去,最后对返回的响应结果再写一大堆代码来处理吗?
这是上述流程翻译的代码片段,咱们一起来看看,体会一下这种绝望而无助的感受!!!
友情提示,前方高能:
看完上面那一大段代码,有没有感到后背发凉、一身冷汗?实际上你进行服务间调用时,如果每次都手写代码,代码量比上面那段要多至少几倍,所以这个事压根儿就不是地球人能干的。
既然如此,那怎么办呢?别急,Feign早已为我们提供好了优雅的解决方案。来看看如果用Feign的话,你的订单服务调用库存服务的代码会变成啥样?
看完上面的代码什么感觉?是不是感觉整个世界都干净了,又找到了活下去的勇气!没有底层的建立连接、构造请求、解析响应的代码,直接就是用注解定义一个 FeignClient接口,然后调用那个接口就可以了。人家Feign Client会在底层根据你的注解,跟你指定的服务建立连接、构造请求、发起靕求、获取响应、解析响应,等等。这一系列脏活累活,人家Feign全给你干了。
那么问题来了,Feign是如何做到这么神奇的呢?很简单,Feign的一个关键机制就是使用了动态代理。咱们一起来看看下面的图,结合图来分析:
四、Spring Cloud核心组件:Ribbon
说完了Feign,还没完。现在新的问题又来了,如果人家库存服务部署在了5台机器上,如下所示:
这下麻烦了!人家Feign怎么知道该请求哪台机器呢?
此外,Ribbon是和Feign以及Eureka紧密协作,完成工作的,具体如下:
对上述整个过程,再来一张图,帮助大家更深刻的理解:
五、Spring Cloud核心组件:Hystrix
在微服务架构里,一个系统会有很多的服务。以本文的业务场景为例:订单服务在一个业务流程里需要调用三个服务。现在假设订单服务自己最多只有100个线程可以处理请求,然后呢,积分服务不幸的挂了,每次订单服务调用积分服务的时候,都会卡住几秒钟,然后抛出—个超时异常。
咱们一起来分析一下,这样会导致什么问题?
上面这个,就是微服务架构中恐怖的服务雪崩问题,
如下图所示:
如上图,这么多服务互相调用,要是不做任何保护的话,某一个服务挂了,就会引起连锁反应,导致别的服务也挂。比如积分服务挂了,会导致订单服务的线程全部卡在请求积分服务这里,没有一个线程可以工作,瞬间导致订单服务也挂了,别人请求订单服务全部会卡住,无法响应。
但是我们思考一下,就算积分服务挂了,订单服务也可以不用挂啊!为什么?
现在问题分析完了,如何解决?
这时就轮到Hystrix闪亮登场了。Hystrix是隔离、熔断以及降级的一个框架。啥意思呢?说白了,Hystrix会搞很多个小小的线程池,比如订单服务请求库存服务是一个线程池,请求仓储服务是一个线程池,请求积分服务是一个线程池。每个线程池里的线程就仅仅用于请求那个服务。
打个比方:现在很不幸,积分服务挂了,会咋样?
当然会导致订单服务里那个用来调用积分服务的线程都卡死不能工作了啊!但由于订单服务调用库存服务、仓储服务的这两个线程池都是正常工作的,所以这两个服务不会受到任何影响。
这个时候如果别人请求订单服务,订单服务还是可以正常调用库存服务扣减库存,调用仓储服务通知发货。只不过调用积分服务的时候,每次都会报错。但是如果积分服务都挂了,每次调用都要去卡住几秒钟干啥呢?有意义吗?当然没有!所以我们直接对积分服务熔断不就得了,比如在5分钟内请求积分服务直接就返回了,不要去走网络请求卡住几秒钟,这个过程,就是所谓的熔断!
那人家又说,兄弟,积分服务挂了你就熔断,好歹你干点儿什么啊!别啥都不干就直接返回啊?没问题,咱们就来个降级:每次调用积分服务,你就在数据库里记录一条消息,说给某某用户增加了多少积分,因为积分服务挂了,导致没增加成功!这样等积分服务恢复了,你可以根据这些记录手工加一下积分。这个过程,就是所谓的降级。
为帮助大家更直观的理解,接下来用一张图,梳理一下Hystrix隔离、熔断和降级的全流程:
六、Spring Cloud核心组件:Zuul
说完了Hystrix,接着给大家说说最后一个组件:Zuul,也就是微服务网关。这个组件是负责网络路由的。不懂网络路由?行,那我给你说说,如果没有Zuul的日常工作会怎样?
假设你后台部署了几百个服务,现在有个前端兄弟,人家请求是直接从浏览器那儿发过来的。打个比方:人家要请求一下库存服务,你难道还让人家记着这服务的名字叫做inventory-service?部署在5台机器上?就算人家肯记住这一个,你后台可有几百个服务的名称和地址呢?难不成人家请求一个,就得记住一个?你要这样玩儿,那真是友谊的小船,说翻就翻!
上面这种情况,压根儿是不现实的。所以一般微服务架构中都必然会设计一个网关在里面,像android、ios、pc前端、微信小程序、H5等等,不用去关心后端有几百个服务,就知道有一个网关,所有请求都往网关走,网关会根据请求中的一些特征,将请求转发给后端的各个服务。
而且有一个网关之后,还有很多好处,比如可以做统一的降级、限流、认证授权、安全,等等。
七、总结:
最后再来总结一下,上述几个Spring Cloud核心组件,在微服务架构中,分别扮演的角色:
以上就是我们通过一个电商业务场景,阐述了Spring Cloud微服务架构几个核心组件的底层原理。
文字总结还不够直观?没问题!我们将Spring Cloud的5个核心组件通过一张图串联起来,再来直观的感受一下其底层的架构原理:
五大核心组件讲完了,面试官心中已经知道你对SpringCould的有一定的了解了,但这还不够,你如果讲到这个层面,部分面试官还会继续问,因为你讲解的这些其他面试者也讲过,可能也就你讲的比较细一些,但本质还是和他们差不了太多,有些公司可能集中招人,负责面试的可能就一个,你想想他这一天可以面试多少个人,这个时候你就需要继续拓展其他组件,来突出你的不同了。
Spring Cloud Sleuth(服务链路追踪),Spring Cloud Bus(消息总线),Spring Cloud Config(分布式配置中心)之类的,这里我就不继续写了,给上一个SpringCould专栏(一位大佬写的,挺不错的)你去看看吧,最好能实现动手敲上一套,后面你会发现自己对SpringCould的理解远超其他人。专栏地址是:https://blog.csdn.net/forezp/article/details/70148833
CAP 定论
一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三项中的两项。
C 一致性即更新操作成功并返回客户端完成后,所有节点在同一时间的数据完全一致。
A 可用性服务一直可用,而且是正常响应时间。
P 分区容错性即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候,仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。
BASE
BASE 是 Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和 Eventually consistent (最终一致性)三个短语的缩写。是对 CAP 中 AP 的一个扩展
BASE 解决了 CAP 中理论没有网络延迟,在 BASE 中用软状态和最终一致,保证了延迟后的一致性。BASE 和 ACID 是相反的,它完全不同于 ACID 的强一致性模型,而是通过牺牲强一致性来获得可用性,并允许数据在一段时间内是不一致的,但最终达到一致状态。