springcloud 和 springalibabaCloud组件详细解析

springcloud 和 springalibabaCloud

AEROFUGIA

一、分布式架构演进（单机—> 微服务）

​ 单机架构：

​ 优点：便于测试，对小项目友好

​ 缺点：开发速度慢，启动时间长，依赖庞大

​

​ 分布式架构：

​ SOA：面向服务的架构 其中包含多个服务，服务之间通过相互依赖提供一系类功能，一个服务通常以独立的形式存在于操作系统中

​ 微服务：将一个大的【单体项目】拆分成多个子项目和服务，每个拆分出来的服务各自独立打包部署

​ 优点：便于理解、开发、部署

​ 缺点：存在分布式事务、服务治理

Spring Alibaba Cloud

• 全家桶+阿里生态多个组件组合+SpringCloud支持
• 官网 https://spring.io/projects/spring-cloud-alibaba
  • 服务注册发现：Nacos
  • 服务限流降级：Sentinel
  • 分布配置中心：Nacos
  • 服务网关：SpringCloud Gateway
  • 服务之间调用：Feign、Ribbon
  • 链路追踪：Sleuth+Zipkin
  • 网关：gateway
  • 通信方式：http restful

二、聚合工程

module子模块

xdclass-common
xdclass-video-service
xdclass-user-service
xdclass-order-service
xdclass-api-gateway

    4.0.0

    cn.mesmile
    xdclass-cloud
    1.0-SNAPSHOT
    
        xdclass-common
        xdclass-video-service
        xdclass-user-service
        xdclass-order-service
        xdclass-api-gateway
    

    
    pom

    
        1.8
        1.8
        1.8
    

    
        
        
            org.projectlombok
            lombok
            1.18.8
            provided
        
        
        
            cn.hutool
            hutool-all
            5.4.0
        
    

     

    
        
            
            
                org.springframework.boot
                spring-boot-dependencies
                2.3.3.RELEASE
                pom
                import
            

            
            
                org.springframework.cloud
                spring-cloud-dependencies
                Hoxton.SR8
                pom
                import
            

            
            
                com.alibaba.cloud
                spring-cloud-alibaba-dependencies
                2.2.1.RELEASE
                pom
                import
            

            
                org.mybatis.spring.boot
                mybatis-spring-boot-starter
                2.1.2
                pom
                import
            

        

    

    
        
            
                org.springframework.boot
                spring-boot-maven-plugin
                
                    true
                    true
                
            
        
    

子项目依赖：

  
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        

        
            cn.mesmile
            xdclass-common
            1.0-SNAPSHOT
        

        
            org.mybatis.spring.boot
            mybatis-spring-boot-starter
        

        
            mysql
            mysql-connector-java
        

        
        
            com.alibaba.cloud
            spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery
        

        
        
            com.alibaba.cloud
            spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config
        

        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-openfeign
        

        
        
            com.alibaba.cloud
            spring-cloud-starter-alibaba-sentinel
        

        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-sleuth
        

        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-zipkin
        

    

三、服务之间调用

1.RestTemplate 的方式调用

​ 服务之间ip写死了

​ 服务之间服务提供负载均衡

​ 多个服务之间调用复杂

四、注册中心

服务注册 与 服务发现

主流的注册中心：zookeeper、Eureka、consul、etcd、Nacos

这里使用nacos作为注册中心：

nacos官方文档：https://nacos.io/zh-cn/docs/quick-start.html

注意nacos在window中安装的坑：

​ 1.需要修改配置文件中 MySQL 的设置

​ 2.需要修改配置文件中 将 集群模式 改为 单机模式

1.第一个问题

2.第二个问题

nacos注册中心使用：

nacos默认的地址：http://127.0.0.1:8848/nacos

nacos默认的账号和密码：nacos/nacos

五、通过注册中心进行服务之间调用

配置文件：

# application 的名字
spring:
  application:
    name: xdclass-video-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848

在启动类加上注解：

@EnableDiscoveryClient

// 可以服务之间调用
private final DiscoveryClient discoveryClient;

// 这里的参数默认为,配置文件中的 application.name = xdclass-video-service
List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("xdclass-video-service");
ServiceInstance serviceInstance = instances.get(0);
String host = serviceInstance.getHost();
int port = serviceInstance.getPort();

六、负载均衡

Load Balance

常见的负载均衡策略（看组件的支持情况）

• 节点轮询
  • 简介：每个请求按顺序分配到不同的后端服务器
• weight 权重配置
  • 简介：weight和访问比率成正比，数字越大，分配得到的流量越高
• 固定分发
  • 简介：根据请求按访问ip的hash结果分配，这样每个用户就可以固定访问一个后端服务器
• 随机选择、最短响应时间等等

restTemplate增加 **@LoadBalanced ** 注解

 /**
  *  @LoadBalanced  ribbon 负载均衡  默认是 轮训的策略
  */
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate getRestTemplate () {
     
    return new RestTemplate();
}

这样通过 restTemplate 的方式调用的话，就可以实现负载均衡 ： 默认策略是【 **节点轮询 **】

1.Ribbon 负载均衡策略

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qHAwo33a-1606960678010)(C:\Users\AOSSCI\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20201026110008372.png)]

配置文件：

# video 服务  IRule 规则； 【改变负载均衡策略】  默认为轮训策略
xdclass-video-service:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule

2.openFeign调用

Feign默认集成了Ribbon

 
<dependency>
            <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeignartifactId>
dependency>

启动类配置注解：

@EnableFeignClients

增加一个接口：

@FeignClient(value = "xdclass-video-service", fallback = VideoServiceFallback.class)
public interface VideoService {
     

    // 这里的方法是 video 视频服务中的方法
    @GetMapping("/api/v1/video/getVideoById")
    Video getVideoById (@RequestParam("videoId")Integer videoId);

}

// value 是application.name    fallback 的参数是指定的一个 托底的类，当这个接口中的方法失效的时候，会进入 回调类中调用托底方法
@FeignClient(value = "xdclass-video-service", fallback = VideoServiceFallback.class)

托底类：

@Service
public class VideoServiceFallback implements VideoService {
     
    
	// 正常接口调用失败，就会进入托底类中调用此方法
    @Override
    public Video getVideoById(Integer videoId) {
     
        Video video = new Video();
        video.setTitle("这是一个兜底 fallback 数据");
        video.setId(3);
        video.setCoverImg("images");
        video.setSummary("描述");
        return video;
    }
}

3.Ribbon 和 openFeign 的区别

ribbon和feign两个的区别和选择：

选择feign,feign默认集成了ribbon
写起来更加思路清晰和方便,feign面向接口编程
采用注解方式进行配置，配置熔断等方式方便

七、CAP理论

1.CAP基础理论

• CAP定理: 指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可同时获得

  • 一致性（C）：所有节点都可以访问到最新的数据
  • 可用性（A）：每个请求都是可以得到响应的，不管请求是成功还是失败
  • 分区容错性（P）：除了全部整体网络故障，其他故障都不能导致整个系统不可用

• CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡

CA： 如果不要求P（不允许分区），则C（强一致性）和A（可用性）是可以保证的。但放弃P的同时也就意味着放弃了系统的扩展性，也就是分布式节点受限，没办法部署子节点，这是违背分布式系统设计的初衷的

CP: 如果不要求A（可用），每个请求都需要在服务器之间保持强一致，而P（分区）会导致同步时间无限延长(也就是等待数据同步完才能正常访问服务)，一旦发生网络故障或者消息丢失等情况，就要牺牲用户的体验，等待所有数据全部一致了之后再让用户访问系统

AP：要高可用并允许分区，则需放弃一致性。一旦分区发生，节点之间可能会失去联系，为了高可用，每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会导致全局数据的不一致性。

2.CAP注册中心的选择

• 常见注册中心：zk、eureka、nacos
• 那你应该怎么选择

	Nacos	Eureka	Consul	Zookeeper
一致性协议	CP+AP	AP	CP	CP
健康检查	TCP/HTTP/MYSQL/Client Beat	心跳	TCP/HTTP/gRPC/Cmd	Keep Alive
雪崩保护	有	有	无	无
访问协议	HTTP/DNS	HTTP	HTTP/DNS	TCP
SpringCloud集成	支持	支持	支持	支持

• Zookeeper：CP设计，保证了一致性，集群搭建的时候，某个节点失效，则会进行选举行的leader，或者半数以上节点不可用，则无法提供服务，因此可用性没法满足

• Eureka：AP原则，无主从节点，一个节点挂了，自动切换其他节点可以使用，去中心化

• 结论：

  • 分布式系统中P,肯定要满足，所以只能在CA中二选一
  • 没有最好的选择，最好的选择是根据业务场景来进行架构设计
  • 如果要求一致性，则选择zookeeper/Nacos，如金融行业 CP
  • 如果要求可用性，则Eureka/Nacos，如电商系统 AP
  • CP ： 适合支付、交易类，要求数据强一致性，宁可业务不可用，也不能出现脏数据
  • AP: 互联网业务，比如信息流架构，不要求数据强一致，更想要服务可用

3.CAP权衡结果 Base理论

• 什么是Base理论

CAP 中的一致性和可用性进行一个权衡的结果，核心思想就是：我们无法做到强一致，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性, 来自 ebay 的架构师提出

• Basically Available(基本可用)
  • 假设系统，出现了不可预知的故障，但还是能用, 可能会有性能或者功能上的影响
• Soft state（软状态）
  • 允许系统中的数据存在中间状态，并认为该状态不影响系统的整体可用性，即允许系统在多个不同节点的数据副本存在数据延时
• Eventually consistent（最终一致性）
  • 系统能够保证在没有其他新的更新操作的情况下，数据最终一定能够达到一致的状态，因此所有客户端对系统的数据访问最终都能够获取到最新的值

八、高并发下微服务架构存在的问题和解决方案

存在问题： 微服务拆分多个系统，服务之间相互依赖，可能由于 负载过高、流量突发或者网络异常等情况导致服务不可用

解决思路：

• 不要外界影响
• 不被请求拖垮
  • 上游服务
  • 下游服务

1.限流

​ 采用漏洞算法

2.熔断

​ 服务之间调用出现异常，熔断停止调用，避免拖垮整个业务

​ 保险丝，熔断服务，为了防止整个系统故障，包含当前和下游服务 下单服务 -》商品服务-》用户服务 -》（出现异常-》熔断风控服务

3.降级

​ 服务之间，空余资源降级给紧张资源使用

抛弃一些非核心对的接口和数据，返回兜底数据

4.隔离

​ 限制服务的调用，将其隔离在外

熔断和降级互相交集

• 相同点：

  • 从可用性和可靠性触发，为了防止系统崩溃
  • 最终让用户体验到的是某些功能暂时不能用

• 不同点

  • 服务熔断一般是下游服务故障导致的，而服务降级一般是从整体系统负荷考虑，由调用方控制

5.解决方案：流量防卫兵-Sentinel

官网地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%8F%B0

下载好jar包后的启动命令：

java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar

导入jar包：

<dependency>
 <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
 <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinelartifactId>
dependency>

配置文件：

# sentinel 限流   dashboard: 8080 控制台端口
# port: 9998 本地启的端口，随机选个不能被占用的，与dashboard进行数据交互，会在应用对应的机器上启动一个 Http Server，该 Server 会与 Sentinel 控制台做交互, 若被占用,则开始+1一次扫描
spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080
        port: 9998

6.Sentinel自定义异常-整合Open-Feign

自定义 sentinel 异常返回结果：

@Component
public class MySentinelBlockHandler implements BlockExceptionHandler {
     

    /*
        FlowException  //限流异常
        DegradeException  //降级异常
        ParamFlowException //参数限流异常
        SystemBlockException //系统负载异常
        AuthorityException //授权异常
     */

    /**
     *  V2.1.0 到  V2.2.0后，sentinel 里面依赖进行改动，且不向下兼容
     * @param request
     * @param response
     * @param e
     * @throws Exception
     */
    @Override
    public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
     
        System.out.println("request.getRequestURI() = " + request.getRequestURI());
        System.out.println("request.getRemoteUser() = " + request.getRemoteUser());
        System.out.println("request.getContextPath() = " + request.getContextPath());
        System.out.println("request.getMethod() = " + request.getMethod());

        // 降级业务
        Map<String,Object> backMap=new HashMap<>();
        if (e instanceof FlowException){
     
            backMap.put("code",-1);
            backMap.put("msg","限流-异常啦");
        }else if (e instanceof DegradeException){
     
            backMap.put("code",-2);
            backMap.put("msg","降级-异常啦");
        }else if (e instanceof ParamFlowException){
     
            backMap.put("code",-3);
            backMap.put("msg","热点-异常啦");
        }else if (e instanceof SystemBlockException){
     
            backMap.put("code",-4);
            backMap.put("msg","系统规则-异常啦");
        }else if (e instanceof AuthorityException){
     
            backMap.put("code",-5);
            backMap.put("msg","认证-异常啦");
        }

        // 设置返回json数据
        response.setStatus(200);
        response.setHeader("content-Type","application/json;charset=UTF-8");
        response.getWriter().write(JSON.toJSONString(backMap));

    }
}

7.新版Sentinel整合OpenFeign配置实战

配置文件：

# 开启 feign 对 Sentinel 的支持
feign:
  sentinel:
    enabled: true

九、JDK相关

简介：讲解JDK⼀些基础知识科普

• OpenJDK和OracleJDK版本区别
  • OpenJDK是JDK的开放源码版本，以GPL协议的形式发布（General Public License）
  • Oracle JDK采⽤了商业实现
• LTS 是啥意思？
  • Long Term Support ⻓期⽀持的版本，如JDK8、JDK11都是属于LTS
  • JDK9 和 JDK10 这两个被称为“功能性的版本”不同, 两者均只提供半年的技术⽀持
  • 甲⻣⽂释出Java的政策，每6个⽉会有⼀个版本的释出，⻓期⽀持版本每三年发布⼀次，根据 后续的发布计划，下⼀个⻓期⽀持版 Java 17 将于2021年发布
• 8u20、11u20是啥意思？
  • 就是Java的补丁，⽐如JDK8的 8u20版本、8u60版本; java11的 11u20、11u40版本

十、网关 springcloud gateway

简介：介绍什么是微服务的网关和应用场景

• 什么是网关
  • API Gateway，是系统的唯一对外的入口，介于客户端和服务器端之间的中间层，处理非业务功能 提供路由请求、鉴权、监控、缓存、限流等功能
  • 统一接入
    • 智能路由
    • AB测试、灰度测试
    • 负载均衡、容灾处理
    • 日志埋点（类似Nignx日志）
  • 流量监控
    • 限流处理
    • 服务降级
  • 安全防护
    • 鉴权处理
    • 监控
    • 机器网络隔离
• 主流的网关
  • zuul：是Netflix开源的微服务网关，和Eureka,Ribbon,Hystrix等组件配合使用，依赖组件比较多，性能教差
  • kong: 由Mashape公司开源的，基于Nginx的API gateway
• nginx+lua：是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,lua是脚本语言，让Nginx执行Lua脚本，并且高并发、非阻塞的处理各种请求
• springcloud gateway: Spring公司专门开发的网关，替代zuul

1.网关实战：

导入 jar 包:

<dependency>
            <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-gatewayartifactId>
dependency>

配置文件：

# 端口号
server:
  port: 8888
# application 的名字  不能有下划线 _
spring:
  application:
    name: xdclass-api-gateway
  cloud:
# nacos 注册与发现
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
# sentinel 限流   dashboard: 8080 控制台端口
# port: 9999 本地启的端口，随机选个不能被占用的，与dashboard进行数据交互，会在应用对应的机器上启动一个 Http Server，该 Server 会与 Sentinel 控制台做交互, 若被占用,则开始+1一次扫描
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080
        port: 9993
    gateway:
      routes: #数组形式
        - id: order-service  #路由唯一标识
          # uri: http://127.0.0.1:8000  #想要转发到的地址

          uri: lb://xdclass-order-service  # 从nacos 进行转发  lb 是负载均衡的意思
          order: 1 #优先级，数字越小优先级越高
          predicates: #断言过滤器 配置哪个路径才转发   【RoutePredicateFactory】  支持多个predicates请求转发，如果配置多个必须满足多个才能转发
            - Path=/order-server/**
#            - Before=2020-10-30T18:59:00.000+08:00[Asia/Shanghai]
#            - Query=source

          # 这个时间【之前可以访问】2020-10-25T14:10:07.049+08:00[Asia/Shanghai]   ZonedDateTime
          # Query=source 每个接口必须携带一个字段过来 source
          filters: #过滤器，请求在传递过程中通过过滤器修改
            - StripPrefix=1  #去掉第一层前缀
      discovery:
        locator:
          enabled: true # 开启网关拉取 nacos 服务

#访问路径 http://localhost:8888/order-server/api/v1/video_order/list
#转发路径 http://localhost:8000/api/v1/video_order/list
#需要过滤器去掉前面第一层

2.网关自定义全局过滤

自定义全局过滤：

//@Component
public class UserGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {
     

    /**
     * 【网关不要加入太多业务逻辑，否则会影响性能】
     */

    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
     
        // 写业务逻辑
        String token = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Authorization");
        // 根据业务鉴权
        if (StrUtil.isEmpty(token)) {
     
            exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
            Mono<Void> voidMono = exchange.getResponse().setComplete();
            return voidMono;
        }
        Mono<Void> filter = chain.filter(exchange);
        return filter;
    }

    // 数字越小，优先级越高
    @Override
    public int getOrder() {
     
        return 0;
    }


}

十一、albabaCloud下实现链路追踪功能

1.快速排查问题所在

2.快速排查调用慢的情况

1.链路追踪系统Sleuth

简介：讲解什么Sleuth链路追踪系统

• 什么是Sleuth
  • 一个组件，专门用于记录链路数据的开源组件
  • 文档：https://spring.io/projects/spring-cloud-sleuth
  • 案例

    [order-service,96f95a0dd81fe3ab,852ef4cfcdecabf3,false]
    
    第一个值，spring.application.name的值
    
    第二个值，96f95a0dd81fe3ab ，sleuth生成的一个ID，叫Trace ID，用来标识一条请求链路，一条请求链路中包含一个Trace ID，多个Span ID
    
    第三个值，852ef4cfcdecabf3、spanid 基本的工作单元，获取元数据，如发送一个http
    
    第四个值：false，是否要将该信息输出到zipkin服务中来收集和展示。

导入jar:

 
<dependency>
     <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
     <artifactId>spring-cloud-starter-sleuthartifactId>
dependency>

2.链路追踪系统ZipKin 部署实战

• 什么是zipkin

  • 官网
    • https://zipkin.io/
    • https://zipkin.io/pages/quickstart.html
  • 大规模分布式系统的APM工具（Application Performance Management）,基于Google Dapper的基础实现，和sleuth结合可以提供可视化web界面分析调用链路耗时情况

• 同类产品

  • 鹰眼（EagleEye）
  • CAT
  • twitter开源zipkin，结合sleuth
  • Pinpoint，运用JavaAgent字节码增强技术

• StackDriver Trace (Google)

• 开始使用

  • 安装包在资料里面，启动服务

  java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar
  

  • 访问入口：http://127.0.0.1:9411/zipkin/
  • zipkin组成：Collector、Storage、Restful API、Web UI组成

3.链路追踪组件Zipkin+Sleuth整合实战

简介：使用Zipkin+Sleuth业务分析调用链路分析实战

• sleuth收集跟踪信息通过http请求发送给zipkin server
• zipkin server进行跟踪信息的存储以及提供Rest API即可
• Zipkin UI调用其API接口进行数据展示默认存储是内存，可也用mysql 或者elasticsearch等存储
• 微服务加入依赖

    org.springframework.cloud
    spring-cloud-starter-zipkin

• 配置地址和采样百分比配置

spring:
  application:
    name: api-gateway
  zipkin:
    base-url: http://127.0.0.1:9411/ #zipkin地址
    discovery-client-enabled: false  #不用开启服务发现

  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 #采样百分比
默认为0.1，即10%，这里配置1，是记录全部的sleuth信息，是为了收集到更多的数据（仅供测试用）。
在分布式系统中，过于频繁的采样会影响系统性能，所以这里配置需要采用一个合适的值。

4.Zipkin持久化配置

持久化的数据库sql脚本：

/*
Navicat MySQL Data Transfer

Source Server         : mydata
Source Server Version : 50726
Source Host           : localhost:3306
Source Database       : zipkin_log

Target Server Type    : MYSQL
Target Server Version : 50726
File Encoding         : 65001

Date: 2020-10-26 17:17:01
*/

SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;

-- ----------------------------
-- Table structure for zipkin_annotations
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `zipkin_annotations`;
CREATE TABLE `zipkin_annotations` (
  `trace_id_high` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
  `trace_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.trace_id',
  `span_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id',
  `a_key` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or Annotation.value if type == -1',
  `a_value` blob COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller than 64KB',
  `a_type` int(11) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if Annotation',
  `a_timestamp` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'Used to implement TTL; Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp',
  `endpoint_ipv4` int(11) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
  `endpoint_ipv6` binary(16) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null, or no IPv6 address',
  `endpoint_port` smallint(6) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
  `endpoint_service_name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
  UNIQUE KEY `trace_id_high` (`trace_id_high`,`trace_id`,`span_id`,`a_key`,`a_timestamp`) COMMENT 'Ignore insert on duplicate',
  KEY `trace_id_high_2` (`trace_id_high`,`trace_id`,`span_id`) COMMENT 'for joining with zipkin_spans',
  KEY `trace_id_high_3` (`trace_id_high`,`trace_id`) COMMENT 'for getTraces/ByIds',
  KEY `endpoint_service_name` (`endpoint_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getServiceNames',
  KEY `a_type` (`a_type`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values',
  KEY `a_key` (`a_key`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values',
  KEY `trace_id` (`trace_id`,`span_id`,`a_key`) COMMENT 'for dependencies job'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPRESSED;

-- ----------------------------
-- Table structure for zipkin_dependencies
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `zipkin_dependencies`;
CREATE TABLE `zipkin_dependencies` (
  `day` date NOT NULL,
  `parent` varchar(255) NOT NULL,
  `child` varchar(255) NOT NULL,
  `call_count` bigint(20) DEFAULT NULL,
  `error_count` bigint(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`day`,`parent`,`child`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPRESSED;

-- ----------------------------
-- Table structure for zipkin_spans
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `zipkin_spans`;
CREATE TABLE `zipkin_spans` (
  `trace_id_high` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
  `trace_id` bigint(20) NOT NULL,
  `id` bigint(20) NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `remote_service_name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `parent_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
  `debug` bit(1) DEFAULT NULL,
  `start_ts` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to implement TTL',
  `duration` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query',
  PRIMARY KEY (`trace_id_high`,`trace_id`,`id`),
  KEY `trace_id_high` (`trace_id_high`,`trace_id`) COMMENT 'for getTracesByIds',
  KEY `name` (`name`) COMMENT 'for getTraces and getSpanNames',
  KEY `remote_service_name` (`remote_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getRemoteServiceNames',
  KEY `start_ts` (`start_ts`) COMMENT 'for getTraces ordering and range'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPRESSED;

运行指令：

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=zipkin_log --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=xdclass.net

十二、配置中心nacos

1.注释原来的 application.yml 文件

新建一个 bootstrap.yml 文件

spring:
  application:
    name: xdclass-api-gateway
  cloud:
    nacos:
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848 #Nacos配置中心地址
        file-extension: yaml #文件拓展格式
  profiles:
    active: dev

若不可用则重新编译项目：

重新构建下项目 

mvn clean package -U

然后重启IDEA

在nacos中配置：

• dataId组成，在 Nacos Spring Cloud 中，dataId 的完整格式如下

${prefix}-${spring.profiles.active}.${file-extension}

prefix 默认为 spring.application.name 的值

spring.profiles.active 即为当前环境对应的 profile
当 spring.profiles.active 为空时，对应的连接符 - 也将不存在，dataId 的拼接格式变成 ${prefix}.${file-extension}

file-exetension 为配置内容的数据格式，可以通过配置项 spring.cloud.nacos.config.file-extension 来配置。目前只支持 properties 和 yaml 类型。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DiHWkiOC-1606960678014)(C:\Users\AOSSCI\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20201026172918849.png)]

2.配置中心下面动态的获取配置属性

• 什么是动态刷新配置
  • 我们修改了配置，程序不能自动更新
  • 动态刷新就可以解决这个问题
• 配置实战
  • 增加Nacos增加测试配置
  • 编写代码

编写代码动态获取文件：

@RequestMapping("/api/v1/get")
@RestController
@RefreshScope
public class GatewayConfigRefresh {
     

    @Value("${gateway.title}")
    private String gatewayTitle;

    @GetMapping("/test")
    public Object test(){
     
        return gatewayTitle;
    }

}