Springcloud 总体 狂神
1、常见面试题
1.1 什么是微服务？
1.2 微服务之间是如何独立通讯的？
1.3 SpringCloud 和 Dubbo有那些区别？
1.4 SpringBoot 和 SpringCloud，请谈谈你对他们的理解
1.5 什么是服务熔断？什么是服务降级？
1.6 微服务的优缺点分别是什么？说下你在项目开发中遇到的坑
1.7 你所知道的微服务技术栈有哪些？列举一二
1.8 Eureka和Zookeeper都可以提供服务注册与发现的功能，请说说两者的区别
2、回顾微服务
2.1 什么是微服务？
**什么是微服务？**微服务(Microservice Architecture) 是近几年流行的一种架构思想，关于它的概念很难一言以蔽之。
究竟什么是微服务呢？我们在此引用ThoughtWorks 公司的首席科学家 Martin Fowler 于2014年提出的一段话：
原文：https://martinfowler.com/articles/microservices.html
汉化：https://www.cnblogs.com/liuning8023/p/4493156.html
- 就目前而言，对于微服务，业界并没有一个统一的，标准的定义。
- 但通常而言，微服务架构是一种架构模式，或者说是一种架构风格，它体长将单一的应用程序划分成一组小的服务，每个服务运行在其独立的自己的进程内，服务之间互相协调，互相配置，为用户提供最终价值，服务之间采用轻量级的通信机制(HTTP)互相沟通，每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能狗被独立的部署到生产环境中，另外，应尽量避免统一的，集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应该根据业务上下文，选择合适的语言，工具(Maven)对其进行构建，可以有一个非常轻量级的集中式管理来协调这些服务，可以使用不同的语言来编写服务，也可以使用不同的数据存储。
再来从技术维度角度理解下：
- 微服务化的核心就是将传统的一站式应用，根据业务拆分成一个一个的服务，彻底地去耦合，每一个微服务提供单个业务功能的服务，一个服务做一件事情，从技术角度看就是一种小而独立的处理过程，类似进程的概念，能够自行单独启动或销毁，拥有自己独立的数据库。
2.2 微服务与微服务架构
微服务
强调的是服务的大小，它关注的是某一个点，是具体解决某一个问题/提供落地对应服务的一个服务应用，狭义的看，可以看作是IDEA中的一个个微服务工程，或者Moudel。
IDEA 工具里面使用Maven开发的一个个独立的小Moudel，它具体是使用SpringBoot开发的一个小模块，专业的事情交给专业的模块来做，一个模块就做着一件事情。
强调的是一个个的个体，每个个体完成一个具体的任务或者功能。
- 1
- 2
微服务架构
一种新的架构形式，Martin Fowler 于2014年提出。
微服务架构是一种架构模式，它体长将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间相互协调，互相配合，为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中，服务与服务之间采用轻量级的通信机制**(如HTTP)互相协作，每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能够被独立的部署到生产环境中，另外，应尽量避免统一的，集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应根据业务上下文，选择合适的语言、工具(如Maven)**对其进行构建。
2.3 微服务优缺点
优点
- 单一职责原则；
- 每个服务足够内聚，足够小，代码容易理解，这样能聚焦一个指定的业务功能或业务需求；
- 开发简单，开发效率高，一个服务可能就是专一的只干一件事；
- 微服务能够被小团队单独开发，这个团队只需2-5个开发人员组成；
- 微服务是松耦合的，是有功能意义的服务，无论是在开发阶段或部署阶段都是独立的；
- 微服务能使用不同的语言开发；
- 易于和第三方集成，微服务允许容易且灵活的方式集成自动部署，通过持续集成工具，如jenkins，Hudson，bamboo；
- 微服务易于被一个开发人员理解，修改和维护，这样小团队能够更关注自己的工作成果，无需通过合作才能体现价值；
- 微服务允许利用和融合最新技术；
- 微服务只是业务逻辑的代码，不会和HTML，CSS，或其他的界面混合;
- 每个微服务都有自己的存储能力，可以有自己的数据库，也可以有统一的数据库；
缺点
- 开发人员要处理分布式系统的复杂性；
- 多服务运维难度，随着服务的增加，运维的压力也在增大；
- 系统部署依赖问题；
- 服务间通信成本问题；
- 数据一致性问题；
- 系统集成测试问题；
- 性能和监控问题；
2.4 微服务技术栈有那些？
| 微服务技术条目 | 落地技术 |
|---|---|
| 服务开发 | SpringBoot、Spring、SpringMVC等 |
| 服务配置与管理 | Netfix公司的Archaius、阿里的Diamond等 |
| 服务注册与发现 | Eureka、Consul、Zookeeper等 |
| 服务调用 | Rest、PRC、gRPC |
| 服务熔断器 | Hystrix、Envoy等 |
| 负载均衡 | Ribbon、Nginx等 |
| 服务接口调用(客户端调用服务的简化工具) | Fegin等 |
| 消息队列 | Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ等 |
| 服务配置中心管理 | SpringCloudConfig、Chef等 |
| 服务路由(API网关) | Zuul等 |
| 服务监控 | Zabbix、Nagios、Metrics、Specatator等 |
| 全链路追踪 | Zipkin、Brave、Dapper等 |
| 数据流操作开发包 | SpringCloud Stream(封装与Redis，Rabbit，Kafka等发送接收消息) |
| 时间消息总栈 | SpringCloud Bus |
| 服务部署 | Docker、OpenStack、Kubernetes等 |
2.5 为什么选择SpringCloud作为微服务架构
-
选型依据
- 整体解决方案和框架成熟度
- 社区热度
- 可维护性
- 学习曲线
-
当前各大IT公司用的微服务架构有那些？
-
阿里：dubbo+HFS
-
京东：JFS
-
新浪：Motan
-
当当网：DubboX
…
-
-
各微服务框架对比
| 功能点/服务框架 | Netflix/SpringCloud | Motan | gRPC | Thrift | Dubbo/DubboX |
|---|---|---|---|---|---|
| 功能定位 | 完整的微服务框架 | RPC框架，但整合了ZK或Consul，实现集群环境的基本服务注册发现 | RPC框架 | RPC框架 | 服务框架 |
| 支持Rest | 是，Ribbon支持多种可拔插的序列号选择 | 否 | 否 | 否 | 否 |
| 支持RPC | 否 | 是(Hession2) | 是 | 是 | 是 |
| 支持多语言 | 是(Rest形式) | 否 | 是 | 是 | 否 |
| 负载均衡 | 是(服务端zuul+客户端Ribbon)，zuul-服务，动态路由，云端负载均衡Eureka（针对中间层服务器） | 是(客户端) | 否 | 否 | 是(客户端) |
| 配置服务 | Netfix Archaius，Spring Cloud Config Server 集中配置 | 是(Zookeeper提供) | 否 | 否 | 否 |
| 服务调用链监控 | 是(zuul)，zuul提供边缘服务，API网关 | 否 | 否 | 否 | 否 |
| 高可用/容错 | 是(服务端Hystrix+客户端Ribbon) | 是(客户端) | 否 | 否 | 是(客户端) |
| 典型应用案例 | Netflix | Sina | |||
| 社区活跃程度 | 高 | 一般 | 高 | 一般 | 2017年后重新开始维护，之前中断了5年 |
| 学习难度 | 中等 | 低 | 高 | 高 | 低 |
| 文档丰富程度 | 高 | 一般 | 一般 | 一般 | 高 |
| 其他 | Spring Cloud Bus为我们的应用程序带来了更多管理端点 | 支持降级 | Netflix内部在开发集成gRPC | IDL定义 | 实践的公司比较多 |
3. SpringCloud入门概述
3.1 SpringCloud是什么？
Spring官网：https://spring.io/
Spring Cloud provides tools for developers to quickly build some of the common patterns in distributed systems (e.g. configuration management, service discovery, circuit breakers, intelligent routing, micro-proxy, control bus, one-time tokens, global locks, leadership election, distributed sessions, cluster state). Coordination of distributed systems leads to boiler plate patterns, and using Spring Cloud developers can quickly stand up services and applications that implement those patterns. They will work well in any distributed environment, including the developer’s own laptop, bare metal data centres, and managed platforms such as Cloud Foundry.
翻译：
Spring Cloud为开发人员提供了快速构建分布式系统中的一些常见模式的工具(例如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导人选举、分布式会话、集群状态)。分布式系统的协调导致了锅炉板模式，而使用Spring Cloud开发人员可以快速建立实现这些模式的服务和应用程序。它们在任何分布式环境中都能很好地工作，包括开发人员自己的笔记本电脑、裸金属数据中心和云计算等托管平台。
3.2 SpringCloud和SpringBoot的关系
- SpringBoot专注于方便的开发单个个体微服务；
- SpringCloud是关注全局的微服务协调整理治理框架，它将SpringBoot开发的一个个单体微服务，整合并管理起来，为各个微服务之间提供：配置管理、服务发现、断路器、路由、为代理、事件总栈、全局锁、决策竞选、分布式会话等等集成服务；
- SpringBoot可以离开SpringCloud独立使用，开发项目，但SpringCloud离不开SpringBoot，属于依赖关系；
- **SpringBoot专注于快速、方便的开发单个个体微服务，SpringCloud关注全局的服务治理框架；
3.3 Dubbo 和 SpringCloud技术选型
1. 分布式+服务治理Dubbo
目前成熟的互联网架构，应用服务化拆分+消息中间件
2. Dubbo 和 SpringCloud对比
可以看一下社区活跃度：
https://github.com/dubbo
https://github.com/spring-cloud
对比结果：
| Dubbo | SpringCloud | |
|---|---|---|
| 服务注册中心 | Zookeeper | Spring Cloud Netfilx Eureka |
| 服务调用方式 | RPC | REST API |
| 服务监控 | Dubbo-monitor | Spring Boot Admin |
| 断路器 | 不完善 | Spring Cloud Netfilx Hystrix |
| 服务网关 | 无 | Spring Cloud Netfilx Zuul |
| 分布式配置 | 无 | Spring Cloud Config |
| 服务跟踪 | 无 | Spring Cloud Sleuth |
| 消息总栈 | 无 | Spring Cloud Bus |
| 数据流 | 无 | Spring Cloud Stream |
| 批量任务 | 无 | Spring Cloud Task |
最大区别：Spring Cloud 抛弃了Dubbo的RPC通信，采用的是基于HTTP的REST方式
严格来说，这两种方式各有优劣。虽然从一定程度上来说，后者牺牲了服务调用的性能，但也避免了上面提到的原生RPC带来的问题。而且REST相比RPC更为灵活，服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约，不存在代码级别的强依赖，这个优点在当下强调快速演化的微服务环境下，显得更加合适。
品牌机和组装机的区别
社区支持与更新力度的区别
总结：
二者解决的问题域不一样：Dubbo的定位是一款RPC框架，而SpringCloud的目标是微服务架构下的一站式解决方案。
3.4 SpringCloud能干嘛？
- Distributed/versioned configuration 分布式/版本控制配置
- Service registration and discovery 服务注册与发现
- Routing 路由
- Service-to-service calls 服务到服务的调用
- Load balancing 负载均衡配置
- Circuit Breakers 断路器
- Distributed messaging 分布式消息管理
- …
3.5 SpringCloud下载
官网：http://projects.spring.io/spring-cloud/
版本号有点特别：
SpringCloud没有采用数字编号的方式命名版本号，而是采用了伦敦地铁站的名称，同时根据字母表的顺序来对应版本时间顺序，比如最早的Realse版本：Angel，第二个Realse版本：Brixton，然后是Camden、Dalston、Edgware，目前最新的是Hoxton SR4 CURRENT GA通用稳定版。
自学参考书：
- SpringCloud Netflix 中文文档：https://springcloud.cc/spring-cloud-netflix.html
- SpringCloud 中文API文档(官方文档翻译版)：https://springcloud.cc/spring-cloud-dalston.html
- SpringCloud中国社区：http://springcloud.cn/
- SpringCloud中文网：https://springcloud.cc
4. SpringCloud Rest学习环境搭建：服务提供者
4.1 介绍
- 我们会使用一个Dept部门模块做一个微服务通用案例Consumer消费者(Client)通过REST调用Provider提供者(Server)提供的服务。
- 回顾Spring，SpringMVC，Mybatis等以往学习的知识。
- Maven的分包分模块架构复习。
一个简单的Maven模块结构是这样的：
– app-parent: 一个父项目(app-parent)聚合了很多子项目(app-util\app-dao\app-web…)
|-- pom.xml
|
|-- app-core
||---- pom.xml
|
|-- app-web
||---- pom.xml
…
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
一个父工程带着多个Moudule子模块
MicroServiceCloud父工程(Project)下初次带着3个子模块(Module)
- microservicecloud-api 【封装的整体entity/接口/公共配置等】
- microservicecloud-consumer-dept-80 【服务提供者】
- microservicecloud-provider-dept-8001 【服务消费者】
4.2 SpringCloud版本选择
大版本说明
| SpringBoot | SpringCloud | 关系 |
|---|---|---|
| 1.2.x | Angel版本(天使) | 兼容SpringBoot1.2x |
| 1.3.x | Brixton版本(布里克斯顿) | 兼容SpringBoot1.3x，也兼容SpringBoot1.4x |
| 1.4.x | Camden版本(卡姆登) | 兼容SpringBoot1.4x，也兼容SpringBoot1.5x |
| 1.5.x | Dalston版本(多尔斯顿) | 兼容SpringBoot1.5x，不兼容SpringBoot2.0x |
| 1.5.x | Edgware版本(埃奇韦尔) | 兼容SpringBoot1.5x，不兼容SpringBoot2.0x |
| 2.0.x | Finchley版本(芬奇利) | 兼容SpringBoot2.0x，不兼容SpringBoot1.5x |
| 2.1.x | Greenwich版本(格林威治) |
实际开发版本关系
| spring-boot-starter-parent | spring-cloud-dependencles | ||
|---|---|---|---|
| 版本号 | 发布日期 | 版本号 | 发布日期 |
| 1.5.2.RELEASE | 2017-03 | Dalston.RC1 | 2017-x |
| 1.5.9.RELEASE | 2017-11 | Edgware.RELEASE | 2017-11 |
| 1.5.16.RELEASE | 2018-04 | Edgware.SR5 | 2018-10 |
| 1.5.20.RELEASE | 2018-09 | Edgware.SR5 | 2018-10 |
| 2.0.2.RELEASE | 2018-05 | Fomchiey.BULD-SNAPSHOT | 2018-x |
| 2.0.6.RELEASE | 2018-10 | Fomchiey-SR2 | 2018-10 |
| 2.1.4.RELEASE | 2019-04 | Greenwich.SR1 | 2019-03 |
这里使用比较新的hoxtonsr1 + springboot2.2.0，有些springcloud的版本会内置一些依赖，譬如jackson-dataformate-xml，导致返回的数据格式变为xml格式，而不是json格式，所以版本选择的问题要比较慎重
4.3 创建父工程，然后导入依赖管理
父工程的依赖相当于版本管理， 子模块再导入相关依赖的时候，就不需要再写版本号了，会自动从父工程的依赖中获取（如果没写版本号的情况下）
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0modelVersion><groupId>com.ryan</groupId> <artifactId>spring-cloud-study</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <modules> <module>cloud-provider-8001</module> <module>cloud-common-api</module> <module>cloud-consumer-80</module> <module>cloud-provider-8002</module> <module>cloud-provider-8003</module> <module>cloud-eureka-7001</module> <module>cloud-eureka-7002</module> <module>cloud-eureka-7003</module> <module>cloud-consumer-feign-80</module> <module>cloud-provider-hystrix-8001</module> <module>cloud-eureka-hystrix-dashboard-9001</module> </modules> <packaging>pom</packaging> <!--统一管理jar包版本--> <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target> <junit.version>4.12</junit.version> <lombok.version>1.18.10</lombok.version> <log4j.version>1.2.17</log4j.version> <mysql.version>5.1.47</mysql.version> <druid.version>1.1.16</druid.version> <mybatis.spring.boot.version>2.1.1</mybatis.spring.boot.version> </properties> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId> <version>Hoxton.SR1</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId> <version>2.2.0.RELEASE</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> <!--mysql--> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>${mysql.version}</version> </dependency> <!-- druid--> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>${druid.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>${mybatis.spring.boot.version}</version> </dependency> <!--junit--> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>${junit.version}</version> </dependency> <!--log4j--> <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> <version>${log4j.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <version>${lombok.version}</version> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement>
project>
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
- 54
- 55
- 56
- 57
- 58
- 59
- 60
- 61
- 62
- 63
- 64
- 65
- 66
- 67
- 68
- 69
- 70
- 71
- 72
- 73
- 74
- 75
- 76
- 77
- 78
- 79
- 80
- 81
- 82
- 83
- 84
- 85
- 86
- 87
- 88
- 89
- 90
4.4 创建子模块——生产者（3个）
记住：这里的每个子模块，编写的套路基本都是一样的
- 导入相关依赖
- 编写application.yml配置文件
- 编写springboot主启动类
- 编写业务逻辑代码
当然再以上步骤开始之前，应该先把数据库建好，以及抽取出公共的接口（实体类），打包供其他子模块导入使用
common-api
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.projectlombokgroupId>
<artifactId>lombokartifactId>
dependency>
dependencies>
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
@Data @NoArgsConstructor @Accessors(chain = true)//可链式编程 public class Dept implements Serializable {private Long deptno; private String dname; private String db_source; public Dept(String dname) { this.dname = dname; }
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
生产者provider
- 依赖
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <parent> <artifactId>spring-cloud-studyartifactId> <groupId>com.ryangroupId> <version>1.0-SNAPSHOTversion> parent> <modelVersion>4.0.0modelVersion><artifactId>cloud-provider-8001</artifactId> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.ryan</groupId> <artifactId>cloud-common-api</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!--监控--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <!--热部署--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId> <scope>runtime</scope> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> <configuration> <fork>true</fork> </configuration> </plugin> </plugins> </build>
project>
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
- 54
- 55
- 56
- 57
- 58
- 59
- 60
- 61
- 62
- 63
- 64
- 65
- 66
- 67
- 68
- 69
- 70
- 71
- 72
- yml配置文件
server:
port: 8001
mybatis:
mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
type-aliases-package: com.ryan.springcloud.pojo
spring:
datasource:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password: 1227
url: jdbc:mysql://localhost:3306/db01?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
application:
name: SPRINGCLOUD-DEPT-PROVIDER
eureka:
client:
# 表示是否将自己注册进EurekaServer，默认为true
register-with-eureka: true
# 是否从EurekaServer抓取自己的注册信息，默认为true，单节点无所谓，集群必须设置为true才能配合ribbon使用负载均衡
fetch-registry: true
service-url:
defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/
instance:
instance-id: provider-dept-8001
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- springboot主启动该类
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableDiscoveryClient
public class Dept8001 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Dept8001.class, args);
}
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
-
业务逻辑代码，这里我们再也熟悉不过了：mapper-service-controller
- mapper
@Mapper public interface DeptMapper {List<Dept> getAll(); Dept getDeptById(@Param("deptno") Long id); int addDept(Dept dept);
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
<mapper namespace="com.ryan.springcloud.mapper.DeptMapper">
<select id="getAll" resultType="dept">
select * from db01.dept
select>
<select id="getDeptById" resultType="dept" parameterType="Long">
select * from db01.dept where deptno=#{deptno}
select>
<insert id="addDept" parameterType="dept">
insert into db01.dept(dname) values (#{dname})
insert>
mapper>
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- service
public interface DeptService {
List<Dept> getAll();
Dept getDeptById(@Param("id") Long id);
int addDept(Dept dept);
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
@Service public class DeptServiceImpl implements DeptService {@Resource private DeptMapper deptMapper; @Override public List<Dept> getAll() { return deptMapper.getAll(); } @Override public Dept getDeptById(Long id) { return deptMapper.getDeptById(id); } @Override public int addDept(Dept dept) { return deptMapper.addDept(dept); }
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- controller
@RestController public class DeptController {@Resource private DeptServiceImpl service; @GetMapping("/provider/get/all") public List<Dept> getAll(){ return service.getAll(); } @GetMapping("/provider/get/id/{id}") public Dept getDeptById(@PathVariable("id") Long id){ return service.getDeptById(id); } @PostMapping("/provider/add") public int addDept(Dept dept){ return service.addDept(dept); }
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
5 Eureka服务注册与发现
5.1 什么是Eureka
- Netflix在涉及Eureka时，遵循的就是API原则.
- Eureka是Netflix的一个子模块，也是核心模块之一。Eureka是基于REST的服务，用于定位服务，以实现云端中间件层服务发现和故障转移，服务注册与发现对于微服务来说是非常重要的，有了服务注册与发现，只需要使用服务的标识符，就可以访问到服务，而不需要修改服务调用的配置文件了，功能类似于Dubbo的注册中心，比如Zookeeper.
5.2 原理理解
- Eureka基本的架构
- Springcloud 封装了Netflix公司开发的Eureka模块来实现服务注册与发现 (对比Zookeeper).
- Eureka采用了C-S的架构设计，EurekaServer作为服务注册功能的服务器，他是服务注册中心.
- 而系统中的其他微服务，使用Eureka的客户端连接到EurekaServer并维持心跳连接。这样系统的维护人员就可以通过EurekaServer来监控系统中各个微服务是否正常运行，Springcloud 的一些其他模块 (比如Zuul) 就可以通过EurekaServer来发现系统中的其他微服务，并执行相关的逻辑.
- Eureka 包含两个组件：Eureka Server 和 Eureka Client.
- Eureka Server 提供服务注册，各个节点启动后，回在EurekaServer中进行注册，这样Eureka Server中的服务注册表中将会储存所有课用服务节点的信息，服务节点的信息可以在界面中直观的看到.
- Eureka Client 是一个Java客户端，用于简化EurekaServer的交互，客户端同时也具备一个内置的，使用轮询负载算法的负载均衡器。在应用启动后，将会向EurekaServer发送心跳 (默认周期为30秒) 。如果Eureka Server在多个心跳周期内没有接收到某个节点的心跳，EurekaServer将会从服务注册表中把这个服务节点移除掉 (默认周期为90s).
- 三大角色
- Eureka Server：提供服务的注册与发现
- Service Provider：服务生产方，将自身服务注册到Eureka中，从而使服务消费方能狗找到
- Service Consumer：服务消费方，从Eureka中获取注册服务列表，从而找到消费服务
5.3 构建步骤
- 创建eureka-server集群（我这里创建了3个），导入eureka依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-serverartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuatorartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-devtoolsartifactId>
<scope>runtimescope>
<optional>trueoptional>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombokgroupId>
<artifactId>lombokartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>
<scope>testscope>
dependency>
dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-maven-pluginartifactId>
<configuration>
<fork>truefork>
configuration>
plugin>
plugins>
build>
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 编写yml配置文件
server:
port: 7001
eureka:
instance:
hostname: eureka7001.com
client:
#false表示不向注册中心注册自己
register-with-eureka: false
#false表示自己端就是注册中心，我的职责就是维护服务实例，并不需要去检索服务
fetch-registry: false
service-url:
#设置与Eureka Server交互的地址查询服务和注册服务都需要依赖这个地址
defaultZone: http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
-
编写主启动类
小技巧：如果每次都写启动类嫌麻烦的话，建议可以自定义快捷键，比如我这里直接输入mainboot可自动生成main方法全部内容
@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class Eureka7001 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Eureka7001.class, args);
}
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 效果
5.4 生产者入驻服务注册中心
- 生产者导入依赖
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-netflix-eureka-client
- 1
- 2
- 3
- 4
- 配置yml
eureka:
client:
# 表示是否将自己注册进EurekaServer，默认为true
register-with-eureka: true
# 是否从EurekaServer抓取自己的注册信息，默认为true，单节点无所谓，集群必须设置为true才能配合ribbon使用负载均衡
fetch-registry: true
service-url:
defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/
# 实例id名称
instance:
instance-id: provider-dept-8001
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 主启动类开启EurekaClient服务
@EnableEurekaClient
- 1
服务注册中心有了，接下来应该创建消费者去服务注册中心调用该服务
6 创建子模块——消费者
- 依赖pom.xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbonartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-clientartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>com.ryangroupId>
<artifactId>cloud-common-apiartifactId>
<version>1.0-SNAPSHOTversion>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuatorartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-devtoolsartifactId>
<scope>runtimescope>
<optional>trueoptional>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombokgroupId>
<artifactId>lombokartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>
<scope>testscope>
dependency>
dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-maven-pluginartifactId>
<configuration>
<fork>truefork>
configuration>
plugin>
plugins>
build>
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- yml配置文件
server:
port: 80
eureka:
client:
register-with-eureka: false
service-url:
defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/
# 这里直接演示集群的配置，如果是单击的话 话
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 编写主启动类
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class Dept80 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Dept80.class, args);
}
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 调用服务
- 注意：消费者的端口一般是80，消费者一般不会去涉及业务逻辑代码，直接编写一个controller去服务注册中心调用服务即可
- 生产者和消费者分别是两个不同的微服务，他们之间去通信呢？这里就需要用到RestTemplate了
- RestTemplate配置
@Configuration public class RestTemplateConfig {@Bean @LoadBalanced public RestTemplate getRestTemplate(){ return new RestTemplate(); }
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- controller
@RestController public class DeptController {@Resource private RestTemplate restTemplate; //单机版 //public static final String PRE_FIX_URL = "http://localhost:8003"; //集群版,如果是集群的话，访问之前，一定要开启负载均衡，否则会报异常 public static final String PRE_FIX_URL = "http://SPRINGCLOUD-DEPT-PROVIDER"; @GetMapping("/consumer/get/all") public List<Dept> getAll(){ return restTemplate.getForObject(PRE_FIX_URL + "/provider/get/all", List.class); } @GetMapping("/consumer/get/id/{id}") public Dept getDeptById(@PathVariable("id")Long id){ return restTemplate.getForObject(PRE_FIX_URL + "/provider/get/id/" + id, Dept.class); } @PostMapping("/consumer/add") public Integer addDept(Dept dept){ return restTemplate.postForObject(PRE_FIX_URL + "/provider/add", dept, Integer.class); }
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
这样就完成了消费者调用生产者服务的操作，说白了还是下面几个步骤：
- 导入依赖
- 配置yml
- 编写主启动类，并开启服务
- 编写业务逻辑代码
7 EureKa自我保护机制：好死不如赖活着
一句话总结就是：某时刻某一个微服务不可用，eureka不会立即清理，依旧会对该微服务的信息进行保存！
- 默认情况下，当eureka server在一定时间内没有收到实例的心跳，便会把该实例从注册表中删除（默认是90秒），但是，如果短时间内丢失大量的实例心跳，便会触发eureka server的自我保护机制，比如在开发测试时，需要频繁地重启微服务实例，但是我们很少会把eureka server一起重启（因为在开发过程中不会修改eureka注册中心），当一分钟内收到的心跳数大量减少时，会触发该保护机制。可以在eureka管理界面看到Renews threshold和Renews(last min)，当后者（最后一分钟收到的心跳数）小于前者（心跳阈值）的时候，触发保护机制，会出现红色的警告：**EMERGENCY!EUREKA MAY BE INCORRECTLY CLAIMING INSTANCES ARE UP WHEN THEY’RE NOT.RENEWALS ARE LESSER THAN THRESHOLD AND HENCE THE INSTANCES ARE NOT BEGING EXPIRED JUST TO BE SAFE.**从警告中可以看到，eureka认为虽然收不到实例的心跳，但它认为实例还是健康的，eureka会保护这些实例，不会把它们从注册表中删掉。
- 该保护机制的目的是避免网络连接故障，在发生网络故障时，微服务和注册中心之间无法正常通信，但服务本身是健康的，不应该注销该服务，如果eureka因网络故障而把微服务误删了，那即使网络恢复了，该微服务也不会重新注册到eureka server了，因为只有在微服务启动的时候才会发起注册请求，后面只会发送心跳和服务列表请求，这样的话，该实例虽然是运行着，但永远不会被其它服务所感知。所以，eureka server在短时间内丢失过多的客户端心跳时，会进入自我保护模式，该模式下，eureka会保护注册表中的信息，不在注销任何微服务，当网络故障恢复后，eureka会自动退出保护模式。自我保护模式可以让集群更加健壮。
- 但是我们在开发测试阶段，需要频繁地重启发布，如果触发了保护机制，则旧的服务实例没有被删除，这时请求有可能跑到旧的实例中，而该实例已经关闭了，这就导致请求错误，影响开发测试。所以，在开发测试阶段，我们可以把自我保护模式关闭，只需在eureka server配置文件中加上如下配置即可：eureka.server.enable-self-preservation=false
8 对比和Zookeeper区别
1. 回顾CAP原则
RDBMS (MySQL\Oracle\sqlServer) ===> ACID
NoSQL (Redis\MongoDB) ===> CAP
2. ACID是什么？
- A (Atomicity) 原子性
- C (Consistency) 一致性
- I (Isolation) 隔离性
- D (Durability) 持久性
3. CAP是什么?
- C (Consistency) 强一致性
- A (Availability) 可用性
- P (Partition tolerance) 分区容错性
CAP的三进二：CA、AP、CP
4. CAP理论的核心
- 一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求
- 根据CAP原理，将NoSQL数据库分成了满足CA原则，满足CP原则和满足AP原则三大类
- CA：单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常可扩展性较差
- CP：满足一致性，分区容错的系统，通常性能不是特别高
- AP：满足可用性，分区容错的系统，通常可能对一致性要求低一些
5. 作为分布式服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪里？
著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C (一致性) 、A (可用性) 、P (容错性)，由于分区容错性P再分布式系统中是必须要保证的，因此我们只能再A和C之间进行权衡。
- Zookeeper 保证的是CP
- Eureka 保证的是AP
Zookeeper保证的是CP
当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接收服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于一致性。但zookeeper会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30-120s，且选举期间整个zookeeper集群是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因为网络问题使得zookeeper集群失去master节点是较大概率发生的事件，虽然服务最终能够恢复，但是，漫长的选举时间导致注册长期不可用，是不可容忍的。
Eureka保证的是AP
Eureka看明白了这一点，因此在设计时就优先保证可用性。Eureka各个节点都是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端在向某个Eureka注册时，如果发现连接失败，则会自动切换至其他节点，只要有一台Eureka还在，就能保住注册服务的可用性，只不过查到的信息可能不是最新的，除此之外，Eureka还有之中自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：
- Eureka不在从注册列表中移除因为长时间没收到心跳而应该过期的服务
- Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其他节点上 (即保证当前节点依然可用)
- 当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其他节点中
因此，Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使整个注册服务瘫痪
9 Ribbon：负载均衡(基于客户端)
9.1 负载均衡以及Ribbon
Ribbon是什么？
- Spring Cloud Ribbon 是基于Netflix Ribbon 实现的一套客户端负载均衡的工具。
- 简单的说，Ribbon 是 Netflix 发布的开源项目，主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法，将 Netflix 的中间层服务连接在一起。Ribbon 的客户端组件提供一系列完整的配置项，如：连接超时、重试等。简单的说，就是在配置文件中列出 LoadBalancer (简称LB：负载均衡) 后面所有的及其，Ribbon 会自动的帮助你基于某种规则 (如简单轮询，随机连接等等) 去连接这些机器。我们也容易使用 Ribbon 实现自定义的负载均衡算法！
Ribbon能干嘛？
- LB，即负载均衡 (LoadBalancer) ，在微服务或分布式集群中经常用的一种应用。
- 负载均衡简单的说就是将用户的请求平摊的分配到多个服务上，从而达到系统的HA (高用)。
- 常见的负载均衡软件有 Nginx、Lvs 等等。
- Dubbo、SpringCloud 中均给我们提供了负载均衡，SpringCloud 的负载均衡算法可以自定义。
- 负载均衡简单分类：
- 集中式LB
- 即在服务的提供方和消费方之间使用独立的LB设施，如Nginx，由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方！
- 进程式LB
- 将LB逻辑集成到消费方，消费方从服务注册中心获知有哪些地址可用，然后自己再从这些地址中选出一个合适的服务器。
- Ribbon 就属于进程内LB，它只是一个类库，集成于消费方进程，消费方通过它来获取到服务提供方的地址！
- 集中式LB
9.2 集成Ribbon
- 导入依赖，注意：
- 负载均衡一般是在客户端实现的
- 有些版本的eureka依赖里面已经集成Ribbon依赖，具体可以自己看下，有的话可以不另外导入依赖， 没有的话需要导入
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbonartifactId>
dependency>
- 1
- 2
- 3
- 4
- 配置yml：略
- 主启动类：略
- RestTemplateConfig中开启负载均衡
@LoadBalanced
- 1
流程图
负载均衡的实现方式主要有以下几种：
- 随机 (Random)
- 轮询 (RoundRobin)
- 一致性哈希 (ConsistentHash)
- 哈希 (Hash)
- 加权（Weighted）
经过测试，负载均衡算法默认是通过轮询的方式实现的
10 Feign
Feign，主要是社区版，大家都习惯面向接口编程。这个是很多开发人员的规范。调用微服务访问两种方法
- 微服务名字 【ribbon】
- 接口和注解 【feign】
Feign能干什么？
- Feign旨在使编写Java Http客户端变得更容易
- 前面在使用Ribbon + RestTemplate时，利用RestTemplate对Http请求的封装处理，形成了一套模板化的调用方法。但是在实际开发中，由于对服务依赖的调用可能不止一处，往往一个接口会被多处调用，所以通常都会针对每个微服务自行封装一个客户端类来包装这些依赖服务的调用。所以，Feign在此基础上做了进一步的封装，由他来帮助我们定义和实现依赖服务接口的定义，在Feign的实现下，我们只需要创建一个接口并使用注解的方式来配置它 (类似以前Dao接口上标注Mapper注解，现在是一个微服务接口上面标注一个Feign注解)，即可完成对服务提供方的接口绑定，简化了使用Spring Cloud Ribbon 时，自动封装服务调用客户端的开发量。
Feign默认集成了Ribbon
- 利用Ribbon维护了MicroServiceCloud-Dept的服务列表信息，并且通过轮询实现了客户端的负载均衡，而与Ribbon不同的是，通过Feign只需要定义服务绑定接口且以声明式的方法，优雅而简单的实现了服务调用。
使用步骤：
- 导入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-openfeignartifactId>
<version>2.2.3.RELEASEversion>
dependency>
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 配置yml
server:
port: 80
eureka:
client:
register-with-eureka: false
service-url:
defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 编写接口（service）（面向接口编程）
- 同时需要添加注解FeignClinet（value=“SPRINGCLOUD-DEPT-PROVIDER”）
@Service @FeignClient(value = "SPRINGCLOUD-DEPT-PROVIDER", fallbackFactory = HystrixFallbackFactory.class) public interface DeptService {@GetMapping("/provider/get/all") List<Dept> getAll(); @GetMapping("/provider/get/id/{id}") Dept getDeptById(@PathVariable("id") Long id); @PostMapping("/provider/add") int addDept(Dept dept);
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 编写controller
@RestController public class DeptController {//本质上还是和ribbon一样的，只是java是面向接口编程的语言，所以feign就出来了 @Resource private DeptService service; @GetMapping("/consumer/get/all") public List<Dept> getAll(){ return service.getAll(); } @GetMapping("/consumer/get/id/{id}") public Dept getDeptById(@PathVariable("id")Long id){ return service.getDeptById(id); }
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
Feign是面向接口编程，更加符合java程序员的编程习惯，当然各有各的好处，可以根据个人习惯而定，如果喜欢REST风格使用Ribbon；如果喜欢社区版的面向接口风格使用Feign.
11 Hystrix：服务熔断
分布式系统面临的问题
复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免失败！
11.1 服务雪崩
多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其他的微服务，这就是所谓的“扇出”，如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长，或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，所谓的“雪崩效应”。
对于高流量的应用来说，单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几十秒内饱和。比失败更糟糕的是，这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加，备份队列，线程和其他系统资源紧张，导致整个系统发生更多的级联故障，这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理，以便单个依赖关系的失败，不能取消整个应用程序或系统。
我们需要，弃车保帅
11.2 什么是Hystrix？
Hystrix是一个应用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统里，许多依赖不可避免的会调用失败，比如超时，异常等，Hystrix能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整个体系服务失败，避免级联故障，以提高分布式系统的弹性。
“断路器”本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控 (类似熔断保险丝) ，向调用方方茴一个服务预期的，可处理的备选响应 (FallBack) ，而不是长时间的等待或者抛出调用方法无法处理的异常，这样就可以保证了服务调用方的线程不会被长时间，不必要的占用，从而避免了故障在分布式系统中的蔓延，乃至雪崩。
11.3 Hystrix能干嘛？
- 服务降级
- 服务熔断
- 服务限流
- 接近实时的监控
- …
当一切正常时，请求流可以如下所示：
当许多后端系统中有一个潜在时，它可以阻止整个用户请求：
随着大容量通信量的增加，单个后端依赖项的潜在性会导致所有服务器上的所有资源在几秒钟内饱和。
应用程序中通过网络或客户端库可能导致网络请求的每个点都是潜在故障的来源。比失败更糟糕的是，这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加，从而备份队列、线程和其他系统资源，从而导致更多跨系统的级联故障。
当使用hystrix包装每个基础依赖项时，上面的图表中所示的体系结构会发生类似于以下关系图的变化。每个依赖项是相互隔离的，限制在延迟发生时它可以填充的资源中，并包含在回退逻辑中，该逻辑决定在依赖项中发生任何类型的故障时要做出什么样的响应：
11.4 服务熔断
什么是服务熔断
熔断机制是赌赢雪崩效应的一种微服务链路保护机制。
在微服务架构中，微服务之间的数据交互通过远程调用完成，微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，此时如果链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，那么对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，导致“雪崩效应”。
服务熔断是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。例如在高压电路中，如果某个地方的电压过高，熔断器就会熔断，对电路进行保护。同样，在微服务架构中，熔断机制也是起着类似的作用。当调用链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务熔断，不再有该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后，恢复调用链路。
当扇出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务的降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息。检测到该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路。在SpringCloud框架里熔断机制通过Hystrix实现。Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阀值缺省是5秒内20次调用失败，就会启动熔断机制。熔断机制的注解是：@HystrixCommand 。
服务熔断解决如下问题： 1. 当所依赖的对象不稳定时，能够起到快速失败的目的；2. 快速失败后，能够根据一定的算法动态试探所依赖对象是否恢复。
入门案例
在8001模块的基础上稍微修改下即可
- 导入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrixartifactId>
dependency>
- 1
- 2
- 3
- 4
- 配置yml：略
- 编写主启动类，开启hystrix
@EnableCircuitBreaker//开启熔断机制（断路器）
- 1
- 编写controller
- 以其中一个方法为例，并编写fallback方法，重点是注解@HystrixCommand(fallbackMethod = “hystrix”)
@RestController public class DeptController {@Resource private DeptServiceImpl service; @GetMapping("/provider/get/id/{id}") @HystrixCommand(fallbackMethod = "hystrix") public Dept getDeptById(@PathVariable("id")Long id){ Dept dept = service.getDeptById(id); if (dept == null){ throw new RuntimeException("id=>" + id + ",此id不存在，或者不存在对应的信息"); } return dept; } //当上面的方法发生异常或者错误的时候，就会执行fallback方法，也就是此方法 public Dept hystrix(@PathVariable("id")Long id){ Dept dept = new Dept(); dept.setDeptno(id); dept.setDname("id=>" + id + ",id不存在，或者没有对应的信息"); dept.setDb_source("no database"); return dept; }
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
在服务端可以称之为服务熔断，且这里只是针对其中某一个方法
而在客户端，我们可以针对某一个类 进行服务降级
11.5 服务降级
什么是服务降级
服务降级是指 当服务器压力剧增的情况下，根据实际业务情况及流量，对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理，从而释放服务器资源以保证核心业务正常运作或高效运作。说白了，就是尽可能的把系统资源让给优先级高的服务。 资源有限，而请求是无限的。如果在并发高峰期，不做服务降级处理，一方面肯定会影响整体服务的性能，严重的话可能会导致宕机某些重要的服务不可用。所以，一般在高峰期，为了保证核心功能服务的可用性，都要对某些服务降级处理。比如当双11活动时，把交易无关的服务统统降级，如查看蚂蚁深林，查看历史订单等等。
服务降级主要用于什么场景呢？当整个微服务架构整体的负载超出了预设的上限阈值或即将到来的流量预计将会超过预设的阈值时，为了保证重要或基本的服务能正常运行，可以将一些 不重要 或 不紧急 的服务或任务进行服务的 延迟使用 或 暂停使用。 降级的方式可以根据业务来，可以延迟服务，比如延迟给用户增加积分，只是放到一个缓存中，等服务平稳之后再执行 ；或者在粒度范围内关闭服务，比如关闭相关文章的推荐。
由上图可得，当某一时间内服务A的访问量暴增，而B和C的访问量较少，为了缓解A服务的压力，这时候需要B和C暂时关闭一些服务功能，去承担A的部分服务，从而为A分担压力，叫做服务降级。
服务降级需要考虑的问题
- 1）那些服务是核心服务，哪些服务是非核心服务
- 2）那些服务可以支持降级，那些服务不能支持降级，降级策略是什么
- 3）除服务降级之外是否存在更复杂的业务放通场景，策略是什么？
自动降级分类
1）超时降级：主要配置好超时时间和超时重试次数和机制，并使用异步机制探测回复情况
2）失败次数降级：主要是一些不稳定的api，当失败调用次数达到一定阀值自动降级，同样要使用异步机制探测回复情况
3）故障降级：比如要调用的远程服务挂掉了（网络故障、DNS故障、http服务返回错误的状态码、rpc服务抛出异常），则可以直接降级。降级后的处理方案有：默认值（比如库存服务挂了，返回默认现货）、兜底数据（比如广告挂了，返回提前准备好的一些静态页面）、缓存（之前暂存的一些缓存数据）
4）限流降级：秒杀或者抢购一些限购商品时，此时可能会因为访问量太大而导致系统崩溃，此时会使用限流来进行限制访问量，当达到限流阀值，后续请求会被降级；降级后的处理方案可以是：排队页面（将用户导流到排队页面等一会重试）、无货（直接告知用户没货了）、错误页（如活动太火爆了，稍后重试）。
入门案例
以feign80模块为例，稍微修改即可，注意：feign依赖中已经内置了htstrx，所以可以不额外导入feign依赖
- 导入依赖：略
- 配置yml：开启hystrix
# 开启服务降级
feign:
hystrix:
enabled: true
- 1
- 2
- 3
- 4
- 在service层编写一个类并实现FallbackFactory接口，重写方法，再返回service接口的实现类，针对其中一个方法编写fallback函数
//对整个DeptService类设置服务降级机制（客户端服务降级，服务端服务熔断） @Component public class HystrixFallbackFactory implements FallbackFactory {@Override public DeptService create(Throwable throwable) { return new DeptService() { @Override public List<Dept> getAll() { return null; } @Override public Dept getDeptById(Long id) { return new Dept() .setDeptno(id) .setDname("id=>" + id + ",id不存在，或者没有对应的信息") .setDb_source("no datasource"); } @Override public int addDept(Dept dept) { return 0; } }; }
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 在service接口中的注解添加fallbackFactory属性
@FeignClient(value = "SPRINGCLOUD-DEPT-PROVIDER", fallbackFactory = HystrixFallbackFactory.class)
- 1
这样如果调用服务的时候出现异常或者错误，就会进行服务降级，执行fallback函数并返回相关信息
11.6 服务熔断和降级的区别
- 服务熔断—>服务端：某个服务超时或异常，引起熔断~，类似于保险丝(自我熔断)
- 服务降级—>客户端：从整体网站请求负载考虑，当某个服务熔断或者关闭之后，服务将不再被调用，此时在客户端，我们可以准备一个 FallBackFactory ，返回一个默认的值(缺省值)。会导致整体的服务下降，但是好歹能用，比直接挂掉强。
- 触发原因不太一样，服务熔断一般是某个服务（下游服务）故障引起，而服务降级一般是从整体负荷考虑；管理目标的层次不太一样，熔断其实是一个框架级的处理，每个微服务都需要（无层级之分），而降级一般需要对业务有层级之分（比如降级一般是从最外围服务开始）
- 实现方式不太一样，服务降级具有代码侵入性(由控制器完成/或自动降级)，熔断一般称为自我熔断。
限流：限制并发的请求访问量，超过阈值则拒绝； 降级：服务分优先级，牺牲非核心服务（不可用），保证核心服务稳定；从整体负荷考虑； 熔断：依赖的下游服务故障触发熔断，避免引发本系统崩溃；系统自动执行和恢复
11.7 Dashboard 流监控
新建springcloud-eureka-hystrix-dashboard模块
- 导入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
</dependency>
- 1
- 2
- 3
- 4
- 配置yml
server:
port: 9001
- 1
- 2
- 编写主启动类
@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard//启动监控
public class HystrixDashboard9001 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(HystrixDashboard9001.class, args);
}
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
这样就完成了dashboard的微服务
接下来，如果你想要监控什么就将其注册进去即可，比如这里想要检测8001
- 先在8001的主启动类中添加一个servlet
//增加一个servlet
@Bean
public ServletRegistrationBean HystrixMetricsStreamServlet(){
ServletRegistrationBean registrationBean = new ServletRegistrationBean(new HystrixMetricsStreamServlet());
registrationBean.addUrlMappings("/actuator/hystrix.stream");
return registrationBean;
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 然后将其注册到dashboard中
- 效果：
12 Zull
概述
什么是zuul?
Zull包含了对请求的路由(用来跳转的)和过滤两个最主要功能：
其中路由功能负责将外部请求转发到具体的微服务实例上，是实现外部访问统一入口的基础，而过滤器功能则负责对请求的处理过程进行干预，是实现请求校验，服务聚合等功能的基础。Zuul和Eureka进行整合，将Zuul自身注册为Eureka服务治理下的应用，同时从Eureka中获得其他服务的消息，也即以后的访问微服务都是通过Zuul跳转后获得。
注意：Zuul服务最终还是会注册进Eureka
提供：代理+路由+过滤 三大功能！
Zuul能干嘛？
- 路由
- 过滤
官方文档：https://github.com/Netflix/zuul/
入门案例
- 新建springcloud-zuul模块，并导入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-zuulartifactId>
dependency>
- 1
- 2
- 3
- 4
- 配置yml
server:
port: 9527
eureka:
client:
# 表示是否将自己注册进EurekaServer，默认为true
register-with-eureka: true
# 是否从EurekaServer抓取自己的注册信息，默认为true，单节点无所谓，集群必须设置为true才能配合ribbon使用负载均衡
fetch-registry: true
service-url:
defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/
instance:
instance-id: zuul9527
spring:
application:
name: cloud-zuul
# 配置zuul
zuul:
routes:
mydept.serviceId: SPRINGCLOUD-DEPT-PROVIDER
mydept.path: /mydept/**
ignored-services: “*” # 隐藏全部的微服务名称，也就是不能通过微服务名称去访问了，只能通过前缀/path去访问
prefix: /ryan # 如果想要的话还可以添加前缀
# 如果想要的话，还可以去到hosts文件中添加一个127.0.0.1的路径，这样更加贴近真实的网站地址，当然这里就不试了，还是使用localhost
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 编写主启动类，并开启zuul代理
@SpringBootApplication
@EnableZuulProxy
public class Zuul9527 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Zuul9527.class, args);
}
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 效果
13 Spring Cloud Config
Spring Cloud Config为分布式系统中的外部配置提供服务器和客户端支持。使用Config Server，您可以在所有环境中管理应用程序的外部属性。客户端和服务器上的概念映射与Spring Environment和PropertySource抽象相同，因此它们与Spring应用程序非常契合，但可以与任何以任何语言运行的应用程序一起使用。随着应用程序通过从开发人员到测试和生产的部署流程，您可以管理这些环境之间的配置，并确定应用程序具有迁移时需要运行的一切。服务器存储后端的默认实现使用git，因此它轻松支持标签版本的配置环境，以及可以访问用于管理内容的各种工具。很容易添加替代实现，并使用Spring配置将其插入。
概述
分布式系统面临的–配置文件问题
微服务意味着要将单体应用中的业务拆分成一个个子服务，每个服务的粒度相对较小，因此系统中会出现大量的服务，由于每个服务都需要必要的配置信息才能运行，所以一套集中式的，动态的配置管理设施是必不可少的。spring cloud提供了configServer来解决这个问题，我们每一个微服务自己带着一个application.yml，那上百个的配置文件修改起来，令人头疼！
什么是SpringCloud config分布式配置中心？
spring cloud config 为微服务架构中的微服务提供集中化的外部支持，配置服务器为各个不同微服务应用的所有环节提供了一个中心化的外部配置。
spring cloud config 分为服务端和客户端两部分。
服务端也称为 分布式配置中心，它是一个独立的微服务应用，用来连接配置服务器并为客户端提供获取配置信息，加密，解密信息等访问接口。
客户端则是通过指定的配置中心来管理应用资源，以及与业务相关的配置内容，并在启动的时候从配置中心获取和加载配置信息。配置服务器默认采用git来存储配置信息，这样就有助于对环境配置进行版本管理。并且可用通过git客户端工具来方便的管理和访问配置内容。
spring cloud config 分布式配置中心能干嘛？
- 集中式管理配置文件
- 不同环境，不同配置，动态化的配置更新，分环境部署，比如 /dev /test /prod /beta /release
- 运行期间动态调整配置，不再需要在每个服务部署的机器上编写配置文件，服务会向配置中心统一拉取配置自己的信息
- 当配置发生变动时，服务不需要重启，即可感知到配置的变化，并应用新的配置
- 将配置信息以REST接口的形式暴露
spring cloud config 分布式配置中心与GitHub整合
由于spring cloud config 默认使用git来存储配置文件 (也有其他方式，比如自持SVN 和本地文件)，但是最推荐的还是git ，而且使用的是 http / https 访问的形式。
入门案例
服务端
- 新建springcloud-config-server-3344模块，导入pom.xml依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-config-serverartifactId>
dependency>
- 1
- 2
- 3
- 4
- 配置yml文件
server:
port: 3344
spring:
cloud:
config:
server:
git:
# 注意这里连接的是https而不是ssh，通过此链接可以连接到此码云仓库，然后读取相关文件
uri: https://gitee.com/RyanSteak/SpringcloudConfig.git
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 编写主启动类，并开启服务（服务端需要，在客户端就不需要了）
@EnableConfigServer
- 1
- 自测访问远程
客户端
以集群7001为例
- 导入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-configartifactId>
dependency>
- 1
- 2
- 3
- 4
-
编写yml配置文件
bootstrap.yml（优先于application.yml）
spring:
cloud:
config:
name: config-eureka #仓库文件名称
label: master #分支
profile: dev #环境
uri: http://localhost:3344 #服务端地址
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
appilcation.yml（优先于application.yml）
spring:
application:
name: cloud-eureka-config
- 1
- 2
- 3
-
编写主启动类：略
-
3344自测成功后，启动此7001，测试是否已开启服务注册中心
-
成功
其他都是一样的套路：客户端=>服务端=>远程
记住这张图
好了，springcloud就暂时到这里了，总的来说，这大部分是netflix的一站式解决方案，虽然大部分停更，但是目前市面上还大量部署着，当然未来的趋势可能是springcloud alibaba，所以下次还会学一套阿里巴巴的，当然思想上本质上都是一样的，所以只要你理解了这一套，上手阿里巴巴的应该不难，大家一起加油
注：学习来源：B站up主狂神说，感觉还不错，有兴趣的可以去看一下