java程序员进阶之路，Redis-RESP协议与AOF持久化有什么关系

前言

我朋友也是个写了四年Java代码的程序员，跟女友已经恋爱多年，最近突然结婚了。

他结婚以前，换了一家公司，咱俩就好久没见过面了。刚好今天出门办事碰上了，找了一家店坐一起喝酒聊天。

我聊天时打趣他：“亏得你小子运气好，还能娶到老婆。咱们这一行，不是加班就是加班，天天就是和代码过日子。”

朋友说：“做这一行也就工资看着高点，确实是每天都累死累活。我还不是一样的加班，都没时间陪老婆！”

跟着又聊到了工作，朋友听到我还在写业务代码非常意外：“你还在原来的公司做？我跳槽后就开始学习分布式架构、微服务、JVM调优、并发编程、SpringCloud等，虽然过程很是艰辛；但是后面接手做了几个大项目后就升职了，薪水也涨了不少、不然就凭以前那点工资，哪敢结婚买房。”

我于是问了问他的月薪税后28K，不由得心底一凉…瞬间觉得最该同情的是自己。同时我也有点心动了，谁不想升职加薪呢？

我和朋友倒起了苦水：自己在公司干了这么久了，工资也没有提升，每天都是写业务代码，技术也得不到提高，很焦虑。我也想自己去学点东西，增加自己的价值，就是遇到瓶颈，不知道从哪入手。

他一听就说：“现在都说互联网寒冬，其实无非就是你上错了车，且穿的少（技术），要是你上对车，自身能力够强，公司换掉的代价大，怎么可能会被裁掉，都是淘汰末端的Coder而已！

你现在就是缺少进阶Java中高级的机会，去深入去学习下数据结构算法、JVM调优、分布式架构设计等等；不然你在市场上没有核心竞争力，根本拿不到高薪！时间就是金钱，我向你推荐一套免费精品Java高级教程，保证你学了以后保证薪资上升一个台阶。”

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：

创建一个订单之后，如果用户立刻支付了这个订单，我们需要将订单状态更新为“已支付”

扣减相应的商品库存

通知仓储中心，进行发货

给用户的这次购物增加相应的积分

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：

用户针对一个订单完成支付之后，就会去找订单服务，更新订单状态

订单服务调用库存服务，完成相应功能

订单服务调用仓储服务，完成相应功能

订单服务调用积分服务，完成相应功能

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，或者是积分服务，怎么调用？

订单服务压根儿就不知道人家库存服务在哪台机器上啊！他就算想要发起一个请求，都不知道发送给谁，有心无力！

这时候，就轮到Spring Cloud Eureka出场了。Eureka是微服务架构中的注册中心，专门负责服务的注册与发现。

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：

Eureka Client：负责将这个服务的信息注册到Eureka Server中

Eureka Server：注册中心，里面有一个注册表，保存了各个服务所在的机器和端口号

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，所以这个事儿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：

首先，如果你对某个接口定义了@FeignClient注解，Feign就会针对这个接口创建一个动态代理

接着你要是调用那个接口，本质就是会调用 Feign创建的动态代理，这是核心中的核心

Feign的动态代理会根据你在接口上的@RequestMapping等注解，来动态构造出你要请求的服务的地址

最后针对这个地址，发起请求、解析响应

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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：

192.168.169:9000

192.168.170:9000

192.168.171:9000

192.168.172:9000

192.168.173:9000

这下麻烦了！人家Feign怎么知道该请求哪台机器呢？

这时Spring Cloud Ribbon就派上用场了。Ribbon就是专门解决这个问题的。它的作用是负载均衡，会帮你在每次请求时选择一台机器，均匀的把请求分发到各个机器上

Ribbon的负载均衡默认使用的最经典的Round Robin轮询算法。这是啥？简单来说，就是如果订单服务对库存服务发起10次请求，那就先让你请求第1台机器、然后是第2台机器、第3台机器、第4台机器、第5台机器，接着再来—个循环，第1台机器、第2台机器。。。以此类推。

此外，Ribbon是和Feign以及Eureka紧密协作，完成工作的，具体如下：

首先Ribbon会从 Eureka Client里获取到对应的服务注册表，也就知道了所有的服务都部署在了哪些机器上，在监听哪些端口号。

然后Ribbon就可以使用默认的Round Robin算法，从中选择一台机器

Feign就会针对这台机器，构造并发起请求。

对上述整个过程，再来一张图，帮助大家更深刻的理解：

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完结

Redis基于内存，常用作于缓存的一种技术，并且Redis存储的方式是以key-value的形式。Redis是如今互联网技术架构中，使用最广泛的缓存，在工作中常常会使用到。Redis也是中高级后端工程师技术面试中，面试官最喜欢问的问题之一，因此作为Java开发者，Redis是我们必须要掌握的。

Redis 是 NoSQL 数据库领域的佼佼者，如果你需要了解 Redis 是如何实现高并发、海量数据存储的，那么这份腾讯专家手敲《Redis源码日志笔记》将会是你的最佳选择。

发者，Redis是我们必须要掌握的。

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