微服务框架【笔记】

1.认识微服务

1.1 微服务架构演变

• 【1】单体架构： 将业务的所有功能集中在一个项目中开发，打包成一个包部署。
• 优点: 架构简单；部署成本低。
• 缺点：耦合度高。
• 【2】分布式架构： 根据业务功能对系统进行拆分，每个业务模块作为独立项目开发，称为一个服务。
• 优点：降低服务耦合；有利于服务升级拓展
• 服务治理
• 分布式架构要考虑的问题：
• 服务拆分粒度如何?
• 服务集群地址如何维护？
• 服务之间如何实现远程调用？
• 服务健康状态如何感知？
• 【3】微服务：微服务是一种经过良好架构设计得到分布式架构方案，微服务的架构特征：
• 单一职责：微服务拆分力度更小，每一个服务都对应唯一的业务能力，做到单一职责，避免重复业务开发。
• 面向服务：微服务对外暴露业务接口
• 自治：团队独立、技术独立、数据独立、部署独立
• 隔离性强：服务调用做好隔离、容错、降级、避免出现级联问题
• 高内聚，低耦合

1.2 SpringCloud

在国内最知名的微服务方案的实现就是SpringCloud和阿里巴巴的Dubbo。
微服务技术对比

	Dubbbo	SpringCloud	SpringCloudAlibaba
注册中心	zookeeper、Redis	Eureka、Consul	Nacos、Eureka
服务远程调用	Dubbo协议	Feign（http协议）	Dubbo、Fegin
配置中心	无	SpringCloudConfig	SpringCloudConfig、Nacos
服务网关	无	SpringCloudGateway、Zuul	SpringCloudGateway、Zuul
服务监控和保护	dubbo-admin，功能弱	Hystrix	Sentinel

Spring Cloud
Spring Cloud 集成了各种微服务功能组件，并基于Spring Boot实现了这些组件的自动装配，从而提供了良好的开箱即用的体验：

• 服务注册发现
• 服务远程调用
• 服务链路监控
• 统一配置管理
• 统一网关路由
• 流控、降级、保护
  SpringCloud与SpringBoot需要考虑版本兼容问题，我这里会使用 Hoxton.SR10,因此SpringBoot版本就是2.3.x。
  

2.分布式服务架构案例

2.1 服务拆分和远程调用

服务拆分注意事项：

1. 不同微服务，不要重复开发相同业务
2. 微服务数据独立，不要访问其他微服务数据库
3. 微服务可以将自己的业务暴露为接口，供其他微服务调用

2.2 导入服务拆分Demo

1. 导入cloud-demo
2. 项目结构
   cloud-demo
   |-------order-service(根据id查询订单)
   |
   |-------user-service (根据id查询用户)
   
3. 启动两个项目
4. 分别验证接口
5. order
6. user

总结

1. 微服务需要根据业务模块拆分，做到单一职责，不要重复开发相同业务
2. 微服务可以将业务暴露为接口，供其他服务使用
   不同微服务都应有自己独立的数据库

2.3 微服务远程调用-查询订单【基于RestTemplate发送http请求】

1. 注册RestTemplate

在order-service的OrderApplication中注册RestTemplate

@MapperScan("cn.itcast.order.mapper")
@SpringBootApplication
public class OrderApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderApplication.class, args);
    }

    /**
     * 创建RestTemplate并注入Spring容器
     * @return
     */
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate(){
        return new RestTemplate();
    }

}

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;

    @Autowired
    private RestTemplate  restTemplate;
    public Order queryOrderById(Long orderId) {
        // 1.查询订单
        Order order = orderMapper.findById(orderId);
        // 2.利用RestTemplate发送http请求，查询用户
        // 2.1 url路径
        String url = "http://localhost:8081/user/"+order.getUserId();
        // 2.2 发送http请求，实现远程调用
        User  user= restTemplate.getForObject(url,User.class);
        // 3. 封装user到Order
        order.setUser(user);

        // 4.返回
        return order;
    }
}

3.Eureka注册中心

先来了解一下服务调用的关系：

• 服务提供者：暴露接口给其他微服务调用
• 服务消费者：调用其他微服务提供的接口
• 提供者和消费者角色是相对的

3.1 远程调用的问题

• 服务消费者该如何获取服务提供者的地址信息？
• 如果有多个服务提供者，消费者该如何选择？
• 消费者如何得知服务提供者的健康状态？

3.2 eureka原理

• 服务消费者该如何获取服务提供者的地址信息？

1. 服务提供者启动时向eureka注册自己的信息
2. eureka保存这些信息
3. 消费者根据服务名称向eureka拉取提供者信息

• 如果有多个服务提供者，消费者该如何选择？

服务消费者利用 负载均衡 算法，从服务中挑选一个

• 消费者如何得知服务提供者的健康状态？

1. 服务提供者会每隔30s向EurekaServe发送心跳请求，报告健康状态
2. eureka会更新记录服务列表信息，心跳不正常会被剔除
3. 消费者就可以拉取到最新的信息

总结

在Eureka架构中，微服务角色有两类：

• EurekaServer：服务端，注册中心
• 1. 记录服务信息
• 2. 心跳监控
• EurekaClient：客户端
• • Provider：服务提供者，例如案例中的 user-service
• • 1. 注册自己的信息到EurekaServer
• • 2. 每隔30s向EurekaServer发送一次心跳
• • Consumer：服务消费者，例如案例中的 order-service
• • 1. 根据服务名称从EurekaServer拉取服务列表
• • 2. 基于服务列表做负载均衡，选中一个微服务后发起远程调用

3.3 搭建EurekaServer

3.3.1 搭建注册中心

搭建EurekaServer服务步骤如下：

1. 创建项目，引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-serverartifactId>
dependency>

2. 编写启动类，添加@EnableEurekaServer注解
   

3. 添加application.yml文件，编写下面的配置

server:
  port: 10086
spring:
  application:
    name: eureka-server
eureka:
  client:
    service-url: 
      defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka

启动服务验证

3.4 服务注册

注册user-service
将user-service服务注册到EurekaServer步骤如下：

1. 在user-service项目下引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-clientartifactId>
dependency>

2. 在application.yml文件，编写下面的配置

spring:
  application:
    name: userservice
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka

整体配置文件

server:
  port: 8081
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/cloud_user?useSSL=false
    username: root
    password: 111111
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
  application:
    name: userservice #user服务的服务名称
mybatis:
  type-aliases-package: cn.itcast.user.pojo
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: true
logging:
  level:
    cn.itcast: debug
  pattern:
    dateformat: MM-dd HH:mm:ss:SSS

eureka:
  client:
    service-url: # eureka的地址信息
      defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka

order步骤如上，总结一下服务注册就是三步走：引入依赖、配置yml（服务名称和eureka服务地址）、启动服务

在注册服务得到时候，我们可以将user-service多次启动，模拟多实例部署，但为了避免端口冲突，需要修改端口设置：

3.5 服务发现

在order-service完成服务拉取
服务拉取是基于服务名称获取服务列表，然后再对列表做负载均衡

1. 修改OrderService的代码，修改访问的路径，用服务名代替ip、端口

String url = "http://userservice/user/"+order.getUserId();

2. 在order-service项目的启动类OrderApplication中的RestTemplate添加负载均衡注解：

/**
     * 创建RestTemplate并注入Spring容器
     * @return
     */
    @Bean
    @LoadBalanced //负载均衡注解
    public RestTemplate restTemplate(){
        return new RestTemplate();
    }

启动order-service服务，发送两次请求 http://localhost:8080/order/101 http://localhost:8080/order/102 查看负载均衡后拉取哪个服务。

4.Ribbon负载均衡

上面我们添加了@LoadBalanced注解，即可实现负载均衡功能，这是什么原理呢？

4.1 负载均衡原理

SpringCloud底层其实是利用了一个名为Ribbon的组件，来实现负载均衡功能的。

那么我们发出的请求明明是http://userservice/user/1，怎么变成了http://localhost:8081的呢？

4.2.源码跟踪

为什么我们只输入了service名称就可以访问了呢？之前还要获取ip和端口。

显然有人帮我们根据service名称，获取到了服务实例的ip和端口。它就是LoadBalancerInterceptor，这个类会在对RestTemplate的请求进行拦截，然后从Eureka根据服务id获取服务列表，随后利用负载均衡算法得到真实的服务地址信息，替换服务id。

我们进行源码跟踪：

1）LoadBalancerIntercepor

这里的intercept方法，拦截了用户的HttpRequest请求，然后做了几件事：

• request.getURI()：获取请求uri，本例中就是 http://user-service/user/8
• originalUri.getHost()：获取uri路径的主机名，其实就是服务id，user-service
• this.loadBalancer.execute()：处理服务id，和用户请求。

这里的this.loadBalancer是LoadBalancerClient类型，我们继续跟入。

2）LoadBalancerClient

继续跟入execute方法：

代码是这样的：

• getLoadBalancer(serviceId)：根据服务id获取ILoadBalancer，而ILoadBalancer会拿着服务id去eureka中获取服务列表并保存起来。
• getServer(loadBalancer)：利用内置的负载均衡算法，从服务列表中选择一个。本例中，可以看到获取了8082端口的服务

放行后，再次访问并跟踪，发现获取的是8081：

果然实现了负载均衡。

3）负载均衡策略IRule

在刚才的代码中，可以看到获取服务使通过一个getServer方法来做负载均衡:

我们继续跟入：

继续跟踪源码chooseServer方法，发现这么一段代码：

我们看看这个rule是谁：

这里的rule默认值是一个RoundRobinRule，看类的介绍：
轮询负载均衡规则

这不就是轮询的意思嘛。

到这里，整个负载均衡的流程就清楚了。

4.2 负载均衡策略

Ribbon的负载均衡规则是一个叫IRule的接口来定义的，每一个子接口都是一种规则：

不同规则的含义如下：

内置负载均衡规则类	规则描述
RoundRobinRule	简单轮询服务列表来选择服务器。它是Ribbon默认的负载均衡规则。
AvailabilityFilteringRule	对以下两种服务器进行忽略： （1）在默认情况下，这台服务器如果3次连接失败，这台服务器就会被设置为“短路”状态。短路状态将持续30秒，如果再次连接失败，短路的持续时间就会几何级地增加。 （2）并发数过高的服务器。如果一个服务器的并发连接数过高，配置了AvailabilityFilteringRule规则的客户端也会将其忽略。并发连接数的上限，可以由客户端的..ActiveConnectionsLimit属性进行配置。
WeightedResponseTimeRule	为每一个服务器赋予一个权重值。服务器响应时间越长，这个服务器的权重就越小。这个规则会随机选择服务器，这个权重值会影响服务器的选择。
ZoneAvoidanceRule	以区域可用的服务器为基础进行服务器的选择。使用Zone对服务器进行分类，这个Zone可以理解为一个机房、一个机架等。而后再对Zone内的多个服务做轮询。
BestAvailableRule	忽略那些短路的服务器，并选择并发数较低的服务器。
RandomRule	随机选择一个可用的服务器。
RetryRule	重试机制的选择逻辑

默认的实现就是ZoneAvoidanceRule，是一种轮询方案

4.3.1 自定义负载均衡策略

通过定义IRule实现可以修改负载均衡规则，有两种方式：

1. 代码方式：在order-service中的OrderApplication类中，定义一个新的IRule：

@Bean
public IRule randomRule(){
    return new RandomRule();
}

2. 配置文件方式：在order-service的application.yml文件中，添加新的配置也可以修改规则：

userservice: # 给某个微服务配置负载均衡规则，这里是userservice服务
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule # 负载均衡规则 

注意，一般用默认的负载均衡规则，不做修改。

4.3 懒加载

Ribbon默认是采用懒加载，即第一次访问时才会去创建LoadBalanceClient，请求时间会很长。

而饥饿加载则会在项目启动时创建，降低第一次访问的耗时，通过下面配置开启饥饿加载：

ribbon:
  eager-load:
    enabled: true
    clients: userservice

下一篇我会学习总结Nacos注册中心的相关知识，感谢大家的支持！