SpringCloud知识点整理
1.Zuul
基本功能
网关作为整个微服务的入口，主要的作用包括动态路由、监控、限流、降级、鉴权等功能。
降级：也就是当后面微服务超时不响应的时候，可以在网关层进行报错等处理。
监控： 如记录访问日志，方便统一查询。
限流：针对每个微服务，有多种限流方式（具体待研究），使用精心设计的值保证后续微服务不被压垮，同时也不过多浪费机器性能。
鉴权：如IP白名单、黑名单等，用于筛选用户是否有访问权限，如果是内部人员才能访问的可以使用过滤器指定IP地址范围，都拦截就可以了。
zuul原理图
zuul主要就是由过滤器构成，分为pre filters、routing filters、post filters，pre filters在转发请求前调用，post filters在转发请求后调用，routing filters转发请求时调用（可在调用前后进行过滤处理）。如果任意一个阶段报错了，那么会进入error过滤器进行处理。zuul实现了自己的默认error过滤器，使用下面配置可以禁用zuul的默认error处理。
zuul.SendErrorFilter.error.disable=true
示例
路由配置：下面配置表示uri为/myusers/开头的请求，都访问serviceId为users的微服务。
更多配置内容可查看Spring Cloud Netflix
zuul:
routes:
users:
path: /myusers/**
serviceId: users熔断降级：熔断需要实现FallbackProvider接口。
class MyFallbackProvider implements FallbackProvider {
//这里可指定具体路由的熔断降级处理，如填写users，则该类是users相关路径的降级处理
@Override
public String getRoute() {
return "*";
}
@Override
public ClientHttpResponse fallbackResponse(String route, Throwable throwable) {
return new ClientHttpResponse() {
@Override
public HttpStatus getStatusCode() throws IOException {
return HttpStatus.OK;
}
@Override
public int getRawStatusCode() throws IOException {
return 200;
}
@Override
public String getStatusText() throws IOException {
return "OK";
}
@Override
public void close() {
}
@Override
public InputStream getBody() throws IOException {
return new ByteArrayInputStream("fallback".getBytes());
}
@Override
public HttpHeaders getHeaders() {
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
return headers;
}
};
}
}过滤器：过滤器都是通过实现ZuulFilter类完成，记得要加@Component注解才能纳入IOC容器管理。
public class QueryParamPreFilter extends ZuulFilter {
//过滤器的排序，值越小的越先调用
@Override
public int filterOrder() {
return PRE_DECORATION_FILTER_ORDER - 1; // run before PreDecoration
}
//指定过滤器的类型，包括PRE_TYPE、ROUTE_TYPE、POST_TYPE、ERROR_TYPE（error处理）
@Override
public String filterType() {
return FilterConstants.PRE_TYPE;
}
//指定什么情况下需要调用该过滤器，true表示需要调用
@Override
public boolean shouldFilter() {
RequestContext ctx = RequestContext.getCurrentContext();
return !ctx.containsKey(FORWARD_TO_KEY) // a filter has already forwarded
&& !ctx.containsKey(SERVICE_ID_KEY); // a filter has already determined serviceId
}
@Override
public Object run() {
RequestContext ctx = RequestContext.getCurrentContext();
HttpServletRequest request = ctx.getRequest();
if (request.getParameter("sample") != null) {
// put the serviceId in `RequestContext`
ctx.put(SERVICE_ID_KEY, request.getParameter("foo"));
}
return null;
}
}过滤器的调用源码：可以看出preRoute或postRoute阶段报错，那么调用error过滤器之后还会调用postRoute过滤器；而postRoute阶段报错，只会调用error过滤器。
public void service(javax.servlet.ServletRequest servletRequest, javax.servlet.ServletResponse servletResponse) throws ServletException, IOException {
try {
init((HttpServletRequest) servletRequest, (HttpServletResponse) servletResponse);
// Marks this request as having passed through the "Zuul engine", as opposed to servlets
// explicitly bound in web.xml, for which requests will not have the same data attached
RequestContext context = RequestContext.getCurrentContext();
context.setZuulEngineRan();
try {
preRoute();
} catch (ZuulException e) {
error(e);
postRoute();
return;
}
try {
route();
} catch (ZuulException e) {
error(e);
postRoute();
return;
}
try {
postRoute();
} catch (ZuulException e) {
error(e);
return;
}
} catch (Throwable e) {
error(new ZuulException(e, 500, "UNHANDLED_EXCEPTION_" + e.getClass().getName()));
} finally {
RequestContext.getCurrentContext().unset();
}
}
限流：zuul限流放在pre过滤器当中进行处理，使用RateLimiter等工具类进行处理，感兴趣的可自行查阅相关资料学习。
2.springcloud-bus
作用：消息总线的作用是当刷新配置中心配置时，能够通过不重启客户微服务，便能够刷新配置。
原理：修改完配置中心配置后，通过一个刷新配置文件的url让其中一个微服务进行配置文件刷新，同时该微服务会将刷新操作发送到配置完成的消息队列（支持RabbitMQ和kafka）当中，同样名字的微服务会监听同一个topic消息队列，其他微服务通过消费这条消息来实现配置文件的刷新。所以这里是一个微服务的监听机制。
可参考：SpringCloud07_消息总线（Bus）_微凉归期的博客-CSDN博客_springcloud消息总线
3.springcloud-config
微服务既然每个微服务是无状态的，那么同样类型的服务具有同样的配置，为了方便统一管理，于是配置中心被抽取了出来。配置中心分为server端和client端，server端即是config，启动时从git中拉取配置文件信息复制一份到本地，client端（其他的基础微服务）从server拉取配置信息时，如果git不可用，那么会访问server端本地存储的配置文件信息。
如果配置中心和本地配置了相同的配置文件，那么优先级是远程优先，其次本地。
图来源于：SpringCloud Config配置中心原理以及环境切换_向大海走去的博客-CSDN博客_springcloud配置中心原理
4.Eureka
Eureka分成两个部分，eureka-client和eureka-server，client指的是消费者和生产者（通常就是我们的业务微服务），server指的是注册中心。
服务注册：client向server注册，server存储 client的信息，包括IP地址、端口等。
获取注册列表信息： client从server获取到服务提供者列表信息，存储到client当中，每30秒刷新一次该信息。feign调用的时候使用ribbon进行负载均衡。
服务续约：client每隔30秒钟发送一次心跳到server续约，如果90秒server都没有收到client的续约，那么会在注册表中将该实例删除。该值可配置。
服务续约任务的调用间隔时间，默认为30秒
eureka.instance.lease-renewal-interval-in-seconds=30
服务失效的时间，默认为90秒。
eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds=90
服务下线： client程序关闭的时候会调用一个shutdown方法通知server删除该实例。
自我保护机制：为了防止因网络波动导致服务误删除，eureka提供了自我保护机制。当15分钟内心跳成功比例低于百分之85，那么会进入自我保护机制，自我保护机制情况下不会对注册信息进行删除（因为网络波动情况下删除注册信息，如果网络恢复了，client又没有重启，server中就永远找不到该实例了），同时会接受新的服务进行注册，不过不会同步到集群中的其他server当中。当client心跳恢复时，server会退出自我保护机制。
参考：
Eureka工作原理_代码忘烦恼的博客-CSDN博客_eureka原理
Spring Cloud Eureka 自我保护机制_Monster_起飞的博客-CSDN博客
5.Hystrix
服务熔断包含服务隔离、服务降级、服务熔断三个功能。
服务隔离：是指我们的调用服务使用的Tomcat线程池进行线程管理，如果调用其他微服务的时候继续使用Tomcat的线程，如果其他微服务阻塞势必会导致当前调用服务不可用，所以需要使用新的线程池负责调用其他微服务。每一个微服务使用一个线程池，即便某个微服务发生故障，也只会影响到相关负责的线程池发生阻塞，而不会影响到当前调用微服务以及其他没有发生故障的微服务。
服务降级：如果被调用微服务发生故障抛异常，那么会进入到fallback逻辑里面进行服务降级处理（类似异常处理）。
服务熔断：默认20次请求中，有百分之50的请求失败或超时，那么会打开熔断，之后所有的请求都直接降级。5秒后变成半开状态，每5秒发送一个请求测试下游微服务是否恢复故障，其他的请求依然走降级处理，如果恢复故障了则关闭熔断。
6.Feign
远程调用工具，通过生成代理类的方式对其他微服务或指定的http地址进行调用，使用起来简单便捷，内置了ribbon，通过ribbon进行负载均衡选择合适的微服务，然后feign调用。
Feign原理 （图解）_xjk201的博客-CSDN博客_feign调用原理
7.ribbon
包含七种负载均衡策略。
轮询（RoundRobinRule）：依次选择服务提供者进行访问，默认就是该策略。
随机（RandomRule）：随机选择一个服务提供者进行访问。
可用性优先（AvailabilityFilteringRule）：先过滤掉断路的微服务以及并发数量高的微服务，在剩下的微服务中进行轮询。
响应时间（WeightedResponseTimeRule）：根据微服务的响应时间进行排序，响应越快选中几率越高。刚启动时使用轮询，收集到足够信息之后就切换成响应时间模式。
重试（RetryRule）：先按照轮询获取服务，如果失败则重试。
最优可用（BestAvailableRule）：先过滤掉断路的微服务，然后选择并发量最小的微服务进行访问。
区域内可用（ZoneAvoidanceRule）：剔除区域内不可用的server，然后再过滤并发连接过多的server。
也可以自定义负载均衡策略，具体做法可以去查找更多资料。
Ribbon七种负载均衡策略详解_凉拌海蜇丝的博客-CSDN博客_ribbon负载均衡策略有哪几种