一文读懂SpringCloud全家桶
一、云原生应用
SpringCloud是对Springboot使用的分布式解决方案，适合分布式、中大型的项目架构开发，现在也逐渐成为Java服务端的主流框架。使用Spring Cloud开发的应用程序非常适合在Docker和PaaS（比如Pivotal Cloud Foundry）上部署，所以又叫做云原生应用（Cloud Native Application）。云原生可以简单地理解为面向云环境的软件架构。
springcloud 微服务架构，
1、优点
- 服务拆分粒度更细，有利于资源重复利用，有利于提高开发效率
- 可以更精准的制定优化服务方案，提高系统的可维护性
- 微服务架构采用去中心化思想，服务之间采用Restful等轻量级通讯，比ESB更轻量
- 适于互联网时代，产品迭代周期更短
2、缺点
- 微服务过多，治理成本高，不利于维护系统
- 分布式系统开发的成本高（容错，分布式事务等）对团队挑战大
二、全家桶
SpringCloud提供的全生态的分布式组件支持，
- 服务注册发现：Eureka（其他选择： Consul，Zookeeper，Nacos，Etcd）
- 负载均衡：Robbin（声明式调用：Fegin）
- 断路器：Hystrix
- 网关：Zuul2，Spring Cloud Gateway
- 配置中心：Spring Cloud Config
- 监控：Spring Boot Admin，Spring Boot Actuator
- 链路跟踪：Spring Cloud Sleuth
三、组件介绍
1、Eureka
（1）体系划分
Eureka是SpringCloud官方推荐的服务注册发现组件。Eureka的角色和Dubbo中Zookeeper的角色类似，体系划分如下，
- 业务上可以分为：服务注册中心、服务提供者、服务消费者。
- 代码逻辑上分为：Eureka Server 和 Eureka Client。
（2）结构原理
看图说话，
- 两台Eureka服务注册中心构成的服务注册中心的主从复制集群；
- 然后服务提供者向注册中心进行注册、续约、下线服务等；
- 服务消费者向Eureka注册中心拉去服务列表并维护在本地；
- 然后服务消费者根据从Eureka服务注册中心获取的服务列表选取一个服务提供者进行消费服务。
（3）Eureka 集群（三节点，两两注册）
从图中可以看出 Eureka Server 集群相互之间通过 Replicate 来同步数据，相互之间不区分主节点和从节点，所有的节点都是平等的。在这种架构中，节点通过彼此互相注册来提高可用性，每个节点需要添加一个或多个有效的 serviceUrl 指向其他节点。
如果某台 Eureka Server 宕机，Eureka Client 的请求会自动切换到新的 Eureka Server 节点。当宕机的服务器重新恢复后，Eureka 会再次将其纳入到服务器集群管理之中。当节点开始接受客户端请求时，所有的操作都会进行节点间复制，将请求复制到其它 Eureka Server 当前所知的所有节点中。
Eureka Server 集群之间的状态是采用异步方式同步的，所以不保证节点间的状态一定是一致的，不过基本能保证最终状态是一致的（Eureka保证AP，Zookeeper强调CP）。
2、Robbin
（1）客户端的软负载
Robbin是springcloud的LB调用组件，提供客户端的软件负载均衡。Ribbon客户端组件提供一系列完善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Load Balancer（简称LB）后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则（如简单轮询，随即连接等）去连接这些机器。我们也很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。
Robbin 提供的客户端软负载，是SpringCloud微服务的典型特征之一。
（2）负载均衡策略
- 轮询（RoundRobin)，以轮询的方式依次将请求调度不同的服务器，即每次调度执行i = (i + 1) mod n，并选出第i台服务器。
- 随机（Random)，随机选择状态为UP的Server。
- 加权响应时间（WeightedResponseTime)，根据相应时间分配一个weight，相应时间越长，weight越小，被选中的可能性越低。
- 区域感知轮询（ZoneAvoidanceRule)，复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择server。
（3）核心组件
Ribbon的核心组件(均为接口类型)有以下几个，
- ServerList，用于获取地址列表。它既可以是静态的(提供一组固定的地址)，也可以是动态的(从注册中心中定期查询地址列表)。
- ServerListFilter，仅当使用动态ServerList时使用，用于在原始的服务列表中使用一定策略过虑掉一部分地址。
- IRule，选择一个最终的服务地址作为LB结果。选择策略有轮询、根据响应时间加权、断路器(当Hystrix可用时)等。
Ribbon在工作时首选会通过ServerList来获取所有可用的服务列表，然后通过ServerListFilter过虑掉一部分地址，最后在剩下的地址中通过IRule选择出一台服务器作为最终结果。
3、Fegin
Fegin是一个声明式Http端调用，集成了Robbin的负载均衡功能，同时声明式调用更加方便（只需要简单的注解即可）。简单的可以理解为：Spring Cloud Feign 的出现使得Eureka和Ribbon的使用更加简单。
（1）Fegin接口示例
a、启动类@EnableFeignClients 注解
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableFeignClients // 启用fegin声明式调用
public class FeginComsumerApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(FeginComsumerApplication.class, args);
}
}
b、声明一个调用的Feign接口，
@Service
@FeignClient(name = "name-service")
public interface NameService {
@RequestMapping(value = "/getName", method = RequestMethod.GET)
public String getName();
}
c、服务端提供接口实现
@RequestMapping(value = "/getName", method = RequestMethod.GET)
public String getName(){
return "hello world";
}
d、fegin声明是调用
@Autowired
private NameServiceClient feginNameServiceClient;
@RequestMapping(value = "/getName", method= RequestMethod.GET)
public String getName(){
return feginNameServiceClient.getName();
}
（2）Fegin 的类加载流程
- 通过主类上的EnableFeignClients 注解开启FeignClient；
- 根据Feign 的规则实现接口，并加上FeignClient注解，供调用的地方注入调用；
- 程序启动后，会扫描所有FeignClient 注解的类，并将这些信息注入到IOC 容器中；
- 当b中接口被调用时，通过jdk代理，以及反射（Spring处理注解的方式），来生成具体的RequestTemplate
- RequestTemplate 生成Reqest
- Request 交给httpclient处理，这里的httpclient 可以是OkHttp，也可以是HttpUrlConnection 或者HttpClient
- 最后Client被封装到LoadBalanceClient类，这个类结合Ribbon 实现负载均衡。
（3）Fegin的原理
4、Hystrix
Hystrix 是springcloud生态的断路器（隔离、限流、降级），主要是用来预防服务雪崩的现象，剔除掉分布式系统中某些挂掉或请求过慢的服务节点。Hystrix是一个帮助解决分布式系统中超时处理和容错的类库, 拥有保护系统的能力。
（1）隔离、限流、降级
Hystrix断路器有两种隔离策略：信号量隔离（默认）和线程池隔离。
- 信号量模式从始至终都只有请求线程自身，是同步调用模式，不支持超时调用，不支持直接熔断，由于没有线程的切换，开销非常小。
- 线程池模式可以支持异步调用，支持超时调用，支持直接熔断，存在线程切换，开销大。
信号量隔离：常用于获取共享资源的场景中，比如计算机连接了两个打印机，那么初始的信号量就是2，被某个进程或线程获取后减1，信号量为0后，需要获取的线程或进程进入资源等待状态。Hystrix的处理有些不同，其不等待，直接返回失败。
线程池隔离：采用的就是jdk的线程池，其默认选用不使用阻塞队列的线程池，例如线程池大小为10，如果某时刻10个线程均被使用，那么新的请求将不会进入等待队列，而是直接返回失败，起到限流的作用。
此外，其还引入了一个断路器机制，当断路器处于打开状态时，直接返回失败或进入降级流程。断路器打开和关闭的触发流程为：当总的请求数达到可阈值HystrixCommandProperties.circuitBreakerRequestVolumeThreshold()，或总的请求失败百分比达到了阈值HystrixCommandProperties.circuitBreakerErrorThresholdPercentage()，这时将断路器的状态由关闭设置为打开。当断路器打开时，所有的请求均被短路，在经过指定休眠时间窗口后，让下一个请求通过（断路器被认为是半开状态）。如果请求失败，断路器进入打开状态，并进入新的休眠窗口；否则进入关闭状态。
（2）Hystrix 的整体处理流程
流程如上图所示，Hystrix框架通过命令模式来实现方法粒度上的服务保障，主要涉及HystrixCommand和HystrixObservableCommand类，前者提供同步的execute和异步的queue方法，后者提供立即执行observe和延迟执行toObservable的回调方法。此外，实际项目中通常不会使用Hystrix集成的本地缓存。
5、Spring Cloud Gateway
Spring Cloud Gateway 是springcloud全新推出的第二代微服务网关，用来替代Zuul。gateway实现了服务转发、熔断、限流、权限校验等功能，有测评显示，性能比Zuul要好不少。
（1）相关概念
- Route（路由）：这是网关的基本构建块。它由一个 ID，一个目标 URI，一组断言和一组过滤器定义。如果断言为真，则路由匹配。
- Predicate（断言）：这是一个 Java 8 的 Predicate。输入类型是一个 ServerWebExchange。我们可以使用它来匹配来自 HTTP 请求的任何内容，例如 headers 或参数。
- Filter（过滤器）：这是
org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilter的实例，我们可以使用它修改请求和响应。
（2）请求流程
spring cloud gateway处理request请求的流程如下图，
我们先看gateway的构成：一个netty server，一个netty client，Route（包含Predicate和Filter）。在gateway中最重要的应该是Route（Netty Server和Client已经封装好了），它由RouteLocatorBuilder构建，内部包含Predicate和Filter。
**流程：**即在最前端，启动一个netty server（默认端口为8080）接受请求，然后通过Routes（每个Route由Predicate(等同于HandlerMapping)和Filter(等同于HandlerAdapter)）处理后通过Netty Client发给响应的微服务。
（3）yml配置
server.port: 8082
spring:
application:
name: gateway
cloud:
gateway:
routes:
- id: path_route
uri: http://localhost:8000
order: 0
predicates:
- Path=/foo/**
filters:
- StripPrefix=1
上面给出了一个根据请求路径来匹配目标uri的例子，如果请求的路径为/foo/bar，则目标uri为http://localhost:8000/bar。如果上面例子中没有加一个StripPrefix=1过滤器，则目标uri 为http://localhost:8000/foo/bar，StripPrefix过滤器是去掉一个路径。
6、Spring Boot Admin
Spring Boot Admin 是springcloud提供的监控组件，用于管理和监控SpringBoot各个微服务。Admin通过注册中心（如Eureka）来监控各个节点的状态。可以结合Spring Boot Actuator 使用，常用的监控数据有，
- 显示健康状况
- 显示详细信息，例如
- JVM和内存指标
- micrometer.io指标
- 数据源指标
- 缓存指标
- 查看jvm系统和环境属性
监控 server端需要 @EnableAdminServer 注解，client端只需要配置好yaml文件就好了，admin会通过注册中心获取各个服务节点的状态。
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'
endpoint:
health:
show-details: ALWAYS
7、Spring Cloud Config
Spring Cloud Config 是springcloud的分布式配置中心组件。
分布式系统中，由于服务数量巨多，为了方便服务配置文件统一管理，实时更新，所以需要分布式配置中心组件。在Spring Cloud中，有分布式配置中心组件Spring Cloud Config ，它支持配置服务放在配置服务的内存中（即本地），也支持放在远程Git仓库中。
SpringCloudConfig分为服务端（Config Server）和客户端（Config Client），服务端负责将git（svn）中存储的配置文件发布成REST接口，客户端可以从服务端REST接口获取配置。但客户端并不能主动感知到配置的变化，从而主动去获取新的配置， 它需要每个客户端通过POST方法触发各自的/refresh，SpringCloudBus就通过一个轻量级消息代理连接分布式系统的节点。
Config Server用于配置属性的存储，存储的位置可以为Git仓库、SVN仓库、本地文件等，Config Client用于服务属性的读取。
spring cloud config是将配置保存在git/svn上，依赖git每次push后，触发webhook回调，最终触发spring cloud bus(消息总线），然后由消息总线通知相关的应用。