在项目中同时使用SpringCloud和Dubbo，注册中心选用Eureka？

一、前置知识

1、在Spring Boot中使用Dubbo？

需要配置服务提供者和服务消费者
引入Dubbo相关依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.dubbo</groupId>
    <artifactId>dubbo-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.7.8</version>
</dependency>

1）配置服务提供者

1、在配置文件中配置Dubbo的相关信息：

# Dubbo应用名称
dubbo.application.name=forlan-provider
# Dubbo注册中心地址
dubbo.registry.address=zookeeper://localhost:2181
# Dubbo服务协议
dubbo.protocol.name=dubbo
dubbo.protocol.port=20880

2、在服务提供者的启动类上添加@EnableDubbo注解：

@SpringBootApplication
@EnableDubbo
public class ForlanProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ProviderApplication.class, args);
    }
}

3、编写服务提供者的接口和实现类：

public interface HelloService {
    String sayHello(String name);
}

@Service
public class HelloServiceImpl implements HelloService {
    @Override
    public String sayHello(String name) {
        return "Hello, " + name + "!";
    }
}

2）配置服务消费者

1、在配置文件中配置Dubbo的相关信息：

# Dubbo应用名称
dubbo.application.name=forlan-consumer
# Dubbo注册中心地址
dubbo.registry.address=zookeeper://localhost:2181
# Dubbo服务协议
dubbo.protocol.name=dubbo
dubbo.protocol.port=20880

2、在服务消费者的启动类上添加@EnableDubbo注解：

@SpringBootApplication
@EnableDubbo
public class ConsumerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
    }
}

3、编写服务消费者的代码：

@RestController
public class HelloController {
    @Reference
    private HelloService helloService;

    @GetMapping("/hello")
    public String sayHello(@RequestParam String name) {
        return helloService.sayHello(name);
    }
}

2、在Spring Boot中使用Eureka？

需要配置Eureka服务器和客户端

1）Eureka服务

添加Eureka依赖：在您的pom.xml文件中添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
</dependency>

添加配置
什么都不配，Eureka服务的默认端口号是8761
配置Eureka服务器：在您的Spring Boot应用程序的主类上添加@EnableEurekaServer注解，以将应用程序标记为Eureka服务器

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.EnableEurekaServer;

@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}

2）Eureka客户端

添加以下依赖项

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>

添加配置

spring.application.name=forlan
eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://localhost:8761/eureka

启用Eureka客户端：在您的Spring Boot应用程序的主类上添加@EnableDiscoveryClient注解，以将应用程序标记为Eureka客户端。例如：

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class ForlanApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ForlanApplication .class, args);
    }
}

完成上述配置后，您的Spring Boot应用程序将作为Eureka客户端注册到Eureka服务器，并可以通过Eureka服务器进行服务发现和负载均衡。

二、项目代码分析

1、dubbo服务提供者

1）启动类

@SpringBootApplication
@EnableDubbo
public class ForlanProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ForlanProviderApplication.class, args);
    }
}

2）配置类

# Dubbo应用名
dubbo.application.name=forlan-provider
# 设置应用日志记录器，如Log4j、Logback和Java自带的JUL（Java Util Logging），来记录Dubbo框架的日志信息
dubbo.application.logger=slf4j
# 扫描注册com.forlan包下的所有服务接口
dubbo.scan.base-packages=com.msedu.study
# Dubbo协议名称
dubbo.protocol.name=dubbo
# Dubbo协议端口号
dubbo.protocol.port=20883
# Dubbo协议使用的线程池类型为fixed（固定大小线程池）
dubbo.protocol.threadpool=fixed
# Dubbo协议使用的线程数量为1000，表示同时处理的请求数量
dubbo.protocol.threads=1000
# Dubbo协议使用的线队列长度为2000，当线程数达到最大值时，新请求会被放入任务队列中等待处理
dubbo.protocol.queues=2000
# 服务提供者的标签，可以设置不同环境为不同标签
dubbo.provider.tag=v2.8
# apiVersionFilter 版本过滤器，保证tag延续
dubbo.provider.filter=apiVersionFilter,providerFilter
# Dubbo使用的注册中心为zookeeper，地址为zk-cs:2181
dubbo.registry.address=zookeeper://zk-cs:2181
# 指定额外的注册中心键和值
dubbo.registry.extra-keys=default.dubbo.tag
# 使用简化的注册中心实现来减少注册中心的复杂性和性能开销
dubbo.registry.simplified=true
# Dubbo不在启动时检查注册中心的可用性
dubbo.registry.check=false
# 在Dubbo中，注册中心可以按照不同的分组来进行管理和区分，这里指定注册中心的分组为 `formal` 
dubbo.registry.group=formal

# 省略其它无关配置...

标签过滤器

添加过滤器传递dubbo.tag，用于标识和区分不同的服务

import org.apache.dubbo.rpc.Filter;
import org.apache.dubbo.rpc.Invocation;
import org.apache.dubbo.rpc.Invoker;
import org.apache.dubbo.rpc.Result;
import org.apache.dubbo.rpc.RpcContext;
import org.apache.dubbo.rpc.RpcException;
import org.apache.dubbo.common.Constants;

public class ApiVersionFilter implements Filter {
	@Override
	public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
		String version = invocation.getAttachment("dubbo.tag");
		if (StringUtil.isNotEmpty(version)) {
			RpcContext.getContext().setAttachment("dubbo.tag", version);
		}
		Result result = invoker.invoke(invocation);
		return result;
	}

}

提供者过滤器

在每个rpc被调用前执行特定逻辑，清空本地线程变量

import org.apache.dubbo.common.Constants;
import org.apache.dubbo.common.extension.Activate;
import org.apache.dubbo.rpc.Filter;
import org.apache.dubbo.rpc.Invocation;
import org.apache.dubbo.rpc.Invoker;
import org.apache.dubbo.rpc.Result;
import org.apache.dubbo.rpc.RpcException;

@Activate(group = "provider",value = "providerFilter")
public class ProviderFilter implements Filter{
	@Override
	public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
		// 清空本地线程变量
    	ThreadLocalUtil.clearThreadVarible();
    	Result result = invoker.invoke(invocation);
        return result;
	}
}

2、dubbo服务消费者/Controller

1）启动类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableDubbo
public class ForlanRestApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ForlanRestApplication.class, args);
    }
}

@EnableDiscoveryClient的作用：服务注册到服务注册中心，并且能够发现其他注册的微服务实例
@EnableDubbo的作用：启用Dubbo服务，标识该类作为Dubbo服务的提供者或消费者

2）配置类

# Dubbo应用名
dubbo.application.name=forlan-consumer
# 设置应用日志记录器，如Log4j、Logback和Java自带的JUL（Java Util Logging），来记录Dubbo框架的日志信息
dubbo.application.logger=slf4j
# 扫描注册com.forlan包下的所有服务接口
dubbo.scan.base-packages=com.forlan
# Dubbo协议名称
dubbo.protocol.name=dubbo
# Dubbo协议端口号
dubbo.protocol.port=20880
# 消费者在启动时是否检查服务提供者的可用性，false表示在调用服务时才检查
dubbo.consumer.check=false
# 消费者调用服务的超时时间，这里设置为50秒
dubbo.consumer.timeout=50000
# 消费者在服务调用失败时的重试次数，默认值为0，表示不进行重试
dubbo.consumer.retries=0
# 消费者使用的过滤器链
dubbo.consumer.filter=consumerFilter,-consumercontext,tagRouterFilter
# Dubbo使用的注册中心为zookeeper，地址为zk-cs:2181
dubbo.registry.address=zookeeper://zk-cs:2181
# 指定额外的注册中心键和值
dubbo.registry.extra-keys=default.dubbo.tag
# 使用简化的注册中心实现来减少注册中心的复杂性和性能开销
dubbo.registry.simplified=true
# Dubbo不在启动时检查注册中心的可用性
dubbo.registry.check=false
# 在Dubbo中，注册中心可以按照不同的分组来进行管理和区分，这里指定注册中心的分组为 `formal` 
dubbo.registry.group=formal
# 省略其它无关配置...

ConsumerFilter

获取公共参数（accessToken、requestUUID），从本地线程取，设置到dubbo接口上下文中

import com.msedu.common.utils.ThreadUtil;
import org.apache.dubbo.common.Constants;
import org.apache.dubbo.common.extension.Activate;
import org.apache.dubbo.rpc.*;

@Activate(group = "consumer",value = "consumerFilter")
public class ConsumerFilter implements Filter{

	@Override
	public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
	    
        Result result = null;
        
        try {
        	// 调用dubbo接口前存入上下文参数
        	String accessToken = (String) ThreadUtil.get("accessToken");
        	String requestUUID = (String) ThreadUtil.get("requestUUID");
      		RpcContext.getContext().setAttachment("accessToken", accessToken);
        	RpcContext.getContext().setAttachment("requestUUID", requestUUID);

        	result = invoker.invoke(invocation);
        }catch(Exception e) {
        	throw e;
        }
        return result;
	}

}

TagRouterFilter

项目中配置了-consumercontext，表示移除默认的ConsumerContextFilter，用TagRouterFilter替换，之所以要替换，是因为dubbo自带的过滤器会在调用完成之后清理掉Attachments，由于我们需要在Attachments中保留dubbo.tag，否则无法找到对应的服务，这就是TagRouterFilter的作用，其实就是保留了tag路由，RpcContext.getContext().setAttachment(“dubbo.tag”, invocation.getAttachment(“dubbo.tag”))

@Activate(group = "consumer", order = -10000)
public class TagRouterFilter implements Filter {

	@Override
	public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
		RpcContext.getContext().setInvoker(invoker).setInvocation(invocation)
				.setLocalAddress(NetUtils.getLocalHost(), 0)
				.setRemoteAddress(invoker.getUrl().getHost(), invoker.getUrl().getPort());
		if (invocation instanceof RpcInvocation) {
			((RpcInvocation) invocation).setInvoker(invoker);
		}
		try {
			RpcContext.removeServerContext();
			return invoker.invoke(invocation);
		} finally {
			RpcContext.getContext().clearAttachments();
		}
	}

	@Override
	public Result onResponse(Result result, Invoker<?> invoker, Invocation invocation) {
		RpcContext.getServerContext().setAttachments(result.getAttachments());
		//保留tag路由
		RpcContext.getContext().setAttachment("dubbo.tag", invocation.getAttachment("dubbo.tag"));
		return result;
	}

}

在Dubbo中，AbstractRouter是一个抽象类，用于实现路由策略。它的作用是根据一定的规则，决定将请求路由到哪个服务提供者。具体的路由策略可以通过继承AbstractRouter类并实现其中的方法来自定义。Dubbo提供了多种内置的路由策略，如基于标签、基于权重等。通过配置AbstractRouter的实现类，可以灵活地控制服务的路由行为。

3、Eureka服务端

1）启动类

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;

@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}

2）配置类

# 客户端是否注册到eureka，默认true，这里为false
eureka.client.register-with-eureka=false
# 是否从Eureka服务器获取注册信息，如果单节点，不需要同步其他节点数据，用false
eureka.client.fetch-registry=false
# true：实例以IP的形式注册;false：实例以主机名的形式注册
eureka.instance.preferIpAddress=true
# 客户端注册到的Eureka服务器地址
eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://localhost:8300/eureka/
#Eureka服务器中用于清理过期实例的驱逐间隔时间，默认5000ms
eureka.server.evictionIntervalTimerInMs=5000
#  Eureka服务器更新响应缓存的时间间隔，服务器本地会缓存一份，确保响应性能，但又需要确保是最新的，需要定期拉取
eureka.server.responseCacheUpdateIntervalMs=5000 
# Eureka服务器是否使用只读响应缓存，false表示可以对缓存修改，一般建议false
eureka.server.use-read-only-response-cache=false
# Eureka服务器是否启用自我保护机制，默认true
eureka.server.enable-self-preservation=false

4、Eureka客户端

1）启动类

其实已经作为dubbo的消费者，一样的启动类

2）配置类

#eureka地址
eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://localhost:8300/eureka/
# 服务示例的版本号
eureka.instance.metadata-map.version=v2.8
# true：实例以IP的形式注册;false：实例以主机名的形式注册
eureka.instance.preferIpAddress=true
# Eureka客户端发送心跳保持租约的时间间隔，默认30s，这里设置为3s，即每3秒发送一次续约
eureka.instance.leaseRenewalIntervalInSeconds=3
# Eureka客户端租约到期时间，默认90s，这里设置为10s，即服务器10s内没收到心跳，则认为该实例不可用
eureka.instance.leaseExpirationDurationInSeconds=10
# true：客户端会从服务注册中心获取并缓存服务注册表的信息；false：仅使用本地缓存的信息，客户端默认为true
eureka.client.fetchRegistry=true
# 客户端获取服务注册表的间隔时间，即刷新本地缓存时间间隔，默认30s
eureka.client.registryFetchIntervalSeconds=5

一般的话，eureka.instance.leaseExpirationDurationInSeconds设置为eureka.instance.leaseRenewalIntervalInSeconds的两倍或更多，以确保在网络故障或其他问题时仍能保持可用

三、总结

在项目中，SpringCloud和Dubbo配置使用，其实还是注册到两个注册中心。

• Eureka

网关和对外提供API访问的服务都注册到Eureka，主要是为了方便网关进行路由，网关可以从Eureka获取服务的注册信息，包括服务的主机和端口等信息。这样，网关就可以根据需要将请求路由到相应的服务实例上，实现请求的转发和负载均衡。同时，通过Eureka的服务发现机制，网关可以动态地获取服务实例的变化，以便及时更新路由规则。这种方式可以提高系统的灵活性和可扩展性，使网关能够自动适应服务实例的变化。

• Zookeeper

相关service服务提供者和对外提供API访问的服务注册到Zookeeper，一方作为Dubbo服务提供者，一方作为Dubbo服务消费者，通过dubbo进行调用

总的来说，就是对外提供API访问的的服务，和网关一起注册到Eureka，方便网关路由，并且这些服务也作为Dubbo消费者，注册到Zookeeper，同时相关服务提供者注册到Zookeeper即可，两者通过Dubbo进行调用。

思考题

1、Dubbo可以使用的注册中心？

默认使用的是Zookeeper作为注册中心，还可以使用Eureka、Nacos作为注册中心。

2、Dubbo集成使用Eureka和Zookeeper有什么区别？

区别在于注册中心的选择和配置方式

• 当集成Eureka时，注册中心使用的是Eureka，而集成Zookeeper时，注册中心使用的是Zookeeper
• Eureka是基于RESTful的服务注册与发现组件，适用于微服务架构，而Zookeeper是一个分布式协调服务，适用于分布式系统

3、服务A只注册到Eureka，Dubbo服务提供者B注册到Zookeeper，此时，服务A可以调用到B?

可以，但需要在服务A中手动指定服务B的地址信息。如果想通过dubbo调用，是不可以的，因为服务A只注册到Eureka，而Dubbo默认使用的是Zookeeper作为注册中心，所以服务A无法通过Dubbo直接调用到服务B，那么服务A需要将自己注册到Zookeeper作为Dubbo的注册中心，才能拉取到服务注册列表，进行dubbo调用。

4、对外提供API访问的服务同时注册到了Eureka和Zookeeper中，两个独立注册中心，需要同步机制来保证一致性？

Eureka的心跳间隔默认为30秒，项目中设置为3s；而Zookeeper的心跳间隔为两倍的tickTime，默认情况下tickTime为2000毫秒（2秒），所以心跳间隔为4秒。两者的心跳间隔不一致，会导致服务状态出现短暂的不一致，可以调整心跳间隔保持一致，也可以需要使用同步处理机制。
具体方案有：

1. 通过监听器机制：在服务注册时，可以注册监听器用于监听Eureka和Zookeeper中的服务变化。当服务状态发生变化时，监听器可以接收到通知，并更新另一个注册中心中的服务状态。
2. 通过定时任务：定时任务可以周期性地检查Eureka和Zookeeper中的服务状态，如果发现状态不一致，则进行相应的同步操作。
3. 通过事件驱动：当服务状态变化时，Eureka和Zookeeper可以发布事件通知其他服务节点，其他节点通过接收事件来进行状态同步。
4. 双向注册中心同步：在服务注册或状态变更时，同时将变更信息同步到两个注册中心中，保证双方的服务状态一致性。

5、对外提供API访问的服务为什么要同时注册到了Eureka和Zookeeper？

• 兼容性问题：为了保持兼容性，同时注册到两个注册中心，以便能够被不同的组件发现和调用
• 弹性和高可用性要求：如果其中一个注册中心出现故障或不可用，另一个注册中心仍然可以正常工作，确保系统的稳定性
• 跨平台支持：支持跨不同平台或技术栈的服务发现和调用