Spring Cloud 20000 字总结
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什么是Spring cloud
构建分布式系统不需要复杂和容易出错。Spring Cloud 为最常见的分布式系统模式提供了一种简单且易于接受的编程模型,帮助开发人员构建有弹性的、可靠的、协调的应用程序。Spring Cloud 构建于 Spring Boot 之上,使得开发者很容易入手并快速应用于生产中。
Spring Cloud
就是微服务系统架构的一站式解决方案,在平时我们构建微服务的过程中需要做如 服务发现注册 、配置中心 、消息总线 、负载均衡 、断路器 、数据监控 等操作,而 Spring Cloud 为我们提供了一套简易的编程模型,使我们能在 Spring Boot 的基础上轻松地实现微服务项目的构建。Spring Cloud 的版本
Spring Cloud 的服务发现框架——Eureka
Eureka是基于REST(代表性状态转移)的服务,主要在AWS云中用于定位服务,以实现负载均衡和中间层服务器的故障转移。我们称此服务为Eureka服务器。Eureka还带有一个基于Java的客户端组件Eureka Client,它使与服务的交互变得更加容易。客户端还具有一个内置的负载平衡器,可以执行基本的循环负载平衡。在Netflix,更复杂的负载均衡器将Eureka包装起来,以基于流量,资源使用,错误条件等多种因素提供加权负载均衡,以提供出色的弹性。
Consumer
,而那些房东就相当于微服务中的 Provider
。消费者 Consumer
需要调用提供者 Provider
提供的一些服务,就像我们现在需要租他们的房子一样。房东注册之后如果不想卖房子了怎么办?我们是不是需要让房东定期续约 ?如果房东不进行续约是不是要将他们从中介那里的注册列表中移除 。 租客是不是也要进行注册 呢?不然合同乙方怎么来呢? 中介可不可以做连锁店 呢?如果这一个店因为某些不可抗力因素而无法使用,那么我们是否可以换一个连锁店呢?
Eureka
客户端向 Eureka Server
注册时,它提供自身的元数据,比如IP地址、端口,运行状况指示符URL,主页等。Eureka Client Provider
)在中介 (服务器 Eureka Server
) 那里登记房屋的信息,比如面积,价格,地段等等(元数据 metaData
)。Eureka
客户会每隔30秒(默认情况下)发送一次心跳来续约。通过续约来告知 Eureka Server
该 Eureka
客户仍然存在,没有出现问题。正常情况下,如果 Eureka Server
在90秒没有收到 Eureka
客户的续约,它会将实例从其注册表中删除。Eureka Client Provider
) 定期告诉中介 (服务器 Eureka Server
) 我的房子还租(续约) ,中介 (服务器Eureka Server
) 收到之后继续保留房屋的信息。Eureka
客户端从服务器获取注册表信息,并将其缓存在本地。客户端会使用该信息查找其他服务,从而进行远程调用。该注册列表信息定期(每30秒钟)更新一次。每次返回注册列表信息可能与 Eureka
客户端的缓存信息不同, Eureka
客户端自动处理。如果由于某种原因导致注册列表信息不能及时匹配,Eureka
客户端则会重新获取整个注册表信息。Eureka
服务器缓存注册列表信息,整个注册表以及每个应用程序的信息进行了压缩,压缩内容和没有压缩的内容完全相同。Eureka
客户端和 Eureka
服务器可以使用JSON / XML格式进行通讯。在默认的情况下 Eureka
客户端使用压缩 JSON
格式来获取注册列表的信息。Eureka Client Consumer
) 去中介 (服务器 Eureka Server
) 那里获取所有的房屋信息列表 (客户端列表 Eureka Client List
) ,而且租客为了获取最新的信息会定期向中介 (服务器 Eureka Server
) 那里获取并更新本地列表。DiscoveryManager.getInstance().shutdownComponent();
Eureka Client Provider
) 告诉中介 (服务器 Eureka Server
) 我的房子不租了,中介之后就将注册的房屋信息从列表中剔除。Eureka Client Provider
) 会定期联系 中介 (服务器 Eureka Server
) 告诉他我的房子还租(续约),如果中介 (服务器 Eureka Server
) 长时间没收到提供者的信息,那么中介会将他的房屋信息给下架(服务剔除)。Netflix
官方给出的 Eureka
架构图,你会发现和我们前面画的中介图别无二致。Zookeeper
,Consul
, Eureka 等。负载均衡之 Ribbon
什么是 RestTemplate?
Ribbon
么?怎么扯到了 RestTemplate
了?你先别急,听我慢慢道来。RestTemplate
是Spring
提供的一个访问Http服务的客户端类 ,怎么说呢?就是微服务之间的调用是使用的 RestTemplate
。比如这个时候我们 消费者B 需要调用 提供者A 所提供的服务我们就需要这么写。如我下面的伪代码。@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
// 这里是提供者A的ip地址,但是如果使用了 Eureka 那么就应该是提供者A的名称
private static final String SERVICE_PROVIDER_A = "http://localhost:8081";
@PostMapping("/judge")
public boolean judge(@RequestBody Request request) {
String url = SERVICE_PROVIDER_A + "/service1";
return restTemplate.postForObject(url, request, Boolean.class);
}
RestTemplate
。为什么需要 Ribbon?
Ribbon
是 Netflix
公司的一个开源的负载均衡 项目,是一个客户端/进程内负载均衡器,运行在消费者端 。秒杀系统1
进行大量的调用,而另外两个基本不请求,就会导致 秒杀系统1
崩溃,而另外两个就变成了傀儡,那么我们为什么还要做集群,我们高可用体现的意义又在哪呢?Ribbon
出现了,注意我们上面加粗的几个字——运行在消费者端 。指的是,Ribbon
是运行在消费者端的负载均衡器,如下图。Consumer
端获取到了所有的服务列表之后,在其内部 使用负载均衡算法 ,进行对多个系统的调用。Nginx 和 Ribbon 的对比
Nignx
了,而和 Ribbon
不同的是,它是一种集中式 的负载均衡器。Nginx
是接收了所有的请求进行负载均衡的,而对于 Ribbon
来说它是在消费者端进行的负载均衡。如下图。请注意 Request
的位置,在Nginx
中请求是先进入负载均衡器,而在Ribbon
中是先在客户端进行负载均衡才进行请求的。
Ribbon 的几种负载均衡算法
Nginx
还是 Ribbon
都需要其算法的支持,如果我没记错的话 Nginx
使用的是 轮询和加权轮询算法。而在 Ribbon
中有更多的负载均衡调度算法,其默认是使用的 RoundRobinRule
轮询策略。RoundRobinRule :轮询策略。 Ribbon
默认采用的策略。若经过一轮轮询没有找到可用的provider
,其最多轮询 10 轮。若最终还没有找到,则返回 null。RandomRule : 随机策略,从所有可用的 provider 中随机选择一个。 RetryRule : 重试策略。先按照 RoundRobinRule 策略获取 provider,若获取失败,则在指定的时限内重试。默认的时限为 500 毫秒。
providerName:
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
Ribbon
中你还可以自定义负载均衡算法 ,你只需要实现 IRule
接口,然后修改配置文件或者自定义 Java Config
类。什么是 Open Feign
RestTemplate
,Ribbon
我们就可以?愉快地进行服务间的调用了,但是使用 RestTemplate
还是不方便,我们每次都要进行这样的调用。@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
// 这里是提供者A的ip地址,但是如果使用了 Eureka 那么就应该是提供者A的名称
private static final String SERVICE_PROVIDER_A = "http://localhost:8081";
@PostMapping("/judge")
public boolean judge(@RequestBody Request request) {
String url = SERVICE_PROVIDER_A + "/service1";
// 是不是太麻烦了???每次都要 url、请求、返回类型的
return restTemplate.postForObject(url, request, Boolean.class);
}
RestRemplate
的 API
是否太麻烦,我能不能像调用原来代码一样进行各个服务间的调用呢?OpenFeign 也是运行在消费者端的,使用 Ribbon 进行负载均衡,所以 OpenFeign 直接内置了 Ribbon。
Open Feign
之后我们就可以进行愉快编写 Consumer
端代码了。// 使用 @FeignClient 注解来指定提供者的名字
@FeignClient(value = "eureka-client-provider")
public interface TestClient {
// 这里一定要注意需要使用的是提供者那端的请求相对路径,这里就相当于映射了
@RequestMapping(value = "/provider/xxx",
method = RequestMethod.POST)
CommonResponse> getPlans(@RequestBody planGetRequest request);
}
Controller
就可以像原来调用 Service
层代码一样调用它了。@RestController
public class TestController {
// 这里就相当于原来自动注入的 Service
@Autowired
private TestClient testClient;
// controller 调用 service 层代码
@RequestMapping(value = "/test", method = RequestMethod.POST)
public CommonResponse> get(@RequestBody planGetRequest request) {
return testClient.getPlans(request);
}
}
必不可少的 Hystrix
什么是 Hystrix之熔断和降级
在分布式环境中,不可避免地会有许多服务依赖项中的某些失败。Hystrix是一个库,可通过添加等待时间容限和容错逻辑来帮助您控制这些分布式服务之间的交互。Hystrix通过隔离服务之间的访问点,停止服务之间的级联故障并提供后备选项来实现此目的,所有这些都可以提高系统的整体弹性。
请注意,为什么阻塞会崩溃。因为这些请求会消耗占用系统的线程、IO 等资源,消耗完你这个系统服务器不就崩了么。
@HystrixCommand(
commandProperties = {@HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value = "1200")}
)
public ListgetXxxx() {
// ...省略代码逻辑
}
的 后备处理 模式。你可以通过设置 fallbackMethod
来给一个方法设置备用的代码逻辑。比如这个时候有一个热点新闻出现了,我们会推荐给用户查看详情,然后用户会通过id去查询新闻的详情,但是因为这条新闻太火了(比如最近什么*易对吧),大量用户同时访问可能会导致系统崩溃,那么我们就进行 服务降级 ,一些请求会做一些降级处理比如当前人数太多请稍后查看等等。// 指定了后备方法调用
@HystrixCommand(fallbackMethod = "getHystrixNews")
@GetMapping("/get/news")
public News getNews(@PathVariable("id") int id) {
// 调用新闻系统的获取新闻api 代码逻辑省略
}
//
public News getHystrixNews(@PathVariable("id") int id) {
// 做服务降级
// 返回当前人数太多,请稍后查看
}
什么是Hystrix之其他
Hystrix
仪表盘 ,它是用来实时监控Hystrix
的各项指标信息的 ,这里我将这个问题也抛出去,希望有不了解的可以自己去搜索一下。微服务网关——Zuul
ZUUL 是从设备和 web 站点到 Netflix 流应用后端的所有请求的前门。作为边界服务应用,ZUUL 是为了实现动态路由、监视、弹性和安全性而构建的。它还具有根据情况将请求路由到多个 Amazon Auto Scaling Groups(亚马逊自动缩放组,亚马逊的一种云计算方式) 的能力
Eureka Server
进行访问的,即 EurekaServer
是 服务提供者 的统一入口。那么整个应用中存在那么多 消费者 需要用户进行调用,这个时候用户该怎样访问这些 消费者工程 呢?当然可以像之前那样直接访问这些工程。但这种方式没有统一的消费者工程调用入口,不便于访问与管理,而 Zuul 就是这样的一个对于 消费者 的统一入口。如果学过前端的肯定都知道 Router 吧,比如 Flutter 中的路由,Vue,React中的路由,用了 Zuul 你会发现在路由功能方面和前端配置路由基本是一个理。? 我偶尔撸撸 Flutter。
Zuul
基本都有。而 Zuul
中最关键的就是 路由和过滤器 了,在官方文档中 Zuul
的标题就是Router and Filter : Zuul
Zuul 的路由功能
简单配置
请不要因为我这么好就给我点赞 ? 。疯狂暗示。
Eureka Server
注册了两个 Consumer
、三个 Provicer
,这个时候我们再加个 Zuul
网关应该变成这样子了。Zuul
需要向 Eureka 进行注册,注册有啥好处呢?Consumer
都向 Eureka Server
进行注册了,我网关是不是只要注册就能拿到所有 Consumer
的信息了?Consumer
的元数据(名称,ip,端口)?Consumer1
的接口 localhost:8001/studentInfo/update
这个请求,我们是不是可以这样进行调用了呢?localhost:9000/consumer1/studentInfo/update
呢?你这样是不是恍然大悟了?这里的url为了让更多人看懂所以没有使用 restful 风格。
Zuul
最基本的配置了,看下面。server:
port: 9000
eureka:
client:
service-url:
# 这里只要注册 Eureka 就行了
defaultZone: http://localhost:9997/eureka
@EnableZuulProxy
注解就行了。没错,就是那么简单?。统一前缀
localhost:9000/consumer1/studentInfo/update
,这个时候我们在 yaml
配置文件中添加如下。zuul:
prefix: /zuul
localhost:9000/zuul/consumer1/studentInfo/update
来进行访问了。路由策略配置
zuul:
routes:
consumer1: /FrancisQ1/**
consumer2: /FrancisQ2/**
localhost:9000/zuul/FrancisQ1/studentInfo/update
进行访问了。服务名屏蔽
zuul:
ignore-services: "*"
路径屏蔽
Zuul
还可以指定屏蔽掉的路径 URI,即只要用户请求中包含指定的 URI 路径,那么该请求将无法访问到指定的服务。通过该方式可以限制用户的权限。zuul:
ignore-patterns: **/auto/**
** 代表匹配多级任意路径 *代表匹配一级任意路径
敏感请求头屏蔽
Zuul 的过滤功能
Zuul
的基操的话,那么过滤器 就是 Zuul
的利器了。毕竟所有请求都经过网关(Zuul),那么我们可以进行各种过滤,这样我们就能实现 限流 ,灰度发布 ,权限控制 等等。简单实现一个请求时间日志打印
Filter
我们只需要继承 ZuulFilter
然后将这个过滤器类以 @Component
注解加入 Spring 容器中就行了。Response
之前进行过滤的过滤器。你可以观察上图结合着理解,并且下面我会给出相应的注释。// 加入Spring容器
@Component
public class PreRequestFilter extends ZuulFilter {
// 返回过滤器类型 这里是前置过滤器
@Override
public String filterType() {
return FilterConstants.PRE_TYPE;
}
// 指定过滤顺序 越小越先执行,这里第一个执行
// 当然不是只真正第一个 在Zuul内置中有其他过滤器会先执行
// 那是写死的 比如 SERVLET_DETECTION_FILTER_ORDER = -3
@Override
public int filterOrder() {
return 0;
}
// 什么时候该进行过滤
// 这里我们可以进行一些判断,这样我们就可以过滤掉一些不符合规定的请求等等
@Override
public boolean shouldFilter() {
return true;
}
// 如果过滤器允许通过则怎么进行处理
@Override
public Object run() throws ZuulException {
// 这里我设置了全局的RequestContext并记录了请求开始时间
RequestContext ctx = RequestContext.getCurrentContext();
ctx.set("startTime", System.currentTimeMillis());
return null;
}
}
// lombok的日志
@Slf4j
// 加入 Spring 容器
@Component
public class AccessLogFilter extends ZuulFilter {
// 指定该过滤器的过滤类型
// 此时是后置过滤器
@Override
public String filterType() {
return FilterConstants.POST_TYPE;
}
// SEND_RESPONSE_FILTER_ORDER 是最后一个过滤器
// 我们此过滤器在它之前执行
@Override
public int filterOrder() {
return FilterConstants.SEND_RESPONSE_FILTER_ORDER - 1;
}
@Override
public boolean shouldFilter() {
return true;
}
// 过滤时执行的策略
@Override
public Object run() throws ZuulException {
RequestContext context = RequestContext.getCurrentContext();
HttpServletRequest request = context.getRequest();
// 从RequestContext获取原先的开始时间 并通过它计算整个时间间隔
Long startTime = (Long) context.get("startTime");
// 这里我可以获取HttpServletRequest来获取URI并且打印出来
String uri = request.getRequestURI();
long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;
log.info("uri: " + uri + ", duration: " + duration / 100 + "ms");
return null;
}
}
Zuul
过滤功能的强大了呢?令牌桶限流
Zuul
只要是限流的活它都能干,这里我只是简单举个?。Zuul
的前置过滤器来实现一下令牌桶限流。@Component
@Slf4j
public class RouteFilter extends ZuulFilter {
// 定义一个令牌桶,每秒产生2个令牌,即每秒最多处理2个请求
private static final RateLimiter RATE_LIMITER = RateLimiter.create(2);
@Override
public String filterType() {
return FilterConstants.PRE_TYPE;
}
@Override
public int filterOrder() {
return -5;
}
@Override
public Object run() throws ZuulException {
log.info("放行");
return null;
}
@Override
public boolean shouldFilter() {
RequestContext context = RequestContext.getCurrentContext();
if(!RATE_LIMITER.tryAcquire()) {
log.warn("访问量超载");
// 指定当前请求未通过过滤
context.setSendZuulResponse(false);
// 向客户端返回响应码429,请求数量过多
context.setResponseStatusCode(429);
return false;
}
return true;
}
}
关于 Zuul 的其他
Zuul
的过滤器的功能肯定不止上面我所实现的两种,它还可以实现 权限校验 ,包括我上面提到的 灰度发布 等等。Zuul
作为网关肯定也存在 单点问题 ,如果我们要保证 Zuul
的高可用,我们就需要进行 Zuul
的集群配置,这个时候可以借助额外的一些负载均衡器比如 Nginx
。Spring Cloud配置管理——Config
为什么要使用进行配置管理?
Consumer
、Provider
、Eureka Server
、Zuul
系统都会持有自己的配置,这个时候我们在项目运行的时候可能需要更改某些应用的配置,如果我们不进行配置的统一管理,我们只能去每个应用下一个一个寻找配置文件然后修改配置文件再重启应用 。Spring Cloud Config
。能进行配置管理的框架不止 Spring Cloud Config
一种,大家可以根据需求自己选择(disconf,阿波罗等等)。而且对于Config
来说有些地方实现的不是那么尽人意。
Config 是什么
Spring Cloud Config
为分布式系统中的外部化配置提供服务器和客户端支持。使用Config
服务器,可以在中心位置管理所有环境中应用程序的外部属性。
Spring Cloud Config
就是能将各个 应用/系统/模块 的配置文件存放到 统一的地方然后进行管理 (Git 或者 SVN)。Spring Cloud Config
就暴露出一个接口给启动应用来获取它所想要的配置文件,应用获取到配置文件然后再进行它的初始化工作。就如下图。Webhooks
,这是 github
提供的功能,它能确保远程库的配置文件更新后客户端中的配置信息也得到更新。Webhooks
虽然能解决,但是你了解一下会发现它根本不适合用于生产环境,所以基本不会使用它的。Bus
消息总线 + Spring Cloud Config
进行配置的动态刷新。引出 Spring Cloud Bus
用于将服务和服务实例与分布式消息系统链接在一起的事件总线。在集群中传播状态更改很有用(例如配置更改事件)。
Spring Cloud Bus
的作用就是管理和广播分布式系统中的消息 ,也就是消息引擎系统中的广播模式。当然作为 消息总线 的 Spring Cloud Bus
可以做很多事而不仅仅是客户端的配置刷新功能。Spring Cloud Bus
之后,我们只需要创建一个简单的请求,并且加上 @ResfreshScope
注解就能进行配置的动态修改了,下面我画了张图供你理解。总结
Spring Cloud
的各个组件,他们有Eureka 服务发现框架 Ribbon 进程内负载均衡器 Open Feign 服务调用映射 Hystrix 服务降级熔断器 Zuul 微服务网关 Config 微服务统一配置中心 Bus 消息总线
Spring Cloud
微服务有了一定的架构认识。
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