狂神说SpringCloud学习笔记[通俗易懂]

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

笔记整理来源 B站UP主狂神说https://www.bilibili.com/video/BV1jJ411S7xr

1.1 学习前提

1.2 文章大纲

Spring Cloud 五大组件

1.3 常见面试题

1.1 什么是微服务？

1.2 微服务之间是如何独立通讯的？

1.3 SpringCloud 和 Dubbo有那些区别？

1.4 SpringBoot 和 SpringCloud，请谈谈你对他们的理解

1.5 什么是服务熔断？什么是服务降级？

1.6 微服务的优缺点分别是什么？说下你在项目开发中遇到的坑

1.7 你所知道的微服务技术栈有哪些？列举一二

1.8 Eureka和Zookeeper都可以提供服务注册与发现的功能，请说说两者的区别

…

2.1 什么是微服务？

什么是微服务？

微服务(Microservice Architecture) 是近几年流行的一种架构思想，关于它的概念很难一言以蔽之。

究竟什么是微服务呢？我们在此引用ThoughtWorks 公司的首席科学家 Martin Fowler 于2014年提出的一段话：

原文：https://martinfowler.com/articles/microservices.html

汉化：https://www.cnblogs.com/liuning8023/p/4493156.html

再来从技术维度角度理解下：

2.2 微服务与微服务架构

微服务

强调的是服务的大小，它关注的是某一个点，是具体解决某一个问题/提供落地对应服务的一个服务应用，狭义的看，可以看作是IDEA中的一个个微服务工程，或者Moudel。IDEA 工具里面使用Maven开发的一个个独立的小Moudel，它具体是使用SpringBoot开发的一个小模块，专业的事情交给专业的模块来做，一个模块就做着一件事情。强调的是一个个的个体，每个个体完成一个具体的任务或者功能。

微服务架构

一种新的架构形式，Martin Fowler 于2014年提出。

微服务架构是一种架构模式，它体长将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间相互协调，互相配合，为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中，服务与服务之间采用轻量级的通信机制**(如HTTP)互相协作，每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能够被独立的部署到生产环境中，另外，应尽量避免统一的，集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应根据业务上下文，选择合适的语言、工具(如Maven)**对其进行构建。

2.3 微服务优缺点

优点

缺点

2.4 微服务技术栈有那些？

2.5 为什么选择SpringCloud作为微服务架构

3.1 SpringCloud是什么？

Spring官网：https://spring.io/

3.2 SpringCloud和SpringBoot的关系

3.3 Dubbo 和 SpringCloud技术选型

1. 分布式+服务治理Dubbo

目前成熟的互联网架构，应用服务化拆分 + 消息中间件

2. Dubbo 和 SpringCloud对比

可以看一下社区活跃度：

https://github.com/dubbo

https://github.com/spring-cloud

对比结果：

最大区别：Spring Cloud 抛弃了Dubbo的RPC通信，采用的是基于HTTP的REST方式

严格来说，这两种方式各有优劣。虽然从一定程度上来说，后者牺牲了服务调用的性能，但也避免了上面提到的原生RPC带来的问题。而且REST相比RPC更为灵活，服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约，不存在代码级别的强依赖，这个优点在当下强调快速演化的微服务环境下，显得更加合适。

品牌机和组装机的区别

社区支持与更新力度的区别

**总结：**二者解决的问题域不一样：Dubbo的定位是一款RPC框架，而SpringCloud的目标是微服务架构下的一站式解决方案。

3.4 SpringCloud能干嘛？

3.5 SpringCloud下载

官网：http://projects.spring.io/spring-cloud/

版本号有点特别：

SpringCloud没有采用数字编号的方式命名版本号，而是采用了伦敦地铁站的名称，同时根据字母表的顺序来对应版本时间顺序，比如最早的Realse版本：Angel，第二个Realse版本：Brixton，然后是Camden、Dalston、Edgware，目前最新的是Hoxton SR4 CURRENT GA通用稳定版。

自学参考书：

4.1 介绍

一个父工程带着多个Moudule子模块

MicroServiceCloud父工程(Project)下初次带着3个子模块(Module)

4.2 SpringCloud版本选择

大版本说明

实际开发版本关系

使用后两个

4.3 创建父工程

pom.xml

父工程为springcloud，其下有多个子mudule，详情参考完整代码了解

springcloud-consumer-dept-80访问springcloud-provider-dept-8001下的controller使用REST方式

如DeptConsumerController.java

使用RestTemplete先需要放入Spring容器中

ConfigBean.java

springcloud-provider-dept-8001的dao接口调用springcloud-api模块下的pojo，可使用在springcloud-provider-dept-8001的pom文件导入springcloud-api模块依赖的方式：

springcloud-consumer-dept-80和springcloud-provider-dept-8001的pom.xml和父工程下的依赖基本一样，直接看完整代码即可，不再添加重复笔记。

5.1 什么是Eureka

5.2 原理理解

5.3 构建步骤

1. eureka-server

2. eureka-client

调整之前创建的springlouc-provider-dept-8001

pom.xml中添加依赖

application.yml中添加配置

此时刷新监控页，点击进入

跳转新页面显示如下内容：

3. EureKa自我保护机制：好死不如赖活着

一句话总结就是：某时刻某一个微服务不可用，eureka不会立即清理，依旧会对该微服务的信息进行保存！

详细内容可以参考下这篇博客内容：https://blog.csdn.net/wudiyong22/article/details/80827594

4. 注册进来的微服务，获取一些消息（团队开发会用到）

DeptController.java新增方法

主启动类中加入@EnableDiscoveryClient 注解

结果如图：

5.4 Eureka：集群环境配置

1.初始化

新建springcloud-eureka-7002、springcloud-eureka-7003 模块

1.为pom.xml添加依赖 (与springcloud-eureka-7001相同)

2.application.yml配置(与springcloud-eureka-7001相同)

3.主启动类(与springcloud-eureka-7001相同)

2.集群成员相互关联

配置一些自定义本机名字，找到本机hosts文件并打开

在hosts文件最后加上，要访问的本机名称，默认是localhost

修改application.yml的配置，如图为springcloud-eureka-7001配置，springcloud-eureka-7002/springcloud-eureka-7003同样分别修改为其对应的名称即可

在集群中使springcloud-eureka-7001关联springcloud-eureka-7002、springcloud-eureka-7003

完整的springcloud-eureka-7001下的application.yml如下

同时在集群中使springcloud-eureka-7002关联springcloud-eureka-7001、springcloud-eureka-7003

完整的springcloud-eureka-7002下的application.yml如下

springcloud-eureka-7003配置方式同理可得.

通过springcloud-provider-dept-8001下的yml配置文件，修改Eureka配置：配置服务注册中心地址

这样模拟集群就搭建号了，就可以把一个项目挂载到三个服务器上了

5.5 对比和Zookeeper区别

1. 回顾CAP原则

RDBMS (MySQLOraclesqlServer) ===> ACID

NoSQL (RedisMongoDB) ===> CAP

2. ACID是什么？

3. CAP是什么?

CAP的三进二：CA、AP、CP

4. CAP理论的核心

5. 作为分布式服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪里？

著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C (一致性) 、A (可用性) 、P (容错性)，由于分区容错性P再分布式系统中是必须要保证的，因此我们只能再A和C之间进行权衡。

Zookeeper保证的是CP

​ 当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接收服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于一致性。但zookeeper会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30-120s，且选举期间整个zookeeper集群是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因为网络问题使得zookeeper集群失去master节点是较大概率发生的事件，虽然服务最终能够恢复，但是，漫长的选举时间导致注册长期不可用，是不可容忍的。

Eureka保证的是AP

​ Eureka看明白了这一点，因此在设计时就优先保证可用性。Eureka各个节点都是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端在向某个Eureka注册时，如果发现连接失败，则会自动切换至其他节点，只要有一台Eureka还在，就能保住注册服务的可用性，只不过查到的信息可能不是最新的，除此之外，Eureka还有之中自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：

因此，Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使整个注册服务瘫痪

6.1 负载均衡以及Ribbon

Ribbon是什么？

Ribbon能干嘛？

6.2 集成Ribbon

springcloud-consumer-dept-80向pom.xml中添加Ribbon和Eureka依赖

在application.yml文件中配置Eureka

主启动类加上@EnableEurekaClient注解，开启Eureka

自定义Spring配置类：ConfigBean.java 配置负载均衡实现RestTemplate

修改conroller：DeptConsumerController.java

6.3 使用Ribbon实现负载均衡

流程图：

1.新建两个服务提供者Moudle：springcloud-provider-dept-8003、springcloud-provider-dept-8002

2.参照springcloud-provider-dept-8001 依次为另外两个Moudle添加pom.xml依赖 、resourece下的mybatis和application.yml配置，Java代码

3.启动所有服务测试(根据自身电脑配置决定启动服务的个数)，访问http://eureka7001.com:7002/查看结果

测试访问http://localhost/consumer/dept/list 这时候随机访问的是服务提供者8003

再次访问http://localhost/consumer/dept/list这时候随机的是服务提供者8001

以上这种每次访问http://localhost/consumer/dept/list随机访问集群中某个服务提供者，这种情况叫做轮询，轮询算法在SpringCloud中可以自定义。

如何切换或者自定义规则呢？

在springcloud-provider-dept-80模块下的ConfigBean中进行配置，切换使用不同的规则

也可以自定义规则，在myRule包下自定义一个配置类MyRule.java，注意：该包不要和主启动类所在的包同级，要跟启动类所在包同级：

MyRule.java

主启动类开启负载均衡并指定自定义的MyRule配置类

自定义的规则(这里我们参考Ribbon中默认的规则代码自己稍微改动)：MyRandomRule.java

7.1 Feign简介

Feign是声明式Web Service客户端，它让微服务之间的调用变得更简单，类似controller调用service。SpringCloud集成了Ribbon和Eureka，可以使用Feigin提供负载均衡的http客户端

只需要创建一个接口，然后添加注解即可~

Feign，主要是社区版，大家都习惯面向接口编程。这个是很多开发人员的规范。调用微服务访问两种方法

Feign能干什么？

Feign默认集成了Ribbon

7.2 Feign的使用步骤

7.3 Feign和Ribbon如何选择？

根据个人习惯而定，如果喜欢REST风格使用Ribbon；如果喜欢社区版的面向接口风格使用Feign.

Feign 本质上也是实现了 Ribbon，只不过后者是在调用方式上，为了满足一些开发者习惯的接口调用习惯！

下面我们关闭springcloud-consumer-dept-80 这个服务消费方，换用springcloud-consumer-dept-feign(端口还是80) 来代替：(依然可以正常访问，就是调用方式相比于Ribbon变化了)

分布式系统面临的问题

复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免失败！

8.1 服务雪崩

​ 多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其他的微服务，这就是所谓的“扇出”，如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长，或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，所谓的“雪崩效应”。

​ 对于高流量的应用来说，单一的后端依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几十秒内饱和。比失败更糟糕的是，这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加，备份队列，线程和其他系统资源紧张，导致整个系统发生更多的级联故障，这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理，以达到单个依赖关系的失败而不影响整个应用程序或系统运行。

​ 我们需要，弃车保帅！

8.2 什么是Hystrix？

​ Hystrix是一个应用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统里，许多依赖不可避免的会调用失败，比如超时，异常等，Hystrix 能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整个体系服务失败，避免级联故障，以提高分布式系统的弹性。

​ “断路器”本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控 (类似熔断保险丝) ，向调用方返回一个服务预期的，可处理的备选响应 (FallBack) ，而不是长时间的等待或者抛出调用方法无法处理的异常，这样就可以保证了服务调用方的线程不会被长时间，不必要的占用，从而避免了故障在分布式系统中的蔓延，乃至雪崩。

8.3 Hystrix能干嘛？

当一切正常时，请求流可以如下所示：

当许多后端系统中有一个潜在阻塞服务时，它可以阻止整个用户请求：

随着大容量通信量的增加，单个后端依赖项的潜在性会导致所有服务器上的所有资源在几秒钟内饱和。

应用程序中通过网络或客户端库可能导致网络请求的每个点都是潜在故障的来源。比失败更糟糕的是，这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加，从而备份队列、线程和其他系统资源，从而导致更多跨系统的级联故障。

当使用Hystrix包装每个基础依赖项时，上面的图表中所示的体系结构会发生类似于以下关系图的变化。每个依赖项是相互隔离的，限制在延迟发生时它可以填充的资源中，并包含在回退逻辑中，该逻辑决定在依赖项中发生任何类型的故障时要做出什么样的响应：

官网资料：https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki

8.4 服务熔断

什么是服务熔断?

​ 熔断机制是赌赢雪崩效应的一种微服务链路保护机制。

​ 当扇出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务的降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息。检测到该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路。在SpringCloud框架里熔断机制通过Hystrix实现。Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阀值缺省是5秒内20次调用失败，就会启动熔断机制。熔断机制的注解是：。

服务熔断解决如下问题：

入门案例

新建springcloud-provider-dept-hystrix-8001模块并拷贝springcloud-provider-dept–8001内的pom.xml、resource和Java代码进行初始化并调整。

导入hystrix依赖

调整yml配置文件

prefer-ip-address: false:

prefer-ip-address: true：

修改controller

为主启动类添加对熔断的支持注解@EnableCircuitBreaker

测试：

使用熔断后，当访问一个不存在的id时，前台页展示数据如下:

而不适用熔断的springcloud-provider-dept–8001模块访问相同地址会出现下面状况:

因此，为了避免因某个微服务后台出现异常或错误而导致整个应用或网页报错，使用熔断是必要的

8.5 服务降级

什么是服务降级?

​ 服务降级是指 当服务器压力剧增的情况下，根据实际业务情况及流量，对一些服务和页面有策略的不处理，或换种简单的方式处理，从而释放服务器资源以保证核心业务正常运作或高效运作。说白了，就是尽可能的把系统资源让给优先级高的服务。

资源有限，而请求是无限的。如果在并发高峰期，不做服务降级处理，一方面肯定会影响整体服务的性能，严重的话可能会导致宕机某些重要的服务不可用。所以，一般在高峰期，为了保证核心功能服务的可用性，都要对某些服务降级处理。比如当双11活动时，把交易无关的服务统统降级，如查看蚂蚁深林，查看历史订单等等。

服务降级主要用于什么场景呢？当整个微服务架构整体的负载超出了预设的上限阈值或即将到来的流量预计将会超过预设的阈值时，为了保证重要或基本的服务能正常运行，可以将一些 不重要 或 不紧急 的服务或任务进行服务的 延迟使用 或 暂停使用。

降级的方式可以根据业务来，可以延迟服务，比如延迟给用户增加积分，只是放到一个缓存中，等服务平稳之后再执行 ；或者在粒度范围内关闭服务，比如关闭相关文章的推荐。

由上图可得，当某一时间内服务A的访问量暴增，而B和C的访问量较少，为了缓解A服务的压力，这时候需要B和C暂时关闭一些服务功能，去承担A的部分服务，从而为A分担压力，叫做服务降级。

服务降级需要考虑的问题

自动降级分类

1）超时降级：主要配置好超时时间和超时重试次数和机制，并使用异步机制探测回复情况

2）失败次数降级：主要是一些不稳定的api，当失败调用次数达到一定阀值自动降级，同样要使用异步机制探测回复情况

3）故障降级：比如要调用的远程服务挂掉了（网络故障、DNS故障、http服务返回错误的状态码、rpc服务抛出异常），则可以直接降级。降级后的处理方案有：默认值（比如库存服务挂了，返回默认现货）、兜底数据（比如广告挂了，返回提前准备好的一些静态页面）、缓存（之前暂存的一些缓存数据）

4）限流降级：秒杀或者抢购一些限购商品时，此时可能会因为访问量太大而导致系统崩溃，此时会使用限流来进行限制访问量，当达到限流阀值，后续请求会被降级；降级后的处理方案可以是：排队页面（将用户导流到排队页面等一会重试）、无货（直接告知用户没货了）、错误页（如活动太火爆了，稍后重试）。

入门案例

在springcloud-api模块下的service包中新建降级配置类DeptClientServiceFallBackFactory.java

在DeptClientService中指定降级配置类DeptClientServiceFallBackFactory

在springcloud-consumer-dept-feign模块中开启降级：

8.6 服务熔断和降级的区别

熔断，降级，限流：

限流：限制并发的请求访问量，超过阈值则拒绝；

降级：服务分优先级，牺牲非核心服务（不可用），保证核心服务稳定；从整体负荷考虑；

熔断：依赖的下游服务故障触发熔断，避免引发本系统崩溃；系统自动执行和恢复

8.7 Dashboard 流监控

新建springcloud-consumer-hystrix-dashboard模块

添加依赖

主启动类

给springcloud-provider-dept-hystrix-8001模块下的主启动类添加如下代码,添加监控

访问：http://localhost:9001/hystrix

进入监控页面：

效果如下图：

概述

什么是zuul?

​ Zull包含了对请求的路由(用来跳转的)和过滤两个最主要功能：

​ 其中路由功能负责将外部请求转发到具体的微服务实例上，是实现外部访问统一入口的基础，而过滤器功能则负责对请求的处理过程进行干预，是实现请求校验，服务聚合等功能的基础。Zuul和Eureka进行整合，将Zuul自身注册为Eureka服务治理下的应用，同时从Eureka中获得其他服务的消息，也即以后的访问微服务都是通过Zuul跳转后获得。

注意：Zuul 服务最终还是会注册进 Eureka

提供：代理 + 路由 + 过滤 三大功能！

Zuul 能干嘛？

官方文档：https://github.com/Netflix/zuul/

入门案例

新建springcloud-zuul模块，并导入依赖

application.yml

主启动类

测试：

可以看出Zull路由网关被注册到Eureka注册中心中了！

上图是没有经过Zull路由网关配置时，服务接口访问的路由，可以看出直接用微服务(服务提供方)名称去访问，这样不安全，不能将微服务名称暴露！

所以经过Zull路由网关配置后，访问的路由为：

我们看到，微服务名称被替换并隐藏，换成了我们自定义的微服务名称mydept，同时加上了前缀haust，这样就做到了对路由fan访问的加密处理！

详情参考springcloud中文社区zuul组件 :https://www.springcloud.cc/spring-cloud-greenwich.html#_router_and_filter_zuul

Dalston.RELEASE

Spring Cloud Config为分布式系统中的外部配置提供服务器和客户端支持。使用Config Server，您可以在所有环境中管理应用程序的外部属性。客户端和服务器上的概念映射与Spring 和抽象相同，因此它们与Spring应用程序非常契合，但可以与任何以任何语言运行的应用程序一起使用。随着应用程序通过从开发人员到测试和生产的部署流程，您可以管理这些环境之间的配置，并确定应用程序具有迁移时需要运行的一切。服务器存储后端的默认实现使用git，因此它轻松支持标签版本的配置环境，以及可以访问用于管理内容的各种工具。很容易添加替代实现，并使用Spring配置将其插入。

概述

分布式系统面临的–配置文件问题

微服务意味着要将单体应用中的业务拆分成一个个子服务，每个服务的粒度相对较小，因此系统中会出现大量的服务，由于每个服务都需要必要的配置信息才能运行，所以一套集中式的，动态的配置管理设施是必不可少的。spring cloud提供了configServer来解决这个问题，我们每一个微服务自己带着一个application.yml，那上百个的配置文件修改起来，令人头疼！

什么是SpringCloud config分布式配置中心？

​ spring cloud config 为微服务架构中的微服务提供集中化的外部支持，配置服务器为各个不同微服务应用的所有环节提供了一个中心化的外部配置。

​ spring cloud config 分为服务端和客户端两部分。

​ 服务端也称为 分布式配置中心，它是一个独立的微服务应用，用来连接配置服务器并为客户端提供获取配置信息，加密，解密信息等访问接口。

​ 客户端则是通过指定的配置中心来管理应用资源，以及与业务相关的配置内容，并在启动的时候从配置中心获取和加载配置信息。配置服务器默认采用git来存储配置信息，这样就有助于对环境配置进行版本管理。并且可用通过git客户端工具来方便的管理和访问配置内容。

spring cloud config 分布式配置中心能干嘛？

spring cloud config 分布式配置中心与GitHub整合

​ 由于spring cloud config 默认使用git来存储配置文件 (也有其他方式，比如自持SVN 和本地文件)，但是最推荐的还是git ，而且使用的是 http / https 访问的形式。

入门案例

服务端

新建springcloud-config-server-3344模块导入pom.xml依赖

resource下创建application.yml配置文件，Spring Cloud Config服务器从git存储库（必须提供）为远程客户端提供配置：

主启动类

将本地git仓库springcloud-config文件夹下新建的application.yml提交到码云仓库：

定位资源的默认策略是克隆一个git仓库（在），并使用它来初始化一个迷你。小应用程序的用于枚举属性源并通过JSON端点发布。

HTTP服务具有以下格式的资源：

其中“应用程序”作为中的注入（即常规的Spring Boot应用程序中通常是“应用程序”），“配置文件”是活动配置文件（或逗号分隔列表的属性），“label”是可选的git标签（默认为“master”）。

测试访问http://localhost:3344/application-dev.yml

测试访问 http://localhost:3344/application/test/master

测试访问 http://localhost:3344/master/application-dev.yml

如果测试访问不存在的配置则不显示 如：http://localhost:3344/master/application-aaa.yml

客户端

将本地git仓库springcloud-config文件夹下新建的config-client.yml提交到码云仓库：

新建一个springcloud-config-client-3355模块，并导入依赖

resources下创建application.yml和bootstrap.yml配置文件

bootstrap.yml 是系统级别的配置

application.yml 是用户级别的配置

创建controller包下的ConfigClientController.java 用于测试

主启动类

测试：

启动服务端Config_server_3344 再启动客户端ConfigClient

访问：http://localhost:8201/config/

小案例

本地新建config-dept.yml和config-eureka.yml并提交到码云仓库

这里配置文件内容不再列举直接到代码中看把。

新建springcloud-config-eureka-7001模块，并将原来的springcloud-eureka-7001模块下的内容拷贝的该模块。

1.清空该模块的application.yml配置，并新建bootstrap.yml连接远程配置

2.在pom.xml中添加spring cloud config依赖

3.主启动类

4.测试

第一步：启动 Config_Server_3344，并访问 http://localhost:3344/master/config-eureka-dev.yml 测试

第二部：启动ConfigEurekaServer_7001，访问 http://localhost:7001/ 测试

显示上图则成功

新建springcloud-config-dept-8001模块并拷贝springcloud-provider-dept-8001的内容

同理导入spring cloud config依赖、清空application.yml 、新建bootstrap.yml配置文件并配置

主启动类

测试 (略)