為什么需要學習Spring Cloud

不論是商業(yè)應用還是用戶應用，在業(yè)務初期都很簡單，我們通常會把它實現為單體結構的應用。但是，隨著業(yè)務逐漸發(fā)展，產品思想會變得越來越復雜，單體結構的應用也會越來越復雜。這就會給應用帶來如下的幾個問題：

代碼結構混亂：業(yè)務復雜，導致代碼量很大，管理會越來越困難。同時，這也會給業(yè)務的快速迭代帶來巨大挑戰(zhàn)；開發(fā)效率變低：開發(fā)人員同時開發(fā)一套代碼，很難避免代碼沖突。開發(fā)過程會伴隨著不斷解決沖突的過程，這會嚴重的影響開發(fā)效率；排查解決問題成本高：線上業(yè)務發(fā)現 bug，修復 bug 的過程可能很簡單。但是，由于只有一套代碼，需要重新編譯、打包、上線，成本很高。

由于單體結構的應用隨著系統復雜度的增高，會暴露出各種各樣的問題。近些年來，微服務架構逐漸取代了單體架構，且這種趨勢將會越來越流行。Spring Cloud是目前最常用的微服務開發(fā)框架，已經在企業(yè)級開發(fā)中大量的應用。

什么是Spring Cloud

Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的開發(fā)便利性巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發(fā)，如服務發(fā)現注冊、配置中心、智能路由、消息總線、負載均衡、斷路器、數據監(jiān)控等，都可以用Spring Boot的開發(fā)風格做到一鍵啟動和部署。Spring Cloud并沒有重復制造輪子，它只是將各家公司開發(fā)的比較成熟、經得起實際考驗的服務框架組合起來，通過Spring Boot風格進行再封裝屏蔽掉了復雜的配置和實現原理，最終給開發(fā)者留出了一套簡單易懂、易部署和易維護的分布式系統開發(fā)工具包。

設計目標與優(yōu)缺點

設計目標

協調各個微服務，簡化分布式系統開發(fā)。

優(yōu)缺點

微服務的框架那么多比如：dubbo、Kubernetes，為什么就要使用Spring Cloud的呢？

優(yōu)點：

• 產出于Spring大家族，Spring在企業(yè)級開發(fā)框架中無人能敵，來頭很大，可以保證后續(xù)的更新、完善
• 組件豐富，功能齊全。Spring Cloud 為微服務架構提供了非常完整的支持。例如、配置管理、服務發(fā)現、斷路器、微服務網關等；
• Spring Cloud 社區(qū)活躍度很高，教程很豐富，遇到問題很容易找到解決方案
• 服務拆分粒度更細，耦合度比較低，有利于資源重復利用，有利于提高開發(fā)效率
• 可以更精準的制定優(yōu)化服務方案，提高系統的可維護性
• 減輕團隊的成本，可以并行開發(fā)，不用關注其他人怎么開發(fā)，先關注自己的開發(fā)
• 微服務可以是跨平臺的，可以用任何一種語言開發(fā)
• 適于互聯網時代，產品迭代周期更短

缺點：

• 微服務過多，治理成本高，不利于維護系統
• 分布式系統開發(fā)的成本高（容錯，分布式事務等）對團隊挑戰(zhàn)大

總的來說優(yōu)點大過于缺點，目前看來Spring Cloud是一套非常完善的分布式框架，目前很多企業(yè)開始用微服務、Spring Cloud的優(yōu)勢是顯而易見的。因此對于想研究微服務架構的同學來說，學習Spring Cloud是一個不錯的選擇。

Spring Cloud發(fā)展前景

Spring Cloud對于中小型互聯網公司來說是一種福音，因為這類公司往往沒有實力或者沒有足夠的資金投入去開發(fā)自己的分布式系統基礎設施，使用Spring Cloud一站式解決方案能在從容應對業(yè)務發(fā)展的同時大大減少開發(fā)成本。同時，隨著近幾年微服務架構和Docker容器概念的火爆，也會讓Spring Cloud在未來越來越“云”化的軟件開發(fā)風格中立有一席之地，尤其是在五花八門的分布式解決方案中提供了標準化的、全站式的技術方案，意義可能會堪比當年Servlet規(guī)范的誕生，有效推進服務端軟件系統技術水平的進步。

整體架構

主要項目

Spring Cloud的子項目，大致可分成兩類，一類是對現有成熟框架"Spring Boot化"的封裝和抽象，也是數量最多的項目；第二類是開發(fā)了一部分分布式系統的基礎設施的實現，如Spring Cloud Stream扮演的就是kafka, ActiveMQ這樣的角色。

Spring Cloud Config

集中配置管理工具，分布式系統中統一的外部配置管理，默認使用Git來存儲配置，可以支持客戶端配置的刷新及加密、解密操作。

Spring Cloud Netflix

Netflix OSS 開源組件集成，包括Eureka、Hystrix、Ribbon、Feign、Zuul等核心組件。

• Eureka：服務治理組件，包括服務端的注冊中心和客戶端的服務發(fā)現機制；
• Ribbon：負載均衡的服務調用組件，具有多種負載均衡調用策略；
• Hystrix：服務容錯組件，實現了斷路器模式，為依賴服務的出錯和延遲提供了容錯能力；
• Feign：基于Ribbon和Hystrix的聲明式服務調用組件；
• Zuul：API網關組件，對請求提供路由及過濾功能。

Spring Cloud Bus

用于傳播集群狀態(tài)變化的消息總線，使用輕量級消息代理鏈接分布式系統中的節(jié)點，可以用來動態(tài)刷新集群中的服務配置。

Spring Cloud Consul

基于Hashicorp Consul的服務治理組件。

Spring Cloud Security

安全工具包，對Zuul代理中的負載均衡OAuth2客戶端及登錄認證進行支持。

Spring Cloud Sleuth

Spring Cloud應用程序的分布式請求鏈路跟蹤，支持使用Zipkin、HTrace和基于日志（例如ELK）的跟蹤。

Spring Cloud Stream

輕量級事件驅動微服務框架，可以使用簡單的聲明式模型來發(fā)送及接收消息，主要實現為Apache Kafka及RabbitMQ。

Spring Cloud Task

用于快速構建短暫、有限數據處理任務的微服務框架，用于向應用中添加功能性和非功能性的特性。

Spring Cloud Zookeeper

基于Apache Zookeeper的服務治理組件。

Spring Cloud Gateway

API網關組件，對請求提供路由及過濾功能。

Spring Cloud OpenFeign

基于Ribbon和Hystrix的聲明式服務調用組件，可以動態(tài)創(chuàng)建基于Spring MVC注解的接口實現用于服務調用，在Spring Cloud 2.0中已經取代Feign成為了一等公民。

Spring Cloud的版本關系

Spring Cloud是一個由許多子項目組成的綜合項目，各子項目有不同的發(fā)布節(jié)奏。 為了管理Spring Cloud與各子項目的版本依賴關系，發(fā)布了一個清單，其中包括了某個Spring Cloud版本對應的子項目版本。 為了避免Spring Cloud版本號與子項目版本號混淆，Spring Cloud版本采用了名稱而非版本號的命名，這些版本的名字采用了倫敦地鐵站的名字，根據字母表的順序來對應版本時間順序，例如Angel是第一個版本，Brixton是第二個版本。 當Spring Cloud的發(fā)布內容積累到臨界點或者一個重大BUG被解決后，會發(fā)布一個"service releases"版本，簡稱SRX版本，比如Greenwich.SR2就是Spring Cloud發(fā)布的Greenwich版本的第2個SRX版本。目前Spring Cloud的最新版本是Hoxton。

Spring Cloud和SpringBoot版本對應關系 

Spring Cloud和各子項目版本對應關系 

注意：Hoxton版本是基于SpringBoot 2.2.x版本構建的，不適用于1.5.x版本。隨著2019年8月SpringBoot 1.5.x版本停止維護，Edgware版本也將停止維護。

SpringBoot和SpringCloud的區(qū)別？

SpringBoot專注于快速方便的開發(fā)單個個體微服務。

SpringCloud是關注全局的微服務協調整理治理框架，它將SpringBoot開發(fā)的一個個單體微服務整合并管理起來，

為各個微服務之間提供，配置管理、服務發(fā)現、斷路器、路由、微代理、事件總線、全局鎖、決策競選、分布式會話等等集成服務

SpringBoot可以離開SpringCloud獨立使用開發(fā)項目， 但是SpringCloud離不開SpringBoot ，屬于依賴的關系

SpringBoot專注于快速、方便的開發(fā)單個微服務個體，SpringCloud關注全局的服務治理框架。

使用 Spring Boot 開發(fā)分布式微服務時，我們面臨以下問題

（1）與分布式系統相關的復雜性-這種開銷包括網絡問題，延遲開銷，帶寬問題，安全問題。

（2）服務發(fā)現-服務發(fā)現工具管理群集中的流程和服務如何查找和互相交談。它涉及一個服務目錄，在該目錄中注冊服務，然后能夠查找并連接到該目錄中的服務。

（3）冗余-分布式系統中的冗余問題。

（4）負載平衡 --負載平衡改善跨多個計算資源的工作負荷，諸如計算機，計算機集群，網絡鏈路，中央處理單元，或磁盤驅動器的分布。

（5）性能-問題 由于各種運營開銷導致的性能問題。

（6）部署復雜性-Devops 技能的要求。

服務注冊和發(fā)現是什么意思？Spring Cloud 如何實現？

當我們開始一個項目時，我們通常在屬性文件中進行所有的配置。隨著越來越多的服務開發(fā)和部署，添加和修改這些屬性變得更加復雜。有些服務可能會下降，而某些位置可能會發(fā)生變化。手動更改屬性可能會產生問題。 Eureka 服務注冊和發(fā)現可以在這種情況下提供幫助。由于所有服務都在 Eureka 服務器上注冊并通過調用 Eureka 服務器完成查找，因此無需處理服務地點的任何更改和處理。

Spring Cloud 和dubbo區(qū)別?

（1）服務調用方式 dubbo是RPC springcloud Rest Api

（2）注冊中心,dubbo 是zookeeper springcloud是eureka，也可以是zookeeper

（3）服務網關,dubbo本身沒有實現，只能通過其他第三方技術整合，springcloud有Zuul路由網關，作為路由服務器，進行消費者的請求分發(fā),springcloud支持斷路器，與git完美集成配置文件支持版本控制，事物總線實現配置文件的更新與服務自動裝配等等一系列的微服務架構要素。

負載平衡的意義什么？

在計算中，負載平衡可以改善跨計算機，計算機集群，網絡鏈接，中央處理單元或磁盤驅動器等多種計算資源的工作負載分布。負載平衡旨在優(yōu)化資源使用，最大化吞吐量，最小化響應時間并避免任何單一資源的過載。使用多個組件進行負載平衡而不是單個組件可能會通過冗余來提高可靠性和可用性。負載平衡通常涉及專用軟件或硬件，例如多層交換機或域名系統服務器進程。

什么是 Hystrix？它如何實現容錯？

Hystrix 是一個延遲和容錯庫，旨在隔離遠程系統，服務和第三方庫的訪問點，當出現故障是不可避免的故障時，停止級聯故障并在復雜的分布式系統中實現彈性。

通常對于使用微服務架構開發(fā)的系統，涉及到許多微服務。這些微服務彼此協作。

思考以下微服務

假設如果上圖中的微服務 9 失敗了，那么使用傳統方法我們將傳播一個異常。但這仍然會導致整個系統崩潰。

隨著微服務數量的增加，這個問題變得更加復雜。微服務的數量可以高達 1000.這是 hystrix 出現的地方 我們將使用 Hystrix 在這種情況下的 Fallback 方法功能。我們有兩個服務 employee-consumer 使用由 employee-consumer 公開的服務。

簡化圖如下所示

現在假設由于某種原因，employee-producer 公開的服務會拋出異常。我們在這種情況下使用 Hystrix 定義了一個回退方法。這種后備方法應該具有與公開服務相同的返回類型。如果暴露服務中出現異常，則回退方法將返回一些值。

什么是 Hystrix 斷路器？我們需要它嗎？

由于某些原因，employee-consumer 公開服務會引發(fā)異常。在這種情況下使用Hystrix 我們定義了一個回退方法。如果在公開服務中發(fā)生異常，則回退方法返回一些默認值。

如果 firstPage method() 中的異常繼續(xù)發(fā)生，則 Hystrix 電路將中斷，并且員工使用者將一起跳過 firtsPage 方法，并直接調用回退方法。 斷路器的目的是給第一頁方法或第一頁方法可能調用的其他方法留出時間，并導致異常恢復?？赡馨l(fā)生的情況是，在負載較小的情況下，導致異常的問題有更好的恢復機會 。

什么是 Netflix Feign？它的優(yōu)點是什么？

Feign 是受到 Retrofit，JAXRS-2.0 和 WebSocket 啟發(fā)的 java 客戶端聯編程序。

Feign 的第一個目標是將約束分母的復雜性統一到 http apis，而不考慮其穩(wěn)定性。

在 employee-consumer 的例子中，我們使用了 employee-producer 使用 REST模板公開的 REST 服務。

但是我們必須編寫大量代碼才能執(zhí)行以下步驟

（1）使用功能區(qū)進行負載平衡。

（2）獲取服務實例，然后獲取基本 URL。

（3）利用 REST 模板來使用服務。 前面的代碼如下

@Controller
public class ConsumerControllerClient {
@Autowired
private LoadBalancerClient loadBalancer;
public void getEmployee() throws RestClientException, IOException {
	ServiceInstance serviceInstance=loadBalancer.choose("employee-producer");
	System.out.println(serviceInstance.getUri());
	String baseUrl=serviceInstance.getUri().toString();
	baseUrl=baseUrl+"/employee";
	RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
	ResponseEntity<String> response=null;
	try{
		response=restTemplate.exchange(baseUrl,
					HttpMethod.GET, getHeaders(),String.class);
	}
	catch (Exception ex)
		{
		System.out.println(ex);
	}
	System.out.println(response.getBody());
}

之前的代碼，有像 NullPointer 這樣的例外的機會，并不是最優(yōu)的。我們將看到如何使用 Netflix Feign 使呼叫變得更加輕松和清潔。如果 Netflix Ribbon 依賴關系也在類路徑中，那么 Feign 默認也會負責負載平衡。

什么是 Spring Cloud Bus？我們需要它嗎？

考慮以下情況：我們有多個應用程序使用 Spring Cloud Config 讀取屬性，而Spring Cloud Config 從 GIT 讀取這些屬性。

下面的例子中多個員工生產者模塊從 Employee Config Module 獲取 Eureka 注冊的財產。

如果假設 GIT 中的 Eureka 注冊屬性更改為指向另一臺 Eureka 服務器，會發(fā)生什么情況。在這種情況下，我們將不得不重新啟動服務以獲取更新的屬性。

還有另一種使用執(zhí)行器端點/刷新的方式。但是我們將不得不為每個模塊單獨調用這個 url。例如，如果 Employee Producer1 部署在端口 8080 上，則調用 http：// localhost：8080 / refresh。同樣對于 Employee Producer2 http：//localhost：8081 / refresh 等等。這又很麻煩。這就是 Spring Cloud Bus 發(fā)揮作用的地方。

Spring Cloud Bus 提供了跨多個實例刷新配置的功能。因此，在上面的示例中，如果我們刷新 Employee Producer1，則會自動刷新所有其他必需的模塊。如果我們有多個微服務啟動并運行，這特別有用。這是通過將所有微服務連接到單個消息代理來實現的。無論何時刷新實例，此事件都會訂閱到偵聽此代理的所有微服務，并且它們也會刷新。可以通過使用端點/總線/刷新來實現對任何單個實例的刷新。

Spring Cloud斷路器的作用

當一個服務調用另一個服務由于網絡原因或自身原因出現問題，調用者就會等待被調用者的響應 當更多的服務請求到這些資源導致更多的請求等待，發(fā)生連鎖效應（雪崩效應）

斷路器有完全打開狀態(tài):一段時間內 達到一定的次數無法調用 并且多次監(jiān)測沒有恢復的跡象 斷路器完全打開 那么下次請求就不會請求到該服務

半開:短時間內 有恢復跡象 斷路器會將部分請求發(fā)給該服務，正常調用時 斷路器關閉

關閉：當服務一直處于正常狀態(tài) 能正常調用

什么是Spring Cloud Config?

在分布式系統中，由于服務數量巨多，為了方便服務配置文件統一管理，實時更新，所以需要分布式配置中心組件。在Spring Cloud中，有分布式配置中心組件spring cloud config ，它支持配置服務放在配置服務的內存中（即本地），也支持放在遠程Git倉庫中。在spring cloud config 組件中，分兩個角色，一是config server，二是config client。

使用：

（1）添加pom依賴

（2）配置文件添加相關配置

（3）啟動類添加注解@EnableConfigServer

什么是Spring Cloud Gateway?

Spring Cloud Gateway是Spring Cloud官方推出的第二代網關框架，取代Zuul網關。網關作為流量的，在微服務系統中有著非常作用，網關常見的功能有路由轉發(fā)、權限校驗、限流控制等作用。

使用了一個RouteLocatorBuilder的bean去創(chuàng)建路由，除了創(chuàng)建路由RouteLocatorBuilder可以讓你添加各種predicates和filters，predicates斷言的意思，顧名思義就是根據具體的請求的規(guī)則，由具體的route去處理，filters是各種過濾器，用來對請求做各種判斷和修改。

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