微服务架构中，二次浅封装实践

一、背景简介

分布式系统中存在很多拆分的服务，在不断迭代升级的过程中，会出现如下常见的棘手情况：

某个技术组件版本升级，依赖包升级导致部分语法或者API过期，或者组件修复紧急的漏洞，从而会导致分布式系统下各个服务被动的升级迭代，很容易引发意外的问题；不同的服务中对组件的依赖和版本各不相同，从而导致不兼容问题的出现，很难对版本做统一的管理和维护，一旦出现问题很容易手忙脚乱，引发蝴蝶效应；

所以在复杂的系统中，对于依赖的框架和组件进行统一管理和二次浅封装，可以较大程度降低上述问题的处理成本与风险，同时可以更好的管理和控制技术栈。

二、框架浅封装

1、浅封装作用

为什么浅封装，核心目的在于统一管理和协调组件的依赖与升级，并对常用方法做一层包装，实际上很多组件使用到的功能点并不多，只是在业务中的使用点很多，这样给组件本身的迭代升级带来了一定的难度：

例如某个组件常用的API中存在巨大风险漏洞，或者替换掉过期的用法，需要对整个系统中涉及的地方做升级，这种操作的成本是非常高的；

如果是对这种常用的组件方法进行二次包装，作为处理业务的工具方法，那么解决上面的问题就相对轻松许多，只要对封装的工具方法升级，服务的依赖升级即可，降低时间成本和风险。

通过浅封装的手段，可以实现两个方面的解耦：

业务与技术

技术栈中常用的方法进行二次浅封装，这样可以较大程度的降低业务与技术的耦合，如此可以独立的升级技术栈，扩展功能而不影响业务服务的迭代。

框架与组件

不同的框架与组件都需要一定程度的自定义配置，同时分模块管理，在不同的服务中引入特定的依赖，也可以在基础包中做统一依赖，以此实现技术栈的快速组合搭配。

这里说的浅封装，是指包装常规常用的语法，组件本身就是技术层面的深度封装，所以也不可能完全隔开技术栈原生用法。

2、统一版本控制

例如微服务架构下，不同的研发组负责不同的业务模块，然而受到开发人员的经验和能力影响，很容易出现不同的服务组件选型不一致，或者相同的组件依赖版本不同，这样很难对系统架构做标准的统一管理。

对于二次封装的方式，可以严格的控制技术栈的迭代扩展，以及版本冲突的问题，通过对二次封装层的统一升级，可以快速实现业务服务的升级，解决不同服务的依赖差异问题。

三、实践案例

1、案例简介

Java分布式系统中，微服务基础组件（Nacos、Feign、Gateway、Seata）等，系统中间件（Quartz、Redis、Kafka、ElasticSearch，Logstash）等，对常用功能、配置、API等，进行二次浅封装并统一集成管理，以满足日常开发中基础环境搭建与临时工具的快速实现。

• butte-flyer 组件封装的应用案例；
• butte-frame 常用技术组件二次封装；

2、分层架构

整体划分五层：网关层、应用层、业务层、中间件层、基础层，组合成一套分布式系统。

服务总览

服务名	分层	端口	缓存库	数据库	描述
flyer-gateway	网关层	8010	db1	nacos	路由控制
flyer-facade	应用层	8082	db2	facade	门面服务
flyer-admin	应用层	8083	db3	admin	后端管理
flyer-account	业务层	8084	db4	account	账户管理
flyer-quartz	业务层	8085	db5	quartz	定时任务
kafka	中间件	9092	---	------	消息队列
elasticsearch	中间件	9200	---	------	搜索引擎
redis	中间件	6379	---	------	缓存中心
logstash	中间件	5044	---	es6.8.6	日志采集
nacos	基础层	8848	---	nacos	注册配置
seata	基础层	8091	---	seata	分布事务
mysql	基础层	3306	---	------	数据存储

3、目录结构

在butte-frame中对各个技术栈进行二次封装管理，在butte-flyer中进行依赖引用。

butte-frame
├── frame-base          基础代码块
├── frame-jdbc          数据库组件
├── frame-core          服务基础依赖
├── frame-gateway       路由网关
├── frame-nacos         注册与配置中心
├── frame-seata         分布式事务
├── frame-feign         服务间调用
├── frame-security      安全管理
├── frame-search        搜索引擎
├── frame-redis         缓存管理
├── frame-kafka         消息中间件
├── frame-quartz        定时任务
├── frame-swagger       接口文档
└── frame-sleuth        链路日志

butte-flyer
├── flyer-gateway       网关服务：路由控制
├── flyer-facade        门面服务：功能协作接口
├── flyer-account       账户服务：用户账户
├── flyer-quartz        任务服务：定时任务
└── flyer-admin         管理服务：后端管理

4、技术栈组件

系统常用的技术栈：基础框架、微服务组件、缓存、安全管理、数据库、定时任务、工具依赖等。

名称	版本	说明
spring-cloud	2.2.5.RELEASE	微服务框架基础
spring-boot	2.2.5.RELEASE	服务基础依赖
gateway	2.2.5.RELEASE	路由网关
nacos	2.2.5.RELEASE	注册中心与配置管理
seata	2.2.5.RELEASE	分布式事务管理
feign	2.2.5.RELEASE	微服务间请求调用
security	2.2.5.RELEASE	安全管理
sleuth	2.2.5.RELEASE	请求轨迹链路
security-jwt	1.0.10.RELEASE	JWT加密组件
hikari	3.4.2	数据库连接池，默认
mybatis-plus	3.4.2	ORM持久层框架
kafka	2.0.1	MQ消息队列
elasticsearch	6.8.6	搜索引擎
logstash	5.2	日志采集
redis	2.2.5.RELEASE	缓存管理与加锁控制
quartz	2.3.2	定时任务管理
swagger	2.6.1	接口文档
apache-common	2.7.0	基础依赖包
hutool	5.3.1	基础工具包

四、微服务组件

1、Nacos

Nacos在整个组件体系中，提供两个核心能力，注册发现：适配微服务注册与发现标准，快速实现动态服务注册发现、元数据管理等，提供微服务组件中最基础的能力；配置中心：统一管理各个服务配置，集中在Nacos中存储管理，隔离多环境的不同配置，并且可以规避线上配置放开的风险；

连接管理

spring:
  cloud:
    nacos:
      # 配置读取
      config:
        prefix: application
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        file-extension: yml
        refresh-enabled: true
      # 注册中心
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848

配置管理

• bootstrap.yml ：服务中文件，连接和读取Nacos中配置信息；
• application.yml ：公共基础配置，这里配置mybatis组件；
• application-dev.yml ：中间件连接配置，用作环境标识隔离；
• application-def.yml ：各个服务的自定义配置，参数加载；

2、Gateway

Gateway网关核心能力，提供统一的API路由管理，作为微服务架构体系下请求唯一入口，还可以在网关层处理所有的非业务功能，例如：安全控制，流量监控限流，等等。

路由控制：各个服务的发现和路由；

@Component
public class RouteFactory implements RouteDefinitionRepository {

    @Resource
    private RouteService routeService ;

    /**
     * 加载全部路由
     * @since 2021-11-14 18:08
     */
    @Override
    public Flux<RouteDefinition> getRouteDefinitions() {
        return Flux.fromIterable(routeService.getRouteDefinitions());
    }

    /**
     * 添加路由
     * @since 2021-11-14 18:08
     */
    @Override
    public Mono<Void> save(Mono<RouteDefinition> routeMono) {
        return routeMono.flatMap(routeDefinition -> {
            routeService.saveRouter(routeDefinition);
            return Mono.empty();
        });
    }
}

全局过滤：作为网关的基础能力；

@Component
public class GatewayFilter implements GlobalFilter {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(GatewayFilter.class);

    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();
        String uri = request.getURI().getPath() ;
        String host = String.valueOf(request.getHeaders().getHost()) ;
        logger.info("request host : {} , uri : {}",host,uri);
        return chain.filter(exchange);
    }
}

3、Feign

Feign组件是声明式的WebService客户端，使微服务之间的调用变得更简单，Feign通过注解手段，将请求进行模板化和接口化管理，可以更加标准的管理各个服务间的通信交互。

响应解码：定义Feign接口响应时解码逻辑，校验和控制统一的接口风格；

public class FeignDecode extends ResponseEntityDecoder {

    public FeignDecode(Decoder decoder) {
        super(decoder);
    }

    @Override
    public Object decode(Response response, Type type) {
        if (!type.getTypeName().startsWith(Rep.class.getName())) {
            throw new RuntimeException("响应格式异常");
        }
        try {
            return super.decode(response, type);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
            throw new RuntimeException(e.getMessage());
        }
    }
}

4、Seata

Seata组件是开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务，实现AT、TCC、SAGA、XA事务模式，支持一站式的分布式解决方案。

事务配置：基于nacos管理Seata组件的参数定义；

服务注册：在需要管理分布式事务的服务中连接和使用Seata服务；

seata:
  enabled: true
  application-id: ${spring.application.name}
  tx-service-group: butte-seata-group
  config:
    type: nacos
    nacos:
      server-addr: ${spring.cloud.nacos.config.server-addr}
      group: DEFAULT_GROUP
  registry:
    type: nacos
    nacos:
      server-addr: ${spring.cloud.nacos.config.server-addr}
      application: seata-server
      group: DEFAULT_GROUP

五、中间件集成

1、Kafka

Kafka是由Apache开源，具有分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于Zookeeper协调的分布式消息处理平台，由Scala和Java语言编写。还常用于搜集用户在应用服务中产生的日志数据。

消息发送：封装消息发送的基础能力；

@Component
public class KafkaSendOperate {

    @Resource
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate ;

    public void send (SendMsgVO entry) {
        kafkaTemplate.send(entry.getTopic(),entry.getKey(),entry.getMsgBody()) ;
    }
}

消息消费：消费监听时有两种策略；

• 消息生产方自己消费，通过Feign接口去执行具体消费服务的逻辑，这样有利于流程跟踪排查；
• 消息消费方直接监听，减少消息处理的流程节点，当然也可以打造统一的MQ总线服务（文尾）；

public class KafkaListen {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaListen.class);
    /**
     * Kafka消息监听
     * @since 2021-11-06 16:47
     */
    @KafkaListener(topics = KafkaTopic.USER_TOPIC)
    public void listenUser (ConsumerRecord<?,String> record, Acknowledgment acknowledgment) {
        try {
            String key =  String.valueOf(record.key());
            String body = record.value();
            switch (key){ }
        } catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        } finally {
            acknowledgment.acknowledge();
        }
    }
}

2、Redis

Redis是一款开源组件，基于内存的高性能的key-value数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件，支持多种类型的数据结构，如字符串、集合等。在实际应用中，通常用来做变动频率低的热点数据缓存和加锁机制。

KV数据缓存：作为Redis最常用的功能，即缓存一个指定有效期的键和值，在使用时直接获取；

@Component
public class RedisKvOperate {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate ;

    /**
     * 创建缓存，必须带缓存时长
     * @param key 缓存Key
     * @param value 缓存Value
     * @param expire 单位秒
     * @return boolean
     * @since 2021-08-07 21:12
     */
    public boolean set (String key, String value, long expire) {
        try {
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,value,expire, TimeUnit.SECONDS);
        } catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
            return Boolean.FALSE ;
        }
        return Boolean.TRUE ;
    }
}

Lock加锁机制：基于spring-integration-redis中RedisLockRegistry，实现分布式锁；

@Component
public class RedisLockOperate {

    @Resource
    protected RedisLockRegistry redisLockRegistry;

    /**
     * 尝试一次加锁，采用默认时间
     * @param lockKey 加锁Key
     * @return java.lang.Boolean
     * @since 2021-09-12 13:14
     */
    @SneakyThrows
    public <T> Boolean tryLock(T lockKey) {
        return redisLockRegistry.obtain(lockKey).tryLock(time, TimeUnit.MILLISECONDS);
    }

    /**
     * 释放锁
     * @param lockKey 解锁Key
     * @since 2021-09-12 13:32
     */
    public <T> void unlock(T lockKey) {
        redisLockRegistry.obtain(lockKey).unlock();
    }

}

3、ElasticSearch

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口，Elasticsearch是用Java开发的，是当前流行的企业级搜索引擎。

索引管理：索引的创建和删除，结构添加和查询；

基于ElasticsearchRestTemplate的模板方法操作；

@Component
public class TemplateOperate {

    @Resource
    private ElasticsearchRestTemplate template ;

    /**
     * 创建索引和结构
     * @param clazz 基于注解类实体
     * @return java.lang.Boolean
     * @since 2021-08-15 19:25
     */
    public <T> Boolean createPut (Class<T> clazz){
        boolean createIf = template.createIndex(clazz) ;
        if (createIf){
            return template.putMapping(clazz) ;
        }
        return Boolean.FALSE ;
    }
}

基于RestHighLevelClient原生API操作；

@Component
public class IndexOperate {

    @Resource
    private RestHighLevelClient client ;

    /**
     * 判断索引是否存在
     * @return boolean
     * @since 2021-08-07 18:57
     */
    public boolean exists (IndexVO entry) {
        GetIndexRequest getReq = new GetIndexRequest (entry.getIndexName()) ;
        try {
            return client.indices().exists(getReq, entry.getOptions());
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return Boolean.FALSE ;
    }
}

数据管理：数据新增、主键查询、修改、批量操作，业务性质的搜索封装复杂度很高；

数据的增删改方法；

@Component
public class DataOperate {

    @Resource
    private RestHighLevelClient client ;

    /**
     * 批量更新数据
     * @param entry 对象主体
     * @since 2021-08-07 18:16
     */
    public void bulkUpdate (DataVO entry){
        if (CollUtil.isEmpty(entry.getDataList())){
            return ;
        }
        // 请求条件
        BulkRequest bulkUpdate = new BulkRequest(entry.getIndexName(),entry.getType()) ;
        bulkUpdate.setRefreshPolicy(entry.getRefresh()) ;
        entry.getDataList().forEach(dataMap -> {
            UpdateRequest updateReq = new UpdateRequest() ;
            updateReq.id(String.valueOf(dataMap.get("id"))) ;
            updateReq.doc(dataMap) ;
            bulkUpdate.add(updateReq) ;
        });
        try {
            // 执行请求
            client.bulk(bulkUpdate, entry.getOptions());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

索引主键查询，分组查询方法；

@Component
public class QueryOperate {

    @Resource
    private RestHighLevelClient client ;

    /**
     * 指定字段分组查询
     * @since 2021-10-07 19:00
     */
    public Map<String,Object> groupByField (QueryVO entry){
        Map<String,Object> groupMap = new HashMap<>() ;
        // 分组API
        String groupName = entry.getGroupField()+"_group" ;
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        sourceBuilder.size(0) ;
        TermsAggregationBuilder termAgg = AggregationBuilders.terms(groupName)
                                                             .field(entry.getGroupField()) ;
        sourceBuilder.aggregation(termAgg);
        // 查询API
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(entry.getIndexName());
        searchRequest.source(sourceBuilder) ;
        try {
            // 执行API
            SearchResponse response = client.search(searchRequest, entry.getOptions());
            // 响应结果
            Terms groupTerm = response.getAggregations().get(groupName) ;
            if (CollUtil.isNotEmpty(groupTerm.getBuckets())){
                for (Terms.Bucket bucket:groupTerm.getBuckets()){
                    groupMap.put(bucket.getKeyAsString(),bucket.getDocCount()) ;
                }
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return groupMap ;
    }
}

4、Logstash

Logstash是一款开源的数据采集组件，具有实时管道功能。Logstash能够动态的从多个来源采集数据，进行标准化转换数据，并将数据传输到所选择的存储容器。

• Sleuth：管理服务链路，提供核心TraceId和SpanId生成；
• ElasticSearch：基于ES引擎做日志聚合存储和查询；
• Logstash：提供日志采集服务，和数据发送ES的能力；

logback.xml：服务连接Logstash地址，并加载核心配置；

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml" />

    <springProperty scope="context" name="APP_NAME" source="spring.application.name" defaultValue="butte_app" />
    <springProperty scope="context" name="DES_URI" source="logstash.destination.uri" />
    <springProperty scope="context" name="DES_PORT" source="logstash.destination.port" />

    <!-- 输出到LogStash配置，需要启动LogStash服务 -->
    <appender name="LogStash"
              class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <destination>${DES_URI:- }:${DES_PORT:- }</destination>
        <encoder
                class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
            <providers>
                <timestamp>
                    <timeZone>UTC</timeZone>
                </timestamp>
                <pattern>
                    <pattern>
                        {
                        "severity": "%level",
                        "service": "${APP_NAME:-}",
                        "trace": "%X{X-B3-TraceId:-}",
                        "span": "%X{X-B3-SpanId:-}",
                        "exportable": "%X{X-Span-Export:-}",
                        "pid": "${PID:-}",
                        "thread": "%thread",
                        "class": "%logger{40}",
                        "rest": "%message"
                        }
                    </pattern>
                </pattern>
            </providers>
        </encoder>
    </appender>
</configuration>

5、Quartz

Quartz是一个完全由java编写的开源作业调度框架，用来执行各个服务中的定时调度任务，在微服务体系架构下，通常开发一个独立的Quartz服务，通过Feign接口去触发各个服务的任务执行。

配置参数：定时任务基础信息，数据库表，线程池；

spring:
  quartz:
    job-store-type: jdbc
    properties:
      org:
        quartz:
          scheduler:
            instanceName: ButteScheduler
            instanceId: AUTO
          jobStore:
            class: org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
            driverDelegateClass: org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate
            tablePrefix: qrtz_
            isClustered: true
            clusterCheckinInterval: 15000
            useProperties: false
          threadPool:
            class: org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
            threadPriority: 5
            threadCount: 10
            threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread: true

6、Swagger

Swagger是常用的接口文档管理组件，通过对API接口和对象的简单注释，快速生成接口描述信息，并且提供可视化界面可以快速对接口发送请求和调试，该组件在前后端联调中，极大的提高效率。

配置基本的包扫描能力即可；

@Configuration
public class SwaggerConfig {

    @Bean
    public Docket createRestApi() {
        return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)
                .apiInfo(apiInfo())
                .select()
                .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com.butte"))
                .paths(PathSelectors.any())
                .build();
    }
}

访问：服务:端口/swagger-ui.html即可打开接口文档；

六、数据库配置

1、MySQL

微服务架构下，不同的服务对应不同的MySQL库，基于业务模块做库的划分是当前常用的方式，可以对各自业务下的服务做迭代升级，同时可以避免单点故障导致雪崩效应。

2、HikariCP

HikariCP作为SpringBoot2版本推荐和默认采用的数据库连接池，具有速度极快、轻量简单的特点。

spring:
  datasource:
    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/${data.name.mysql}?${spring.datasource.db-param}
    username: root
    password: 123456
    db-param: useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false
    hikari:
      minimumIdle: 5
      maximumPoolSize: 10
      idleTimeout: 300000
      maxLifetime: 500000
      connectionTimeout: 30000

连接池的配置根据业务的并发需求量，做适当的调优即可。

3、Mybatis

Mybatis持久层的框架组件，支持定制化SQL、存储过程以及高级映射，MyBatis-Plus是一个MyBatis的增强工具，在MyBatis的基础上只做增强不做改变，可以简化开发、提高效率。

mybatis-plus:
  mapper-locations: classpath*:/mapper/**/*.xml
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

YML 复制 全屏

七、源代码地址

应用仓库：
https://gitee.com/cicadasmile/butte-flyer-parent