• Spring Cloud

    参考的博客

    内容概述

    微服务架构4个核心问题:

    1. 服务很多,客户端怎么访问? API网关：zuul组件
    2. 这么多服务,服务之间如何通信? 通信：Feign ---- HttpClient ---- Http通信方式,同步,阻塞
    3. 这么多服务,如何治理? 服务注册和发现：Eureka
    4. 服务挂了怎么办? 熔断机制：Hystrix
    解决方案选型:
	SpringCloud 是一种生态！	学习前提已经会使用Springboot,有分布式基础,了解Dubbo+ZooKeeper

    1. Spring Cloud NetFlix(已经停止维护)：一站式解决方案！可解决上述4个核心问题
		API网关：zuul组件
		通信：Feign ---- HttpClient ---- Http通信方式,同步,阻塞
		服务注册和发现：Eureka
		熔断机制：Hystrix
		......

    2. Apache Dubbo Zookeeper：半自动！需要整合别人的
    	API网关：没有,找第三方组件(比如整合zull组件),或者自己实现
    	通信：Dubbo 是一个基于Java的高性能的RPC通信框架(性能比Feign强大)
    	服务注册和发现：Zookeeper
    	熔断机制：没有,需要借助Hystrix

    3. Spring Cloud Alibaba：目前最新的一站式解决方案！可解决上述4个核心问题,更简单
    	API网关：
    	通信：
		服务注册和发现：
		熔断机制：
		
新概念：服务网格~ Server Mesh
	istio
	
万变不离其宗4个问题：
	1. API网关
	2. HTTP,RPC通信
	3. 注册和发现
	4. 熔断机制

    常见的面试题

    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

    微服务优缺点

    优点

    • 单一职责原则；
    • 每个服务足够内聚，足够小，代码容易理解，这样能聚焦一个指定的业务功能或业务需求；
    • 开发简单，开发效率高，一个服务可能就是专一的只干一件事；
    • 微服务能够被小团队单独开发，这个团队只需2-5个开发人员组成；
    • 微服务是松耦合的，是有功能意义的服务，无论是在开发阶段或部署阶段都是独立的；
    • 微服务能使用不同的语言开发；
    • 易于和第三方集成，微服务允许容易且灵活的方式集成自动部署，通过持续集成工具，如jenkins，Hudson，bamboo；
    • 微服务易于被一个开发人员理解，修改和维护，这样小团队能够更关注自己的工作成果，无需通过合作才能体现价值；
    • 微服务允许利用和融合最新技术；
    • 微服务只是业务逻辑的代码，不会和HTML，CSS，或其他的界面混合;
    • 每个微服务都有自己的存储能力，可以有自己的数据库，也可以有统一的数据库；

    缺点

    • 开发人员要处理分布式系统的复杂性；
    • 多服务运维难度，随着服务的增加，运维的压力也在增大；
    • 系统部署依赖问题；
    • 服务间通信成本问题；
    • 数据一致性问题；
    • 系统集成测试问题；
    • 性能和监控问题；

    微服务技术栈有那些

    微服务技术条目 落地技术
    服务开发 SpringBoot、Spring、SpringMVC等
    服务配置与管理 Netfix公司的Archaius、阿里的Diamond等
    服务注册与发现 Eureka、Consul、Zookeeper等
    服务调用 Rest、PRC、gRPC
    服务熔断器 Hystrix、Envoy等
    负载均衡 Ribbon、Nginx等
    服务接口调用(客户端调用服务的简化工具) Fegin等
    消息队列 Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ等
    服务配置中心管理 SpringCloudConfig、Chef等
    服务路由(API网关) Zuul等
    服务监控 Zabbix、Nagios、Metrics、Specatator等
    全链路追踪 Zipkin、Brave、Dapper等
    数据流操作开发包 SpringCloud Stream(封装与Redis，Rabbit，Kafka等发送接收消息)
    时间消息总栈 SpringCloud Bus
    服务部署 Docker、OpenStack、Kubernetes等

    Spring Cloud环境搭建

    创建父工程

    • 新建父工程项目springcloud，切记Packageing是pom模式
    • 主要是定义POM文件，将后续各个子模块公用的jar包等统一提取出来，类似一个抽象父类
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.haust</groupId>
    <artifactId>springcloud</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <modules>
        <module>springcloud-api</module>
        <module>springcloud-provider-dept-8001</module>
        <module>springcloud-consumer-dept-80</module>
        <module>springcloud-eureka-7001</module>
        <module>springcloud-eureka-7002</module>
        <module>springcloud-eureka-7003</module>
        <module>springcloud-provider-dept-8002</module>
        <module>springcloud-provider-dept-8003</module>
        <module>springcloud-consumer-dept-feign</module>
        <module>springcloud-provider-dept-hystrix-8001</module>
        <module>springcloud-consumer-hystrix-dashboard</module>
        <module>springcloud-zuul-9527</module>
        <module>springcloud-config-server-3344</module>
        <module>springcloud-config-client-3355</module>
        <module>springcloud-config-eureka-7001</module>
        <module>springcloud-config-dept-8001</module>
    </modules>

    <!--打包方式  pom-->
    <packaging>pom</packaging>

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
        <junit.version>4.12</junit.version>
        <log4j.version>1.2.17</log4j.version>
        <lombok.version>1.16.18</lombok.version>
    </properties>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
                <version>0.2.0.RELEASE</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
            <!--springCloud的依赖-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
                <version>Greenwich.SR1</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
            <!--SpringBoot-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
                <version>2.1.4.RELEASE</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
            <!--数据库-->
            <dependency>
                <groupId>mysql</groupId>
                <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
                <version>5.1.47</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba</groupId>
                <artifactId>druid</artifactId>
                <version>1.1.10</version>
            </dependency>
            <!--SpringBoot 启动器-->
            <dependency>
                <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
                <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
                <version>1.3.2</version>
            </dependency>
            <!--日志测试~-->
            <dependency>
                <groupId>ch.qos.logback</groupId>
                <artifactId>logback-core</artifactId>
                <version>1.2.3</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>junit</groupId>
                <artifactId>junit</artifactId>
                <version>${junit.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>log4j</groupId>
                <artifactId>log4j</artifactId>
                <version>${log4j.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.projectlombok</groupId>
                <artifactId>lombok</artifactId>
                <version>${lombok.version}</version>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

</project>

    父工程为springcloud，其下有多个子module

    • api存放实体类
    • provider用于提供服务，对接数据库
    • consumer用于使用服务，对接前端

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

    @RestController
public class DeptConsumerController {

    // 理解：消费者，不应该有service层~
    // RestTemplate .... 供我们直接调用就可以了！ 注册到Spring中
    // (url, 实体：Map ,Class<T> responseType)
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate; //提供多种便捷访问远程http服务的方法，简单的Restful服务模板~

    //Ribbon。我们这里的地址，应该是一个变量，通过服务名来访问
    private static final String REST_URL_PREFIX = "http://localhost:8001";
    //private static final String REST_URL_PREFIX = "http://SPRINGCLOUD-PROVIDER-DEPT";

    @RequestMapping("/consumer/dept/add")
    public boolean add(Dept dept){
        return restTemplate.postForObject(REST_URL_PREFIX+"/dept/add",dept,Boolean.class);
    }

    @RequestMapping("/consumer/dept/get/{id}")
    public Dept get(@PathVariable("id") Long id){
        return restTemplate.getForObject(REST_URL_PREFIX+"/dept/get/"+id,Dept.class);
    }


    @RequestMapping("/consumer/dept/list")
    public List<Dept> list(){
        return restTemplate.getForObject(REST_URL_PREFIX+"/dept/list",List.class);
    }
}

    使用RestTemplate需要将请放入Spring容器中

    ConfigBean.java

    @Configuration
public class ConfigBean {//@Configuration -- spring  applicationContext.xml

    //配置负载均衡实现RestTemplate
    // IRule
    // RoundRobinRule 轮询
    // RandomRule 随机
    // AvailabilityFilteringRule ： 会先过滤掉，跳闸，访问故障的服务~，对剩下的进行轮询~
    // RetryRule ： 会先按照轮询获取服务~，如果服务获取失败，则会在指定的时间内进行，重试
    @Bean
    public RestTemplate getRestTemplate(){
        return new RestTemplate();
    }
}

    Eureka服务注册与发现

    什么是Eureka

    • Netflix在涉及Eureka时，遵循的就是API原则.
    • Eureka是Netflix的有个子模块，也是核心模块之一。Eureka是基于REST的服务，用于定位服务，以实现云端中间件层服务发现和故障转移，服务注册与发现对于微服务来说是非常重要的，有了服务注册与发现，只需要使用服务的标识符，就可以访问到服务，而不需要修改服务调用的配置文件了，功能类似于Dubbo的注册中心，比如Zookeeper.

    原理理解

    Eureka基本的架构

    • Springcloud 封装了Netflix公司开发的Eureka模块来实现服务注册与发现 (对比Zookeeper).
    • Eureka采用了C-S的架构设计，EurekaServer作为服务注册功能的服务器，他是服务注册中心.
    • 而系统中的其他微服务，使用Eureka的客户端连接到EurekaServer并维持心跳连接。这样系统的维护人员就可以通过EurekaServer来监控系统中各个微服务是否正常运行，Springcloud 的一些其他模块 (比如Zuul) 就可以通过EurekaServer来发现系统中的其他微服务，并执行相关的逻辑.

    • Eureka 包含两个组件：Eureka Server 和 Eureka Client.

    • Eureka Server 提供服务注册，各个节点启动后，回在EurekaServer中进行注册，这样Eureka Server中的服务注册表中将会储存所有课用服务节点的信息，服务节点的信息可以在界面中直观的看到.

    • Eureka Client 是一个Java客户端，用于简化EurekaServer的交互，客户端同时也具备一个内置的，使用轮询负载算法的负载均衡器。在应用启动后，将会向EurekaServer发送心跳 (默认周期为30秒) 。如果Eureka Server在多个心跳周期内没有接收到某个节点的心跳，EurekaServer将会从服务注册表中把这个服务节点移除掉 (默认周期为90s).

    三大角色

    • Eureka Server：提供服务的注册与发现
    • Service Provider：服务生产方，将自身服务注册到Eureka中，从而使服务消费方能够找到
    • Service Consumer：服务消费方，从Eureka中获取注册服务列表，从而找到消费服务

    构建步骤

    1. eureka-server
    • springcloud-eureka-7001 模块建立

    • pom.xml 配置
    <!--导包~-->
<dependencies>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.cloud/spring-cloud-starter-eureka-server -->
    <!--导入Eureka Server依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-eureka-server</artifactId>
        <version>1.4.6.RELEASE</version>
    </dependency>
    <!--热部署工具-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
    • application.yml
    server:
  port: 7001

#Eureka配置
eureka:
  instance:
    hostname: localhost #Eureka服务端的实例名字
  client:
    register-with-eureka: false #表示是否向 Eureka 注册中心注册自己(这个模块本身是服务器,所以不需要)
    fetch-registry: false #fetch-registry如果为false,则表示自己为注册中心
    service-url: #监控页面~
      #重写Eureka的默认端口以及访问路径 --->http://localhost:7001/eureka/
      defaultZone: http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka/
    • 配置主启动类
    //启动之后，访问 http://localhost:7001/
@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer //EnableEurekaServer 表示是 Eureka服务端的启动类，可以接受别人注册进来~
public class EurekaServer_7001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServer_7001.class,args);
    }
}

    1. eureka-client

    调整之前创建的springlouc-provider-dept-8001

    • 导入Eureca-client依赖
    <!--Eureka依赖-->
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.cloud/spring-cloud-starter-eureka -->+
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
    <version>1.4.6.RELEASE</version>
</dependency>
    • 编写application.yml
    # Eureka配置：配置服务注册中心地址
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka/
#修改eureka默认的配置信息
  instance:
    instance-id: springcloud-provider-dept8001
    • 为主启动类添加@EnableEurekaClient注解
    @SpringBootApplication
@EnableEurekaClient //EnableEurekaClient 客户端的启动类，在服务启动后自动向注册中心注册服务
public class DeptProvider_8001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DeptProvider_8001.class,args);
    }
}
    • 先启动7001服务端后启动8001客户端进行测试，然后访问监控页http://localhost:7001/ 产看结果如图，成功

    • 配置关于服务加载的监控信息

      • 添加依赖

        <!--actuator完善监控信息-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

      • 在application.yml配置

        #info配置
info:
  app.name: haust-springcloud #项目的名称
  company.name: com.haust #公司的名称

      点击如图的链接

      显示配置的信息

    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！

    • 默认情况下，当eureka server在一定时间内没有收到实例的心跳，便会把该实例从注册表中删除（默认是90秒），但是，如果短时间内丢失大量的实例心跳，便会触发eureka server的自我保护机制，比如在开发测试时，需要频繁地重启微服务实例，但是我们很少会把eureka server一起重启（因为在开发过程中不会修改eureka注册中心），当一分钟内收到的心跳数大量减少时，会触发该保护机制。可以在eureka管理界面看到Renews threshold和Renews(last min)，当后者（最后一分钟收到的心跳数）小于前者（心跳阈值）的时候，触发保护机制，会出现红色的警告：EMERGENCY!EUREKA MAY BE INCORRECTLY CLAIMING INSTANCES ARE UP WHEN THEY’RE NOT.RENEWALS ARE LESSER THAN THRESHOLD AND HENCE THE INSTANCES ARE NOT BEGING EXPIRED JUST TO BE SAFE.从警告中可以看到，eureka认为虽然收不到实例的心跳，但它认为实例还是健康的，eureka会保护这些实例，不会把它们从注册表中删掉。
    • 该保护机制的目的是避免网络连接故障，在发生网络故障时，微服务和注册中心之间无法正常通信，但服务本身是健康的，不应该注销该服务，如果eureka因网络故障而把微服务误删了，那即使网络恢复了，该微服务也不会重新注册到eureka server了，因为只有在微服务启动的时候才会发起注册请求，后面只会发送心跳和服务列表请求，这样的话，该实例虽然是运行着，但永远不会被其它服务所感知。所以，eureka server在短时间内丢失过多的客户端心跳时，会进入自我保护模式，该模式下，eureka会保护注册表中的信息，不在注销任何微服务，当网络故障恢复后，eureka会自动退出保护模式。自我保护模式可以让集群更加健壮。
    • 但是我们在开发测试阶段，需要频繁地重启发布，如果触发了保护机制，则旧的服务实例没有被删除，这时请求有可能跑到旧的实例中，而该实例已经关闭了，这就导致请求错误，影响开发测试。所以，在开发测试阶段，我们可以把自我保护模式关闭，只需在eureka server配置文件中加上如下配置即可：eureka.server.enable-self-preservation=false
    注册进来的微服务，获取一些消息（团队开发会用到）

    其实就是自我发现

    //获取一些配置的信息，得到具体的微服务！
@Autowired
private DiscoveryClient client;

 //注册进来的微服务~，获取一些消息~
 @GetMapping("/dept/discovery")
 public Object discovery() {
     //获取微服务列表的清单
     List<String> services = client.getServices();
     System.out.println("discovery=>services:" + services);
     //得到一个具体的微服务信息,通过具体的微服务id，applicaioinName；
     List<ServiceInstance> instances = client.getInstances("SPRINGCLOUD-PROVIDER-DEPT");
     for (ServiceInstance instance : instances) {
         System.out.println(
                 instance.getHost() + "	" + // 主机名称
                         instance.getPort() + "	" + // 端口号
                         instance.getUri() + "	" + // uri
                         instance.getServiceId() // 服务id
         );
     }
     return this.client;
 }

    Eureka集群配置

    集群例图(7001，7002，7003皆为Eureka服务端)

    注册中心配置

    服务提供者配置

    在这里插入图片描述

    CAP原则

    1.C (Consistency) 强一致性
    2.A (Availability) 可用性
    3.P (Partition tolerance) 分区容错性（数据能否有差错）
    CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性 (Consistency)、可用性(Availability) 、分区容错性(Partition tolerance)。CAP原则指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。
    CAP的三进二: CA、AP、CP

    CAP理论的核心

    1.一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求
    2.根据CAP原理,将NoSQL数据库分成了满足CA原则，满足CP原则和满足AP原则三大类:
    ①CA:单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常可扩展性较差
    ②CP:满足一致性,分区容错性的系统，通常性能不是特别高
    ③AP:满足可用性,分区容错性的系统，通常可能对一致性要求低一些
    作为服务注册中心，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在分布式系统中是必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。
    Zookeeper保证的是CP;Eureka保证的是AP;

    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，但不能接受服务直接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。但是zk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zk集群都是不可用的，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zk集群失去master’节点是较大概率会发生的事件，虽然服务最终能够恢复，但是漫长的选举时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。

    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还有一种自我保护机制，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:
    1.Eureka不再从注册列表中移除因为长时间没收到心跳而应该过期的服务
    2.Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其他节点上(即保证当前节点依然可用)
    3.当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其他节点中
    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

    Ribbon：负载均衡(基于客户端)

    负载均衡以及Ribbon

    1. Ribbon是什么？

      • Spring Cloud Ribbon 是基于Netflix Ribbon 实现的一套客户端负载均衡的工具。
      • 简单的说，Ribbon 是 Netflix 发布的开源项目，主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法，将 Netflix 的中间层服务连接在一起。Ribbon 的客户端组件提供一系列完整的配置项，如：连接超时、重试等。简单的说，就是在配置文件中列出 LoadBalancer (简称LB：负载均衡) 后面所有的及其，Ribbon 会自动的帮助你基于某种规则 (如简单轮询，随机连接等等) 去连接这些机器。我们也容易使用 Ribbon 实现自定义的负载均衡算法！

    2. Ribbon能干嘛？

      • LB，即负载均衡 (LoadBalancer) ，在微服务或分布式集群中经常用的一种应用。
      • 负载均衡简单的说就是将用户的请求平摊的分配到多个服务上，从而达到系统的HA (高用)。
      • 常见的负载均衡软件有 Nginx、Lvs 等等。
      • Dubbo、SpringCloud 中均给我们提供了负载均衡，SpringCloud 的负载均衡算法可以自定义。
      • 负载均衡简单分类：
        • 集中式LB
          • 即在服务的提供方和消费方之间使用独立的LB设施，如Nginx，由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方！
        • 进程式LB
          • 将LB逻辑集成到消费方，消费方从服务注册中心获知有哪些地址可用，然后自己再从这些地址中选出一个合适的服务器。
          • Ribbon 就属于进程内LB，它只是一个类库，集成于消费方进程，消费方通过它来获取到服务提供方的地址

    集成Ribbon

    springcloud-consumer-dept-80(消费服务)向pom.xml中添加Ribbon和Eureka依赖

    <!--Ribbon-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifactId>
    <version>1.4.6.RELEASE</version>
</dependency>
<!--Eureka: Ribbon需要从Eureka服务中心获取要拿什么-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
    <version>1.4.6.RELEASE</version>
</dependency>

    在application.yml文件中配置Eureka

    # Eureka配置
eureka:
  client:
    register-with-eureka: false # 不向 Eureka注册自己
    service-url: # 从三个注册中心中随机取一个去访问
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/

    主启动类加上@EnableEurekaClient注解，开启Eureka

    //Ribbon 和 Eureka 整合以后，客户端可以直接调用，不用关心IP地址和端口号
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient //开启Eureka 客户端
public class DeptConsumer_80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DeptConsumer_80.class, args);
    }
}

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

    @Configuration
public class ConfigBean {//@Configuration -- spring  applicationContext.xml

    @LoadBalanced //配置负载均衡实现RestTemplate
    @Bean
    public RestTemplate getRestTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

    修改Controller，通过服务名字(名字需相同)来查找服务

    //Ribbon:我们这里的地址，应该是一个变量，通过服务名来访问
//private static final String REST_URL_PREFIX = "http://localhost:8001";
//需服务提供者项目名称一致才可实现，负载均衡
private static final String REST_URL_PREFIX = "http://SPRINGCLOUD-PROVIDER-DEPT";

    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

    测试访问http://localhost/consumer/dept/list 这时候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

    Ribbon默认是使用轮询算法的，可以自定义负载均衡算法

    自定义负载均衡算法

    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：

    MyRule.java

    @Configuration
public class MyRule {

    @Bean
    public IRule myRule(){
        return new MyRandomRule();//默认是轮询,现在自定义为自己的
    }
}

    自定义的规则编写一个类继承AbstractLoadBalancerRule

    public class MyRandomRule extends AbstractLoadBalancerRule {

    /**
     * 每个服务访问5次则换下一个服务(总共3个服务)
     * <p>
     * total=0,默认=0,如果=5,指向下一个服务节点
     * index=0,默认=0,如果total=5,index+1
     */
    private int total = 0;//被调用的次数
    private int currentIndex = 0;//当前是谁在提供服务

    //@edu.umd.cs.findbugs.annotations.SuppressWarnings(value = "RCN_REDUNDANT_NULLCHECK_OF_NULL_VALUE")
    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
        if (lb == null) {
            return null;
        }
        Server server = null;

        while (server == null) {
            if (Thread.interrupted()) {
                return null;
            }
            List<Server> upList = lb.getReachableServers();//获得当前活着的服务
            List<Server> allList = lb.getAllServers();//获取所有的服务

            int serverCount = allList.size();
            if (serverCount == 0) {
                /*
                 * No servers. End regardless of pass, because subsequent passes
                 * only get more restrictive.
                 */
                return null;
            }

            //int index = chooseRandomInt(serverCount);//生成区间随机数
            //server = upList.get(index);//从或活着的服务中,随机获取一个

            //=====================自定义代码=========================

            if (total < 5) {
                server = upList.get(currentIndex);
                total++;
            } else {
                total = 0;
                currentIndex++;
                if (currentIndex >= upList.size()) {
                    currentIndex = 0;
                }
                server = upList.get(currentIndex);//从活着的服务中,获取指定的服务来进行操作
            }

            //======================================================

            if (server == null) {
                /*
                 * The only time this should happen is if the server list were
                 * somehow trimmed. This is a transient condition. Retry after
                 * yielding.
                 */
                Thread.yield();
                continue;
            }

            if (server.isAlive()) {
                return (server);
            }

            // Shouldn't actually happen.. but must be transient or a bug.
            server = null;
            Thread.yield();
        }

        return server;

    }

    protected int chooseRandomInt(int serverCount) {
        return ThreadLocalRandom.current().nextInt(serverCount);
    }

    @Override
    public Server choose(Object key) {
        return choose(getLoadBalancer(), key);
    }

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
        // TODO Auto-generated method stub

    }
}

    主启动类开启负载均衡并指定自定义的MyRule配置类

    //Ribbon 和 Eureka 整合以后，客户端可以直接调用，不用关心IP地址和端口号
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
//在微服务启动的时候就能加载自定义的Ribbon类(自定义的规则会覆盖原有默认的规则)
//开启负载均衡,并指定自定义的规则
@RibbonClient(name = "SPRINGCLOUD-PROVIDER-DEPT",configuration = MyRule.class)
public class DeptConsumer_80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DeptConsumer_80.class, args);
    }
}

    Feign：负载均衡(基于服务端)

    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

    1. 微服务名字 【ribbon】
    2. 接口和注解 【feign】

    Feign能干什么？

    • Feign旨在使编写Java Http客户端变得更容易
    • 前面在使用Ribbon + RestTemplate时，利用RestTemplate对Http请求的封装处理，形成了一套模板化的调用方法。但是在实际开发中，由于对服务依赖的调用可能不止一处，往往一个接口会被多处调用，所以通常都会针对每个微服务自行封装一个客户端类来包装这些依赖服务的调用。所以，Feign在此基础上做了进一步的封装，由他来帮助我们定义和实现依赖服务接口的定义，在Feign的实现下，我们只需要创建一个接口并使用注解的方式来配置它 (类似以前Dao接口上标注Mapper注解，现在是一个微服务接口上面标注一个Feign注解)，即可完成对服务提供方的接口绑定，简化了使用Spring Cloud Ribbon 时，自动封装服务调用客户端的开发量。

    Feign默认集成了Ribbon

    • 利用Ribbon维护了MicroServiceCloud-Dept的服务列表信息，并且通过轮询实现了客户端的负载均衡，而与Ribbon不同的是，通过Feign只需要定义服务绑定接口且以声明式的方法，优雅而简单的实现了服务调用。

    Feign的使用步骤

    1. 创建springcloud-consumer-fdept-feign模块

      拷贝springcloud-consumer-dept-80模块下的pom.xml，resource，以及java代码到springcloud-consumer-feign模块，并添加feign依赖。

      <!--Feign的依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-feign</artifactId>
    <version>1.4.6.RELEASE</version>
</dependency>

      改造springcloud-api模块，新建service包，并新建DeptClientService.java接口

      //@FeignClient:微服务客户端注解,value:指定微服务的名字,这样就可以使Feign客户端直接找到对应的微服务
@FeignClient(value = "SPRINGCLOUD-PROVIDER-DEPT")
public interface DeptClientService {

    @GetMapping("/dept/get/{id}")
    public Dept queryById(@PathVariable("id") Long id);

    @GetMapping("/dept/list")
    public Dept queryAll();

    @GetMapping("/dept/add")
    public Dept addDept(Dept dept);
}

      通过Ribbon实现原来的controller：DeptConsumerController.java

      package com.haust.springcloud.controller;

import com.haust.springcloud.pojo.Dept;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

import java.util.List;

@RestController
public class DeptConsumerController {

    // 理解：消费者，不应该有service层~
    // RestTemplate .... 供我们直接调用就可以了！ 注册到Spring中
    // (url, 实体：Map ,Class<T> responseType)
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate; //提供多种便捷访问远程http服务的方法，简单的Restful服务模板~

    //Ribbon:我们这里的地址，应该是一个变量，通过服务名来访问
    //private static final String REST_URL_PREFIX = "http://localhost:8001";
    private static final String REST_URL_PREFIX = "http://SPRINGCLOUD-PROVIDER-DEPT";

    @RequestMapping("/consumer/dept/add")
    public boolean add(Dept dept) {
        return restTemplate.postForObject(REST_URL_PREFIX + "/dept/add", dept, Boolean.class);
    }

    @RequestMapping("/consumer/dept/get/{id}")
    public Dept get(@PathVariable("id") Long id) {
        return restTemplate.getForObject(REST_URL_PREFIX + "/dept/get/" + id, Dept.class);
    }


    @RequestMapping("/consumer/dept/list")
    public List<Dept> list() {
        return restTemplate.getForObject(REST_URL_PREFIX + "/dept/list", List.class);
    }
}

      通过Feign实现：—改造后controller：DeptConsumerController.java

      @RestController
public class DeptConsumerController {

    @Autowired
    private DeptClientService deptClientService = null;

    @RequestMapping("/consumer/dept/add")
    public boolean add(Dept dept) {
        return this.deptClientService.addDept(dept);
    }

    @RequestMapping("/consumer/dept/get/{id}")
    public Dept get(@PathVariable("id") Long id) {
       return this.deptClientService.queryById(id);
    }

    @RequestMapping("/consumer/dept/list")
    public List<Dept> list() {
        return this.deptClientService.queryAll();
    }
}

      Feign和Ribbon二者对比，前者显现出面向接口编程特点，代码看起来更清爽

      主配置类

      @SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
//feign客户端注解,并指定要扫描的包以及配置接口DeptClientService
@EnableFeignClients(basePackages = {"com.haust.springcloud"})
public class FeignDeptConsumer_80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(FeignDeptConsumer_80.class, args);
    }
}

    Hystrix：服务熔断

    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！

    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，以便单个依赖关系的失败，不能取消整个应用程序或系统。

    我们需要，弃车保帅

    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) ，向调用方方茴一个服务预期的，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。

    Hystrix能干嘛？

    • 服务降级
    • 服务熔断
    • 服务限流
    • 接近实时的监控
    • …

    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：

    服务熔断(基于服务端)

    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。

    在微服务架构中，微服务之间的数据交互通过远程调用完成，微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，此时如果链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，那么对微服务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，导致“雪崩效应”。

    服务熔断是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。例如在高压电路中，如果某个地方的电压过高，熔断器就会熔断，对电路进行保护。同样，在微服务架构中，熔断机制也是起着类似的作用。当调用链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务熔断，不再有该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后，恢复调用链路。

    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：@HystrixCommand 。

    服务熔断解决如下问题： 1. 当所依赖的对象不稳定时，能够起到快速失败的目的；2. 快速失败后，能够根据一定的算法动态试探所依赖对象是否恢复。

    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

      <!--导入Hystrix依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId>
    <version>1.4.6.RELEASE</version>
</dependency>

    • 修改Controller

      //提供Restful服务
@RestController
public class DeptController {

    @Autowired
    private DeptService deptService;
    
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "hystrixGet")//如果根据id查询出现异常,走这段代码
    @GetMapping("/dept/get/{id}")//根据id查询
    public Dept get(@PathVariable("id") Long id){
        Dept dept = deptService.queryById(id);

        if (dept==null){
            throw new RuntimeException("这个id=>"+id+",不存在该用户，或信息无法找到~");
        }
        return dept;
    }
    
    //根据id查询备选方案(熔断)
    public Dept hystrixGet(@PathVariable("id") Long id){
        
        return new Dept().setDeptno(id)
                .setDname("这个id=>"+id+",没有对应的信息,null---@Hystrix~")
                .setDb_source("在MySQL中没有这个数据库");
    }
}

    • 为主启动类添加对熔断的支持注解@EnableCircuitBreaker

      @SpringBootApplication
@EnableEurekaClient //EnableEurekaClient 客户端的启动类，在服务启动后自动向注册中心注册服务
@EnableCircuitBreaker//添加对熔断的支持注解
public class HystrixDeptProvider_8001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HystrixDeptProvider_8001.class,args);
    }
}

    • 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

    服务降级(基于客户端)

    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
    • 1）那些服务是核心服务，哪些服务是非核心服务
    • 2）那些服务可以支持降级，那些服务不能支持降级，降级策略是什么
    • 3）除服务降级之外是否存在更复杂的业务放通场景，策略是什么？
    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
    //降级 ~
@Component
public class DeptClientServiceFallBackFactory implements FallbackFactory {

    @Override
    public DeptClientService create(Throwable cause) {

        return new DeptClientService() {
            @Override
            public Dept queryById(Long id) {
                return new Dept()
                        .setDeptno(id)
                        .setDname("id=>" + id + "没有对应的信息，客户端提供了降级的信息，这个服务现在已经被关闭")
                        .setDb_source("没有数据~");
            }

            @Override
            public List<Dept> queryAll() {
                return null;
            }

            @Override
            public Boolean addDept(Dept dept) {
                return false;
            }
        };
    }
}
    • 在DeptClientService中指定降级配置类DeptClientServiceFallBackFactory
    @Component //注册到spring容器中
//@FeignClient:微服务客户端注解,value:指定微服务的名字,这样就可以使Feign客户端直接找到对应的微服务
@FeignClient(value = "SPRINGCLOUD-PROVIDER-DEPT",fallbackFactory = DeptClientServiceFallBackFactory.class)//fallbackFactory指定降级配置类
public interface DeptClientService {

    @GetMapping("/dept/get/{id}")
    public Dept queryById(@PathVariable("id") Long id);

    @GetMapping("/dept/list")
    public List<Dept> queryAll();

    @GetMapping("/dept/add")
    public Boolean addDept(Dept dept);
}
    • 在springcloud-consumer-dept-feign模块中开启降级
    server:
  port: 80

# Eureka配置
eureka:
  client:
    register-with-eureka: false # 不向 Eureka注册自己
    service-url: # 从三个注册中心中随机取一个去访问
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/

# 开启降级feign.hystrix
feign:
  hystrix:
    enabled: true
    • 启动类配置
    @SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableFeignClients(basePackages="com.yzy.service")
public class Application{
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class,args);
    }
}

    服务熔断和降级的区别

    • 服务熔断—>服务端：某个服务超时或异常，引起熔断~，类似于保险丝(自我熔断)
    • 服务降级—>客户端：从整体网站请求负载考虑，当某个服务熔断或者关闭之后，服务将不再被调用，此时在客户端，我们可以准备一个 FallBackFactory ，返回一个默认的值(缺省值)。会导致整体的服务下降，但是好歹能用，比直接挂掉强。
    • 触发原因不太一样，服务熔断一般是某个服务（下游服务）故障引起，而服务降级一般是从整体负荷考虑；管理目标的层次不太一样，熔断其实是一个框架级的处理，每个微服务都需要（无层级之分），而降级一般需要对业务有层级之分（比如降级一般是从最外围服务开始）
    • 实现方式不太一样，服务降级具有代码侵入性(由控制器完成/或自动降级)，熔断一般称为自我熔断。

    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

    Dashboard 流监控

    1. 添加一个端口9001监控模块(也可在消费端添加dashboard进行监控)，引入依赖
    <!--Hystrix依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifact
    <version>1.4.6.RELEASE</version>
</dependency>
<!--dashboard依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix-dashboard</artifactId>
    <version>1.4.6.RELEASE</version>
</dependency>
<!--Ribbon-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifactI
    <version>1.4.6.RELEASE</version>
</dependency>
<!--Eureka-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactI
    <version>1.4.6.RELEASE</version>
</dependency>
<!--实体类+web-->
<dependency>
    <groupId>com.haust</groupId>
    <artifactId>springcloud-api</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
    1. 配置主启动类，添加@EnableHystrixDashboard
    @SpringBootApplication
//开启Dashboard
@EnableHystrixDashboard
public class DeptConsumerDashboard_9001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DeptConsumerDashboard_9001.class,args);
    }
}
    1. 给springcloud-provider-dept-8001(提供服务方)模块下的主启动类添加如下代码,添加监控

    1.只有实现了熔断的方法会被监控 (@HystrixCommand(fallbackMethod = "hystrixFindOne"))

    2.服务方必须添加以下，才可以被监控

    <!--actuator完善监控信息-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

    @SpringBootApplication
@EnableEurekaClient //EnableEurekaClient 客户端的启动类，在服务启动后自动向注册中心注册服务
public class DeptProvider_8001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DeptProvider_8001.class,args);
    }

    //增加一个 Servlet(接受心跳信息)
    @Bean
    public ServletRegistrationBean hystrixMetricsStreamServlet(){
        ServletRegistrationBean registrationBean = new ServletRegistrationBean(new HystrixMetricsStreamServlet());
        //访问该页面就是监控页面
        registrationBean.addUrlMappings("/actuator/hystrix.stream");
        return registrationBean;
    }
}
    1. 配置springcloud-provider-dept-8001(提供服务方)的application.yml
    server:
  port: 9001
# 添加可允许监控的主机名（ip）
hystrix:
  dashboard:
    proxy-stream-allow-list: ["localhost"]
    1. 访问下被监控的方法，然后访问http://localhost:8001/actuator/hystrix.stream（上面注册的servlet）

    1. 访问http://localhost:9001/hystrix


    7. 点击Monitor Stream，进入页面

    Zull路由网关概述

    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？

    • 路由
    • 过滤

    官方文档：https://github.com/Netflix/zuul/

    入门案例

    新建springcloud-zuul模块，并导入依赖

    <dependencies>
    <!--导入zuul依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-zuul</artifactId
        <version>1.4.6.RELEASE</version>
    </dependency>
    <!--Hystrix依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifac
        <version>1.4.6.RELEASE</version>
    </dependency>
    <!--dashboard依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix-dashboar
        <version>1.4.6.RELEASE</version>
    </dependency>
    <!--Ribbon-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifact
        <version>1.4.6.RELEASE</version>
    </dependency>
    <!--Eureka-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifact
        <version>1.4.6.RELEASE</version>
    </dependency>
    <!--实体类+web-->
    <dependency>
        <groupId>com.haust</groupId>
        <artifactId>springcloud-api</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!--热部署-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

    配置application.yml

    server:
  port: 9527

spring:
  application:
    name: springcloud-zuul #微服务名称

eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/
  instance: #实例的id
    instance-id: zuul9527.com
    prefer-ip-address: true # 显示ip

info:
  app.name: haust.springcloud #项目名称
  company.name: haust #公司名称

zuul:
  routes:
    mydept.serviceId: springcloud-provider-dept
    mydept.path: /mydept/**
    ignored-services: "*"  # 设置不能使用服务命访问 忽略,隐藏全部的~，安全
    prefix: /kuagn # 设置公共的前缀,实现隐藏原有路由

    配置主启动类

    @SpringBootApplication
@EnableZuulProxy //开启Zuul
public class ZuulApplication_9527 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ZuulApplication_9527.class,args);
    }
}

    Spring Cloud Config 分布式配置

    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 Environment和PropertySource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？

    • 集中式管理配置文件
    • 不同环境，不同配置，动态化的配置更新，分环境部署，比如 /dev /test /prod /beta /release
    • 运行期间动态调整配置，不再需要在每个服务部署的机器上编写配置文件，服务会向配置中心统一拉取配置自己的信息
    • 当配置发生变动时，服务不需要重启，即可感知到配置的变化，并应用新的配置
    • 将配置信息以REST接口的形式暴露

    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

    <dependencies>
    <!--web-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!--config-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-config-server</artifactId>
        <version>2.1.1.RELEASE</version>
    </dependency>
    <!--eureka-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
        <version>1.4.6.RELEASE</version>
    </dependency>
</dependencies>

    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：

    server:
  port: 3344

spring:
  application:
    name: springcloud-config-server
  # 连接码云远程仓库
  cloud:
    config:
      server:
        git:
          #注意是https的而不是ssh
          uri: https://gitee.com/cao_shi_peng/springcloud-config.git 
            # 通过 config-server可以连接到git，访问其中的资源以及配置~

# 不加这个配置会报Cannot execute request on any known server 这个错：连接Eureka服务端地址不对
# 或者直接注释掉eureka依赖 这里暂时用不到eureka
eureka:
  client:
    register-with-eureka: false
    fetch-registry: false

    主启动类

    @EnableConfigServer //开启spring cloud config server服务
@SpringBootApplication
public class Config_server_3344 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Config_server_3344.class,args);
    }
}

    HTTP服务具有以下格式的资源：

    /{application}/{profile}[/{label}]
/{application}-{profile}.yml
/{label}/{application}-{profile}.yml
/{application}-{profile}.properties
/{label}/{application}-{profile}.properties

    其中“应用程序”作为SpringApplication中的spring.config.name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

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

    <!--config-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>
    <version>2.1.1.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

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

    bootstrap.yml是系统级别的配置,优先级高

    # 系统级别的配置
spring:
  cloud:
    config:
      name: config-client # 需要从git上读取的资源名称，不要后缀
      profile: dev
      label: master
      uri: http://localhost:3344

    application.yml是用户级别的配置

    # 用户级别的配置
spring:
  application:
    name: springcloud-config-client

    创建controller包下的ConfigClientController.java用于测试

    @RestController
public class ConfigClientController {

    @Value("${spring.application.name}")
    private String applicationName; //获取微服务名称

    @Value("${eureka.client.service-url.defaultZone}")
    private String eurekaServer; //获取Eureka服务

    @Value("${server.port}")
    private String port; //获取服务端的端口号


    @RequestMapping("/config")
    public String getConfig(){
        return "applicationName:"+applicationName +
         "eurekaServer:"+eurekaServer +
         "port:"+port;
    }
}

    主启动类

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

    测试：

    启动服务端Config_server_3344 再启动客户端ConfigClient

    访问：http://localhost:8201/config/
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