SpringCloud入门须知

前言：

刚毕业找工作时，会背Spring的Aop、IoC原理，会背一套SpringMVC的流程，成了能被大部分公司认可的通行证。然而时过境迁，随着微服务概念的兴起，SpringCloud为中小企业带来的巨大便利越来越得到业界的认可，渐渐地只会SpringMVC那一套已经不顶用了。能讲出一整套的SpringCloud解决方案、能说出SpringCloud几个组件的原理，才是当下Java业界显示一个程序员吃不吃香的重点（这里用了”吃香“这一词，言外之意不懂SpringCloud并不带表这个Java程序员不厉害，相反别人可能是研究底层如JVM原理、JDK源码、Spring核心这些东西的大佬）

好了，今天就让我来和大家一起好好把SpringCloud这个东西从头开始翻一翻

一、SpringCloud是什么

我们学习一种新的技术栈时，必然绕不开其官网。SpringCloud挂在Spring的官网上，是一款与Spring Boot、Spring Framework、Spring Data等经典产品同级别的产品。注意这里的Spring Framework包括Spring的核心Aop、IoC以及SpringMVC、WebFlux等Web开发的基础组件，而我们引入jar包时springframework是一个包含了boot、cloud的包名，大家要注意区分。

1. 概述

我们先看看SpringCloud英文原版的介绍（要学会尝试看英文原版，因为有时候别人的翻译可能会有语义的理解偏差，而且学会看英文文档更有利于学习第一手的新技术）

 

 开始就指出了它的用途，build some of the  common patterns in distributed systems，即构建分布式系统中常见的一些模式（之前讲设计模式时，有提到过模式的定义，A pattern is a solution to a problem in a context. 模式就是特定环境下问题的解决方案，注意经过大量验证才能成为解决方案）。括号里举例了一系列分布式系统的模式，按顺序分别是配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、分布式会话、leader选举、群集状态。

剩下部分大家先自己翻译理解下，然后参考下我的：

为了协调分布式系统，产生了一些样板化的开发模式，而开发者可以使用Spring Cloud快速地应用这些开发模式去搭建自己的服务和应用程序。它们可以在任何分布式环境中正常工作，包括开发人员自己的笔记本电脑，裸机数据中心以及类似云计算的托管平台。

2. 特性

Spring Cloud focuses on providing good out of box experience for typical use cases and extensibility mechanism（可扩展性机制） to cover others.

  • Distributed/versioned configuration

  • Service registration and discovery

  • Routing

  • Service-to-service calls 

  • Load balancing

  • Circuit Breakers（断路器，用于熔断、降级）

  • Global locks

  • Leadership election and cluster state

  • Distributed messaging

这里的特性其实也对应着分布式系统中需要具备的一些功能，对应着SpringCloud的一些组件。比如第一个对应Spring Cloud的配置中心，第二个对应Eureka或者consul。

3. 中文官网简介

最后我们来看下中文官网springcloud.cc的简介：微服务架构集大成者，云计算最佳业务实践。

再看看开源中国oschina.net简介：微服务开发和治理框架。

有没有发现一个关键字，对，就是微服务。而原官网貌似只提到了分布式系统。个人理解，微服务架构是分布式架构和SOA的拓展，更强调服务的细粒度和轻量级协议。

二、SpringCloud版本

 

 其中Dalston、Edgware、Finchley、Greenwich这四个版本官方不再提供技术支持了（不再维护）。

三、必须知道的几个分布式概念（尤其理解Eureka、Zookeeper、Nacos时要用到）

1、CAP/BASE理论

CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足一致性（C : Consistency）、可用性（A  : Available）和分区容错性（P : Partition tolerance）这个三个基本需求，最多只能同时满足其中两项。

其中分区容错性是分布式系统必须要满足的条件，所以系统架构师往往把精力放在如何根据业务特点在A和C之间寻求平衡。

BASE：Basic Available、Soft state、Eventually consistenct。

2、二阶段、三阶段提交

首先得知道协调者和参与者的概念，协调者是用来统一调度所有分布式节点的执行逻辑，被调度的节点称为参与者。

2PC   分两个阶段：提交事务请求（也叫投票阶段），执行事务提交。在这过程中，任何一个参与者返回No或者协调者等待反馈超时，都会中断事务。2PC可以看作一种强一致性协议，常被用在关系型数据库中。存在的问题有：同步阻塞、单点问题、太过保守。

3PC   分三个阶段：CanCommit、PreCommit、Commit（相当于把2PC中的二阶段拆成了预提交和正式提交）。

注意在3PC模型中，进入阶段三后，如果协调者故障或者协调者和参与者之间网络故障，参与者在等待超时后，会自行继续事务提交。（这样会造成数据不一致，在出现网络分区的情况下）

3、Paxos算法

Paxos算法是 Leslie Lamport （2013年图灵奖得主）于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法，是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一。该算法中有三种参与角色，分别用Proposer、Acceptor、Learner来表示。

关键点：提交版本号、过半机制

四、SpringCloud重要组件

Spring Cloud 下面加入了很多套各种企业的解决方案，包括我们熟悉的Netflix、Alibaba，另外还有Azure、Amazon等。我们一般所讲的SpringCloud（也是我一开始接触SpringCloud时用的组件）其实就是Netflix那一套，主要包含以下5个组件

1、Eureka

Eureka包含两个组件：Eureka Server和Eureka Client。Eureka Server提供服务注册服务，各个节点启动后，会在Eureka Server中进行注册，这样EurekaServer中的服务注册表中将会存储所有可用服务节点的信息，服务节点的信息可以在界面中直观的看到。
Eureka有心跳机制，客户端每30秒会向服务端发送心跳，服务端在多个周期内没有收到客户端的心跳，会将这个客户端（服务提供者）剔除。
Eureka多节点是平等的，节点间通过复制同步数据，它没有主节点的概念，因此不存在选举的过程，可能会出现数据不一致的情况。它是牺牲了C，保证了AP。
 
客户端使用Eureka的方法，在主启动类上加注解@EnableEurekaClient

2、Hystrix

SpringCloud中的断路器Hystrix，可以实现应用级别的限流、熔断、降级。它主要使用了命令模式，构造一个 HystrixCommand或HystrixObservableCommand对象， 用于封装请求。Hystrix提供线程池隔离和信号量隔离两种模式，其中信号量隔离不支持超时失败。

以下是使用熔断器示例：

1. 首先pom文件引入jar包

<dependency>
       <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
       <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>

2. 然后主启动类加上注解

@EnableHystrix
@EnableCircuitBreaker

3. 在Controller里对外提供的接口方法上加上相应注解

//服务熔断
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallback_query",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled",value = "true"),   //是否开启断路器
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "100"),  //请求次数
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value = "10000"),    //时间窗口期
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "60"),    //失败率达到多少后跳闸
    })
    @GetMapping("/query")
    public String query(String name){return "normal call";
    }
 
    public String fallback_query(String name ){return "failure";
    }

3、Feign

Feign 是一种声明式服务调用组件，它在 RestTemplate 的基础上做了进一步的封装。通过 Feign，我们只需要声明一个接口并通过注解进行简单的配置即可实现对 HTTP 接口的绑定。通过 Feign，我们可以像调用本地方法一样来调用远程服务，而完全感觉不到这是在进行远程调用。2019年，Netflix宣布Feign停更，于是后来SpringCloud推出了openfeign作为替代方案（支持SpringMVC注解）。

启动类加有@FeignClient 注解，Feign在启动时，会为其创建一个本地JDK Proxy代理实例，并注册到Spring IOC容器。

Feign默认使用自带的hhtpclient创建连接，连接不能被复用。如果要使用apache的HttpClient或者http-ok，则需要额外写代码配置转换。另，Feign建立连接，最终是通过URLConnection这个类实现的。

4、Ribbon

客户端负载均衡，就是会从注册中心获取一份服务提供者的列表，然后根据这个计算调用哪个服务。

5、Zuul

基于老版本的Servlet规范，不支持异步非阻塞。现在国内更倾向于使用gateway网关。

 

posted @ 2022-02-08 23:59  方山客  阅读(44)  评论(0)  编辑  收藏  举报