Spring cloud学习
一、网关
1.Spring Cloud Gateway是基于Spring生态系统之上构建的API网关，包括：Spring 5.x，Spring Boot 2.x和Project Reactor。Spring Cloud Gateway旨在提供一种简单而有效的方法来路由到API，并为它们提供跨领域的关注点，例如：安全性，监视/指标，限流等。
2.API Gateway（APIGW / API 网关），顾名思义，是系统对外的唯一入口。API网关封装了系统内部架构，为每个客户端提供定制的API。
3.微服务的应用可能部署在不同机房，不同地区，不同域名下。此时客户端（浏览器/手机/软件工具）想 要请求对应的服务，都需要知道机器的具体 IP 或者域名 URL，当微服务实例众多时，这是非常难以记忆的，对 于客户端来说也太复杂难以维护。此时就有了网关，客户端相关的请求直接发送到网关，由网关根据请求标识 解析判断出具体的微服务地址，再把请求转发到微服务实例。这其中的记忆功能就全部交由网关来操作了。
4.网关核心概念：
- 路由（Route）：路由是网关最基础的部分，路由信息由 ID、目标 URI、一组断言和一组过滤器组成。如果断言 路由为真，则说明请求的 URI 和配置匹配。
- 断言（Predicate）：Java8 中的断言函数。Spring Cloud Gateway 中的断言函数输入类型是 Spring 5.0 框架中 的 ServerWebExchange。Spring Cloud Gateway 中的断言函数允许开发者去定义匹配来自于 Http Request 中的任 何信息，比如请求头和参数等。
- 过滤器（Filter）：一个标准的 Spring Web Filter。Spring Cloud Gateway 中的 Filter 分为两种类型，分别是 Gateway Filter 和 Global Filter。过滤器将会对请求和响应进行处理。
4.1 路由断言工厂RoutePredicateFactory包含的主要实现类如图所示，包括Datetime、Cookie、请求的远端地址、路由权重、请求头、Host 地址、请求方法、请求路径和请求参数、IP地址和子网掩码等类型的路由断言。
4.2 在spring cloud gateway中配置uri有三种方式，包括：
-
- websocket配置方式
- http地址配置方式
- 注册中心配置方式
4.3 限流配置：限流就是限制流量。通过限流，我们可以很好地控制系统的 QPS(响应时间)，从而达到保护系统的目的。常见的限流算法有：计数器算法，漏桶（Leaky Bucket）算法，令牌桶（Token Bucket）算法。
二、注册中心
1.注册中心在微服务项目中扮演着非常重要的角色，是微服务架构中的纽带，类似于通讯录，它记录了服务和服务地址的映射关系。在分布式架构中，服务会注册到这里，当服务需要调用其它服务时，就到这里找到服务的地址，进行调用。
2.注册中心解决了服务发现的问题。在没有注册中心时候，服务间调用需要知道被调方的地址或者代理地址。当服务更换部署地址，就不得不修改调用当中指定的地址或者修改代理配置。而有了注册中心之后，每个服务在调用别人的时候只需要知道服务名称就好，继续地址都会通过注册中心同步过来。
3.Nacos是阿里巴巴开源的一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。
三、配置中心
1.配置中心就是一种统一管理各种应用配置的基础服务组件。
2.配置中心将配置从各应用中剥离出来，对配置进行统一管理，应用自身不需要自己去管理配置。
3.Nacos是阿里巴巴开源的一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。
4配置中心的服务流程如下：
- 用户在配置中心更新配置信息。
- 服务A和服务B及时得到配置更新通知，从配置中心获取配置。
5.动态刷新：通常会在Controller里边用@Value取出使用，但是你要是想改变他，就要重新改代码，打包，部署，十分麻烦，我们需要让配置文件的值变得动起来，Nacos也采用了Spring Cloud原生注解@RefreshScope实现配置自动更新。
6.mysql支持：在单机模式时nacos使用嵌入式数据库实现数据的存储，不方便观察数据存储的基本情况。我们可以配置mysql数据库，可视化的查看数据的存储。
7.服务流量权重支持及流量保护：Nacos为用户提供了流量权重控制的能力，同时开放了服务流量的阈值保护，以帮助用户更好的保护服务服务提供者集群不被意外打垮。
8.Nacos还提供服务实例的上下线操作，在服务详情页面，可以点击实例的“上线”或者“下线”按钮，被下线的实例，将不会包含在健康的实例列表里。
9.Nacos支持基于Namespace和Group的配置分组管理，以便用户更灵活的根据自己的需要按照环境或者应用、模块等分组管理微服务以及Spring的大量配置，在配置管理中主要提供了配置历史版本、回滚、订阅者查询等核心管理能力。
10.Nacos基于Namespace帮助用户逻辑隔离多个命名空间，这可以帮助用户更好的管理测试、预发、生产等多环境服务和配置，让每个环境的同一个配置（如数据库数据源）可以定义不同的值。
四、服务调用
1.Feign 是Spring Cloud Netflix组件中的一量级Restful的 HTTP 服务客户端，实现了负载均衡和 Rest 调用的开源框架，封装了Ribbon和RestTemplate, 实现了WebService的面向接口编程，进一步降低了项目的耦合度。
2.Feign 旨在使编写 JAVA HTTP 客户端变得更加简单，Feign 简化了RestTemplate代码，实现了Ribbon负载均衡，使代码变得更加简洁，也少了客户端调用的代码，使用 Feign 实现负载均衡是首选方案，只需要你创建一个接口，然后在上面添加注解即可。
3.Feign 是声明式服务调用组件，其核心就是：像调用本地方法一样调用远程方法，无感知远程 HTTP 请求。让开发者调用远程接口就跟调用本地方法一样的体验，开发者完全无感知这是远程方法，无需关注与远程的交互细节，更无需关注分布式环境开发。
4.Feign 内置了Ribbon，用来做客户端负载均衡调用服务注册中心的服务。Feign默认集成了Ribbon，Nacos也很好的兼容了Feign，默认实现了负载均衡的效果。
5.Feign本身并不支持Spring MVC的注解，它有一套自己的注解，为了更方便的使用Spring Cloud孵化了OpenFeign。并且支持了Spring MVC的注解，如@RequestMapping，@PathVariable等等。OpenFeign的@FeignClient可以解析Spring MVC的@RequestMapping注解下的接口，并通过动态代理方式产生实现类，实现类中做负载均衡调用服务。
6.gzip是一种数据格式，采用deflate算法压缩数据。gzip大约可以帮我们减少70%以上的文件大小。开启压缩可以有效节约网络资源，但是会增加CPU压力，建议把最小压缩的文档大小适度调大一点。
7.两台服务器建立HTTP连接的过程涉及到多个数据包的交换，很消耗时间。采用HTTP连接池可以节约大量的时间提示吞吐量。Feign的HTTP客户端支持3种框架：HttpURLConnection、HttpClient、OkHttp。默认是采用java.net.HttpURLConnection，每次请求都会建立、关闭连接，为了性能考虑，可以引入httpclient、okhttp作为底层的通信框架。
8.浏览器发起的请求可以通过F12查看请求和响应信息。如果想看微服务中每个接口我们可以使用日志配置方式进行查看详细信息。
9.请求拦截器：在微服务应用中，通过feign的方式实现http的调用，可以通过实现feign.RequestInterceptor接口在feign执行后进行拦截，对请求头等信息进行修改。
五、服务监控
1.监视当前系统应用状态、内存、线程、堆栈、日志等等相关信息，主要目的在服务出现问题或者快要出现问题时能够准确快速地发现以减小影响范围。
2.服务监控在微服务改造过程中的重要性不言而喻，没有强大的监控能力，改造成微服务架构后，就无法掌控各个不同服务的情况，在遇到调用失败时，如果不能快速发现系统的问题，对于业务来说就是一场灾难。
3.Spring Boot Admin是一个针对spring-boot的actuator接口进行UI美化封装的监控工具。他可以：在列表中浏览所有被监控spring-boot项目的基本信息，详细的Health信息、内存信息、JVM信息、垃圾回收信息、各种配置信息（比如数据源、缓存列表和命中率）等，还可以直接修改logger的level。
4.集成Nacos：在使用Admin时，如果没有注册中心，需要各个客户端填写Admin服务端地址，而Admin是支持Nacos、Eureka、ZooKeeper等组件，可以直接从注册中心拉取服务实例。
六、链路追踪
1.分布式链路追踪就是将一次分布式请求还原成调用链路，将一次分布式请求的调用情况集中展示，比如各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器上、每个服务节点的请求状态等等。
2.链路追踪为分布式应用的开发者提供了完整的调用链路还原、调用请求量统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具，可以帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈，提高微服务时代下的开发诊断效率。
3.SkyWalking是一个可观测性分析平台（Observability Analysis Platform 简称OAP）和应用性能管理系统（Application Performance Management 简称 APM）。提供分布式链路追踪，服务网格（Service Mesh）遥测分析，度量（Metric）聚合和可视化一体化解决方案。
七、熔断和降级
1.服务熔断一般是指软件系统中，由于某些原因使得服务出现了过载现象，为防止造成整个系统故障，从而采用的一种保护措施。
2.服务降级是在服务器压力陡增的情况下，利用有限资源，根据当前业务情况，关闭某些服务接口或者页面，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。
3.在一个分布式系统里，一个服务依赖多个服务，可能存在某个服务调用失败，比如超时、异常等，需要保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失败。
4.随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统自适应保护等多个维度来帮助您保障微服务的稳定性。
5.sentinel具有以下特征：丰富的应用场景、完美的实时监控、广泛的开源生态、完美的SPI扩展点。
6.sentinel的使用可以分为两个部分：
- 核心库不依赖任何框架/库，能够允许在jdk7以上的版本运行时环境，同时对Dubbo、SpringCloud等框架也有比较好的支持。
- 控制台主要负责管理推送规则、监控、集群限流分配管理、机器发现等。
7.资源是Sentinel中的核心概念之一。我们说的资源，可以是任何东西，服务，服务里的方法，甚至是一段代码。最常用的资源是我们代码中的Java方法。Sentinel提供了@SentinelResource注解用于定义资源，并提供了AspectJ的扩展用于自动定义资源、处理BlockException等。
8.Spring Cloud Alibaba Sentinel支持对RestTemplate调用的服务进行服务保护。需要在构造RestTemplate Bean时添加@SentinelRestTemplate注解。
9.其实不管是Hystrix还是Sentinel对于Feign的支持，核心代码基本上是一致的，只需要修改依赖和配置文件即可。
八、分布式文件
1.分布式文件系统是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。
2.分布式文件系统是面对互联网的需求而产生，互联网时代对海量数据如何存储？靠简单的增加硬盘的个数已经满足不了我们的要求，因为硬盘传输速度有限但是数据在急剧增长，另外我们还要要做好数据备份、数据安全等。
3.ruoyi-file目前支持三种存储方式，本地存储、MinIO存储、FastDfs存储，可以在ruoyi-file-dev.yml配置。
九、分布式事务
1.指一次大的操作由不同的小操作组成的，这些小的操作分布在不同的服务器上，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。从本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
2.在微服务独立数据源的思想，每一个微服务都有一个或者多个数据源，虽然单机单库事务已经非常成熟，但是由于网路延迟和不可靠的客观因素，分布式事务到现在也还没有成熟的方案，对于中大型网站，特别是涉及到交易的网站，一旦将服务拆分微服务，分布式事务一定是绕不开的一个组件，通常解决分布式事务问题。
3.Seata是阿里开源的一款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。
十、分布式日志
1.在分布式应用中，日志被分散在储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。所以我们使用集中化的日志管理，分布式日志就是对大规模日志数据进行采集、追踪、处理。
2.一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中grep、awk就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。
3.ELK 分布式日志：实际上ELK是三款软件的简称，分别是Elasticsearch、 Logstash、Kibana组成。
- Elasticsearch 基于java，是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。
- Kibana 基于nodejs，也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为Logstash和ElasticSearch提供的日志分析友好的Web 界面，可以汇总、分析和搜索重要数据日志。
- Logstash 基于java，是一个开源的用于收集,分析和存储日志的工具。
十一、其他
1.Spring WebFlux 是 Spring Framework 5.0中引入的新的响应式web框架。与Spring MVC不同，它不需要Servlet API，是完全异步且非阻塞的，并且通过Reactor项目实现了Reactive Streams规范。Spring WebFlux 用于创建基于事件循环执行模型的完全异步且非阻塞的应用程序。
2.所谓异步非阻塞是针对服务端而言的，是说服务端可以充分利用CPU资源去做更多事情，这与客户端无关，客户端该怎么请求还是怎么请求。
3.Reactive Streams是一套用于构建高吞吐量、低延迟应用的规范。而Reactor项目是基于这套规范的实现，它是一个完全非阻塞的基础，且支持背压。Spring WebFlux基于Reactor实现了完全异步非阻塞的一套web框架，是一套响应式堆栈。
4.Reactive Streams 是一套反应式编程标准和规范；Reactor 是基于 Reactive Streams 一套 反应式编程框架；WebFlux 以 Reactor 为基础，实现 Web 领域的 反应式编程框架。
