SpringCloud
一、微服务概述
1、是什么？
- 就目前而言，对于微服务业界并没有一个统一的、标准的定义（While there is no precise definition of this architectural style）。
- 但通常而言， 微服务架构是一种架构模式或者说是一种架构风格，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，每个服务运行在其独立的自己的进程中，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于HTTP的RESTful API）。每个服务都围绕着具体业务进行构建，并且能够被独立地部署到生产环境、类生产环境等。另外，应尽量避免统一的、集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而言，应根据业务上下文，选择合适的语言、工具对其进行构建，可以有一个非常轻量级的集中式管理来协调这些服务，可以使用不同的语言来编写服务，也可以使用不同的数据存储。
- 从技术维度理解，微服务化的核心就是将传统的一站式应用，根据业务拆分成一个一个的服务，彻底地去耦合,每一个微服务提供单个业务功能的服务，一个服务做一件事，从技术角度看就是一种小而独立的处理过程，类似进程概念，能够自行单独启动或销毁，拥有自己独立的数据库。
2、微服务与微服务架构
- 微服务
强调的是服务的大小，它关注的是某一个点，是具体解决某一个问题/提供落地对应服务的一个服务应用,狭意的看,可以看作Eclipse里面的一个个微服务工程/或者Module。
- 微服务架构
微服务架构是⼀种架构模式，它提倡将单⼀应⽤程序划分成⼀组⼩的服务，服务之间互相协调、互相配合，为⽤户提供最终价值。每个服务运⾏在其独⽴的进程中，服务与服务间采⽤轻量级的通信机制互相协作（通常是基于HTTP协议的RESTful API）。每个服 务都围绕着具体业务进⾏构建，并且能够被独⽴的部署到⽣产环境、类⽣产环境等。另外，应当尽量避免统⼀的、集中式的服务管理机制，对具体的⼀个服务⽽⾔，应根据业务上下⽂，选择合适的语⾔、⼯具对其进⾏构建。
3、微服务的优缺点
- 优点
- 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、开发效率提高，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，这个小团队是2到5人的开发人员组成。
- 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。
- 微服务允许你利用融合最新技术。
- 微服务只是业务逻辑的代码，不会和HTML,CSS 或其他界面组件混合。
- 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
- 服务间通信成本
- 数据一致性
- 系统集成测试
- 性能监控……
二、SpringCloud入门概述
1、是什么？
SpringCloud，基于SpringBoot提供了一套微服务解决方案，包括服务注册与发现，配置中心，全链路监控，服务网关，负载均衡，熔断器等组件，除了基于NetFlix的开源组件做高度抽象封装之外，还有一些选型中立的开源组件。
SpringCloud利用SpringBoot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，SpringCloud为开发人员提供了快速构建分布式系统的一些工具，包括配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等等,它们都可以用SpringBoot的开发风格做到一键启动和部署。
SpringBoot并没有重复制造轮子，它只是将目前各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框架组合起来，通过SpringBoot风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，最终给开发者留出了一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包。
SpringCloud=分布式微服务架构下的一站式解决方案，是各个微服务架构落地技术的集合体，俗称微服务全家桶。
- SpringCloud和SpringBoot是什么关系？
SpringBoot专注于快速方便的开发单个个体微服务。SpringCloud是关注全局的微服务协调整理治理框架，它将SpringBoot开发的一个个单体微服务整合并管理起来，为各个微服务之间提供，配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等等集成服务。SpringBoot可以离开SpringCloud独立使用开发项目，但是SpringCloud离不开SpringBoot，属于依赖的关系。SpringBoot专注于快速、方便的开发单个微服务个体，SpringCloud关注全局的服务治理框架。
- Dubbo是怎么到SpringCloud的？哪些优缺点让你去技术选型，二者的对比
最大区别：
SpringCloud抛弃了Dubbo的RPC通信，采用的是基于HTTP的REST方式。严格来说，这两种方式各有优劣。虽然从一定程度上来说，后者牺牲了服务调用的性能，但也避免了上面提到的原生RPC带来的问题。而且REST相比RPC更为灵活，服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约，不存在代码级别的强依赖，这在强调快速演化的微服务环境下，显得更加合适。
品牌机与组装机的区别：
很明显，Spring Cloud的功能比DUBBO更加强大，涵盖面更广，而且作为Spring的拳头项目，它也能够与Spring Framework、Spring Boot、Spring Data、Spring Batch等其他Spring项目完美融合，这些对于微服务而言是至关重要的。使用Dubbo构建的微服务架构就像组装电脑，各环节我们的选择自由度很高，但是最终结果很有可能因为一条内存质量不行就点不亮了，总是让人不怎么放心，但是如果你是一名高手，那这些都不是问题；而Spring Cloud就像品牌机，在Spring Source的整合下，做了大量的兼容性测试，保证了机器拥有更高的稳定性，但是如果要在使用非原装组件外的东西，就需要对其基础有足够的了解。
社区支持与更新力度：
最为重要的是，DUBBO停止了5年左右的更新，虽然2017.7重启了。对于技术发展的新需求，需要由开发者自行拓展升级（比如当当网弄出了DubboX），这对于很多想要采用微服务架构的中小软件组织，显然是不太合适的，中小公司没有这么强大的技术能力去修改Dubbo源码+周边的一整套解决方案，并不是每一个公司都有阿里的大牛+真实的线上生产环境测试过。
2、能干嘛？
- Distributed/versioned configuration(分布式/版本控制配置)
- Service registration and discovery(服务注册与发现)
- Routing(路由)
- Service-to-service calls(服务到服务的调用)
- Load balancing(负载均衡配置)
- Circuit Breakers(断路器)
- Distributed messaging(分布式消息管理)
- 。。。。。。
3、怎么玩？（https://www.springcloud.cc/）
- 服务的注册与发现（Eureka）
- 服务消费者（rest+Ribbon）
- 服务消费者（Feign）
- 断路器（Hystrix）
- 断路器监控(Hystrix Dashboard)
- 路由网关(Zuul)
- 分布式配置中心(Spring Cloud Config)
- 消息总线(Spring Cloud Bus)
- 服务链路追踪(Spring Cloud Sleuth)
- 。。。。。。
三、Eureka服务注册与发现
1、是什么？
Eureka是Netflix的一个子模块，也是核心模块之一。Eureka是一个基于REST的服务，用于定位服务，以实现云端中间层服务发现和故障转移。服务注册与发现对于微服务架构来说是非常重要的，有了服务发现与注册，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。
2、原理讲解
Eureka的基本架构：
Spring Cloud 封装了 Netflix 公司开发的 Eureka 模块来实现服务注册和发现(请对比Zookeeper)。Eureka 采用了 C-S 的设计架构。Eureka Server 作为服务注册功能的服务器，它是服务注册中心。而系统中的其他微服务，使用 Eureka 的客户端连接到 Eureka Server并维持心跳连接。这样系统的维护人员就可以通过 Eureka Server 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 Eureka Server 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提供服务注册服务，各个节点启动后，会在EurekaServer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。
EurekaClient是一个Java客户端，用于简化Eureka Server的交互，客户端同时也具备一个内置的、使用轮询(round-robin)负载算法的负载均衡器。在应用启动后，将会向Eureka Server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（默认90秒）
三大角色：
- Eureka Server 提供服务注册和发现
- Service Provider服务提供方将自身服务注册到Eureka，从而使服务消费方能够找到
- Service Consumer服务消费方从Eureka获取注册服务列表，从而能够消费服务
3、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)和P(分区容错性)。由于分区容错性P在是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。Zookeeper保证的是CP，Eureka则是AP。
Zookeeper保证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，因网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事，虽然服务能够最终恢复，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，则会自动切换至其它节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用(保证可用性)，只不过查到的信息可能不是最新的(不保证强一致性)。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它节点上(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它节点中
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。
四、Ribbon负载均衡
1、概述
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客户端组件提供一系列完善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Load Balancer（简称LB）后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则（如简单轮询，随机连接等）去连接这些机器。我们也很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。
LB，即负载均衡(Load Balance)，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。常见的负载均衡有软件Nginx，LVS，硬件 F5等。相应的在中间件，例如：dubbo和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。
集中式LB
即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施(可以是硬件，如F5, 也可以是软件，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。
进程内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择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。
Ribbon在工作时分成两步
第一步先选择 EurekaServer ,它优先选择在同一个区域内负载较少的server.
第二步再根据用户指定的策略，在从server取到的服务注册列表中选择一个地址。
其中Ribbon提供了多种策略：比如轮询、随机和根据响应时间加权。
2、Ribbon核心组件IRule
- IRule：根据特定算法中从服务列表中选取一个要访问的服务，常见的算法有：
- RoundRobinRule：轮询
- RandomRule：随机
- AvailabilityFilteringRule：会先过滤掉由于多次访问故障而处于断路器跳闸状态的服务，还有并发的连接数量超过阈值的服务，然后对剩余的服务列表按照轮询策略进行访问
- WeightedResponseTimeRule：根据平均响应时间计算所有服务的权重，响应时间越快服务权重越大被选中的概率越高。刚启动时如果统计信息不足，则使用RoundRobinRule策略，等统计信息足够，会切换到WeightedResponseTimeRule
- RetryRule：先按照RoundRobinRule的策略获取服务，如果获取服务失败则在指定时间内会进行重试，获取可用的服务
- BestAvailableRule：会先过滤掉由于多次访问故障而处于断路器跳闸状态的服务，然后选择一个并发量最小的服务
- ZoneAvoidanceRule：默认规则,复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择服务器
五、Feign负载均衡
Feign是一个声明式WebService客户端。使用Feign能让编写Web Service客户端更加简单, 它的使用方法是定义一个接口，然后在上面添加注解，同时也支持JAX-RS标准的注解。Feign也支持可拔插式的编码器和解码器。Spring Cloud对Feign进行了封装，使其支持了Spring MVC标准注解和HttpMessageConverters。Feign可以与Eureka和Ribbon组合使用以支持负载均衡。
六、Hystrix断路器
1、概述
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地失败。
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又调用其它的微服务，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，即所谓的“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秒钟内饱和。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。
备注：一般情况对于服务依赖的保护主要有3种解决方案：
（1）熔断模式：这种模式主要是参考电路熔断，如果一条线路电压过高，保险丝会熔断，防止火灾。放到我们的系统中，如果某个目标服务调用慢或者有大量超时，此时，熔断该服务的调用，对于后续调用请求，不在继续调用目标服务，直接返回，快速释放资源。如果目标服务情况好转则恢复调用。
（2）隔离模式：这种模式就像对系统请求按类型划分成一个个小岛的一样，当某个小岛被火少光了，不会影响到其他的小岛。例如可以对不同类型的请求使用线程池来资源隔离，每种类型的请求互不影响，如果一种类型的请求线程资源耗尽，则对后续的该类型请求直接返回，不再调用后续资源。这种模式使用场景非常多，例如将一个服务拆开，对于重要的服务使用单独服务器来部署，再或者公司最近推广的多中心。
（3）限流模式：上述的熔断模式和隔离模式都属于出错后的容错处理机制，而限流模式则可以称为预防模式。限流模式主要是提前对各个类型的请求设置最高的QPS阈值，若高于设置的阈值则对该请求直接返回，不再调用后续资源。这种模式不能解决服务依赖的问题，只能解决系统整体资源分配问题，因为没有被限流的请求依然有可能造成雪崩效应。
2、服务熔断
熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。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。当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阈值，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。
3、服务降级
整体资源快不够了，忍痛将某些服务先关掉，待渡过难关，再开启回来。服务降级处理是在客户端实现完成的，与服务端没有关系。
4、服务监控hystrixDashboard
除了隔离依赖服务的调用以外，Hystrix还提供了准实时的调用监控（Hystrix Dashboard），Hystrix会持续地记录所有通过Hystrix发起的请求的执行信息，并以统计报表和图形的形式展示给用户，包括每秒执行多少请求多少成功，多少失败等。Netflix通过hystrix-metrics-event-stream项目实现了对以上指标的监控。Spring Cloud也提供了Hystrix Dashboard的整合，对监控内容转化成可视化界面。
七、zuul路由网关
Zuul包含了对请求的路由和过滤两个最主要的功能：
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中获得其他微服务的消息，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
八、SpringCloud Config分布式配置中心
1、分布式系统面临的---配置问题
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。SpringCloud提供了ConfigServer来解决这个问题。
2、是什么？
SpringCloud Config为微服务架构中的微服务提供集中化的外部配置支持，配置服务器为各个不同微服务应用的所有环境提供了一个中心化的外部配置。
SpringCloud 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，并且可以通过git客户端工具来方便的管理和访问配置内容。
3、能干嘛？
- 集中管理配置文件
- 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
