SpringCloud学习

笔记整理来源 B站UP主狂神说https://www.bilibili.com/video/BV1jJ411S7xr
借鉴博客https://www.kuangstudy.com/bbs/1374942542566551554
文章中只有理论知识，具体内容和配置见项目
一.学习前言
1基础
熟练使用SpringBoot 微服务快速开发框架
了解过Dubbo + Zookeeper 分布式基础
2.文章大纲
服务注册与发现——Netflix Eureka
客户端负载均衡——Netflix Ribbon
服务端负载均衡：——Feign(其也是依赖于Ribbon，只是将调用方式RestTemplete 更改成Service 接口)
断路器——Netflix Hystrix
服务网关——Netflix Zuul
分布式配置——Spring Cloud Config
3.常见面试题
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
二.微服务概述
2.1 什么是微服务？
https://www.cnblogs.com/liuning8023/p/4493156.html
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。
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，它体长将单一的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内，服务之间互相协调，互相配置，为用户提供最终价值，服务之间采用轻量级的通信机制(HTTP)互相沟通，每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能狗被独立的部署到生产环境中，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，应该根据业务上下文，选择合适的语言，工具(Maven)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。
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，一个服务做一件事情，从技术角度看就是一种小而独立的处理过程，类似进程的概念，能够自行单独启动或销毁，拥有自己独立的数据库。
2.2 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；
2.3 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、RPC、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 |
三.springcloud入门概述

3.1 SpringCloud和SpringBoot的关系
SpringBoot专注于开苏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、为代理、事件总栈、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SpringCloud离不开SpringBoot，属于依赖关系；
SpringBoot专注于快速、方便的开发单个个体微服务，SpringCloud关注全局的服务治理框架；
3.2 Dubbo 和 SpringCloud对比
| | Dubbo | SpringCloud |
| ------ | ------------- | ---------------------------- |
| 服务注册中心 | Zookeeper | Spring Cloud Netfilx Eureka |
| 服务调用方式 | RPC | REST API |
| 服务监控 | Dubbo-monitor | Spring Boot Admin |
| 断路器 | 不完善 | Spring Cloud Netfilx Hystrix |
| 服务网关 | 无 | Spring Cloud Netfilx Zuul |
| 分布式配置 | 无 | Spring Cloud Config |
| 服务跟踪 | 无 | Spring Cloud Sleuth |
| 消息总栈 | 无 | Spring Cloud Bus |
| 数据流 | 无 | Spring Cloud Stream |
| 批量任务 | 无 | Spring Cloud Task |

最大区别：Spring Cloud 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，这个优点在当下强调快速演化的微服务环境下，显得更加合适。
四. Eureka服务注册中心
4.1 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.

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).
4.2 Eureka的自我保护机制
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【不推荐关闭自我保护机制】
4.3 对比和Zookeeper区别
CAP原则
C (Consistency) 强一致性
A (Availability) 可用性
P (Partition tolerance) 分区容错性
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
CA：单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常可扩展性较差
CP：满足一致性，分区容错的系统，通常性能不是特别高
AP：满足可用性，分区容错的系统，通常可能对一致性要求低一些

Zookeeper保证的是CP
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zookeeper集群是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。

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还有之中自我保护机制，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：
1Eureka不在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
2Eureka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
五. Ribbon：负载均衡(基于客户端)
5.1 负载均衡以及Ribbon
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！

负载均衡
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)。
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(反向代理服务器)，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！
六.Feign：负载均衡(基于服务端)
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。
七. Hystrix：服务熔断
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，以达到单个依赖关系的失败而不影响整个应用程序或系统运行。

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。
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。
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。

服务熔断是某项服务有问题，一直访问有问题，所以我建立了快速失败的方法
服务降级，是我主动关停服务器，在其上面的服务就无法使用了，于是我在客户端本地准备了代替的方法（fallbackfactory）

可以通过Dashboard 流监控的方式监控访问某项服务

八. Zull路由网关
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。
九. Spring Cloud Config 分布式配置
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。