拉勾教育学习-笔记分享の"偷袭"SpringCloud（下卷）

ArchieSelfless
235 阅读7分钟

【文章内容输出来源：拉勾教育Java高薪训练营】
--- 所有脑图均本人制作，未经允许请勿滥用 ---
需要深刻把握各组件的职责和使用方式，多写多练

夫学须静也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学

一、Spring Cloud Alibaba 核心组件

Part 1 - Nacos：服务注册 + 配置 中心

Nacos -- Dynamic Naming and Configuration Service 服务发现、配置管理和服务管理平台 结合第一代SpringCloud可知
=> Nacos = Eureka + Config + Bus

官网

github地址

下载安装包（以下例子使用v1.4.1）

「单例服务部署」

启动：

  • mac/linux sh startup.sh -m standalone
  • windows: cmd startup.cmd

访问 Nacos 管理界面 （默认端口 8848，账号和密码 nacos/nacos，配置信息在 ./conf/application.properties中）

----------Nacos 服务注册中心观察各个微服务--------

  1. 父pom引入 SCA 依赖
    <dependencyManagement>
        <dependencies>
        	<!--spring cloud依赖管理，引入了Spring Cloud的版本-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
                <version>Greenwich.RELEASE</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
            <!--SCA -->
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
                <version>2.1.0.RELEASE</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>
  1. 服务提供者微服务中，引入Nacos客户端依赖
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
  1. 服务提供者微服务中，添加Nacos配置信息
server:
  port: 8082
spring:
  application:
    name: lagou-service-resume
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/lagou?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
    username: root
    password: 123456
  jpa:
    database: MySQL
    show-sql: true
    hibernate:
      naming:
        physical-strategy: org.hibernate.boot.model.naming.PhysicalNamingStrategyStandardImpl  #避免将驼峰命名转换为下划线命名
  # nacos配置
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        # 集群中各节点信息都配置在这里（域名-VIP-绑定映射到各个实例的地址信息）
        server-addr: 127.0.0.1:8848
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"
  1. 启动该微服务，观察控制台

【保护阈值】
当 (健康实例数/总实例数) < 保护阈值 时，Nacos会将所有实例全部提供给消费者，这意味着消费者有可能访问到不健康的实例从而 请求失败，但这总比产生雪崩好；牺牲请求，保证整个系统的可用。

----------消费者从Nacos 服务注册中心获取服务--------

  1. 基础配置同消费者一致

（略）

  1. 启动微服务，观察控制台

「负载均衡」

Nacos客户端引入的时候，会关联引入Ribbon的依赖包，我们使用 OpenFiegn 的时候也会引入Ribbon的依赖，Ribbon包括Hystrix都按原来方式进行配置即可

Nacos负载均衡策略是 轮询，通过 「权重设置」或「上、下线」可以进一步控制负载情况。

「Nacos 数据模型（领域模型）」

Namespace命名空间、Group分组、集群这些都是为了进行归类管理，把服务和配置文件进行归类，归类之后就可以实现⼀定的效果，比如隔离

  • Namespace：命名空间，对不同的环境进行隔离
    开发dev、测试test、生产prod
  • Group：分组，将若干个服务或者若干个配置集归为⼀组，通常习惯⼀个系统归为⼀个组
  • Service：某⼀个服务，比如简历微服务
  • DataId：配置集或者可以认为是⼀个配置文件

Namespace + Group + Service 是为了锁定服务（如同Maven中的GAV坐标锁定jar）

Namespace + Group + DataId 是为了锁定文件（如同Maven中的GAV坐标锁定配置文件）

-----服务的分级模型------

「Nacos 数据持久化」

通过nacos提供的建表语句建表后，在 ${nacoshome}/conf/application.properties中增加Mysql数据源配置

#*************** Config Module Related Configurations ***************#
### If user MySQL as datasource:
spring.datasource.platform=mysql

### Count of DB:
db.num=1

### Connect URL of DB:
db.url.0=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/nacos?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=UTC
db.user=root
db.password=root

「集群部署」

  1. 创建三个nacos节点，并在他们的application.properties中修改端口如下：

  1. 为它们的绑定实例节点ip
### Specify local server's IP:
nacos.inetutils.ip-address=127.0.0.1
  1. 复制⼀份conf/cluster.conf.example⽂件，命名为cluster.conf 在配置文件中设置集群中每⼀个节点的信息
# 集群节点配置
127.0.0.1:8848
127.0.0.1:8849
127.0.0.1:8850
  1. 将它们的实例启动

mac/linux: sh startup.sh -m cluster windows: cmd startup.cmd -m cluster

一定注意！Nacos集群模式默认需要将数据持久化，而大部分版本都不支持Mysql8.0+，所以保证自己的环境是Mysql5.0+

「创建配置集」

从前：Spring Cluod Config + Bus

  1. Github 上添加配置文件
  2. 创建Config Server 配置中心 —> 从Github上去下载配置信息
  3. 具体的微服务(最终使用配置信息的)中配置Config Client—> ConfigServer获取配置信息

现在：Nacos

  • 无需Github（直接配置在Nacos server）
  • 无需Bus（依然可以动态刷新）

------去 Nacos server 中添加配置信息------

  1. 创建三个命名空间

  1. 添加配置集

------改造具体的微服务，使其成为Nacos Config Client，能够从Nacos Server中获取到配置信息------

  1. 添加依赖
    <!--nacos service config client 依赖-->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
    </dependency>
  1. 增加 nacos config 配置
Spring:
  application:
    name: lagou-service-resume
  # nacos配置
  cloud:
    nacos:
      # nacos config 配置
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848,127.0.0.1:8849,127.0.0.1:8850
        # 锁定server端的配置文件（读取它的配置项）
        namespace: 3bbd38d7-b0d7-45c4-89e9-33deec895a76  # 命名空间id
        group: DEFAULT_GROUP  # 默认分组就是 DEFAULT_GROUP，如果使用默认分组可以不配置
        file-extension: yaml   #默认 properties
        # 根据规则拼接出来的 dataId效果：lagou-service-resume.yaml
        # 规则⽣成的 dataId > 扩展的 dataId（对于扩展的dataId，[n] n越大优先级越高）
        ext-config[0]:
          data-id: abc.yaml
          group: DEFAULT_GROUP
          refresh: true  #开启扩展 dataId的动态刷新
        ext-config[1]:
          data-id: def.yaml
          group: DEFAULT_GROUP
          refresh: true  #开启扩展 dataId的动态刷新

dataId 的完整格式：
${prefix}-${spring.profile.active}.${file-extension}

  1. prefix 默认为 spring.application.name 的值，也可以通过配置项 spring.cloud.nacos.config.prefix 来配置。
  2. spring.profile.active 即为当前环境对应的 profile。 注意：当 spring.profile.active 为空时，对应的连接符 - 也将不存在，dataId 的拼接格式变成${prefix}.${file-extension}
  3. file-exetension 为配置内容的数据格式，可以通过配置项 spring.cloud.nacos.config.file-extension 来配置。目前只支持 properties 和 yaml 类型

Part 2 - Sentinel：分布式系统的流量防卫兵

以前：Hystrix（服务雪崩、服务降级、服务熔断、服务限流）

现在：Sentinel 是⼀个面向云原生微服务的流量控制、熔断降级组件

「Sentinel 概述」

两个部分：

  • 核心库：（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
  • 控制台：（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。

特征：

  • 丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。
  • 完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
  • 广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。
  • 完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

主要特性：

开源生态:

关键概念:

  1. 资源：它可以是 Java 应用程序中的任何内容
    例如，由应用程序提供的服务，或由应用程序调用的其它应用提供的服务，甚至可以是⼀段代码。我们请求的API接口就是资源。
  2. 规则：围绕资源的实时状态设定的规则
    可以包括 流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整

「Sentinel 部署」

下载地址

启动： java -jar sentinel-dashboard-x.x.x.jar (默认用户名/密码 -- sentinel/sentinel)

  1. pom 坐标引入
<!--sentinel 核⼼环境 依赖-->
<dependency>
  <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
  1. yml 配置
spring:
  application:
    name: lagou-service-autodeliver
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080 # sentinel dashboard/console 地址
        port: 8719   #  sentinel会在该端口启动http server，那么这样的话，控制台定义的一些限流等规则才能发送传递过来，
                     #  如果8719端口被占用，那么会依次+1

「Sentinel 流量规则模块」

每个系统的并发能力都是有限的，当 请求过多时，就应该进行流量控制（直接拒绝其他请求）

  • 资源名：默认请求路径
  • 针对来源：Sentinel可以针对调用者进行限流，填写微服务名称，默认default
  • 阈值类型/单机阈值：
    • QPS: 每秒钟请求数量；
    • 线程数： 当前系统调用的线程数；
  • 是否集群：是否针对集群进行限流
  • 流控模式：
    • 直接：资源调用达到限流条件时，直接限流
    • 关联：关联的资源调用达到阈值时候限流自己
    • 链路：只记录指定链路上的流量
  • 流控效果：
    • 快速失败：直接失败，抛出异常
    • Warm Up：根据冷加载因⼦（默认3）的值，从阈值/冷加载因⼦，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值
    • 排队等待：匀速排队，让请求匀速通过，阈值类型必须设置为QPS，否则无效

流控效果のWarm Up：
当系统长期处于空闲的情况下，当流量突然增加时，直接把系统拉升到⾼水位可能瞬间把系统压垮，比如电商网站的秒杀模块。
Warm Up 模式默认会从设置的 QPS 阈值的 1/3 开始慢慢往上增加至 QPS 设置值
流控效果の排队等待:
该模式下，请求必须 匀速 通过。通常用于消息队列削峰填谷等场景.
很多流量过来了，并不是直接拒绝请求，而是请求进行排队，⼀个⼀个匀速通过（处理），请求能等就等着被处理，不能等（等待时间>超时时间）就会被拒绝

「Sentinel 降级规则模块」

流量控制的对象 ==> 外部大流量
熔断降级的对象 ==> 内部异常问题

Sentinel 降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高），对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联错误。
当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都自动熔断

具体策略:
Sentinel 和 Hystrix 不一样，不会放过个别请求尝试自我修复；
而是 明确规定 ==> 熔断触发后，事件窗口内拒绝所有请求，时间窗口后接收所有请求。

重点概念:

  • RT（平均响应时间 ）
    当 1s 内持续进入 >= 5 个请求，平均响应时间超过阈值（以 ms 为单位），那么在接下的时间窗口（以 s 为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地熔断（抛出 DegradeException）。
    注意 Sentinel 默认统计的 RT 上限是 4900 ms，超出此阈值的都会算作 4900 ms，若需要变更此上限可以通过启动配置项 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 来配置。
  • 异常比例:
    当资源近 1 分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断。
    注意由于统计时间窗口是分钟级别的，若 timeWindow 小于 60s，则结束熔断状态后仍可能再进入熔断状态。
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