SpringCloud 笔记（上）

石原里美
139 阅读12分钟

总学习图

image.png

image.png yml配置文件有错

使用postman发送post请求

image.png

什么是注册和服务中心

image.png image.png

Eureka基础知识

image.png

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Eureka集群原理

image.png

互相注册，相互守望

image.png

image.png

Eureka集群搭建

1.EurekaServer集群环境构建步骤。修改本地host文件映射配置

image.png

2.修改yml

eureka:
  instance:
    hostname: eureka7002.com #eureka服务端的实例名称
  client:
    register-with-eureka: false     #false表示不向注册中心注册自己。
    fetch-registry: false     #false表示自己端就是注册中心，我的职责就是维护服务实例，并不需要去检索服务
    service-url:
    #集群指向其它eureka
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/
    #单机就是自己
      #defaultZone: http://eureka7002.com:7002/eureka/

3.访问Eureka (eureka7002.com)

image.png

4.服务集群环境搭建

配置同意的服务者。将支付服务8001微服务和8002发布到上面2台Eureka集群配置中

eureka:
  client:
    #表示是否将自己注册进EurekaServer默认为true。
    register-with-eureka: true
    #是否从EurekaServer抓取已有的注册信息，默认为true。单节点无所谓，集群必须设置为true才能配合ribbon使用负载均衡
    fetchRegistry: true
    service-url:
      #单机版
#      defaultZone: http://localhost:7001/eureka
      # 集群版
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka,http://eureka7002.com:7002/eureka

5.客户端注册服务

将订单服务80微服务发布到上面2台Eureka集群配置中

要注意启动顺序

eureka:
  client:
    #表示是否将自己注册进EurekaServer默认为true。
    register-with-eureka: true
    #是否从EurekaServer抓取已有的注册信息，默认为true。单节点无所谓，集群必须设置为true才能配合ribbon使用负载均衡
    fetchRegistry: true
    service-url:
      #单机
#      defaultZone: http://localhost:7001/eureka
      # 集群
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka,http://eureka7002.com:7002/eureka  # 集群版

5.开启负载均衡模式

image.png

6.消费者80服务，随机调用，没有指定哪个服务

http://localhost/consumer/payment/get/31 刷新多几次,端口会随机分配 image.png

image.png

Ribbon和Eureka整合后Consumer可以直接调用服务而不用再关心地址和端口号，且该服务还有负载功能了。O(∩_∩)O

Zookeeper服务注册与发现

  • SpringCloud整合Zookeeper代替Eureka

1.linux启动Zookeeper

cd /opt/zookeeper-3.5.7
1.服务端启动
bin/zkServer.sh start

2.启动客户端
bin/zkCli.sh

3.退出客户端
quit

image.png

2.服务提供者

controller层

@RestController
@Slf4j
public class PaymentController
{
    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @RequestMapping(value = "/payment/zk")
    public String paymentzk()
    {
        return "springcloud with zookeeper: "+serverPort+"\t"+ UUID.randomUUID().toString();
    }
}

yml

#8004表示注册到zookeeper服务器的支付服务提供者端口号
server:
  port: 8004


#服务别名----注册zookeeper到注册中心名称
spring:
  application:
    name: cloud-provider-payment
  cloud:
    zookeeper:
      connect-string: 192.168.152.130:2181

4.测试

网页中测试controller调用 image.png

linus中获取到注册到zookeeper的服务者信息节点

image.png

5.服务消费者

controller层

@RestController
@Slf4j
public class OrderZKController
{
    public static final String INVOKE_URL = "http://cloud-provider-payment";

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/zk")
    public String paymentInfo()
    {
        String result = restTemplate.getForObject(INVOKE_URL+"/payment/zk",String.class);
        return result;
    }
}

消费者远程调用服务者提供的接口，注意要编写配置类，注入RestTemplate

@Configuration
public class ApplicationContextConfig
{
    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate getRestTemplate()
    {
        return new RestTemplate();
    }
}

yml

server:
  port: 80

spring:
  application:
    name: cloud-consumer-order
  cloud:
  #注册到zookeeper地址
    zookeeper:
      connect-string: 192.168.152.130:2181

网页中测试接口

image.png

在zookeeper中获取消费者节点的信息

image.png

Consul服务注册与发现

www.consul.io/intro/index… image.png

  • 下载完成后只有一个consul.exe文件，硬盘路径下双击运行，查看版本号信息
启动
consul agent -dev

image.png

  • 注册服务者进consul，和以上注册中心步骤类似
###consul服务端口号
server:
  port: 8006

spring:
  application:
    name: consul-provider-payment
####consul注册中心地址
  cloud:
    consul:
      host: localhost
      port: 8500
      discovery:
        #hostname: 127.0.0.1
        service-name: ${spring.application.name}

@RestController
@Slf4j
public class PaymentController
{
    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @RequestMapping(value = "/payment/consul")
    public String paymentConsul()
    {
        return "springcloud with consul: "+serverPort+"\t   "+ UUID.randomUUID().toString();
    }
}

image.png

image.png

image.png

image.png

三个注册中心异同点

AP: 强制系统要可用 CP: 强制系统数据一致 image.png

image.png

image.png

Ribbon负载均衡服务调用

github.com/Netflix/rib… image.png

image.png

  • 集中式：

image.png

  • 进程内：

image.png

  • 我们讲解过了80通过轮询负载访问8001/8002 localhost/consumer/payment/get/1

  • ：Ribbon= 均衡+RestTemplate调用

  • 总结：Ribbon其实就是一个软负载均衡的客户端组件，他可以和其他所需请求的客户端结合使用，和eureka结合只是其中的一个实例。

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。

image.png

二说RestTemplate的使用

image.png

image.png

Ribbon核心组件IRule

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OpenFeign服务接口调用

github.com/spring-clou… image.png

image.png

Feign和OpenFeign两者区别

image.png

试用步骤

image.png

  • controller层
@RestController
@Slf4j
public class OrderFeignController
{
    @Resource
    private PaymentFeignService paymentFeignService;

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/get/{id}")
    public CommonResult<Payment> getPaymentById(@PathVariable("id") Long id)
    {
        return paymentFeignService.getPaymentById(id);
    }

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/feign/timeout")
    public String paymentFeignTimeout()
    {
        // OpenFeign客户端一般默认等待1秒钟
        return paymentFeignService.paymentFeignTimeout();
    }
}
  • service层
@Component
@FeignClient(value = "CLOUD-PAYMENT-SERVICE")
public interface PaymentFeignService
{
    @GetMapping(value = "/payment/get/{id}")
    public CommonResult<Payment> getPaymentById(@PathVariable("id") Long id);

    @GetMapping(value = "/payment/feign/timeout")
    public String paymentFeignTimeout();
}

image.png image.png

OpenFeign超时控制

image.png

OpenFeign日志打印功能

  • 编写配置类
@Configuration
public class FeignConfig
{
    @Bean
    Logger.Level feignLoggerLevel()
    {
        return Logger.Level.FULL;
    }
}
  • 测试

image.png

image.png

Hystrix断路器

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是什么？

Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统里，许多依赖不可避免的会调用失败，比如超时、异常等，Hystrix能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失败，避免级联故障，以提高分布式系统的弹性。   “断路器”本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控（类似熔断保险丝），向调用方返回一个符合预期的、可处理的备选响应（FallBack），而不是长时间的等待或者抛出调用方无法处理的异常，这样就保证了服务调用方的线程不会被长时间、不必要地占用，从而避免了故障在分布式系统中的蔓延，乃至雪崩。

官网地址：

github.com/Netflix/Hys…

hystrix案例

高并发测试

  • 开启Jmeter，来20000个并发压死8001，20000个请求都去访paymentInfo_TimeOut服务

image.png

  • 发送2万个请求

image.png

  • 两个请求都在转圈，速度变慢了

localhost:8001/payment/hystrix/timeout/3 localhost:8001/payment/hystrix/ok/1

  • 为什么会被卡死   tomcat的默认的工作线程数被打满 了，没有多余的线程来分解压力和处理。

  • 80消费者新建加入，访问甚至会出现错误

如何解决？解决的要求

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服务降级

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image.png

  • 一旦调用服务方法失败并抛出了错误信息后，会自动调用@HystrixCommand标注好的fallbackMethod调用类中的指定方法
@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfo_TimeOutHandler",commandProperties = {
        @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value="5000")
})
public String paymentInfo_TimeOut(Integer id)
{
    //int age = 10/0;
    try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(3000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
    return "线程池:  "+Thread.currentThread().getName()+" id:  "+id+"\t"+"O(∩_∩)O哈哈~"+"  耗时(秒): ";
}
public String paymentInfo_TimeOutHandler(Integer id)
{
    return "线程池:  "+Thread.currentThread().getName()+"  8001系统繁忙或者运行报错，请稍后再试,id:  "+id+"\t"+"o(╥﹏╥)o";
}
  • 添加新注解@EnableCircuitBreaker
@EnableCircuitBreaker

image.png

消费者端服务降级：

  • controller定义fallbackMethod
@RestController
@Slf4j
@DefaultProperties(defaultFallback = "payment_Global_FallbackMethod")
public class OrderHystirxController
{
    @Resource
    private PaymentHystrixService paymentHystrixService;

    @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id)
    {
        String result = paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);
        return result;
    }

    @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentTimeOutFallbackMethod",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value="1500")
    })
    //@HystrixCommand
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id)
    {
        //int age = 10/0;
        String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
        return result;
    }
    public String paymentTimeOutFallbackMethod(@PathVariable("id") Integer id)
    {
        return "我是消费者80,对方支付系统繁忙请10秒钟后再试或者自己运行出错请检查自己,o(╥﹏╥)o";
    }

    // 下面是全局fallback方法
    public String payment_Global_FallbackMethod()
    {
        return "Global异常处理信息，请稍后再试，/(ㄒoㄒ)/~~";
    }
}
  • 启动类加上开启Hystrix
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
@EnableHystrix
public class OrderHystrixMain80
{
    public static void main(String[] args)
    {
        SpringApplication.run(OrderHystrixMain80.class,args);
    }
}
  • yml开启hystrix
server:
  port: 80

eureka:
  client:
    register-with-eureka: false
    service-url:
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/

feign:
  hystrix:
    enabled: true
  • 测试

image.png

消费者端服务降级解耦写法：

image.png 编写PaymentHystrixService接口的PaymentFallbackService实现类，为每个接口方法编写fallback的兜底方法。

@Component
public class PaymentFallbackService implements PaymentHystrixService
{
    @Override
    public String paymentInfo_OK(Integer id)
    {
        return "-----PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_OK ,o(╥﹏╥)o";
    }

    @Override
    public String paymentInfo_TimeOut(Integer id)
    {
        return "-----PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_TimeOut ,o(╥﹏╥)o";
    }
}

PaymentHystrixService接口：

@Component
@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT" ,fallback = PaymentFallbackService.class)
public interface PaymentHystrixService
{
    @GetMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id);

    @GetMapping("/payment/hystrix/timeout/{id}")
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id);
}

服务熔断

image.png

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涉及到断路器的三个重要参数：快照时间窗、请求总数阀值、错误百分比阀值。

1：快照时间窗：断路器确定是否打开需要统计一些请求和错误数据，而统计的时间范围就是快照时间窗，默认为最近的10秒。

  2：请求总数阀值：在快照时间窗内，必须满足请求总数阀值才有资格熔断。默认为20，意味着在10秒内，如果该hystrix命令的调用次数不足20次，即使所有的请求都超时或其他原因失败，断路器都不会打开。  

3：错误百分比阀值：当请求总数在快照时间窗内超过了阀值，比如发生了30次调用，如果在这30次调用中，有15次发生了超时异常，也就是超过50%的错误百分比，在默认设定50%阀值情况下，这时候就会将断路器打开。  

//=====服务熔断
@HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentCircuitBreaker_fallback",commandProperties = {
        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled",value = "true"),// 是否开启断路器
        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "10"),// 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
})
public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id)
{
    if(id < 0)
    {
        throw new RuntimeException("******id 不能负数");
    }
    String serialNumber = IdUtil.simpleUUID();

    return Thread.currentThread().getName()+"\t"+"调用成功，流水号: " + serialNumber;
}
public String paymentCircuitBreaker_fallback(@PathVariable("id") Integer id)
{
    return "id 不能负数，请稍后再试，/(ㄒoㄒ)/~~   id: " +id;
}

断路器打开之后

1：再有请求调用的时候，将不会调用主逻辑，而是直接调用降级fallback。通过断路器，实现了自动地发现错误并将降级逻辑切换为主逻辑，减少响应延迟的效果。

2：原来的主逻辑要如何恢复呢？ 对于这一问题，hystrix也为我们实现了自动恢复功能。 当断路器打开，对主逻辑进行熔断之后，hystrix会启动一个休眠时间窗，在这个时间窗内，降级逻辑是临时的成为主逻辑， 当休眠时间窗到期，断路器将进入半开状态，释放一次请求到原来的主逻辑上，如果此次请求正常返回，那么断路器将继续闭合， 主逻辑恢复，如果这次请求依然有问题，断路器继续进入打开状态，休眠时间窗重新计时。

All配置

//========================All
@HystrixCommand(fallbackMethod = "str_fallbackMethod",
        groupKey = "strGroupCommand",
        commandKey = "strCommand",
        threadPoolKey = "strThreadPool",

        commandProperties = {
                // 设置隔离策略，THREAD 表示线程池 SEMAPHORE：信号池隔离
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.strategy", value = "THREAD"),
                // 当隔离策略选择信号池隔离的时候，用来设置信号池的大小（最大并发数）
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),
                // 配置命令执行的超时时间
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutinMilliseconds", value = "10"),
                // 是否启用超时时间
                @HystrixProperty(name = "execution.timeout.enabled", value = "true"),
                // 执行超时的时候是否中断
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnTimeout", value = "true"),
                // 执行被取消的时候是否中断
                @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnCancel", value = "true"),
                // 允许回调方法执行的最大并发数
                @HystrixProperty(name = "fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),
                // 服务降级是否启用，是否执行回调函数
                @HystrixProperty(name = "fallback.enabled", value = "true"),
                // 是否启用断路器
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled", value = "true"),
                // 该属性用来设置在滚动时间窗中，断路器熔断的最小请求数。例如，默认该值为 20 的时候，
                // 如果滚动时间窗（默认10秒）内仅收到了19个请求， 即使这19个请求都失败了，断路器也不会打开。
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "20"),
                // 该属性用来设置在滚动时间窗中，表示在滚动时间窗中，在请求数量超过
                // circuitBreaker.requestVolumeThreshold 的情况下，如果错误请求数的百分比超过50,
                // 就把断路器设置为 "打开" 状态，否则就设置为 "关闭" 状态。
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50"),
                // 该属性用来设置当断路器打开之后的休眠时间窗。 休眠时间窗结束之后，
                // 会将断路器置为 "半开" 状态，尝试熔断的请求命令，如果依然失败就将断路器继续设置为 "打开" 状态，
                // 如果成功就设置为 "关闭" 状态。
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowinMilliseconds", value = "5000"),
                // 断路器强制打开
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceOpen", value = "false"),
                // 断路器强制关闭
                @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceClosed", value = "false"),
                // 滚动时间窗设置，该时间用于断路器判断健康度时需要收集信息的持续时间
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeinMilliseconds", value = "10000"),
                // 该属性用来设置滚动时间窗统计指标信息时划分"桶"的数量，断路器在收集指标信息的时候会根据
                // 设置的时间窗长度拆分成多个 "桶" 来累计各度量值，每个"桶"记录了一段时间内的采集指标。
                // 比如 10 秒内拆分成 10 个"桶"收集这样，所以 timeinMilliseconds 必须能被 numBuckets 整除。否则会抛异常
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.numBuckets", value = "10"),
                // 该属性用来设置对命令执行的延迟是否使用百分位数来跟踪和计算。如果设置为 false, 那么所有的概要统计都将返回 -1。
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.enabled", value = "false"),
                // 该属性用来设置百分位统计的滚动窗口的持续时间，单位为毫秒。
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds", value = "60000"),
                // 该属性用来设置百分位统计滚动窗口中使用 “ 桶 ”的数量。
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.numBuckets", value = "60000"),
                // 该属性用来设置在执行过程中每个 “桶” 中保留的最大执行次数。如果在滚动时间窗内发生超过该设定值的执行次数，
                // 就从最初的位置开始重写。例如，将该值设置为100, 滚动窗口为10秒，若在10秒内一个 “桶 ”中发生了500次执行，
                // 那么该 “桶” 中只保留 最后的100次执行的统计。另外，增加该值的大小将会增加内存量的消耗，并增加排序百分位数所需的计算时间。
                @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.bucketSize", value = "100"),
                // 该属性用来设置采集影响断路器状态的健康快照（请求的成功、 错误百分比）的间隔等待时间。
                @HystrixProperty(name = "metrics.healthSnapshot.intervalinMilliseconds", value = "500"),
                // 是否开启请求缓存
                @HystrixProperty(name = "requestCache.enabled", value = "true"),
                // HystrixCommand的执行和事件是否打印日志到 HystrixRequestLog 中
                @HystrixProperty(name = "requestLog.enabled", value = "true"),
        },
        threadPoolProperties = {
                // 该参数用来设置执行命令线程池的核心线程数，该值也就是命令执行的最大并发量
                @HystrixProperty(name = "coreSize", value = "10"),
                // 该参数用来设置线程池的最大队列大小。当设置为 -1 时，线程池将使用 SynchronousQueue 实现的队列，
                // 否则将使用 LinkedBlockingQueue 实现的队列。
                @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "-1"),
                // 该参数用来为队列设置拒绝阈值。 通过该参数， 即使队列没有达到最大值也能拒绝请求。
                // 该参数主要是对 LinkedBlockingQueue 队列的补充,因为 LinkedBlockingQueue
                // 队列不能动态修改它的对象大小，而通过该属性就可以调整拒绝请求的队列大小了。
                @HystrixProperty(name = "queueSizeRejectionThreshold", value = "5"),
        }
)
public String strConsumer() {
    return "hello 2020";
}
public String str_fallbackMethod()
{
    return "*****fall back str_fallbackMethod";
}
 

服务限流

image.png

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