SpringCloud

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SpringCloud-Alibaba_使用教程

微服务

  微服务是一种架构模式，提倡将单一的应用程序分为一组小的服务，服务直接相互协调配合，为用户提供最终价值。每个服务能够被独立的部署到生产环境上。

微服务的特点：小、独、轻、松。

  • 小：每个微服务力度小，每个服务是针对一个单一职责的业务能力的封装。

  • 独：独立部署运行和扩展，代码相对单体项目来说更易理解。

  • 轻：系统相比较复杂单体应用更为简洁轻量化，每个服务因为独立部署，还可以跨语言编写，使得微服务架构更为灵活。

  • 松：低耦合性，不同模块之间依赖低，相互关联小，提高容错性，比如说直播间，聊天室是一个服务，直播是一个服务，聊天室出现问题，并不影响直播的使用，只需要单独修复聊天室的错误即可，不像之前需要整个服务都关闭。

微服务的缺点

  微服务应用是分布式系统，所以会带来固有的复杂性，所以部署一个微服务应用，测试一个基于微服务的应用也是一个很复杂的任务；
  服务之间虽然是低耦合，但是要相互依赖；
  微服务的数据管理也很麻烦，是分布式的，保持数据的一致性是个问题，需要用到分布式事务。

SpringCloud

  SpringCloud 并不是一个框架，而是一个微服务整体架构，是一个生态圈，里面包含了很多服务，各个服务独立存在，互不干扰。SpringCloud 是一个基于 SpringBoot 实现的云应用开发工具。

官网：https://spring.io/projects/spring-cloud

它的优缺点有

  约定优于配置，基于注解，没有配置文件，而且多数组件都比较轻量级，开发简便，SpringCloud之间的组件都是解耦的，开发人员可以灵活选择组件。但是项目结构复杂，每一个服务都需要单独启动，所以部署门槛比较高。

核心成员

1.Spring Cloud Netflix

  Spring Cloud Netflix是市场上第一套微服务架构解决方案,为开发人员提供了快速构建分布式系统中一些常见模式的工具（例如：服务发现，断路器，网关等）

常用组件

服务治理/注册中心：spring-cloud-netflix-eureka

  和Feign一样，主要提供服务和发现服务，就是所有的服务都注册到这里

客户端负载均衡：spring-cloud-netflix-ribbon

  主要是客户端的负载均衡的服务调用，Feign 的使用比 Ribbon 更加方便，只需要创建一个接口，然后再上面添加 @FeignClient 然后指定提供者就行，它的负载均衡也是借助 Ribbon 实现的，而 Ribbon 需要创建实体类，注入 RestTemplate，发送消息给指定的提供者

服务容错保护：spring-cloud-netflix-hystrix

  服务熔断，服务降级，服务状态的监控。

  熔断器，是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制，主要用于服务的降级处理和熔断处理，防止单个服务故障，从而耗尽服务器的资源，线程资源，最终导致微服务中服务的级联崩溃。还会默认对请求进行缓存。

  熔断器有三个状态：开路，闭路，半开路

  在一定时间内，默认5秒，超过一定次数，默认20次，并且请求失败率超过百分之五十，熔断器自动切换成开路状态，所有请求都会直接返回失败，不再请求服务器，保持开路时间一段时间，默认5秒，然后修改为半开路状态，会放行一个请求到服务器，如果成功则熔断器切换成闭路状态，如果失败，切换成开路状态；

  如果服务异常，可以定义一个fallback方法，当服务异常或者超时时，会去执行fallback方法，在指定方法上加@HystrixCommand(fallbackMethod = "方法名")，也可用@DefaultProperties(defaultFallback = "方法名")来指定全局降级方法，指定fallbackMethod 的使用指定的降级方法，没有指定的使用全局降级方法。

  feign也可开启hystrix的降级方法，如果提供者出现异常、或者提供者宕机，可以使用某个类继承带有feign接口，重写的方法即是降级方法。

  如果提供者使用了@HystrixCommand降级方法返回参数则不会触发feign的降级方法，如果没有使用则会使用到feign的降级方法。

网关：spring-cloud-netflix-zuul

  实现路由分配，网关介于服务端与客户端的中间层，所有外部服务都会先经过网关，客户只能跟网关进行交互，实现统一入口，通过路由分配到指定的微服务上；实现过滤处理，比如登录校验，参数校验，版本比对等等

  Zuul1.X是一个基于阻塞I/O的API，采用的是Tomcat容器，Zuul1.X是基于Servlet的一个阻塞式处理模型，Servlet是一个简单的网络IO模型，当请求进入Servlet容器时，Servlet容器就会为其绑定一个线程，一旦并发高，严重影响请求的处理时间

2018 年 12 月 12 日，Netflix 宣布 Spring Cloud Netflix 系列技术栈进入维护模式（不再添加新特性）

2.Spring Cloud Alibaba

  Spring Cloud Alibaba 是 SpringCLoud 生态圈第二套主流微服务架构解决方案，致力于提供服务开发的一站式解决方案。

常用组件

网关：Spring Cloud -GateWay

  GateWay是SpringCloud自己研发的网关，是Zuul1.X版的替代，旨在提供一种简单而有效的方式来对API进行路由，以及提供一些强大的功能，例如：熔断、限流、重试等

GateWay是基于WebFlux框架实现的，而WebFlux框架底层则使用了高性能的Reator模式通信框架 Netty，还支持WebSocket，在高并发和非阻塞通讯时有很大优势。

使用GateWay的原因：

  1. Zuul2.X虽然发布了，但是还是个半成品，而且Netflix相关组件都进入维护期
  2. GateWay使用非阻塞的API，还支持WebSocket

GateWay的工作流程：

  1. 客户端向GateWay发出请求，然后在GateWay Handler Mapping中找到与请求相匹配的路由，将其发送到GateWay Web Handler。
  2. Handler再通过制定的过滤器来将请求发送到我们实际的服务执行业务逻辑，然后返回。
  3. 我们可以在发送代理请求之前进行参数校验、权限校验、流量监控、日志输出、协议转换等，可以在请求之后做响应内容、响应头的修改，日志的输出、流量监控等过滤链操作。

PS：GateWay不需要spring-boot-starter-web依赖

注册中心、配置中心：Nacos

Nacos官方GitHub地址：https://github.com/alibaba/Nacos

下载地址：https://github.com/alibaba/nacos/tags

为什么叫Nacos？

前四个字母分别为 Naming 和 Configuration 的前两个字母最后的 s 为 Service

是什么？可以做什么？

一个更利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，可以做注册中心和服务配置中心

Nacos自带Ribbon负载均衡，也可使用Feign进行负载均衡调用

分布式系统的流量防卫兵：Sentinel

Sentinel官网:https://sentinelguard.io/zh-cn/

github地址：https://github.com/alibaba/Sentinel

Sentinel是什么？做什么？

Sentinel是阿里中间件团队开源的，面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件。与Hystrix库相比，它提供了更丰富的功能，以及更直观的实现。

Sentinel分为两部分：

  • 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。

Sentinel流控规则

监控应用的QPS或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。

资源名：唯一名称，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，默认default（不区分来源）

阈值类型/单机阈值：

  • QPS（每秒请求数量）：当调用该api的QPS达到阈值的时候，进行限流
  • 线程数：当调用该api的线程数达到阈值时，进行限流，线程数是进入请求，如果指定线程数处理不过来，才会拦截

是否集群：不需要集群

流控模式：

  • 直接：api达到限流条件时，直接限流
  • 关联：当关联的资源达到阈值时，就限流自己，A关联服务B，B服务达到阈值，限流A阈值
  • 链路：只记录指定链路上的流量（指定资源从入口资源进来的流量，达到阈值，就进行限流，  【api级别的针对来源】

流控效果：

  • 快速失败：超出阈值，直接失败，抛出异常
  • Waram Up（预热）：根据codeFactor（冷加载因子，默认3）的值，从阈值/codeFactor，经过设置的预热时长，才慢慢达到设置的QPS阈值，用在平时访问量比较低，有时候会突然增加很多访问量，预热是为了保护系统，慢慢的把流量放进来
  • 排队等待：匀速排队，让请求以匀速的速度通过，比如设置了阈值为1，就算一次来了一百个请求，一次也只接受处理一个请求，与处理时间无关，如果排队时间大于设定的超时时间，还未被接收，则直接拒绝访问，阈值类型必须设置为QPS，否则无效，对应漏桶算法：以任意速率往桶中放入水滴，以固定速率从桶中流出水滴，桶中的容量是固定的，溢出的水滴会被拒绝访问，或调用降级方法。
    要注意：/testA 和 /testA/ 是两个路径，虽然请求结果一样，但是好像添加流控规则时要注意

Sentine熔断降级

Sentinel熔断降级在调用链路中某个资源出现不稳定状态时，对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，挡子源被降级后，在接下来的时间窗口之内，该资源都会自动熔断（默认是抛出DegradeException），Sentinel熔断和Hystrix不同，没有半开状态。

  • RT（平均响应时间，秒级）：平均响应时间超过设定的阈值且QPS >= 5,同时满足则触发降级，窗口期过后关闭断路器，RT最大4900（更大的需要通过-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=XXXX配置才能生效）。
  • 异常比例（秒级）：QPS >= 5且异常比例（秒级统计）超过设定的阈值时，触发降级，时间窗口结束关闭断路器。
  • 异常数（分级）当资源近一分钟的异常数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的，当timeWindow小于60s，则熔断状态也是按照60s

Sentine热点限流

需要再接口上加上@SentinelResource(value = "唯一标识，一般是不带/的接口地址",blockHandler = "降级方法")

blockHandler管控制台配置违规，fallback管运行异常

设置热点的下标从0开始，根据阈值进行限定，如果不加blockHandler降级之后直接把异常打到前端，降级方法的参数要和需要降级的方法一致，多一个BlockException exception

并且只能用@SentinelResource里的value作为资源名才可进行热点限流

添加热点规则之后可以添加参数例外项，就是对某个vip参数值进行单独阈值限定

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