Spring Cloud详细讲解

Spring Cloud详细讲解
一、微服务架构4个核心问题
1.服务很多，客户端该怎么访问？
2.这么多服务服务之间如何通信？
3.这么多服务，如何治理？
4.服务挂了怎么办？
解决方案：
Spring Cloud 生态
~Spring Cloud NeFlix 一站式解决方案：
·api 网关，zuul(服务路由)组件
·Feign：不仅能通信，而且能做负载均衡(它是基于HttpClinet-----基于Http通信方式，超文本传输协议，同步，阻塞)
·服务注册发现：Eureka(服务注册中心，用于服务管理)
·熔断机制：Hystrix

~Apache Dubbo Zookeeper半自动，需要整合别人的
·API网关:没有 API网关，找第三方组件，或者自己实现
·Dubbo：是一个高性能的基于java的RBC通信框架
·服务注册与发现：zzoeeper
没有熔断机制，借助Hystrix(容错框架，能够防止雪崩效应)

Doubbo这个方案并不完善

~Spring Cloud Alibaba 一站式解决方案
·新概念：服务网络~server Mesh
解决方案：istio

·API ：解决服务路由的问题
·Http或Rpc：解决通信问题
·注册发现：解决高可用
·熔断机制：解决服务降级或雪崩的问
二、常见面试问题
1.什么是微服务？
原文：https://martinfowler.com/articles/microservices.html
汉化：https://www.cnblogs.com/liuning8023/p/4493156.html

  重要人物：马丁·福勒
· 微服务(Microservice Architecture) 是近几年流行的一种架构思想，关于它的概念很难一言以蔽之。
·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.微服务之间是如何独立通讯的？
(1.)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，狭义的看，可以看作是IDEA中的一个个微服务工程，或者Moudel。IDEA 工具里面使用Maven开发的一个个独立的小Moudel，它具体是使用SpringBoot开发的一个小模块，专业的事情交给专业的模块来做，一个模块就做着一件事情。强调的是一个个的个体，每个个体完成一个具体的任务或者功能。

(2.)微服务架构:一种新的架构形式，Martin Fowler 于2014年提出。
微服务架构是一种架构模式，它体长将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间相互协调，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，服务与服务之间采用轻量级的通信机制**(如HTTP)互相协作，每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能够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，应根据业务上下文，选择合适的语言、工具(如Maven)**对其进行构建。

3.SpringCloud 和 Dubbo有那些区别？
(1.)分布式+服务治理Dubbo
目前成熟的互联网架构：应用服务化拆分+消息中间件

(2.)Dubbo和SpringCloud对比

·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。虽然在一定程度上来说，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以来只依靠一纸契约，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为服务环境下，显得更加合适。

·品牌机和组装单机的区别：
SpringCloud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，但是如狗你是一名高手，那这些都不是问题；而Spring Cloud就像品牌机，在Spring Source的整合下，做了大量的兼容性侧测试，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：
Dubbo停止了5年左右的更新，虽然2017.7重启了，对于技术发的新需求，需要由开发者拓展升级
总结：
人物：Dubbo重启维护开发的刘军，主要负责人之一
解决的问题域不一样:Dubbo的定位是一款RPC(远程过程调用协议)框架，Spring Cloud的目标是微服务架构下的一站式解决方案。
重中之重：设计模式+微服务拆分思想

4.SpringBoot 和 SpringCloud，请谈谈你对他们的理解
·SprinBoot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体治理框架，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，事件总线，全局锁，决策竞选，分布式会话等集成服务。

·SpringBoot可以离开SpringCloud独立使用，但是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
5.什么是服务熔断？什么是服务降级？

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
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；
·服务间通信成本高；
·数据一致性问题；
·系统集成测试问题；
·性能和监控问题；

7.你所知道的微服务技术栈有哪些？列举一二

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

三、为什么选择SpringCloud作为微服务架构？
1.选择依据
·整体解决方案和框架成熟度
·社区热度
·可维护性
·学习曲线
2.当前各大IT公司用的微服务架构有哪些？
·阿里：dubbo+HFS
·京东：JSF
·新浪：Motan
·当当网：Dubbox
3.各服务框架对比

四、Spring Cloud下载
官网：http://projects.spring.io/spring-cloud/

自学参考书：
SpringCloud Netflix 中文文档：https://springcloud.cc/spring-cloud-netflix.html
SpringCloud 中文API文档(官方文档翻译版)：https://springcloud.cc/spring-cloud-dalston.html
SpringCloud中国社区：http://springcloud.cn/
SpringCloud中文网：https://springcloud.cc
五、Eureka服务注册中心
1.什么是Eureka
·Netfilx在涉及Eureka时，遵循的就是API原则。
·Eureka是Netfilx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，就可以访问到微服务，而不需要秀发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.原理理解
(1.)Eureka基本的架构
·Spring Cloud封装Netfilx公司开发的Eureka模块来实现服务注册与发现
·Eureka采用了C-S的架构设计，Eureka Server作为服务注册功能的服务器，他是服务注册中心

    ·而系统中的其他为服务，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，Spring Cloud的一些其他模块就可以通过Eureka Server来发现系统中的其他微服务，并执行相关逻辑。

    ·和Dubbo架构对比Dubbo Architecture

 ·Eureka包含两份组件:Eureka Server和Eureka Client·Eureka Server提供服务注册，各个节点启动后，回在Eureka Server中进行注册，这样EurekaServer中的服务注册表中将会储存所有可用服务节点的信息，服务节点的信息可以在外界面中直观的看到。

·Eureka Client 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，Eureka Server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).
(2.)三大角色
·Eureka Server:提供服务的注册与发现
·Service Provider：服务生产方，将自身服务注册到Eureka中，从而使服务消费
方能过找到
·Service Consumer：服务消费方，从Eureka中获取注册服务列表，从而找到消费服务
3.EureKa自我保护机制：
(1.)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！

(2.)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。

(3.)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。

(4.)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】
五、对比和Zookeepr
1.回顾CAP原则
RDBMS(MySQL\Oracle\sqlServer)>ACID
NoSQL(Redis\MongoDB)=>CAP
2.ACID是什么？
·A(Atomicity)原子性
·C(Consisterncy)一致性
·I(Isolation)隔离性
·D(Durability)持久性
3.CPA是什么？
·C(Consistency)强一致性
·A(Availability)可用性
·P(Partition tolerance)分区容错性
CAP的三进二
4.CAP理论的核心
·一个分布式系统不可能同时很好地满足一致性，可用性，和分区容错性这三个原则
·根据CAP原理,将NoSQL数据库分成了满足CA原则，满足CP原则和满足AP原则三大类
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
5.作为分布式服务注册中心，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)，P(容错性)，由于分区容错性P在分布式系统中是必须要保证的,因此我们只能再A和C之间进行权衡。
(1.)Zookeeper保证的是CP---->满足一致性，分区容错的系统,通常性能不是特别高
(2.)Eureka保证的是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
6.Zookeeper保证的是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时几分钟前以前的注
册信息，但不能服务直接down掉不可用的。也就是说，服务注册功能对可用性的
要求要高于一致性。但zookeeper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
导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署环境下，因为网络问题使得zookeeper
集群失去master节点时代概率发生的事件，虽然服务最终能够恢复，但是，漫长
的选举时间倒是注册长期不可用，是不可容忍的。
Eureka保证的是AP
Eureka看明白了这一点,一次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结点的工作，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还有之中知我保护机制，如果在15分钟内超过80%的节点都么有正常的心跳，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:
·Eureka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
·Eureka任然能够接受新服务的注册和查询请求，到是不会被同步到其他节点上(既保证当前节点依然可用)
·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
总结：因此，Eureka可以很好地应对因网络故障导致部分杰迪纳失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使整个注册服务瘫痪
六、Ribbon：负载均衡(基于客户端)
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。
·简单地说，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顶，如:连接超时、重试等。简单来说，就是在，配置文件中列出Load Balancer(简称:负载均衡)豁免所有的及其，Ribbon会自动的帮助你基于某种原则(如简单的轮询，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！
Ribbon能干嘛？

   ·LB，及负载均衡(Load Balancer)，在微服务或分布式集群中经常用的一种应用。·负载均衡简单的来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)。·常见的负载均衡软件有Nginx、Lvs等等·Dubbo、Spring Cloud中军给我们提供了负载均衡，Spring Cloud的负载均衡算法可以自定义。·负载均衡简单的分类：

~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LB
将LB逻辑继承到消费方，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适合的服务器
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
2.使用Ribbon实现负载均衡
流程图:

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