我准备向他提出一个他不可能拒绝的条件。——《教父》

1、引言

首先，我们来看看一般的微服务架构需要的功能或使用场景：
（1）我们把整个系统根据业务拆分成几个子系统。
（2）每个子系统可以部署多个应用，多个应用之间使用负载均衡。
（3）需要一个服务注册中心，所有的服务都在注册中心注册，负载均衡也是通过在注册中心注册的服务来使用一定策略来实现。
（4）所有的客户端都通过同一个网关地址访问后台的服务，通过路由配置，网关来判断一个URL请求由哪个服务处理。请求转发到服务上的时候也使用负载均衡。
（5）服务之间有时候也需要相互访问。例如有一个用户模块，其他服务在处理一些业务的时候，要获取用户服务的用户数据。
（6）需要一个断路器，及时处理服务调用时的超时和错误，防止由于其中一个服务的问题而导致整体系统的瘫痪。
（7）还需要一个监控功能，监控每个服务调用花费的时间等。

而SpringCloud将上述的功能整合，简化了分布式开发的复杂度：

Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等，都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。Spring并没有重复制造轮子，它只是将目前各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框架组合起来，通过Spring Boot风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，最终给开发者留出了一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包。

看下常用的SpringCloud核心组件流程图：

首先API请求统一通过API网关（Zuul）来访问内部服务，网关接收到请求后，从注册中心（Eureka）获取可用服务。由Ribbon进行均衡负载后，分发到后端具体实例。两个微服务之间通过Feign进行通信处理业务。Hystrix负责处理服务超时熔断，Spring Cloud Bus消息总线，利用分布式消息将服务和服务实例连接在一起，用于在一个集群中传播状态的变化。Spring Cloud Config作为分布式配置中心利用git集中管理程序的配置。

2、核心成员

2.1 SpringCloud Netflix

Spring Cloud Netflix是对Netflix开发的一套分布式服务框架的封装，包括服务的发现和注册（Netflix Eureka），负载均衡（Ribbon）、断路器（Netflix Hystrix）、REST客户端（Feign）、请求路由（Netflix Zuul）等。

对于想要快速实践微服务的开发者来说，SpringCloud Netflix这一套子项目就已经足够使用。

2.1.1 Netflix Eureka

Eureka是Netflix开发的服务发现框架，本身是一个基于REST的服务，主要用于定位运行在AWS域中的中间层服务，以达到负载均衡和中间层服务故障转移的目的。SpringCloud将它集成在其子项目spring-cloud-netflix中，以实现SpringCloud的服务发现功能。

Eureka的基础架构图如上所示，Service Provider会向Eureka Server做Register（服务注册）、Renew（服务续约）、Cancel（服务下线）等操作。Eureka Server之间会做注册服务的同步，从而保证状态一致。Service Consumer会向Eureka Server获取注册服务列表，并消费服务。

Eureka包含两个组件：Eureka Server和Eureka Client。
Eureka Server提供服务注册服务，各个节点启动后，会在Eureka Server中进行注册，这样EurekaServer中的服务注册表中将会存储所有可用服务节点的信息，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，用于简化与Eureka Server的交互，客户端同时也就是一个内置的、使用轮询(round-robin)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(默认90秒)。

Eureka Server之间通过复制的方式完成数据的同步，Eureka还提供了客户端缓存机制，即使所有的Eureka Server都挂掉，客户端依然可以利用缓存中的信息消费其他服务的API。综上，Eureka通过心跳检查、客户端缓存等机制，确保了系统的高可用性、灵活性和可伸缩性。

2.1.2 Netflix Hystrix

分布式系统环境下，服务间类似依赖非常常见，一个业务调用通常依赖多个基础服务对于同步调用，例如当库存服务不可用时，商品服务请求线程被阻塞，当有大批量请求调用库存服务时，最终可能导致整个商品服务资源耗尽，无法继续对外提供服务。并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递，这种现象被称为雪崩效应。

Hystrix [hɪst’rɪks]，中文含义是豪猪，因其背上长满棘刺，从而拥有了自我保护的能力。本文所说的Hystrix是Netflix开源的一款容错框架，同样具有自我保护能力。该框架的目的是通过控制那些访问远程系统、服务和第三方库的节点，从而对延迟和故障提供更强大的容错能力。Hystrix 具备了服务降级、服务熔断、线程隔离、请求缓存、请求合并以及服务监控等强大的功能。

Hystrix整个工作流如下所示：

（1）构造一个 HystrixCommand或HystrixObservableCommand对象，用于封装请求，并在构造方法配置请求被执行需要的参数；

（2）执行命令，Hystrix提供了4种执行命令的方法，后文详述；

（3）判断是否使用缓存响应请求，若启用了缓存，且缓存可用，直接使用缓存响应请求。Hystrix支持请求缓存，但需要用户自定义启动；

（4）判断熔断器是否打开，如果打开，跳到第8步；

（5）判断线程池/队列/信号量是否已满，已满则跳到第8步；

（6）执行HystrixObservableCommand.construct()或HystrixCommand.run()，如果执行失败或者超时，跳到第8步；否则，跳到第9步；

（7）统计熔断器监控指标；

（8）走Fallback备用逻辑

（9）返回请求响应
从流程图上可知道，第5步线程池/队列/信号量已满时，还会执行第7步逻辑，更新熔断器统计信息，而第6步无论成功与否，都会更新熔断器统计信息。

2.1.3 Netflix Zuul

网关服务是单一访问点，并充当多项服务的代理。服务网关启用了跨所有服务的变换、路由和公共处理。

在微服务架构中，后端服务往往不直接开放给调用端，而是通过一个API网关，根据请求的url，路由到相应的服务。当添加API网关后，在第三方调用端和服务提供方之间就创建了一面墙，这面墙直接与调用方通信进行权限控制，然后将请求均衡分发给后台服务端。

API Gateway的作用

（1）简化客户端的调用复杂度
在微服务架构模式下后端服务的实例数一般是动态的，对于客户端而言很难发现动态改变的服务实例的访问地址信息。因此在基于微服务的项目中为了简化前端的调用逻辑，通常会引入API Gateway作为轻量级网关，同时API Gateway中也会实现相关的认证逻辑从而简化内部服务之间相互调用的复杂度。

（2）数据裁剪与聚合
通常而言不同的客户端对于显示时对于数据的需求是不一致的，比如手机端或者Web端又或者在低延迟的网络环境或者高延迟的网络环境。

因此为了优化客户端的使用体验，API Gateway可以对通用性的响应数据进行裁剪以适应不同客户端的使用需求。同时还可以将多个API调用逻辑进行聚合，从而减少客户端的请求数，优化客户端用户体验。

（3）多渠道支持
当然我们还可以针对不同的渠道和客户端提供不同的API Gateway,对于该模式的使用由另外一个大家熟知的方式叫Backend for front-end（为特定的前端应用或界面创建不同的后端服务。）, 在Backend for front-end模式当中，我们可以针对不同的客户端分别创建其BFF。

Spring Cloud Zuul路由是微服务架构的不可或缺的一部分，提供动态路由，监控，弹性，安全等的边缘服务。Zuul是Netflix出品的一个基于JVM路由和服务端的负载均衡器。

Zuul的使用场景除了网关以及自动转发机制，其实Zuul还有更多的应用场景，比如：鉴权、流量转发、请求统计等等，这些功能都可以使用Zuul来实现。

Filter是Zuul的核心，用来实现对外服务的控制。Filter的生命周期有4个，分别是“PRE”、“ROUTING”、“POST”、“ERROR”，整个生命周期可以用下图来表示。

Zuul大部分功能都是通过过滤器来实现的，这些过滤器类型对应于请求的典型生命周期。

PRE：这种过滤器在请求被路由之前调用。我们可利用这种过滤器实现身份验证、在集群中选择请求的微服务、记录调试信息等。
ROUTING：这种过滤器将请求路由到微服务。这种过滤器用于构建发送给微服务的请求，并使用Apache HttpClient或Netfilx Ribbon请求微服务。
POST：这种过滤器在路由到微服务以后执行。这种过滤器可用来为响应添加标准的HTTP Header、收集统计信息和指标、将响应从微服务发送给客户端等。
ERROR：在其他阶段发生错误时执行该过滤器。除了默认的过滤器类型，Zuul还允许我们创建自定义的过滤器类型。例如，我们可以定制一种STATIC类型的过滤器，直接在Zuul中生成响应，而不将请求转发到后端的微服务。

2.2 Netflix Archaius

Archaius 是分布式配置管理依赖构件，主要是配置管理API，包含一系列配置管理API，提供动态类型化属性、线程安全配置操作、轮询框架、回调机制等功能。

archaius是Netflix公司开源项目之一，基于java的配置管理类库，主要用于多配置存储的动态获取。主要功能是对apache common configuration类库的扩展。在云平台开发中可以将其用作分布式配置管理依赖构件。同时，它有如下一些特性：
（1）动态类型化属性
（2）高效和线程安全的配置操作
（3）配置改变时的回调机制
（4）轮询框架
（5）JMX，通过Jconsole检查和调用操作属性
（6）组合配置

适用场景：

对于传统的单体应用，properties等配置文件可以解决配置问题，同时也可以通过maven profile配置来区别各个环境，但在一个几百上千节点的的微服务生态中，微服务采用多种语言开发，配置文件格式多样，如何把每个微服务的配置文件都进行更新，并且很多时候还需要重启服务，是一件无法忍受的事情。所以，对于微服务架构而言，一个通用的配置中心是必不可少的。

新接口逻辑上线，老接口面临迁移，开发测试完成后，马上要上线。但是接口调用发的研发同学对新接口的稳定性、性能存在一定的质疑，为了避免风险，要求可以上线后紧急切换回老接口。这时候我们就需要一个手动开关。所以对于类似需求，一个通用的配置中心是必不可少的。

Archaius提供的DynamicIntProperty类可以在配置发生变化时动态地获取配置，并且不需要重启应用，而底层的配置存储，建议使用zookeeper进行存储，Archaius作为客户端的类库使用。

2.3 Spring Cloud Config

在分布式系统中，每一个功能模块都能拆分成一个独立的服务，一次请求的完成，可能会调用很多个服务协调来完成，为了方便服务配置文件统一管理，更易于部署、维护，所以就需要分布式配置中心组件了，在spring cloud中，有分布式配置中心组件spring cloud config，它支持配置文件放在在配置服务的内存中，也支持放在远程Git仓库里。引入spring cloud config后，我们的外部配置文件就可以集中放置在一个git仓库里，再新建一个config server，用来管理所有的配置文件，维护的时候需要更改配置时，只需要在本地更改后，推送到远程仓库，所有的服务实例都可以通过config server来获取配置文件，这时每个服务实例就相当于配置服务的客户端config client,为了保证系统的稳定，配置服务端config server可以进行集群部署，即使某一个实例，因为某种原因不能提供服务，也还有其他的实例保证服务的继续进行。

2.4 Spring Cloud Bus

Spring cloud bus通过轻量消息代理连接各个分布的节点。这会用在广播状态的变化（例如配置变化）或者其他的消息指令。Spring bus的一个核心思想是通过分布式的启动器对spring boot应用进行扩展，也可以用来建立一个多个应用之间的通信频道。目前唯一实现的方式是用AMQP消息代理作为通道，同样特性的设置（有些取决于通道的设置）在更多通道的文档中。

在使用Spring Cloud Config如果需要客户端获取到最新的配置信息需要执行refresh，我们可以利用webhook的机制每次提交代码发送请求来刷新客户端，当客户端越来越多的时候，需要每个客户端都执行一遍，这种方案就不太适合了。使用Spring Cloud Bus可以完美解决这一问题。

Spring cloud bus被国内翻译为消息总线，大家可以将它理解为管理和传播所有分布式项目中的消息既可，其实本质是利用了MQ的广播机制在分布式的系统中传播消息，目前常用的有Kafka和RabbitMQ。利用bus的机制可以做很多的事情，其中配置中心客户端刷新就是典型的应用场景之一，如图所示。

2.5 Spring Cloud for Cloud Foundry

Cloud Foundry是VMware推出的业界第一个开源PaaS云平台，它支持多种框架、语言、运行时环境、云平台及应用服务，使开发人员能够在几秒钟内进行应用程序的部署和扩展，无需担心任何基础架构的问题。

2.6 Spring Cloud Cluster

Spring Cloud Cluster将取代Spring Integration。提供在分布式系统中的集群所需要的基础功能支持，如：选举、集群的状态一致性、全局锁、tokens等常见状态模式的抽象和实现。如果把不同的帮派组织成统一的整体，Spring Cloud Cluster已经帮你提供了很多方便组织成统一的工具。

2.7 Spring Cloud Consul

Eureka 2.X 遇到困难停止开发了，但其实对国内的用户影响甚小，一方面国内大都使用的是 Eureka 1.X 系列，另一方面 Spring Cloud 支持很多服务发现的软件，Eureka 只是其中之一，例如Consul，Consul是 HashiCorp 公司推出的开源工具，用于实现分布式系统的服务发现与配置。与其它分布式服务注册与发现的方案，Consul 的方案更“一站式”，内置了服务注册与发现框架、分布一致性协议实现、健康检查、Key/Value 存储、多数据中心方案，不再需要依赖其它工具（比如 ZooKeeper 等）。使用起来也较为简单。Consul 使用 Go 语言编写，因此具有天然可移植性(支持Linux、windows和Mac OS X)；安装包仅包含一个可执行文件，方便部署，与 Docker 等轻量级容器可无缝配合。

Consul 的优势：

使用 Raft 算法来保证一致性, 比复杂的 Paxos 算法更直接. 相比较而言, zookeeper 采用的是 Paxos, 而 etcd 使用的则是 Raft。
支持多数据中心，内外网的服务采用不同的端口进行监听。多数据中心集群可以避免单数据中心的单点故障,而其部署则需要考虑网络延迟, 分片等情况等。 zookeeper 和 etcd 均不提供多数据中心功能的支持。
支持健康检查。 etcd 不提供此功能。
支持 http 和 dns 协议接口。 zookeeper 的集成较为复杂, etcd 只支持 http 协议。
官方提供 web 管理界面, etcd 无此功能。

综合来看，consul值得研究以及未来前景不可限量，可能缺点是源码是go语言，不便与Java开发理解。

3、其他成员

Spring Cloud Security

基于spring security的安全工具包，为你的应用程序添加安全控制专门负责整个分布式系统的安全问题，设置不同的权限访问特定的资源。

Spring Cloud Sleuth

日志收集工具包，封装了Dapper和log-based追踪以及Zipkin和HTrace操作，为SpringCloud应用实现了一种分布式追踪解决方案。

Spring Cloud Data Flow

Data flow 是一个用于开发和执行大范围数据处理其模式包括ETL，批量运算和持续运算的统一编程模型和托管服务。

对于在现代运行环境中可组合的微服务程序来说，Spring Cloud data flow是一个原生云可编配的服务。使用Spring Cloud data flow，开发者可以为像数据抽取，实时分析，和数据导入/导出这种常见用例创建和编配数据通道（data pipelines）。

Spring Cloud data flow 是基于原生云对 spring XD的重新设计，该项目目标是简化大数据应用的开发。Spring XD 的流处理和批处理模块的重构分别是基于 Spring Boot的stream 和 task/batch 的微服务程序。这些程序现在都是自动部署单元而且他们原生的支持像 Cloud Foundry、Apache YARN、Apache Mesos和Kubernetes 等现代运行环境。

Spring Cloud data flow 为基于微服务的分布式流处理和批处理数据通道提供了一系列模型和最佳实践。

Spring Cloud Stream

Spring Cloud Stream是创建消息驱动微服务应用的框架。Spring Cloud Stream是基于spring boot创建，用来建立单独的／工业级spring应用，使用spring integration提供与消息代理之间的连接。数据流操作开发包，封装了与Redis,Rabbit、Kafka等发送接收消息。一个业务会牵扯到多个任务，任务之间是通过事件触发的，这就是Spring Cloud stream要干的事了。

Spring Cloud Task

Spring Cloud Task 主要解决短命微服务的任务管理，任务调度的工作，比如说某些定时任务晚上就跑一次，或者某项数据分析临时就跑几次。

Spring Cloud Zookeeper

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。操作Zookeeper的工具包，用于使用zookeeper方式的服务发现和配置管理，抱了Zookeeper的大腿。

Spring Cloud Connectors

Spring Cloud Connectors 简化了连接到服务的过程和从云平台获取操作的过程，有很强的扩展性，可以利用Spring Cloud Connectors来构建你自己的云平台。便于云端应用程序在各种PaaS平台连接到后端，如：数据库和消息代理服务。

Spring Cloud Starters

Spring Boot式的启动项目，为Spring Cloud提供开箱即用的依赖管理。

Spring Cloud CLI

基于 Spring Boot CLI，可以让你以命令行方式快速建立云组件。

后面的文章主要介绍Spring Cloud核心组件的使用极其原理。

SpringCloud实战与原理分析--第二章：SpringCloud介绍相关推荐

SpringCloud实战与原理---快速入门
SpringCloud实战与原理第一章快速入门 1. 初始化工程 2. 启动Eureka注册中心 2.1 Eureka注册中心启动代码 2.2 启动Eureka注册中心 3. 注册Eureka客 ...
Spring实战第五版第二章字段校验返回视图报错解决及javax.validation完整pom依赖
Spring实战第五版第二章 2.3 校验表单输入在编写"/design"页面post处理逻辑时,按照书本上直接'return "design"; '方式,会 ...
java进阶Kafka集群实战之原理分析及优化教程全在这里
我不去想是否能够成功既然选择了Java 便只顾风雨兼程我不去想能否征服Kafka集群既然钟情于Java 就勇敢地追随千锋我不去想Kafka集群有多么晦涩难懂既然目标是远方留给世界的只能是努 ...
.NET Core实战项目之CMS 第二章入门篇-快速入门ASP.NET Core看这篇就够了
本来这篇只是想简单介绍下ASP.NET Core MVC项目的(毕竟要照顾到很多新手朋友),但是转念一想不如来点猛的(考虑到急性子的朋友),让你通过本文的学习就能快速的入门ASP.NET Core.既 ...
计算机系统组成及工作原理PPT,第二章计算机基础知识 2.1 计算机系统的组成与工作原理 2.2 数制转换及运算 2.3 数据在计算机中的表示....
Presentation on theme: "第二章计算机基础知识 2.1 计算机系统的组成与工作原理 2.2 数制转换及运算 2.3 数据在计算机中的表示."- Presen ...
《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》一第1章 HBase介绍
本节书摘来异步社区<MapReduce 2.0源码分析与编程实战>一书中的第1章,作者: 王晓华责编: 陈冀康,更多章节内容可以访问云栖社区"异步社区"公众号查看. ...
RocketMQ延迟消息的代码实战及原理分析
RocketMQ简介 RocketMQ是一款开源的分布式消息系统,基于高可用分布式集群技术,提供低延时的.高可靠.万亿级容量.灵活可伸缩的消息发布与订阅服务. 它前身是MetaQ,是阿里基于Kafka ...
【编译原理】第二章语言及其文法
第二章语言及其文法 2.1 基本概念字母表字母表 ∑ \sum ∑是一个又穷的符号集合,其中符号包括字母.数字和标点符号等如➢二进制字母表:{ 0,1 } :➢ASCII字符集 :➢Unico ...
计算机网络原理（第二章）课后题答案
第二章 1.计算机网络应用可以分为哪几种体系结构的应用类型?各种应用类型的特点是什么? C/S结构:通信旨在客户与服务器之间进行,客户与客户不直接通信纯P2P结构:没有永远在线的服务器,任意端系统/ ...

SpringCloud实战与原理分析--第二章：SpringCloud介绍