乐优商城项目---day02-SpringCloud

1.系统架构演变

随着互联网的发展，网站应用的规模不断扩大。需求的激增，带来的是技术上的压力。系统架构也因此不断的演进、升级、迭代。从单一应用，到垂直拆分，到分布式服务，到SOA，以及现在火热的微服务架构，还有在Google带领下来势汹涌的Service Mesh。我们到底是该乘坐微服务的船只驶向远方，还是偏安一隅得过且过？

其实生活不止眼前的苟且，还有诗和远方。所以我们今天就回顾历史，看一看系统架构演变的历程；把握现在，学习现在最火的技术架构；展望未来，争取成为一名优秀的Java工程师。

1.1.集中式架构

当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能都部署在一起，以减少部署节点和成本。此时，用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM)是影响项目开发的关键。

存在的问题：

代码耦合，开发维护困难
无法针对不同模块进行针对性优化
无法水平扩展
单点容错率低，并发能力差

1.2.垂直拆分

当访问量逐渐增大，单一应用无法满足需求，此时为了应对更高的并发和业务需求，我们根据业务功能对系统进行拆分：

优点：

系统拆分实现了流量分担，解决了并发问题
可以针对不同模块进行优化
方便水平扩展，负载均衡，容错率提高

缺点：

系统间相互独立，会有很多重复开发工作，影响开发效率

1.3.分布式服务

当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。此时，用于提高业务复用及整合的分布式调用是关键。

优点：

将基础服务进行了抽取，系统间相互调用，提高了代码复用和开发效率

缺点：

系统间耦合度变高，调用关系错综复杂，难以维护

1.4.流动计算架构（SOA）

SOA ：面向服务的架构

当服务越来越多，容量的评估，小服务资源的浪费等问题逐渐显现，此时需增加一个调度中心基于访问压力实时管理集群容量，提高集群利用率。此时，用于提高机器利用率的资源调度和治理中心(SOA)是关键

以前出现了什么问题？

服务越来越多，需要管理每个服务的地址
调用关系错综复杂，难以理清依赖关系
服务过多，服务状态难以管理，无法根据服务情况动态管理

服务治理要做什么？

服务注册中心，实现服务自动注册和发现，无需人为记录服务地址
服务自动订阅，服务列表自动推送，服务调用透明化，无需关心依赖关系
动态监控服务状态监控报告，人为控制服务状态

缺点：

服务间会有依赖关系，一旦某个环节出错会影响较大
服务关系复杂，运维、测试部署困难，不符合DevOps思想

1.5.微服务

前面说的SOA，英文翻译过来是面向服务。微服务，似乎也是服务，都是对系统进行拆分。因此两者非常容易混淆，但其实却有一些差别：

微服务的特点：

单一职责：微服务中每一个服务都对应唯一的业务能力，做到单一职责
微：微服务的服务拆分粒度很小，例如一个用户管理就可以作为一个服务。每个服务虽小，但"五脏俱全"。
面向服务：面向服务是说每个服务都要对外暴露Rest风格服务接口API。并不关心服务的技术实现，做到与平台和语言无关，也不限定用什么技术实现，只要提供Rest的接口即可。
自治：自治是说服务间互相独立，互不干扰
- 团队独立：每个服务都是一个独立的开发团队，人数不能过多。
- 技术独立：因为是面向服务，提供Rest接口，使用什么技术没有别人干涉
- 前后端分离：采用前后端分离开发，提供统一Rest接口，后端不用再为PC、移动段开发不同接口
- 数据库分离：每个服务都使用自己的数据源
- 部署独立，服务间虽然有调用，但要做到服务重启不影响其它服务。有利于持续集成和持续交付。每个服务都是独立的组件，可复用，可替换，降低耦合，易维护

2.服务调用方式

2.1.RPC和HTTP

无论是微服务还是SOA，都面临着服务间的远程调用。那么服务间的远程调用方式有哪些呢？

常见的远程调用方式有以下2种：

RPC：Remote Produce Call远程过程调用，类似的还有RMI。自定义数据格式，基于原生TCP通信，速度快，效率高。早期的webservice，现在热门的dubbo，都是RPC的典型代表

Http：http其实是一种网络传输协议，基于TCP，规定了数据传输的格式。现在客户端浏览器与服务端通信基本都是采用Http协议，也可以用来进行远程服务调用。缺点是消息封装臃肿，优势是对服务的提供和调用方没有任何技术限定，自由灵活，更符合微服务理念。

现在热门的Rest风格，就可以通过http协议来实现。

相反，如果公司的技术栈多样化，而且你更青睐Spring家族，那么SpringCloud搭建微服务是不二之选。在我们的项目中，我们会选择SpringCloud套件，因此我们会使用Http方式来实现服务间调用。

如果你们公司全部采用Java技术栈，那么使用Dubbo作为微服务架构是一个不错的选择。

2.3.Spring的RestTemplate

Spring提供了一个RestTemplate模板工具类，对基于Http的客户端进行了封装，并且实现了对象与json的序列化和反序列化，非常方便。RestTemplate并没有限定Http的客户端类型，而是进行了抽象，目前常用的3种都有支持：

HttpClient
OkHttp
JDK原生的URLConnection（默认的）'

因为默认得工程项目里面已经有HttpClient得代码了，只用运行一下就可以了，熟悉一下操作得流程，最主要得是RestTemaplate这个封装了大部分得方法当然，如果加上这两个注解也可以，在HttpTest里面写

less 复制代码

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = HttpDemoApplication.class)

typescript 复制代码

@SpringBootApplication
public class HttpDemoApplication {

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(HttpDemoApplication.class, args);
	}

	@Bean
	public RestTemplate restTemplate() {
   
		return new RestTemplate();
	}
}

这个RestTemplate里面得头部注解必须得加上，@Bean是注入得Spring容器里面，这样才能用自动注入，必须要在头部加上集成得测试类,不然Spring识别不到，会报空指针异常，直接在HttpTest里面写会出现这个错误，建议重新新建一个类

kotlin 复制代码

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = HttpDemoApplication.class)
public class HttpDemoApplicationTests {

	@Autowired
	private RestTemplate restTemplate;

	@Test
	public void httpGet() {
        // 调用springboot案例中的rest接口
		User user = this.restTemplate.getForObject("http://localhost/user/1", User.class);
		System.out.println(user);
	}
}

3.初识SpringCloud

微服务是一种架构方式，最终肯定需要技术架构去实施。

微服务的实现方式很多，但是最火的莫过于Spring Cloud了。为什么？

后台硬：作为Spring家族的一员，有整个Spring全家桶靠山，背景十分强大。
技术强：Spring作为Java领域的前辈，可以说是功力深厚。有强力的技术团队支撑，一般人还真比不了
群众基础好：可以说大多数程序员的成长都伴随着Spring框架，试问：现在有几家公司开发不用Spring？SpringCloud与Spring的各个框架无缝整合，对大家来说一切都是熟悉的配方，熟悉的味道。
使用方便：相信大家都体会到了SpringBoot给我们开发带来的便利，而SpringCloud完全支持SpringBoot的开发，用很少的配置就能完成微服务框架的搭建

3.1.简介

SpringCloud是Spring旗下的项目之一，官网地址：http://projects.spring.io/spring-cloud/

Spring最擅长的就是集成，把世界上最好的框架拿过来，集成到自己的项目中。

SpringCloud也是一样，它将现在非常流行的一些技术整合到一起，实现了诸如：配置管理，服务发现，智能路由，负载均衡，熔断器，控制总线，集群状态等等功能。其主要涉及的组件包括：

Eureka：服务治理组件，包含服务注册中心，服务注册与发现机制的实现。（服务治理，服务注册/发现）
Zuul：网关组件，提供智能路由，访问过滤功能
Ribbon：客户端负载均衡的服务调用组件（客户端负载）
Feign：服务调用，给予Ribbon和Hystrix的声明式服务调用组件（声明式服务调用）
Hystrix：容错管理组件，实现断路器模式，帮助服务依赖中出现的延迟和为故障提供强大的容错能力。(熔断、断路器，容错)

架构图：

以上只是其中一部分。

3.2.版本

因为Spring Cloud不同其他独立项目，它拥有很多子项目的大项目。所以它的版本是版本名+版本号（如Angel.SR6）。

版本名：是伦敦的地铁名

版本号：SR（Service Releases）是固定的 ,大概意思是稳定版本。后面会有一个递增的数字。

所以 Edgware.SR3就是Edgware的第3个Release版本。

4.微服务场景模拟

首先，我们需要模拟一个服务调用的场景，搭建两个工程：itcast-service-provider（服务提供方）和itcast-service-consumer（服务调用方）。方便后面学习微服务架构

服务提供方：使用mybatis操作数据库，实现对数据的增删改查；并对外提供rest接口服务。

服务消费方：使用restTemplate远程调用服务提供方的rest接口服务，获取数据。

开始搭建Provider服务提供者：还是SSM那一套，从Controller，Service,Mappers

kotlin 复制代码

@RestController
@RequestMapping(value = "/user")
public class UserController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @GetMapping("{id}")
    public User findByid(@PathVariable Long id){
        return userService.findById(id);
    }


}


@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    public User findById(Long id){
        return  this.userMapper.selectByPrimaryKey(id);
    }
}


@Mapper
public interface UserMapper extends Mapper<User> {
}

结果测试:

开始搭建服务消费者，只用搭建控制器，和对应得映射类即可，其他得都Service,Mapper都不用创建

less 复制代码

@RequestMapping(value = "/consumer/user")
@RestController
public class UserController {
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @GetMapping("{id}")
    @ResponseBody
    public User findById(@PathVariable  Long id){

        return   this.restTemplate.getForObject("http://localhost:8081/user/" + id, User.class);
    }

}

完成测试

4.3.有没有问题？

简单回顾一下，刚才我们写了什么：

itcast-service-provider：一个提供根据id查询用户的微服务。
itcast-service-consumer：一个服务调用者，通过RestTemplate远程调用itcast-service-provider。

存在什么问题？

在consumer中，我们把url地址硬编码到了代码中，不方便后期维护
consumer需要记忆provider的地址，如果出现变更，可能得不到通知，地址将失效
consumer不清楚provider的状态，服务宕机也不知道
provider只有1台服务，不具备高可用性
即便provider形成集群，consumer还需自己实现负载均衡

其实上面说的问题，概括一下就是分布式服务必然要面临的问题：

服务管理
- 如何自动注册和发现
- 如何实现状态监管
- 如何实现动态路由
服务如何实现负载均衡
服务如何解决容灾问题
服务如何实现统一配置

以上的问题，我们都将在SpringCloud中得到答案。

5.Eureka注册中心

5.1.认识Eureka

首先我们来解决第一问题，服务的管理。

问题分析

在刚才的案例中，itcast-service-provider对外提供服务，需要对外暴露自己的地址。而consumer（调用者）需要记录服务提供者的地址。将来地址出现变更，还需要及时更新。这在服务较少的时候并不觉得有什么，但是在现在日益复杂的互联网环境，一个项目肯定会拆分出十几，甚至数十个微服务。此时如果还人为管理地址，不仅开发困难，将来测试、发布上线都会非常麻烦，这与DevOps的思想是背道而驰的。

网约车

这就好比是网约车出现以前，人们出门叫车只能叫出租车。一些私家车想做出租却没有资格，被称为黑车。而很多人想要约车，但是无奈出租车太少，不方便。私家车很多却不敢拦，而且满大街的车，谁知道哪个才是愿意载人的。一个想要，一个愿意给，就是缺少引子，缺乏管理啊。

此时滴滴这样的网约车平台出现了，所有想载客的私家车全部到滴滴注册，记录你的车型（服务类型），身份信息（联系方式）。这样提供服务的私家车，在滴滴那里都能找到，一目了然。

此时要叫车的人，只需要打开APP，输入你的目的地，选择车型（服务类型），滴滴自动安排一个符合需求的车到你面前，为你服务，完美！

Eureka做什么？

Eureka就好比是滴滴，负责管理、记录服务提供者的信息。服务调用者无需自己寻找服务，而是把自己的需求告诉Eureka，然后Eureka会把符合你需求的服务告诉你。

同时，服务提供方与Eureka之间通过"心跳"机制进行监控，当某个服务提供方出现问题，Eureka自然会把它从服务列表中剔除。

这就实现了服务的自动注册、发现、状态监控。

5.2.原理图

Eureka：就是服务注册中心（可以是一个集群），对外暴露自己的地址
提供者：启动后向Eureka注册自己信息（地址，提供什么服务）
消费者：向Eureka订阅服务，Eureka会将对应服务的所有提供者地址列表发送给消费者，并且定期更新
心跳(续约)：提供者定期通过http方式向Eureka刷新自己的状态

收到

搭建Eureka也特别简单和之前搭建得项目过程差不多一样，只是在Spring Cloud依赖那里勾选服务与发现得Eureka-server

yaml 复制代码

server:
  port: 8083
spring:
  application:
    name: Eureka
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:${server.port}/eureka

启动类

less 复制代码

@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class CnItcastEurekaApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(CnItcastEurekaApplication.class, args);
    }

}

启动成功：

改造服务提供者和消费者

在Provide和Consumer中分别加入依赖和修改对应得配置文件

xml 复制代码

   <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
            <version>2.1.1.RELEASE</version>
 </dependency>

<dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
                <version>${spring-cloud.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

配置文件中加入

yaml 复制代码

eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8083/eureka

启动类中加入注解@EurekaDiscoverClient

完成测试：

5.4.Eureka详解

接下来我们详细讲解Eureka的原理及配置。

5.4.1.基础架构

Eureka架构中的三个核心角色：

服务注册中心

Eureka的服务端应用，提供服务注册和发现功能，就是刚刚我们建立的itcast-eureka。
服务提供者

提供服务的应用，可以是SpringBoot应用，也可以是其它任意技术实现，只要对外提供的是Rest风格服务即可。本例中就是我们实现的itcast-service-provider。
服务消费者

消费应用从注册中心获取服务列表，从而得知每个服务方的信息，知道去哪里调用服务方。本例中就是我们实现的itcast-service-consumer。

5.4.2.高可用的Eureka Server

Eureka Server即服务的注册中心，在刚才的案例中，我们只有一个EurekaServer，事实上EurekaServer也可以是一个集群，形成高可用的Eureka中心。

服务同步

多个Eureka Server之间也会互相注册为服务，当服务提供者注册到Eureka Server集群中的某个节点时，该节点会把服务的信息同步给集群中的每个节点，从而实现数据同步。因此，无论客户端访问到Eureka Server集群中的任意一个节点，都可以获取到完整的服务列表信息。

动手搭建高可用的EurekaServer

我们假设要运行两个EurekaServer的集群，端口分别为：10086和10087。只需要把itcast-eureka启动两次即可。

1）启动第一个eurekaServer，我们修改原来的EurekaServer配置：
*

yaml 复制代码

server:
  port: 8084
spring:
  application:
    name: Eureka
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8083/eureka

高可用Eureka搭建成功：

5.4.3.服务提供者

服务提供者要向EurekaServer注册服务，并且完成服务续约等工作。

服务注册

服务提供者在启动时，会检测配置属性中的：eureka.client.register-with-eureka=true参数是否正确，事实上默认就是true。如果值确实为true，则会向EurekaServer发起一个Rest请求，并携带自己的元数据信息，Eureka Server会把这些信息保存到一个双层Map结构中。

第一层Map的Key就是服务id，一般是配置中的spring.application.name属性
第二层Map的key是服务的实例id。一般host+ serviceId + port，例如：locahost:service-provider:8081
值则是服务的实例对象，也就是说一个服务，可以同时启动多个不同实例，形成集群。

服务续约

在注册服务完成以后，服务提供者会维持一个心跳（定时向EurekaServer发起Rest请求），告诉EurekaServer："我还活着"。这个我们称为服务的续约（renew）；

有两个重要参数可以修改服务续约的行为：

eureka:

instance:

lease-expiration-duration-in-seconds: 90

lease-renewal-interval-in-seconds: 30

5.4.4.服务消费者

获取服务列表

当服务消费者启动时，会检测eureka.client.fetch-registry=true参数的值，如果为true，则会拉取Eureka Server服务的列表只读备份，然后缓存在本地。并且每隔30秒会重新获取并更新数据。我们可以通过下面的参数来修改：

eureka:

client:

registry-fetch-interval-seconds: 5

生产环境中，我们不需要修改这个值。

但是为了开发环境下，能够快速得到服务的最新状态，我们可以将其设置小一点。

5.4.5.失效剔除和自我保护

服务下线

当服务进行正常关闭操作时，它会触发一个服务下线的REST请求给Eureka Server，告诉服务注册中心："我要下线了"。服务中心接受到请求之后，将该服务置为下线状态。

失效剔除

有些时候，我们的服务提供方并不一定会正常下线，可能因为内存溢出、网络故障等原因导致服务无法正常工作。Eureka Server需要将这样的服务剔除出服务列表。因此它会开启一个定时任务，每隔60秒对所有失效的服务（超过90秒未响应）进行剔除。

可以通过eureka.server.eviction-interval-timer-in-ms参数对其进行修改，单位是毫秒，生产环境不要修改。

这个会对我们开发带来极大的不变，你对服务重启，隔了60秒Eureka才反应过来。开发阶段可以适当调整，比如：10秒

自我保护

我们关停一个服务，就会在Eureka面板看到一条警告：

这是触发了Eureka的自我保护机制。当一个服务未按时进行心跳续约时，Eureka会统计最近15分钟心跳失败的服务实例的比例是否超过了85%。在生产环境下，因为网络延迟等原因，心跳失败实例的比例很有可能超标，但是此时就把服务剔除列表并不妥当，因为服务可能没有宕机。Eureka就会把当前实例的注册信息保护起来，不予剔除。生产环境下这很有效，保证了大多数服务依然可用。

但是这给我们的开发带来了麻烦，因此开发阶段我们都会关闭自我保护模式：（itcast-eureka）

eureka:

server:

enable-self-preservation: false # 关闭自我保护模式（缺省为打开）

eviction-interval-timer-in-ms: 1000 # 扫描失效服务的间隔时间（缺省为60*1000ms）

本日总结

1.引入组件的启动器

2.覆盖默认配置

3.在引导类上添加注解，开发相关组件

Map<serviceId， Map<服务实例名，实例对象(instance)>>

1.架构的演变

传统架构-->水平拆分-->垂直拆分（最早的分布式）-->soa(dubbo)-->微服务(springCloud)

2.远程调用技术：rpc http

rpc协议：自定义数据格式，限定技术，传输速度快，效率高 tcp，dubbo

http协议：统一的数据格式，不限定技术 rest接口 tcp协议 springCloud

3.什么是springCloud

微服务架构的解决方案，是很多组件的集合

eureka：注册中心，服务的注册与发现

zull：网关协议，路由请求，过滤器（ribbon hystrix）

ribbon：负载均衡组件

hystrix：熔断组件

feign：远程调用组件(ribbon hystrix)

*4.eureka

注册中心：itcast-eureka（1.引入启动器， 2.配置spring.application.name=itcast-eureka 3.在引导类上@EnableEurekaServer）

客户端：itcast-service-provider itcast-service-consumer

（1.引入启动器 2.配置spring.application.name eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:10086/eureka 3.@EnableDiscoveryClient(启用eure客户端)）