1. Spring Cloud 基础
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
、智能路由
、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 Cloud并没有重复制造轮子,它只是将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。
不论是商业应用还是用户应用,在业务初期都很简单,我们通常会把它实现为单体结构的应用。但是,随着业务逐渐发展,产品思想会变得越来越复杂,单体结构的应用也会越来越复杂。这就会给应用带来如下的几个问题:
由于单体结构的应用随着系统复杂度的增高,会暴露出各种各样的问题。近些年来,微服务架构逐渐取代了单体架构,且这种趋势将会越来越流行。Spring Cloud是目前最常用的微服务开发框架,已经在企业级开发中大量的应用。
优点:
缺点:
总的来说优点大过于缺点,目前看来Spring Cloud是一套非常完善的分布式框架,目前很多企业开始用微服务、Spring Cloud的优势是显而易见的。因此对于想研究微服务架构的同学来说,学习Spring Cloud是一个不错的选择。
Spring Cloud对于中小型互联网公司来说是一种福音,因为这类公司往往没有实力或者没有足够的资金投入去开发自己的分布式系统基础设施,使用Spring Cloud一站式解决方案能在从容应对业务发展的同时大大减少开发成本。同时,随着近几年微服务架构和Docker容器概念的火爆,也会让Spring Cloud在未来越来越“云”化的软件开发风格中立有一席之地,尤其是在五花八门的分布式解决方案中提供了标准化的、全站式的技术方案,意义可能会堪比当年Servlet规范的诞生,有效推进服务端软件系统技术水平的进步。
单个轻量级服务一般为一个单独微服务,微服务讲究的是 专注某个功能的实现,比如登录系统只专注于用户登录方面功能的实现,讲究的是职责单一,开箱即用,可以独立运行。微服务架构系统是一个分布式的系统,按照业务进行划分服务单元模块,解决单个系统的不足,满足越来越复杂的业务需求。
马丁福勒(Martin Fowler):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架构风格,它提倡将单一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中服务之间相互配合、相互协调,为用户提供最终价值。服务之间采用轻量级通信。每个服务都围绕具体业务进行构建,并能够独立部署到生产环境等。另外应尽量避免统一的、集中的服务管理机制。
通俗的来讲:微服务就是一个独立的职责单一的服务应用程序。在 intellij idea 工具里面就是用maven开发的一个个独立的module,具体就是使用SpringBoot 开发的一个小的模块,处理单一专业的业务逻辑,一个模块只做一个事情。
微服务强调的是服务大小,关注的是某一个点,具体解决某一个问题/落地对应的一个服务应用,可以看做是idea 里面一个 module。
理解什么是微服务,那么对于微服务架构基本上就已经理解了。
微服务架构 就是 对微服务进行管理整合应用的。微服务架构 依赖于 微服务,是在微服务基础之上的。
集中配置管理工具,分布式系统中统一的外部配置管理,默认使用Git来存储配置,可以支持客户端配置的刷新及加密、解密操作。
在分布式系统中,由于服务数量巨多,为了方便服务配置文件统一管理,实时更新,所以需要分布式配置中心组件。在Spring Cloud中,有分布式配置中心组件Spring Cloud Config ,它支持配置服务放在配置服务的内存中(即本地),也支持放在远程Git仓库中。在spring cloud config 组件中,分两个角色,一是config server,二是config client。
使用:
Netflix OSS 开源组件集成,包括Eureka、Hystrix、Ribbon、Feign、Zuul等核心组件。
用于传播集群状态变化的消息总线,使用轻量级消息代理链接分布式系统中的节点,可以用来动态刷新集群中的服务配置。使用:
基于Hashicorp Consul的服务治理组件。
安全工具包,对Zuul代理中的负载均衡OAuth2客户端及登录认证进行支持。
Spring Cloud应用程序的分布式请求链路跟踪,支持使用Zipkin、HTrace和基于日志(例如ELK)的跟踪。
轻量级事件驱动微服务框架,可以使用简单的声明式模型来发送及接收消息,主要实现为Apache Kafka及RabbitMQ。
用于快速构建短暂、有限数据处理任务的微服务框架,用于向应用中添加功能性和非功能性的特性。
基于Apache Zookeeper的服务治理组件。
Spring Cloud Gateway是Spring Cloud官方推出的第二代网关框架,取代Zuul网关。网关作为流量的,在微服务系统中有着非常作用,网关常见的功能有路由转发、权限校验、限流控制等作用。
使用了一个RouteLocatorBuilder的bean去创建路由,除了创建路由RouteLocatorBuilder可以让你添加各种predicates和filters,predicates断言的意思,顾名思义就是根据具体的请求的规则,由具体的route去处理,filters是各种过滤器,用来对请求做各种判断和修改。
基于Ribbon和Hystrix的声明式服务调用组件,可以动态创建基于Spring MVC注解的接口实现用于服务调用,在Spring Cloud 2.0中已经取代Feign成为了一等公民。
维度(SpringCloud) 服务开发:SpringBoot Spring SpringMVC 服务配置与管理:Netfix公司的Archaiusm ,阿里的Diamond 服务注册与发现:Eureka,Zookeeper 服务调用: Rest RPC gRpc 服务熔断器: Hystrix 服务负载均衡: Ribbon Nginx 服务接口调用: Fegin 消息队列: Kafka Rabbitmq activemq 服务配置中心管理: SpringCloud Config 服务路由(API网关):Zuul GateWay 事件消息总线:SpringCloud Bus
当我们开始一个项目时,我们通常在属性文件中进行所有的配置。随着越来越多的服务开发和部署,添加和修改这些属性变得更加复杂。有些服务可能会下降,而某些位置可能会发生变化。手动更改属性可能会产生问题。
Spring Cloud通过Eureka来实现服务注册与发现;由于所有服务都在 Eureka 服务器上注册并通过调用 Eureka 服务器完成查找,因此无需处理服务地点的任何更改和处理。
当Eureka Server 节点在短时间内丢失了过多实例的连接时(比如网络故障或频繁启动关闭客户端)节点会进入自我保护模式,保护注册信息,不再删除注册数据,故障恢复时,自动退出自我保护模式。
在计算中,负载均衡可以改善跨计算机,计算机集群,网络链接,中央处理单元或磁盘驱动器等多种计算资源的工作负载分布。负载均衡旨在优化资源使用,最大化吞吐量,最小化响应时间并避免任何单一资源的过载。使用多个组件进行负载均衡而不是单个组件可能会通过冗余来提高可靠性和可用性。负载均衡通常涉及专用软件或硬件,例如多层交换机或域名系统服务器进程。
Hystrix 是一个延迟和容错库,旨在隔离远程系统,服务和第三方库的访问点,当出现故障是不可避免的故障时,停止级联故障并在复杂的分布式系统中实现弹性。
通常对于使用微服务架构开发的系统,涉及到许多微服务。这些微服务彼此协作。
思考以下微服务
img
假设如果上图中的微服务 9 失败了,那么使用传统方法我们将传播一个异常。但这仍然会导致整个系统崩溃。
随着微服务数量的增加,这个问题变得更加复杂。微服务的数量可以高达 1000.这是 hystrix 出现的地方 我们将使用 Hystrix 在这种情况下的 Fallback 方法功能。我们有两个服务 employee-consumer 使用由 employee-consumer 公开的服务。
简化图如下所示
img
现在假设由于某种原因,employee-producer 公开的服务会抛出异常。我们在这种情况下使用 Hystrix 定义了一个回退方法。这种后备方法应该具有与公开服务相同的返回类型。如果暴露服务中出现异常,则回退方法将返回一些值。
Feign 是受到 Retrofit,JAXRS-2.0 和 WebSocket 启发的 java 客户端联编程序。
Feign 的第一个目标是将约束分母的复杂性统一到 http apis,而不考虑其稳定性。
在 employee-consumer 的例子中,我们使用了 employee-producer 使用 REST模板公开的 REST 服务。
但是我们必须编写大量代码才能执行以下步骤
@Controller
public class ConsumerControllerClient {
@Autowired
private LoadBalancerClient loadBalancer;
public void getEmployee() throws RestClientException, IOException {
ServiceInstance serviceInstance=loadBalancer.choose("employee-producer");
System.out.println(serviceInstance.getUri());
String baseUrl=serviceInstance.getUri().toString();
baseUrl=baseUrl+"/employee";
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
ResponseEntity<String> response=null;
try{
response=restTemplate.exchange(baseUrl,
HttpMethod.GET, getHeaders(),String.class);
}
catch (Exception ex)
{
System.out.println(ex);
}
System.out.println(response.getBody());
}
之前的代码,有像 NullPointer 这样的例外的机会,并不是最优的。我们将看到如何使用 Netflix Feign 使呼叫变得更加轻松和清洁。如果 Netflix Ribbon 依赖关系也在类路径中,那么 Feign 默认也会负责负载平衡。
当一个服务调用另一个服务由于网络原因或自身原因出现问题,调用者就会等待被调用者的响应 当更多的服务请求到这些资源导致更多的请求等待,发生连锁效应(雪崩效应)
断路器有完全打开状态:一段时间内 达到一定的次数无法调用 并且多次监测没有恢复的迹象 断路器完全打开 那么下次请求就不会请求到该服务
半开:短时间内 有恢复迹象 断路器会将部分请求发给该服务,正常调用时 断路器关闭
关闭:当服务一直处于正常状态 能正常调用
在复杂的分布式系统中,微服务之间的相互调用,有可能出现各种各样的原因导致服务的阻塞,在高并发场景下,服务的阻塞意味着线程的阻塞,导致当前线程不可用,服务器的线程全部阻塞,导致服务器崩溃,由于服务之间的调用关系是同步的,会对整个微服务系统造成服务雪崩
为了解决某个微服务的调用响应时间过长或者不可用进而占用越来越多的系统资源引起雪崩效应就需要进行服务熔断和服务降级处理。
所谓的服务熔断指的是某个服务故障或异常一起类似显示世界中的“保险丝"当某个异常条件被触发就直接熔断整个服务,而不是一直等到此服务超时。
服务熔断就是相当于我们电闸的保险丝,一旦发生服务雪崩的,就会熔断整个服务,通过维护一个自己的线程池,当线程达到阈值的时候就启动服务降级,如果其他请求继续访问就直接返回fallback的默认值
Ribbon是一个负载均衡客户端,可以很好的控制htt和tcp的一些行为。feign默认集成了ribbon
RPC最主要的缺陷就是服务提供方和调用方式之间依赖太强,我们需要为每一个微服务进行接口的定义,并通过持续继承发布,需要严格的版本控制才不会出现服务提供和调用之间因为版本不同而产生的冲突。
而REST是轻量级的接口,服务的提供和调用不存在代码之间的耦合,只是通过一个约定进行规范,但也有可能出现文档和接口不一致而导致的服务集成问题,但可以通过swagger工具整合,使代码和文档一体化得以解决,所以REST在分布式环境下比RPC更加灵活。这也是为什么当当网的DubboX在对Dubbo的增强中增加了对REST的支持的原因。
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