上篇文章了解到了Netflix Archaius它提供的两个支持类：配置管理器ConfigurationManager和动态属性支持DynamicPropertySupport。特别是DynamicPropertySupport它提供了对动态属性的支持，原理便是通过PropertyListener来完成。
可以看输出结果,可以看到SampleBean的name属性已经发生变更了。name属性从Sample Bean变更到A Coffee Bean from Gautemala。
之前在spring for all社区看到这样一个问题：当actuator端点设置了context-path之后，turbine如何聚合数据？首先，我们要知道actuator端点设置了context-path是什么意思？也就是说，此时spring boot actuator的端点都有了一个前缀，比如： management.context-path=/xxx 如果设置了上面的参数，那个对于收集hystrix数据的端点将变为：/xxx/hystrix.stream，如果我们还是拿上一篇Spring Cloud
上篇文章已经介绍了 为何要读netflix eureka源码了，这里就不再概述，下面开始正式源码解读的内容。
最近在倒腾 Eureka 源码，大环境太卷了，必须得卷点源码才行，另外呢，能够读懂开源项目的源码、解决项目中遇到的问题是实力的象征，是吧？如果只是会用些中间件，那是不够的，和 CRUD 区别不大。
Netflix Archaius是一个配置管理库，其重点是来自多个配置存储的动态属性。它包括一组用于Netflix的Java配置管理API。它主要实现为Apache Commons Configuration库的扩展。提供的主要功能有：
本文主要基于 Eureka 1.8.X 版本 1. 概述 2. EurekaServerConfig 2.1 类关系图 2.2 配置属性 2.3 DefaultEurekaServerConfig 本文主要分享 Eureka-Server 启动的过程。 考虑到整个初始化的过程中涉及的代码特别多，拆分成两两篇文章： 【本文】ServerConfig EurekaBootStrap 推荐 Spring Cloud 书籍： 请支持正版。下载盗版，等于主动编写低级 BUG 。 程序猿DD —— 《Spring Cl
上篇文章介绍了Archaius动态属性DynamicProperty，并且通过DynamicPropertyFactory间接的体验了一把它天生的动态性。
上篇文章已经介绍了 Eureka Server 环境和上下文初始化的一些代码，其中重点讲解了environment初始化使用的单例模式，以及EurekaServerConfigure基于接口对外暴露配置方法的设计方式。这一讲就是讲解Eureka Server上下文初始化剩下的内容：Eureka Client初始化。
大家对Spring Cloud技术体系的使用应该有个感受：配置太多了，真的是多如牛毛啊。这是实话且是现状，因此坊间笑言：现在很多架构师为“配置工程师”或许更为恰当。话“粗”理不“粗”，但这足矣体现了配置对一个组件的重要性，so本文及后面几篇文章会着重介绍这些配置，逐个解释其含义，以及辅助代码介绍如何使用。
本文主要基于 Eureka 1.8.X 版本 1. 概述 2. EurekaInstanceConfig 2.1 类关系图 2.2 配置属性 2.3 AbstractInstanceConfig 2.4 PropertiesInstanceConfig 2.5 MyDataCenterInstanceConfig 2.6 小结 3. InstanceInfo 4. ApplicationInfoManager 666. 彩蛋 1. 概述 本文主要分享 Eureka-Client 自身初始化的过程，不包含
1. 概述 本文接《Eureka 源码解析 —— Eureka-Client 初始化（一）之 EurekaInstanceConfig》，主要分享 Eureka-Client 自身初始化的过程的第二部
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：
武汉加油，中国加油，相信中国力量，这个难关我们一定能度过！！！少出门，多喝水，少聚餐，勤洗手。此刻，安静地坐在窗户边开始eureka的源码解读。第二篇开始之前分享我家窗前的静静地美景，愿每个人都能与美景同行，与安心同行。
目前项目多个区域多个集群，这些集群共用同一个Eureka集群。通过设置eureka.instance.metadata-map.zone设置不同实例所属的zone，zone之间不互相调用，只有zone内部调用（其实这里用zone做了集群隔离，实际上集群肯定是跨可用区的，这里的eureka中的zone在我们项目里面并不是可用区的概念）。
本文主要研究一下RibbonLoadBalancerClient的choose方法
单体架构时代，应用可以自己做过滤器、限流等非业务逻辑，但是随着微服务的推广盛行，如果每个微服务重复造轮子甚至需要对多终端兼容，效率低下，此时迫切需要一种通用的解决方案，从而演化出API网关，单点入口、路由转发、限流熔断、监控、安全认证等通用的功能由网关来承担
代码下载地址：https://github.com/f641385712/netflix-learning
ILoadBalancer负责存储并更新服务实例列表，并调用IRule（即根据配置的负载均衡规则）来返回Server以供于服务调用
当@EnableZuulProxy与Spring Boot Actuator配合使用时，Zuul会暴露一个路由管理端点/routes。
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Spring cloud zull 的SendResponseFilter主要工作是将代理请求获取的reponse写入当前response，发送回客户端。以下是源代码：
在SpringCloud中，我们最常使用到的负载均衡库就是ribbon。使用方式，一般是通过自动配置类注入，然后在类中定义负载均衡实例bean
spring-cloud-consul-discovery-2.1.2.RELEASE-sources.jar!/org/springframework/cloud/consul/discovery/ConsulServer.java
这个模块基本上就是包括一个服务实例列表，根据请求还有负载均衡规则选择一个合适的实例来执行请求并返回响应。
在源码分析三、四都有提及到EurekaClient启动的一些过程。因为EurekaServer在集群模式下 自己本身就是一个client，所以之前初始化eurekaServerContext就有涉及到eurekaClient的初始化。
在当下日益复杂的互联网云环境中，对应用APP的灵活部署要求越来越高：同样的一份代码在不同环境、不同区域…需要有不同表现（逻辑不同、性能不同…），同时高可用方面的多机房、多云灾备亦体现出了部署的复杂性。
对于Spring中的AnnotationMetadata不太熟悉的同学，可以跑一下下面的CASE
Netflix是一家互联网流媒体播放商，是美国视频巨头，随着Netflix转型为一家云计算公司，它也开始积极参与开源项目，并且提供了众多好用的开源产品，比如耳熟能详的就有：
openfeign是一种声明式的http客户端，它可以方便地集成到springcloud，像调用本地方法一样使用http方式调用远程服务。今天我们来聊一聊feign的超时和重试。
上文介绍了负载均衡器ILoadBalancer的基本内容，并且详述了基本实现：BaseLoadBalancer。它实现了作为ILoadBalancer负载均衡器的基本功能，比如：服务列表维护、服务定时探活、负载均衡选择Server等。
二、FeignClent注解剖析+Spring Cloud Feign基本功能配置解读
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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。如下图，对于同步调用，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。
最近在项目中使用了SpringCloud，基于Zuul搭建了一个提供加解密、鉴权等功能的网关服务。鉴于之前没怎么使用过Zuul，于是顺便仔细阅读了它的源码。实际上，Zuul原来提供的功能是很单一的：通过一个统一的Servlet入口(ZuulServlet，或者Filter入口，使用ZuulServletFilter)拦截所有的请求，然后通过内建的com.netflix.zuul.IZuulFilter链对请求做拦截和过滤处理。ZuulFilter和javax.servlet.Filter的原理相似，但是它们本质并不相同。javax.servlet.Filter在Web应用中是独立的组件，ZuulFilter是ZuulServlet处理请求时候调用的，后面会详细分析。
本文主要研究一下DubboDefaultPropertiesEnvironmentPostProcessor
在Springboot main方法中获取SpringbootApplication上下文
1、创建数据库表 需要创建一个Product表来存储商品信息。表格中应该包含以下字段：id（主键）、name（商品名）、description（商品描述）、price（商品价格）以及其他一些必要的字段。
辅助记忆:REQUIRED+REQUIRES_NEW+NESTED+SUPPORTS/NOT_SUPPORTED+MANDATORY/NEVER
接上文 Spring5源码分析（三）refresh方法 中已经讲到了refresh()中的postProcessBeanFactory(beanFactory);方法。
BeanFactoryPostProcessor支持对IoC容器内部的所有BeanDefinition进行定制化修改， 并且可以根据IoC容器内部的BeanFactory进行Bean属性值的适配。
这个接口是beanFactory的扩展接口，调用时机在spring在读取beanDefinition信息之后，实例化bean之前。
其中，interpret 方法接收一个上下文环境对象，并根据环境变量进行解释操作。
ProcessHacker这款开源软件如官方所说是一款免费、强大的多用途工具，可帮助您监控系统资源、调试软件和检测恶意软件，我们可以通过学习其源代码在我们的软件中定时采集每个进程的CPU使用率、IO使用率等等，还有整机总的CPU使用率、GPU使用率、内存、磁盘使用情况等，具体可以参考ProcessHacker官网的介绍：Process Hacker Overview。最近在看进程CPU采集的代码，参考的是processhacker的源代码的采集逻辑，processhacker是每隔1秒钟采集一次当前进程的CPU使用率的，当然我们也可以根据自己需要将进程的CPU采集频率改小一些，或者改大一些。于是尝试使用VS2022打开processhacker源代码编译运行，看一下进程CPU使用率的采集流程，当然ProcessHacker除了可以采集进程的CPU使用率之外，还可以进程的采集IO使用率等。
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