Spring cloud 流应用程序启动器是基于 Spring Boot 的 Spring 集成应用程序,提供与外部系统的集成。Spring cloud Task,一个生命周期短暂的微服务框架,用于快速构建执行有限数据处理的应用程序。
微服务架构是一种架构模式或者说是一种架构风格,它提倡将单一应用程序划分为一组小的服务,每个服务运行在其独立的自己的进程中,服务之间相互协调、互相配合,为用户提供最终价值。服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通(通常是基于HTTP的RESTful API),每个服务都围绕着具体的业务进行构建,并且能够被独立的构建在生产环境、类生产环境等。另外,应避免统一的、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。最全面的Java面试网站
通俗地来讲:
(资料图片)
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。
本文已经收录到Github仓库,该仓库包含计算机基础、Java基础、多线程、JVM、数据库、Redis、Spring、Mybatis、SpringMVC、SpringBoot、分布式、微服务、设计模式、架构、校招社招分享等核心知识点,欢迎star~
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使用 Spring Boot 开发分布式微服务时,我们面临以下问题
同步通信:dobbo通过 RPC 远程过程调用、springcloud通过 REST 接口json调用等。
异步:消息队列,如:RabbitMq
、ActiveM
、Kafka
等消息队列。
熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。当某个微服务不可用或者响应时间太长时,会进行服务降级,进而熔断该节点微服务的调用,快速返回“错误”的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路。在Spring Cloud框架里熔断机制通过Hystrix实现,Hystrix会监控微服务间调用的状况,当失败的调用到一定阈值,缺省是5秒内调用20次,如果失败,就会启动熔断机制。
服务降级,一般是从整体负荷考虑。就是当某个服务熔断之后,服务器将不再被调用,此时客户端可以自己准备一个本地的fallback回调,返回一个缺省值。这样做,虽然水平下降,但好歹可用,比直接挂掉强。
Hystrix
相关注解@EnableHystrix
:开启熔断 @HystrixCommand(fallbackMethod=”XXX”)
,声明一个失败回滚处理函数XXX
,当被注解的方法执行超时(默认是1000毫秒),就会执行fallback
函数,返回错误提示。
Zookeeper保证了CP,Eureka保证了AP。
A:高可用
C:一致性
P:分区容错性
1.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是几分钟以前的信息,但不能容忍直接down掉不可用。也就是说,服务注册功能对高可用性要求比较高,但zk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,剩余节点会重新选leader。问题在于,选取leader时间过长,30 ~ 120s,且选取期间zk集群都不可用,这样就会导致选取期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下,因网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事,虽然服务能够恢复,但是漫长的选取时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。
2.Eureka保证了可用性,Eureka各个节点是平等的,几个节点挂掉不会影响正常节点的工作,剩余的节点仍然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端向某个Eureka注册或发现时发生连接失败,则会自动切换到其他节点,只要有一台Eureka还在,就能保证注册服务可用,只是查到的信息可能不是最新的。除此之外,Eureka还有自我保护机制,如果在15分钟内超过85%的节点没有正常的心跳,那么Eureka就认为客户端与注册中心发生了网络故障,此时会出现以下几种情况:
①、Eureka不在从注册列表中移除因为长时间没有收到心跳而应该过期的服务。
②、Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求,但是不会被同步到其他节点上(即保证当前节点仍然可用)
③、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。
因此,Eureka可以很好地应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况,而不会像Zookeeper那样使整个微服务瘫痪
SpringBoot专注于快速方便得开发单个个体微服务。
SpringCloud是关注全局的微服务协调整理治理框架,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、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等等集成服务
SpringBoot可以离开SpringCloud独立使用开发项目, 但是SpringCloud离不开SpringBoot ,属于依赖的关系.
SpringBoot专注于快速、方便得开发单个微服务个体,SpringCloud关注全局的服务治理框架。
在计算中,负载平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。负载平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平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。负载平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。
思考一下微服务:
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
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。
由于某些原因,employee-consumer公开服务会引发异常。在这种情况下使用Hystrix我们定义了一个回退方法。如果在公开服务中发生异常,则回退方法返回一些默认值。
如果firstPage method() 中的异常继续发生,则Hystrix电路将中断,并且员工使用者将一起跳过firtsPage方法,并直接调用回退方法。断路器的目的是给第一页方法或第一页方法可能调用的其他方法留出时间,并导致异常恢复。可能发生的情况是,在负载较小的情况下,导致异常的问题有更好的恢复机会 。
首先需要有处理网络连接通讯的模块,负责连接建立、管理和消息的传输。其次需要有编 解码的模块,因为网络通讯都是传输的字节码,需要将我们使用的对象序列化和反序列化。剩下的就是客户端和服务器端的部分,服务器端暴露要开放的服务接口,客户调用服 务接口的一个代理实现,这个代理实现负责收集数据、编码并传输给服务器然后等待结果返回。
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。
ribbon是一个负载均衡客户端,可以很好地控制htt和tcp的一些行为。feign默认集成了ribbon
。
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。
特点:
使用方式
@EnableFeignClients
@FeignClient(name=“xxx”)
指定调用哪个服务1.启动类注解不同,Ribbon是@RibbonClient feign的是@EnableFeignClients;2.服务指定的位置不同,Ribbon是在@RibbonClient注解上声明,Feign则是在定义抽象方法的接口中使用@FeignClient声明;3.调用方式不同,Ribbon需要自己构建http请求,模拟http请求。
Spring Boot是Spring推出用于解决传统框架配置文件冗余,装配组件繁杂的基于Maven的解决方案,旨在快速搭建单个微服务而Spring Cloud专注于解决各个微服务之间的协调与配置,服务之间的通信,熔断,负载均衡等技术维度并相同,并且Spring Cloud是依赖于Spring Boot的,而Spring Boot并不是依赖与Spring Cloud,甚至还可以和Dubbo进行优秀的整合开发
总结
远程过程调用(Remote Procedure Invocation)
也就是我们常说的服务的注册与发现,直接通过远程过程调用来访问别的service。
优点:简单,常见,因为没有中间件代理,系统更简单
缺点:只支持请求/响应的模式,不支持别的,比如通知、请求/异步响应、发布/订阅、发布/异步响应,降低了可用性,因为客户端和服务端在请求过程中必须都是可用的。
消息
使用异步消息来做服务间通信。服务间通过消息管道来交换消息,从而通信。
优点:把客户端和服务端解耦,更松耦合,提高可用性,因为消息中间件缓存了消息,直到消费者可以消费, 支持很多通信机制比如通知、请求/异步响应、发布/订阅、发布/异步响应。
缺点:消息中间件有额外的复杂。
服务发布时,指定对应的服务名,将服务注册到 注册中心(Eureka 、Zookeeper)
。
注册中心加@EnableEurekaServer
,服务用@EnableDiscoveryClient
,然后用ribbon或feign进行服务直接的调用发现。
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
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。
spring cloud bus 将分布式的节点用轻量的消息代理连接起来,它可以用于广播配置文件的更改或者服务直接的通讯,也可用于监控。如果修改了配置文件,发送一次请求,所有的客户端便会重新读取配置文件。
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)。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,这时候断路器完全打开 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。
使用方式:
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。
Spring Cloud是一个为分布式微服务架构构建应用程序的开发工具箱,是Spring Boot的扩展,通过各种微服务组件的集成,极大地简化了微服务应用程序的构建和开发。在分布式系统中,各个微服务之间的通信是非常重要的,而HTTP作为通信协议具有普遍性和可扩展性,是Spring Cloud微服务架构中主流的通信方式。
尽管使用HTTP作为微服务之间的通信协议存在一定的网络开销,但是这种不可避免的网络开销远低于我们所能得到的好处。使用HTTP通信可以实现松耦合和异步通信,微服务之间可以彼此独立地进行开发和测试,单个微服务的故障不会影响整个系统的运行,也可以支持各种不同的技术栈之间的互操作性。
另外,使用HTTP作为通信协议还具有优秀的可扩展性。HTTP协议定义了不同的请求方法(例如 GET、POST、DELETE 等),不同请求方法的扩展格式也很灵活,可以用来传递各种类型的数据和格式,同时HTTP协议支持缓存,减少重复性的数据传输和带宽开销。
当然,为了提高微服务之间的通信效率,我们也可以通过一些优化手段来减少HTTP协议的网络开销。例如,使用数据压缩和缓存技术来压缩和缓存请求和响应,减少网络数据传输量和响应时间;使用负载均衡技术来合理地分配请求和响应,避免单个微服务出现性能瓶颈;使用高速缓存技术来缓存请求和响应,避免重复的请求和响应等等。
因此,Spring Cloud各个微服务之间使用HTTP交互是一个比较成熟的选择。虽然它可能存在一些网络开销,但是在实际应用中,这种开销是可以优化和控制的,甚至可以提高系统的可扩展性和可靠性。
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