Spring Cloud初体验

zuiexisita 2019-03-24 03:49:35
Spring Cloud是一个分布框架
Spring Cloud里边包括了目前最新的所有组件共21个
1.spring cloud config
配置管理工具包,可以把配置放到远程服务器,集中化管理集群配置,目前支持本地存储、Git以及SVN

2.spring cloud bus
事件、消息总线,用于在集群(例如,配置变化事件)中传播状态变化。经常与Spring Cloud Config联合实现热部署。

3.Eureka
云端服务发现,一个基于REST的服务,用于定位服务,以实现云端中间层服务发现和故障转移

4.Hystrix
熔断器,容错管理工具,旨在通过熔断机制控制服务和第三方库的节点,从而对延迟和故障提供强大的容错能力

5.Zuul
在云平台上提供动态路由,监控,弹性,安全等边缘服务的框架。Zuul相当于是设备和Netiflix流应用的web网站后端所有请求的前门。

6.Archaius
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。

7.Consul
封装了Consul操作,consul是一个服务发现与配置工具,与Docker容器可以无缝集成。

8.Spring Cloud for Cloud Foundry
通过Oauth2协议绑定服务到CloudFoundry,CloudFoundry是VMware推出的开源Paas云平台。

9.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

10.Spring Cloud Data Flow
大数据操作工作,作为Spring XD的替代产品,它是一个混合计算模型,结合了流数据与批量数据的处理方式。

11.Spring Cloud Security
基于Spring security的安全工具包,为应用程序添加安全控制

12.Spring Cloud Zookeeper
操作Zookeeper的工具包,用于使用zookeeper方式的服务发现和配置管理

13.Spring Cloud Stream
数据流操作开发包,封装与Redis,Rabbit,Kafaka等发送接收消息

14.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

15.Ribbon
提供云端负载均衡,有多种负载均衡策略可供选择,可配合服务发现和断路器使用

16.Turbine
Turbine是聚合服务器发送事件流数据的一个工具,用来监控集群下hystrix的metrics情况

17.Fegin
Fegin是一种声明式、模板化的HTTP客户端 。

18.Spring Cloud Task
提供云端计划任务管理者、任务调试。

19.Spring Cloud Connectors
便于云端应用程序在各种Paas平台连接到后端 ,如数据库消息代理服务

20.Spring Cloud Cluster
提供Leadership选举,如Zookeeper,Redis,Hazelcast,Consul等常见状态模式的抽象和实现。

21.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 config
配置管理工具包,可以把配置放到远程服务器,集中化管理集群配置,目前支持本地存储、Git以及SVN
远程配置服务。
远程配置是每个都必不可少的中间件,远程配置的特点一般需要:多节点主备、配置化、动态修改、配置本地化缓存、动态修改的实时推送等。
config允许配置文件放在git上或者svn上,和spring boot的集成非常容易,但是缺点就是修改了git上的配置以后,
只能一个一个的请求每个service的接口,让他们去更新配置,没有修改配置的推送消息。而且,如果要根据配置文件的修改,
做一些重新初始化操作的话(如线程池的容量变化等),会需要一些work around的方法,所以建议如果有其他方案,不建议选择spring cloud config。


spring cloud config本身不能向注册过来的服务提供实时更新的推送。比如我们配置放在了git上,那么当修改github上配置内容的时候,
最多可以配置webhook到一台config-server上,但是config-server自己不会将配置更新实时推送到各个服务上。
bus的作用就是将大家链接在一条总线上,这条线上的所有server共享状态,当webhook到bus上的某一台server的时候,
其他server也会收到相同的hook状态。但是bus的使用需要依赖于MQ,bus直接继承了RabbitMq & kafka,只需要在spring中直接配置地址即可,
但是对于其他类型的MQ,就需要一些手动配置。最大的问题还是,如果仅仅因为spring cloud bus而让自己的系统引入MQ,显然会有些得不偿失。
我理解系统应该在满足现有业务需求的基础上,越简单越好,依赖越少链路越短,越能减少出问题的风险

eureka
云端服务发现,一个基于REST的服务,用于定位服务,以实现云端中间层服务发现和故障转移
spring cloud的服务发现组件。这个组件讲起来需要大篇幅,最好和consul一起讲。
eureka负责服务注册和服务发现,为了高可用,一般需要多个eureka server相互注册,组成集群。Eureka Server的同步遵循着一个非常简单的原则:
只要有一条边将节点连接,就可以进行信息传播与同步。
eureka内部对于注册的service主要通过心跳来监控service是否已经挂掉,默认心跳时间是15s。这就意味着,当一个服务提供方挂掉以后,
服务订阅者最长可能30s以后才发现。
service启动连上eureka之后,会同步一份服务列表到本地缓存,服务注册有更新时,eureka会推送到每个service。
eureka也会有一些策略防止由于某个服务所在网络的不稳定导致的所有服务心跳停止的雪崩现象。
eureka自带web页面,在页面上能看到所有的服务注册情况 和 eureka集群状态。
eureka支持服务自己主动下掉自己,请求service的下列地址,可以让服务从eureka上下掉自己,同时service进程也会自己停掉自己。




consul

也是一个服务发现工具,而且自带key-value存储服务、健康检查 和 web页面。
听起来好像比eureka高大上一些,里面使用了gossip协议和Raft协议,但是他的缺点就是比eureka难维护。
服务注册是微服务架构的关键节点。所以我们现阶段选择的是eureka,然后远程配置使用的是spring cloud config。如果要上容器和编排的话,会再看具体情况做选择。
但是,后来发现其实consul提供了官方的docker镜像,直接使用docker-consul集群用户服务发现的话,运维成本会直线下降,后面会考虑把eureka + spring cloud config 换成consul。



ribbon:

客户端负载均衡组件。
服务发现以后,每个service在本地知道自己要调用的服务有多少台机器,机器的ip是什么,端口号是多少,那这个service在本地需要有一个负载均衡策略,为每一次请求选择一台目标机器进行调用,而ribbon做的就是负载均衡策略的选择。
ribbon提供了多种负载均衡策略,包括BestAvailableRule、AvailabilityFilteringRule、WeightedResponseTimeRule、RetryRule、RoundRobinRule、RandomRule、ZoneAvoidanceRule等,没记错的话,默认是ZoneAvoidanceRule。当然,也可以自定义自己的负载均衡策略,比如被调用服务需要灰度发布或者A/B测试的话,就可以在ribbon这一层做自定义。



feign

声明式、模板化的HTTP客户端。
微服务之间的调用本质还是http请求,如果对于每个请求都需要写请求代码,增加请求参数,同时对请求结果做处理,就会存在大量重复工作,而feign非常优雅的帮助我们解决了这个问题,只需要定义一个interface,fegin就知道http请求的时候参数应该如何设置。
同时,feign也集成了ribbon,只要在微服务中依赖了ribbon,feign默认会使用ribbon定义的负载均衡策略。
最重要的是,feign并不是仅仅只能使用在有eureka或者ribbon的微服务系统中,任何系统中,只要涉及到http调用第三方服务,都可以使用feign,帮我们解决http请求的代码重复编写。



hystrix

断路器,类似于物理电路图中的断路器。
正常情况下,当整个服务环境中,某一个服务提供方由于网络原因、数据库原因或者性能原因等,造成响应很慢的话,调用方就有可能短时间内累计大量的请求线程,最终造成调用方down,甚至整个系统崩溃。而加入hystrix之后,如果hystrix发现某个服务的某台机器调用非常缓慢或者多次调用失败,就会短时间内把这条路断掉,所有的请求都不会再发到这台机器上。
如果某个服务所有的机器都挂了,hystrix会迅速失败,马上返回,保证被调用方不会有大量的线程堆积。
Feign默认集成了hystrix。
上面有提到,使用eureka时,当一个服务提供方挂掉以后,服务订阅者最长可能30s以后才知道,那这30s就会出现大量的调用失败。如果在系统里面集成了hystrix,就会马上把挂掉的这台服务提供方断路掉,让请求不再转发到这台机器上,大量减少调用失败。
hystrix执行断路操作以后,并不表示这条路就永远断了,而是会一定时间间隔内缓慢尝试去请求这条路,如果能请求成功,断路就会恢复。
有一点需要注意的是hystrix在做断路时,默认所有的调用请求都会放在一个的线程池中进行,线程池的作用很明显,有隔离性。比如gateway,集成了5个子业务系统,可能其中一个系统的调用量非常大,而另外四个系统的调用很小,如果没有线程池的话,显然第一个系统的大量调用会影响到后面四个系统的调用性能。hystrix的线程池和java标准线程池一样,可以配置一些参数:coreSize、maximumSize、maxQueueSize、queueSizeRejectionThreshold、allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize、keepAliveTimeMinutes等,如果某一个子系统的调用量突然激增,超过了线程池的容量,也会迅速失败,直接返回,起到降级和保护系统本身的作用。当然hystrix也支持非线程池的方式,在本地请求线程中做调用,即semaphore模式,官方不建议,除非系统qps真的很大。



zuul

是一个网关组件。提供动态路由,监控,弹性,安全等边缘服务的框架。
zuul主需要简单配置一下properties文件,不需要写具体的代码就可以实现将请求转发到相应的服务上去。
还可以定制化一些filter做验证、隔离、限流、文件处理等切面,对于网关来说,使用zuul能减少大量的代码。
不过我没有使用过,不太了解,现在我们的网关主要还是基于feignClient、ribbon、hystrix来实现的。zuul默认也集成了这些组件。有兴趣可以研究研究。



turbine

是聚合服务器发送事件流数据的一个工具,用来监控集群下hystrix的metrics情况.
在复杂的分布式系统中,相同服务的节点经常需要部署上百甚至上千个,很多时候,运维人员希望能够把相同服务的节点状态以一个整体集群的形式展现出来,这样可以更好的把握整个系统的状态。
turbine提供把多个hystrix.stream的内容聚合为一个数据源供Dashboard展示.



Spring Cloud Starters

spring boot热插拔、提供默认配置、开箱即用的依赖。
starter 是spring boot框架非常基础的部分。可以自定义starter。

学习中我们将学习到以下组件
Eureka
Feign
Hystrix
Ribbon
Zuul
Config
Sleuth

Spring Cloud和Spring Boot
注意版本兼容
Spring Boot:1.5.6.RELEASE
Sprint Cloud:Dalston.SR4

Eureka简介
Eureka Server:提供一个注册地址
Eureka Client:业务代码或项目代码所编写的地址

创建选Eureka Server
向导:选择Spring Initialzr
Project SDK: JDK1.8
Group:com.example
Artifact:dm-eureka-server
Name:dm-eureka-server
Package:com.example.demo
Dependencies选择Cloud Discovery->Eureka Server

配置3个地方 主要目的是为了降版
Spring Cloud的版本
修改为:<spring-cloud.version>Dalston.SR4</spring-cloud.version>
Spring Boot的版本
<version>1.5.6.RELEASE</version>
Eureka-server的写法
<artifactId>spring-cloud-netflix-eureka-server</artifactId>

启动类上添加注解
@EnableEurekaServer

添加配置文件
application.yml
配置访问路径和端口号
server:
port: 7776
eureka:
client:
service-url:
defaultZone: http://localhost:7776/eureka/
fetch-registry: false
register-with-eureka: false

其中fetch-register:设置为false,代表单点服务


启动运行,输入http://localhost:7776/,可以看到管理界面。






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微服务是什么?微服务是用于构建应用程序的架构风格,一个大的系统可由一个或者多个微服务组成,微服务架构可将应用拆分成多个核心功能,每个功能都被称为一项服务,可以单独构建和部署,这意味着各项服务在工作和出现故障的时候不会相互影响。为什么要用微服务?单体架构下的所有代码模块都耦合在一起,代码量大,维护困难,想要更新一个模块的代码,也可能会影响其他模块,不能很好的定制化代码。微服务中可以有java编写、有Python编写的,他们都是靠restful架构风格统一成一个系统的,所以微服务本身与具体技术无关、扩展性强。大型电商平台微服务功能图为什么要将SpringCloud项目部署到k8s平台?SpringCloud只能用在SpringBoot的java环境中,而kubernetes可以适用于任何开发语言,只要能被放进docker的应用,都可以在kubernetes上运行,而且更轻量,更简单。SpringCloud很多功能都跟kubernetes重合,比如服务发现,负载均衡,配置管理,所以如果把SpringCloud部署到k8s,那么很多功能可以直接使用k8s原生的,减少复杂度。Kubernetes作为成熟的容器编排工具,在国内外很多公司、世界500强等企业已经落地使用,很多中小型公司也开始把业务迁移到kubernetes中。kubernetes已经成为互联网行业急需的人才,很多企业都开始引进kubernetes技术人员,实现其内部的自动化容器云平台的建设。对于开发、测试、运维、架构师等技术人员来说k8s已经成为的一项重要的技能,下面列举了国内外在生产环境使用kubernetes的公司: 国内在用k8s的公司:阿里巴巴、百度、腾讯、京东、360、新浪、头条、知乎、华为、小米、富士康、移动、银行、电网、阿里云、青云、时速云、腾讯、优酷、抖音、快手、美团等国外在用k8s的公司:谷歌、IBM、丰田、iphone、微软、redhat等整个K8S体系涉及到的技术众多,包括存储、网络、安全、监控、日志、DevOps、微服务等,很多刚接触K8S的初学者,都会感到无从下手,为了能让大家系统地学习,克服这些技术难点,推出了这套K8S架构师课程。Kubernetes的发展前景 kubernetes作为炙手可热的技术,已经成为云计算领域获取高薪要掌握的重要技能,在招聘网站搜索k8s,薪资水平也非常可观,为了让大家能够了解k8s目前的薪资分布情况,下面列举一些K8S的招聘截图: 讲师介绍:  先超容器云架构师、IT技术架构师、DevOps工程师,曾就职于世界500强上市公司,拥有多年一线运维经验,主导过上亿流量的pv项目的架构设计和运维工作;具有丰富的在线教育经验,对课程一直在改进和提高、不断的更新和完善、开发更多的企业实战项目。所教学员遍布京东、阿里、百度、电网等大型企业和上市公司。课程学习计划 学习方式:视频录播+视频回放+全套源码笔记 教学服务:模拟面试、就业指导、岗位内推、一对一答疑、远程指导 VIP终身服务:一次购买,终身学习课程亮点:1. 学习方式灵活,不占用工作时间:可在电脑、手机观看,随时可以学习,不占用上班时间2.老师答疑及时:老师24小时在线答疑3. 知识点覆盖全、课程质量高4. 精益求精、不断改进根据学员要求、随时更新课程内容5. 适合范围广,不管你是0基础,还是拥有工作经验均可学习:0基础1-3年工作经验3-5年工作经验5年以上工作经验运维、开发、测试、产品、前端、架构师其他行业转行做技术人员均可学习课程部分项目截图   课程大纲 k8s+SpringCloud全栈技术:基于世界500强的企业实战课程-大纲第一章 开班仪式老师自我介绍、课程大纲介绍、行业背景、发展趋势、市场行情、课程优势、薪资水平、给大家的职业规划、课程学习计划、岗位内推第二章 kubernetes介绍Kubernetes简介kubernetes起源和发展kubernetes优点kubernetes功能kubernetes应用领域:在大数据、5G、区块链、DevOps、AI等领域的应用第三章  kubernetes中的资源对象最小调度单元Pod标签Label和标签选择器控制器Replicaset、Deployment、Statefulset、Daemonset等四层负载均衡器Service第四章 kubernetes架构和组件熟悉谷歌的Borg架构kubernetes单master节点架构kubernetes多master节点高可用架构kubernetes多层架构设计原理kubernetes API介绍master(控制)节点组件:apiserver、scheduler、controller-manager、etcdnode(工作)节点组件:kube-proxy、coredns、calico附加组件:prometheus、dashboard、metrics-server、efk、HPA、VPA、Descheduler、Flannel、cAdvisor、Ingress     Controller。第五章 部署多master节点的K8S高可用集群(kubeadm)第六章 带你体验kubernetes可视化界面dashboard在kubernetes中部署dashboard通过token令牌登陆dashboard通过kubeconfig登陆dashboard限制dashboard的用户权限在dashboard界面部署Web服务在dashboard界面部署redis服务第七章 资源清单YAML文件编写技巧编写YAML文件常用字段,YAML文件编写技巧,kubectl explain查看帮助命令,手把手教你创建一个Pod的YAML文件第八章 通过资源清单YAML文件部署tomcat站点编写tomcat的资源清单YAML文件、创建service发布应用、通过HTTP、HTTPS访问tomcat第九章  kubernetes Ingress发布服务Ingress和Ingress Controller概述Ingress和Servcie关系安装Nginx Ingress Controller安装Traefik Ingress Controller使用Ingress发布k8s服务Ingress代理HTTP/HTTPS服务Ingress实现应用的灰度发布-可按百分比、按流量分发第十章 私有镜像仓库Harbor安装和配置Harbor简介安装HarborHarbor UI界面使用上传镜像到Harbor仓库从Harbor仓库下载镜像第十一章 微服务概述什么是微服务?为什么要用微服务?微服务的特性什么样的项目适合微服务?使用微服务需要考虑的问题常见的微服务框架常见的微服务框架对比分析第十二章 SpringCloud概述SpringCloud是什么?SpringCloudSpringBoot什么关系?SpringCloud微服务框架的优缺点SpringCloud项目部署到k8s的流程第十三章 SpringCloud组件介绍服务注册与发现组件Eureka客户端负载均衡组件Ribbon服务网关Zuul熔断器HystrixAPI网关SpringCloud Gateway配置中心SpringCloud Config第十四章 将SpringCloud项目部署到k8s平台的注意事项如何进行服务发现?如何进行配置管理?如何进行负载均衡?如何对外发布服务?k8s部署SpringCloud项目的整体流程第十五章 部署MySQL数据库MySQL简介MySQL特点安装部署MySQL在MySQL数据库导入数据对MySQL数据库授权第十六章 将SpringCLoud项目部署到k8s平台SpringCloud的微服务电商框架安装openjdk和maven修改源代码、更改数据库连接地址通过Maven编译、构建、打包源代码在k8s中部署Eureka组件在k8s中部署Gateway组件在k8s中部署前端服务在k8s中部署订单服务在k8s中部署产品服务在k8s中部署库存服务第十七章 微服务的扩容和缩容第十八章 微服务的全链路监控什么是全链路监控?为什么要进行全链路监控?全链路监控能解决哪些问题?常见的全链路监控工具:zipkin、skywalking、pinpoint全链路监控工具对比分析第十九章 部署pinpoint服务部署pinpoint部署pinpoint agent在k8s中重新部署带pinpoint agent的产品服务在k8s中重新部署带pinpoint agent的订单服务在k8s中重新部署带pinpoint agent的库存服务在k8s中重新部署带pinpoint agent的前端服务在k8s中重新部署带pinpoint agent的网关和eureka服务Pinpoint UI界面使用第二十章 基于Jenkins+k8s+harbor等构建企业级DevOps平台第二十一章 基于Promethues+Alert+Grafana搭建企业级监控系统第二十二章 部署智能化日志收集系统EFK 
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