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首先明白 SpringCloud != 微服务
应用场景:
• 找工作
面试必问微服务
企业开发也都使用微服务
• 降低成本
互联网发展迅速,业务更新迭代快
微服务符合敏捷开发需求
• 激发程序员
架构师和操作人员受性能驱动,使用最好的工具来解决他们遇到的技术和业务问题
• 快速迭代
互联网发展迅速,业务更新迭代快
微服务符合敏捷开发需求
核心思想是拆分,把大的业务模块划分成多个小的模块,每个模块叫服务。多个服务形成了服务集群。
服务集群多了之后,各个服务之间的调用关系会很复杂,需要靠注册中心管理。
同理,随着服务集群的增多,配置文件也不断增长需要配置中心来管理(实现配置的热更新)。
用户访问组件需要经过网关,其作用主要是:身份验证、路由规则、负载均衡。
把数据库数据放入内存中,为了应对高并发,不能是单体缓存而是集群,称为分布式缓存。
进行搜索的时候用上分布式搜索。
最后还需要异步通信的消息队列,为了减少服务通知的链路,缩短响应时间,增加吞吐量。
最后这么多组件,一旦出了问题,不好定位,引入分布式日志服务。
实时监控系统中各个服务的状态和内存占用,可以定位到某个方法栈信息,便于找到异常所在称为系统监控链路追踪。
微笑服务的部署,只靠人工比较麻烦,我们引入Jenkins对微服务项目进行自动化编译,用Docker进行打包和镜像再基于kubernets或者RANCHER实现自动化的部署。这些就叫做持续集成。
分层次教学
学习路径:
每天任务
今日学习目标:
随着互联网行业的发展,对服务的要求也越来越高,服务架构也从单体架构逐渐演变为现在流行的微服务架构。这些架构之间有怎样的差别呢?
了解微服务架构的优缺点
单体架构:将业务的所有功能集中在一个项目中开发,打成一个包部署。
单体架构的优缺点如下:
优点:
缺点:
分布式架构:根据业务功能对系统做拆分,每个业务功能模块作为独立项目开发,称为一个服务。
分布式架构的优缺点:
优点:
缺点:
分布式架构虽然降低了服务耦合,但是服务拆分时也有很多问题需要思考:
人们需要制定一套行之有效的标准来约束分布式架构。
微服务的架构特征:
因此,可以认为微服务是一种经过良好架构设计的分布式架构方案 。
但方案该怎么落地?选用什么样的技术栈?全球的互联网公司都在积极尝试自己的微服务落地方案。
其中在Java领域最引人注目的就是SpringCloud提供的方案了。
微服务技术对比
企业需求:以下4种技术选型
SpringCloud是目前国内使用最广泛的微服务框架。官网地址:SpringCloud官网。
SpringCloud集成了各种微服务功能组件,并基于SpringBoot实现了这些组件的自动装配,从而提供了良好的开箱即用体验。
其中常见的组件包括:
另外,SpringCloud底层是依赖于SpringBoot的,并且有版本的兼容关系,如下:
我们课堂学习的版本是 Hoxton.SR10,因此对应的SpringBoot版本是2.3.x版本。
单体架构:简单方便,高度耦合,扩展性差,适合小型项目。例如:学生管理系统
分布式架构:松耦合,扩展性好,但架构复杂,难度大。适合大型互联网项目,例如:京东、淘宝
微服务:一种良好的分布式架构方案
①优点:拆分粒度更小、服务更独立、耦合度更低
②缺点:架构非常复杂,运维、监控、部署难度提高
SpringCloud是微服务架构的一站式解决方案,集成了各种优秀微服务功能组件
任何分布式架构都离不开服务的拆分,微服务也是一样。
这里我总结了微服务拆分时的几个原则:
以课前资料中的微服务cloud-demo为例,其结构如下:
cloud-demo:父工程,管理依赖
要求:
首先,将课前资料提供的cloud-order.sql
和cloud-user.sql
导入到mysql中:
cloud-user表中初始数据如下:
cloud-order表中初始数据如下:
cloud-order表中持有cloud-user表中的id字段。
用IDEA导入课前资料提供的Demo:
项目结构如下:
导入后,会在IDEA右下角出现弹窗:
点击弹窗,然后按下图选择:
会出现这样的菜单:
配置下项目使用的JDK:
在order-service服务中,有一个根据id查询订单的接口:
根据id查询订单,返回值是Order对象,如图:
http://localhost:8080/order/101
其中的user为null
在user-service中有一个根据id查询用户的接口:
查询的结果如图:
http://localhost:8081/user/1
修改order-service中的根据id查询订单业务,要求在查询订单的同时,根据订单中包含的userId查询出用户信息,一起返回。可以看到目前是这样的:
需求设计图:
因此,我们需要在order-service中 向user-service发起一个http的请求,调用http://localhost:8081/user/{userId}这个接口。
大概的步骤是这样的:
首先,我们在order-service服务中的OrderApplication启动类中,注册RestTemplate实例:
package cn.itcast.order; import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.web.client.RestTemplate; @MapperScan("cn.itcast.order.mapper") @SpringBootApplication public class OrderApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(OrderApplication.class, args); } @Bean public RestTemplate restTemplate() { return new RestTemplate(); } }
修改order-service服务中的cn.itcast.order.service包下的OrderService类中的queryOrderById方法:
在服务调用关系中,会有两个不同的角色:
服务提供者:一次业务中,被其它微服务调用的服务。(提供接口给其它微服务)
服务消费者:一次业务中,调用其它微服务的服务。(调用其它微服务提供的接口)
但是,服务提供者与服务消费者的角色并不是绝对的,而是相对于业务而言。
如果服务A调用了服务B,而服务B又调用了服务C,服务B的角色是什么?
因此,服务B既可以是服务提供者,也可以是服务消费者。
假如我们的服务提供者user-service部署了多个实例,如图:
大家思考几个问题:
这些问题都需要利用SpringCloud中的注册中心来解决,其中最广为人知的注册中心就是Eureka,其结构如下:
回答之前的各个问题。
问题1:order-service如何得知user-service实例地址?
获取地址信息的流程如下:
问题2:order-service如何从多个user-service实例中选择具体的实例?
问题3:order-service如何得知某个user-service实例是否依然健康,是不是已经宕机?
注意:一个微服务,既可以是服务提供者,又可以是服务消费者,因此eureka将服务注册、服务发现等功能统一封装到了eureka-client端
因此,接下来我们动手实践的步骤包括:
首先大家注册中心服务端:eureka-server,这必须是一个独立的微服务
在cloud-demo父工程下,创建一个子模块:
填写模块信息:
然后填写服务信息:
name:eureka-server
引入SpringCloud为eureka提供的starter依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
</dependency>
给eureka-server服务编写一个启动类,一定要添加一个@EnableEurekaServer注解,开启eureka的注册中心功能:
package cn.itcast.eureka;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.EnableEurekaServer;
@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(EurekaApplication.class, args);
}
}
编写一个application.yml文件,内容如下:
server:
port: 10086
spring:
application:
name: eureka-server
eureka:
client:
service-url:
defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka
启动微服务,然后在浏览器访问:http://127.0.0.1:10086
看到下面结果应该是成功了:
Status一栏,UP表示正常,DOWN表示宕机
下面,我们将user-service注册到eureka-server中去。
在user-service的pom文件中,引入下面的eureka-client依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
在user-service中,修改application.yml文件,添加服务名称、eureka地址:
spring:
application:
name: userservice
eureka:
client:
service-url:
defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka
为了演示一个服务有多个实例的场景,我们添加一个SpringBoot的启动配置,再启动一个user-service。
• 首先,复制原来的user-service启动配置:
• 然后,在弹出的窗口中,填写信息:
-Dserver.port=8082
现在,SpringBoot窗口会出现两个user-service启动配置:
不过,第一个是8081端口,第二个是8082端口。
启动两个user-service实例:
查看eureka-server管理页面:
下面,我们将order-service的逻辑修改:向eureka-server拉取user-service的信息,实现服务发现。
之前说过,服务发现、服务注册统一都封装在eureka-client依赖,因此这一步与服务注册时一致。
在order-service的pom文件中,引入下面的eureka-client依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
服务发现也需要知道eureka地址,因此第二步与服务注册一致,都是配置eureka信息:
在order-service中,修改application.yml文件,添加服务名称、eureka地址:
spring:
application:
name: orderservice
eureka:
client:
service-url:
defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka
登录后看到4个服务都注册了,并且能监控到
最后,我们要去eureka-server中拉取user-service服务的实例列表,并且实现负载均衡。
不过这些动作不用我们去做,只需要添加一些注解即可。
在order-service的OrderApplication中,给RestTemplate这个Bean添加一个@LoadBalanced注解:
修改order-service服务中的cn.itcast.order.service包下的OrderService类中的queryOrderById方法。修改访问的url路径,用服务名代替ip、端口:
spring会自动帮助我们从eureka-server端,根据userservice这个服务名称,获取实例列表,而后完成负载均衡。
最后我们连续2次访问order
http://localhost:8080/order/102
和
http://localhost:8080/order/101
发现经过负载均衡,user的2个服务器都进行了调用,有日志信息输出。
上一节中,我们添加了@LoadBalanced注解,即可实现负载均衡功能,这是什么原理呢?
SpringCloud底层其实是利用了一个名为Ribbon的组件,来实现负载均衡功能的。
那么我们发出的请求明明是http://userservice/user/1,怎么变成了http://localhost:8081的呢?
为什么我们只输入了service名称就可以访问了呢?之前还要获取ip和端口。
显然有人帮我们根据service名称,获取到了服务实例的ip和端口。它就是LoadBalancerInterceptor
,这个类会在对RestTemplate的请求进行拦截,然后从Eureka根据服务id获取服务列表,随后利用负载均衡算法得到真实的服务地址信息,替换服务id。
我们进行源码跟踪:
可以看到这里的intercept方法,拦截了用户的HttpRequest请求,然后做了几件事:
request.getURI()
:获取请求uri,本例中就是 http://user-service/user/8originalUri.getHost()
:获取uri路径的主机名,其实就是服务id,user-service
this.loadBalancer.execute()
:处理服务id,和用户请求。这里的this.loadBalancer
是LoadBalancerClient
类型,我们继续跟入。
继续跟入execute方法:
代码是这样的:
• getLoadBalancer(serviceId):根据服务id获取ILoadBalancer,而ILoadBalancer会拿着服务id去eureka中获取服务列表并保存起来。
• getServer(loadBalancer):利用内置的负载均衡算法,从服务列表中选择一个。本例中,可以看到获取了8082端口的服务
放行后,再次访问并跟踪,发现获取的是8081:
果然实现了负载均衡。
在刚才的代码中,可以看到获取服务使通过一个getServer
方法来做负载均衡:
我们继续跟入:
继续跟踪源码chooseServer方法,发现这么一段代码:
我们看看这个rule是谁:
这里的rule默认值是一个RoundRobinRule
,看类的介绍:
这不就是轮询的意思嘛。
到这里,整个负载均衡的流程我们就清楚了。
SpringCloudRibbon的底层采用了一个拦截器,拦截了RestTemplate发出的请求,对地址做了修改。用一幅图来总结一下:
基本流程如下:
负载均衡的规则都定义在IRule接口中,而IRule有很多不同的实现类:
不同规则的含义如下:
内置负载均衡规则类 | 规则描述 |
---|---|
RoundRobinRule | 简单轮询服务列表来选择服务器。它是Ribbon默认的负载均衡规则。 |
AvailabilityFilteringRule | 对以下两种服务器进行忽略: (1)在默认情况下,这台服务器如果3次连接失败,这台服务器就会被设置为“短路”状态。短路状态将持续30秒,如果再次连接失败,短路的持续时间就会几何级地增加。 (2)并发数过高的服务器。如果一个服务器的并发连接数过高,配置了AvailabilityFilteringRule规则的客户端也会将其忽略。并发连接数的上限,可以由客户端的< clientName >.< clientConfigNameSpace >.ActiveConnectionsLimit属性进行配置。 |
WeightedResponseTimeRule | 为每一个服务器赋予一个权重值。服务器响应时间越长,这个服务器的权重就越小。这个规则会随机选择服务器,这个权重值会影响服务器的选择。 |
ZoneAvoidanceRule | 以区域可用的服务器为基础进行服务器的选择。使用Zone对服务器进行分类,这个Zone可以理解为一个机房、一个机架等。而后再对Zone内的多个服务做轮询。 |
BestAvailableRule | 忽略那些短路的服务器,并选择并发数较低的服务器。 |
RandomRule | 随机选择一个可用的服务器。 |
RetryRule | 重试机制的选择逻辑 |
默认的实现就是ZoneAvoidanceRule,是一种轮询方案
通过定义IRule实现可以修改负载均衡规则,有两种方式:
@Bean
public IRule randomRule(){
return new RandomRule();
}
userservice: # 给某个微服务配置负载均衡规则,这里是userservice服务
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule # 负载均衡规则
注意,一般用默认的负载均衡规则,不做修改。
我们重启order-service,访问
http://localhost:8080/order/101
发现耗时700多ms
我们刷新一下发现耗时明显减少了
为什么第一次耗时这么长,之后就明显减少了呢?
Ribbon默认是采用懒加载,即第一次访问时才会去创建LoadBalanceClient,请求时间会很长。
那我们想降低第一次访问的耗时该怎么办呢?
而饥饿加载则会在项目启动时创建,降低第一次访问的耗时,通过下面配置开启饥饿加载:
ribbon:
eager-load:
enabled: true
clients: userservice
# 多个需要用-分割、换行
# -userservice1
# -userservice2
我们重启OrderApplication然后看一下首次加载的速度
控制台明显看到加载的时候,就把8081和8082端口进行了创建
访问时间相比700多ms也减少了,没减很多是还有dispatcherservlet的加载
国内公司一般都推崇阿里巴巴的技术,比如注册中心,SpringCloudAlibaba也推出了一个名为Nacos的注册中心。
Nacos是阿里巴巴的产品,现在是SpringCloud中的一个组件。相比Eureka功能更加丰富,在国内受欢迎程度较高。
安装方式如下:
开发阶段采用单机安装即可。
在Nacos的GitHub页面,提供有下载链接,可以下载编译好的Nacos服务端或者源代码:
GitHub主页:Nacos官网
GitHub的Release下载页:Nacos下载页
如图:
本课程采用1.4.1.版本的Nacos,课前资料已经准备了安装包:
windows版本使用nacos-server-1.4.1.zip
包即可。
将这个包解压到任意非中文目录下,如图:
目录说明:
Nacos的默认端口是8848,如果你电脑上的其它进程占用了8848端口,请先尝试关闭该进程。
如果无法关闭占用8848端口的进程,也可以进入nacos的conf目录,修改配置文件中的端口:
修改其中的内容:
启动非常简单,进入bin目录,结构如下:
然后执行命令即可:
./startup.cmd -m standalone
执行后的效果如图:
在浏览器输入地址:http://127.0.0.1:8848/nacos即可:
默认的账号和密码都是nacos,进入后:
Linux或者Mac安装方式与Windows类似。
Nacos依赖于JDK运行,所以Linux上也需要安装JDK才行。
上传jdk安装包:
上传到某个目录,例如:/usr/local/
然后解压缩:
tar -xvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
然后重命名为java
配置环境变量:
export JAVA_HOME=/usr/local/java
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
设置环境变量:
source /etc/profile
如图:
也可以直接使用课前资料中的tar.gz:
上传到Linux服务器的某个目录,例如/usr/local/src
目录下:
命令解压缩安装包:
tar -zxvf nacos-server-1.4.1.tar.gz
然后删除安装包:
rm -rf nacos-server-1.4.1.tar.gz
目录中最终样式:
目录内部:
与windows中类似
在nacos/bin目录中,输入命令启动Nacos:
sh startup.sh -m standalone
父工程:
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
<version>2.2.5.RELEASE</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
客户端:
<!-- nacos客户端依赖包 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
Nacos是SpringCloudAlibaba的组件,而SpringCloudAlibaba也遵循SpringCloud中定义的服务注册、服务发现规范。因此使用Nacos和使用Eureka对于微服务来说,并没有太大区别。
主要差异在于:
在cloud-demo父工程的pom文件中的<dependencyManagement>
中引入SpringCloudAlibaba的依赖:
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
<version>2.2.6.RELEASE</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
然后在user-service和order-service中的pom文件中引入nacos-discovery依赖:
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
注意:不要忘了注释掉eureka的依赖。
在user-service和order-service的application.yml中添加nacos地址:
spring:
cloud:
nacos:
server-addr: localhost:8848
注意:不要忘了注释掉eureka的地址
重启微服务后,登录nacos管理页面,可以看到微服务信息:
一个服务可以有多个实例,例如我们的user-service,可以有:
假如这些实例分布于全国各地的不同机房,例如:
Nacos就将同一机房内的实例 划分为一个集群。
也就是说,user-service是服务,一个服务可以包含多个集群,如杭州、上海,每个集群下可以有多个实例,形成分级模型,如图:
微服务互相访问时,应该尽可能访问同集群实例,因为本地访问速度更快。当本集群内不可用时,才访问其它集群。例如:
杭州机房内的order-service应该优先访问同机房的user-service。
目前看我们的项目中是没有集群的
修改user-service的application.yml文件,添加集群配置:
spring:
cloud:
nacos:
server-addr: localhost:8848
discovery:
cluster-name: HZ # 集群名称
重启两个user-service实例后,我们可以在nacos控制台看到下面结果:
我们再次复制一个user-service启动配置,添加属性:
-Dserver.port=8083 -Dspring.cloud.nacos.discovery.cluster-name=SH
配置如图所示:
这一步也可以更改user-service中的application.yml文件
cloud:
nacos:
server-addr: localhost:8848 # nacos服务地址
discovery:
cluster-name: SH #上海 名字可以自定义,集群名称
启动UserApplication3后再次查看nacos控制台:
默认的ZoneAvoidanceRule
并不能实现根据同集群优先来实现负载均衡。
因此Nacos中提供了一个NacosRule
的实现,可以优先从同集群中挑选实例。
1)给order-service配置集群信息
修改order-service的application.yml文件,添加集群配置:
spring:
cloud:
nacos:
server-addr: localhost:8848
discovery:
cluster-name: HZ # 集群名称
这个时候看到order-service在nacos中是HZ集群
现在我们多次访问,发现还是轮询调用
8081
8082
8083
2)修改负载均衡规则
修改order-service的application.yml文件,修改负载均衡规则:
userservice:
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule # 负载均衡规则
修改后我们访问
http://localhost:8080/order/101
http://localhost:8080/order/102
http://localhost:8080/order/103
http://localhost:8080/order/104
http://localhost:8080/order/105
发现8083也就是SH集群里什么日志信息都没有
而8081和8082HZ集群中是随机负载均衡,这说明会优先调用本地集群,在本地集群的多个实例中,使用随机。
那我们把8081和8082 HZ集群都停了,再调用会发生什么呢?
访问
http://localhost:8080/order/101
可以发现访问成功
userservice日志
orderservice日志:警告有跨集群的访问出现
实际部署中会出现这样的场景:
• 服务器设备性能有差异,部分实例所在机器性能较好,另一些较差,我们希望性能好的机器承担更多的用户请求。
但默认情况下NacosRule是同集群内随机挑选,不会考虑机器的性能问题。
因此,Nacos提供了权重配置来控制访问频率,权重越大则访问频率越高。
在nacos控制台,找到user-service的实例列表,点击编辑,即可修改权重:
在弹出的编辑窗口,修改权重:注意权重的值是0 ~ 1之间,性能好的机器配的权重高,性能差的机器配置的权重低。
多次访问
http://localhost:8080/order/105
可以明显看到后台日志中userApplication中。寥寥无几
userApplication2中,非常多
注意:如果权重修改为0,则该实例永远不会被访问
权重为0通常用于系统升级。
先将某个服务器的权重设置为0,然后做升级,升级完后,把权重调小,放一部分用户进来,无问题,再把权重扩大。(平滑升级)
Nacos提供了namespace来实现环境隔离功能。
上面已经按照服务、集群、实例进行划分了,这里为什么还要提出环境隔离的概念呢?
答:上面的划分是按照地域或者业务所在区域划分推出的,这里namespace针对开发人员解决开发环境、测试环境、生产环境切换等。
默认情况下,所有service、data、group都在同一个namespace,名为public:
我们可以点击页面新增按钮,添加一个namespace:
然后,填写表单:
就能在页面看到一个新的namespace:
给微服务配置namespace只能通过修改配置来实现。
例如,修改order-service的application.yml文件:
spring:
cloud:
nacos:
server-addr: localhost:8848
discovery:
cluster-name: HZ
namespace: 492a7d5d-237b-46a1-a99a-fa8e98e4b0f9 # 命名空间,填ID
重启order-service后,访问控制台,可以看到下面的结果:
此时访问order-service,因为namespace不同,会导致找不到userservice,控制台会报错:
Nacos的服务实例分为两种l类型:
临时实例:如果实例宕机超过一定时间,会从服务列表剔除,默认的类型。
非临时实例:如果实例宕机,不会从服务列表剔除,也可以叫永久实例。
默认情况下,所有实例都是临时实例
临时实例,每隔30秒会向Nacos发送心跳,靠Nacos进行监控,一旦发现超时未发送心跳,就会被Nacos从服务列表中移除。
非临时实例,不会发送心跳,是Nacos主动向provider进行询问。如果询问超时也不会剔除服务列表,而是仅仅标记为不健康,等待其恢复健康即可。
配置一个服务实例为永久实例:
spring:
cloud:
nacos:
discovery:
ephemeral: false # 设置为非临时实例
配置完后,我们看Nacos
我们把oderservice服务停掉,看到Nacos控制台,只是把它标记为了不健康
Nacos和Eureka整体结构类似,服务注册、服务拉取、心跳等待,但是也存在一些差异:
Nacos与eureka的共同点
Nacos与Eureka的区别
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