springcloud学习笔记_buld_chain.sh

1.微服务概述

1.1什么是微服务？

微服务化的核心就是将传统的一站式应用，根据业务拆分成一个一个的服务，彻底地去耦合,每一个微服务提供单个业务功能的服务，一个服务做一件事，从技术角度看就是一种小而独立的处理过程，类似进程概念，能够自行单独启动或销毁，拥有自己独立的数据库。

1.2 微服务和微服务架构理解

**微服务：**强调的是服务的大小，它关注的是某一个点，是具体解决某一个问题/提供落地对应服务的一个服务应用,狭意的看,可以看作Eclipse里面的一个个微服务工程/或者Module

微服务架构：微服务架构是⼀种架构模式，它提倡将单⼀应⽤程序划分成⼀组⼩的服务，服务之间互相协调、互相配合，为⽤户提供最终价值。每个服务运⾏在其独⽴的进程中，服务与服务间采⽤轻量级的通信机制互相协作（通常是基于HTTP协议的RESTful API）。每个服务都围绕着具体业务进⾏构建，并且能够被独⽴的部署到⽣产环境、类⽣产环境等。另外，应当尽量避免统⼀的、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。

1.3 微服务的优缺点

优点

• 每个服务足够内聚，足够小，代码容易理解这样能聚焦一个指定的业务功能或业务需求
• 开发简单、开发效率提高，一个服务可能就是专一的只干一件事。
• 微服务能够被小团队单独开发，这个小团队是2到5人的开发人员组成。
• 微服务是松耦合的，是有功能意义的服务，无论是在开发阶段或部署阶段都是独立的。
• 微服务能使用不同的语言开发。
• 易于和第三方集成，微服务允许容易且灵活的方式集成自动部署，通过持续集成工具，如Jenkins, Hudson, bamboo 。
• 微服务易于被一个开发人员理解，修改和维护，这样小团队能够更关注自己的工作成果。无需通过合作才能体现价值。
• 微服务允许你利用融合最新技术。
• 微服务只是业务逻辑的代码，不会和HTML,CSS 或其他界面组件混合。
• 每个微服务都有自己的存储能力，可以有自己的数据库。也可以有统一数据库。

缺点

• 开发人员要处理分布式系统的复杂性
• 多服务运维难度，随着服务的增加，运维的压力也在增大
• 系统部署依赖
• 服务间通信成本
• 数据一致性
• 系统集成测试
• 性能监控

1.4 微服务技术有哪些？

微服务条目落地技术备注服务开发 Springboot、Spring、SpringMVC 服务配置与管理Netflix公司的Archaius、阿里的Diamond等服务注册与发现Eureka、Consul、Zookeeper等服务调用Rest、RPC、gRPC服务熔断器Hystrix、Envoy等负载均衡Ribbon、Nginx等服务接口调用(客户端调用服务的简化工具)Feign等消息队列Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ等服务配置中心管理SpringCloudConfig、Chef等服务路由（API网关）Zuul等服务监控Zabbix、Nagios、Metrics、Spectator等全链路追踪Zipkin，Brave、Dapper等服务部署Docker、OpenStack、Kubernetes等数据流操作开发包SpringCloud Stream（封装与Redis,Rabbit、Kafka等发送接收消息）事件消息总线Spring Cloud Bus…

各个微服务框架对比：

2.springcloud 入门概述

2.1 springcloud是什么？

SpringCloud，基于SpringBoot提供了一套微服务解决方案，包括服务注册与发现，配置中心，全链路监控，服务网关，负载均衡，熔断器等组件，除了基于NetFlix的开源组件做高度抽象封装之外，还有一些选型中立的开源组件。

SpringCloud利用SpringBoot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，SpringCloud为开发人员提供了快速构建分布式系统的一些工具，包括配置管理、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,它们都可以用SpringBoot的开发风格做到一键启动和部署。

SpringBoot并没有重复制造轮子，它只是将目前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SpringBoot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

SpringCloud=分布式微服务架构下的一站式解决方案，是各个微服务架构落地技术的集合体，俗称微服务全家桶

SpringBoot和springcloud的关系

SpringBoot专注于快速方便的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、方便的开发单个微服务个体，SpringCloud关注全局的服务治理框架。

springcloud和dubbo的区别

SpringCloud抛弃了Dubbo的RPC通信，采用的是基于HTTP的REST方式。这两种方式各有优劣。虽然从一定程度上来说，后者牺牲了服务调用的性能，但也避免了上面提到的原生RPC带来的问题。而且REST相比RPC更为灵活，服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约，不存在代码级别的强依赖，这在强调快速演化的微服务环境下，显得更加合适。

springcloud官网： https://spring.io/projects/spring-cloud

springcloud官网[中文]： https://www.springcloud.cc/ https://springcloud.cc/spring-cloud-dalston.html

springcloud中文社区: http://springcloud.cn/

2.2 springcloud版本说明

大版本说明

springcloud和springboot搭配信息：https://start.spring.io/actuator/info

springcloud升级：

3.微服务架构编码

3.1 微服务提供者Module搭建

1.构建一个maven父项目

<groupId>com.study.springcloud</groupId>
  <artifactId>springcloud</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <packaging>pom</packaging>

  <name>Maven</name>
  <url>http://maven.apache.org/</url>
  <inceptionYear>2001</inceptionYear>

<!-- 统一资源配置 -->
  <properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
    <junit.version>4.12</junit.version>
    <log4j.version>1.2.17</log4j.version>
    <lombok.version>1.16.18</lombok.version>
    <mysq.version>8.0.21</mysq.version>
    <druid.version>1.1.16</druid.version>
    <mybatis.spring.boot.version>1.3.0</mybatis.spring.boot.version>
  </properties>
<!-- 锁定版本子模块不在写id和版本 -->
  <dependencyManagement>
    <dependencies>
      <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
        <version>0.2.0.RELEASE</version>
        <type>pom</type>
        <scope>import</scope>
      </dependency>
      <!--springCloud的依赖-->
      <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
        <version>Greenwich.SR1</version>
        <type>pom</type>
        <scope>import</scope>
      </dependency>
      <!--SpringBoot-->
      <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
        <version>2.1.4.RELEASE</version>
        <type>pom</type>
        <scope>import</scope>
      </dependency>
      <!--数据库-->
      <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>8.0.21</version>
      </dependency>
      <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>druid</artifactId>
        <version>1.1.10</version>
      </dependency>
      <!--SpringBoot 启动器-->
      <dependency>
        <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>1.3.2</version>
      </dependency>
      <!--日志测试~-->
      <dependency>
        <groupId>ch.qos.logback</groupId>
        <artifactId>logback-core</artifactId>
        <version>1.2.3</version>
      </dependency>
      <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>${junit.version}</version>
      </dependency>
      <dependency>
        <groupId>log4j</groupId>
        <artifactId>log4j</artifactId>
        <version>${log4j.version}</version>
      </dependency>
      <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <version>${lombok.version}</version>
      </dependency>
    </dependencies>
  </dependencyManagement>

  
  <build>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <fork>true</fork>
          <addResources>true</addResources>
        </configuration>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>
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新建一个子模块：cloud-provider-payment8001

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
            <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.1.10</version>
        </dependency>
        <!--mysql-connector-java-->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        </dependency>
        <!--jdbc-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
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建表SQL: payment

 CREATE TABLE `payment` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
  `serial` varchar(200) DEFAULT '',
  PRIMARY KEY (`id`) 
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8
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yml：配置

server:
  port: 8001

spring:
  application:
    name: cloud-payment-service
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/cloud?serverTimezone=GMT%2B8
    username: root
    password: 2732195202

mybatis:
  mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
  type-aliases-package: com.study.springcloud.entities
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
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CommonResult :返回值封装类

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class CommonResult<T> {

    private Integer code;
    private String message;
    private T data;
    // 只有状态码和消息的构造
    public CommonResult(Integer code,String message){
       this(code,message,null);
    }
}
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Payment: 实体类

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Payment {
    private Long id;
    private String serial;
}

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PaymentDao: dao接口

@Mapper
@Repository
public interface PaymentDao {
      int create(Payment payment);
      Payment getPayment(@Param("id") Long id);
}

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PaymentMapper.xml: dao接口mapper：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper
        PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.study.springcloud.dao.PaymentDao">

    <insert id="create" parameterType="Payment" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id">
     insert into payment(serial) values (#{serial});
    </insert>
    <select id="getPayment" parameterType="Long" resultMap="BaseResultMap">
      select id,serial from payment where id=#{id};
    </select>

    <resultMap id="BaseResultMap" type="com.study.springcloud.entities.Payment">
        <id column="id" property="id" jdbcType="BIGINT"/>
        <result column="serial" property="serial" jdbcType="VARCHAR"/>
    </resultMap>
</mapper>
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service接口和dao接口一致

PaymentServiceImpl: service实现类

@Service
public class PaymentServiceImpl implements PaymentService {

    @Autowired
    private PaymentDao paymentDao;

    @Override
    public int create(Payment payment) {
        return paymentDao.create(payment);
    }

    @Override
    public Payment getPayment(Long id) {
        return paymentDao.getPayment(id);
    }
}
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PaymentController: controller实现

@Slf4j
@RestController
public class PaymentController {
    @Autowired
    private PaymentService paymentService;

    @PostMapping(value = "/payment/create")
    public CommonResult create(@RequestBody Payment payment){
        int result = paymentService.create(payment);
        log.info("插入结果：{}",result);
        if (result>0){
            return new CommonResult(200,"插入成功",result);
        }
        return new CommonResult(500,"插入失败",null);
    }

    @GetMapping(value = "/payment/get/{id}")
    public CommonResult getPayment(@PathVariable(name = "id")Long id){
        System.out.println("id="+id);
        Payment result = paymentService.getPayment(id);
        log.info("查询结果：{}",result);
        if (result != null){
            return new CommonResult(200,"查询成功",result);
        }
        return new CommonResult(500,"没有对应记录",null);
    }
}
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写完就可以进行测试：可以用测试工具postman

springcloud热部署：

在子项目中加入如下依赖：

<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
   <scope>runtime</scope>
   <optional>true</optional>
</dependency>

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在子项目的父工程中添加如下内容：

  <build>
    <finalName>工程名字<finalName/>  <!-- 可省略 -->
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <fork>true</fork>
          <addResources>true</addResources>
        </configuration>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>



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**idea设置: ** 在file–>>setting设置中Build,Execution,Deployment–>>Compiler中勾选

ctl+shift+alt+/ —>>选择 Registry

重启idea即可

3.2 微服务调用者module搭建

pom依赖

    <dependencies>
        <!--包含了sleuth+zipkin-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>
 
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
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创建配置类 提供 RestTemplate 组件

@Configuration
public class ApplicationConfig {

    @Bean
    public RestTemplate  getRestTemplate(){
      return   new RestTemplate();
    }
}
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entities直接把提供者那个模块的entities包下的东西粘贴过来即可

Controller： OrderController 因为是服务的调用者，完全不需要访问数据库之类的，只需要就收请求然后去掉别的服务即可

@RestController
@Slf4j
public class OrderController {

    private  static final String PAYMENT_URL="http://localhost:8001";

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @GetMapping("/consumer/payment/create")
    public CommonResult<Payment> create(Payment payment){
        // restTemplate.postForObject(请求接口，请求参数，返回类型)
        return restTemplate.postForObject(PAYMENT_URL+"/payment/create",payment,CommonResult.class) ;
    }

    @GetMapping("/consumer/payment/get/{id}")
    public CommonResult<Payment> getPayment(@PathVariable("id") Long id){
        return restTemplate.getForObject(PAYMENT_URL+"/payment/get/"+id,CommonResult.class);
    }

}
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如果idea中不显示 Run Dashboard,可以方便管理多个微服务模块的启动已经停止操作。

打开.idea中的workspace.xml文件在其中添加下面的代码即可

<component name="RunDashboard"> 
	<option name="configurationTypes">
	 	<set> 
	 		<option value="SpringBootApplicationConfigurationType" />
	 	</set> 
 	</option> 
 	<option name="ruleStates"> 
 		<list> 
 			<RuleState> 
 				<option name="name" value="ConfigurationTypeDashboardGroupingRule" /> 
 			</RuleState> 
 			<RuleState> 
 				<option name="name" value="StatusDashboardGroupingRule" /> 
 			</RuleState> 
 		</list>
 	</option> 
</component>
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问题所在：我们的项目出现冗余，有两个 entities 耦合度太高，我们新建一个 cloud-commons-api 模块

引入如下依赖

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <version>2.2.2.RELEASE</version>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
<!--  hutool工具包      -->
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>5.1.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>
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将之前的项目的 entities 复制到 cloud-commons-api 模块中去, 然后 cloud-commons-api 先 clear，然后在install

    <!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity -->
        <dependency>
            <groupId>com.study.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-commons-api</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>
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之前的那两个模块就可以引入 删除调查entities 然后引入 cloud-commons-api 中 entities

4.Eureak

4.1 Eureak基础知识

什么是服务治理？

Spring Cloud封装了Netflix 公司开发的Eureka模块来实现服务治理

在传统的RPC远程调用框架中，管理每个服务与服务之间依赖关系比较复杂，管理比较复杂，所以需要使用服务治理，管理服务于服务之间依赖关系，可以实现服务调用、负载均衡、容错等，实现服务发现与注册。

什么是服务注册与发现?

Eureka采用了CS的设计架构，Eureka Sever作为服务注册功能的服务器，它是服务注册中心。而系统中的其他微服务，使用Eureka的客户端连接到 Eureka Server并维持心跳连接。这样系统的维护人员就可以通过Eureka Server来监控系统中各个微服务是否正常运行。

在服务注册与发现中，有一个注册中心。当服务器启动的时候，会把当前自己服务器的信息比如服务地址通讯地址等以别名方式注册到注册中心上。另一方(消费者服务提供者)，以该别名的方式去注册中心上获取到实际的服务通讯地址，然后再实现本地RPC调用RPC远程调用框架核心设计思想:在于注册中心，因为使用注册中心管理每个服务与服务之间的一个依赖关系(服务治理概念)。在任何RPC远程框架中，都会有一个注册中心存放服务地址相关信息(接口地址)

Eureka包含两个组件:Eureka Server和Eureka Client

Eureka Server提供服务注册服务

各个微服务节点通过配置启动后，会在EurekaServer中进行注册，这样EurekaServer中的服务注册表中将会存储所有可用服务节点的信息，服务节点的信息可以在界面中直观看到。

EurekaClient通过注册中心进行访问

它是一个Java客户端，用于简化Eureka Server的交互，客户端同时也具备一个内置的、使用轮询(round-robin)负载算法的负载均衡器。在应用启动后，将会向Eureka Server发送心跳(默认周期为30秒)。如果Eureka Server在多个心跳周期内没有接收到某个节点的心跳，EurekaServer将会从服务注册表中把这个服务节点移除（默认90秒)

4.2 EurekaServer服务端安装

1.创建名为cloud-eureka-server7001的Maven工程

2.引入maven依赖

<dependencies>
        <!--eureka-server-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
        </dependency>
        <!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity -->
        <dependency>
            <groupId>com.lun.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>
        <!--boot web actuator-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--一般通用配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

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3.添加application.yml

server:
  port: 7001

eureka:
  instance:
    hostname: locathost #eureka服务端的实例名称
  client:
    #false表示不向注册中心注册自己。
    register-with-eureka: false
    #false表示自己端就是注册中心，我的职责就是维护服务实例，并不需要去检索服务
    fetch-registry: false
    service-url:
      #设置与Eureka server交互的地址查询服务和注册服务都需要依赖这个地址。
      defaultZone: http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka/

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4.3 支付微服务8001入驻进EurekaServer

1.EurekaClient端cloud-provider-payment8001将注册进EurekaServer成为服务提供者provider

2.修改cloud-provider-payment8001 在pom.xml 中添加如下依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>

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3.添加如下内容到 yml

eureka:
  client:
    #表示是否将自己注册进Eurekaserver默认为true。
    register-with-eureka: true
    #是否从EurekaServer抓取已有的注册信息，默认为true。单节点无所谓，集群必须设置为true才能配合ribbon使用负载均衡
    fetchRegistry: true
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka

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4. 在启动类上添加@EnableEurekaClient注解

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class PaymentMain8001 {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentMain8001.class);
    }
}
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spring: application: name: cloud-payment-service 就是入驻 Eureak的名称

4.4 订单微服务80入驻进EurekaServer

EurekaClient端cloud-consumer-order80将注册进EurekaServer成为服务消费者consumer

1.修改1.cloud-consumer-order80的pom.xml

       <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>
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2.修改yml

server:
  port: 80

spring:
  application:
    name: cloud-order-service

eureka:
  client:
    #表示是否将自己注册进Eurekaserver默认为true。如果不想入驻Eureak，就设置为false
    register-with-eureka: true
    #是否从EurekaServer抓取已有的注册信息，默认为true。单节点无所谓，集群必须设置为true才能配合ribbon使用负载均衡
    fetchRegistry: true
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka

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3.启动类上添加 @EnableEurekaClient 注解

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class OrderMain {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderMain.class);
    }
}

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将这上个服务都进行启动，即可看到Eureak中已经注册有两个服务

4.5 Eureka集群原理说明

服务注册：将服务信息注册进注册中心

服务发现：从注册中心上获取服务信息

实质：存key服务命取value闭用地址

创建cloud-eureka-server7002工程 和cloud-eureka-server7001 一样只是项目名称不一样，后续修改会说明

找到C:\Windows\System32\drivers\etc路径下的hosts文件，修改映射配置添加进hosts文件

127.0.0.1 eureka7001.com
127.0.0.1 eureka7002.com
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修改cloud-eureka-server7001配置文件

server:
  port: 7001

eureka:
  instance:
    hostname: eureka7001.com #eureka服务端的实例名称
  client:
    register-with-eureka: false     #false表示不向注册中心注册自己。
    fetch-registry: false     #false表示自己端就是注册中心，我的职责就是维护服务实例，并不需要去检索服务
    service-url:
    #集群指向其它eureka
      defaultZone: http://eureka7002.com:7002/eureka/
    #单机就是7001自己
      #defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/

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修改cloud-eureka-server7002配置文件

server:
  port: 7002

eureka:
  instance:
    hostname: eureka7002.com #eureka服务端的实例名称
  client:
    register-with-eureka: false     #false表示不向注册中心注册自己。
    fetch-registry: false     #false表示自己端就是注册中心，我的职责就是维护服务实例，并不需要去检索服务
    service-url:
    #集群指向其它eureka
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/
    #单机就是7002自己
      #defaultZone: http://eureka7002.com:7002/eureka/

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将 cloud-provider-payment8001 注册到 cloud-eureka-server7002 和 cloud-eureka-server7001 上

eureka:
  client:
    #表示是否将自己注册进Eurekaserver默认为true
    register-with-eureka: true
    #是否从EurekaServer抓取已有的注册信息，默认为true。单节点无所谓，集群必须设置为true才能配合ribbon使用负载均衡
    fetch-registry: true
    service-url:
      #defaultZone: http://localhost:7001/eureka
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka,http://eureka7002.com:7002/eureka
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注意：需要先启动 eureka 在启动别的服务

4.6 支付微服务集群配置

1.参考cloud-provicer-payment8001新建cloud-provider-payment8002两者差不多一致，主要是port需要改变

2.cloud-provicer-payment8001 和 cloud-provider-payment8002 的applicationName都一致

3.修改cloud-provicer-payment8001和cloud-provider-payment8002 添加如下修改

@Controller
@Slf4j
@RestController
public class PaymentController {
    @Autowired
    private PaymentService paymentService;
    // 拿到配置文件中的port
    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @PostMapping(value = "/payment/create")
    public CommonResult create(@RequestBody Payment payment){
        int result = paymentService.create(payment);
        log.info("插入结果：{}",result);
        if (result>0){
            return new CommonResult(200,"插入成功："+serverPort,result);
        }
        return new CommonResult(500,"插入失败："+serverPort,null);
    }

    @GetMapping(value = "/payment/get/{id}")
    public CommonResult getPayment(@PathVariable(name = "id")Long id){
        System.out.println("id="+id);
        int a=0/2;
        Payment result = paymentService.getPayment(id);
        log.info("查询结果：{}",result);
        if (result != null){
            return new CommonResult(200,"查询成功： "+serverPort,result);
        }
        return new CommonResult(500,"没有对应记录："+serverPort,null);
    }
}
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负载均衡： cloud-consumer-order80 订单服务访问地址不能写死

应该更换为: private static final String PAYMENT_URL="http://CLOUD-PAYMENT-SERVICE";

在 cloud-consumer-order80的配置类上加上@LoadBalanced注解赋予RestTemplate负载均衡的能力

访问该接口: http://localhost/consumer/payment/get/2 时就会有两个服务的提供者，可能是cloud-provider-payment：8001也可能是cloud-provider-payment：8002 具体调用的是是那就看获取到的是谁的实际调用地址，采用的是轮询机制，这样就实现了负载均衡，避免全部的请求都打到 8001 或者 8002 。以下是我的一个理解。

4.6 actuator微服务信息完善

主机名称：服务名称修改（也就是将IP地址，换成可读性高的名字）

修改cloud-provider-payment8001，cloud-provider-payment8002

修改部分 - YML - eureka.instance.instance-id

cloud-provider-payment8001

eureka:
  ...
  instance:
    instance-id: payment8001 #添加此处
    prefer-ip-address: true   #显示ip详细信息

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cloud-provider-payment8002

eureka:
  ...
  instance:
    instance-id: payment8002 #添加此处
    prefer-ip-address: true   #显示ip详细信息

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查看健康状态： http://localhost:8001/actuator/health

4.7 服务发现Discovery

对于注册进eureka里面的微服务，可以通过服务发现来获得该服务的信息

修改cloud-provider-payment8001的Controller

@RestController
@Slf4j
public class PaymentController{
	...
    
    @Resource
    private DiscoveryClient discoveryClient;

    ...

    @GetMapping(value = "/payment/discovery")
    public Object discovery()
    {   // 获取Eureak中注册了那些服务
        List<String> services = discoveryClient.getServices();
        for (String element : services) {
            log.info("*****element: "+element);
        }
		// 查看该服务下有那些主机
        List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
        for (ServiceInstance instance : instances) {
            log.info(instance.getServiceId()+"\t"+instance.getHost()+"\t"+instance.getPort()+"\t"+instance.getUri());
        }

        return this.discoveryClient;
    }
}

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cloud-provider-payment8001主启动类

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableDiscoveryClient//添加该注解
public class PaymentMain001 {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentMain001.class, args);
    }
}

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后台输出：

CLOUD-PAYMENT-SERVICE	192.168.75.1	8001	http://192.168.75.1:8001
SERVICE	192.168.75.1	8002	http://192.168.75.1:8002
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访问：http://localhost:8001/payment/discovery

得到如下信息：

{"services":["cloud-payment-service","cloud-order-service"],"order":0}
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4.7Eureka自我保护理论知识

概述

保护模式主要用于一组客户端和Eureka Server之间存在网络分区场景下的保护。一旦进入保护模式，Eureka Server将会尝试保护其服务注册表中的信息，不再删除服务注册表中的数据，也就是不会注销任何微服务。

如果在Eureka Server的首页看到以下这段提示，则说明Eureka进入了保护模式:

EMERGENCY! EUREKA MAY BE INCORRECTLY CLAIMING INSTANCES ARE UP WHEN THEY’RE NOT. RENEWALS ARE LESSER THANTHRESHOLD AND HENCE THE INSTANCES ARE NOT BEING EXPIRED JUSTTO BE SAFE

导致原因

一句话：某时刻某一个微服务不可用了，Eureka不会立刻清理，依旧会对该微服务的信息进行保存。属于CAP里面的AP分支。

为什么会产生Eureka自我保护机制?

为了EurekaClient可以正常运行，防止与EurekaServer网络不通情况下，EurekaServer不会立刻将EurekaClient服务剔除

什么是自我保护模式?

默认情况下，如果EurekaServer在一定时间内没有接收到某个微服务实例的心跳，EurekaServer将会注销该实例(默认90秒)。但是当网络分区故障发生(延时、卡顿、拥挤)时，微服务与EurekaServer之间无法正常通信，以上行为可能变得非常危险了——因为微服务本身其实是健康的，此时本不应该注销这个微服务。Eureka通过“自我保护模式”来解决这个问题——当EurekaServer节点在短时间内丢失过多客户端时(可能发生了网络分区故障)，那么这个节点就会进入自我保护模式。

自我保护机制∶默认情况下EurekaClient定时向EurekaServer端发送心跳包

如果Eureka在server端在一定时间内(默认90秒)没有收到EurekaClient发送心跳包，便会直接从服务注册列表中剔除该服务，但是在短时间( 90秒中)内丢失了大量的服务实例心跳，这时候Eurekaserver会开启自我保护机制，不会剔除该服务（该现象可能出现在如果网络不通但是EurekaClient为出现宕机，此时如果换做别的注册中心如果一定时间内没有收到心跳会将剔除该服务，这样就出现了严重失误，因为客户端还能正常发送心跳，只是网络延迟问题，而保护机制是为了解决此问题而产生的)。

自我保护模式中，Eureka Server会保护服务注册表中的信息，不再注销任何服务实例。

它的设计哲学就是宁可保留错误的服务注册信息，也不盲目注销任何可能健康的服务实例。一句话讲解：好死不如赖活着。

综上，自我保护模式是一种应对网络异常的安全保护措施。它的架构哲学是宁可同时保留所有微服务（健康的微服务和不健康的微服务都会保留）也不盲目注销任何健康的微服务。使用自我保护模式，可以让Eureka集群更加的健壮、稳定。

怎么禁止自我保护?

在eurekaServer端7001处设置关闭自我保护机制

使用 eureka.server.enable-self-preservation = false 可以禁用自我保护模式

eureka:
  ...
  server:
    #关闭自我保护机制，保证不可用服务被及时踢除
    enable-self-preservation: false
    eviction-interval-timer-in-ms: 2000
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Eureka默认配置：

Eureka客户端向服务端发送心跳的时间间隔，单位为秒(默认是30秒)： eureka.instance.lease-renewal-interval-in-seconds=30

Eureka服务端在收到最后一次心跳后等待时间上限，单位为秒(默认是90秒)，超时将剔除服务: eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds=90

5.zookeeper服务注册

5.1支付服务注册进zookeeper

1.新建： cloud-payment-order80

2.pom.xml：

<dependencies>
        <!-- SpringBoot整合Web组件 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!-- SpringBoot整合zookeeper客户端 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-zookeeper-discovery</artifactId>
            <!--先排除自带的zookeeper-->
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
                    <artifactId>zookeeper</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <!--添加zookeeper3.4.9版本-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
            <artifactId>zookeeper</artifactId>
            <version>3.4.9</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
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3.yml

server:
  port: 80

#服务别名----注册zookeeper到注册中心名称
spring:
  application:
    name: cloud-payment-order
  cloud:
    zookeeper:
      connect-string: 192.168.75.11:2181

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zookeeper下载地址： https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.9/

下载完毕后上传到虚拟机或云服务器进行解压：tar zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz font>

配置环境变量：

export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper-3.4.9
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
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zookeeper.sh配置完成后: source /etc/profile.d/zookeeper.sh

修改zookeeper配置文件:

cd /usr/local/zookeeper-3.4.9/conf/
cp zoo_sample.cfg  zookeeper.config #将配置文件复制一份，免得你将原有的配置文件改乱无法进行恢复
# 编辑 zookeeper.connfig 中的内容：
dataDir=/usr/local/zookeeper-3.4.9/zkdata
server.1=127.0.0.1:2888:3888
./zkServer.sh start conf/zoo.cfg  #启动zookeeper
 ./zkCli.sh  测试是否成功

 
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写个Controller进行测试：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.UUID;

@RestController
public class PaymentZKController
{

    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/zk")
    public String paymentInfo()
    {

        return "Spring cloud with zookeeper:" +serverPort+"\t"+ UUID.randomUUID();
    }
}

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在 linux中 先使用zookeeper的客户端连接上去：

使用 ls /services/cloud-provider-payment 得到流水号：a753ae47-920b-43b5-b9ac-576b75627f40

使用 get /services/cloud-provider-payment/a753ae47-920b-43b5-b9ac-576b75627f40 得到如下信息

{
  "name": "cloud-order-order",
  "id": "a753ae47-920b-43b5-b9ac-576b75627f40",
  "address": "localhost",
  "port": 8004,
  "sslPort": null,
  "payload": {
    "@class": "org.springframework.cloud.zookeeper.discovery.ZookeeperInstance",
    "id": "application-1",
    "name": "cloud-order-order",
    "metadata": {}
  },
  "registrationTimeUTC": 1640853597018,
  "serviceType": "DYNAMIC",
  "uriSpec": {
    "parts": [
      {
        "value": "scheme",
        "variable": true
      },
      {
        "value": "://",
        "variable": false
      },
      {
        "value": "address",
        "variable": true
      },
      {
        "value": ":",
        "variable": false
      },
      {
        "value": "port",
        "variable": true
      }
    ]
  }
}
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ZooKeeper的服务节点是临时节点

5.2 订单服务注册进zookeeper

1.新建 cloud-consumerzk-order80

2.pom.xml

<dependencies>
        <!-- SpringBoot整合Web组件 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!-- SpringBoot整合zookeeper客户端 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-zookeeper-discovery</artifactId>
            <!--先排除自带的zookeeper-->
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
                    <artifactId>zookeeper</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <!--添加zookeeper3.4.9版本-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
            <artifactId>zookeeper</artifactId>
            <version>3.4.9</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

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3.yml

server:
  port: 80

#服务别名----注册zookeeper到注册中心名称
spring:
  application:
    name: cloud-consumer-order
  cloud:
    zookeeper:
      connect-string: 192.168.75.11:2181

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4.写启动类和配置类将RestTemplate注入到容器中

5.controller

import javax.annotation.Resource;

@RestController
@Slf4j
public class OrderZKController
{
    public static final String INVOKE_URL = "http://cloud-provider-payment";

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/zk")
    public String paymentInfo()
    {
        String result = restTemplate.getForObject(INVOKE_URL+"/payment/zk",String.class);
        return result;
    }
}

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测试：运行ZooKeeper服务端，cloud-consumerzk-order80，cloud-provider-payment8004。

打开ZooKeeper客户端：

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[services, zookeeper]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /services
[cloud-consumer-order, cloud-provider-payment]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2]

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访问测试地址 - http://localhost/consumer/payment/zk

他们之间的关系

6.Consul

Consul简介：

Consul是一个服务网格解决方案，它提供了一个功能齐全的控制平面，具有服务发现、配置和分段功能。这些特性中的每一个都可以根据需要单独使用，也可以一起用于构建全服务网格。Consul需要一个数据平面，并支持代理和本机集成模型。Consul船与一个简单的内置代理，使一切工作的开箱即用，但也支持第三方代理集成，如Envoy。

Consul是一套开源的分布式服务发现和配置管理系统，由HashiCorp 公司用Go语言开发。

提供了微服务系统中的服务治理、配置中心、控制总线等功能。这些功能中的每一个都可以根据需要单独使用，也可以一起使用以构建全方位的服务网格，总之Consul提供了一种完整的服务网格解决方案。

它具有很多优点。包括：基于raft协议，比较简洁；支持健康检查，同时支持HTTP和DNS协议支持跨数据中心的WAN集群提供图形界面跨平台，支持Linux、Mac、Windows。

Consul能做什么？

• 服务发现 - 提供HTTP和DNS两种发现方式。
• 健康监测 - 支持多种方式，HTTP、TCP、Docker、Shell脚本定制化
• KV存储 - Key、Value的存储方式
• 多数据中心 - Consul支持多数据中心
• 可视化Web界面

Chrome不安全连接解决方案： 在当前页面用键盘输入 thisisunsafe ，不是在地址栏输入，就直接敲键盘就行了，页面即会自动刷新进入网页。

下载consul，下载完后在所在目录执行 ：consul agent -dev

访问：http://localhost:8500/

6.1搭建服务提供模块

1.新建moudle：cloud-provider-payment-consule8006

2.pom.xml

 <dependencies>
        <!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity -->
        <dependency>
            <groupId>com.lun.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>
        <!--SpringCloud consul-server -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-consul-discovery</artifactId>
        </dependency>
        <!-- SpringBoot整合Web组件 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--日常通用jar包配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>RELEASE</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>RELEASE</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

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3.yml

#consul服务端口号
server:
  port: 8006

spring:
  application:
    name: consul-provider-payment
 #consul注册中心地址
  cloud:
    consul:
      host: localhost
      port: 8500
      discovery:
        #hostname: 127.0.0.1
        service-name: ${spring.application.name}

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4.主启动类

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class PaymentMain8006
{
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentMain8006.class, args);
    }
}

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5.Controller

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.UUID;

@RestController
@Slf4j
public class PaymentController
{
    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @RequestMapping(value = "/payment/consul")
    public String paymentConsul()
    {
        return "springcloud with consul: "+serverPort+"\t   "+ UUID.randomUUID().toString();
    }
}

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运行启动类，访问：http://localhost:8006/payment/consul

访问：http://localhost:8500/ 可以看到我们的服务被注册上了

6.2搭建服务消费模块

1.新建moudle：cloud-consumer-order-consule80

2.pom.xml

 <dependencies>
        <!--SpringCloud consul-server -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-consul-discovery</artifactId>
        </dependency>
        <!-- SpringBoot整合Web组件 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--日常通用jar包配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
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3.yml

#consul服务端口号
server:
  port: 80

spring:
  application:
    name: cloud-consumer-order
 #consul注册中心地址
  cloud:
    consul:
      host: localhost
      port: 8500
      discovery:
        #hostname: 127.0.0.1
        service-name: ${spring.application.name}

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4.主启动类

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient //该注解用于向使用consul或者zookeeper作为注册中心时注册服务
public class OrderConsulMain80
{
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderConsulMain80.class, args);
    }
}

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5.配置 RestTemplate

import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

/**
 */
@Configuration
public class ApplicationContextConfig
{
    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate getRestTemplate()
    {
        return new RestTemplate();
    }
}

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6.Controller

@RestController
@Slf4j
public class OrderConsulController
{
    public static final String INVOKE_URL = "http://consul-provider-payment";

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/consul")
    public String paymentInfo()
    {
        String result = restTemplate.getForObject(INVOKE_URL+"/payment/consul",String.class);
        return result;
    }
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启动 cloud-consumer-order-consule80，cloud-provider-payment-consule8006

访问查看连接的服务情况：http://localhost:8500/

消费者调用：http://localhost//consumer/payment/consul

6.3 三个注册中心异同点

CAP：

• C：Consistency (强一致性)
• A：Availability (可用性)
• P：Partition tolerance （分区容错性)

最多只能同时较好的满足两个。

CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求。

因此，根据CAP原理将NoSQL数据库分成了满足CA原则、满足CP原则和满足AP原则三大类:

• CA - 单点集群，满足—致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。
• CP - 满足一致性，分区容忍必的系统，通常性能不是特别高。
• AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。

AP架构（Eureka）

当网络分区出现后，为了保证可用性，系统B可以返回旧值，保证系统的可用性。

结论：违背了一致性C的要求，只满足可用性和分区容错，即AP

CP架构（ZooKeeper/Consul）

当网络分区出现后，为了保证一致性，就必须拒接请求，否则无法保证一致性。

结论：违背了可用性A的要求，只满足一致性和分区容错，即CP。

7.Ribbon

7.1 Ribbon入门介绍

Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。

简单的说，Ribbon是Netflix发布的开源项目，主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法和服务调用。Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时，重试等。

简单的说，就是在配置文件中列出Load Balancer(简称LB)后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则(如简单轮询，随机连接等）去连接这些机器。我们很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。

Ribbon目前也进入维护模式。Ribbon未来可能被Spring Cloud LoadBalacer替代。

LB负载均衡(Load Balance)是什么?

简单的说就是将用户的请求平摊的分配到多个服务上，从而达到系统的HA (高可用)。

常见的负载均衡有软件Nginx，LVS，硬件F5等。

Ribbon本地负载均衡客户端VS Nginx服务端负载均衡区别

Nginx是服务器负载均衡，客户端所有请求都会交给nginx，然后由nginx实现转发请求。即负载均衡是由服务端实现的。
Ribbon本地负载均衡，在调用微服务接口时候，会在注册中心上获取注册信息服务列表之后缓存到JVM本地，从而在本地实现RPC远程服务调用技术。

集中式LB : 即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施(可以是硬件，如F5, 也可以是软件，如nginx)，由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方;

进程内LB ： 将LB逻辑集成到消费方，消费方从服务注册中心获知有哪些地址可用，然后自己再从这些地址中选择出一个合适的服务器。Ribbon就属于进程内LB，它只是一个类库，集成于消费方进程，消费方通过它来获取到服务提供方的地址。

一句话就是： 负载均衡 + RestTemplate调用

7.2RestTemp使用

getForObject() ：getForEntity() - GET请求方法

getForObject()：返回对象为响应体中数据转化成的对象，基本上可以理解为Json。

getForEntity()：返回对象为ResponseEntity对象，包含了响应中的一些重要信息，比如响应头、响应状态码、响应体等。

    @GetMapping("/consumer/payment/getForEntity/{id}")
    public CommonResult<Payment> getForEntity(@PathVariable("id") Long id){
        ResponseEntity<CommonResult> entity = restTemplate.getForEntity(PAYMENT_URL + "/payment/get/" + id, CommonResult.class);
        System.out.println("entity: "+entity);
        if (entity.getStatusCode().is2xxSuccessful()){
            return entity.getBody();
        }
        return new CommonResult<>(500,"查询失败");
    }
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7.3 Ribbon的负载均衡和Rest调用

架构说明

总结：Ribbon其实就是一个软负载均衡的客户端组件，它可以和其他所需请求的客户端结合使用，和Eureka结合只是其中的一个实例。

Ribbon在工作时分成两步：

• 第一步先选择EurekaServer ,它优先选择在同一个区域内负载较少的server。
• 第二步再根据用户指定的策略，在从server取到的服务注册列表中选择一个地址。
• 其中Ribbon提供了多种策略：比如轮询、随机和根据响应时间加权。

只要引入了：spring-cloud-starter-netflix-eureka-client 就引入 Ribbonfont>

7.4 Ribbon默认自带的负载规则

**lRule：**根据特定算法中从服务列表中选取一个要访问的服务

• RoundRobinRule 轮询
• RandomRule 随机
• RetryRule 先按照RoundRobinRule的策略获取服务，如果获取服务失败则在指定时间内会进行重试，获取可用的服务
• WeightedResponseTimeRule 对RoundRobinRule的扩展，响应速度越快的实例选择权重越大，越容易被选择
• BestAvailableRule 会先过滤掉由于多次访问故障而处于断路器跳闸状态的服务，然后选择一个并发量最小的服务
• AvailabilityFilteringRule 先过滤掉故障实例，再选择并发较小的实例
• ZoneAvoidanceRule 默认规则,复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择服务器

7.5 Ribbon负载规则替换

1.cloud-consumer-order80

2.这个自定义的配置类，不能放在@Component所扫描的包下，否则我们自定义的这个配置类会被所有的Ribbon客户端锁共享，达不到特殊化处理的目的。

3.新建一个包，不能和启动类同级 ，然后新建一个 MyRule

import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.RandomRule;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class MySelfRule {

    @Bean
    public IRule myRule(){
        return new RandomRule();
    }
}

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4.在主启动类中添加 @RibbonClient(name = “CLOUD-PAYMENT-SERVICE”,configuration = MySelfRule.class)注解

5.测试： 开启 cloud-eureka-server7001，cloud-eureka-server7002，cloud-provider-payment8001，cloud-provider-payment8002，cloud-consumer-order80 访问 http://localhost/consumer/payment/get/1 进行测试

7.6Ribbon默认负载轮询算法原理

默认负载轮训算法: rest接口第几次请求数 % 服务器集群总数量 = 实际调用服务器位置下标，每次服务重启动后rest接口计数从1开始。

List instances = discoveryClient.getInstances(“CLOUD-PAYMENT-SERVICE”);

如:

List [0] instances = 127.0.0.1:8002
List [1] instances = 127.0.0.1:8001

8001+ 8002组合成为集群，它们共计2台机器，集群总数为2，按照轮询算法原理：

• 当总请求数为1时:1%2=1对应下标位置为1，则获得服务地址为127.0.0.1:8001
• 当总请求数位2时:2%2=О对应下标位置为0，则获得服务地址为127.0.0.1:8002
• 当总请求数位3时:3%2=1对应下标位置为1，则获得服务地址为127.0.0.1:8001
• 当总请求数位4时:4%2=О对应下标位置为0，则获得服务地址为127.0.0.1:8002

如果服务器重启，计数器从1继续进行开始。

7.7手写Ribbon轮询算法

1.8001/8002微服务改造（controller）

@GetMapping(value = "/payment/lb")
    public String getPaymentLB() {
        return serverPort;//返回服务接口
    }
    
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2.ApplicationContextConfig去掉注解@LoadBalanced，OrderMain80去掉注解@RibbonClient

3.创建 LoadBalancer 接口

public interface LoadBalancer {
    ServiceInstance instances (List<ServiceInstance> serviceInstances);
}

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4.写 LoadBalancer 的实现类 LoadBalancerImpl

@Component
public class LoadBalancerImpl implements LoadBalancer {

    // 请求计数器
    private AtomicInteger requestCounter = new AtomicInteger(0);
    // 得到原有的请求计数并且+1
    public  final int getAndIncrement(){
        int current;
        int next;
        do {
            current=requestCounter.get();
            // 判断请求次数是否超过Integer的最大值，如果超过恢复到0开始重新计数
            next=current>=Integer.MAX_VALUE?0:current+1;

        }while (!requestCounter.compareAndSet(current,next)); // 使用cas进行自旋，直到超过
        System.out.println("=======next: "+next+"=========");
        return next;
    }

    /**
     * 返回具体处理请求的服务
     * @param serviceInstances 服务列表
     * @return 处理请求的服务
     */
    @Override
    public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances) {
        // 对应服务的具体下标
        int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size();
        return serviceInstances.get(index);
    }
}

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5.cloud-consumer-order80 OrderController 提供访问接口

@RestController
@Slf4j
public class OrderController {
    // 不能写死，这样一直都是访问的是8001端口的服务提供者，8002根本没有机会提供服务
    //private  static final String PAYMENT_URL="http://localhost:8001";
    private  static final String PAYMENT_URL="http://CLOUD-PAYMENT-SERVICE";

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @Autowired
    private LoadBalancer loadBalancer; //注入自己手写的轮询实现
    @Autowired
    private DiscoveryClient discoveryClient;


    @GetMapping("/consumer/payment/lb")
    public String getPaymentLB(){
        List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PAYMENT-SERVICE");
        if (instances==null||instances.size()<=0){
            return "暂没有可用服务!";
        }
        ServiceInstance serviceInstance = loadBalancer.instances(instances);
        // 得到访问地址
        URI uri = serviceInstance.getUri();
        System.out.println("uRL="+uri);
        return restTemplate.getForObject(uri+"/payment/lb",String.class);
    }

}
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8.OpenFeign

官网地址：https://cloud.spring.io/spring-cloud-static/Hoxton.SR1/reference/htmlsingle/#spring-cloud-openfeign

GitHub地址：https://gitcode.net/mirrors/spring-cloud/spring-cloud-openfeign?utm_source=csdn_github_accelerator

Feign是一个声明式WebService客户端。使用Feign能让编写Web Service客户端更加简单。它的使用方法是定义一个服务接口然后在上面添加注解。Feign也支持可拔插式的编码器和解码器。Spring Cloud对Feign进行了封装，使其支持了Spring MVC标准注解和HttpMessageConverters。Feign可以与Eureka和Ribbon组合使用以支持负载均衡。

Feign能做什么？

Feign旨在使编写Java Http客户端变得更容易。

前面在使用Ribbon+RestTemplate时，利用RestTemplate对http请求的封装处理，形成了一套模版化的调用方法。但是在实际开发中，由于对服务依赖的调用可能不止一处，往往一个接口会被多处调用，所以通常都会针对每个微服务自行封装一些客户端类来包装这些依赖服务的调用。所以，Feign在此基础上做了进一步封装，由他来帮助我们定义和实现依赖服务接口的定义。在Feign的实现下，我们只需创建一个接口并使用注解的方式来配置它(以前是Dao接口上面标注Mapper注解,现在是一个微服务接口上面标注一个Feign注解即可)，即可完成对服务提供方的接口绑定，简化了使用Spring cloud Ribbon时，自动封装服务调用客户端的开发量。

Feign集成了Ribbon

利用Ribbon维护了Payment的服务列表信息，并且通过轮询实现了客户端的负载均衡。而与Ribbon不同的是，通过feign只需要定义服务绑定接口且以声明式的方法，优雅而简单的实现了服务调用。

Feign和OpenFeign两者区别

Feign是Spring Cloud组件中的一个轻量级RESTful的HTTP服务客户端Feign内置了Ribbon，用来做客户端负载均衡，去调用服务注册中心的服务。Feign的使用方式是:使用Feign的注解定义接口，调用这个接口，就可以调用服务注册中心的服务。

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-feign</artifactId>
</dependency>
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OpenFeign是Spring Cloud在Feign的基础上支持了SpringMVC的注解，如@RequesMapping等等。OpenFeign的@Feignclient可以解析SpringMVc的@RequestMapping注解下的接口，并通过动态代理的方式产生实现类，实现类中做负载均衡并调用其他服务。

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

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8.1 OpenFeign服务调用

1.接口+注解：微服务调用接口 + @FeignClient

2.新建cloud-consumer-feign-order80

3.pom.xml

<dependencies>
        <!--openfeign-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
        </dependency>
        <!--eureka client-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>
        <!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity -->
        <dependency>
            <groupId>com.study.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-commons-api</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>
        <!--web-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--一般基础通用配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
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4.yml

server:
  port: 80

eureka:
  client:
    register-with-eureka: false
    service-url:
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/

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5.主启动类

@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class OrderFeignMain80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderFeignMain80.class);
    }
}

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6.service

@Component
@FeignClient("CLOUD-PAYMENT-SERVICE") //需要调用的微服务名称
public interface PaymentFeignService {

    // 调用地址
    @GetMapping("/payment/get{id}")
    CommonResult<Payment> getPayment(@Param("id") Long id);

}
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7.controller

@Slf4j
@Controller
public class OrderFeignController {

    @Resource
    private PaymentFeignService paymentFeignService;

    @GetMapping("/consumer/payment/get/{id}")
    public CommonResult<Payment> getPaymentById(@PathVariable("id") Long id){
        return  paymentFeignService.getPayment(id);
    }
}

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8.测试：启动eureak8001和eureak8002，启动微服务8001和8002， 启动openFeign

访问：http://localhost/consumer/payment/get/1 进行测试

8.2 OpenFeign超时控制

1.服务提供方8001/8002故意写暂停程序

    @GetMapping("/payment/feign/timout")
    public String paymentFeignTimout(){
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        
        return serverPort;
    }
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2.服务消费方80添加超时方法PaymentFeignService

    @GetMapping("/payment/feign/timout")
    public String paymentFeignTimeout();
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3.服务消费方80添加超时方法OrderFeignController

  @GetMapping(value = "/consumer/payment/feign/timeout")
    public String paymentFeignTimeout(){
       // paymentFeignService:默认超时时间1秒
        return paymentFeignService.paymentFeignTimeout();
    }
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测试8001端口是否生效：http://localhost:8001/payment/feign/timout

测试消费者80是否生效 ：http://localhost/consumer/payment/feign/timeout

将会跳出错误Spring Boot默认错误页面，主要异常：feign.RetryableException:Read timed out executing GET http://CLOUD-PAYMENT-SERVCE/payment/feign/timeout。

YML文件里需要开启OpenFeign客户端超时控制

#设置feign客户端超时时间(OpenFeign默认支持ribbon)(单位：毫秒)
ribbon:
  #指的是建立连接所用的时间，适用于网络状况正常的情况下,两端连接所用的时间
  ReadTimeout: 5000
  #指的是建立连接后从服务器读取到可用资源所用的时间
  ConnectTimeout: 5000

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配置之后即使超时，也会等待返回结果。

8.3 OpenFeign日志增强

Feign提供了日志打印功能，我们可以通过配置来调整日恙级别，从而了解Feign 中 Http请求的细节。

说白了就是对Feign接口的调用情况进行监控和输出

日志级别

• NONE：默认的，不显示任何日志;
• BASIC：仅记录请求方法、URL、响应状态码及执行时间;
• HEADERS：除了BASIC中定义的信息之外，还有请求和响应的头信息;
• FULL：除了HEADERS中定义的信息之外，还有请求和响应的正文及元数据。

1.在配置类中添加 Logger.Level

@Configuration
public class FeignConfig {
    @Bean
    Logger.Level feignLoggerLevel(){
        return Logger.Level.FULL;
    }
}
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2.在yml中配置

logging:
  level:
    # feign日志以什么级别监控哪个接口
    com.study.feign.service.PaymentFeignService: debug
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9.Hytrix

分布式系统面临的问题

复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败。

多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，这就是所谓的“扇出”。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，所谓的“雪崩效应”.

对于高流量的应用来说，单一的后避依赖可能会导致所有服务器上的所有资源都在几秒钟内饱和。比失败更糟糕的是，这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加，备份队列，线程和其他系统资源紧张，导致整个系统发生更多的级联故障。这些都表示需要对故障和延迟进行隔离和管理，以便单个依赖关系的失败，不能取消整个应用程序或系统。

所以，通常当你发现一个模块下的某个实例失败后，这时候这个模块依然还会接收流量，然后这个有问题的模块还调用了其他的模块，这样就会发生级联故障，或者叫雪崩。

Hystrix是什么?

Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统里，许多依赖不可避免的会调用失败，比如超时、异常等，Hystrix能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失败，避免级联故障，以提高分布式系统的弹性。

"断路器”本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控（类似熔断保险丝)，向调用方返回一个符合预期的、可处理的备选响应（FallBack)，而不是长时间的等待或者抛出调用方无法处理的异常，这样就保证了服务调用方的线程不会被长时间、不必要地占用，从而避免了故障在分布式系统中的蔓延，乃至雪崩。

Hytrix官网：https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-To-Use

宣布停更： https://gitcode.net/mirrors/Netflix/Hystrix?utm_source=csdn_github_accelerator [ystrix官宣，停更进维]

9.1 Hystrix的服务降级熔断限流概念

服务降级

服务器忙，请稍后再试，不让客户端等待并立刻返回一个友好提示，fallback

哪些情况会出发降级?

• 程序运行导常
• 超时
• 服务熔断触发服务降级
• 线程池/信号量打满也会导致服务降级

服务熔断

类比保险丝达到最大服务访问后，直接拒绝访问，拉闸限电，然后调用服务降级的方法并返回友好提示。

服务的降级 -> 进而熔断 -> 恢复调用链路

服务限流

秒杀高并发等操作，严禁一窝蜂的过来拥挤，大家排队，一秒钟N个，有序进行。

9.2 Hystrix支付微服务搭建

1.新建模块cloud-provider-hygtrix-payment8001

2.pom.xml

<dependencies>
        <!--hystrix-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
        </dependency>
        <!--eureka client-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>
        <!--web-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <dependency><!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity -->
            <groupId>com.atguigu.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

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3.yml

server:
  port: 8001

spring:
  application:
    name: cloud-provider-hystrix-payment

eureka:
  client:
    register-with-eureka: true
    fetch-registry: true
    service-url:
      #defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka,http://eureka7002.com:7002/eureka
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka

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4.启动类

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class PaymentHystrixMain8001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class);
    }
}
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5.service

@Service
public class PaymentService {

    public String paymentInfo(Integer id){

        return "线程池："+Thread.currentThread().getName()+" paymentInfo_okm id: "+id+"[success]";
    }

    public String paymentInfoTimout(Integer id){

        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "线程池："+Thread.currentThread().getName()+" paymentInfo_timout id: "+id+"[耗时3秒钟]";
    }
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6.controller

@RestController
@Slf4j
public class PaymentController {
    @Resource
    private PaymentService paymentService;

    @GetMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String getPaymentInfo(@PathVariable("id") Integer id){
        return  paymentService.paymentInfo(id);
    }

    @GetMapping("/payment/hystrix/timout/{id}")
    public String getPaymentInfoTimeout(@PathVariable("id") Integer id){
        return  paymentService.paymentInfoTimout(id);
    }
}

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7.测试： 启动cloud-provider-hygtrix-payment8001，eureak7001,

成功的接口：http://localhost:8001/payment/hystrix/ok/20

超时接口：

9.3 订单微服务并发测试

开启Jmeter，来20000个并发压死8001，20000个请求都去访问getPaymentInfoTimeout服务

jmeter官网：https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

开启Jmeter，来20000个并发压死8001，20000个请求都去访问paymentInfo_TimeOut服务

看演示结果：getPaymentInfo被拖慢，原因：tomcat的默认的工作线程数被打满了，没有多余的线程来分解压力和处理。

9.4 订单微服务调用支付服务

1.新建moudle cloud-consumer-feign-hystrix-order80

2.pom.xml

<dependencies>
        <!--openfeign-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
        </dependency>
        <!--hystrix-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
        </dependency>
        <!--eureka client-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>
        <!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity -->
        <dependency>
            <groupId>com.lun.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>
        <!--web-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--一般基础通用配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

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3.yml

server:
  port: 80

eureka:
  client:
    register-with-eureka: false
    service-url:
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/

#设置feign客户端超时时间(OpenFeign默认支持ribbon)(单位：毫秒)
ribbon:
  #指的是建立连接所用的时间，适用于网络状况正常的情况下,两端连接所用的时间
  ReadTimeout: 5000
  #指的是建立连接后从服务器读取到可用资源所用的时间
  ConnectTimeout: 5000
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4.service

@Service
@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT" )
public interface PaymentHystrixService
{
    @GetMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id);

    @GetMapping("/payment/hystrix/timout/{id}")
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id);
    
}

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5.controller

@RestController
@Slf4j
public class OrderHystirxController {
    @Resource
    private PaymentHystrixService paymentHystrixService;

    @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id)
    {
        String result = paymentHystrixService.paymentInfo_OK(id);
        return result;
    }

    @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id) {
        String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
        return result;
    }
}

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6.测试：

正常测试： http://localhost/consumer/payment/hystrix/ok/1

高并发测试： 2W个线程压8001

消费端80微服务再去访问正常的Ok微服务8001地址

http://localhost/consumer/payment/hystrix/ok/32

消费者80被拖慢

原因：8001同一层次的其它接口服务被困死，因为tomcat线程池里面的工作线程已经被挤占完毕。

正因为有上述故障或不佳表现才有我们的降级/容错/限流等技术诞生。

7.测试

正常测试：

超时接口：http://localhost/consumer/payment/hystrix/timeout/1

未超时接口： http://localhost/consumer/payment/hystrix/ok/1

压力测试：2w个线程压测 http://localhost:8001/payment/hystrix/timout/1

消费者再去访问：http://localhost/consumer/payment/hystrix/ok/1，可以发现消费者80被拖慢

原因：8001同一层次的其它接口服务被困死，因为tomcat线程池里面的工作线程已经被挤占完毕。正因为有上述故障或不佳表现才有我们的降级/容错/限流等技术诞生。

9.5 Hystrix支付服务降级fallback

降级容错解决的维度要求

超时导致服务器变慢(转圈) - 超时不再等待

出错(宕机或程序运行出错) - 出错要有兜底

解决：

• 对方服务(8001)超时了，调用者(80)不能一直卡死等待，必须有服务降级。
• 对方服务(8001)down机了，调用者(80)不能一直卡死等待，必须有服务降级。
• 对方服务(8001)OK，调用者(80)自己出故障或有自我要求(自己的等待时间小于服务提供者)，自己处理降级。

对cloud-provider-hygtrix-payment8001进行修改

降级配置 - @HystrixCommand

设置自身调用超时时间的峰值，峰值内可以正常运行，超过了需要有兜底的方法处埋，作服务降级fallback。

业务类启用 - @HystrixCommand报异常后如何处理

—旦调用服务方法失败并抛出了错误信息后，会自动调用@HystrixCommand标注好的fallbackMethod调用类中的指定方法

Controller:

@RestController
@Slf4j
public class PaymentController {
    @Resource
    private PaymentService paymentService;

    @GetMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String getPaymentInfo(@PathVariable("id") Integer id){
        return  paymentService.paymentInfo(id);
    }

    @GetMapping("/payment/hystrix/timout/{id}")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentInfoTimeOutHandler",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value="3000")
    })
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id)
    {
        //int age = 10/0;
        try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "线程池:  "+Thread.currentThread().getName()+" id:  "+id+"\t"+"O(∩_∩)O哈哈~"+"  耗时(秒): ";
    }

    /**
     * 当调用超时或出现异常：就会调用此方法进行服务降级
     * @param id
     * @return
     */
    public String paymentInfoTimeOutHandler(Integer id)
    {
		return "线程池:  "+Thread.currentThread().getName()+"  系统繁忙或运行出错,id:  "+id+"\t"+"o(╥﹏╥)o";
    }

}
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9.6 Hystrix订单服务降级fallback

1.开启服务降级

feign:
  hystrix:
    enabled: true
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2.主启动类

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableFeignClients
@EnableHystrix //支持服务降级
public class OrderHystrixMain80 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderHystrixMain80.class);
    }
}
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3.controller

@RestController
@Slf4j
public class OrderHystirxController {

    @Autowired
    private PaymentHystrixService paymentHystrixService;

    @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentTimeOutFallbackMethod",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value="1500")
    })
    public String paymentInfoTimeOut(@PathVariable("id") Integer id) {
        // int age=10/0;
        String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
        return result;
    }

    /**
     * 善后方法
     */
    public String paymentTimeOutFallbackMethod(@PathVariable("id") Integer id){
        return "我是消费者80,对方支付系统繁忙请10秒钟后再试或者自己运行出错请检查自己,o(╥﹏╥)o";
    }
    
}
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9.7Hystrix之全局服务降级DefaultProperties

目前存在的问题：每个业务方法对应一个兜底的方法，代码膨胀

解决方法

1.每个方法配置一个服务降级方法，技术上可以，但是耦合度太高
2.除了个别重要核心业务有专属，其它普通的可以通过@DefaultProperties(defaultFallback = “”)统一跳转到统一处理结果页面
通用的和独享的各自分开，避免了代码膨胀，合理减少了代码量。

修改80的controller

@RestController
@DefaultProperties(defaultFallback = "paymentGlobalFallbackMethod")
public class OrderHystirxController {

    @Autowired
    private PaymentHystrixService paymentHystrixService;


    @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/timeout/{id}")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "paymentTimeOutFallbackMethod",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds",value="1500")
    })
    public String paymentInfoTimeOut(@PathVariable("id") Integer id) {
        // int age=10/0;
        String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
        return result;
    }
    
    @GetMapping("/consumer/payment/hystrix/global/{id}")
    @HystrixCommand //调用默认的全局处理器
    public String paymentInfoTimeOutGlobal(@PathVariable("id") Integer id) {
        // int age=10/0;
        String result = paymentHystrixService.paymentInfo_TimeOut(id);
        return result;
    }


    /**
     * 善后方法
     */
    public String paymentTimeOutFallbackMethod(@PathVariable("id") Integer id){
        return "我是消费者80,对方支付系统繁忙请10秒钟后再试或者自己运行出错请检查自己,o(╥﹏╥)o";
    }

    /**
     * 全局处理处理方法，如果某个接口没有配置指定的处理方法，那就默认调用这个
     */
    public String paymentGlobalFallbackMethod()
    {
        return "Global异常处理信息，请稍后再试，(ㄒoㄒ)";
    }

}
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9.8Hystrix之通配服务降级FeignFallback

目前问题 统一和自定义的分开，代码混乱

服务降级，客户端去调用服务端，碰上服务端宕机或关闭

本次案例服务降级处理是在客户端80实现完成的，与服务端8001没有关系，只需要为Feign客户端定义的接口添加一个服务降级处理的实现类即可实现解耦

未来我们要面对的异常： 运行，超时，宕机

根据cloud-consumer-feign-hystrix-order80已经有的PaymentHystrixService接口，重新新建一个类(PaymentFallbackService)实现该接口，统一为接口里面的方法进行异常处理，PaymentFallbackService类实现PaymentHystrixService接口

PaymentFallbackService: 对接口出现异常进行处理

@Component
public class PaymentFallbackService implements PaymentHystrixService{
    @Override
    public String paymentInfo_OK(Integer id)
    {
        return "-----PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_OK ,o(╥﹏╥)o";
    }

    @Override
    public String paymentInfo_TimeOut(Integer id)
    {
        return "-----PaymentFallbackService fall back-paymentInfo_TimeOut ,o(╥﹏╥)o";
    }

}

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PaymentHystrixService: 如果该接口中的服务接口出错，由PaymentFallbackService进行处理，将处理方法不再放到controller

@Component //假设服务出错由PaymentFallbackService来进行处理
@FeignClient(value = "CLOUD-PROVIDER-HYSTRIX-PAYMENT" ,fallback = PaymentFallbackService.class)
public interface PaymentHystrixService
{
    @GetMapping("/payment/hystrix/ok/{id}")
    public String paymentInfo_OK(@PathVariable("id") Integer id);

    @GetMapping("/payment/hystrix/timout/{id}")
    public String paymentInfo_TimeOut(@PathVariable("id") Integer id);

}
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9.9 Hystrix之服务熔断理论

熔断机制概述

熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。当扇出链路的某个微服务出错不可用或者响应时间太长时，会进行服务的降级，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20次调用失败，就会启动熔断机制。熔断机制的注解是@HystrixCommand

服务熔断理论文章：https://martinfowler.com/bliki/CircuitBreaker.html

国产hutool工具包：https://hutool.cn/

9.10 Hystrix之服务熔断案例

1. 修改 cloud-provider-hygtrix-payment8001 service

    // AbstractCommand：所有的参数都在这个类中
    @HystrixCommand( fallbackMethod = "paymentCircuitBreakerFallback",commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled",value = "true"),// 是否开启断路器
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "10"), // 请求次数
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value = "10000"), //时间窗口期
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "60") //失败率达到多少后进行熔断
    })
    public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){
        if (id<0){
            throw new RuntimeException("id不能为负数");
        }
        String simpleUUID = IdUtil.simpleUUID();
        return Thread.currentThread().getName()+"\t 调用成功，流水号="+simpleUUID;

    }

    public String paymentCircuitBreakerFallback(@PathVariable("id") Integer id){
        return "id 不能为负数 /ToT/ id="+id;
    }
    // AbstractCommand：所有的参数都在这个类中
    @HystrixCommand( fallbackMethod = "paymentCircuitBreakerFallback",commandProperties = {
           @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled",value = "true"),// 是否开启断路器
           @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold",value = "10"), // 请求次数
           @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds",value = "10000"), //时间窗口期
           @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage",value = "60") //失败率达到多少后进行熔断
    })
    public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id){
        if (id<0){
            throw new RuntimeException("id不能为负数");
        }
        String simpleUUID = IdUtil.simpleUUID();
        return Thread.currentThread().getName()+"\t 调用成功，流水号="+simpleUUID;

    }

    public String paymentCircuitBreakerFallback(@PathVariable("id") Integer id){
        return "id 不能为负数 /ToT/ id="+id;
    }
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2.controller

@RestController
@Slf4j
public class PaymentController {
    @Resource
    private PaymentService paymentService;


    //====服务熔断
    @GetMapping("/payment/circuit/{id}")
    public String paymentCircuitBreaker(@PathVariable("id") Integer id)
    {
        String result = paymentService.paymentCircuitBreaker(id);
        log.info("****result: "+result);
        return result;
    }
    
}
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3.测试：

正数：http://localhost:8001/payment/circuit/2

负数：http://localhost:8001/payment/circuit/-1 当连续调用这个接口就会采用熔断机制，即使调用正数的接口也会出错，当过一会儿之后再调用，又重新恢复到正常调用。

服务降级->服务熔断->恢复调用链路

熔断类型

• 熔断打开：请求不再进行调用当前服务，内部设置时钟一般为MTTR(平均故障处理时间)，当打开时长达到所设时钟则进入半熔断状态。
• 熔断关闭：熔断关闭不会对服务进行熔断。
• 熔断半开：部分请求根据规则调用当前服务，如果请求成功且符合规则则认为当前服务恢复正常，关闭熔断。

官网断路器流程图

官网步骤

The precise way that the circuit opening and closing occurs is as follows:

1.Assuming the volume across a circuit meets a certain threshold : HystrixCommandProperties.circuitBreakerRequestVolumeThreshold()
2.And assuming that the error percentage, as defined above exceeds the error percentage defined in : HystrixCommandProperties.circuitBreakerErrorThresholdPercentage()
3.Then the circuit-breaker transitions from CLOSED to OPEN.
4.While it is open, it short-circuits all requests made against that circuit-breaker.
5.After some amount of time (HystrixCommandProperties.circuitBreakerSleepWindowInMilliseconds()), the next request is let through. If it fails, the command stays OPEN for the sleep window. If it succeeds, it transitions to CLOSED and the logic in 1) takes over again.

断路器在什么情况下开始起作用

• 快照时间窗：断路器确定是否打开需要统计一些请求和错误数据，而统计的时间范围就是快照时间窗，默认为最近的10秒。
• 请求总数阀值：在快照时间窗内，必须满足请求总数阀值才有资格熔断。默认为20，意味着在10秒内，如果该hystrix命令的调用次数不足20次7,即使所有的请求都超时或其他原因失败，断路器都不会打开。
• 错误百分比阀值：当请求总数在快照时间窗内超过了阀值，比如发生了30次调用，如果在这30次调用中，有15次发生了超时异常，也就是超过50%的错误百分比，在默认设定50%阀值情况下，这时候就会将断路器打开。

断路器开启或者关闭的条件

到达以下阀值，断路器将会开启：

• 当满足一定的阀值的时候（默认10秒内超过20个请求次数)
• 当失败率达到一定的时候（默认10秒内超过50%的请求失败)

当开启的时候，所有请求都不会进行转发

  - 一段时间之后（默认是5秒)，这个时候断路器是半开状态，会让其中一个请求进行转发。如果成功，断路器会关闭，若失败，继续开启。
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断路器打开之后

1：再有请求调用的时候，将不会调用主逻辑，而是直接调用降级fallback。通过断路器，实现了自动地发现错误并将降级逻辑切换为主逻辑，减少响应延迟的效果。

2：原来的主逻辑要如何恢复呢？

对于这一问题，hystrix也为我们实现了自动恢复功能。

当断路器打开，对主逻辑进行熔断之后，hystrix会启动一个休眠时间窗，在这个时间窗内，降级逻辑是临时的成为主逻辑，当休眠时间窗到期，断路器将进入半开状态，释放一次请求到原来的主逻辑上，如果此次请求正常返回，那么断路器将继续闭合，主逻辑恢复，如果这次请求依然有问题，断路器继续进入打开状态，休眠时间窗重新计时。

All配置

@HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackMethod", 
                groupKey = "strGroupCommand", 
                commandKey = "strCommand", 
                threadPoolKey = "strThreadPool",
                
                commandProperties = {
                    // 设置隔离策略，THREAD 表示线程池 SEMAPHORE：信号池隔离
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.strategy", value = "THREAD"),
                    // 当隔离策略选择信号池隔离的时候，用来设置信号池的大小（最大并发数）
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),
                    // 配置命令执行的超时时间
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutinMilliseconds", value = "10"),
                    // 是否启用超时时间
                    @HystrixProperty(name = "execution.timeout.enabled", value = "true"),
                    // 执行超时的时候是否中断
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnTimeout", value = "true"),
                    
                    // 执行被取消的时候是否中断
                    @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.interruptOnCancel", value = "true"),
                    // 允许回调方法执行的最大并发数
                    @HystrixProperty(name = "fallback.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests", value = "10"),
                    // 服务降级是否启用，是否执行回调函数
                    @HystrixProperty(name = "fallback.enabled", value = "true"),
                    // 是否启用断路器
                    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.enabled", value = "true"),
                    // 该属性用来设置在滚动时间窗中，断路器熔断的最小请求数。例如，默认该值为 20 的时候，如果滚动时间窗（默认10秒）内仅收到了19个请求， 即使这19个请求都失败了，断路器也不会打开。
                    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "20"),
                    
                    // 该属性用来设置在滚动时间窗中，表示在滚动时间窗中，在请求数量超过 circuitBreaker.requestVolumeThreshold 的情况下，如果错误请求数的百分比超过50, 就把断路器设置为 "打开" 状态，否则就设置为 "关闭" 状态。
                    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50"),
                    // 该属性用来设置当断路器打开之后的休眠时间窗。 休眠时间窗结束之后，会将断路器置为 "半开" 状态，尝试熔断的请求命令，如果依然失败就将断路器继续设置为 "打开" 状态，如果成功就设置为 "关闭" 状态。
                    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowinMilliseconds", value = "5000"),
                    // 断路器强制打开
                    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceOpen", value = "false"),
                    // 断路器强制关闭
                    @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.forceClosed", value = "false"),
                    // 滚动时间窗设置，该时间用于断路器判断健康度时需要收集信息的持续时间
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeinMilliseconds", value = "10000"),
                    
                    // 该属性用来设置滚动时间窗统计指标信息时划分"桶"的数量，断路器在收集指标信息的时候会根据设置的时间窗长度拆分成多个 "桶" 来累计各度量值，每个"桶"记录了一段时间内的采集指标。
                    // 比如 10 秒内拆分成 10 个"桶"收集这样，所以 timeinMilliseconds 必须能被 numBuckets 整除。否则会抛异常
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.numBuckets", value = "10"),
                    // 该属性用来设置对命令执行的延迟是否使用百分位数来跟踪和计算。如果设置为 false, 那么所有的概要统计都将返回 -1。
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.enabled", value = "false"),
                    // 该属性用来设置百分位统计的滚动窗口的持续时间，单位为毫秒。
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.timeInMilliseconds", value = "60000"),
                    // 该属性用来设置百分位统计滚动窗口中使用 “ 桶 ”的数量。
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.numBuckets", value = "60000"),
                    // 该属性用来设置在执行过程中每个 “桶” 中保留的最大执行次数。如果在滚动时间窗内发生超过该设定值的执行次数，
                    // 就从最初的位置开始重写。例如，将该值设置为100, 滚动窗口为10秒，若在10秒内一个 “桶 ”中发生了500次执行，
                    // 那么该 “桶” 中只保留 最后的100次执行的统计。另外，增加该值的大小将会增加内存量的消耗，并增加排序百分位数所需的计算时间。
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingPercentile.bucketSize", value = "100"),
                    
                    // 该属性用来设置采集影响断路器状态的健康快照（请求的成功、 错误百分比）的间隔等待时间。
                    @HystrixProperty(name = "metrics.healthSnapshot.intervalinMilliseconds", value = "500"),
                    // 是否开启请求缓存
                    @HystrixProperty(name = "requestCache.enabled", value = "true"),
                    // HystrixCommand的执行和事件是否打印日志到 HystrixRequestLog 中
                    @HystrixProperty(name = "requestLog.enabled", value = "true"),

                },
                threadPoolProperties = {
                    // 该参数用来设置执行命令线程池的核心线程数，该值也就是命令执行的最大并发量
                    @HystrixProperty(name = "coreSize", value = "10"),
                    // 该参数用来设置线程池的最大队列大小。当设置为 -1 时，线程池将使用 SynchronousQueue 实现的队列，否则将使用 LinkedBlockingQueue 实现的队列。
                    @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "-1"),
                    // 该参数用来为队列设置拒绝阈值。 通过该参数， 即使队列没有达到最大值也能拒绝请求。
                    // 该参数主要是对 LinkedBlockingQueue 队列的补充,因为 LinkedBlockingQueue 队列不能动态修改它的对象大小，而通过该属性就可以调整拒绝请求的队列大小了。
                    @HystrixProperty(name = "queueSizeRejectionThreshold", value = "5"),
                }
               )
public String doSomething() {
	...
}

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9.11 Hystrix工作流程最后总结

官网：https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/How-it-Works

官网图例：

步骤说明

1. 创建HystrixCommand （用在依赖的服务返回单个操作结果的时候）或HystrixObserableCommand（用在依赖的服务返回多个操作结果的时候）对象。

2. 命令执行。

3. 其中 HystrixCommand实现了下面前两种执行方式

   1. execute()：同步执行，从依赖的服务返回一个单一的结果对象或是在发生错误的时候抛出异常。

   2. queue()：异步执行，直接返回一个Future对象，其中包含了服务执行结束时要返回的单一结果对象。

4. 而 HystrixObservableCommand实现了后两种执行方式：

   1. obseve()：返回Observable对象，它代表了操作的多个统果，它是一个Hot Observable （不论“事件源”是否有“订阅者”，都会在创建后对事件进行发布，所以对于Hot Observable的每一个“订阅者”都有可能是从“事件源”的中途开始的，并可能只是看到了整个操作的局部过程）。
   2. toObservable()：同样会返回Observable对象，也代表了操作的多个结果，但它返回的是一个Cold Observable（没有“订间者”的时候并不会发布事件，而是进行等待，直到有“订阅者"之后才发布事件，所以对于Cold Observable 的订阅者，它可以保证从一开始看到整个操作的全部过程）。

5. 若当前命令的请求缓存功能是被启用的，并且该命令缓存命中，那么缓存的结果会立即以Observable对象的形式返回。

6. 检查断路器是否为打开状态。如果断路器是打开的，那么Hystrix不会执行命令，而是转接到fallback处理逻辑(第8步)；如果断路器是关闭的，检查是否有可用资源来执行命令(第5步)。

7. 线程池/请求队列信号量是否占满。如果命令依赖服务的专有线程地和请求队列，或者信号量（不使用线程的时候）已经被占满，那么Hystrix也不会执行命令，而是转接到fallback处理理辑(第8步) 。

8. Hystrix会根据我们编写的方法来决定采取什么样的方式去请求依赖服务。

   • HystrixCommand.run()：返回一个单一的结果，或者抛出异常。
   • HystrixObservableCommand.construct()：返回一个Observable对象来发射多个结果，或通过onError发送错误通知

9. Hystix会将“成功”、“失败”、“拒绝”、“超时” 等信息报告给断路器，而断路器会维护一组计数器来统计这些数据。断路器会使用这些统计数据来决定是否要将断路器打开，来对某个依赖服务的请求进行"熔断/短路"。

10. 当命令执行失败的时候，Hystix会进入fallback尝试回退处理，我们通常也称波操作为“服务降级”。而能够引起服务降级处理的情况有下面几种：
    第4步∶当前命令处于“熔断/短路”状态，断洛器是打开的时候。
    第5步∶当前命令的钱程池、请求队列或者信号量被占满的时候。
    第6步∶HystrixObsevableCommand.construct()或HytrixCommand.run()抛出异常的时候。

11. .当Hystrix命令执行成功之后，它会将处理结果直接返回或是以Observable的形式返回。

9.12 Hystrix图形化Dashboard搭建

概述

除了隔离依赖服务的调用以外，Hystrix还提供了准实时的调用监控(Hystrix Dashboard)，Hystrix会持续地记录所有通过Hystrix发起的请求的执行信息，并以统计报表和图形的形式展示给用户，包括每秒执行多少请求多少成功，多少失败等。

Netflix通过hystrix-metrics-event-stream项目实现了对以上指标的监控。Spring Cloud也提供了Hystrix Dashboard的整合，对监控内容转化成可视化界面。

1.新建cloud-consumer-hystrix-dashboard9001

2.pom.xml

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

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3.yml

server:
  port: 9001

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4.主启动类HystrixDashboardMain9001+@EnableHystrixDashboard

@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard
public class HystrixDashboardMain9001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HystrixDashboardMain9001.class);
    }
}

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5.启动该模块，访问：http://localhost:9001/hystrix

Hystrix图形化Dashboard监控实战

1.修改cloud-provider-hystrix-payment800 的主启动类

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableCircuitBreaker
public class PaymentHystrixMain8001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentHystrixMain8001.class);
    }

    /**
     *此配置是为了服务监控而配置，与服务容错本身无关，springcloud升级后的坑
     *ServletRegistrationBean因为springboot的默认路径不是"/hystrix.stream"，
     *只要在自己的项目里配置上下面的servlet就可以了
     *否则，Unable to connect to Command Metric Stream 404
     */
    @Bean
    public ServletRegistrationBean getServlet(){

        HystrixMetricsStreamServlet streamServlet = new HystrixMetricsStreamServlet();
        ServletRegistrationBean registrationBean = new ServletRegistrationBean<>(streamServlet);
        registrationBean.setLoadOnStartup(1);
        registrationBean.addUrlMappings("/hystrix.stream");
        registrationBean.setName("HystrixMetricsStreamServlet");
        return  registrationBean;
    }
}
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监控测试

启动 eureka7001，cloud-provider-hygtrix-payment8001，cloud-consumer-hystrix-dashboard9001

9001监控8001 - 填写监控地址 - http://localhost:8001/hystrix.stream 到 http://localhost:9001/hystrix页面的输入框。

测试地址

• http://localhost:8001/payment/circuit/1 正确

• http://localhost:8001/payment/circuit/-1 错误[多次访问这个接口可以看到断路器被打开]

实心圆：共有两种含义。它通过颜色的变化代表了实例的健康程度，它的健康度从绿色<黄色<橙色<红色递减。该实心圆除了颜色的变化之外，它的大小也会根据实例的请求流量发生变化，流量越大该实心圆就越大。所以通过该实心圆的展示，就可以在大量的实例中快速的发现故障实例和高压力实例。

曲线：用来记录2分钟内流量的相对变化，可以通过它来观察到流量的上升和下降趋势。

10.GateWay

GateWay官网：https://cloud.spring.io/spring-cloud-static/spring-cloud-gateway/2.2.1.RELEASE/reference/html/

概述

SpringCloud全家桶中有个很重要的组件就是网关，在1.x版本中都是采用的Zuul网关;

但在2.x版本中，zuul的升级一直跳票，SpringCloud最后自己研发了一个网关替代Zuul，那就是SpringCloud Gateway—句话：gateway是原zuul1.x版的替代

Gateway是在Spring生态系统之上构建的API网关服务，基于Spring 5，Spring Boot 2和Project Reactor等技术。

Gateway旨在提供一种简单而有效的方式来对API进行路由，以及提供一些强大的过滤器功能，例如:熔断、限流、重试等。

SpringCloud Gateway是Spring Cloud的一个全新项目，基于Spring 5.0+Spring Boot 2.0和Project Reactor等技术开发的网关，它旨在为微服务架构提供—种简单有效的统一的API路由管理方式。

SpringCloud Gateway作为Spring Cloud 生态系统中的网关，目标是替代Zuul，在Spring Cloud 2.0以上版本中，没有对新版本的Zul 2.0以上最新高性能版本进行集成，仍然还是使用的Zuul 1.x非Reactor模式的老版本。而为了提升网关的性能，SpringCloud Gateway是基于WebFlux框架实现的，而WebFlux框架底层则使用了高性能的Reactor模式通信框架Netty。

Spring Cloud Gateway的目标提供统一的路由方式且基于 Filter链的方式提供了网关基本的功能，例如:安全，监控/指标，和限流

Gateway作用

• 方向代理
• 鉴权
• 流量控制
• 熔断
• 日志监控

微服务架构中网关的位置

GateWay非阻塞异步模型

有Zuull了怎么又出来Gateway？我们为什么选择Gateway?

1. netflix不太靠谱，zuul2.0一直跳票，迟迟不发布。

   1. 一方面因为Zuul1.0已经进入了维护阶段，而且Gateway是SpringCloud团队研发的，是亲儿子产品，值得信赖。而且很多功Zuul都没有用起来也非常的简单便捷。
   2. Gateway是基于异步非阻塞模型上进行开发的，性能方面不需要担心。虽然Netflix早就发布了最新的Zuul 2.x，但Spring Cloud似没有整合计划。而且Netflix相关组件都宣布进入维护期；不知前景如何?
   3. 多方面综合考虑Gateway是很理想的网关选择。

2. SpringCloud Gateway具有如下特性

   1. 基于Spring Framework 5，Project Reactor和Spring Boot 2.0进行构建；

   2. 动态路由：能够匹配任何请求属性；

   3. 可以对路由指定Predicate (断言)和Filter(过滤器)；

   4. 集成Hystrix的断路器功能；

   5. 集成Spring Cloud 服务发现功能；

   6. 易于编写的Predicate (断言)和Filter (过滤器)；

   7. 请求限流功能；

3. 支持路径重写。SpringCloud Gateway与Zuul的区别

   1. 在SpringCloud Finchley正式版之前，Spring Cloud推荐的网关是Netflix提供的Zuul。
   2. Zuul 1.x，是一个基于阻塞I/O的API Gateway。
   3. Zuul 1.x基于Servlet 2.5使用阻塞架构它不支持任何长连接(如WebSocket)Zuul的设计模式和Nginx较像，每次I/О操作都是从工
   4. 线程中选择一个执行，请求线程被阻塞到工作线程完成，但是差别是Nginx用C++实现，Zuul用Java实现，而JVM本身会有第-
   5. 加载较慢的情况，使得Zuul的性能相对较差。
   6. Zuul 2.x理念更先进，想基于Netty非阻塞和支持长连接，但SpringCloud目前还没有整合。Zuul .x的性能较Zuul 1.x有较大提升
   7. 在性能方面，根据官方提供的基准测试,Spring Cloud Gateway的RPS(每秒请求数)是Zuul的1.6倍。
   8. Spring Cloud Gateway建立在Spring Framework 5、Project Reactor和Spring Boot2之上，使用非阻塞API。
   9. Spring Cloud Gateway还支持WebSocket，并且与Spring紧密集成拥有更好的开发体验

Zuul1.x模型

Springcloud中所集成的Zuul版本，采用的是Tomcat容器，使用的是传统的Serviet IO处理模型。

Servlet的生命周期？servlet由servlet container进行生命周期管理。

• container启动时构造servlet对象并调用servlet init()进行初始化；
• container运行时接受请求，并为每个请求分配一个线程（一般从线程池中获取空闲线程）然后调用service)；
• container关闭时调用servlet destory()销毁servlet。

上述模式的缺点：

Servlet是一个简单的网络IO模型，当请求进入Servlet container时，Servlet container就会为其绑定一个线程，在并发不高的场景下这种模型是适用的。但是一旦高并发(如抽风用Jmeter压)，线程数量就会上涨，而线程资源代价是昂贵的（上线文切换，内存消耗大）严重影响请求的处理时间。在一些简单业务场景下，不希望为每个request分配一个线程，只需要1个或几个线程就能应对极大并发的请求，这种业务场景下servlet模型没有优势。

所以Zuul 1.X是基于servlet之上的一个阻塞式处理模型，即Spring实现了处理所有request请求的一个servlet (DispatcherServlet)并由该servlet阻塞式处理处理。所以SpringCloud Zuul无法摆脱servlet模型的弊端。

Gateway模型

WebFlux是什么？官方文档:https://docs.spring.io/spring-framework/docs/current/reference/html/web-reactive.html#spring-webflux

传统的Web框架，比如说: Struts2，SpringMVC等都是基于Servlet APl与Servlet容器基础之上运行的。

但是在Servlet3.1之后有了异步非阻塞的支持。而WebFlux是一个典型非阻塞异步的框架，它的核心是基于Reactor的相关API实现的。相对于传统的web框架来说，它可以运行在诸如Netty，Undertow及支持Servlet3.1的容器上。非阻塞式+函数式编程(Spring 5必须让你使用Java 8)。

Spring WebFlux是Spring 5.0 引入的新的响应式框架，区别于Spring MVC，它不需要依赖Servlet APl，它是完全异步非阻塞的，并且基于Reactor来实现响应式流规范。

Gateway工作流程

三大核心概念

• Route(路由) - 路由是构建网关的基本模块,它由ID,目标URI,一系列的断言和过滤器组成,如断言为true则匹配该路由；
• Predicate(断言) - 参考的是Java8的java.util.function.Predicate，开发人员可以匹配HTTP请求中的所有内容(例如请求头或请求参数),如果请求与断言相匹配则进行路由；
• Filter(过滤) - 指的是Spring框架中GatewayFilter的实例,使用过滤器,可以在请求被路由前或者之后对请求进行修改。

web请求，通过一些匹配条件，定位到真正的服务节点。并在这个转发过程的前后，进行一些精细化控制。

predicate就是我们的匹配条件；而fliter，就可以理解为一个无所不能的拦截器。有了这两个元素，再加上目标uri，就可以实现一个具体的路由了

Gateway工作流程图：

客户端向Spring Cloud Gateway发出请求。然后在Gateway Handler Mapping 中找到与请求相匹配的路由，将其发送到GatewayWeb Handler。

Handler再通过指定的过滤器链来将请求发送到我们实际的服务执行业务逻辑，然后返回。

过滤器之间用虚线分开是因为过滤器可能会在发送代理请求之前(“pre”)或之后(“post"）执行业务逻辑。

Filter在“pre”类型的过滤器可以做参数校验、权限校验、流量监控、日志输出、协议转换等，在“post”类型的过滤器中可以做响应内容、响应头的修改，日志的输出，流量监控等有着非常重要的作用。

核心逻辑：路由转发 + 执行过滤器链。

10.1 Gateway9527搭建

1.新建Module ： cloud-gateway-gateway9527

2.pom.xml

 <dependencies>
        <!--gateway-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
        </dependency>
        <!--eureka-client-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>
        <!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity -->
        <dependency>
            <groupId>com.lun.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>
        <!--一般基础配置类-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

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3.yml

server:
  port: 9527

spring:
  application:
    name: cloud-gateway
  #新增网关配置
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: payment_routh #payment_route    #路由的ID，没有固定规则但要求唯一，建议配合服务名
          uri: http://localhost:8001          #匹配后提供服务的路由地址
          #uri: lb://cloud-payment-service #匹配后提供服务的路由地址
          predicates:
            - Path=/payment/get/**         # 断言，路径相匹配的进行路由

        - id: payment_routh2 #payment_route    #路由的ID，没有固定规则但要求唯一，建议配合服务名
          uri: http://localhost:8001          #匹配后提供服务的路由地址
          #uri: lb://cloud-payment-service #匹配后提供服务的路由地址
          predicates:
            - Path=/payment/lb/**         # 断言，路径相匹配的进行路由


eureka:
  instance:
    hostname: cloud-gateway-service
  client: #服务提供者provider注册进eureka服务列表内
    service-url:
      register-with-eureka: true
      fetch-registry: true
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka

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4.主启动类

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class GateWayMain9527 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(GateWayMain9527.class);
    }
}
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5.测试

启动 cloud-eureka-server7001，cloud-provider-payment8001，cloud-gateway-gateway9527

8001访问接口：http://localhost:8001/payment/get/1

9527访问接口：http://localhost:9527/payment/get/1、

Gateway配置路由的两种方式：

• yml中进行配置
• 在配置类中添加 RouteLocator Bean

业务需求 - 通过9527网关访问到外网的百度新闻网址

cloud-gateway-gateway9527 新建一个配置类

@Configuration
public class GateWayConfig {

    @Bean
    public RouteLocator getRouteLocator(RouteLocatorBuilder routeLocatorBuilder){
        RouteLocatorBuilder.Builder routes = routeLocatorBuilder.routes();
        // 访问localhost/guonei 会被转发到 http://news.baidu.com/guonei
        routes.route("baidu_guonei",route-> route.path("/guonei").uri("http://news.baidu.com/guonei")).build();
        return routes.build();
    }

}
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10.2 GateWay配置动态路由

1.yml改动

server:
  port: 9527

spring:
  application:
    name: cloud-gateway
  #新增网关配置
  cloud:
    gateway:
      discovery:
        locator:
          enabled: true #开启从注册中心动态创建路由的功能，利用微服务名进行路由
      routes:
        - id: payment_routh #payment_route    #路由的ID，没有固定规则但要求唯一，建议配合服务名
          uri: lb://cloud-payment-service #匹配后提供服务的路由地址
          predicates:
            - Path=/payment/get/**         # 断言，路径相匹配的进行路由

        - id: payment_routh2 #payment_route    #路由的ID，没有固定规则但要求唯一，建议配合服务名
          uri: lb://cloud-payment-service #匹配后提供服务的路由地址
          predicates:
            - Path=/payment/lb/**         # 断言，路径相匹配的进行路由


eureka:
  instance:
    hostname: cloud-gateway-service
  client: #服务提供者provider注册进eureka服务列表内
    service-url:
      register-with-eureka: true
      fetch-registry: true
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka

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2.测试

启动：EurekaMain7001，PaymentMain8001，PaymentMain8002 ，GateWayMain952

访问：http://localhost:9527/payment/lb 可以看到8001和8002不断的进行切换

10.3GateWay常用的Predicate

Route Predicate Factories这个是什么？

pring Cloud Gateway将路由匹配作为Spring WebFlux HandlerMapping基础架构的一部分。

Spring Cloud Gateway包括许多内置的Route Predicate工厂。所有这些Predicate都与HTTP请求的不同属性匹配。多个RoutePredicate工厂可以进行组合。

Spring Cloud Gateway创建Route 对象时，使用RoutePredicateFactory 创建 Predicate对象，Predicate 对象可以赋值给Route。Spring Cloud Gateway包含许多内置的Route Predicate Factories。
所有这些谓词都匹配HTTP请求的不同属性。多种谓词工厂可以组合，并通过逻辑and。

常用的Route Predicate Factory

• The After Route Predicate Factory
• The Before Route Predicate Factory
• The Between Route Predicate Factory
• The Cookie Route Predicate Factory
• The Header Route Predicate Factory
• The Host Route Predicate Factory
• The Method Route Predicate Factory
• The Path Route Predicate Factory
• The Query Route Predicate Factory
• The RemoteAddr Route Predicate Factory
• The weight Route Predicate Factory

The After Route Predicate Factory ：在指定时间之后访问这个接口才有效

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: after_route
        uri: lb://cloud-payment-service 
        predicates:
        # 这个时间后才能起效
        - After=2018-02-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver]

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可以通过ZonedDateTime获得上述格式的时间戳字符串

public static void main(String[] args) {
        ZonedDateTime zonedDateTime = ZonedDateTime.now(); // 默认时区
        // 2022-01-03T22:17:37.438+08:00[Asia/Shanghai]
        System.out.println(zonedDateTime);
    }
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The Between Route Predicate Factory 在某个时间段内生效

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: between_route
        uri: lb://cloud-payment-service 
        # 两个时间点之间
        predicates:
        - Between=2017-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver], 2017-01-21T17:42:47.789-07:00[America/Denver]

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The Cookie Route Predicate Factory 必须携带某个cookie

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: cookie_route
        uri: lb://cloud-payment-service 
        predicates:
        - Cookie=username, zhangsan
        
-----------测试----------
# 该命令相当于发get请求，且没带cookie
curl http://localhost:9527/payment/lb

# 带cookie的
curl http://localhost:9527/payment/lb --cookie "username=zhangsan"
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The Header Route Predicate Factory 请求头必须包含某个参数 内容可以是正则匹配

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: header_route
        uri: lb://cloud-payment-service 
        predicates:
        - Header=X-Request-Id, \d+  
    
--------测试------------
# 带指定请求头的参数的CURL命令
curl http://localhost:9527/payment/lb -H "X-Request-Id:123"

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详细配置描述

spring:
  application:
    name: cloud-gateway
  cloud:
    gateway:
      discovery:
        locator:
          enabled: true #开启从注册中心动态创建路由的功能
      routes:
        - id: payment_routh #payment_route    #路由的ID，没有固定规则但要求唯一，建议配合服务名
          # uri: http://localhost:8001          #匹配后提供服务的路由地址
          uri: lb://cloud-payment-service #匹配后提供服务的路由地址
          predicates:
            - Path=/payment/get/**         # 断言，路径相匹配的进行路由

        - id: payment_routh2 #payment_route    #路由的ID，没有固定规则但要求唯一，建议配合服务名
          # uri: http://localhost:8001          #匹配后提供服务的路由地址
          uri: lb://cloud-payment-service #匹配后提供服务的路由地址
          predicates:
            - Path=/payment/lb/**         # 断言，路径相匹配的进行路由
            - After=2020-02-05T15:10:03.685+08:00[Asia/Shanghai]         # 断言，路径相匹配的进行路由
            #- Before=2020-02-05T15:10:03.685+08:00[Asia/Shanghai]         # 断言，路径相匹配的进行路由
            #- Between=2020-02-02T17:45:06.206+08:00[Asia/Shanghai],2020-03-25T18:59:06.206+08:00[Asia/Shanghai]
            #- Cookie=username,zzyy
            #- Header=X-Request-Id, \d+  # 请求头要有X-Request-Id属性并且值为整数的正则表达式
            #- Host=**.atguigu.com
            - Method=GET
            - Query=username, \d+  # 要有参数名username并且值还要是整数才能路由
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10.4 GateWay的Filter

官网：https://cloud.spring.io/spring-cloud-static/spring-cloud-gateway/2.2.1.RELEASE/reference/html/#gatewayfilter-factories

路由过滤器可用于修改进入的HTTP请求和返回的HTTP响应，路由过滤器只能指定路由进行使用。Spring Cloud Gateway内置了多种路由过滤器，他们都由GatewayFilter的工厂类来产生。

Spring Cloud Gateway的Filter:

生命周期：

• pre

• post

• 种类（具体看官方文档）：

  • GatewayFilter - 有31种
  • GlobalFilter - 有10种

常用的GatewayFilter：AddRequestParameter GatewayFilter

自定义全局GlobalFilter：

@Component
@Slf4j
public class MyLogGateWayFilter implements GlobalFilter, Ordered
{

    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain)
    {
        log.info("***********come in MyLogGateWayFilter:  "+new Date());

        String username = exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("username");

        if(username == null)
        {
            log.info("*******用户名为null，非法用户，o(╥﹏╥)o");
            exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.NOT_ACCEPTABLE);
            return exchange.getResponse().setComplete();
        }

        return chain.filter(exchange);
    }

    @Override
    public int getOrder()
    {
        return 0;
    }
}

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访问时必须带上一个username参数，不能为空

访问地址：http://localhost:9527/payment/lb?username=zhangsan

11.Config分布式配置中心

11.1 Config分布式配置中心介绍

分布式系统面临的配置问题

微服务意味着要将单体应用中的业务拆分成一个个子服务，每个服务的粒度相对较小，因此系统中会出现大量的服务。由于每个服务都需要必要的配置信息才能运行，所以一套集中式的、动态的配置管理设施是必不可少的。

SpringCloud提供了ConfigServer来解决这个问题，我们每一个微服务自己带着一个application.yml,还有一个配置中的bootstrap.yml

SpringCloud Config为微服务架构中的微服务提供集中化的外部配置支持，配置服务器为各个不同微服务应用的所有环境提供了一个中心化的外部配置。

SpringCloud Config分为服务端和客户端两部分

• 服务端也称为分布式配置中心，它是一个独立的微服务应用，用来连接配置服务器并为客户端提供获取配置信息，加密/解密信息等访问接口。
• 客户端则是通过指定的配置中心来管理应用资源，以及与业务相关的配置内容，并在启动的时候从配置中心获取和加载配置信息配置服务器默认采用git来存储配置信息，这样就有助于对环境配置进行版本管理，并且可以通过git客户端工具来方便的管理和访问配置内容。

配置中心能做什么？

• 集中管理配置文件
• 不同环境不同配置，动态化的配置更新，分环境部署比如dev/test/prod/beta/release
• 运行期间动态调整配置，不再需要在每个服务部署的机器上编写配置文件，服务会向配置中心统一拉取配置自己的信息
• 当配置发生变动时，服务不需要重启即可感知到配置的变化并应用新的配置
• 将配置信息以REST接口的形式暴露 - post/crul访问刷新即可…

与GitHub整合配置

由于SpringCloud Config默认使用Git来存储配置文件(也有其它方式,比如支持SVN和本地文件)，但最推荐的还是Git，而且使用的是http/https访问的形式。

11.2 Config配置总控中心搭建

用你自己的账号在GitHub上新建一个名为springcloud-config的新Repository。

本地硬盘目录上新建git仓库并clone。

将远程仓库克隆下来： git clone https://github.com/1482334253com/springcloud-config.git

此时在工作目录会创建名为springcloud-config的文件夹。在此文件夹下添加如下三个文件

config-dev.yml

config:
  info: "master branch,springcloud-config/config-dev.yml version=7"

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config-prod.yml

config:
  info: "master branch,springcloud-config/config-prod.yml version=1"

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config-test.yml

config:
  info: "master branch,springcloud-config/config-test.yml version=1" 

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1.新建Module模块cloud-config-center-3344，它即为Cloud的配置中心模块CloudConfig-Center

2.pom.xml

    <dependencies>
        <!--添加消息总线RabbitMQ支持-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-bus-amqp</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-config-server</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
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3.yml

GitHub太卡可以换成是gitee也是一样的

server:
  port: 3344

spring:
  application:
    name:  cloud-config-center #注册进Eureka服务器的微服务名
  cloud:
    config:
      server:
        git:
          uri: https://github.com/1482334540com/springcloud-config.git #GitHub上面的git仓库名字
        ####搜索目录
          search-paths:
            - springcloud-config
      ####读取分支
      label: master

#服务注册到eureka地址
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka


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4.主启动类：

@SpringBootApplication
@EnableConfigServer
public class ConfigCenterMain3344
{
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConfigCenterMain3344.class, args);
    }
}

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5.windows下修改hosts文件，增加映射 127.0.0.1 config-3344.com

6.测试

测试通过Config微服务是否可以从GitHub上获取配置内容

启动ConfigCenterMain3344

浏览器防问 - http://config-3344.com:3344/master/config-dev.yml

配置读取规则

• /{label}/{application}-{profile}.yml（推荐）

  • master分支
    • http://config-3344.com:3344/master/config-dev.yml
    • http://config-3344.com:3344/master/config-test.yml
    • http://config-3344.com:3344/master/config-prod.yml
  • dev分支
    • http://config-3344.com:3344/dev/config-dev.yml
    • http://config-3344.com:3344/dev/config-test.yml
    • http://config-3344.com:3344/dev/config-prod.yml

• /{application}-{profile}.yml

  • http://config-3344.com:3344/config-dev.yml
  • http://config-3344.com:3344/config-test.yml
  • http://config-3344.com:3344/config-prod.yml
  • http://config-3344.com:3344/config-xxxx.yml(不存在的配置)

• /{application}/{profile}[/{label}]

  • http://config-3344.com:3344/config/dev/master
  • http://config-3344.com:3344/config/test/master
  • http://config-3344.com:3344/config/test/dev

• 重要配置细节总结

  • /{name}-{profiles}.yml
  • /{label}-{name}-{profiles}.yml
  • label：分支(branch)
  • name：服务名
  • profiles：环境(dev/test/prod)

11.3 Config客户端配置与测试

1. 新建模块 cloud-config-client-3355
2. pom.xml文件

    <dependencies>
        <!--添加消息总线RabbitMQ支持-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-bus-amqp</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
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3. bootstrap.yml

applicaiton.yml是用户级的资源配置项

bootstrap.yml是系统级的，优先级更加高

Spring Cloud会创建一个Bootstrap Context，作为Spring应用的Application Context的父上下文。

初始化的时候，BootstrapContext负责从外部源加载配置属性并解析配置。这两个上下文共享一个从外部获取的Environment。

Bootstrap属性有高优先级，默认情况下，它们不会被本地配置覆盖。Bootstrap context和Application Context有着不同的约定，所以新增了一个bootstrap.yml文件，保证Bootstrap Context和Application Context配置的分离。

要将Client模块下的application.yml文件改为bootstrap.yml,这是很关键的，因为bootstrap.yml是比application.yml先加载的。bootstrap.yml优先级高于application.yml。

server:
  port: 3355

spring:
  application:
    name: config-client
  cloud:
    #Config客户端配置
    config:
      label: master #分支名称
      name: config #配置文件名称
      profile: dev #读取后缀名称   上述3个综合：master分支上config-dev.yml的配置文件被读取http://config-3344.com:3344/master/config-dev.yml
      uri: http://localhost:3344 #配置中心地址k


#服务注册到eureka地址
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka


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4.主启动类

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class ConfigClientMain3355 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConfigClientMain3355.class);
    }
}
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5.controller

@RestController
public class ConfigClientController {
    @Value("${config.info}")
    private String configInfo;
    
    @GetMapping("/configInfo")
    public String getConfigInfo(){
        return  configInfo;
    }
}
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测试：

先启动 eureak7001，启动config3344，启动config3355

config3344访问地址：http://config-3344.com:3344/master/config-dev.yml

config3355访问地址：http://localhost:3355/configInfo

修改GitHub上的文件：

刷新3344，发现ConfigServer配置中心立刻响应

刷新3355，发现ConfigClient客户端没有任何响应 (需要重新启动)

11.4 客户端Config动态刷新

1.修改3355模块的yaml

management:
 endpoints:
   web:
   incloude: "*"
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2.在controller类上添加 @RefreshScope注解

@RestController
@RefreshScope
public class ConfigClientController {
 ...
}
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3.修改GitHub上的文件

config3344访问地址：http://config-3344.com:3344/master/config-dev.yml

config3355访问地址：http://localhost:3355/configInfo

发现3355并没动态刷新

原因：需要手动发送一个Post请求 刷新3355 curl -X POST http://localhost:3355/actuator/refresh

12.Bus消息总线

Bus消息总线是什么？

Spring Cloud Bus配合Spring Cloud Config使用可以实现配置的动态刷新。

Spring Cloud Bus是用来将分布式系统的节点与轻量级消息系统链接起来的框架，它整合了Java的事件处理机制和消息中间件的功能。Spring Clud Bus目前支持RabbitMQ和Kafka。

Bus能做什么

Spring Cloud Bus能管理和传播分布式系统间的消息，就像一个分布式执行器，可用于广播状态更改、事件推送等，也可以当作微服务间的通信通道。

什么是总线？

在微服务架构的系统中，通常会使用轻量级的消息代理来构建一个共用的消息主题，并让系统中所有微服务实例都连接上来。由于该主题中产生的消息会被所有实例监听和消费，所以称它为消息总线。在总线上的各个实例，都可以方便地广播一些需要让其他连接在该主题上的实例都知道的消息。

基本原理

ConfigClient实例都监听MQ中同一个topic(默认是Spring Cloud Bus)。当一个服务刷新数据的时候，它会把这个信息放入到Topic中，这样其它监听同一Topic的服务就能得到通知，然后去更新自身的配置。

Bus之RabbitMQ环境配置

推荐看这篇文章，讲的非常详细 ：rabbitMQ安装

Bus动态刷新全局广播的设计思想和选型

为了演示广播效果，增加复杂度，再以3355为模板再制作一个3366

1.新建模块：cloud-config-client-3366

2.pom.xml

 <dependencies>
        <!--添加消息总线RabbitMQ支持-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-bus-amqp</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

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3.yml

server:
  port: 3366

spring:
  application:
    name: config-client
  cloud:
    #Config客户端配置
    config:
      label: master #分支名称
      name: config #配置文件名称
      profile: dev #读取后缀名称   上述3个综合：master分支上config-dev.yml的配置文件被读取http://config-3344.com:3344/master/config-dev.yml
      uri: http://localhost:3344 #配置中心地址

#rabbitmq相关配置 15672是Web管理界面的端口；5672是MQ访问的端口
  rabbitmq:
    host: localhost
    port: 5672
    username: guest
    password: guest

#服务注册到eureka地址
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka

# 暴露监控端点
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"

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4.主启动类

@RestController
@RefreshScope
public class ConfigClientMain3366
{
    public static void main(String[] args)
    {
        SpringApplication.run(ConfigClientMain3366.class,args);
    }
}
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5.controller代码

@RestController
@RefreshScope
public class ConfigClientController
{
    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @Value("${config.info}")
    private String configInfo;

    @GetMapping("/configInfo")
    public String configInfo()
    {
        return "serverPort: "+serverPort+"\t\n\n configInfo: "+configInfo;
    }

}
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设计思想

1.利用消息总线触发一个客户端/bus/refresh,而刷新所有客户端的配置

2.利用消息总线触发一个服务端ConfigServer的/bus/refresh端点，而刷新所有客户端的配置

图二的架构显然更加适合，图—不适合的原因如下：

1. 打破了微服务的职责单一性，因为微服务本身是业务模块，它本不应该承担配置刷新的职责。
2. 破坏了微服务各节点的对等性。
3. 有一定的局限性。例如，微服务在迁移时，它的网络地址常常会发生变化，此时如果想要做到自动刷新，那就会增加更多的修改。

Bus动态刷新全局广播配置实现

给cloud-config-center-3344配置中心服务端添加消息总线支持

1.yml

server:
  port: 3344

spring:
  application:
    name:  cloud-controller-center #注册进Eureka服务器的微服务名
  cloud:
    config:
      server:
        git:
          uri: https://gitee.com/cafu_ankang/springcloud-config.git #gitee上面的git仓库名字
          ####搜索目录
          search-paths:
            - springcloud-controller

      ####读取分支
      label: master

  rabbitmq:
    host: 114.132.232.147
    port: 5672
    username: guest
    password: guest

#服务注册到eureka地址
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka

# 暴露监控端点
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "bus-refresh"
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给 cloud-config-client-3355 客户端添加消息总线支持

server:
  port: 3355

spring:
  application:
    name: config-client
  cloud:
    #Config客户端配置
    config:
      label: master #分支名称
      name: config #配置文件名称
      profile: dev #读取后缀名称   上述3个综合：master分支上config-dev.yml的配置文件被读取http://config-3344.com:3344/master/config-dev.yml
      uri: http://localhost:3344 #配置中心地址

  #rabbitmq相关配置 15672是Web管理界面的端口；5672是MQ访问的端口<-----------------------
  rabbitmq:
    host: 114.132.232.147
    port: 5672
    username: guest
    password: guest

#服务注册到eureka地址
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka

# 暴露监控端点
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"

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给cloud-config-client-3366客户端添加消息总线支持

server:
  port: 3366

spring:
  application:
    name: config-client
  cloud:
    #Config客户端配置
    config:
      label: master #分支名称
      name: config #配置文件名称
      profile: dev #读取后缀名称   上述3个综合：master分支上config-dev.yml的配置文件被读取http://config-3344.com:3344/master/config-dev.yml
      uri: http://localhost:3344 #配置中心地址

  #rabbitmq相关配置 15672是Web管理界面的端口；5672是MQ访问的端口<-----------------------
  rabbitmq:
    host: 114.132.232.147
    port: 5672
    username: guest
    password: guest

#服务注册到eureka地址
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka

# 暴露监控端点
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"

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以上3个服务都需要添加如下依赖：

<!--添加消息总线RabbitNQ支持-->
<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-bus-amap</artifactId>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>org-springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

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测试：需要启动4个微服务

• EurekaMain7001
• ConfigcenterMain3344
• ConfigclientMain3355
• ConfigclicntMain3366

在GitHub上修改配置文件内容

修改完毕后发送一个Post请求：通知3344，再由我们的配置中心去通知别的微服务

curl -X POST "http://localhost:3344/actuator/bus-refresh"
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3344配置中心测试地址：http://config-3344.com:3344/config-dev.yml

3355微服务测试地址：http://localhost:3355/configlnfo

3366微服务测试地址：http://localhost:3366/configInfo

这种方式是通知注册到配置中的所有微服务，如果不想通知所有的微服务，我们还可以实现定点通知

不在是全部微服务生效，而是指定哪些微服务需要跟新配置

• 公式：http://localhost:3344/actuator/bus-refresh/{destination} destination(配置文件中设定的应用名称)

• /bus/refresh请求不再发送到具体的服务实例上，而是发给config server通过destination参数类指定需要更新配置的服务或实例

• 假设此处我们只通知3355，不通知3366，那就发送一个如下这样的Post请求

• curl -X POST "http://localhost:3344/actuator/bus-refresh/config-client:3355

通知总结

13. Stream

13.1 springcloud Stream介绍

springcloud stream为什么被引入？

我们常用的消息中间件（MQ）

• ActiveMQ
• RabbitMQ
• RocketMQ
• Kafka

有可能我们用的是不同的多种MQ，我们切换，维护，开发比较麻烦，springcloud stream 让我们不在关注具体MQ的细节，我们只需要用一种适配绑定的方式，自动的给我们在各种MQ内切换。

springcloud stream：屏蔽底层消息中间件的差异，降低切换成本，统一消息的编程模型。

springcloud stream 官网：https://spring.io/projects/spring-cloud-stream#overview

中文版：https://m.wang1314.com/doc/webapp/topic/20971999.html、

什么是springcloud stream？

官方定义Spring Cloud Stream是一个构建消息驱动微服务的框架。

应用程序通过inputs或者 outputs 来与Spring Cloud Stream中binder对象交互。

通过我们配置来binding(绑定)，而Spring Cloud Stream 的binder对象负责与消息中间件交互。所以，我们只需要搞清楚如何与Spring Cloud Stream交互就可以方便使用消息驱动的方式。

通过使用Spring Integration来连接消息代理中间件以实现消息事件驱动。
Spring Cloud Stream为一些供应商的消息中间件产品提供了个性化的自动化配置实现，引用了发布-订阅、消费组、分区的三个核心概念。

Stream的设计思想

标准MQ的思想

• message：产者/消费者之间靠消息媒介传递信息内容
• Message Channel：消息必须走特定的通道 - 消息通道
• MessageHandler：消息通道里的消息如何被消费呢？谁负责收发处理 - 消息通道MessageChannel的子接口SubscribableChannel，由MessageHandler消息处理器所订阅。

为什么用Cloud Stream？

假设我们用到了RabbitMQ和Kafka，由于这两个消息中间件的架构上的不同，像RabbitMQ有exchange，kafka有Topic和Partitions分区。

这些中间件的差异性导致我们实际项目开发给我们造成了一定的困扰，我们如果用了两个消息队列的其中一种，后面的业务需求，我想往另外一种消息队列进行迁移，这时候无疑就是一个灾难性的，一大堆东西都要重新推倒重新做，因为它跟我们的系统耦合了，这时候Spring Cloud Stream给我们提供了—种解耦合的方式。

springcloud stream凭什么可以统一底层差异？

在没有绑定器这个概念的情况下，我们的SpringBoot应用要直接与消息中间件进行信息交互的时候，由于各消息中间件构建的初衷不同，它们的实现细节上会有较大的差异性通过定义绑定器作为中间层，完美地实现了应用程序与消息中间件细节之间的隔离。通过向应用程序暴露统一的Channel通道，使得应用程序不需要再考虑各种不同的消息中间件实现。

通过定义绑定器Binder作为中间层，实现了应用程序与消息中间件细节之间的隔离。

Binder：

• INPUT对应于消费者
• OUTPUT对应于生产者

Stream中的消息通信方式遵循了发布-订阅模式

Topic主题进行广播

• 在RabbitMQ就是Exchange
• 在Kakfa中就是Topic

13.2 Stream编码常用注解简介

Spring Cloud Stream标准流程套路

• Binder - 很方便的连接中间件，屏蔽差异。
• Channel - 通道，是队列Queue的一种抽象，在消息通讯系统中就是实现存储和转发的媒介，通过Channel对队列进行配置。
• Source和Sink - 简单的可理解为参照对象是Spring Cloud Stream自身，从Stream发布消息就是输出，接受消息就是输入。

编码API和常用注解

案例说明

准备RabbitMQ环境（RabbitMQ环境配置）

工程中新建三个子模块

• cloud-stream-rabbitmq-provider8801，作为生产者进行发消息模块
• cloud-stream-rabbitmq-consumer8802，作为消息接收模块
• cloud-stream-rabbitmq-consumer8803，作为消息接收模块

13.3 Stream消息驱动之生产者

1.新建Module：cloud-stream-rabbitmq-provider8801

2.pom.xml

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
        </dependency>
        <!--基础配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>


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3.主启动类StreamMQMain8801

@SpringBootApplication
public class StreamMQMain8801 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(StreamMQMain8801.class);
    }
}
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4.yml

server:
  port: 8801

spring:
  application:
    name: cloud-stream-provider
  cloud:
    stream:
      binders: # 在此处配置要绑定的rabbitmq的服务信息；
        defaultRabbit: # 表示定义的名称，用于于binding整合
          type: rabbit # 消息组件类型
          environment: # 设置rabbitmq的相关的环境配置
            spring:
              rabbitmq:
                host: 114.132.232.147
                port: 5672
                username: guest
                password: guest
      bindings: # 服务的整合处理
        output: # 这个名字是一个通道的名称
          destination: studyExchange # 表示要使用的Exchange名称定义
          content-type: application/json # 设置消息类型，本次为json，文本则设置“text/plain”
            binder: defaultRabbit # 设置要绑定的消息服务的具体设置

eureka:
  client: # 客户端进行Eureka注册的配置
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka
  instance:
    lease-renewal-interval-in-seconds: 2 # 设置心跳的时间间隔（默认是30秒）
    lease-expiration-duration-in-seconds: 5 # 如果现在超过了5秒的间隔（默认是90秒）
    instance-id: send-8801.com  # 在信息列表时显示主机名称
    prefer-ip-address: true     # 访问的路径变为IP地址


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5.业务类

5.1发送消息的接口

public interface IMessageProvider {
    public String sed();
}

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5.2 发送消息的实现类

@EnableBinding(Source.class) // 定义消息的推送管道
public class IMessageProviderImpl implements IMessageProvider {

    @Resource
    private MessageChannel output; // 消息发送管道


    @Override
    public String sed() {
        String serial = UUID.randomUUID().toString();
        output.send(MessageBuilder.withPayload(serial).build());
        System.out.println("*********serial:"+serial);
        return null;
    }
}
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6.controller

@RestController
public class SendMessageController {

    @Resource
    private IMessageProvider provider;

    @GetMapping("/sendMessage")
    public String sedMessage(){
        return provider.sed();
    }
}
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访问接口: http://localhost:8801/sendMessage

不断刷新该接口可以看到流量波峰

13.4 Stream消息驱动之消费者

1.新建Module：cloud-stream-rabbitmq-consumer8802

2.pom.xml

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--基础配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
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3.yml

server:
  port: 8802

spring:
  application:
    name: cloud-stream-consumer
  cloud:
    stream:
      binders: # 在此处配置要绑定的rabbitmq的服务信息；
        defaultRabbit: # 表示定义的名称，用于于binding整合
          type: rabbit # 消息组件类型
          environment: # 设置rabbitmq的相关的环境配置
            spring:
              rabbitmq:
                host: 114.132.232.147
                port: 5672
                username: guest
                password: guest
      bindings: # 服务的整合处理
        output: # 这个名字是一个通道的名称
          destination: studyExchange # 表示要使用的Exchange名称定义
          content-type: application/json # 设置消息类型，本次为json，文本则设置“text/plain”
          binder: defaultRabbit # 设置要绑定的消息服务的具体设置

eureka:
  client: # 客户端进行Eureka注册的配置
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:7001/eureka
  instance:
    lease-renewal-interval-in-seconds: 30 # 设置心跳的时间间隔（默认是30秒）
    lease-expiration-duration-in-seconds: 90 # 如果现在超过了5秒的间隔（默认是90秒）
    instance-id: send-8801.com  # 在信息列表时显示主机名称
    prefer-ip-address: true     # 访问的路径变为IP地址


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4主启动类StreamMQMain8802

@SpringBootApplication
public class StreamMQMain8802 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(StreamMQMain8802.class,args);
    }
}

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5.业务类service

@Component
@EnableBinding(Sink.class)
public class ReceiveMessageListenerController
{
    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;


    @StreamListener(Sink.INPUT)
    public void input(Message<String> message)
    {
        System.out.println("消费者1号,----->接受到的消息: "+message.getPayload()+"\t  port: "+serverPort);
    }
}

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测试

• 启动EurekaMain7001

• 启动StreamMQMain8801

• 启动StreamMQMain8802

• 访问：http://localhost:8801/sendMessage 可以看到8802接收到8801发送的消息

13.5 Stream之消息重复消费

按照8802，克隆出来一份cloud-stream-rabbitmq-consumer8803

启动

• RabbitMQ
• 服务注册 - 7001
• 消息生产 - 8801
• 消息消费 - 8802
• 消息消费 - 8802

运行后有两个问题

1. 有重复消费问题
2. 消息持久化问题

生产实际案例

比如在如下场景中，订单系统我们做集群部署，都会从RabbitMQ中获取订单信息，那如果一个订单同时被两个服务获取到，那么就会造成数据错误，我们得避免这种情况。这时我们就可以 使用Stream中的消息分组来解决。

注意在Stream中处于同一个group中的多个消费者是竞争关系，就能够保证消息只会被其中一个应用消费一次。不同组是可以全面消费的(重复消费)。

微服务应用放置于同一个group中，就能够保证消息只会被其中一个应用消费一次。

不同的组是可以重复消费的，同一个组内会发生竞争关系，只有其中一个可以消费。

8802/8803都变成不同组，group两个不同

在8002和8803的yml中修改 ，在binder属性下增加一个group属性，起一个组名

binder: defaultRabbit # 设置要绑定的消息服务的具体设置
group: consumerA
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• 如果8803和8802是不同的组名，那么他们可以同时收到8801推送的消息
• 如果8803和8802是同一个组名，那么他们是不可以同时接收到8801推送的消息，默认是采用轮询的机制。

Stream之消息持久化

通过上述，解决了重复消费问题，再看看持久化。

停止8802/8803并去除掉8802的分组 group:consumerA，8803的分组group: group:consumerA没有去掉。

8801先发送4条消息到RabbitMq。

先启动8802，无分组属性配置，后台没有打出来消息。

再启动8803，有分组属性配置，后台打出来了MQ上的消息。(消息持久化体现)

总结：如果没有配置group属性，一旦微服务挂掉，此时MQ发送消息，即使该微服务重新启动但是无法接收到MQ之前推送的消息，如果配置了group属性，可能中途挂掉，MQ发送的消息会持久化，等到该微服务重新上线的时候，MQ会再次发送给该服务被其消费掉。

14.Sleuth

为什么会出现这个技术？要解决哪些问题？

在微服务框架中，一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的的服务节点调用来协同产生最后的请求结果，每一个前段请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路，链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败。

是什么

• https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-sleuth
• Spring Cloud Sleuth提供了一套完整的服务跟踪的解决方案
• 在分布式系统中提供追踪解决方案并且兼容支持了zipkin

下载 zipkin

SpringCloud从F版起已不需要自己构建Zipkin Server了，只需调用jar包即可
下载链接：https://repo1.maven.org/maven2/io/zipkin/zipkin-server/

运行： java -jar zipkin-server-2.14.1-exec.jar

访问：http://localhost:9411/zipkin/

完整的调用链路：表示一请求链路，一条链路通过Trace ld唯一标识，Span标识发起的请求信息，各span通过parent id关联起来

整个链路的依赖关系如下：

名词解释

• Trace：类似于树结构的Span集合，表示一条调用链路，存在唯一标识
• span：表示调用链路来源，通俗的理解span就是一次请求信息

Sleuth链路监控展现

服务提供者：cloud-provider-payment8001

1.pom.xml

<!--包含了sleuth+zipkin-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

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2.yml

spring:
  application:
    name: cloud-payment-service

  zipkin:
      base-url: http://localhost:9411
  sleuth:
    sampler:
    #采样率值介于 0 到 1 之间，1 则表示全部采集
    probability: 1


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3.业务类controller如下

@RestController
public class PaymentController {
    ...
    @GetMapping("/payment/zipkin")
    public String paymentZipkin() {
        return "hello zipkin";
    }
    
}
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消费者调用方：cloue-consumer-order80

1.pom.xml

      <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
        </dependency>
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2.yml

spring:
    application:
        name: cloud-order-service
    zipkin:
      base-url: http://localhost:9411
    sleuth:
      sampler:
        probability: 1

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3.业务类：OrderController

@RestController
@Slf4j
public class OrderController {
  
 
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate; 

    @GetMapping("/consumer/payment/zipkin")
    public String paymentZipkin()
    {
        String result = restTemplate.getForObject("http://localhost:8001"+"/payment/zipkin/", String.class);
        return result;
    }

}

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依次启动 eureka7001,cloud-consumer-order80,cloud-provider-payment8001

访问：cloud-provider-payment8001的 /consumer/payment/zipkin接口多访问几次

打开浏览器访问： http://localhost:9411 查看调用链路

15.SpringCloud Alibaba

15.1 SpringCloud Alibaba简介

为什么会出现SpringCloud alibaba？

因为Spring Cloud Netflix项目进入维护模式

什么是维护模式？

将模块置于维护模式，意味着Spring Cloud团队将不会再向模块添加新功能。

他们将修复block级别的 bug 以及安全问题，他们也会考虑并审查社区的小型pull request。

SpringCloud alibaba 是什么？

spring Cloud Alibaba 致力于提供微服务开发的一站式解决方案。此项目包含开发分布式应用微服务的必需组件，方便开发者通过 Spring Cloud 编程模型轻松使用这些组件来开发分布式应用服务。

依托 Spring Cloud Alibaba，您只需要添加一些注解和少量配置，就可以将 Spring Cloud 应用接入阿里微服务解决方案，通过阿里中间件来迅速搭建分布式应用系统。

诞生：2018.10.31，Spring Cloud Alibaba 正式入驻了Spring Cloud官方孵化器，并在Maven 中央库发布了第一个版本。

springcloud aliabab官网： https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/blob/master/README-zh.md

文档手册：https://spring-cloud-alibaba-group.github.io/github-pages/greenwich/spring-cloud-alibaba.html

springcloud alibaba 能做什么？

• 服务限流降级：默认支持 WebServlet、WebFlux, OpenFeign、RestTemplate、Spring Cloud Gateway, Zuul, Dubbo 和 RocketMQ
• 限流降级功能的接入，可以在运行时通过控制台实时修改限流降级规则，还支持查看限流降级 Metrics 监控。
• 服务注册与发现：适配 Spring Cloud 服务注册与发现标准，默认集成了 Ribbon 的支持。
• 分布式配置管理：支持分布式系统中的外部化配置，配置更改时自动刷新。
• 消息驱动能力：基于 Spring Cloud Stream 为微服务应用构建消息驱动能力。
• 分布式事务：使用 @GlobalTransactional 注解， 高效并且对业务零侵入地解决分布式事务问题。
• 阿里云对象存储：阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。支持在任何应用、任何时间、任何地点存储和访问任意类型的数据。
• 分布式任务调度：提供秒级、精准、高可靠、高可用的定时（基于 Cron 表达式）任务调度服务。同时提供分布式的任务执行模型，如网格任务。网格任务支持海量子任务均匀分配到所有 Worker（schedulerx-client）上执行。
• 阿里云短信服务：覆盖全球的短信服务，友好、高效、智能的互联化通讯能力，帮助企业迅速搭建客户触达通道。

springcloud alibaba maven依赖

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <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>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

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15.2 Nacos

15.2.1 Nacos简介和下载

一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。
Nacos: Dynamic Naming and Configuration Service
Nacos就是注册中心＋配置中心的组合 -> Nacos = Eureka+Config+Bus

• 替代Eureka做服务注册中心
• 替代Config做服务配置中心

GitHub项目地址：https://github.com/alibaba/nacos

各中注册中心比较

15.2.2 Nacos安装

Nacos中文官网：https://nacos.io/zh-cn/

下载地址：https://github.com/alibaba/nacos/tags

下载完毕后解压 ，然后运行bin目录下的：startup.cmd

浏览器直接访问：http://localhost:8848/nacos ，即可来到登录界面，账号和密码都是 nacos

15.2.3 Nacos服务提供者注册

1.新建模块: cloudalibaba-provider-payment9001

2.父pom中添加如下依赖

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <!--spring cloud alibaba 2.1.0.RELEASE-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>2.1.0.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

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3. cloudalibaba-provider-payment9001 pom.xml

 <dependencies>
        <!--SpringCloud ailibaba nacos -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>
        <!-- SpringBoot整合Web组件 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--日常通用jar包配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

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4.yml

server:
  port: 9001

spring:
  application:
    name: nacos-payment-provider
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #配置Nacos地址

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

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5.主启动类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class PaymentMain9001 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentMain9001.class);
    }
}

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6.controller 接口

@RestController
public class PaymentController {
    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @GetMapping(value = "/payment/nacos/{id}")
    public String getPayment(@PathVariable("id") Integer id) {
        return "nacos registry, serverPort: "+ serverPort+"\t id"+id;
    }
}
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访问：http://localhost:8848/nacos 点击服务列表即可看到注册进去的服务

根据9001在建立一个9002方便演示负载均衡

15.2.4 Nacos服务消费者注册

1.新建模块 cloudalibaba-consumer-nacos-order83

2.pom.xml

<dependencies>
        <!--SpringCloud ailibaba nacos -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>
        <!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity -->
        <dependency>
            <groupId>com.lun.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-api-commons</artifactId>
            <version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
        </dependency>
        <!-- SpringBoot整合Web组件 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--日常通用jar包配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

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**为什么nacos支持负载均衡？**因为spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery内含netflix-ribbon包。

3.yml

server:
  port: 83

spring:
  application:
    name: nacos-order-consumer
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848

#消费者将要去访问的微服务名称(注册成功进nacos的微服务提供者)
service-url:
  nacos-user-service: http://nacos-payment-provider

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4.controller

@RestController
@Slf4j
public class OrderNacosController {

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    @Value("${service-url.nacos-user-service}")
    private String serverURL;

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/nacos/{id}")
    public String paymentInfo(@PathVariable("id") Long id)
    {
        return restTemplate.getForObject(serverURL+"/payment/nacos/"+id,String.class);
    }

}

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5.主启动类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class OrderMain83 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderMain83.class);
    }
}

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测试： 启动9001,9002,83

访问：localhost:83/consumer/payment/nacos/123

15.2.5 Nacos服务注册中心对比提升

Nacos全景图

Nacos和CAP

Nacos与其他注册中心特性对比

Nacos服务发现实例模型

Nacos支持AP和CP模式的切换

C是所有节点在同一时间看到的数据是一致的;而A的定义是所有的请求都会收到响应。

何时选择使用何种模式?

—般来说，如果不需要存储服务级别的信息且服务实例是通过nacos-client注册，并能够保持心跳上报，那么就可以选择AP模式。当前主流的服务如Spring cloud和Dubbo服务，都适用于AP模式，AP模式为了服务的可能性而减弱了一致性，因此AP模式下只支持注册临时实例。

如果需要在服务级别编辑或者存储配置信息，那么CP是必须，K8S服务和DNS服务则适用于CP模式。CP模式下则支持注册持久化实例，此时则是以Raft协议为集群运行模式，该模式下注册实例之前必须先注册服务，如果服务不存在，则会返回错误。

切换命令：

curl -X PUT '$NACOS_SERVER:8848/nacos/v1/ns/operator/switches?entry=serverMode&value=CP

15.2.6 Nacos基础服务配置中心

1.新建一个moudle cloudalibaba-config-nacos-client3377

2.pom.xml

<dependencies>
        <!--nacos-config-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
        </dependency>
        <!--nacos-discovery-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>
        <!--web + actuator-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--一般基础配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

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3.配置文件：

Nacos同springcloud-config一样，在项目初始化时，要保证先从配置中心进行配置拉取，拉取配置之后，才能保证项目的正常启动。

springboot中配置文件的加载是存在优先级顺序的，bootstrap优先级高于application

bootstrap.yml

# nacos配置
server:
  port: 3377

spring:
  application:
    name: nacos-config-client
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #Nacos服务注册中心地址
      config:
        server-addr: localhost:8848 #Nacos作为配置中心地址
        file-extension: yaml #指定yaml格式的配置
        group: DEV_GROUP
        namespace: 7d8f0f5a-6a53-4785-9686-dd460158e5d4


# ${spring.application.name}-${spring.profile.active}.${spring.cloud.nacos.config.file-extension}
# nacos-config-client-dev.yaml

# nacos-config-client-test.yaml   ----> config.info

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application.yml

spring:
  profiles:
    active: dev
 
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4.controller

@RestController
@RefreshScope //支持Nacos的动态刷新功能。
public class ConfigClientController {
    @Value("${config.info}")
    private String configInfo;

    @GetMapping("/config/info")
    public String getConfigInfo() {
        return configInfo;
    }

}
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5.主启动类

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class NacosConfigClientMain3377
{
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(NacosConfigClientMain3377.class, args);
    }
}

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Nacos中的dataid的组成格式及与SpringBoot配置文件中的匹配规则:

说明：之所以需要配置spring.application.name，是因为它是构成Nacos配置管理dataId 字段的一部分。

在 Nacos Spring Cloud中,dataId的完整格式如下：

${prefix}-${spring-profile.active}.${file-extension}
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• prefix默认为spring.application.name的值，也可以通过配置项spring.cloud.nacos.config.prefix来配置。
• spring.profile.active即为当前环境对应的 profile，详情可以参考 Spring Boot文档。注意：当spring.profile.active为空时，对应的连接符 - 也将不存在，datald 的拼接格式变成$prefix.${file-extension}file-exetension为配置内容的数据格式，可以通过配置项spring .cloud.nacos.config
• file-extension来配置。目前只支持properties和yaml类型。
• 通过Spring Cloud 原生注解@RefreshScope实现配置自动更新
• 最终公式：${spring.application.name)}-${spring.profiles.active}.${spring.cloud.nacos.config.file-extension}

在nacos可视化界面的配置中心添加配置文件，注意选择文件类型为 yaml

配置完毕后，访问：http://localhost:3377/config/info

15.2.7Nacos分组服务配置中心

实际开发中，通常一个系统会准备

• dev开发环境

• test测试环境

• prod生产环境

如何保证指定环境启动时服务能正确读取到Nacos上相应环境的配置文件呢?

一个大型分布式微服务系统会有很多微服务子项目，每个微服务项目又都会有相应的开发环境、测试环境、预发环境、正式环境…那怎么对这些微服务配置进行管理呢?

Namespace+Group+Data lD三者关系？为什么这么设计？

1.是什么？

类似Java里面的package名和类名最外层的namespace是可以用于区分部署环境的，Group和DatalD逻辑上区分两个目标对象。

2.三者之间关系

默认情况：Namespace=public，Group=DEFAULT_GROUP，默认Cluster是DEFAULT

默认情况：Namespace=public，Group=DEFAULT_GROUP，默认Cluster是DEFAULT

• Nacos默认的Namespace是public，Namespace主要用来实现隔离。
  • 比方说我们现在有三个环境：开发、测试、生产环境，我们就可以创建三个Namespace，不同的Namespace之间是隔离的。
• Group默认是DEFAULT_GROUP，Group可以把不同的微服务划分到同一个分组里面去
• Service就是微服务:一个Service可以包含多个Cluster (集群)，Nacos默认Cluster是DEFAULT，Cluster是对指定微服务的一个虚拟划分。
  • 比如说为了容灾，将Service微服务分别部署在了杭州机房和广州机房，这时就可以给杭州机房的Service微服务起一个集群名称(HZ) ，给广州机房的Service微服务起一个集群名称(GZ)，还可以尽量让同一个机房的微服务互相调用，以提升性能。
• 最后是Instance，就是微服务的实例。

指定spring.profile.active和配置文件的DatalD来使不同环境下读取不同的配置（可以达到同一个模块读取不同环境的配置文件）

默认空间+默认分组+新建dev和test两个DatalD

新建dev配置DatalD：nacos-config-client-test.yaml

Nacos之Group分组方案：

在nacos中新建两个配置文件：其分组不一样。

两个配置文件做修改：

application.yml：

spring:
  profiles:
    active: info

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bootstrap.yml

# nacos配置
server:
  port: 3377

spring:
  application:
    name: nacos-config-client
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #Nacos服务注册中心地址
      config:
        server-addr: localhost:8848 #Nacos作为配置中心地址
        file-extension: yaml #指定yaml格式的配置
        group: TEST_GROUP


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Nacos之Namespace空间方案:

1.新建两个分组

2.在dev分组下新建两个配置文件

3.yml配置文件

application.yml

spring:
  profiles:
    #active: dev
    active: test
    #active: info

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bootstrap.yml

# nacos配置
server:
  port: 3377

spring:
  application:
    name: nacos-config-client
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #Nacos服务注册中心地址
      config:
        server-addr: localhost:8848 #Nacos作为配置中心地址
        file-extension: yaml #指定yaml格式的配置
        group: TEST_GROUP
        namespace: 0269ca32-0615-47e6-8bfc-6ea30236c524 #此处为dev的命名空间id

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到时候找到就是：

15.2.8 Nacos集群

官网架构图：

集群部署架构图

因此开源的时候推荐用户把所有服务列表放到一个vip下面，然后挂到一个域名下面

http://ip1:port/openAPI直连ip模式，机器挂则需要修改ip才可以使用。

http://VIP:port/openAPI挂载VIP模式，直连vip即可，下面挂server真实ip，可读性不好。

http://nacos.com:port/openAPI域名＋VIP模式，可读性好，而且换ip方便，推荐模式

真实情况：

默认Nacos使用嵌入式数据库实现数据的存储。所以，如果启动多个默认配置下的Nacos节点，数据存储是存在一致性问题的。为了解决这个问题，Nacos采用了集中式存储的方式来支持集群化部署，目前只支持MySQL的存储。

Nacos支持三种部署模式

• 单机模式-用于测试和单机试用。
• 集群模式-用于生产环境，确保高可用。
• 多集群模式-用于多数据中心场景。

nacos数据持久化：

1.初始化mysq数据库，新建一个数据库nacos_config,数据库初始化文件: nacos\conf\nacos-mysql.sql

2.修改 nacos\conf\application.properties文件，增加支持mysql数据源配置（目前只支持mysql)，添加mysql数据源的url、用户名和密码。

spring.datasource.platform=mysql
db.num=1
db.url.0=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/nacos_config?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&serverTimezone=UTC
db.user=root
db.password=2732195202
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3.重新启动nacos，即可后面添加的配置都会存储到MySQL数据库

**linux 安装nacos: **

1.将linux版本的nacos上次到linux操作系统，使用 tar -zxvf nacos-server-1.1.4.tar.gz 进行解压即可

**nacos集群配置 **

软件需求：MySQL+nginx+nacos

1.在你的数据库中新建一个数据库nacos_config,然后把naocs/conf/下的nacos-mysql.sql脚本在nacos_config数据库中执行

2.配置application.properties中的内容，也是在nacos/conf目录下的

#持久化配置
 50 spring.datasource.platform=mysql
 51 db.num=1
 # ip：如果是自己虚拟机就填写127.0.0.1，如果是阿里云或者腾讯云就填写你的外网ip地址，不同版本的数据库跟的参数有所不同，此处5.7
 52 db.url.0=jdbc:mysql://114.132.111.47:3306/nacos_config?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&serverTimezone=UTC
 53 db.user=yourusername
 54 db.password=yourpassword

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3.编辑集群启动配置文件：cluster.conf

# 此处的ip地址是使用 hostname -I 查询出来的，注意I是大写的
10.0.20.2:3333
10.0.20.2:4444
10.0.20.2:5555

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4.编辑Nacos的启动脚本startup.sh，步骤为下面框框里的三步：需要修改的地方我用红色箭头标记出来了

如果你是一台机器，内存不够可以设置启动时所需内存，默认2g太大了，我们可以该小一点

默认：JAVA_OPT=“${JAVA_OPT} -server -Xms2g -Xmx2g -Xmn1g -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m”

修该后：

JAVA_OPT=“${JAVA_OPT} -server -Xms300m -Xmx300m -Xmn100m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=160m”

5.修改nginx配置文件：

6.启动nginx：

先cd到该目录下：cd /usr/local/nginx/sbin/

指定刚才修改的配置文件启动： ./nginx -c /usr/local/nginx/conf/nginx.conf.nacos

7.启动nacos：在你的nacos的bin目录下执行：

bash -f ./startup.sh -p 3333

bash -f ./startup.sh -p 4444

bash -f ./startup.sh -p 5555

单机启动：bash -f ./startup.sh -m standalone

启动完毕后使用：ps -ef|grep nacos|grep -v grep |wc -l 来查看你启动的nacos服务个数

8.如果你是阿里云或者腾讯云的服务器，那么你需要在你的控制台开放使用到的端口，让后在进入服务器命令行，执行如下命令。

查看开放的所有端口号：firewall-cmd --list-ports

开启某个端口号：firewall-cmd --zone=public --add-port=8080/tcp --permanent

重载服务：firewall-cmd --reload

准备完毕后，在浏览器输入：http://114.132.111.47:1111/nacos 即可访问到nacos的登录界面，账号和密码默认都是naocs(此处的ip就是外网ip)

如果有微服务需要注册到该nacos集群，在application.yml中直接配置nginx监听的端口后即可

spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr:114.132.111.47:1111 #nginx集群地址
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集群配置架构图：

15.3 Sentinel

官方GitHub：https://gitcode.net/mirrors/alibaba/sentinel?utm_source=csdn_github_accelerator

官网文档：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/introduction.html

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

Sentinel 具有以下特征:

• 丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。
• 完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
• 广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。
• 完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

Sentinel 的主要特性：

Hystrix与Sentinel比较：

• Hystrix
  • 需要我们程序员自己手工搭建监控平台
  • 没有一套web界面可以给我们进行更加细粒度化得配置流控、速率控制、服务熔断、服务降级
• Sentinel
  • 单独一个组件，可以独立出来。
  • 直接界面化的细粒度统一配置。

约定 > 配置 > 编码

都可以写在代码里面，但是我们本次还是大规模的学习使用配置和注解的方式，尽量少写代码

15.3.1 Sentinel下载安装运行

服务使用中的各种问题：

• 服务雪崩
• 服务降级
• 服务熔断
• 服务限流

Sentinel 分为两个部分：

• 核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo / Spring Cloud 等框架也有较好的支持。
• 控制台（Dashboard）基于 Spring Boot 开发，打包后可以直接运行，不需要额外的 Tomcat 等应用容器。

下载地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

下载完毕后直接：java -jar sentinel-dashboard-1.7.0.jar 进行运行

访问：http://localhost:8080/ 即可来到登录页面 账号和密码都是 sentinel

15.3.2 Sentinel初始化监控

1.新建moudle cloudalibaba-sentinel-service8401

2.pom.xml

 <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.study.springcloud</groupId>
            <artifactId>cloud-commons-api</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>
        <!--SpringCloud ailibaba nacos -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>
        <!--SpringCloud ailibaba sentinel-datasource-nacos 后续做持久化用到-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
            <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
        </dependency>
        <!--SpringCloud ailibaba sentinel -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
        </dependency>
        <!--openfeign-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
        </dependency>
        <!-- SpringBoot整合Web组件+actuator -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--日常通用jar包配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>4.6.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

    </dependencies>
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3.yml

server:
  port: 8401

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #Nacos服务注册中心地址
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard地址
        port: 8719

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

feign:
  sentinel:
    enabled: true # 激活Sentinel对Feign的支持


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4.主启动类

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class MainApp8401 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MainApp8401.class);
    }
}

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5.controller

@RestController
@Slf4j
public class FlowLimitController {
    @GetMapping("/testA")
    public String testA()
    {
        return "------testA------";
    }

    @GetMapping("/testB")
    public String testB()
    {
        log.info(Thread.currentThread().getName()+"\t"+"...testB");
        return "------testB------";
    }

}
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启动测试： 启动nacos，启动sentinel，启动8401

查看sentinel发现什么也没有，因为sentinel是懒加载的，需要访问以下该服务的某个接口一次，监控才会进行开始。

15.3.3 Sentinel流控规则简介

解释说明：

资源名：唯一名称，默认请求路径。
针对来源：Sentinel可以针对调用者进行限流，填写微服务名，默认default（不区分来源）。
阈值类型/单机阈值：

• QPS(每秒钟的请求数量)︰当调用该API的QPS达到阈值的时候，进行限流。
• 线程数：当调用该API的线程数达到阈值的时候，进行限流。

是否集群：不需要集群。
流控模式：

• 直接：API达到限流条件时，直接限流。
• 关联：当关联的资源达到阈值时，就限流自己。
• 链路：只记录指定链路上的流量（指定资源从入口资源进来的流量，如果达到阈值，就进行限流)【API级别的针对来源】。

流控效果：

• 快速失败：直接失败，抛异常。
• Warm up：根据Code Factor（冷加载因子，默认3）的值，从阈值/codeFactor，经过预热时长，才达到设置的QPS阈值。
• 排队等待：匀速排队，让请求以匀速的速度通过，阈值类型必须设置为QPS，否则无效。

15.3.4 Sentinel流控-QPS直接失败

QPS+直接+快速失败

测试：快速多次点击访问 http://localhost:8401/testA

返回错误提示信息：Blocked by Sentinel (flow limiting)

表示1秒钟之内查询一次结果就是正常的，如果超过1次就会直接快速失败，报默认错误。

15.3.5 Sentinel流控-线程数直接失败

线程数：当调用该API的线程数达到阈值的时候，进行限流。

将testA接口稍作修改

    @GetMapping("/testA")
    public String testA(){
        try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(800);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "------testA------";
    }
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启动两个访问页面，访问testA，快速点击，当调用这个接口的线程数超过1的时候就返回默认错误

15.3.6 Sentinel流控-关联

是什么？

• 当自己关联的资源达到阈值时，就限流自己
• 当与A关联的资源B达到阀值后，就限流A自己

使用postman进行测试：疯狂访问/testB接口

/testB可以进行正常访问，但是/testA报错了。就比如：订单接口已经到达限流的阈值，也就没有必要去调用支付接口了，支付接口直接进返回错误。

15.3.7 Sentinel流控-预热

Warm Up

Warm Up（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP）方式，即预热/冷启动方式。当系统长期处于低水位的情况下，当流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。通过"冷启动"，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。
通常冷启动的过程系统允许通过的 QPS 曲线如下图所示：

默认coldFactor为3，即请求QPS 从 threshold / 3开始，经预热时长逐渐升至设定的QPS阈值

WarmUp配置

案例，阀值为10+预热时长设置5秒。

系统初始化的阀值为10/ 3约等于3,即阀值刚开始为3;然后过了5秒后阀值才慢慢升高恢复到10

源码 com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.WarmUpController

15.3.8 Sentinel流控-排队等待

匀速排队，让请求以均匀的速度通过，阀值类型必须设成QPS，否则无效。

设置：/testA每秒1次请求，超过的话就排队等待，等待的超时时间为20000毫秒。

匀速排队

匀速排队（RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_RATE_LIMITER）方式会严格控制请求通过的间隔时间，也即是让请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法。

该方式的作用如下图所示：

这种方式主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列。想象一下这样的场景，在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求。

注意：匀速排队模式暂时不支持 QPS > 1000 的场景。

参考连接：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%B5%81%E9%87%8F%E6%8E%A7%E5%88%B6#%E5%8C%80%E9%80%9F%E6%8E%92%E9%98%9F

源码 ： com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.controller.RateLimiterController

15.3.9 Sentinel降级简介

熔断降级概述

除了流量控制以外，对调用链路中不稳定的资源进行熔断降级也是保障高可用的重要措施之一。一个服务常常会调用别的模块，可能是另外的一个远程服务、数据库，或者第三方 API 等。例如，支付的时候，可能需要远程调用银联提供的 API；查询某个商品的价格，可能需要进行数据库查询。然而，这个被依赖服务的稳定性是不能保证的。如果依赖的服务出现了不稳定的情况，请求的响应时间变长，那么调用服务的方法的响应时间也会变长，线程会产生堆积，最终可能耗尽业务自身的线程池，服务本身也变得不可用。

现代微服务架构都是分布式的，由非常多的服务组成。不同服务之间相互调用，组成复杂的调用链路。以上的问题在链路调用中会产生放大的效果。复杂链路上的某一环不稳定，就可能会层层级联，最终导致整个链路都不可用。因此我们需要对不稳定的弱依赖服务调用进行熔断降级，暂时切断不稳定调用，避免局部不稳定因素导致整体的雪崩。熔断降级作为保护自身的手段，通常在客户端（调用端）进行配置。

• RT（平均响应时间，秒级）

  • 平均响应时间 超出阈值 且 在时间窗口内通过的请求>=5，两个条件同时满足后触发降级。
  • 窗口期过后关闭断路器。
  • RT最大4900（更大的需要通过-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=XXXX才能生效）。

• 异常比列（秒级）

  • QPS >= 5且异常比例（秒级统计）超过阈值时，触发降级;时间窗口结束后，关闭降级 。

异常数(分钟级)

• ​ 异常数(分钟统计）超过阈值时，触发降级;时间窗口结束后，关闭降级

Sentinel熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高)，对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联错误。

当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都自动熔断（默认行为是抛出 DegradeException）。

Sentinei的断路器是没有类似Hystrix半开状态的。(Sentinei 1.8.0 已有半开状态)

半开的状态系统自动去检测是否请求有异常，没有异常就关闭断路器恢复使用，有异常则继续打开断路器不可用。

15.3.10 Sentinel降级-RT

是什么？
平均响应时间(DEGRADE_GRADE_RT)：当1s内持续进入5个请求，对应时刻的平均响应时间（秒级）均超过阈值（ count，以ms为单位），那么在接下的时间窗口（DegradeRule中的timeWindow，以s为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地熔断(抛出DegradeException )。注意Sentinel 默认统计的RT上限是4900 ms，超出此阈值的都会算作4900ms，若需要变更此上限可以通过启动配置项-Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx来配置。

慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)：选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用 RT（即最大的响应时间），请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且慢调用的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断，若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。

接下来讲解Sentinel 1.7.0

注意：Sentinel 1.7.0才有平均响应时间（DEGRADE_GRADE_RT），Sentinel 1.8.0的没有这项，取而代之的是慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)。

测试代码：

@RestController
@Slf4j
public class FlowLimitController {

    private static LongAdder counterC=new LongAdder();

    @GetMapping("/testC")
    public String testC()
    {
            try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        counterC.increment();
        log.warn("testB第"+counterC+"次请求");
        return "------testC------";
    }
}
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降级规则配置：

jmeter压测

结论

按照上述配置，永远一秒钟打进来10个线程（大于5个了）调用testC，我们希望200毫秒处理完本次任务，如果超过200毫秒还没处理完，在未来1秒钟的时间窗口内，断路器打开,微服务不可用，服务降级后续我停止jmeter，没有这么大的访问量了，断路器关闭，testC接口服务正常，可以正常访问。

15.3.11 Sentinel降级-异常比例

是什么？

• 异常比例(DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO)：当资源的每秒请求量 >= 5，并且每秒异常总数占通过量的比值超过阈值（ DegradeRule中的 count）之后，资源进入降级状态，即在接下的时间窗口( DegradeRule中的timeWindow，以s为单位）之内，对这个方法的调用都会自动地返回。异常比率的阈值范围是[0.0, 1.0]，代表0% -100%。

注意，与Sentinel 1.8.0相比，有些不同（Sentinel 1.8.0才有的半开状态），Sentinel 1.8.0的如下：

• 异常比例 (ERROR_RATIO)：当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且异常的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。link

接下来讲解Sentinel 1.7.0

在controller新增一个接口/testD

    @GetMapping("/testD")
    public String testD()
    {
        int age=10/0;
       
        return "------testD[异常比例]------";
    }
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降级规则配置：

jmeter线程组配置：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KBfjMQaT-1650649236720)(C:%5CUsers%5C14823%5CDesktop%5Clearn-note%5Ctyproa-img%5Cimage-20220109183526334.png)]

结论

按照上述配置，单独访问一次，必然来一次报错一次(int age = 10/0)，调一次错一次。

开启jmeter后，直接高并发发送请求，多次调用达到我们的配置条件了。断路器开启，微服务不可用了，不再报错error而是服务降级了。如果是普通请求，没有达到降级条件，直接抛出500页面。

15.3.12 Sentinel降级-异常数

是什么？

• 异常数( DEGRADE_GRADF_EXCEPTION_COUNT )：当资源近1分钟的异常数目超过阈值之后会进行熔断。注意由于统计时间窗口是分钟级别的，若timeWindow小于60s，则结束熔断状态后码可能再进入熔断状态。

注意，与Sentinel 1.8.0相比，有些不同（Sentinel 1.8.0才有的半开状态），Sentinel 1.8.0的如下：

• 异常数 (ERROR_COUNT)：当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。

controller新增测试代码

 @GetMapping("/testE")
    public String testE()
    {
        int age=10/0;
        return "------testD[异常数]------";
    }
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降级规则配置：

访问接口：http://localhost:8401/testE

1分钟之内前五次访问直接抛出异常：

1分钟之内五次后访问直接进行服务降级，过了时间窗口期之后再进行恢复服务：

15.3.13 Sentinel热点key

何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。比如：

• 商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制
• 用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制

热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。

Sentinel 利用 LRU 策略统计最近最常访问的热点参数，结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。热点参数限流支持集群模式。

承上启下复习start

服务降级后的预处理方法：分为客户端默认和用户自定义

之前的case，限流出问题后，都是用sentinel系统默认的提示: Blocked by Sentinel (flow limiting)

我们能不能自定？类似hystrix，某个方法出问题了，就找对应的兜底降级方法?

结论 - 从HystrixCommand到@SentinelResource

源代码：com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException

controller代码：

@RestController
@Slf4j
public class FlowLimitController
{


    @GetMapping("/testHotKey")
    @SentinelResource(value = "testHotKey",blockHandler = "deal_testHotKey")
    public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1",required = false) String p1,
                             @RequestParam(value = "p2",required = false) String p2) {
  
        return "------testHotKey";
    }
    
    /*兜底方法*/
    public String deal_testHotKey (String p1, String p2, BlockException exception) {
        return "------deal_testHotKey,o(╥﹏╥)o";  //sentinel系统默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting)
    }

}

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@SentinelResource(value = “testHotKey”)：指定资源名称

@SentinelResource(blockHandler = “dealHandler_testHotKey”)：指定服务降级后的预处理方法

sentinel热点规则配置：

表示：testHotKey这个资源的第一个参数QPS阈值达到1的时候进行资源降级。参数索引0表示第一个参数

如果请求的是第二个参数：http://localhost:8401/testHotKey?p2=a 则不会进行资源降级处理，只针对第一个参数

**参数例外项：**就比如说需要更进一步的进行细分，比如说我们要求第一个参数的值为：5的时候，QPS可以达到500

该请求的QPS只能达到1：http://localhost:8401/testHotKey?p1

该请求的QPS只能达到200：http://localhost:8401/testHotKey?p1=2

参数类型只支持String和基本数据类型

如果是用户自己的异常依旧会抛出指定的异常，不会由sentinel处理

15.3.14 Sentinel系统规则

Sentinel 系统自适应限流从整体维度对应用入口流量进行控制，结合应用的 Load、CPU 使用率、总体平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度的监控指标，通过自适应的流控策略，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。

系统规则

系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台机器的 load、CPU 使用率、平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度监控应用指标，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。

系统保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且仅对入口流量生效。入口流量指的是进入应用的流量（EntryType.IN），比如 Web 服务或 Dubbo 服务端接收的请求，都属于入口流量。

系统规则支持以下的模式：

• Load 自适应（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：系统的 load1 作为启发指标，进行自适应系统保护。当系统 load1 超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护（BBR 阶段）。系统容量由系统的 maxQps * minRt 估算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5。
• CPU usage（1.5.0+ 版本）：当系统 CPU 使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围 0.0-1.0），比较灵敏。
• 平均 RT：当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。
• 并发线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。
• 入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。

15.3.15 SentinelResource配置(上)

按资源名称限流 +blockHandler

1.新建controller类

@RestController
public class RateLimitController {
    
    @GetMapping("/byResource")
    @SentinelResource(value = "byResource",blockHandler = "handleException")
    public CommonResult byResource() {
        return new CommonResult(200,"按资源名称限流测试OK",new Payment(2020L,"serial001"));
    }
    
    public CommonResult handleException(BlockException exception) {
        return new CommonResult(444,exception.getClass().getCanonicalName()+"\t 服务不可用");
    }
}

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表示1秒钟内查询次数大于1，就进行限流，并且调用我们的handleException预处理方法返回结果。

此时关闭问服务8401 -> Sentinel控制台，流控规则消失了，说明当前是不是持久化的。

按照Url地址限流 + blockHandler

controller代码：

@RestController
public class RateLimitController {


    @GetMapping("/rateLimit/byUrl")
    @SentinelResource(value = "byUrl")
    public CommonResult byUrl()
    {
        return new CommonResult(200,"按url限流测试OK",new Payment(2020L,"serial002"));
    }

}
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上面兜底方案面临的问题

• 系统默认的，没有体现我们自己的业务要求。
• 依照现有条件，我们自定义的处理方法又和业务代码耦合在一块，不直观。
• 每个业务方法都添加—个兜底的，那代码膨胀加剧。
• 全局统—的处理方法没有体现。

15.3.16 SentinelResource配置(中)

客户自定义限流处理逻辑

自定义限流处理类 - 创建CustomerBlockHandler类用于自定义限流处理逻辑

public class CustomerBlockHandler {
    public static CommonResult handlerException1(BlockException exception) {
        return new CommonResult(4444,"按客戶自定义,global handlerException----1");
    }

    public static CommonResult handlerException2(BlockException exception) {
        return new CommonResult(4444,"按客戶自定义,global handlerException----2");
    }
}
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RateLimitController

@RestController
public class RateLimitController {
 
    @GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler")
    @SentinelResource(value = "customerBlockHandler",
            blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class,//<-------- 自定义限流处理类
            blockHandler = "handlerException1")//<-----------
    public CommonResult customerBlockHandler()
    {
        return new CommonResult(200,"按客戶自定义",new Payment(2020L,"serial003"));
    }

}

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customerBlockHandler: 限流的资源名称。

**CustomerBlockHandler.class：**自定义限流的处理类。

handlerException1 ： 具体调用自定义限流处理类的那个方法进行处理。

Sentinel控制台配置

启动微服务后先调用一次 - http://localhost:8401/rateLimit/customerBlockHandler。然后，多次快速刷新http://localhost:8401/rateLimit/customerBlockHandler。刷新后，我们自定义兜底方法的字符串信息就返回到前端。

15.3.17 SentinelResource配置(下)

@SentinelResource 注解

注意：注解方式缺点不支持 private 方法。

@SentinelResource 用于定义资源，并提供可选的异常处理和 fallback 配置项。 @SentinelResource 注解包含以下属性：

• value：资源名称，必需项（不能为空）
• entryType：entry 类型，可选项（默认为 EntryType.OUT）
• blockHandler / blockHandlerClass: blockHandler 对应处理 BlockException 的函数名称，可选项。blockHandler 函数访问范围需要是 public，返回类型需要与原方法相匹配，参数类型需要和原方法相匹配并且最后加一个额外的参数，类型为 BlockException。blockHandler 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定 blockHandlerClass 为对应的类的 Class 对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。
• fallback /fallbackClass：fallback 函数名称，可选项，用于在抛出异常的时候提供 fallback 处理逻辑。fallback 函数可以针对所有类型的异常（除了exceptionsToIgnore里面排除掉的异常类型）进行处理。fallback 函数签名和位置要求：
  • 返回值类型必须与原函数返回值类型一致；
  • 方法参数列表需要和原函数一致，或者可以额外多一个 Throwable 类型的参数用于接收对应的异常。
  • fallback 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定 fallbackClass 为对应的类的 Class 对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。
• defaultFallback（since 1.6.0）：默认的 fallback 函数名称，可选项，通常用于通用的 fallback 逻辑（即可以用于很多服务或方法）。默认 fallback 函数可以针对所有类型的异常（除了exceptionsToIgnore里面排除掉的异常类型）进行处理。若同时配置了 fallback 和 defaultFallback，则只有 fallback 会生效。defaultFallback 函数签名要求：
  • 返回值类型必须与原函数返回值类型一致；
  • 方法参数列表需要为空，或者可以额外多一个 Throwable 类型的参数用于接收对应的异常。
  • defaultFallback 函数默认需要和原方法在同一个类中。若希望使用其他类的函数，则可以指定 fallbackClass 为对应的类的 Class 对象，注意对应的函数必需为 static 函数，否则无法解析。
• exceptionsToIgnore（since 1.6.0）：用于指定哪些异常被排除掉，不会计入异常统计中，也不会进入 fallback 逻辑中，而是会原样抛

Sentinel主要有三个核心Api：

• SphU定义资源

• Tracer定义统计

• ContextUtil定义了上下文

15.3.18 服务熔断Ribbon环境搭建

sentinel整合ribbon+openFeign+fallback

Ribbon系列

• 启动nacos和sentinel
• 提供者9003/9004
• 消费者84

新建cloudalibaba-provider-payment9003和cloudalibaba-provider-payment9004，两个moudle完全一样，只是端口不一样，我这里写一个9003,9004完全一致，修改以下yml的端口号即可。

1.新建cloudalibaba-provider-payment9003 [服务提供者]

2.pom.xml

<dependencies>
        <!--SpringCloud ailibaba nacos -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>
        <!-- SpringBoot整合Web组件 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--日常通用jar包配置-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
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3.yml

server:
  port: 9002

spring:
  application:
    name: nacos-payment-provider

  cloud:
    nacos:
      discovery:
        #server-addr: localhost:8848 #配置Nacos地址
        server-addr: 114.132.232.147:1111/ #nginx集群地址

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

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4.主启动类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class PaymentMain9002 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(PaymentMain9002.class);
    }
}
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5.controller

@RestController
public class PaymentController {
    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @GetMapping(value = "/payment/nacos/{id}")
    public String getPayment(@PathVariable("id") Integer id) {
        return "nacos registry, serverPort: "+ serverPort+"\t id"+id;
    }
}
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1.新建cloudalibaba-consumer-nacos-order84 [服务消费者]

2.pom.xml

<dependencies>
    <!--SpringCloud ailibaba nacos -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
    <!--SpringCloud ailibaba sentinel -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 引入自己定义的api通用包，可以使用Payment支付Entity -->
    <dependency>
        <groupId>com.study.springcloud</groupId>
        <artifactId>cloud-commons-api</artifactId>
        <version>${project.version}</version>
    </dependency>
    <!-- SpringBoot整合Web组件 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
    <!--日常通用jar包配置-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <!--openfeign-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
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3.yml

server:
  port: 84

spring:
  application:
    name: nacos-order-consumer
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
    sentinel:
      transport:
        #配置Sentinel dashboard地址
        dashboard: localhost:8080
        #默认8719端口，假如被占用会自动从8719开始依次+1扫描,直至找到未被占用的端口
        port: 8719

#消费者将要去访问的微服务名称(注册成功进nacos的微服务提供者)
service-url:
  nacos-user-service: http://nacos-payment-provider

# 激活Sentinel对Feign的支持
feign:
  sentinel:
    enabled: false

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4.配置类

@Configuration
public class ApplicationContextConfig {

    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate getRestTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}
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5.主启动类

@EnableDiscoveryClient
@EnableFeignClients
@SpringBootApplication
public class OrderMain84 {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderMain84.class);
    }
}

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6.controller

@RestController
@Slf4j
public class CircleBreakerController {
    public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    @RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
    @SentinelResource(value = "fallback")//没有配置
    public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id) {
        CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL + "/paymentSQL/" + id, CommonResult.class, id);

        if (id == 4) {
            throw new IllegalArgumentException("IllegalArgumentException,非法参数异常....");
        } else if (result.getData() == null) {
            throw new NullPointerException("NullPointerException,该ID没有对应记录,空指针异常");
        }

        return result;
    }

}
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15.3.19 服务熔断只配置fallback

fallback：只负责业务异常

@RestController
@Slf4j
public class CircleBreakerController {
    public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    @RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
    @SentinelResource(value = "fallback",fallback = "handlerFallback")//没有配置
    public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id) {
        CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL + "/paymentSQL/" + id, CommonResult.class, id);

        if (id == 4) {
            throw new IllegalArgumentException("IllegalArgumentException,非法参数异常....");
        } else if (result.getData() == null) {
            throw new NullPointerException("NullPointerException,该ID没有对应记录,空指针异常");
        }

        return result;
    }
    //fallback预处理方法，处理业务逻辑抛出的异常
    public CommonResult handlerFallback(@PathVariable  Long id,Throwable e) {
        Payment payment = new Payment(id,"null");
        return new CommonResult<>(444,"兜底异常handlerFallback,exception内容  "+e.getMessage(),payment);
    }


}
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15.3.20 服务熔断只配置blockHandler

blockHandler:只负责sentinel控制台配置违规

@RestController
@Slf4j
public class CircleBreakerController {
    public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    @RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
    @SentinelResource(value = "fallback",blockHandler = "blockHandler")// blockHandler
    public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id) {
        CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL + "/paymentSQL/" + id, CommonResult.class, id);

        if (id == 4) {
            throw new IllegalArgumentException("IllegalArgumentException,非法参数异常....");
        } else if (result.getData() == null) {
            throw new NullPointerException("NullPointerException,该ID没有对应记录,空指针异常");
        }

        return result;
    }

    // blockHandler 预处理方法：处理sentinel的违规异常
    public CommonResult blockHandler(@PathVariable  Long id, BlockException blockException) {
        Payment payment = new Payment(id,"null");
        return new CommonResult<>(445,"blockHandler-sentinel限流,无此流水: blockException  "+blockException.getMessage(),payment);
    }



}
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15.3.21 服务熔断fallback和blockHandler

若blockHandler和fallback 都进行了配置，则被限流降级而抛出BlockException时只会进入blockHandler处理逻辑。

会进入各自的预处理方法，但是如果异常访问次数超过QPS阈值，一样的会走blockHandler进行处理

@RestController
@Slf4j
public class CircleBreakerController {
    public static final String SERVICE_URL = "http://nacos-payment-provider";

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    @RequestMapping("/consumer/fallback/{id}")
    // blockHandler  and fallback
    @SentinelResource(value = "fallback",blockHandler = "blockHandler",fallback = "handlerFallback")
    public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable Long id) {
        CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL + "/paymentSQL/" + id, CommonResult.class, id);

        if (id == 4) {
            throw new IllegalArgumentException("IllegalArgumentException,非法参数异常....");
        } else if (result.getData() == null) {
            throw new NullPointerException("NullPointerException,该ID没有对应记录,空指针异常");
        }

        return result;
    }

    // fallback 预处理方法，处理业务逻辑抛出的异常
    public CommonResult handlerFallback(@PathVariable  Long id,Throwable e) {
        Payment payment = new Payment(id,"null");
        return new CommonResult<>(444,"兜底异常handlerFallback,exception内容  "+e.getMessage(),payment);
    }

    // blockHandler 预处理方法：处理sentinel的违规异常
    public CommonResult blockHandler(@PathVariable  Long id, BlockException blockException) {
        Payment payment = new Payment(id,"null");
        return new CommonResult<>(445,"blockHandler-sentinel限流,无此流水: blockException  "+blockException.getMessage(),payment);
    }

 
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exceptionsToIgnore =IllegalArgumentException.class：排除指定异常不进行处理。

15.3.22 Sentinel持久化规则

是什么？

一旦我们重启应用，sentinel规则将消失，生产环境需要将配置规则进行持久化。

怎么玩？

将限流配置规则持久化进Nacos保存，只要刷新8401某个rest地址，sentinel控制台的流控规则就能看到，只要Nacos里面的配置不删除，针对8401上sentinel上的流控规则持续有效。

实现步骤：

1.修改cloudalibaba-sentinel-service8401

2.pom.xml中添加如下内容

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>
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3.yml

server:
  port: 8401

spring:
  application:
    name: cloudalibaba-sentinel-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848 #Nacos服务注册中心地址
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 #配置Sentinel dashboard地址
        port: 8719
      datasource: #添加Nacos数据源配置
        ds1:
          nacos:
            server-addr: localhost:8848
            dataId: cloudalibaba-sentinel-service
            groupId: DEFAULT_GROUP
            data-type: json
            rule-type: flow

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

feign:
  sentinel:
    enabled: true # 激活Sentinel对Feign的支持


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4.在nacos中添加Nacos业务规则配置

[{
    "resource": "/rateLimit/byUrl",
    "IimitApp": "default",
    "grade": 1,
    "count": 1, 
    "strategy": 0,
    "controlBehavior": 0,
    "clusterMode": false
}]

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• resource：资源名称；
• limitApp：来源应用；
• grade：阈值类型，0表示线程数, 1表示QPS；
• count：单机阈值；
• strategy：流控模式，0表示直接，1表示关联，2表示链路；
• controlBehavior：流控效果，0表示快速失败，1表示Warm Up，2表示排队等待；
• clusterMode：是否集群。

启动8401后刷新sentinel发现业务规则有了

快速访问测试接口 - http://localhost:8401/rateLimit/byUrl - 页面返回Blocked by Sentinel (flow limiting)

停止8401再看sentinel - 停机后发现流控规则没有了

重新启动8401再看sentinel

• 多次调用 - http://localhost:8401/rateLimit/byUrl
• 重新配置出现了，持久化验证通过

16 seata

16.1 分布式事务由来

用户购买商品的业务逻辑，整个业务逻辑由三个微服务进行提供支持：

• 存储服务：对给定的商品扣除仓库存储数量
• 订单服务：根据采购需求创建订单
• 账户服务：从用户账户中扣除余额

单体应用被拆分成微服务应用，原来的三个模块被拆分成三个独立的应用,分别使用三个独立的数据源，业务操作需要调用三 个服务来完成。此时每个服务内部的数据一致性由本地事务来保证， 但是全局的数据一致性问题没法保证。

一次业务操作需要跨多个数据源或需要跨多个系统进行远程调用，就会产生分布式事务问题。

16.2 Seata术语

Seata是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。

seata官网：https://seata.io/zh-cn/

一个典型的分布式事务过程

分布式事务处理过程的一ID+三组件模型：

• Transaction ID XID 全局唯一的事务ID
• 三组件概念
  • TC (Transaction Coordinator) - 事务协调者：维护全局和分支事务的状态，驱动全局事务提交或回滚。
  • TM (Transaction Manager) - 事务管理器：定义全局事务的范围：开始全局事务、提交或回滚全局事务。
  • RM (Resource Manager) - 资源管理器：管理分支事务处理的资源，与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚。

处理过程：

• TM向TC申请开启一个全局事务，全局事务创建成功并生成一个全局唯一的XID；
• XID在微服务调用链路的上下文中传播；
• RM向TC注册分支事务，将其纳入XID对应全局事务的管辖；
• TM向TC发起针对XID的全局提交或回滚决议；
• TC调度XID下管辖的全部分支事务完成提交或回滚请求。

16.3 Seata-Server安装

下载地址：https://github.com/seata/seata/releases

怎么使用？

本地@Transactional

全局@GlobalTransactional

SEATA 的分布式交易解决方案

我们只需要使用一个 @GlobalTransactional 注解在业务方法上:

下载完毕后进行解压：主要修改:自定义事务组名称+事务日志存储模式为db +数据库连接信息

file.conf 修改

1.service模块

service {
    #fsp_tx_group是自定义的
    vgroup_mapping.my.test.tx_group="fsp_tx_group" 
    default.grouplist = "127.0.0.1:8091"
    enableDegrade = false
    disable = false
    max.commitretry.timeout= "-1"
    max.ollbackretry.timeout= "-1"
}

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2.store模块

## transaction log store
store {
	## store mode: file, db
	## 改成db
	mode = "db"
	
	## file store
	file {
		dir = "sessionStore"
		
		# branch session size, if exceeded first try compress lockkey, still exceeded throws exceptions
		max-branch-session-size = 16384
		# globe session size, if exceeded throws exceptions
		max-global-session-size = 512
		# file buffer size, if exceeded allocate new buffer
		file-write-buffer-cache-size = 16384
		# when recover batch read size
		session.reload.read_size= 100
		# async, sync
		flush-disk-mode = async
	}

	# database store
	db {
		## the implement of javax.sql.DataSource, such as DruidDataSource(druid)/BasicDataSource(dbcp) etc.
		datasource = "dbcp"
		## mysql/oracle/h2/oceanbase etc.
		## 配置数据源
		db-type = "mysql"
		driver-class-name = "com.mysql.jdbc.Driver"
		url = "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/seata"
		user = "用户名"
		password = "你自己密码"
		min-conn= 1
		max-conn = 3
		global.table = "global_table"
		branch.table = "branch_table"
		lock-table = "lock_table"
		query-limit = 100
	}
}

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3.在你的mysql数据库中新建seata库，在该数据库中执行如下SQL

-- the table to store GlobalSession data
drop table if exists `global_table`;
create table `global_table` (
  `xid` varchar(128)  not null,
  `transaction_id` bigint,
  `status` tinyint not null,
  `application_id` varchar(32),
  `transaction_service_group` varchar(32),
  `transaction_name` varchar(128),
  `timeout` int,
  `begin_time` bigint,
  `application_data` varchar(2000),
  `gmt_create` datetime,
  `gmt_modified` datetime,
  primary key (`xid`),
  key `idx_gmt_modified_status` (`gmt_modified`, `status`),
  key `idx_transaction_id` (`transaction_id`)
);

-- the table to store BranchSession data
drop table if exists `branch_table`;
create table `branch_table` (
  `branch_id` bigint not null,
  `xid` varchar(128) not null,
  `transaction_id` bigint ,
  `resource_group_id` varchar(32),
  `resource_id` varchar(256) ,
  `lock_key` varchar(128) ,
  `branch_type` varchar(8) ,
  `status` tinyint,
  `client_id` varchar(64),
  `application_data` varchar(2000),
  `gmt_create` datetime,
  `gmt_modified` datetime,
  primary key (`branch_id`),
  key `idx_xid` (`xid`)
);

-- the table to store lock data
drop table if exists `lock_table`;
create table `lock_table` (
  `row_key` varchar(128) not null,
  `xid` varchar(96),
  `transaction_id` long ,
  `branch_id` long,
  `resource_id` varchar(256) ,
  `table_name` varchar(32) ,
  `pk` varchar(36) ,
  `gmt_create` datetime ,
  `gmt_modified` datetime,
  primary key(`row_key`)
);

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4.conf目录下的registry.conf配置文件

registry {
  # file 、nacos 、eureka、redis、zk、consul、etcd3、sofa
  # 改用为nacos
  type = "nacos"

  nacos {
  	## 加端口号
    serverAddr = "localhost:8848"
    namespace = ""
    cluster = "default"
  }
  ...
}

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5.启动测试

目的是：指明注册中心为nacos，及修改nacos连接信息

先启动nacos再启动seata

16.4 Seata业务数据库准备

分布式事务业务说明

这里我们会创建三个服务，一个订单服务，一个库存服务，一个账户服务。

当用户下单时,会在订单服务中创建一个订单, 然后通过远程调用库存服务来扣减下单商品的库存，再通过远程调用账户服务来扣减用户账户里面的余额，最后在订单服务中修改订单状态为已完成。

该操作跨越三个数据库，有两次远程调用，很明显会有分布式事务问题

具体操作：下订单—>扣库存—>减账户(余额)。

创建业务数据库

• seata_ order：存储订单的数据库;
• seata_ storage：存储库存的数据库;
• seata_ account：存储账户信息的数据库

创建数据库命令

CREATE DATABASE seata_order default character set utf8;
CREATE DATABASE seata_storage default character set utf8;
CREATE DATABASE seata_account default character set utf8;

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按照上述3库分别建对应业务表

• seata_order库下建t_order表

CREATE TABLE t_order (
    `id` BIGINT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    `user_id` BIGINT(11) DEFAULT NULL COMMENT '用户id',
    `product_id` BIGINT(11) DEFAULT NULL COMMENT '产品id',
    `count` INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '数量',
    `money` DECIMAL(11,0) DEFAULT NULL COMMENT '金额',
    `status` INT(1) DEFAULT NULL COMMENT '订单状态: 0:创建中; 1:已完结'
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

SELECT * FROM t_order;

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• seata_storage库下建t_storage表

CREATE TABLE t_storage (
`id` BIGINT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
`product_id` BIGINT(11) DEFAULT NULL COMMENT '产品id',
`total` INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '总库存',
`used` INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '已用库存',
`residue` INT(11) DEFAULT NULL COMMENT '剩余库存'
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO seata_storage.t_storage(`id`, `product_id`, `total`, `used`, `residue`)
VALUES ('1', '1', '100', '0','100');

SELECT * FROM t_storage;


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• seata_account库下建t_account表

CREATE TABLE t_account(
	`id` BIGINT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT 'id',
	`user_id` BIGINT(11) DEFAULT NULL COMMENT '用户id',
	`total` DECIMAL(10,0) DEFAULT NULL COMMENT '总额度',
	`used` DECIMAL(10,0) DEFAULT NULL COMMENT '已用余额',
	`residue` DECIMAL(10,0) DEFAULT '0' COMMENT '剩余可用额度'
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO seata_account.t_account(`id`, `user_id`, `total`, `used`, `residue`)
VALUES ('1', '1', '1000', '0', '1000');

SELECT * FROM t_account;

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按照上述3库分别建对应的回滚日志表

订单-库存-账户3个库下都需要建各自的回滚日志表

-- the table to store seata xid data
-- 0.7.0+ add context
-- you must to init this sql for you business databese. the seata server not need it.
-- 此脚本必须初始化在你当前的业务数据库中，用于AT 模式XID记录。与server端无关（注：业务数据库）
-- 注意此处0.3.0+ 增加唯一索引 ux_undo_log
drop table `undo_log`;
CREATE TABLE `undo_log` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `branch_id` bigint(20) NOT NULL,
  `xid` varchar(100) NOT NULL,
  `context` varchar(128) NOT NULL,
  `rollback_info` longblob NOT NULL,
  `log_status` int(11) NOT NULL,
  `log_created` datetime NOT NULL,
  `log_modified` datetime NOT NULL,
  `ext` varchar(100) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `ux_undo_log` (`xid`,`branch_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

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16.5 Order-Module配置搭建

1.seata-order-service2001

2.pom.xml

 <dependencies>
        <!--nacos-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>
        <!--seata-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <artifactId>seata-all</artifactId>
                    <groupId>io.seata</groupId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.seata</groupId>
            <artifactId>seata-all</artifactId>
            <version>0.9.0</version>
        </dependency>
        <!--feign-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
        </dependency>
        <!--web-actuator-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--mysql-druid-->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.1.10</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
            <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>2.0.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
    </dependencies> <dependencies>
        <!--nacos-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>
        <!--seata-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <artifactId>seata-all</artifactId>
                    <groupId>io.seata</groupId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.seata</groupId>
            <artifactId>seata-all</artifactId>
            <version>0.9.0</version>
        </dependency>
        <!--feign-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
        </dependency>
        <!--web-actuator-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <!--mysql-druid-->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.1.10</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
            <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>2.0.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
    </dependencies>
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3.yml

server:
  port: 2001

spring:
  application:
    name: seata-order-service
  cloud:
    alibaba:
      seata:
        #自定义事务组名称需要与seata-server中的对应
        tx-service-group: fsp_tx_group
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/seata_order
    username: root
    password: 123456

feign:
  hystrix:
    enabled: false

logging:
  level:
    io:
      seata: info

mybatis:
  mapperLocations: classpath:mapper/*.xml

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4.file.conf (放在java工程的resources目录下)

transport {
  # tcp udt unix-domain-socket
  type = "TCP"
  #NIO NATIVE
  server = "NIO"
  #enable heartbeat
  heartbeat = true
  #thread factory for netty
  thread-factory {
    boss-thread-prefix = "NettyBoss"
    worker-thread-prefix = "NettyServerNIOWorker"
    server-executor-thread-prefix = "NettyServerBizHandler"
    share-boss-worker = false
    client-selector-thread-prefix = "NettyClientSelector"
    client-selector-thread-size = 1
    client-worker-thread-prefix = "NettyClientWorkerThread"
    # netty boss thread size,will not be used for UDT
    boss-thread-size = 1
    #auto default pin or 8
    worker-thread-size = 8
  }
  shutdown {
    # when destroy server, wait seconds
    wait = 3
  }
  serialization = "seata"
  compressor = "none"
}

service {

  vgroup_mapping.fsp_tx_group = "default" #修改自定义事务组名称

  default.grouplist = "127.0.0.1:8091"
  enableDegrade = false
  disable = false
  max.commit.retry.timeout = "-1"
  max.rollback.retry.timeout = "-1"
  disableGlobalTransaction = false
}


client {
  async.commit.buffer.limit = 10000
  lock {
    retry.internal = 10
    retry.times = 30
  }
  report.retry.count = 5
  tm.commit.retry.count = 1
  tm.rollback.retry.count = 1
}

## transaction log store
store {
  ## store mode: file、db
  mode = "db"

  ## file store
  file {
    dir = "sessionStore"

    # branch session size , if exceeded first try compress lockkey, still exceeded throws exceptions
    max-branch-session-size = 16384
    # globe session size , if exceeded throws exceptions
    max-global-session-size = 512
    # file buffer size , if exceeded allocate new buffer
    file-write-buffer-cache-size = 16384
    # when recover batch read size
    session.reload.read_size = 100
    # async, sync
    flush-disk-mode = async
  }

  ## database store
  db {
    ## the implement of javax.sql.DataSource, such as DruidDataSource(druid)/BasicDataSource(dbcp) etc.
    datasource = "dbcp"
    ## mysql/oracle/h2/oceanbase etc.
    db-type = "mysql"
    driver-class-name = "com.mysql.jdbc.Driver"
    url = "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/seata"
    user = "root"
    password = "123456"
    min-conn = 1
    max-conn = 3
    global.table = "global_table"
    branch.table = "branch_table"
    lock-table = "lock_table"
    query-limit = 100
  }
}
lock {
  ## the lock store mode: local、remote
  mode = "remote"

  local {
    ## store locks in user's database
  }

  remote {
    ## store locks in the seata's server
  }
}
recovery {
  #schedule committing retry period in milliseconds
  committing-retry-period = 1000
  #schedule asyn committing retry period in milliseconds
  asyn-committing-retry-period = 1000
  #schedule rollbacking retry period in milliseconds
  rollbacking-retry-period = 1000
  #schedule timeout retry period in milliseconds
  timeout-retry-period = 1000
}

transaction {
  undo.data.validation = true
  undo.log.serialization = "jackson"
  undo.log.save.days = 7
  #schedule delete expired undo_log in milliseconds
  undo.log.delete.period = 86400000
  undo.log.table = "undo_log"
}

## metrics settings
metrics {
  enabled = false
  registry-type = "compact"
  # multi exporters use comma divided
  exporter-list = "prometheus"
  exporter-prometheus-port = 9898
}

support {
  ## spring
  spring {
    # auto proxy the DataSource bean
    datasource.autoproxy = false
  }
}

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5.registry.conf (放在java工程的resources目录下)

registry {
  # file 、nacos 、eureka、redis、zk、consul、etcd3、sofa
  type = "nacos"

  nacos {
    serverAddr = "localhost:8848"
    namespace = ""
    cluster = "default"
  }
  eureka {
    serviceUrl = "http://localhost:8761/eureka"
    application = "default"
    weight = "1"
  }
  redis {
    serverAddr = "localhost:6379"
    db = "0"
  }
  zk {
    cluster = "default"
    serverAddr = "127.0.0.1:2181"
    session.timeout = 6000
    connect.timeout = 2000
  }
  consul {
    cluster = "default"
    serverAddr = "127.0.0.1:8500"
  }
  etcd3 {
    cluster = "default"
    serverAddr = "http://localhost:2379"
  }
  sofa {
    serverAddr = "127.0.0.1:9603"
    application = "default"
    region = "DEFAULT_ZONE"
    datacenter = "DefaultDataCenter"
    cluster = "default"
    group = "SEATA_GROUP"
    addressWaitTime = "3000"
  }
  file {
    name = "file.conf"
  }
}

config {
  # file、nacos 、apollo、zk、consul、etcd3
  type = "file"

  nacos {
    serverAddr = "localhost"
    namespace = ""
  }
  consul {
    serverAddr = "127.0.0.1:8500"
  }
  apollo {
    app.id = "seata-server"
    apollo.meta = "http://192.168.1.204:8801"
  }
  zk {
    serverAddr = "127.0.0.1:2181"
    session.timeout = 6000
    connect.timeout = 2000
  }
  etcd3 {
    serverAddr = "http://localhost:2379"
  }
  file {
    name = "file.conf"
  }
}

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6.domain

CommonResult

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class CommonResult<T>
{
    private Integer code;
    private String  message;
    private T       data;

    public CommonResult(Integer code, String message)
    {
        this(code,message,null);
    }
}
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Order

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Order
{
    private Long id;

    private Long userId;

    private Long productId;

    private Integer count;

    private BigDecimal money;

    private Integer status; //订单状态：0：创建中；1：已完结
}
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7.Dao接口及实现

接口：

@Mapper
public interface OrderDao
{
    //1 新建订单
    void create(Order order);

    //2 修改订单状态，从零改为1
    void update(@Param("userId") Long userId, @Param("status") Integer status);
}
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mapper

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >

<mapper namespace="com.study.order.dao.OrderDao">

    <resultMap id="BaseResultMap" type="com.study.order.domain.Order">
        <id column="id" property="id" jdbcType="BIGINT"/>
        <result column="user_id" property="userId" jdbcType="BIGINT"/>
        <result column="product_id" property="productId" jdbcType="BIGINT"/>
        <result column="count" property="count" jdbcType="INTEGER"/>
        <result column="money" property="money" jdbcType="DECIMAL"/>
        <result column="status" property="status" jdbcType="INTEGER"/>
    </resultMap>

    <insert id="create">
        insert into t_order (id,user_id,product_id,count,money,status)
        values (null,#{userId},#{productId},#{count},#{money},0);
    </insert>


    <update id="update">
        update t_order set status = 1
        where user_id=#{userId} and status = #{status};
    </update>

</mapper>

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8.Service接口及实现

• OrderService
  • OrderServiceImpl
• StorageService
• AccountService

OrderService

public interface OrderService {
    void create(Order order);
}

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OrderServiceImpl

@Service
@Slf4j
public class OrderServiceImpl implements OrderService
{
    @Resource
    private OrderDao orderDao;
    @Resource
    private StorageService storageService;
    @Resource
    private AccountService accountService;

    /**
     * 创建订单->调用库存服务扣减库存->调用账户服务扣减账户余额->修改订单状态
     * 简单说：下订单->扣库存->减余额->改状态
     */
    @Override
    //@GlobalTransactional(name = "fsp-create-order",rollbackFor = Exception.class)
    public void create(Order order)
    {
        log.info("----->开始新建订单");
        //1 新建订单
        orderDao.create(order);

        //2 扣减库存
        log.info("----->订单微服务开始调用库存，做扣减Count");
        storageService.decrease(order.getProductId(),order.getCount());
        log.info("----->订单微服务开始调用库存，做扣减end");

        //3 扣减账户
        log.info("----->订单微服务开始调用账户，做扣减Money");
        accountService.decrease(order.getUserId(),order.getMoney());
        log.info("----->订单微服务开始调用账户，做扣减end");

        //4 修改订单状态，从零到1,1代表已经完成
        log.info("----->修改订单状态开始");
        orderDao.update(order.getUserId(),0);
        log.info("----->修改订单状态结束");

        log.info("----->下订单结束了，O(∩_∩)O哈哈~");

    }
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StorageService

@FeignClient(value = "seata-storage-service")
public interface StorageService
{
    @PostMapping(value = "/storage/decrease")
    CommonResult decrease(@RequestParam("productId") Long productId, @RequestParam("count") Integer count);
}
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AccountService

@FeignClient(value = "seata-account-service")
public interface AccountService
{
    @PostMapping(value = "/account/decrease")
    CommonResult decrease(@RequestParam("userId") Long userId, @RequestParam("money") BigDecimal money);
}
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9.controller

@RestController
public class OrderController
{
    @Resource
    private OrderService orderService;


    @GetMapping("/order/create")
    public CommonResult create(Order order)
    {
        orderService.create(order);
        return new CommonResult(200,"订单创建成功");
    }
}
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10主启动类

@EnableDiscoveryClient
@EnableFeignClients
//取消数据源的自动创建，而是使用自己定义的
@SpringBootApplication(exclude = DataSourceAutoConfiguration.class)
public class SeataOrderMainApp2001
{

    public static void main(String[] args)
    {
        SpringApplication.run(SeataOrderMainApp2001.class, args);
    }
}
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11.配置类

DataSourceProxyConfig

/**
 * 使用Seata对数据源进行代理
 */
@Configuration
public class DataSourceProxyConfig {

    @Value("${mybatis.mapperLocations}")
    private String mapperLocations;

    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
    public DataSource druidDataSource(){
        return new DruidDataSource();
    }

    @Bean
    public DataSourceProxy dataSourceProxy(DataSource dataSource) {
        return new DataSourceProxy(dataSource);
    }

    @Bean
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactoryBean(DataSourceProxy dataSourceProxy) throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
        sqlSessionFactoryBean.setDataSource(dataSourceProxy);
        sqlSessionFactoryBean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(mapperLocations));
        sqlSessionFactoryBean.setTransactionFactory(new SpringManagedTransactionFactory());
        return sqlSessionFactoryBean.getObject();
    }

}
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MyBatisConfig

@Configuration
@MapperScan({"com.study.order.dao"})
public class MyBatisConfig {
}
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16.6 Storage-Module配置搭建

1.新建moudle seata- storage - service2002

2.yml

server:
  port: 2002

spring:
  application:
    name: seata-storage-service
  cloud:
    alibaba:
      seata:
        tx-service-group: fsp_tx_group
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/seata_storage
    username: root
    password: 123456

logging:
  level:
    io:
      seata: info

mybatis:
  mapperLocations: classpath:mapper/*.xml

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3.pom.xml :和order-module一致

4.domain

Storage

@Data
public class Storage {

    private Long id;

    /**
     * 产品id
     */
    private Long productId;

    /**
     * 总库存
     */
    private Integer total;

    /**
     * 已用库存
     */
    private Integer used;

    /**
     * 剩余库存
     */
    private Integer residue;
}

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CommonResult（与seata-order-service2001模块大致相同）

5.Dao接口及实现

StorageDao接口：

@Mapper
public interface StorageDao {

    //扣减库存
    void decrease(@Param("productId") Long productId, @Param("count") Integer count);
}
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StorageMapper.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >

<mapper namespace="com.study.storage.dao.StorageDao">

    <resultMap id="BaseResultMap" type="com.study.storage.domain.Storage">
        <id column="id" property="id" jdbcType="BIGINT"/>
        <result column="product_id" property="productId" jdbcType="BIGINT"/>
        <result column="total" property="total" jdbcType="INTEGER"/>
        <result column="used" property="used" jdbcType="INTEGER"/>
        <result column="residue" property="residue" jdbcType="INTEGER"/>
    </resultMap>

    <update id="decrease">
        UPDATE
            t_storage
        SET
            used = used + #{count},residue = residue - #{count}
        WHERE
            product_id = #{productId}
    </update>

</mapper>


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6.Service接口及实现

StorageService:

public interface StorageService {
    /**
     * 扣减库存
     */
    void decrease(Long productId, Integer count);
}

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StorageServiceImpl:

@Service
public class StorageServiceImpl implements StorageService {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(StorageServiceImpl.class);

    @Resource
    private StorageDao storageDao;

    /**
     * 扣减库存
     */
    @Override
    public void decrease(Long productId, Integer count) {
        LOGGER.info("------->storage-service中扣减库存开始");
        storageDao.decrease(productId,count);
        LOGGER.info("------->storage-service中扣减库存结束");
    }
} 
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7.Controller

@RestController
public class StorageController {

    @Autowired
    private StorageService storageService;

    /**
     * 扣减库存
     */
    @RequestMapping("/storage/decrease")
    public CommonResult decrease(Long productId, Integer count) {
        storageService.decrease(productId, count);
        return new CommonResult(200,"扣减库存成功！");
    }
}
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16.7 Account-Moudle配置搭建

1.新建moudle seata- account- service2003

2.yml

server:
  port: 2003

spring:
  application:
    name: seata-account-service
  cloud:
    alibaba:
      seata:
        tx-service-group: fsp_tx_group
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/seata_account
    username: root
    password: 123456

feign:
  hystrix:
    enabled: false

logging:
  level:
    io:
      seata: info

mybatis:
  mapperLocations: classpath:mapper/*.xml

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3.domain

Account

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Account {

    private Long id;

    /**
     * 用户id
     */
    private Long userId;

    /**
     * 总额度
     */
    private BigDecimal total;

    /**
     * 已用额度
     */
    private BigDecimal used;

    /**
     * 剩余额度
     */
    private BigDecimal residue;
}
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CommonResult

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class CommonResult<T>
{
    private Integer code;
    private String  message;
    private T       data;

    public CommonResult(Integer code, String message)
    {
        this(code,message,null);
    }
} 
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4.Dao接口及实现

AccountDao

@Mapper
public interface AccountDao {

    /**
     * 扣减账户余额
     */
    void decrease(@Param("userId") Long userId, @Param("money") BigDecimal money);
}
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AccountMapper

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >

<mapper namespace="com.study.account.dao.AccountDao">

    <resultMap id="BaseResultMap" type="com.study.account.domain.Account">
        <id column="id" property="id" jdbcType="BIGINT"/>
        <result column="user_id" property="userId" jdbcType="BIGINT"/>
        <result column="total" property="total" jdbcType="DECIMAL"/>
        <result column="used" property="used" jdbcType="DECIMAL"/>
        <result column="residue" property="residue" jdbcType="DECIMAL"/>
    </resultMap>

    <update id="decrease">
        UPDATE t_account
        SET
          residue = residue - #{money},used = used + #{money}
        WHERE
          user_id = #{userId};
    </update>


</mapper>


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5.Service接口及实现

AccountService

public interface AccountService {

    /**
     * 扣减账户余额
     * @param userId 用户id
     * @param money 金额
     */
    void decrease(@RequestParam("userId") Long userId, @RequestParam("money") BigDecimal money);
}
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AccountServiceImpl

@Service
public class AccountServiceImpl implements AccountService {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(AccountServiceImpl.class);


    @Resource
    AccountDao accountDao;

    /**
     * 扣减账户余额
     */
    @Override
    public void decrease(Long userId, BigDecimal money) {

        LOGGER.info("------->account-service中扣减账户余额开始");
        //模拟超时异常，全局事务回滚
        // try { TimeUnit.SECONDS.sleep(10); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
        //OpenFeign的调用默认时间是1s以内，所以最后会抛异常。
        accountDao.decrease(userId,money);
        LOGGER.info("------->account-service中扣减账户余额结束");
    }
}
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6.Controller

@RestController
public class AccountController {

    @Resource
    AccountService accountService;

    /**
     * 扣减账户余额
     */
    @RequestMapping("/account/decrease")
    public CommonResult decrease(@RequestParam("userId") Long userId, @RequestParam("money") BigDecimal money){
        accountService.decrease(userId,money);
        return new CommonResult(200,"扣减账户余额成功！");
    }
}
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这些文件和之前的差不多

• DataSourceProxyConfig
• MyBatisConfig
• file.conf
• registry.conf
• 主启动类

测试接口： http://localhost:2001/order/create?userId=1&productId=1&count=10&money=100

启动顺序：SeataAccountMainApp2003，SeataStorageMainApp2002，SeataOrderMainApp2001

16.8 Seata之原理简介

2019年1月份蚂蚁金服和阿里巴巴共同开源的分布式事务解决方案。

Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture，简单可扩展自治事务框架。

2020起始，用1.0以后的版本。Alina Gingertail

分布式事务的执行流程

• TM开启分布式事务(TM向TC注册全局事务记录) ;
• 按业务场景，编排数据库、服务等事务内资源(RM向TC汇报资源准备状态) ;
• TM结束分布式事务，事务一阶段结束(TM通知TC提交/回滚分布式事务) ;
• TC汇总事务信息，决定分布式事务是提交还是回滚；
• TC通知所有RM提交/回滚资源，事务二阶段结束。

AT模式如何做到对业务的无侵入

• 基于支持本地 ACID 事务的关系型数据库。

• Java 应用，通过 JDBC 访问数据库。

• 整体机制

• 两阶段提交协议的演变：

  • 一阶段：业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交，释放本地锁和连接资源。
  • 二阶段：
    • 提交异步化，非常快速地完成。
    • 回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。

一阶段加载

在一阶段，Seata会拦截“业务SQL”

• 解析SQL语义，找到“业务SQL" 要更新的业务数据，在业务数据被更新前，将其保存成"before image”

• 执行“业务SQL" 更新业务数据，在业务数据更新之后,

• 其保存成"after image”，最后生成行锁。

以上操作全部在一个数据库事务内完成, 这样保证了一阶段操作的原子性。

二阶段提交

二阶段如果顺利提交的话，因为"业务SQL"在一阶段已经提交至数据库，所以Seata框架只需将一阶段保存的快照数据和行锁删掉，完成数据清理即可。

二阶段回滚

二阶段如果是回滚的话，Seata 就需要回滚一阶段已经执行的 “业务SQL"，还原业务数据。

回滚方式便是用"before image"还原业务数据；但在还原前要首先要校验脏写，对比“数据库当前业务数据”和"after image"。

如果两份数据完全一致就说明没有脏写， 可以还原业务数据，如果不一致就说明有脏写, 出现脏写就需要转人工处理。

补充

e: seata-storage-service
cloud:
alibaba:
seata:
tx-service-group: fsp_tx_group
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848
datasource:
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/seata_storage
username: root
password: 123456

logging:
level:
io:
seata: info

mybatis:
mapperLocations: classpath:mapper/*.xml

3.pom.xml :和order-module一致

4.domain

Storage

```java
@Data
public class Storage {

    private Long id;

    /**
     * 产品id
     */
    private Long productId;

    /**
     * 总库存
     */
    private Integer total;

    /**
     * 已用库存
     */
    private Integer used;

    /**
     * 剩余库存
     */
    private Integer residue;
}

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CommonResult（与seata-order-service2001模块大致相同）

5.Dao接口及实现

StorageDao接口：

@Mapper
public interface StorageDao {

    //扣减库存
    void decrease(@Param("productId") Long productId, @Param("count") Integer count);
}
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StorageMapper.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >

<mapper namespace="com.study.storage.dao.StorageDao">

    <resultMap id="BaseResultMap" type="com.study.storage.domain.Storage">
        <id column="id" property="id" jdbcType="BIGINT"/>
        <result column="product_id" property="productId" jdbcType="BIGINT"/>
        <result column="total" property="total" jdbcType="INTEGER"/>
        <result column="used" property="used" jdbcType="INTEGER"/>
        <result column="residue" property="residue" jdbcType="INTEGER"/>
    </resultMap>

    <update id="decrease">
        UPDATE
            t_storage
        SET
            used = used + #{count},residue = residue - #{count}
        WHERE
            product_id = #{productId}
    </update>

</mapper>


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6.Service接口及实现

StorageService:

public interface StorageService {
    /**
     * 扣减库存
     */
    void decrease(Long productId, Integer count);
}

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StorageServiceImpl:

@Service
public class StorageServiceImpl implements StorageService {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(StorageServiceImpl.class);

    @Resource
    private StorageDao storageDao;

    /**
     * 扣减库存
     */
    @Override
    public void decrease(Long productId, Integer count) {
        LOGGER.info("------->storage-service中扣减库存开始");
        storageDao.decrease(productId,count);
        LOGGER.info("------->storage-service中扣减库存结束");
    }
} 
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7.Controller

@RestController
public class StorageController {

    @Autowired
    private StorageService storageService;

    /**
     * 扣减库存
     */
    @RequestMapping("/storage/decrease")
    public CommonResult decrease(Long productId, Integer count) {
        storageService.decrease(productId, count);
        return new CommonResult(200,"扣减库存成功！");
    }
}
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16.7 Account-Moudle配置搭建

1.新建moudle seata- account- service2003

2.yml

server:
  port: 2003

spring:
  application:
    name: seata-account-service
  cloud:
    alibaba:
      seata:
        tx-service-group: fsp_tx_group
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/seata_account
    username: root
    password: 123456

feign:
  hystrix:
    enabled: false

logging:
  level:
    io:
      seata: info

mybatis:
  mapperLocations: classpath:mapper/*.xml

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3.domain

Account

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Account {

    private Long id;

    /**
     * 用户id
     */
    private Long userId;

    /**
     * 总额度
     */
    private BigDecimal total;

    /**
     * 已用额度
     */
    private BigDecimal used;

    /**
     * 剩余额度
     */
    private BigDecimal residue;
}
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CommonResult

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class CommonResult<T>
{
    private Integer code;
    private String  message;
    private T       data;

    public CommonResult(Integer code, String message)
    {
        this(code,message,null);
    }
} 
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4.Dao接口及实现

AccountDao

@Mapper
public interface AccountDao {

    /**
     * 扣减账户余额
     */
    void decrease(@Param("userId") Long userId, @Param("money") BigDecimal money);
}
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AccountMapper

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >

<mapper namespace="com.study.account.dao.AccountDao">

    <resultMap id="BaseResultMap" type="com.study.account.domain.Account">
        <id column="id" property="id" jdbcType="BIGINT"/>
        <result column="user_id" property="userId" jdbcType="BIGINT"/>
        <result column="total" property="total" jdbcType="DECIMAL"/>
        <result column="used" property="used" jdbcType="DECIMAL"/>
        <result column="residue" property="residue" jdbcType="DECIMAL"/>
    </resultMap>

    <update id="decrease">
        UPDATE t_account
        SET
          residue = residue - #{money},used = used + #{money}
        WHERE
          user_id = #{userId};
    </update>


</mapper>


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5.Service接口及实现

AccountService

public interface AccountService {

    /**
     * 扣减账户余额
     * @param userId 用户id
     * @param money 金额
     */
    void decrease(@RequestParam("userId") Long userId, @RequestParam("money") BigDecimal money);
}
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AccountServiceImpl

@Service
public class AccountServiceImpl implements AccountService {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(AccountServiceImpl.class);


    @Resource
    AccountDao accountDao;

    /**
     * 扣减账户余额
     */
    @Override
    public void decrease(Long userId, BigDecimal money) {

        LOGGER.info("------->account-service中扣减账户余额开始");
        //模拟超时异常，全局事务回滚
        // try { TimeUnit.SECONDS.sleep(10); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
        //OpenFeign的调用默认时间是1s以内，所以最后会抛异常。
        accountDao.decrease(userId,money);
        LOGGER.info("------->account-service中扣减账户余额结束");
    }
}
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6.Controller

@RestController
public class AccountController {

    @Resource
    AccountService accountService;

    /**
     * 扣减账户余额
     */
    @RequestMapping("/account/decrease")
    public CommonResult decrease(@RequestParam("userId") Long userId, @RequestParam("money") BigDecimal money){
        accountService.decrease(userId,money);
        return new CommonResult(200,"扣减账户余额成功！");
    }
}
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这些文件和之前的差不多

• DataSourceProxyConfig
• MyBatisConfig
• file.conf
• registry.conf
• 主启动类

测试接口： http://localhost:2001/order/create?userId=1&productId=1&count=10&money=100

启动顺序：SeataAccountMainApp2003，SeataStorageMainApp2002，SeataOrderMainApp2001

16.8 Seata之原理简介

2019年1月份蚂蚁金服和阿里巴巴共同开源的分布式事务解决方案。

Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture，简单可扩展自治事务框架。

2020起始，用1.0以后的版本。Alina Gingertail

分布式事务的执行流程

• TM开启分布式事务(TM向TC注册全局事务记录) ;
• 按业务场景，编排数据库、服务等事务内资源(RM向TC汇报资源准备状态) ;
• TM结束分布式事务，事务一阶段结束(TM通知TC提交/回滚分布式事务) ;
• TC汇总事务信息，决定分布式事务是提交还是回滚；
• TC通知所有RM提交/回滚资源，事务二阶段结束。

AT模式如何做到对业务的无侵入

• 基于支持本地 ACID 事务的关系型数据库。

• Java 应用，通过 JDBC 访问数据库。

• 整体机制

• 两阶段提交协议的演变：

  • 一阶段：业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交，释放本地锁和连接资源。
  • 二阶段：
    • 提交异步化，非常快速地完成。
    • 回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。

一阶段加载

在一阶段，Seata会拦截“业务SQL”

• 解析SQL语义，找到“业务SQL" 要更新的业务数据，在业务数据被更新前，将其保存成"before image”

• 执行“业务SQL" 更新业务数据，在业务数据更新之后,

• 其保存成"after image”，最后生成行锁。

以上操作全部在一个数据库事务内完成, 这样保证了一阶段操作的原子性。

[外链图片转存中…(img-OQjYoAjA-1650649236731)]

二阶段提交

二阶段如果顺利提交的话，因为"业务SQL"在一阶段已经提交至数据库，所以Seata框架只需将一阶段保存的快照数据和行锁删掉，完成数据清理即可。

[外链图片转存中…(img-kme5ooVp-1650649236731)]

二阶段回滚

二阶段如果是回滚的话，Seata 就需要回滚一阶段已经执行的 “业务SQL"，还原业务数据。

回滚方式便是用"before image"还原业务数据；但在还原前要首先要校验脏写，对比“数据库当前业务数据”和"after image"。

如果两份数据完全一致就说明没有脏写， 可以还原业务数据，如果不一致就说明有脏写, 出现脏写就需要转人工处理。

[外链图片转存中…(img-levsttBH-1650649236731)]

补充