初识SpringCloud

认识微服务

随着互联网行业的蓬勃发展，用户规模和业务复杂度呈指数级增长，对服务的要求也水涨船高。传统的单体架构逐渐暴露出难以扩展、维护困难等弊端，无法满足日益增长的需求。在这种背景下，微服务架构应运而生，并迅速成为主流。

单体架构 vs 微服务架构：

单体架构

微服务架构

为了更好地理解微服务架构的优势，我们需要先了解它与传统单体架构的区别：

特性	单体架构	微服务架构
架构模式	将所有功能模块打包在一个应用程序中	将应用程序拆分为多个独立的服务
部署方式	整体部署，更新迭代影响整个应用	独立部署，每个服务可以独立开发、测试、部署和扩展
扩展性	垂直扩展，受限于单个服务器的性能	水平扩展，可以根据需求独立扩展每个服务
技术栈	统一技术栈，技术选型受限	每个服务可以使用不同的技术栈，灵活性高
故障隔离	单点故障，一个模块出问题会影响整个应用	故障隔离，一个服务出问题不会影响其他服务
开发效率	开发、测试、部署周期长，协作困难	开发、测试、部署周期短，团队协作更高效
运维复杂度	相对简单，但难以应对大规模应用	相对复杂，需要更完善的监控、日志、服务治理等机制

微服务架构的优势：

• 灵活性高： 每个服务独立开发、部署和扩展，可以根据业务需求选择最适合的技术栈。

• 可扩展性强： 可以根据需求独立扩展每个服务，避免资源浪费。

• 故障隔离： 一个服务出问题不会影响其他服务，提高系统稳定性。

• 开发效率高： 团队可以并行开发不同的服务，缩短开发周期。

• 易于维护： 每个服务职责单一，代码量少，易于理解和维护。

因此，可以认为微服务是一种经过良好架构设计的分布式架构方案 。

SpringCloud

SpringCloud是目前国内使用最广泛的微服务框架。官网地址：Spring Cloud。

SpringCloud集成了各种微服务功能组件，并基于SpringBoot实现了这些组件的自动装配，从而提供了良好的开箱即用体验。

其中常见的组件包括：

另外，SpringCloud底层是依赖于SpringBoot的，并且有版本的兼容关系，如下：

SpringCloud与SpringBoot的版本的兼容关系

主要功能组件：

• 服务注册与发现： 例如 Eureka、Consul。
• 服务调用： 例如 Feign、RestTemplate。
• 负载均衡： 例如 Ribbon。
• 服务熔断： 例如 Hystrix。
• 服务网关： 例如 Zuul、Spring Cloud Gateway。
• 配置中心： 例如 Spring Cloud Config。
• 消息总线： 例如 Spring Cloud Bus。
• 分布式链路追踪： 例如 Sleuth + Zipkin。

总结

• 单体架构：简单方便，高度耦合，扩展性差，适合小型项目。例如：学生管理系统

• 分布式架构：松耦合，扩展性好，但架构复杂，难度大。适合大型互联网项目，例如：京东、淘宝

• 微服务：一种良好的分布式架构方案

  ①优点：拆分粒度更小、服务更独立、耦合度更低

  ②缺点：架构非常复杂，运维、监控、部署难度提高

• SpringCloud是微服务架构的一站式解决方案，集成了各种优秀微服务功能组件

服务拆分和远程调用

任何分布式架构都离不开服务的拆分，微服务也是一样。

服务拆分原则

在微服务架构中，服务拆分是至关重要的一步。合理的服务拆分能够提高系统的可维护性、可扩展性和灵活性。以下是一些微服务拆分的原则：

1. 单一职责原则 (Single Responsibility Principle, SRP)

• 原则： 每个微服务应该只负责一个单一的业务功能或业务流程。
• 解释： 单一职责原则有助于降低服务的复杂性，使得每个服务更加专注于特定的业务领域，从而提高代码的可维护性和可测试性。
• 示例： 如果一个服务既负责用户管理，又负责订单处理，那么应该将其拆分为两个独立的服务：一个负责用户管理，另一个负责订单处理。

2. 高内聚低耦合 (High Cohesion, Low Coupling)

• 原则： 微服务内部的功能应该高度内聚，而不同微服务之间的耦合度应该尽量低。
• 解释： 高内聚意味着服务内部的功能紧密相关，低耦合意味着服务之间的依赖关系尽量少。这样可以降低系统的复杂性，提高服务的独立性和可重用性。
• 示例： 用户服务和订单服务应该尽量独立，用户服务不应该直接访问订单服务的数据库。

3. 避免重复开发相同业务

• 原则： 不同微服务之间不要重复开发相同的业务逻辑。
• 解释： 重复开发会导致代码冗余，增加维护成本，并且容易引发数据一致性问题。可以通过共享库或服务调用来避免重复开发。
• 示例： 如果多个服务都需要进行用户认证，可以将认证逻辑提取到一个独立的认证服务中，其他服务通过调用该服务来实现认证功能。

4. 数据独立性

• 原则： 每个微服务应该拥有自己的数据库，并且不应该直接访问其他微服务的数据库。
• 解释： 数据独立性有助于保证服务的独立性和数据的安全性。如果一个服务需要访问其他服务的数据，应该通过服务接口进行调用，而不是直接访问数据库。
• 示例： 订单服务不应该直接访问用户服务的数据库，而是通过用户服务提供的接口来获取用户信息。

5. 接口暴露

• 原则： 微服务可以将自己的业务功能暴露为接口，供其他微服务调用。
• 解释： 通过接口暴露业务功能，可以实现服务之间的松耦合，并且便于服务的扩展和维护。
• 示例： 用户服务可以提供一个接口，允许其他服务查询用户信息，订单服务可以通过调用该接口来获取用户信息。

6. 关注点分离 (Separation of Concerns)

• 原则： 将不同的关注点分离到不同的服务中。
• 解释： 关注点分离有助于降低系统的复杂性，使得每个服务更加专注于特定的业务领域。
• 示例： 将业务逻辑、数据访问、消息处理等不同的关注点分离到不同的服务中。

7. 可扩展性

• 原则： 服务拆分应该考虑到未来的扩展需求。
• 解释： 服务拆分应该使得系统能够方便地进行水平扩展，以应对未来的业务增长。
• 示例： 将用户服务拆分为多个子服务，例如用户注册服务、用户认证服务等，以便在未来根据需求独立扩展这些子服务。

8. 团队独立性

• 原则： 服务拆分应该考虑到团队的独立性。
• 解释： 每个服务应该由一个独立的团队负责开发和维护，这样可以提高团队的自主性和开发效率。
• 示例： 将用户服务和订单服务分配给不同的团队，每个团队可以独立开发和部署自己的服务。

提供者与消费者

在微服务架构中，服务调用关系中存在两个不同的角色：服务提供者和服务消费者。这两个角色并不是绝对的，而是相对于具体的业务调用关系而言。

• 服务提供者：服务提供者是指在一次业务中，被其他微服务调用的服务。它提供接口给其他微服务使用。
• 服务消费者：服务消费者是指在一次业务中，调用其他微服务的服务。它通过调用其他微服务提供的接口来完成业务逻辑。
• 角色相对性：服务提供者与服务消费者的角色并不是固定的，而是相对于具体的业务调用关系而言。一个服务在不同的业务调用关系中可能扮演不同的角色。

示例

假设有三个服务：服务A、服务B 和 服务C。

• 服务A 调用了 服务B。
• 服务B 调用了 服务C。

在这种情况下：

对于A调用B的业务而言：

• 服务A 是服务消费者。
• 服务B 是服务提供者。

对于B调用C的业务而言：

• 服务B 是服务消费者。
• 服务C 是服务提供者。

因此，服务B 既可以是服务提供者，也可以是服务消费者，这取决于它所处的业务调用关系。

Ribbon负载均衡

在 Spring Cloud 中，Ribbon 是一个客户端负载均衡器，它可以帮助我们在微服务架构中实现负载均衡。Ribbon 通过与服务注册中心（如 Nacos ）集成，自动发现可用的服务实例，并根据负载均衡策略将请求分发到不同的实例上。

Ribbon 通过拦截 RestTemplate 的请求，并根据服务名称从 Nacos 获取服务实例列表，然后利用负载均衡算法选择一个实例，最终将请求发送到选中的实例上。

Spring Cloud Ribbon 的负载均衡机制通过以下步骤实现：

1. 拦截请求: LoadBalancerInterceptor 拦截 RestTemplate 的请求。
2. 获取服务名称: 从请求 URI 中提取服务名称。
3. 获取服务实例列表: ILoadBalancer 从 Eureka 获取服务实例列表。
4. 选择服务实例: IRule 根据负载均衡策略选择一个服务实例。
5. 发送请求: 将请求发送到选中的服务实例。

负载均衡策略

负载均衡策略

负载均衡的规则都定义在IRule接口中，而IRule有很多不同的实现类：

不同规则的含义如下：

内置负载均衡规则类	规则描述
RoundRobinRule	简单轮询服务列表来选择服务器。它是Ribbon默认的负载均衡规则。
AvailabilityFilteringRule	对以下两种服务器进行忽略： （1）在默认情况下，这台服务器如果3次连接失败，这台服务器就会被设置为“短路”状态。短路状态将持续30秒，如果再次连接失败，短路的持续时间就会几何级地增加。 （2）并发数过高的服务器。如果一个服务器的并发连接数过高，配置了AvailabilityFilteringRule规则的客户端也会将其忽略。并发连接数的上限，可以由客户端的<clientName>.<clientConfigNameSpace>.ActiveConnectionsLimit属性进行配置。
WeightedResponseTimeRule	为每一个服务器赋予一个权重值。服务器响应时间越长，这个服务器的权重就越小。这个规则会随机选择服务器，这个权重值会影响服务器的选择。
ZoneAvoidanceRule	以区域可用的服务器为基础进行服务器的选择。使用Zone对服务器进行分类，这个Zone可以理解为一个机房、一个机架等。而后再对Zone内的多个服务做轮询。
BestAvailableRule	忽略那些短路的服务器，并选择并发数较低的服务器。
RandomRule	随机选择一个可用的服务器。
RetryRule	重试机制的选择逻辑

默认的实现就是ZoneAvoidanceRule，是一种轮询方案

自定义负载均衡策略

通过定义IRule实现可以修改负载均衡规则，有两种方式：

代码方式：在 order-service 的启动类中，通过定义一个新的 IRule Bean 来修改负载均衡规则：

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

配置文件方式：在 order-service 的 application.yml 文件中，添加新的配置来修改负载均衡规则：

userservice: # 给某个微服务配置负载均衡规则，这里是 userservice 服务
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule # 负载均衡规则

注意，一般用默认的负载均衡规则，不做修改。

饥饿加载

Ribbon 默认采用懒加载（Lazy Loading），即在第一次访问时才会去创建 LoadBalanceClient，这会导致第一次请求的时间较长。为了降低第一次访问的耗时，可以通过配置开启饥饿加载（Eager Loading），即在项目启动时创建 LoadBalanceClient。

ribbon:
  eager-load:
    enabled: true
    clients: userservice

Nacos注册中心

认识和安装Nacos

Nacos是阿里巴巴的产品，现在是SpringCloud中的一个组件。相比Eureka功能更加丰富，在国内受欢迎程度较高。

Windows安装

开发阶段采用单机安装即可。

下载安装包

在Nacos的GitHub页面，提供有下载链接，可以下载编译好的Nacos服务端或者源代码：

GitHub主页：https://github.com/alibaba/nacos/releases/tag/2.4.2.1

GitHub的Release下载页：https://github.com/alibaba/nacos/releases

如图：

​

windows版本使用nacos-server-2.4.2.1.zip包即可。

解压

将这个包解压到任意非中文目录下，如图：

​

目录说明：

• bin：启动脚本

• conf：配置文件

端口配置

Nacos的默认端口是8848，如果你电脑上的其它进程占用了8848端口，请先尝试关闭该进程。

如果无法关闭占用8848端口的进程，也可以进入nacos的conf目录，修改配置文件中的端口：

​

修改其中的内容：

​

启动

启动非常简单，进入bin目录，结构如下：

​

然后执行命令即可：

 windows命令： startup.cmd -m standalone

执行后的效果如图：

访问

在浏览器输入地址：http://127.0.0.1:8848/nacos即可：

​

默认的账号和密码都是nacos，进入后：

​

服务注册到nacos

Nacos是SpringCloudAlibaba的组件，而SpringCloudAlibaba也遵循SpringCloud中定义的服务注册、服务发现规范。因此使用Nacos和使用Eureka对于微服务来说，并没有太大区别。

主要差异在于：

• 依赖不同

• 服务地址不同

引入依赖

在父工程的pom文件中引入依赖：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.2.9</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>cloud</groupId>
    <artifactId>demo</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <packaging>pom</packaging> <!-- 这里设置为pom -->
    <name>demo</name>
    <description>demo</description>
    <url/>
    <licenses>
        <license/>
    </licenses>
    <developers>
        <developer/>
    </developers>
    <scm>
        <connection/>
        <developerConnection/>
        <tag/>
        <url/>
    </scm>
    <properties>
        <java.version>17</java.version>
        <spring-cloud.version>2023.0.2</spring-cloud.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba.cloud/spring-cloud-alibaba-dependencies -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>2023.0.1.0</version>
            <type>pom</type>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.cloud/spring-cloud-starter-openfeign -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
            <version>4.1.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

    <!-- 定义子模块 -->
    <modules>
        <module>service1</module>
    </modules>

</project>

service1子工程

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
		 xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
	<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
	<parent>
		<groupId>cloud</groupId>
		<artifactId>demo</artifactId>
		<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
		<relativePath>../pom.xml</relativePath> <!-- 指向父项目的 pom 文件 -->
	</parent>
	<artifactId>service1</artifactId>
	<dependencies>
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba.cloud/spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery -->
		<dependency>
			<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
			<version>2023.0.1.0</version>
		</dependency>
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba.cloud/spring-cloud-starter-alibaba-sentinel -->
		<dependency>
			<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
			<version>2023.0.1.0</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.projectlombok</groupId>
			<artifactId>lombok</artifactId>
			<optional>true</optional>
		</dependency>
	</dependencies>
</project>

application.properties

# 服务端口
server.port=8081

# 服务名称
spring.application.name=service1

# Nacos 服务地址
spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=127.0.0.1:8848

# 启用 Sentinel，并连接 Sentinel Dashboard
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=127.0.0.1:8080
spring.cloud.sentinel.transport.port=8719  # 本地 Sentinel 客户端的监控端口
# 启用 Sentinel
spring.cloud.sentinel.enabled=true

登录nacos管理页面，可以看到微服务信息：

服务分级存储模型

在微服务架构中，服务实例通常分布在不同的地理位置或数据中心，为了提高服务的可用性和性能，通常会将服务实例划分为不同的集群。Nacos 提供了一种服务分级存储模型，允许将服务实例按照集群进行组织和管理。

服务分级存储模型概述
一个服务可以有多个实例，例如 user-service 可以有以下实例：

• 127.0.0.1:8081
• 127.0.0.1:8082
• 127.0.0.1:8083

这些实例可以分布在不同的机房，例如：

• 127.0.0.1:8081 在上海机房
• 127.0.0.1:8082 在上海机房
• 127.0.0.1:8083 在杭州机房

Nacos 将同一机房内的实例划分为一个集群。也就是说，user-service 是服务，一个服务可以包含多个集群，如杭州、上海，每个集群下可以有多个实例，形成分级模型，如图：

集群优先访问策略

在微服务互相访问时，应该尽可能访问同集群的实例，因为本地访问速度更快。当本集群内不可用时，才访问其他集群。例如： 

配置集群信息

在 Nacos 中，可以通过配置文件或 API 来指定服务的集群信息。以下是一个示例配置：

1. 配置文件方式

在 application.yml 中配置集群信息：

spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
        cluster-name: hangzhou

2. API 方式

通过 Nacos 的 API 注册服务时，可以指定集群信息：

Instance instance = new Instance();
instance.setIp("127.0.0.1");
instance.setPort(8081);
instance.setClusterName("hangzhou");

NamingService namingService = NamingFactory.createNamingService("localhost:8848");
namingService.registerInstance("user-service", instance);

集群优先访问的实现

Nacos 提供了 ZoneAvoidanceRule 负载均衡策略，它会优先选择同集群的服务实例。如果同集群的实例不可用，才会选择其他集群的实例。

配置负载均衡策略

在 application.yml 中配置负载均衡策略：

userservice:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.ZoneAvoidanceRule

权重配置

实际部署中会出现这样的场景：

服务器设备性能有差异，部分实例所在机器性能较好，另一些较差，我们希望性能好的机器承担更多的用户请求。

但默认情况下NacosRule是同集群内随机挑选，不会考虑机器的性能问题。

因此，Nacos提供了权重配置来控制访问频率，权重越大则访问频率越高。

在nacos控制台，找到user-service的实例列表，点击编辑，即可修改权重：

在弹出的编辑窗口，修改权重：

注意：如果权重修改为0，则该实例永远不会被访问

Nacos 与 Eureka 的区别

Nacos 和 Eureka 都是常用的服务注册与发现组件，它们在功能和实现上有一些相似之处，但也存在一些显著的区别。

服务实例类型

Nacos 的服务实例分为两种类型：

• 临时实例：如果实例宕机超过一定时间，会从服务列表中剔除，默认类型。

• 非临时实例（永久实例）：如果实例宕机，不会从服务列表中剔除。

可以通过配置将服务实例设置为非临时实例：

spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        ephemeral: false # 设置为非临时实例

 

Nacos 与 Eureka 的共同点

• 服务注册与发现：都支持服务注册和服务拉取。

• 健康检测：都支持服务提供者通过心跳方式进行健康检测。

Nacos 与 Eureka 的区别

1. 健康检测方式

Nacos：

• 临时实例：采用心跳模式，如果心跳不正常，实例会被剔除。
• 非临时实例：采用主动检测模式，实例宕机不会被剔除。

Eureka：

• 仅支持心跳模式，实例宕机后会从服务列表中剔除。

2. 服务列表更新机制

• Nacos：支持服务列表变更的消息推送模式，服务列表更新更及时。
• Eureka：采用客户端定期拉取服务列表的方式，更新相对滞后。

3. 集群模式

• Nacos：默认采用 AP 方式（可用性和分区容错性）。当集群中存在非临时实例时，采用 CP 方式（一致性和分区容错性）。
• Eureka：采用 AP 方式，强调高可用性和分区容错性，但不保证一致性。