springcloud与常用组件微量说明，部分组件已被最新的替代，这是netflix springcloud
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了springcloud与常用组件微量说明，部分组件已被最新的替代，这是netflix springcloud相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
这篇文章是为了参加51cto的活动从语雀上我的笔记里拷贝下来的，笔记的内容是狂神的springcloud视频的笔记，其中详细的项目部分还在语雀上。有需要的可以跟我说，希望这篇文章可以给大家帮助。是个大和章，之前在xxx上搞的都挺碎。
一、微服务介绍
（一）微服务架构4个核心问题
- 服务很多， 客户端该怎么访问？ --- api网关
- 这么多服务？ 服务之间如何通信？ --- http，rpc
- 这么多服务？ 如何治理？ --- 注册和发现
- 服务挂了怎么办？ --- 熔断机制
（二）核心问题解决方案
springcloud就是一个生态
1、Spring Cloud NetFlix 一站式解决方案
api网关：zuul组件
服务通信：Feign——基于Httpclient ，Http通信方式：同步、阻塞
服务注册发现：Eureka
熔断机制：Hystrix
2、Apache Dubbo + Zookeeper 半自动，需要整合别人的
API网关：没有，找第三方组件，或者自己实现
服务通信： Dubbo——高性能的基于JAVA RPC的通信框架
服务注册发现：Zookeeper
熔断机制 没有，可以借助Hystrix
3、Spring Cloud Alibaba 一站式解决方案，更简单
（三）常见的面试问题？带着这些去学习
- 什么是微服务
- 微服务之间是如何独立通讯的
- SpringCloud和Dubbo有哪些区别
- Springboot和SpringCloud，谈谈对他们的理解
- 什么是服务熔断？什么是服务降级
- 微服务的优缺点分别是什么？说下在项目中遇到的坑
- Eureka与dubbo+zookeeper都可提供注册和发现功能,两者有何区别?
- 你所知道的技术栈有哪些? 列举一二
（四）什么是微服务
微服务(Microservice Architecture)最近几年流行的一种架构思想，关于他的概念很难一言蔽之。
想要深刻理解的话可以去看看这篇文章
原文：https://martinfowler.com/articles/microservice.html汉化：https://www.cnblogs.com/liuning8023/p/4493156.html
总结: 就目前而言，对于微服务,业界并没有一个统一的， 标准的定义。
但通常而言，微服务架构是一种架构模式，或者说是一种架构风格。
它提倡将单一的应用程序划分成一组小的服务,每个服务运行在其独立的自己的进程内,服务之间互相协调，互相配置，为用户提供最终价值。 服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通，每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能够被独立的部署到生产不境中，另外，应尽量避免统一的，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，可以有一个非常轻量级的集中式管理来协调这些服务，可以使用不同的语言来编写服务，也可以使用不同的数据存储。
官方的话太过于生涩，我们从技术维度来理解下
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服务。彻底的去耦合，每一个微服务提供单个业务功能的服务，一个服务做一件事情，从技术角度看就是一种小而独立的处理过程，类似进程的概念，能够自行单独启动或销毁，拥有自己独立的数据库
（五）微服务与微服务架构
微服务： 强调的是服务的大小，他关注的是某一个点，是具体解决某一问题/提供落地对应服务的一个服务应用，狭义的看，可以看做是IDEA中的一个微服务工程或者Moudel
IDEA 工具里面使用Maven开发的一个个独立的Moudle，它具体使用springboot开发的一个小模块，专门的事交给专业的模块来做，一个模块就做一件事情
强调的是一个个的个体，每个个体完成一个具体的任务或者功能
微服务架构：一种新的架构形式，Martin Fowler，2014提出
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,服务于服务间采用轻量级的通信机制互相协作，每个服务都围绕着具体的业务进行构建，并且能够被独立的部署到生产环境中，另外,应尽量避免统一的， 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。
（六）微服务优缺点
优点：
- 单一职责原则
- 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2~5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,
- 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实现价值。
- 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
（七）微服务的技术栈有哪些？
微服务技术条目 | 落地技术 |
服务开发 | SpringBoot、Spring、SpringMVC等 |
服务配置与管理 | Netfix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、PRC、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) | Fegin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、Specatator等 |
全链路追踪 | Zipkin、Brave、Dapper等 |
数据流操作开发包 | SpringCloud Stream(封装与Redis，Rabbit，Kafka等发送接收消息) |
时间消息总栈 | SpringCloud Bus |
服务部署 | Docker、OpenStack、Kubernetes等 |
（八）为什么选择SpringCloud作为微服务架构
- 选型依据
- 整体解决方案和框架成熟度
- 社区热度
- 可维护性
- 学习曲线
- 当前各大IT公司用的微服务架构有那些？
- 阿里：dubbo+HFS
- 京东：JFS
- 新浪：Motan
- 当当网：DubboX…
- 各微服务框架对比
功能点/服务框架 | Netflix/SpringCloud | Motan | gRPC | Thrift | Dubbo/DubboX |
功能定位 | 完整的微服务框架 | RPC框架，但整合了ZK或Consul，实现集群环境的基本服务注册发现 | RPC框架 | RPC框架 | 服务框架 |
支持Rest | 是，Ribbon支持多种可拔插的序列号选择 | 否 | 否 | 否 | 否 |
支持RPC | 否 | 是(Hession2) | 是 | 是 | 是 |
支持多语言 | 是(Rest形式) | 否 | 是 | 是 | 否 |
负载均衡 | 是(服务端zuul+客户端Ribbon)，zuul-服务，动态路由，云端负载均衡Eureka（针对中间层服务器） | 是(客户端) | 否 | 否 | 是(客户端) |
配置服务 | Netfix Archaius，Spring Cloud Config Server 集中配置 | 是(Zookeeper提供) | 否 | 否 | 否 |
服务调用链监控 | 是(zuul)，zuul提供边缘服务，API网关 | 否 | 否 | 否 | 否 |
高可用/容错 | 是(服务端Hystrix+客户端Ribbon) | 是(客户端) | 否 | 否 | 是(客户端) |
典型应用案例 | Netflix | Sina | Google | Facebook | |
社区活跃程度 | 高 | 一般 | 高 | 一般 | 2017年后重新开始维护，之前中断了5年 |
学习难度 | 中等 | 低 | 高 | 高 | 低 |
文档丰富程度 | 高 | 一般 | 一般 | 一般 | 高 |
其他 | Spring Cloud Bus为我们的应用程序带来了更多管理端点 | 支持降级 | Netflix内部在开发集成gRPC | IDL定义 | 实践的公司比较多 |
二、springcloud概述
（一）springcloud是什么
自学参考书：
- SpringCloud官网：https://spring.io/projects/spring-cloud/
- SpringCloud Netflix 中文文档：https://springcloud.cc/spring-cloud-netflix.html
- SpringCloud 中文API文档(官方文档翻译版)：https://springcloud.cc/spring-cloud-dalston.html
- SpringCloud中国社区：http://springcloud.cn/
- SpringCloud中文网：https://springcloud.cc
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，他们都可以用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，经得起实际考研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是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。
（二）SpringCloud和SpringBoot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SpringClooud独立使用，开发项目，但是SpringCloud离不开SpringBoot, 属于依赖关系
- SpringBoot专注于快速、方便的开发单个个体微服务, SpringCloud关注全局的服务治理框架
（三）Dubbo 和 SpringCloud技术选型
1. 分布式+服务治理Dubbo
目前成熟的互联网架构，应用服务化拆分 + 消息中间件
2. Dubbo 和 SpringCloud对比
可以看下社区活跃度
https://github.com/dubbohttps://github.com/spring-cloud
Dubbo | SpringCloud | |
服务注册中心 | Zookeeper | Spring Cloud Netfilx Eureka |
服务调用方式 | RPC | REST API |
服务监控 | Dubbo-monitor | Spring Boot Admin |
断路器 | 不完善 | Spring Cloud Netfilx Hystrix |
服务网关 | 无 | Spring Cloud Netfilx Zuul |
分布式配置 | 无 | Spring Cloud Config |
服务跟踪 | 无 | Spring Cloud Sleuth |
消息总栈 | 无 | Spring Cloud Bus |
数据流 | 无 | Spring Cloud Stream |
批量任务 | 无 | Spring Cloud Task |
结果：
最大区别: SpringCloud抛弃了Dubbo的RPC通信,采用的是基于HTTP的REST方式。
严格来说，这两种方式各有优劣。虽然从一定程度上来说，springcloud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。
品牌机与组装机的区别
很明显，Spring Cloud的功能比DUBBO更加强大,涵盖面更广,而且作为Spring的拳头项目,它也能够与SpringFramework. Spring Boot. Spring Data. Spring Batch等其他Spring项目完美融合,这些对于微服务而言是至关重要的。使用Dubb构建的微服务架构就像组装电脑，各环节我们的选择自由度很高，但是最终结果很有可能因为一条内存质量不行就点不亮了，总是让人不怎么放心，但是如果你是一名高手,那这些都不是问题;而SpringCloud就像品牌机，在Spring Source的整合下，做了大量的兼容性测试，保证了机器拥有更高的稳定性，但是如果要在使用非原装组件外的东西，就需要对其基础有足够的了解。
社区支持与更新力度
最为重要的是，DUBBO停止了5年左右的更新，虽然2017.7重启了。 对于技术发展的新需求，需要由开发者自行拓展升级(比如当当网弄出了DubboX) , 这对于很多想要采用微服务架构的中小软件组织，显然是不太合适的，中小公司没有这么强大的技术能力去修改Dubbo源码+周边的一-整套解决方案，并不是每一个公司都有阿里的大牛+真实的线上生产环境测试过。
总结
曾风靡国内的开源RPC服务框架Dubbo在重启维护后，令许多用户为之雀跃，但同时，也迎来了-一些质疑的声音。互联网技术发展迅速，Dubbo 是否还能跟上时代? Dubbo与Spring Cloud相比又有何优势和差异?是否会有相关举措保证Dubbo的后续更新频率?
人物
Dubbo重启维护开发的刘军，主要负责人之一
刘军，阿里巴巴中间件高级研发工程师，主导了Dubbo重启维护以后的几个发版计划，专注于高性能RPC框架和微服务相关领域。曾负责网考拉RPC框架的研发及指导在内部使用，参与了服务治理平台、分布式跟踪系统、分布式一致性框架等从无到有的设计与开发过程。
解决的问题域不一样:Dubbo 的定位是一款RPC框架，Spring Cloud的目标是微服务架构的一站式解决方案。
（四）SpringCloud能干什么
Distributed/versioned configuration (分布式/版本控制配置)
Service registration and discovery (服务注册与发现)
Routing (路由)
Service-to-service calls (服务到服务的调用)
Load balancing (负载均衡配置)
Circuit Breakers (断路器)
Distributed messaging (分布式消息管理)
…
（五）SpringCloud在哪里下载
官网：http://projects.spring.io/spring-cloud/ Spring cloud是一个由众多独立子项目组成的大型综合项目，每个子项目有不同的发行节奏，都维护着自己的发布版本号。spring Cloud通过一 一个资源清单BOM (Bi11 of Materials)来管理每个版本的子项目清单。为避免与子项月的发布号混淆，所以没有采用版本号的方式，而是通过命名的方式。
这些版本 名称的命名方式采用了伦敦地铁站的名称，同时根据字母表的顺序来对应版木时间顺序，比如:最早的Release版本: Ange1, 第二个Release版本: Brixton. 然后是Camden、Dalston. Edgware, 目前最新的是Finch1ey版本。
三、springcloud组件介绍
Eureka
1、什么是Eureka？
- Netflix在设计Eureka时，遵循的就是AP原则（可用、分区，不一定一致）
- Eureka是Netflix的一个子模块，也是核心模块之-。** Eureka是一个基于REST的服务**，用于定位服务，以实现云端中间层服务发现和故障转移，服务注册与发现对于微服务来说是非常重要的，有了服务发现与注册，只需要使用服务的标识符，就可以访问到服务，而不需要修改服务调用的配置文件了，功能类似于Dubbo的注册中心，比如Zookeeper。
2、原理讲解
- Eureka基本的架构
- Springcloud 封装了Netflix公司开发的Eureka模块来实现服务注册与发现 (对比Zookeeper)。
- Eureka采用了C-S的架构设计，EurekaServer作为服务注册功能的服务器，他是服务注册中心。而系统中的其他微服务，使用Eureka的客户端连接到EurekaServer并维持心跳连接。这样系统的维护人员就可以通过EurekaServer来监控系统中各个微服务是否正常运行，Springcloud 的一些其他模块 (比如Zuul) 就可以通过EurekaServer来发现系统中的其他微服务，并执行相关的逻辑。
- Eureka 包含两个组件：Eureka Server 和 Eureka Client.
- Eureka Server 提供服务注册，各个节点启动后，会在EurekaServer中进行注册，这样Eureka Server中的服务注册表中将会储存所有课用服务节点的信息，服务节点的信息可以在界面中直观的看到。
- Eureka Client 是一个Java客户端，用于简化EurekaServer的交互，客户端同时也具备一个内置的，使用轮询负载算法的负载均衡器。在应用启动后，将会向EurekaServer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掉 (默认周期为90s)。
- 三大角色
- Eureka Server：提供服务的注册与发现
- Service Provider：服务生产方，将自身服务注册到Eureka中，从而使服务消费方能狗找到
- Service Consumer：服务消费方，从Eureka中获取注册服务列表，从而找到消费服务
- 和Dubbo架构对比
3、CAP原则及对比Zookeeper
ACID是什么?
- A (Atomicity)原子性
- C (Consistency)- 致性
- I (Isolation) 隔离性
- D (Durability) 持久性
关系型数据库RDBMS (mysql、 Oracle、 sqlServer) ==> ACID
CAP是什么?
- C (Consistency) 强一致性
- A (Availabilty)可用性
- P (Partition tolerance)分区容错性
非关系型数据库NoSQL (redis、mongdb) ==>CAP
CAP的三进二: CA、AP、 CP
CAP理论的核心
- 一个分布式系统不可能同时很好的满足-致性,可用性和分区容错性这三个需求
- 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，通常可扩展性较差
- CP: 满足一致性。分区容错性的系统，通常性能不是特别高
- AP:满足可用性。分区容错性的系统，通常可能对一致性要求低一些
作为服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪里?
著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C (一致性)、A (可用性)、P (容错性) .
由于分区容错性P在分布式系统中是必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。
- Zookeeper保证的是CP
- Eureka保证的是AP
Zookeeper保证的是CP
当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接受服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于一致性。但是zk会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30 ~ 120s, 且选举期间整个zk集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事，虽然服务能够最终恢复，但是漫长的选举时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。
Eureka保证的是AP
Eureka看明白了这一点，因此在设计时就优先保证可用性。Eureka各个节点都是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端在向某个Eureka注册或如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用(保证可用性)，只不过查到的信息可能不是最新的(不保证强一致性)。除此之外，Eureka还有一种自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：
- Eureka不再从注册列表中移除因为长时间没收到心跳而应该过期的服务
- Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其它节点上(即保证当前节点依然可用)
- 当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中
因此，Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使整个注册服务瘫痪。
Ribbon
ribbon是什么
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,将NetFlix的中间层服务连接在一起。 Ribbon的客户端组件提供一系列完整的配置项如:连接超时、重试等等。简单的说，就是在配置文件中列出LoadBalancer (简称LB: 负载均衡)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,随机连接等等)去连接这些机器。我们也很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法!
ribbon能干什么?
- LB，即负载均衡(Load Balance) ,在微服务或分布式集群中经常用的一种应用。
- 负载均衡简单的说就是**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) **
- 常见的负载均衡软件有 Nginx,Lvs等等
- dubbo、SpringCloud中均给我们提供了负载均衡，SpringCloud的负载均衡算法可以自定义
- 负载均衡简单分类:
- 集中式LB
即在服务的消费方和提供方之间使用独立的负载均衡设施，如Nginx（反向代理服务器）, 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!
- 进程式LB
将负载均衡逻辑集成到消费方，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!
Feign
简介
Feign是声明式Web Service客户端，它让微服务之间的调用变得更简单，类似controller调用service。SpringCloud集成了Ribbon和Eureka，可以使用Feigin提供负载均衡的http客户端。
只需要创建一个接口，然后添加注解即可~
Feign，主要是社区版，大家都习惯面向接口编程。这个是很多开发人员的规范。调用微服务访问两种方法：
- 微服务名字 【ribbon】
- 接口和注解 【feign】
Feign能干什么？
- 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，形成了一套模板化的调用方法。但是在实际开发中，由于对服务
以上是关于springcloud与常用组件微量说明，部分组件已被最新的替代，这是netflix springcloud的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章