Spring Cloud系列（二） 介绍

Spring Cloud系列（一） 介绍

Spring Cloud是基于Spring Boot实现的微服务架构开发工具。它为微服务架构中涉及的配置管理、服务治理、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式回话和集群状态管理等操作提供了一种简单的开发方式。Spring Cloud包含了多个子项目（针对分布式系统中涉及的多个不同开源产品，以后可能会新增）。

这是目前Spring Cloud的全部组件，下面简要介绍一下各个组件的功能。

spring cloud config

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

spring cloud bus

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

eureka

1、spring cloud的服务发现组件。
2、eureka负责服务注册和服务发现，为了高可用，一般需要多个eureka server相互注册，组成集群。eureka server的同步遵循着一个非常简单的原则：只要有一条边将节点连接，就可以进行信息传播与同步。
3、eureka内部对于注册的service主要通过心跳来监控service是否已经挂掉。
4、service启动连上eureka之后，会同步一份服务列表到本地缓存，服务注册有更新时，eureka会推送到每个service。
5、eureka也会有一些策略防止由于某个服务所在网络的不稳定导致的所有服务心跳停止的雪崩现象。
6、eureka自带web页面，在页面上能看到所有的服务注册情况 和 eureka集群状态。

consul

1、也是一个服务发现工具，而且自带key-value存储服务、健康检查 和 web页面，听起来好像比eureka高大上一些，里面使用了gossip协议和Raft协议，但是他的缺点就是比eureka难维护。
2、consul提供了官方的docker镜像，直接使用docker-consul集群用户服务发现的话，运维成本会直线下降，可以考虑把eureka + spring cloud config 换成consul。

ribbon

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

feign

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

hystrix

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

zuul

1、是一个网关组件。提供动态路由,监控,弹性,安全等边缘服务的框架。
2、zuul主需要简单配置一下properties文件，不需要写具体的代码就可以实现将请求转发到相应的服务上去。还可以定制化一些filter做验证、隔离、限流、文件处理等切面，对于网关来说，使用zuul能减少大量的代码。

turbine

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

Spring Cloud Starters

1、spring boot热插拔、提供默认配置、开箱即用的依赖。
2、starter 是spring boot框架非常基础的部分。可以自定义starter。
以上就是所谓的Spring Cloud全家桶，并不是说这些开源组件在项目中都能用到，还是根据实际开发选择最适合自己的就好。

关于Spring Cloud和Dubbo的选择

Spring Cloud和Dubbo都是分布式服务框架，我们为什么选择Spring Cloud,可以比较一下。

Dubbo功能和文档完善，在国内有很多的成熟用户，然而Dubbo的社区现状曾经长期停止维护，2017年7月31日团队又宣布重点维护（是不是原班人马也不能确定），使用起来还是有一定的门槛。Dubbo具有调度、发现、监控、治理等功能，支持相当丰富的服务治理能力。Dubbo架构下，注册中心对等集群，并会缓存服务列表已被数据库失效时继续提供发现功能，本身的服务发现结构有很强的可用性与健壮性，足够支持高访问量的网站。但是Dubbo开发难度较大，最大的难度就是复杂的jar包依赖问题，而且Dubbo只关注于分布式服务治理，对于配置中心、分布式跟踪这些内容需要自己去集成。

Spring Cloud全家桶：社区支持强大，更新非常快，以后会越来越牛逼。

嗯。。。所以我选择Spring Cloud。

Spring Cloud版本选择

Spring Cloud是一个由很多子项目组成的一个大型项目，原则上都有自己的发布版本。为了要管理每个版本的子项目清单，所以命名没有采用版本号的方式，而是通过命名的方式，以避免版本名与子项目的发布号混淆。

版本名称采用了伦敦地铁站的名字，根据字母表的顺序来对应版本时间顺序(第一个版本：Angel，第二个版本：Brixton，依次类推Camden、Dalston、Edgware、Finchley……)。当个别项目发布积累到临界点或者解决了其中一个严重的bug时。将会发布一个名为“.SRX”的 “service releases”版本。其中“X”是数字，依次递增。比如Camden SR7的SR7、Dalston SR2的SR2就是版本号了。

下图是目前官网的版本号分布，可以看到现在已经到F了。官网地址：https://projects.spring.io/spring-cloud/

版本号规则

D版本和E版本的区别

二者均基于SpringBoot的1.5.x版本。但支持其他组件的版本不同，如以 Dalston.SR4 和 Edgware.RELEASE 来对比：

1、spring-cloud-config 分别对应 1.3.3和 1.4.0; 
2、spring-cloud-netflix 分别对应 1.3.5和 1.4.0; 
3、spring-cloud-consul 分别对应 1.2.1和 1.3.0; 
4、spring-cloud-gateway 前者不支持，后者 1.0.0。
每个小版本的不同，会有细微差别。

F版本

F版本是个绝对的大版本，几乎所有组件，全部同步变更版本号为2.x。

小版本

SNAPSHOT： 快照版本，随时可能修改
M： MileStone，M1表示第1个里程碑版本，一般同时标注PRE，表示预览版版。
SR： Service Release，SR1表示第1个正式版本，一般同时标注GA：(GenerallyAvailable),表示稳定版本。

选择版本

首先说明，各个版本之间组件变化不大，但细节略有不同，比如配置项名称、或者新版本增加新的配置方式。
从这一点来看，选择哪个版本都不是大问题，但提醒一下，遇到坑时，最好根据版本进行查询，否则你会发现你找到的办法不行。实际上是版本不匹配。如果你项目需要和其他老项目交叉，以兼容为第一要务。

作者：myCat
原文：https://blog.csdn.net/WYA1993/article/details/80534805

系列1：https://blog.csdn.net/wya1993/article/category/7701476

系列2：https://blog.csdn.net/mrspirit/article/category/7598042

系列3：https://blog.csdn.net/MrSpirit/article/details/80004458

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