springcloud入门详细学习-初步理解微服务+各大组件使用示例

参考黑马教程学习

1、初识微服务

1.1 什么是微服务？

微服务顾名思义，就是一个完整的系统被拆分成为各个微小的模块，它本质上也是一种服务。具有如下特点

• 单一职责：微服务中每一个服务都对应唯一的业务能力，做到单一职责

• 微：微服务的服务拆分粒度很小，例如一个用户管理就可以作为一个服务。每个服务虽小，但“五脏俱全”。
• 面向服务：面向服务是说每个服务都要对外暴露Rest风格服务接口API。并不关心服务的技术实现，做到与平台和语言无关，也不限定用什么技术实现，只要提供Rest的接口即可。
• 自治：自治是说服务间互相独立，互不干扰
  • 团队独立：每个服务都是一个独立的开发团队，人数不能过多。
  • 技术独立：因为是面向服务，提供Rest接口，使用什么技术没有别人干涉
  • 前后端分离：采用前后端分离开发，提供统一Rest接口，后端不用再为PC、移动段开发不同接口
  • 数据库分离：每个服务都使用自己的数据源
  • 部署独立，服务间虽然有调用，但要做到服务重启不影响其它服务。有利于持续集成和持续交付。每个服务都是独立的组件，可复用，可替换，降低耦合，易维护

1.2 系统架构演变

随着互联网的发展，网站应用的规模不断扩大。需求的激增，带来的是技术上的压力。系统架构也因此不断的演进、升级、迭代。从单一应用，到垂直拆分，到分布式服务，到SOA，以及现在火热的微服务架构。演变的流程图如下：

1.2.1 集中式架构

集中式架构就是将所有的功能集成在一个应用上面，这就是集中式架构，当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能都部署在一起，以减少部署节点和成本。此时，用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM)是影响项目开发的关键。

存在的问题：

• 代码耦合，开发维护困难
• 无法针对不同模块进行针对性优化
• 无法水平扩展
• 单点容错率低，并发能力差

1.2.2 垂直拆分架构

当访问量逐渐增大，单一应用无法满足需求，此时为了应对更高的并发和业务需求，我们根据业务功能对系统进行拆分：

优点：

• 系统拆分实现了流量分担，解决了并发问题
• 可以针对不同模块进行优化
• 方便水平扩展，负载均衡，容错率提高

缺点：

• 系统间相互独立，会有很多重复开发工作，影响开发效率

1.2.3 分布式服务

当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。此时，用于提高业务复用及整合的分布式调用是关键。

优点：

• 将基础服务进行了抽取，系统间相互调用，提高了代码复用和开发效率

缺点：

• 系统间耦合度变高，调用关系错综复杂，难以维护

1.3.4 流动计算架构（SOA）

SOA ：面向服务的架构

当服务越来越多，容量的评估，小服务资源的浪费等问题逐渐显现，此时需增加一个调度中心基于访问压力实时管理集群容量，提高集群利用率。此时，用于提高机器利用率的资源调度和治理中心(SOA)是关键

缺点：

• 服务间会有依赖关系，一旦某个环节出错会影响较大
• 服务关系复杂，运维、测试部署困难，不符合DevOps思想

1.2.5 微服务

1.3 服务的调用方式

无论是微服务还是SOA，都面临着服务间的远程调用。那么服务间的远程调用方式有哪些呢？

常见的远程调用方式有以下2种：

• RPC：Remote Produce Call远程过程调用，类似的还有RMI。自定义数据格式，基于原生TCP通信，速度快，效率高。早期的webservice，现在热门的dubbo，都是RPC的典型代表

• Http：http其实是一种网络传输协议，基于TCP，规定了数据传输的格式。现在客户端浏览器与服务端通信基本都是采用Http协议，也可以用来进行远程服务调用。缺点是消息封装臃肿，优势是对服务的提供和调用方没有任何技术限定，自由灵活，更符合微服务理念。

  现在热门的Rest风格，就可以通过http协议来实现。

1.3.1 Spring 的远程调用

Spring提供了一个RestTemplate模板工具类，对基于Http的客户端进行了封装，并且实现了对象与json的序列化和反序列化，非常方便。RestTemplate并没有限定Http的客户端类型，而是进行了抽象，目前常用的3种都有支持：

• HttpClient
• OkHttp
• JDK原生的URLConnection（默认的）

直接在项目引导类上注册RestTemplate对象

	@SpringBootApplication
	public class HttpDemoApplication {
	
		public static void main(String[] args) {
			SpringApplication.run(HttpDemoApplication.class, args);
		}
	
		@Bean
		public RestTemplate restTemplate() {
	   
			return new RestTemplate();
		}
	}

测试RestTemplate的远程调用

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = HttpDemoApplication.class)
public class HttpDemoApplicationTests {

	@Autowired
	private RestTemplate restTemplate;

	@Test
	public void httpGet() {
        // 调用springboot案例中的rest接口
		User user = this.restTemplate.getForObject("http://localhost/user/1", User.class);
		System.out.println(user);
	}
}

通过RestTemplate的getForObject()方法，传递url地址及实体类的字节码，RestTemplate会自动发起请求，接收响应，并且帮我们对响应结果进行反序列化。

2、SpringCloud

2.1 什么是SpringCloud？

SpringCloud是Spring家族提供的一个基于http远程调用的一个微服务的框架，它其实就是几大组件的集合，要想玩好SpringCloud，就必须学好这几大组件。

以上包含配置管理，服务发现，智能路由，负载均衡四大功能，除此之外还有熔断器，以下就是SpringCloud五大组件。

2.2 微服务场景模拟

2.2.1 服务提供者

2.2.1.1 配置文件

server:
  port: 8081
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/springcloud?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8
    username: root
    password: 111111
mybatis:
  type-aliases-package: cn.gzgs.service.pojo

2.2.1.2 实体类

@Data
@Table(name = "user")//绑定数据库的表，这个很重要，是我们不写sql语句的基础
public class User implements Serializable {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)//标识主键，这个很重要
    private Long id;
    private String userName;
    private String password;
    private String type;
}

2.2.1.3 UserMapper

@Mapper
public interface UserMapper extends tk.mybatis.mapper.common.Mapper<User>{
}

2.2.1.4 UserService

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    public User queryById(Long id) {
        return this.userMapper.selectByPrimaryKey(id);
    }
}

2.2.1.5 UserController

@RestController
@RequestMapping("user")
public class UserController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @GetMapping("{id}")
    public User queryById(@PathVariable("id") Long id) {
        return this.userService.queryById(id);
    }
}

2.2.2 服务调用者

2.2.2.1 项目启动类

@SpringBootApplication
public class GzgsServiceConsumerApplication {

    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }

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

2.2.2.2 application.yml

server:
  port: 80

2.2.2.3 UserController

@Controller
@RequestMapping("consumer/user")
public class UserController {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @GetMapping
    @ResponseBody
    public User queryUserById(@RequestParam("id") Long id){
        User user = this.restTemplate.getForObject("http://localhost:8081/user/" + id, User.class);
        return user;
    }
}

2.2.2.4 User实体类

与服务提供者的User一样

2.2.3 启动测试

通过访问服务调用者提供的地址访问服务提供者的资源

2.3 Eureka注册中心

2.3.1 什么是eureka？

eureka是服务的管理组件，SpringCloud通过这个组件实现了服务的自动注册、发现、状态监控。

Eureka就好比是滴滴，负责管理、记录服务提供者的信息。服务调用者无需自己寻找服务，而是把自己的需求告诉Eureka，然后Eureka会把符合你需求的服务告诉你。

同时，服务提供方与Eureka之间通过心跳机制进行监控，当某个服务提供方出现问题，Eureka自然会把它从服务列表中剔除。

这就实现了服务的自动注册、发现、状态监控。

Eureka架构中的三个核心角色：

• 服务注册中心

  Eureka的服务端应用，提供服务注册和发现功能，就是刚刚我们建立的gzgs-eureka。

• 服务提供者

  提供服务的应用，可以是SpringBoot应用，也可以是其它任意技术实现，只要对外提供的是Rest风格服务即可。本例中就是我们实现的gzgs-service-provider。

• 服务消费者

  消费应用从注册中心获取服务列表，从而得知每个服务方的信息，知道去哪里调用服务方。本例中就是我们实现的gzgs-service-consumer。

• 心跳(续约)：提供者定期通过http方式向Eureka刷新自己的状态

2.3.2 eureka示例

2.3.2.1 引入dependencies

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

2.3.2.2 编写application.yml

server:
  port: 10086 # 端口
spring:
  application:
    name: eureka-server # 应用名称，会在Eureka中显示
eureka:
  client:
    service-url: # EurekaServer的地址，现在是自己的地址，如果是集群，需要加上其它Server的地址。
      defaultZone: http://127.0.0.1:${server.port}/eureka

2.3.2.3 项目引导类

@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer // 声明当前springboot应用是一个eureka服务中心
public class GzgsEurekaApplication {

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

2.3.2.4 访问

2.3.3 将服务注册到eureka

2.3.3.1 pom.xml

<!-- Eureka客户端 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
<!-- SpringCloud的依赖 -->
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>Finchley.SR2</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

2.3.3.2 application.yml

server:
  port: 8081
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/springcloud
    username: root
    password: root
    driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
  application:
    name: service-provider # 应用名称，注册到eureka后的服务名称
mybatis:
  type-aliases-package: cn.itcast.service.pojo
eureka:
  client:
    service-url: # EurekaServer地址
      defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8

2.3.3.3 项目引导类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient //开启eureka客户端的功能
public class GzgsServiceProviderApplication {

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

2.3.4 从eureka中拉取服务列表

2.3.4.1 pom.xml

避免篇幅过长，省略，具体和2.3.3.1一样

2.3.4.2 修改配置文件

server:
  port: 80
spring:
  application:
    name: service-consumer
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:10086/eureka

2.3.4.3 项目引导类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient // 开启Eureka客户端
public class GzgsServiceConsumerApplication {

    @Bean
    public RestTemplate restTemplate(){
        return new RestTemplate();
    }

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

2.3.4.4 Controller

@Controller
@RequestMapping("consumer/user")
public class UserController {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @Autowired
    private DiscoveryClient discoveryClient; // eureka客户端，可以获取到eureka中服务的信息

    @GetMapping
    @ResponseBody
    public User queryUserById(@RequestParam("id") Long id){
        // 根据服务名称，获取服务实例。有可能是集群，所以是service实例集合
        List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("service-provider");
        // 因为只有一个Service-provider。所以获取第一个实例
        ServiceInstance instance = instances.get(0);
        // 获取ip和端口信息，拼接成服务地址
        String baseUrl = "http://" + instance.getHost() + ":" + instance.getPort() + "/user/" + id;
        User user = this.restTemplate.getForObject(baseUrl, User.class);
        return user;
    }

}

随着业务的增加，为减少eureka的压力，可以使用高可用的eureka，即启动两个eureka，相互注册，它们会同步服务注册的信息。

2.3.4 服务提供者

服务提供者要向EurekaServer注册服务，并且完成服务续约等工作。

服务注册

服务提供者在启动时，会检测配置属性中的：eureka.client.register-with-eureka=true参数是否正确，事实上默认就是true。如果值确实为true，则会向EurekaServer发起一个Rest请求，并携带自己的元数据信息，Eureka Server会把这些信息保存到一个双层Map结构中。

• 第一层Map的Key就是服务id，一般是配置中的spring.application.name属性
• 第二层Map的key是服务的实例id。一般host+ serviceId + port，例如：locahost:service-provider:8081
• 值则是服务的实例对象，也就是说一个服务，可以同时启动多个不同实例，形成集群。

服务续约

在注册服务完成以后，服务提供者会维持一个心跳（定时向EurekaServer发起Rest请求），告诉EurekaServer：“我还活着”。这个我们称为服务的续约（renew）；

有两个重要参数可以修改服务续约的行为：

eureka:
  instance:
    lease-expiration-duration-in-seconds: 90
    lease-renewal-interval-in-seconds: 30

• lease-renewal-interval-in-seconds：服务续约(renew)的间隔，默认为30秒
• lease-expiration-duration-in-seconds：服务失效时间，默认值90秒

也就是说，默认情况下每个30秒服务会向注册中心发送一次心跳，证明自己还活着。如果超过90秒没有发送心跳，EurekaServer就会认为该服务宕机，会从服务列表中移除，这两个值在生产环境不要修改，默认即可。

但是在开发时，这个值有点太长了，经常我们关掉一个服务，会发现Eureka依然认为服务在活着。所以我们在开发阶段可以适当调小。

eureka:
  instance:
    lease-expiration-duration-in-seconds: 10 # 10秒即过期
    lease-renewal-interval-in-seconds: 5 # 5秒一次心跳

2.3.5 服务消费者

获取服务列表

当服务消费者启动时，会检测eureka.client.fetch-registry=true参数的值，如果为true，则会拉取Eureka Server服务的列表只读备份，然后缓存在本地。并且每隔30秒会重新获取并更新数据。我们可以通过下面的参数来修改：

eureka:
  client:
    registry-fetch-interval-seconds: 5

生产环境中，我们不需要修改这个值。

但是为了开发环境下，能够快速得到服务的最新状态，我们可以将其设置小一点。

2.3.6 失效剔除和自我保护

服务下线

当服务进行正常关闭操作时，它会触发一个服务下线的REST请求给Eureka Server，告诉服务注册中心：“我要下线了”。服务中心接受到请求之后，将该服务置为下线状态。

失效剔除

有些时候，我们的服务提供方并不一定会正常下线，可能因为内存溢出、网络故障等原因导致服务无法正常工作。Eureka Server需要将这样的服务剔除出服务列表。因此它会开启一个定时任务，每隔60秒对所有失效的服务（超过90秒未响应）进行剔除。

可以通过eureka.server.eviction-interval-timer-in-ms参数对其进行修改，单位是毫秒，生产环境不要修改。

这个会对我们开发带来极大的不变，你对服务重启，隔了60秒Eureka才反应过来。开发阶段可以适当调整，比如：10秒

自我保护

我们关停一个服务，就会在Eureka面板看到一条警告：

这是触发了Eureka的自我保护机制。当一个服务未按时进行心跳续约时，Eureka会统计最近15分钟心跳失败的服务实例的比例是否超过了85%。在生产环境下，因为网络延迟等原因，心跳失败实例的比例很有可能超标，但是此时就把服务剔除列表并不妥当，因为服务可能没有宕机。Eureka就会把当前实例的注册信息保护起来，不予剔除。生产环境下这很有效，保证了大多数服务依然可用。

但是这给我们的开发带来了麻烦， 因此开发阶段我们都会关闭自我保护模式：（gzgs-eureka）

eureka:
  server:
    enable-self-preservation: false # 关闭自我保护模式（缺省为打开）
    eviction-interval-timer-in-ms: 1000 # 扫描失效服务的间隔时间（缺省为60*1000ms）

2.4 负载均衡Ribbon

当我们同一功能的服务提供方有两个的时候，这种情况下当我们访问服务提供方的时候就有两个选择，那么具体选用那一个提供方就可以通过Ribbon负载均衡来实现，它可以避免某一服务方请求过多而另一个服务方闲暇的情况。

2.4.1 开启两个服务提供方

然后修改配置文件端口即可

2.4.2 开启负载均衡

因为Eureka中已经集成了Ribbon，所以我们无需引入新的依赖，直接修改代码。

修改gzgs-service-consumer的引导类，在RestTemplate的配置方法上添加@LoadBalanced注解：

@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
    return new RestTemplate();
}

修改调用方式，不再手动获取ip和端口，而是直接通过服务名称调用：

@Controller
@RequestMapping("consumer/user")
public class UserController {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    //@Autowired
    //private DiscoveryClient discoveryClient; // 注入discoveryClient，通过该客户端获取服务列表

    @GetMapping
    @ResponseBody
    public User queryUserById(@RequestParam("id") Long id){
        // 通过client获取服务提供方的服务列表，这里我们只有一个
        // ServiceInstance instance = discoveryClient.getInstances("service-provider").get(0);
        String baseUrl = "http://service-provider/user/" + id;
        User user = this.restTemplate.getForObject(baseUrl, User.class);
        return user;
    }

}

2.4.3 修改负载均衡策略

在服务消费方修改配置文件

service-provider:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule

测试

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = GzgsServiceConsumerApplication.class)
public class LoadBalanceTest {

    @Autowired
    private RibbonLoadBalancerClient client;

    @Test
    public void testLoadBalance(){
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            ServiceInstance instance = this.client.choose("service-provider");
            System.out.println(instance.getHost() + ":" +instance.getPort());
        }
    }
}

2.5 Hystrix熔断机制

Hystrix,英文意思是豪猪，全身是刺，看起来就不好惹，是一种保护机制。

Hystrix也是Netflix公司的一款组件。

2.5.1 Hystrix的作用

Hystix是Netflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程服务、第三方库，防止出现级联失败。，相当于家庭电路里面的保险丝，当电路发生短路的时候会自动关闭电路，以免发生灾难，Hystrix的作用也是如此，用于解决系统的雪崩问题。

2.5.2 什么是系统雪崩？

如上图，一个用户请求需要依赖A、H、I、P四个业务，当业务I的系统发生故障的时候，整个系统就会进入阻塞状态，随着请求的增多，最终系统会扛不住压力造成雪崩效应，这就是系统的雪崩问题。
Hystix解决雪崩问题的手段有两个：线程隔离和服务熔断。

2.5.3 线程隔离，服务降级

线程隔离的原理图如下，

Hystrix为每个依赖服务调用分配一个小的线程池，如果线程池已满调用将被立即拒绝，默认不采用排队.加速失败判定时间。

用户的请求将不再直接访问服务，而是通过线程池中的空闲线程来访问服务，如果线程池已满，或者请求超时，则会进行降级处理，什么是服务降级？

服务降级：优先保证核心服务，而非核心服务不可用或弱可用。

用户的请求故障时，不会被阻塞，更不会无休止的等待或者看到系统崩溃，至少可以看到一个执行结果（例如返回友好的提示信息） 。

服务降级虽然会导致请求失败，但是不会导致阻塞，而且最多会影响这个依赖服务对应的线程池中的资源，对其它服务没有响应。

触发Hystix服务降级的情况：

• 线程池已满
• 请求超时

2.5.3.1 动手实践

1）、引入依赖

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

2）、在项目引导类上开启熔断

//以下三个注解可以使用@SpringCloudApplication来代替
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient//开启eureka客户端功能
@EnableCircuitBreaker //开启熔断机制
@EnableFeignClients//开启fegin客户端功能

public class GzsgServiceConsumerApplication {
    @Bean
    @LoadBalanced //开启负载均衡
    public RestTemplate restTemplate(){
        return new RestTemplate();
    }
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(GzsgServiceConsumerApplication.class, args);
    }	
}

3）、编写熔断逻辑

@Controller
@RequestMapping("consumer/user")
@DefaultProperties(defaultFallback ="fallbachMethod")
public class UserController {

    @Autowired
    private UserClient userClient;

    @GetMapping
    @ResponseBody
    @HystrixCommand//标记该方法需要熔断
    public String queryUserById(@RequestParam("id") Integer id){
      
        String user = this.userClient.queryById(id);
        return user;
    }

    public String fallbachMethod(){
        return "服务器正忙，请稍后再试！";
    }
}

要注意，因为熔断的降级逻辑方法必须跟正常逻辑方法保证：相同的参数列表和返回值声明。失败逻辑中返回User对象没有太大意义，一般会返回友好提示。所以我们把queryById的方法改造为返回String，反正也是Json数据。这样失败逻辑中返回一个错误说明，会比较方便。

2.5.3.2 设置超时时间

在之前的案例中，请求在超过1秒后都会返回错误信息，这是因为Hystix的默认超时时长为1，我们可以通过配置修改这个值：

我们可以通过hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds来设置Hystrix超时时间。该配置没有提示。

hystrix:
  command:
    default:
      execution:
        isolation:
          thread:
            timeoutInMilliseconds: 6000 # 设置hystrix的超时时间为6000ms

修改代码，模仿熔断

@GetMapping("{id}")
public User queryUserById(@PathVariable("id") Long id) {
    try {
        Thread.sleep(6000);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return this.userService.queryUserById(id);
}

2.5.4 服务熔断

熔断器，也叫断路器，其英文单词为：Circuit Breaker

熔断状态机3个状态：

• Closed：关闭状态，所有请求都正常访问。
• Open：打开状态，所有请求都会被降级。Hystix会对请求情况计数，当一定时间内失败请求百分比达到阈值，则触发熔断，断路器会完全打开。默认失败比例的阈值是50%，请求次数最少不低于20次。
• Half Open：半开状态，open状态不是永久的，打开后会进入休眠时间（默认是5S）。随后断路器会自动进入半开状态。此时会释放部分请求通过，若这些请求都是健康的，则会完全关闭断路器，否则继续保持打开，再次进行休眠计时

2.5.4.1 服务熔断示例

修改consumer中的代码

@GetMapping("{id}")
@HystrixCommand
public String queryUserById(@PathVariable("id") Long id){
    if(id == 1){
        throw new RuntimeException("太忙了");
    }
    String user = this.restTemplate.getForObject("http://service-provider/user/" + id, String.class);
    return user;
}

当我们疯狂访问id为1的请求时（超过20次），就会触发熔断。断路器会断开，一切请求都会被降级处理。

此时你访问id为2的请求，会发现返回的也是失败，而且失败时间很短，只有几毫秒左右：

不过，默认的熔断触发要求较高，休眠时间窗较短，为了测试方便，我们可以通过配置修改熔断策略：

circuitBreaker.requestVolumeThreshold=10
circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds=10000
circuitBreaker.errorThresholdPercentage=50

解读：

• requestVolumeThreshold：触发熔断的最小请求次数，默认20
• errorThresholdPercentage：触发熔断的失败请求最小占比，默认50%
• sleepWindowInMilliseconds：休眠时长，默认是5000毫秒

2.5.5 Fegin远程调用

2.5.5.1 什么是fegin？

fegin的调用需要在消费方修改

2.5.5.2 引入依赖

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

2.5.5.3 开启fegin功能

我们在启动类上，添加注解，开启Feign功能

@SpringCloudApplication
@EnableFeignClients // 开启feign客户端
public class ItcastServiceConsumerApplication {
    
    
    
    public static void main(String[] args) {
    
    
        SpringApplication.run(ItcastServiceConsumerApplication.class, args);
    }
}

删除RestTemplate：feign已经自动集成了Ribbon负载均衡的RestTemplate。所以，此处不需要再注册RestTemplate。

2.5.5.4 定义远程调用接口

UserClient接口

@FeignClient(value = "service-provider") // 标注该类是一个feign接口
public interface UserClient {

    @GetMapping("user/{id}")
    User queryById(@PathVariable("id") Long id);
}

• 首先这是一个接口，Feign会通过动态代理，帮我们生成实现类。这点跟mybatis的mapper很像
• @FeignClient，声明这是一个Feign客户端，类似@Mapper注解。同时通过value属性指定服务名称
• 接口中的定义方法，完全采用SpringMVC的注解，Feign会根据注解帮我们生成URL，并访问获取结果

修改UserController

@Controller
@RequestMapping("consumer/user")
public class UserController {

    @Autowired
    private UserClient userClient;

    @GetMapping
    @ResponseBody
    public User queryUserById(@RequestParam("id") Long id){
        User user = this.userClient.queryUserById(id);
        return user;
    }

}

2.5.5.5 Fegin的负载均衡

Feign中本身已经集成了Ribbon依赖和自动配置，因此我们不需要额外引入依赖，也不需要再注册RestTemplate对象。可以在配置文件中配置如下来定义负载均衡算法：

service-provider:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule

2.5.5.6 Fegin的熔断

Feign默认也有对Hystrix的集成，只不过，默认情况下是关闭的。我们需要通过下面的参数来开启：(在gzgs-service-consumer工程添加配置内容)

feign:
  hystrix:
    enabled: true # 开启Feign的熔断功能

1）、定义UserClientFallback，实现刚才编写的UserClient，作为fallback的处理类

@Component
public class UserClientFallback implements UserClient {
    @Override
    public String queryById(Integer id) {
        return "服务器正忙，请稍后！";
    }
}

2）然后在UserFeignClient中，指定刚才编写的实现类

	/**
	 * User远程调用deign接口
	 */
	@Component
	@FeignClient(value = "service-provider",fallback = UserClientFallback.class)//表明该类是一个feign接口
	public interface UserClient {
    
    
	    @GetMapping("user/{id}")
	    String queryById(@PathVariable("id") Integer id);
	}

请求访问consumer即可。

2.5.6 Zuul网关

引入Zull之后的系统架构图

2.5.6.1 编写配置文件

server:
  port: 10010 #服务端口
spring:
  application:
    name: api-gateway #指定服务名

2.5.6.2 项目引导类

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient//开启eureka客户端功能
@EnableZuulProxy //开启zuul网关功能
public class GzgsZuulApplication {

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

}

2.5.6.3 定义映射规则

server:
  port: 10010 #服务端口
spring:
  application:
    name: api-gateway #指定服务名
zuul:
  routes:
    service-provider: # 这里是路由id，随意写
      path: /service-provider/** # 这里是映射路径
      url: http://127.0.0.1:8081 # 映射路径对应的实际url地址

这样就将符合path 规则的一切请求，都代理到 url参数指定的地址

如上将 /service-provider/**开头的请求，代理到http://127.0.0.1:8081

在上面中，我们将对应的服务地址写死了，在实际开发中是不会这样的，应该根据从eureka中拉去服务列表进行动态路由才对。

2.5.6.4 面向服务的路由

1）、添加Eureka客户端依赖

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

2）、添加Eureka配置，获取服务信息

eureka:
  client:
    registry-fetch-interval-seconds: 5 # 获取服务列表的周期：5s
    service-url:
      defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka

3）、在项目引导类上开启eureka客户端功能

@SpringBootApplication
@EnableZuulProxy // 开启Zuul的网关功能
@EnableDiscoveryClient
public class ZuulDemoApplication {

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

4）、修改映射规则

zuul:
  routes:
    service-provider: # 这里是路由id，随意写
      path: /service-provider/** # 这里是映射路径
      serviceId: service-provider # 指定服务名称

5）、简化映射规则配置

zuul:
  routes:
    service-provider: /service-provider/** # 这里是映射路径

在使用Zuul的过程中，上面讲述的规则已经大大的简化了配置项。但是当服务较多时，配置也是比较繁琐的。因此Zuul就指定了默认的路由规则：

• 默认情况下，一切服务的映射路径就是服务名本身。例如服务名为：service-provider，则默认的映射路径就 是：/service-provider/**

也就是说，刚才的映射规则我们完全不配置也是OK的。

2.5.6.5 路由前缀

zuul:
  routes:
    service-provider: /service-provider/**
    service-consumer: /service-consumer/**
  prefix: /api # 添加路由前缀

我们通过zuul.prefix=/api来指定了路由的前缀，这样在发起请求时，路径就要以/api开头。

2.5.6.6 过滤器

Zuul作为网关的其中一个重要功能，就是实现请求的鉴权。而这个动作我们往往是通过Zuul提供的过滤器来实现的。

ZuulFilter

ZuulFilter是过滤器的顶级父类。在这里我们看一下其中定义的4个最重要的方法：

public abstract ZuulFilter implements IZuulFilter{

    abstract public String filterType();

    abstract public int filterOrder();
    
    boolean shouldFilter();// 来自IZuulFilter

    Object run() throws ZuulException;// IZuulFilter
}

• shouldFilter：返回一个Boolean值，判断该过滤器是否需要执行。返回true执行，返回false不执行。
• run：过滤器的具体业务逻辑。
• filterType：返回字符串，代表过滤器的类型。包含以下4种：
  • pre：请求在被路由之前执行
  • route：在路由请求时调用
  • post：在route和errror过滤器之后调用
  • error：处理请求时发生错误调用
• filterOrder：通过返回的int值来定义过滤器的执行顺序，数字越小优先级越高。

这张是Zuul官网提供的请求生命周期图，清晰的表现了一个请求在各个过滤器的执行顺序。

2.5.6.7 自定义过滤器

@Component
public class LoginFilter extends ZuulFilter {
    
    

    /**
     * 过滤器类型，前置过滤器
     * @return
     */
    @Override
    public String filterType() {
    
    
        return "pre";
    }

    /**
     * 过滤器的执行顺序
     * @return
     */
    @Override
    public int filterOrder() {
    
    
        return 10;
    }

    /**
     * 该过滤器是否生效
     * @return
     */
    @Override
    public boolean shouldFilter() {
    
    
        return true;
    }

    /**
     * 登陆校验逻辑
     * @return
     * @throws ZuulException
     */

    @Override
    public Object run() throws ZuulException {
    
    
        //获取zuul上下文对象
        RequestContext context = RequestContext.getCurrentContext();
        //上下文对象获取请求对象
        HttpServletRequest request = context.getRequest();

        // 获取token信息
        String token = request.getParameter("access-token");
        // 判断
        if (StringUtils.isBlank(token)) {
    
    
            // 过滤该请求，不对其进行路由
            context.setSendZuulResponse(false);
            // 设置响应状态码，401
            context.setResponseStatusCode(HttpStatus.SC_UNAUTHORIZED);
            // 设置响应信息
            context.setResponseBody("{\"status\":\"401\", \"text\":\"request error!\"}");
        }
        // 校验通过，把登陆信息放入上下文信息，继续向后执行
        context.set("token", token);
        return null;
    }
}

2.5.6.8 Zull的负载均衡和熔断

Zuul中默认就已经集成了Ribbon负载均衡和Hystix熔断机制。但是所有的超时策略都是走的默认值，比如熔断超时时间只有1S，很容易就触发了。因此建议我们手动进行配置：

hystrix:
  command:
    default:
      execution:
        isolation:
          thread:
            timeoutInMilliseconds: 2000 # 设置hystrix的超时时间为6000ms