在学习一个技术之前，首先我们要了解它是做什么的，我们为什么要用它。不然看再多资料都理解不了，因此我们先来讲解下Spring Cloud
Spring Cloud是一套微服务治理框架，几乎考虑到了微服务治理的方方面面。那么接下来具体说下 Spring Cloud在微服务框架中都起到了什么作用，提供了什么便利。
首先我们来看看互联网架构的发展过程：
传统架构发展史
单体架构
单体结构在微小企业比较常见，典型代表就是一个应用，一个数据库、一个Web就可以跑起来了
以下情况可能会选用单体架构：
1.在企业发展初期，为了保证快速上线，采用此方案较为简单灵活。
2.传统企业中垂直度较高，访问压力小的业务。这种模式下对技术要求较低，方便各层次开发人员接手，也能满足客户需求。
单体架构中，技术选型灵活，优先满足快速上线的要求
垂直架构
在单体架构发展一段时间后，公司的业务模式得到了认可，交易量也慢慢的变大了，这时候企业为了应对更大的流量，就会对原有业务进行拆分，比如说：后台系统，前端系统，交易系统等
在这个阶段往往会将系统分为不同层级，每个层级有对应的职责，UI层负责和用户进行交互，业务逻辑层负责具体业务功能，数据库层负责和上层进行数据交换和存储
这个阶段其实就是我们常说的三层，UI层、业务逻辑层、数据层
服务化架构
随着公司再进一步的做大，垂直子系统会越来越多，系统和系统之间的调用关系不断上升
这种情况下，很多公司都会考虑服务的SOA（Service Oriented Architecture）化。
SOA代表面向服务的架构，将应用程序按照不同的职责划分为不同的模块，不同的模块直接通过特定的协议和接口进行交互。
这样将整个系统切分成很多单个组件服务来完成请求，当流量过大时通过水平扩展相应的组件来支撑，所有组件通过交互来满足整体的业务需求。
服务化架构是一套松耦合的架构，服务的拆分原则是服务内部高内聚，服务之间低耦合。
这个阶段一般使用Web Service或者Dubbo来服务治理。
SOA和微服务的区别
服务化架构已经可以解决大部分企业的需求了，那么为什么我们还要研究微服务呢？
它们的区别有如下几点：
1.微服务架构强调业务系统需要彻底的组件化和服务化，一个组件就是一个产品，可以单独对外提供服务
2.微服务不再强调传统SOA架构里面比较重要的ESB企业服务总线
3.微服务强调每个微服务都有自己独立的运行空间，包括数据库资源。
4.微服务架构本身来源于互联网的思路，因此组件对外发布的服务强调HTTP Rest API的方法进行
5.微服务的切分粒度会更小。
总结：微服务架构是SOA架构思想的一种扩展，更加强调服务个体的独立性、拆分粒度更小
所以说了这么多，为什么用Spring Cloud呢？
因为Spring Cloud不能说是微服务框架里最好的技术，也能说是最周全的技术了
Spring Cloud的特性
1.分布式/版本化配置
2.服务注册和发现
3.路由
4.服务和服务之间的调用
5.负载均衡
6.断路器
7.分布式消息传递
这些特性都是由不同的组件来完成
微服务架构
Spring Cloud解决的第一个问题就是：服务与服务之间的解耦。公司在业务高速发展的同时，服务组件也会相应的不断增加。
服务和服务之间有着复杂的互相调用关系，经常有服务A调用服务B，服务B调用服务C和服务D。。。。，随着服务化组件越来越多，它们之间的调用关系也在成指数级别增长，极端情况下如下图：
这样最容易导致的情况就是牵一发而动全身，经常出现由于某个服务更新而没有通知到其他服务，导致上线后惨案频发。
这时就应该进行服务治理，将服务之间的直接依赖转化为服务对服务中心的依赖。
Spring Cloud核心组件 Eureka就可以解决这类问题。
Eureka
Eureka是Netflix开源的一款提供服务注册和发现的产品，它提供了完整的Service Registry和Service Discovery实现。它也是Spring Cloud体系中最重要的核心组件之一。
简单来说，Eureka就是一个服务中心，将所有的可以提供的服务都注册到它这里来管理，调用者需要的时候去注册中心获取，然后再进行调用，避免了服务之间的直接调用，方便后续的水平扩展、故障转移等。
当然如果服务中心挂掉了，那就是影响全部服务，因此需要搭建Eureka集群来保持高可用性，生存中建议最少两台。
随着系统的流量不断增加，需要根据情况来扩展某个服务，Eureka内部已经提供了均衡负载的功能，只需要增加相应的服务端实例即可。
那么系统运行中某个实例挂了怎么办？
Eureka内容有一个心跳检测机制，如果某个实例在规定时间内没有进行通讯则自动被剔除掉，避免了某个实例挂掉而影响服务。
因此使用Eureka就自动具备了注册中心、负载均衡、故障转移等功能。
Hystrix
在微服务的架构中通常会有多个服务层调用，一个服务的故障可能会导致级联故障，最终造成整个系统不可用的情况，这种现象被称为服务雪崩效应。
服务雪崩效应是一种因 “服务提供者” 的不可用导致 “服务消费者” 的不可用，并将不可用逐步扩大的过程
例如：A是服务提供者，B是A的服务消费者，C和D是B的服务消费者。A不可用引发了B的不可用，B又引发了C和D的不可用，然后就像滚雪球一样，雪崩效应就形成了。
在这种情况下就需要整个服务机构具有故障隔离的功能，避免某一个服务挂掉影响全局。在Spring Cloud中Hystrix组件就扮演了这个角色
Hystrix会在某个服务连续调用N次没有响应的情况下，立刻通知调用端调用失败，避免调用端持续等待而影响了整体服务。Hystrix间隔时间会再次检查此服务，如果服务恢复将继续提供服务。
这种机制被称为服务隔离或服务熔断。
当熔断发生时需要迅速的响应来解决问题，避免故障进一步扩散，那么对熔断的监视就变得非常重要。
熔断的监视现在有两款工具：Hystrix-dashboard和Turbine。
Hystrix-dashboard是一款针对Hystrix进行实时监控的工具，通过Hystrix Dashboard 我们可以直观地看到各个Hystrix Command的请求响应时间，请求成功率等数据。
但是只使用Hystrix Dashboard的话，你只能看到单个应用内的服务信息，这是不够的。
这时我们需要一个汇总系统内多个服务数据，并显示的Hystrix Dashboard上，这个工具就是Turbine。
效果如下：
配置中心
随着微服务不断的增多，每个微服务都有自己对应的配置文件。在研发过程中有测试环境、UAT环境、生产环境，因此每个微服务至少三个环境的配置文件。
这么多的配置文件，如果需要修改某个公共服务的配置信息，如：缓存、数据库等，难免会产生混乱，这个时候就需要引入Spring Cloud 另一个组件：Spring Cloud Config。
Spring Cloud Config
Spring Cloud Config 是一个解决分布式系统的配置管理系统。它包含了Client和Server两个部分，Server提供配置文件的存储、以接口的方式将配置文件的内容提供出去，Client通过接口获取数据，并依据此数据初始化自己的应用。
具体实现是Server端将所有配置文件服务化，需要配置文件的服务实例去Config Server获取对应的数据。将所有配置文件统一整理，避免了配置文件碎片化。
如果服务运行期间改变配置文件，服务不会得到最新配置信息，需要解决这个问题就要引入Refresh。它可以在服务的运行期间重新加载配置文件
当所有的配置文件都存储在配置中心时，配置中心就变成了一个非常重要的组件。如果配置中心出问题就会导致很严重的后果，因此在生产中建议对配置中心做集群，来支持配置中心高可用性。
Spring Cloud Bus
上面的Refresh方案虽然可以解决单个微服务运行期间重载配置信息的问题，但是在真正的实践生产中，可能会有N多个服务需要重新配置。
每次都手动Refresh将是一个巨大的工作量，这时就需要另一个解决方案 Spring Cloud Bus
Spring Cloud Bus 是通过轻量消息代理连接各个分布的节点。一般会用在广播状态变化（例如配置变化）或者其他的消息指令中
Spring Cloud Bus 的一个核心思想是通过分布式的启动器对Spring Boot应用进行扩展，也可以用来创建一个或多个应用之间的通信频道。目前唯一实现的方式是用AMQP消息代理作为通道
Spring Cloud Bus 是轻量级的通讯组件，也可以用在其他类似的场景中。有了Spring Cloud Bus之后，当我们改变配置文件提交到版本库中时，会自动触发对应实例的Refresh
服务网关
在微服务架构模式下，后端服务的实例数一般是动态的，对于客户端而言很难发现动态改变的服务实例的访问地址信息。
因此在基于微服务的项目中为了简化前端的调用逻辑，通常会引入API Gateway作为轻量级网管，同时API Gateway中也会实现相关的认证逻辑，从而简化了内部服务之间相互调用的复杂度。
Spring Cloud 体系中支持API Gateway落地的技术就是Zuul。Spring Cloud Zuul路由是微软服务架构中不可或缺的一部分，提供动态路由，监控，弹性，安全等边缘服务。
Zuul是Netflix出品的一个基于JVM路由的服务端的负载均衡。
他的具体作用就是服务转发，接收并转发所有内外部的客户端调用。使用Zuul可以作为资源的统一访问入口，同时也可以在网关做一些权限校验等类似的功能。
链路跟踪
随着服务数量越来越多，对调用链的分析会越来越复杂，如服务之间的调用关系，某个请求对应的调用链，调用之间消费的时间等，对这些信息进行监控就成了问题
在实际的使用中，我们需要监控服务和服务之间通讯的各项指标，这些数据将是我们改进系统架构的主要依据。
因此分布式的链路跟踪就变的非常重要，Spring Cloud也给出了具体的解决方案：Spring Cloud Sleuth和Zipkin。
Spring Cloud Sleuth 为服务之间调用提供链路跟踪。通过Sleuth可以很清楚的了解到一个服务请求经过了哪些服务，每个服务处理花费了多长时间。从而让我们可以很方便的理清各个微服务之间的调用关系。
Zipkin 是 Twitter 的一个开源项目，允许开发者收集Twitter各个服务上的监控数据，并提供查询接口
总结
我们从整体上来看一下Spring Cloud各个组件如何来配套使用
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Eureka 负责服务的注册与发现，很好地将各服务连接起来。
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Hystrix 负责监控服务之间的调用情况，连续多次失败进行熔断保护。
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Hystrix dashboard，Turbine 负责监控 Hystrix 的熔断情况，并给予图形化的展示。
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Spring Cloud Config 提供了统一的配置中心服务。
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当配置文件发生变化的时候，Spring Cloud Bus 负责通知各服务去获取最新的配置信息。
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所有对外的请求和服务，我们都通过Zuul来进行转发，起到 API 网关的作用。
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最后我们使用 Sleuth+Zipkin 将所有的请求数据记录下来，方便我们进行后续分析