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本篇內容主要講解“什么是Spring Cloud”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“什么是Spring Cloud”吧!
為什么需要學習Spring Cloud
代碼結構混亂:業務復雜,導致代碼量很大,管理會越來越困難。同時,這也會給業務的快速迭代帶來巨大挑戰;
開發效率變低:開發人員同時開發一套代碼,很難避免代碼沖突。開發過程會伴隨著不斷解決沖突的過程,這會嚴重的影響開發效率;
排查解決問題成本高:線上業務發現 bug,修復 bug 的過程可能很簡單。但是,由于只有一套代碼,需要重新編譯、打包、上線,成本很高。
Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的開發便利性巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發,如服務發現注冊、配置中心、智能路由、消息總線、負載均衡、斷路器、數據監控等,都可以用Spring Boot的開發風格做到一鍵啟動和部署。Spring Cloud并沒有重復制造輪子,它只是將各家公司開發的比較成熟、經得起實際考驗的服務框架組合起來,通過Spring Boot風格進行再封裝屏蔽掉了復雜的配置和實現原理,最終給開發者留出了一套簡單易懂、易部署和易維護的分布式系統開發工具包。
協調各個微服務,簡化分布式系統開發。
微服務的框架那么多比如:dubbo、Kubernetes,為什么就要使用Spring Cloud的呢?
優點:
產出于Spring大家族,Spring在企業級開發框架中無人能敵,來頭很大,可以保證后續的更新、完善
組件豐富,功能齊全。Spring Cloud 為微服務架構提供了非常完整的支持。例如、配置管理、服務發現、斷路器、微服務網關等;
Spring Cloud 社區活躍度很高,教程很豐富,遇到問題很容易找到解決方案
服務拆分粒度更細,耦合度比較低,有利于資源重復利用,有利于提高開發效率
可以更精準的制定優化服務方案,提高系統的可維護性
減輕團隊的成本,可以并行開發,不用關注其他人怎么開發,先關注自己的開發
微服務可以是跨平臺的,可以用任何一種語言開發
適于互聯網時代,產品迭代周期更短
缺點:
微服務過多,治理成本高,不利于維護系統
分布式系統開發的成本高(容錯,分布式事務等)對團隊挑戰大
總的來說優點大過于缺點,目前看來Spring Cloud是一套非常完善的分布式框架,目前很多企業開始用微服務、Spring Cloud的優勢是顯而易見的。因此對于想研究微服務架構的同學來說,學習Spring Cloud是一個不錯的選擇。
Spring Cloud的子項目,大致可分成兩類,一類是對現有成熟框架"Spring Boot化"的封裝和抽象,也是數量最多的項目;第二類是開發了一部分分布式系統的基礎設施的實現,如Spring Cloud Stream扮演的就是kafka, ActiveMQ這樣的角色。
集中配置管理工具,分布式系統中統一的外部配置管理,默認使用Git來存儲配置,可以支持客戶端配置的刷新及加密、解密操作。
Netflix OSS 開源組件集成,包括Eureka、Hystrix、Ribbon、Feign、Zuul等核心組件。
Eureka:服務治理組件,包括服務端的注冊中心和客戶端的服務發現機制;
Ribbon:負載均衡的服務調用組件,具有多種負載均衡調用策略;
Hystrix:服務容錯組件,實現了斷路器模式,為依賴服務的出錯和延遲提供了容錯能力;
Feign:基于Ribbon和Hystrix的聲明式服務調用組件;
Zuul:API網關組件,對請求提供路由及過濾功能。
用于傳播集群狀態變化的消息總線,使用輕量級消息代理鏈接分布式系統中的節點,可以用來動態刷新集群中的服務配置。
基于Hashicorp Consul的服務治理組件。
安全工具包,對Zuul代理中的負載均衡OAuth3客戶端及登錄認證進行支持。
Spring Cloud應用程序的分布式請求鏈路跟蹤,支持使用Zipkin、HTrace和基于日志(例如ELK)的跟蹤。
輕量級事件驅動微服務框架,可以使用簡單的聲明式模型來發送及接收消息,主要實現為Apache Kafka及RabbitMQ。
用于快速構建短暫、有限數據處理任務的微服務框架,用于向應用中添加功能性和非功能性的特性。
基于Apache Zookeeper的服務治理組件。
API網關組件,對請求提供路由及過濾功能。
基于Ribbon和Hystrix的聲明式服務調用組件,可以動態創建基于Spring MVC注解的接口實現用于服務調用,在Spring Cloud 2.0中已經取代Feign成為了一等公民。
Spring Cloud Version | SpringBoot Version |
---|---|
Hoxton | 2.2.x |
Greenwich | 2.1.x |
Finchley | 2.0.x |
Edgware | 1.5.x |
Dalston | 1.5.x |
Component | Edgware.SR6 | Greenwich.SR2 |
---|---|---|
spring-cloud-bus | 1.3.4.RELEASE | 2.1.2.RELEASE |
spring-cloud-commons | 1.3.6.RELEASE | 2.1.2.RELEASE |
spring-cloud-config | 1.4.7.RELEASE | 2.1.3.RELEASE |
spring-cloud-netflix | 1.4.7.RELEASE | 2.1.2.RELEASE |
spring-cloud-security | 1.2.4.RELEASE | 2.1.3.RELEASE |
spring-cloud-consul | 1.3.6.RELEASE | 2.1.2.RELEASE |
spring-cloud-sleuth | 1.3.6.RELEASE | 2.1.1.RELEASE |
spring-cloud-stream | Ditmars.SR5 | Fishtown.SR3 |
spring-cloud-zookeeper | 1.2.3.RELEASE | 2.1.2.RELEASE |
spring-boot | 1.5.21.RELEASE | 2.1.5.RELEASE |
spring-cloud-task | 1.2.4.RELEASE | 2.1.2.RELEASE |
spring-cloud-gateway | 1.0.3.RELEASE | 2.1.2.RELEASE |
spring-cloud-openfeign | 暫無 | 2.1.2.RELEASE |
注意:Hoxton版本是基于SpringBoot 2.2.x版本構建的,不適用于1.5.x版本。隨著2019年8月SpringBoot 1.5.x版本停止維護,Edgware版本也將停止維護。
SpringBoot專注于快速方便的開發單個個體微服務。
SpringCloud是關注全局的微服務協調整理治理框架,它將SpringBoot開發的一個個單體微服務整合并管理起來,
為各個微服務之間提供,配置管理、服務發現、斷路器、路由、微代理、事件總線、全局鎖、決策競選、分布式會話等等集成服務
SpringBoot可以離開SpringCloud獨立使用開發項目, 但是SpringCloud離不開SpringBoot ,屬于依賴的關系
SpringBoot專注于快速、方便的開發單個微服務個體,SpringCloud關注全局的服務治理框架。
(1)與分布式系統相關的復雜性 - 這種開銷包括網絡問題,延遲開銷,帶寬問題,安全問題。
(2)服務發現 - 服務發現工具管理群集中的流程和服務如何查找和互相交談。它涉及一個服務目錄,在該目錄中注冊服務,然后能夠查找并連接到該目錄中的服務。
(3)冗余 - 分布式系統中的冗余問題。
(4)負載平衡 - 負載平衡改善跨多個計算資源的工作負荷,諸如計算機,計算機集群,網絡鏈路,中央處理單元,或磁盤驅動器的分布。
(5)性能問題 - 由于各種運營開銷導致的性能問題。
(6)部署復雜性 - DevOps的要求。
當我們開始一個項目時,我們通常在屬性文件中進行所有的配置。隨著越來越多的服務開發和部署,添加和修改這些屬性變得更加復雜。有些服務可能會下降,而某些位置可能會發生變化。手動更改屬性可能會產生問題。Eureka 服務注冊和發現可以在這種情況下提供幫助。由于所有服務都在 Eureka 服務器上注冊并通過調用 Eureka 服務器完成查找,因此無需處理服務地點的任何更改和處理。
(1)服務調用方式:dubbo是RPC,Spring Cloud是Rest Api。
(2)注冊中心:dubbo 是zookeeper,Spring Cloud可以是zookeeper或其他。
3)服務網關:dubbo本身沒有實現,只能通過其他第三方技術整合,springcloud有Zuul路由網關,作為路由服務器,進行消費者的請求分發,springcloud支持斷路器,與git完美集成配置文件支持版本控制,事物總線實現配置文件的更新與服務自動裝配等等一系列的微服務架構要素。
(4)架構完整度:Spring Cloud包含諸多微服務組件要素,完整度上比Dubbo高
在計算中,負載平衡可以改善跨計算機,計算機集群,網絡鏈接,中央處理單元或磁盤驅動器等多種計算資源的工作負載分布。負載平衡旨在優化資源使用,最大化吞吐量,最小化響應時間并避免任何單一資源的過載。使用多個組件進行負載平衡而不是單個組件可能會通過冗余來提高可靠性和可用性。負載平衡通常涉及專用軟件或硬件,例如多層交換機或域名系統服務器進程。
Hystrix 是一個延遲和容錯庫,旨在隔離遠程系統,服務和第三方庫的訪問點,當出現故障是不可避免的故障時,停止級聯故障并在復雜的分布式系統中實現彈性。
通常對于使用微服務架構開發的系統,涉及到許多微服務。這些微服務彼此協作。
思考以下微服務
假設如果上圖中的微服務 9 失敗了,那么使用傳統方法我們將傳播一個異常。但這仍然會導致整個系統崩潰。
隨著微服務數量的增加,這個問題變得更加復雜。微服務的數量可以高達 1000.這是 hystrix 出現的地方 我們將使用 Hystrix 在這種情況下的 Fallback 方法功能。我們有兩個服務 employee-consumer 使用由 employee-consumer 公開的服務。
簡化圖如下所示
現在假設由于某種原因,employee-producer 公開的服務會拋出異常。我們在這種情況下使用 Hystrix 定義了一個回退方法。這種后備方法應該具有與公開服務相同的返回類型。如果暴露服務中出現異常,則回退方法將返回一些值。
由于某些原因,employee-consumer 公開服務會引發異常。在這種情況下使用Hystrix 我們定義了一個回退方法。如果在公開服務中發生異常,則回退方法返回一些默認值。
如果 firstPage method() 中的異常繼續發生,則 Hystrix 電路將中斷,并且employee使用者將一起跳過 firtsPage 方法,并直接調用回退方法。斷路器的目的是給firstPage方法或firstPage方法可能調用的其他方法留出時間,并導致異常恢復。可能發生的情況是,在負載較小的狀況下,導致異常的問題有更好的恢復機會 。
Feign 是受到 Retrofit,JAXRS-2.0 和 WebSocket 啟發的 java 客戶端聯編程序。
Feign 的第一個目標是將約束分母的復雜性統一到 http apis,而不考慮其穩定性。
在 employee-consumer 的例子中,我們使用了 employee-producer 使用 REST模板公開的 REST 服務。
但是我們必須編寫大量代碼才能執行以下步驟
(1)使用功能區進行負載平衡。
(2)獲取服務實例,然后獲取基本 URL。
(3)利用 REST 模板來使用服務。前面的代碼如下
@Controller public class ConsumerControllerClient { @Autowired private LoadBalancerClient loadBalancer; public void getEmployee() throws RestClientException, IOException { ServiceInstance serviceInstance=loadBalancer.choose("employee-producer"); System.out.println(serviceInstance.getUri()); String baseUrl=serviceInstance.getUri().toString(); baseUrl=baseUrl+"/employee"; RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(); ResponseEntity<String> response=null; try{ response=restTemplate.exchange(baseUrl, HttpMethod.GET, getHeaders(),String.class); } catch (Exception ex) { System.out.println(ex); } System.out.println(response.getBody()); }
之前的代碼,有像 NullPointer的概率,并不是最優的。我們將看到如何使用 Netflix Feign 使調用變得更加簡潔。而且如果當 Netflix Ribbon 依賴關系也在類路徑中,那么 Feign 默認也會負責負載平衡。
考慮以下情況:我們有多個應用程序使用 Spring Cloud Config 讀取屬性,而Spring Cloud Config 從 GIT 讀取這些屬性。
下面的例子中多個員工生產者模塊從 Employee Config Module 獲取 Eureka 注冊的財產。
如果假設 GIT 中的 Eureka 注冊屬性更改為指向另一臺 Eureka 服務器,會發生什么情況。在這種情況下,我們將不得不重新啟動服務以獲取更新的屬性。
還有另一種使用執行器端點/刷新的方式。但是我們將不得不為每個模塊單獨調用這個 url。例如,如果 Employee Producer1 部署在端口 8080 上,則調用 http:// localhost:8080 / refresh。同樣對于 Employee Producer2 http://localhost:8081 / refresh 等等。這又很麻煩。這就是 Spring Cloud Bus 發揮作用的地方。
Spring Cloud Bus 提供了跨多個實例刷新配置的功能。因此,在上面的示例中,如果我們刷新 Employee Producer1,則會自動刷新所有其他必需的模塊。如果我們有多個微服務啟動并運行,這特別有用。這是通過將所有微服務連接到單個消息代理來實現的。無論何時刷新實例,此事件都會訂閱到偵聽此代理的所有微服務,并且它們也會刷新。可以通過使用端點/總線/刷新來實現對任何單個實例的刷新。
當一個服務調用另一個服務由于網絡原因或自身原因出現問題,調用者就會等待被調用者的響應 當更多的服務請求到這些資源導致更多的請求等待,發生連鎖效應(雪崩效應)
當一個服務調用另一個服務由于網絡原因或自身原因出現問題,調用者就會等待被調用者的響應 當更多的服務請求到這些資源導致更多的請求等待,發生連鎖效應(雪崩效應)
半開:短時間內 有恢復跡象 斷路器會將部分請求發給該服務,正常調用時 斷路器關閉
關閉:當服務一直處于正常狀態 能正常調用
在分布式系統中,由于服務數量巨多,為了方便服務配置文件統一管理,實時更新,所以需要分布式配置中心組件。在Spring Cloud中,有分布式配置中心組件spring cloud config ,它支持配置服務放在配置服務的內存中(即本地),也支持放在遠程Git倉庫中。在spring cloud config 組件中,分兩個角色,一是config server,二是config client。
使用一般也是三步:
(1)添加pom依賴
(2)配置文件添加相關配置
(3)啟動類添加注解@EnableConfigServer
Spring Cloud Gateway是Spring Cloud官方推出的第二代網關框架,取代Zuul網關。網關作為流量的控制,在微服務系統中有著非常作用,網關常見的功能有路由轉發、權限校驗、限流控制等作用。
它使用了一個RouteLocatorBuilder的bean去創建路由,除了創建路由,RouteLocatorBuilder也可以讓你添加各種predicates和filters,predicates斷言的意思,顧名思義就是根據具體的請求的規則,由具體的route去處理,filters是各種過濾器,用來對請求做各種判斷和修改。
到此,相信大家對“什么是Spring Cloud”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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