SpringCloud

单体架构：将业务的所有功能集中在一个项目中开发，打成一个包部署。优点：架构简单、部署成本低。缺点：耦合度高，扩展性差，适合小型项目。例如:学生管理系统
分布式架构：根据业务功能对系统进行拆分，每个业务模块作为独立项目开发，称为一个服务。松耦合，扩展性好，但架构复杂，难度大。适合大型互联网项目，例如:京东、淘宝
分布式架构的要考虑的问题有：服务拆分粒度如何？服务集群地址如何维护？服务之间如何实现远程调用？服务健康状态如何感知？

微服务：一种良好的分布式架构方案。

• 优点：拆分粒度更小、服务更独立、耦合度更低。缺点：架构非常复杂，运维、监控、部署难度提高
• 微服务特点：
  • 单一职责：微服务拆分粒度更小，每一个服务都对应唯一的业务能力，做到单一职责，避免重复业务开发；每个服务单元都可以独立开发、部署、扩展和管理。这些服务单元相互协作，通过网络进行通信，通常使用轻量级的通信机制（如HTTP或消息队列）进行交互。使得应用程序更具弹性、可扩展性和灵活性，同时也有利于团队之间的独立开发和部署。
  • 面向服务：微服务对外暴露业务接口，供其他微服务使用。
  • 自治：团队独立、技术独立、数据独立、部署独立，不同微服务都应该有自己的数据库。
  • 隔离性强：服务调用做好隔离、容错、降级，避免出现级联问题。 再加上服务异常定位、节点状态监控、自动化部署

微服务这种方案需要技术框架来落地，全球的互联网公司都在积极尝试自己的微服务落地技术。在国内最知名的就是SpringCloud和阿里巴巴的Dubbo（升级SpringCloudAlibaba（实现了SpringCloud接口，是SpringCloud的一部分））微服务技术对比：

企业中常见的四种需求：

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Spring Cloud

SpringCloud 是一个基于 Spring Boot 的开源框架，旨在简化构建分布式系统中的微服务架构。它提供了一系列工具和库，用于实现微服务架构中常见的模式和功能，如服务发现、负载均衡、配置管理、断路器模式、消息总线等。
SpringCloud 集成了各种微服务功能组件，并基于SpringBoot实现了这些组件的自动装配，从而提供了良好的开箱即用体验:
对于 SpringBoot 的版本要求

• 服务拆分
  • 微服务需要根据业务模块拆分，做到单一职责，避免重复业务开发；
  • 微服务可以将业务暴露为接口，供其他微服务使用。
  • 不同微服务都应该有自己的数据库。
• 项目结构
  • 两种工程结构
    • 独立 Project：？？
    • Maven 聚合：每个微服务作为 主Project 中的一个模块 Module，分别独立打包部署运行，只不过代码放在一个 Project
  • cloud-demo：父工程，管理依赖
    • order-service：订单微服务，负责订单相关业务
    • user-service：用户微服务，负责用户相关业务
    • 在每个模块的 application.yaml 配置该微服务名字、端口号、数据库、日志位置、、
    • 要求：订单微服务和用户微服务都必须有各自的数据库，相互独立；订单服务和用户服务都对外暴露Restful的接口；订单服务如果需要查询用户信息，只能调用用户服务的Restful接口，不能查询用户数据库
• 远程调用
  • 物理上两个微服务隔离，无法查询各自数据库，但网络上微服务相通
  • 在一个微服务中，通过java代码发送 http 请求，使用另一个微服务的接口以获取其数据库中的数据
  • 在一个微服务的启动类（本身也是配置类）中注册 RestTemplate，配置成 Bean；
  • 在 service 中注入 restTemplate（建议使用构造函数），通过 getForObject(“url”) 发送http请求，将返回的 json 数据转换为制定对象类型

Eureka 服务注册中心（白雪）

• 在 Eureka 架构中，微服务角色有两类:
  • EurekaServer:服务端，注册中心。记录服务信息、心跳监控
  • EurekaClient:客户端
    • Provider:服务提供者，例如案例中的 user-service，注册自己的信息到 EurekaServer，每隔30秒向EurekaServer发送心跳
    • consumer:服务消费者，例如案例中的 order-service，根据服务名称从 EurekaServer 拉取服务列表，基于服务列表做负载均衡，选中一个微服务后发起远程调用

• Eureka的作用
  • 消费者该如何获取服务提供者具体信息? 服务提供者启动时向 eureka 注册自己的信息，eureka 保存这些信息，消费者根据服务名称向 eureka 拉取提供者信息
  • 如果有多个服务提供者，消费者该如何选择? 服务消费者利用负载均衡算法，从服务列表中挑选一个
  • 消费者如何感知服务提供者健康状态? 服务提供者会每隔30秒向 EurekaServer 发送心跳请求，报告健康状态 eureka 会更新记录服务列表信息，心跳不正常会被剔除，消费者就可以拉取到最新的信息
• Eureka 服务搭建：Eruka 自己就是一个微服务。新建项目，引入 eureka-server 依赖；编写启动类，添加 @EnableEurekaServer 注解；添加 application.yml，添加配置
• Eureka 服务注册：把一个微服务注册到 EurekaServer。
  1. 微服务项目引入 eureka-client 依赖，
  2. 在 application.yml 编写依赖：name、url…
• Eureka 服务发现：
  服务拉取是（服务A）基于（服务B）服务名称获取（服务B多个实例）服务列表，然后在对服务列表做负载均衡
  1. 修改 orderService（服务B）的代码，修改访问的 userService 的url路径，用服务名代替ip、端口，消除硬编码:

     String url ="http://userservice/user/" + order.getUserId();

  2. 在 order-service 项目（服务B）的启动类 OrderApplication中 的 RestTemplate 添加负载均衡注解

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

Ribbon 负载均衡（白雪）

• 负载均衡原理
  • 加了 @LoadBalanced 注解的RestTemplate，发送的请求将会被 Ribbon 拦截（SpringCloudRibbon的底层采用了一个拦截器），对地址做了修改，处理后发送 HTTP 请求
    基本流程如下：
    • 拦截我们的RestTemplate请求http://userservice/user/1
    • RibbonLoadBalancerClient会从请求url中获取服务名称，也就是user-service
    • DynamicServerListLoadBalancer根据user-service到eureka拉取服务列表
    • eureka返回列表，localhost:8081、localhost:8082
    • IRule利用内置负载均衡规则，从列表中选择一个，例如localhost:8081
    • RibbonLoadBalancerClient修改请求地址，用localhost:8081替代userservice，得到http://localhost:8081/user/1， 发起真实请求
• 负载均衡策略IRule
  • IRule 接口：决定了负载均衡的策略，每一个子接口都是一种规则，轮询、随机、、、 通过定义 IRule 实现可以修改负载均衡策略
  • 负载均衡策略：负载均衡的规则都定义在IRule接口中，而IRule有很多不同的实现类：

    内置负载均衡规则类	规则描述
    RoundRobinRule	简单轮询服务列表来选择服务器。它是Ribbon默认的负载均衡规则。
    AvailabilityFilteringRule	对以下两种服务器进行忽略： （1）在默认情况下，这台服务器如果3次连接失败，这台服务器就会被设置为“短路”状态。短路状态将持续30秒，如果再次连接失败，短路的持续时间就会几何级地增加。 （2）并发数过高的服务器。如果一个服务器的并发连接数过高，配置了AvailabilityFilteringRule规则的客户端也会将其忽略。并发连接数的上限，可以由客户端的..ActiveConnectionsLimit属性进行配置。
    WeightedResponseTimeRule	为每一个服务器赋予一个权重值。服务器响应时间越长，这个服务器的权重就越小。这个规则会随机选择服务器，这个权重值会影响服务器的选择。
    ZoneAvoidanceRule【默认】	以区域可用的服务器为基础进行服务器的选择。使用Zone对服务器进行分类，这个Zone可以理解为一个机房、一个机架等。而后再对Zone内的多个服务做轮询。
    BestAvailableRule	忽略那些短路的服务器，并选择并发数较低的服务器。
    RandomRule	随机选择一个可用的服务器。
    RetryRule	重试机制的选择逻辑

• 自定义负载均衡策略
  1. 代码方式：在order-service中的OrderApplication类中，定义一个新的IRule：

     @Bean
     public IRule randomRule(){
         return new RandomRule();
     }

  2. 配置文件方式：在order-service的application.yml文件中，添加新的配置也可以修改规则：

     userservice: # 给某个微服务配置负载均衡规则，这里是userservice服务
     ribbon:
         NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule # 负载均衡规则 

  3. 注意，一般用默认的负载均衡规则，不做修改。
• 饥饿加载
  • Ribbon默认是采用懒加载，即第一次访问时才会去创建LoadBalanceClient，请求时间会很长。而饥饿加载则会在项目启动时创建，降低第一次访问的耗时，通过下面配置开启饥饿加载：

    ribbon:
    eager-load:
        enabled: true
        clients: userservice

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Nacos注册中心【8848】

• Nacos 是阿里巴巴的产品，现在是 SpringCloud 中的一个组件。相比 Eureka 功能更加丰富，在国内受欢迎程度较高。
• Nacos服务搭建：下载安装包，解压，在 D:\nacos-server-1.4.1\bin 目录下cmd运行指令: startup.cmd -m standalone
  浏览器打开 http://xxxx:8848/nacos/index.html#/login，输入账号/密码：nacos

1. Nacos服务注册或发现

父工程添加 spring-cloud-alibaba 依赖；微服务项目引入 nacos.discovery 依赖，yml 配置 nacos 地址 spring.cloudnacos.server-addr
Nacos 是 SpringCloudAlibaba 的组件，而 SpringCloudAlibaba 也遵循 SpringCloud 中定义的服务注册、服务发现规范。因此使用 Nacos 和使用 Eureka 对于微服务来说，并没有太大区别。

1. 引入依赖：
   在cloud-demo父工程的pom文件中的<dependencyManagement>中引入SpringCloudAlibaba的依赖；

   <dependency>
       <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
       <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
       <version>2.2.6.RELEASE</version>
       <type>pom</type>
       <scope>import</scope>
   </dependency>

   然后在子微服务 user-service 和 order-service 中的pom文件中引入nacos-discovery依赖

   <dependency>
       <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
       <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
   </dependency>

2. 配置nacos地址：在子微服务 user-service 和 order-service 的 application.yml 中添加 nacos 地址：

   spring:
   cloud:
       nacos:
       server-addr: localhost:8848

3. 重启微服务后，登录nacos管理页面http://10.195.138.48:8848/nacos/index.html#/ ,可以看到微服务信息
4. 服务发现：消费者需要连接nacos以拉取和订阅服务，因此服务发现的前两步与服务注册是一样（引入nacos-discovery依赖和配置nacos地址），后面再加上服务调用即可

   private final DiscoveryClient discoveryclient;
   private void handlecartItems(List<CartVO> vos) {
     // 1.根据服务名称，拉取服务的实例列表
     List<ServiceInstance> instances = discoveryclient.getInstances("item-service");
     // 2.负藏均衡，随机挑选一个实例
     ServiceInstance instance = instances.get(RandomUtil.randomInt(instances.size()));
     // 3.获取实例的TP和端口
     URI uri= instance.getUri();
     // ...
   }

2. Nacos服务分级存储

一个服务可以有多个实例，例如我们的user-service，可以有：127.0.0.1:8081，127.0.0.1:8082，127.0.0.1:8083
假如这些实例分布于全国各地的不同机房，例如：127.0.0.1:8081在上海机房，127.0.0.1:8082在上海机房，127.0.0.1:8083在杭州机房。 Nacos就将同一机房内的实例 划分为一个集群。

• 也就是说，user-service是服务，一个服务可以包含多个集群，如杭州、上海，每个集群下可以有多个实例，形成分级模型：
  微服务互相访问时，应该尽可能访问同集群实例，因为本地访问速度更快。当本集群内不可用时，才访问其它集群：
• 配置集群：修改user-service的application.yml文件，添加集群配置：

  spring:
  cloud:
      nacos:
      server-addr: localhost:8848
      discovery:
          cluster-name: HZ # 集群名称

• 同集群优先的负载均衡：默认的ZoneAvoidanceRule并不能实现根据同集群优先来实现负载均衡。因此Nacos中提供了一个NacosRule的实现，可以优先从同集群中挑选实例。
  修改order-service的application.yml文件，修改负载均衡规则：

  userservice:
  ribbon:
      NFLoadBalancerRuleClassName: com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule # 负载均衡规则 

3. 权重配置：

默认情况下NacosRule是同集群内随机挑选，不会考虑机器的性能问题。因此，Nacos提供了权重配置来控制访问频率，权重越大则访问频率越高。
在nacos控制台，找到user-service的实例列表，点击编辑，在弹出的窗口修改权重：（注意：权重为0，则该实例永远不会被访问）

4. 环境隔离：

Nacos提供了namespace来实现环境隔离功能（比如把一些功能紧密的服务隔离在一起，不能被另一些服务访问）

• nacos中可以有多个namespace
• namespace下可以有group、service等
• 不同namespace之间相互隔离，例如不同namespace的服务互相不可见

1. 创建namespace：默认情况下，所有service、data、group都在同一个namespace，名为public： 我们可以点击页面新增按钮，添加一个namespace；然后，填写表单，创建一个新的namespace：
2. 给微服务配置namespace：只能通过修改配置来实现。例如，修改order-service的application.yml文件：

   spring:
   cloud:
       nacos:
       server-addr: localhost:8848
       discovery:
           cluster-name: HZ
           namespace: 492a7d5d-237b-46a1-a99a-fa8e98e4b0f9 # 命名空间，填ID

   重启order-service后，访问控制台，可以看到下面的结果： 此时访问order-service，因为namespace不同，会导致找不到userservice，控制台会报错：

5. Nacos与Eureka的区别

Nacos和Eureka整体结构类似，服务注册、服务拉取、心跳等待，但是也存在一些差异：

• Nacos与eureka的共同点
  • 都支持服务注册和服务拉取
  • 都支持服务提供者心跳方式做健康检测
• Nacos与Eureka的区别
  • Nacos的服务实例分为两种类型：
    • 临时实例：如果实例宕机超过一定时间，会从服务列表剔除，默认的类型。
    • 非临时实例：如果实例宕机，不会从服务列表剔除，也可以叫永久实例。
      配置一个服务实例为永久实例：

      cloud:
          nacos:
          discovery:
              ephemeral: false # 设置为非临时实例

  • Nacos支持服务端主动检测提供者状态：临时实例采用心跳模式，非临时实例采用主动检测模式
  • 临时实例心跳不正常会被剔除，非临时实例则不会被剔除
  • Nacos支持服务列表变更的消息推送模式，服务列表更新更及时
  • Nacos集群默认采用AP方式，当集群中存在非临时实例时，采用CP模式；Eureka采用AP方式

6. Nacos配置管理：

Nacos除了可以做注册中心，同样可以做配置管理来使用。

• 统一配置管理
  当微服务部署的实例越来越多，达到数十、数百时，逐个修改微服务配置就会让人抓狂，而且很容易出错。我们需要一种统一配置管理方案，可以集中管理所有实例的配置。
  Nacos一方面可以将配置集中管理，另一方可以在配置变更时，及时通知微服务，实现配置的热更新。(不用重启服务就能更新)
  1. 在nacos中添加配置文件
     

     注意：项目的核心配置，需要热更新的配置才有放到nacos管理的必要。基本不会变更的一些配置还是保存在微服务本地比较好。

  2. 从微服务拉取配置：微服务要拉取nacos中管理的配置，并且与本地的application.yml配置合并，才能完成项目启动。 但如果尚未读取application.yml，又如何得知nacos地址呢？
     因此spring引入了一种新的配置文件：bootstrap.yaml文件，会在application.yml之前被读取，流程如下：
     首先，在user-service服务中，引入nacos-config的客户端依赖

     <!--nacos配置管理依赖-->
     <dependency>
         <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
         <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
     </dependency>

     然后，在user-service中添加一个bootstrap.yaml文件，内容如下：

     spring:
       application:
         name: userservice # 服务名称
       profiles:
         active: dev #开发环境，这里是dev 
       cloud:
         nacos:
           server-addr: localhost:8848 # Nacos地址
           config:
             file-extension: yaml # 文件后缀名

     这里会根据spring.cloud.nacos.server-addr获取nacos地址，再根据
     ${spring.application.name}-${spring.profiles.active}.${spring.cloud.nacos.config.file-extension}作为文件id，来读取配置。本例中，就是去读取userservice-dev.yaml：
     读取nacos配置：在user-service中的UserController中添加业务逻辑，读取pattern.dateformat配置
• 配置热更新
  我们最终的目的，是修改nacos中的配置后，微服务中无需重启即可让配置生效，也就是配置热更新。可以使用两种方式：
  1. 方式一：在 @Value 注入的变量所在类上添加注解 @RefreshScope：
  2. 方式二：使用 @ConfigurationProperties 注解代替 @Value 注解。
     在 user-service 服务中，添加一个类，读取 patterrn.dateformat 属性：

     package cn.itcast.user.config;
     import lombok.Data;
     import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
     import org.springframework.stereotype.Component;
     
     @Component
     @Data
     @ConfigurationProperties(prefix = "pattern")
     public class PatternProperties {
         private String dateformat;
     }

     在 UserController 中使用这个类代替 @Value：
     
• 配置共享
  其实微服务启动时，会去nacos读取多个配置文件，例如：
  • [spring.application.name]-[spring.profiles.active].yaml，例如：userservice-dev.yaml
  • [spring.application.name].yaml，例如：userservice.yaml
    而[spring.application.name].yaml不包含环境，因此可以被多个环境共享。下面我们通过案例来测试配置共享：
  1. 添加一个环境共享配置：我们在nacos中添加一个userservice.yaml文件：
  2. 在user-service中读取共享配置
  3. 运行两个UserApplication，使用不同的profile
     ？？
  4. 配置共享的优先级
     当nacos、服务本地同时出现相同属性时，优先级有高低之分：
• 搭建Nacos集群
  企业生产中强调“高可用”，Nacos 生产环境下一定要部署为集群状态，部署方式参考课前资料中的文档：nacos集群搭建.md

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Feign 远程调用

Feign是一个声明式的http客户端，其作用就是帮助我们优雅的实现http请求的发送；
解决从前利用 RestTemplate 发起远程调用代码中的问题：1、代码可读性差，编程体验不统一；2、参数复杂URL难以维护
OpenFeign是一个声明式的http客户端，是SpringCloud在Eureka公司开源的Feign基础上改造而来。其作用就是基于SpringMVC的常见注解，帮我们优雅的实现http请求的发送.

1. Feign替代RestTemplate

1. 引入依赖：在order-service服务的pom文件中引入feign的依赖：

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

   <!-- 负载均衡？？ -->
   <dependency>
       <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
       <artifactId>spring-cloud-starter-loadbalance</artifactId>
   </dependency>

2. 添加注解：在order-service的启动类添加 @EnableFeignClients注解 开启Feign的功能：
3. 编写Feign的客户端：在order-service中新建一个接口，添加 @FeignClient注解，内容如下：

   @FeignClient("userservice")
   public interface UserClient {
       @GetMapping("/user/{id}")
       User findById(@PathVariable("id") Long id);
   }

   这个客户端主要是基于SpringMVC的注解来声明远程调用的信息，比如：服务名称：userservice，请求方式：GET，请求路径：/user/{id}，请求参数：Long id，返回值类型：User。这样，当服务调用者需要调用服务提供者时，只需要通过Feign客户端调用接口方法即可，Feign会根据注解信息自动发起HTTP请求并处理响应，而无需使用 RestTemplate。
   Feign的client是写在服务调用者模块中，用于定义如何调用服务提供者的接口，而服务提供者模块则负责提供具体的业务逻辑和处理请求。
4. 测试：修改order-service中的OrderService类中的queryOrderById方法，使用Feign客户端代替RestTemplate：

2. 日志？？

Feign可以支持很多的自定义配置，如下表所示：

类型	作用	说明
feign.Logger.Level	修改日志级别	包含四种不同的级别：NONE、BASIC、HEADERS、FULL
feign.codec.Decoder	响应结果的解析器	http远程调用的结果做解析，例如解析json字符串为java对象
feign.codec.Encoder	请求参数编码	将请求参数编码，便于通过http请求发送
feign. Contract	支持的注解格式	默认是SpringMVC的注？
feign. Retryer	失败重试机制	请求失败的重试机制，默认是没有，不过会使用Ribbon的重试

一般情况下，默认值就能满足我们使用，如果要自定义时，只需要创建自定义的@Bean覆盖默认Bean即可。
自定义配置的两种方法：

1. 配置文件方式：基于配置文件修改feign的日志级别可以针对单个服务，也可以针对所有服务：
2. Java代码方式：也可以基于Java代码来修改日志级别，先声明一个类，然后声明一个Logger.Level的对象
   如果要全局生效，将其放到启动类的@EnableFeignClients这个注解中；如果是局部生效，则把它放到对应的@FeignClient这个注解中

3. Feign使用优化

Feign 是一个声明式客户端，只是把声明变成 http 请求，底层还是发http请求，依赖于其它的框架。
其底层客户端实现包括 URLConnection：默认实现，不支持连接池；Apache HttpClient：支持连接池；OKHttp：支持连接池。因此提高Feign的性能主要手段就是使用连接池代替默认的URLConnection。用Apache的HttpClient来演示：

• 引入依赖：在order-service的pom文件中引入Apache的HttpClient依赖：

  <!--httpClient的依赖 -->
  <dependency>
      <groupId>io.github.openfeign</groupId>
      <artifactId>feign-httpclient</artifactId>
  </dependency>

• 配置连接池：在order-service的application.yml中添加配置：

  feign:
    client:
      config:
        default: # default全局的配置
          loggerLevel: BASIC # 日志级别，BASIC就是基本的请求和响应信息
    httpclient:
      enabled: true # 开启feign对HttpClient的支持
      max-connections: 200 # 最大的连接数
      max-connections-per-route: 50 # 每个路径的最大连接数

4. 最佳实践

所谓最近实践，就是使用过程中总结的经验，最好的一种使用方式。
如果一个微服务需要重复被其他微服务调用(消费)，那么每个消费者都要重复编写一个 client。有没有办法简化这种重复的代码编写呢？

1. 从一个微服务中拆出一个模块，将Feign的Client、接口有关的POJO、默认的Feign配置都放到这个模块中，供给所有消费者使用
   例如，将UserClient、User、Feign的默认配置都抽取到一个feign-api包中，所有其他微服务需要消费该微服务时，引用该包的依赖，即可直接使用。
   
2. 将所有的微服务中的 dto、client、config 统一放在一个模块中，供给所有消费者使用。
   junbo-api也是如此？？！！

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Gateway 服务网关

Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 的一个全新项目，该项目是基于 Spring 5.0，Spring Boot 2.0 和 Project Reactor 等响应式编程和事件流技术开发的网关，它旨在为微服务架构提供一种简单有效的统一的 API 路由管理方式。

1. 为什么需要网关

Gateway网关是我们服务的守门神，所有微服务的统一入口。前端只需要知道网关的端口，发送请求就行了。
架构图：

网关的核心功能特性：

• 权限控制：网关作为微服务入口，需要校验用户是是否有请求资格，如果没有则进行拦截。
• 路由和负载均衡：一切请求都必须先经过gateway，但网关不处理业务，而是根据某种规则，把请求转发到某个微服务，这个过程叫做路由。当然路由的目标服务有多个时，还需要做负载均衡。
• 限流：当请求流量过高时，在网关中按照下流的微服务能够接受的速度来放行请求，避免服务压力过大。

在SpringCloud中网关的实现包括两种：gateway、zuul

• Zuul是基于Servlet的实现，属于阻塞式编程。
• SpringCloudGateway则是基于Spring5中提供的WebFlux，属于响应式编程的实现，具备更好的性能。

2. gateway快速入门

1. 创建 SpringBoot 工程 gateway 服务，引入网关依赖

   <!--网关-->
   <dependency>
       <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
       <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
   </dependency>
   <!--nacos服务发现依赖-->
   <dependency>
       <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
       <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
   </dependency>

2. 编写启动类

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

3. 编写基础配置和路由规则：
   创建application.yml文件，内容如下：

   server:
     port: 10010 # 网关端口
   spring:
     application:
       name: gateway # 服务名称
     cloud:
       nacos:
         server-addr: localhost:8848 # nacos地址
       gateway:
         routes: # 网关路由配置
           - id: user-service      # 1. 路由id，自定义，只要唯一即可
             # uri: http://127.0.. # 2. 路由的目标地址 http 就是固定地址
             uri: lb://userservice #    lb(loadbalance) 就是负载均衡，后面跟服务名称
             predicates:           # 3. 路由断言(可多条)，判断请求是否符合路由规则的条件
               - Path=/user/**     #    按照路径匹配，只要以/user/开头就符合要求
             filters:              # 4. 路由过滤器，，
           - id: order-service     # ...

   我们将符合Path规则的一切请求，都代理到uri参数指定的地址。本例中，我们将 /user/**开头的请求，代理到lb://userservice，lb是负载均衡，根据服务名拉取服务列表，实现负载均衡。
4. 网关路由的流程图
   

3. 断言工厂

我们在配置文件中写的断言规则只是字符串，这些字符串会被Predicate Factory读取并处理，转变为路由判断的条件
例如Path=/user/**是按照路径匹配，这个规则是由 org.springframework.cloud.gateway.handler.predicate.PathRoutePredicateFactory类来处理的，像这样的断言工厂在SpringCloudGateway还有十几个:

名称	说明	示例
After	是某个时间点后的请求	- After=2037-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver]
Before	是某个时间点之前的请求	- Before=2031-04-13T15:14:47.433+08:00[Asia/Shanghai]
Between	是某两个时间点之前的请求	- Between=2037-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver], 2037-01-21T17:42:47.789-07:00[America/Denver]
Cookie	请求必须包含某些cookie	- Cookie=chocolate, ch.p
Header	请求必须包含某些header	- Header=X-Request-Id, \d+
Host	请求必须是访问某个host（域名）	- Host=.somehost.org,.anotherhost.org
Method	请求方式必须是指定方式	- Method=GET,POST
Path	请求路径必须符合指定规则	- Path=/red/{segment},/blue/**
Query	请求参数必须包含指定参数	- Query=name, Jack或者- Query=name
RemoteAddr	请求者的ip必须是指定范围	- RemoteAddr=192.168.1.1/24
Weight	权重处理

4. 过滤器工厂

GatewayFilter是网关中提供的一种过滤器，可以对进入网关的请求和微服务返回的响应做处理：

• 路由过滤器的种类：Spring提供了31种不同的路由过滤器工厂。例如：

  名称	说明
  AddRequestHeader	给当前请求添加一个请求头
  RemoveRequestHeader	移除请求中的一个请求头
  AddResponseHeader	给响应结果中添加一个响应头
  RemoveResponseHeader	从响应结果中移除有一个响应头
  RequestRateLimiter	限制请求的流量

• 请求头过滤器：以AddRequestHeader 为例来讲解。

  需求：给所有进入userservice的请求添加一个请求头：Truth=itcast is freaking awesome!

  # 只需要修改gateway服务的application.yml文件，添加路由过滤即可
  spring:
    cloud:
      gateway:
        routes:
        - id: user-service # 当前过滤器写在userservice路由下，因此仅仅对访问userservice的请求有效
          uri: lb://userservice 
          predicates: 
          - Path=/user/** 
          filters: # 过滤器
          - AddRequestHeader=Truth, Itcast is freaking awesome! # 添加请求头

• 默认过滤器：如果要对所有的路由都生效，则可以将过滤器工厂写到default下。格式如下：

  spring:
    cloud:
      gateway:
        routes:
        - id: user-service 
          uri: lb://userservice 
          predicates: 
          - Path=/user/**
        default-filters: # 默认过滤项
        - AddRequestHeader=Truth, Itcast is freaking awesome! 

5. 全局过滤器

1. 全局过滤器作用
   上一节学习的过滤器，网关提供了31种，但每一种过滤器的作用都是固定的。如果我们希望拦截请求，做自己的业务逻辑则没办法实现。全局过滤器的作用也是处理一切进入网关的请求和微服务响应，与GatewayFilter的作用一样。区别在于GatewayFilter通过配置定义，处理逻辑是固定的；而GlobalFilter的逻辑需要自己写代码实现。
   定义方式是实现GlobalFilter接口。

   public interface GlobalFilter {
       /**
        *  处理当前请求，有必要的话通过{@link GatewayFilterChain}将请求交给下一个过滤器处理
        *
        * @param exchange 请求上下文，里面可以获取Request、Response等信息
        * @param chain 用来把请求委托给下一个过滤器 
        * @return {@code Mono<Void>} 返回标示当前过滤器业务结束
        */
       Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain);
   }

   在filter中编写自定义逻辑，可以实现下列功能：登录状态判断、权限校验、请求限流等
2. 自定义全局过滤器
   需求：定义全局过滤器，拦截请求，判断请求的参数是否满足下面条件：（如果同时满足则放行，否则拦截）
   1、参数中是否有authorization，
   2、authorization参数值是否为admin
   实现：在gateway中定义一个过滤器：

   @Order(-1) // 过滤器优先级
   @Component
   public class AuthorizeFilter implements GlobalFilter {
       @Override
       public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
           // 1.获取请求参数
           MultiValueMap<String, String> params = exchange.getRequest().getQueryParams();
           // 2.获取authorization参数
           String auth = params.getFirst("authorization");
           // 3.校验
           if ("admin".equals(auth)) {
               // 放行
               return chain.filter(exchange);
           }
           // 4.拦截
           // 4.1.禁止访问，设置状态码
           exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.FORBIDDEN);
           // 4.2.结束处理
           return exchange.getResponse().setComplete();
       }
   }

3. 过滤器执行顺序
   请求进入网关会碰到三类过滤器：当前路由的过滤器、DefaultFilter、GlobalFilter
   请求路由后，会将当前路由过滤器和DefaultFilter、GlobalFilter，合并到一个过滤器链（集合）中，排序后依次执行每个过滤器：

• 排序的规则是什么呢？
  • 每一个过滤器都必须指定一个int类型的order值，order值越小，优先级越高，执行顺序越靠前。
  • GlobalFilter通过实现Ordered接口，或者添加@Order注解来指定order值，由我们自己指定
  • 路由过滤器和defaultFilter的order由Spring指定，默认是按照声明顺序从1递增。
  • 当过滤器的order值一样时，会按照 defaultFilter > 路由过滤器 > GlobalFilter的顺序执行。

6. 跨域问题

1. 什么是跨域问题：
   域名不一致就是跨域，主要包括：域名不同： www.taobao.com 和 www.taobao.org 和 www.jd.com； 域名相同，端口不同：localhost:8080 和 localhost:8081
   跨域问题：浏览器禁止请求的发起者与服务端发生跨域ajax请求，请求被浏览器拦截的问题
   解决方案：CORS https://www.ruanyifeng.com/blog/2016/04/cors.html
2. 模拟跨域问题
   找到课前资料的页面文件：
   放入tomcat或者nginx这样的web服务器中，启动并访问。
   可以在浏览器控制台看到下面的错误：
   从localhost:8090访问localhost:10010，端口不同，显然是跨域的请求。
3. 解决跨域问题：在gateway服务的application.yml文件中，添加下面的配置：

   spring:
     cloud:
       gateway:
         # ？？
         globalcors: # 全局的跨域处理
           add-to-simple-url-handler-mapping: true # 解决options请求被拦截问题
           corsConfigurations:
             '[/**]':
               allowedOrigins: # 允许哪些网站的跨域请求 
                 - "http://localhost:8090"
               allowedMethods: # 允许的跨域ajax的请求方式
                 - "GET"
                 - "POST"
                 - "DELETE"
                 - "PUT"
                 - "OPTIONS"
               allowedHeaders: "*" # 允许在请求中携带的头信息
               allowCredentials: true # 是否允许携带cookie
               maxAge: 360000 # 这次跨域检测的有效期

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Sentinel 服务保护

• 雪崩：微服务调用链路中的某个服务故障，引起整个链路中的所有微服务都不可用，这就是雪崩。
  • 雪崩问题产生的原因是什么?
    微服务相互调用，服务提供者出现故障或阻塞。
    服务调用者没有做好异常处理，导致自身故障
    调用链中的所有服务级联失败，导致整个集群故障
  • 解决问题的思路有哪些?
    尽量避免服务出现故障或阻塞：保证代码的健壮性; 保证网络畅通; 能应对较高的并发请求;
    服务调用者做好远程调用异常的后备方案，避免故障扩散
  • 解决雪崩问题的常见方案有哪些?
    请尔限流：限制流量在服务可以处理的范围，避免因突发流量丽故障
    线程隔离：控制业务可用的线程数量，将故障隔离在一定范围
    失败处理：（熔断的一部分）定义fallback逻辑，让业务失败时不再抛出异常，而是走fallback逻辑
    服务熔断：将异常比例过高的接口断开，拒绝所有请求，直接走fallback
  • 技术实现
    现常用 Sentinel，功能更加强大；Hystrix 支持 SpringCloud 2020前的版本

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分布式事务

https://www.bilibili.com/list/watchlater?oid=961238101&bvid=BV1kH4y1S7wz&spm_id_from=333.999.top_right_bar_window_view_later.content.click&p=46

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RabbitMQ 消息队列【5672】

https://leo710aka.github.io/2024/01/11/RabbitMQ/

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Docker

http://localhost:4000/2023/04/14/Docker/