java springcloud组件（java开发中小项目用springboot，大项目用springcloud，是这样的吗）

本文目录

• java开发中小项目用springboot，大项目用springcloud，是这样的吗
• 如何利用Spring Cloud构建起自我修复型分布式系统
• SpringCloud系列-2Ribbon简介与应用
• 「SpringCloud」（三十八）搭建ELK日志采集与分析系统

java开发中小项目用springboot，大项目用springcloud，是这样的吗

是的，SpringCloud项目不同于其他 Spring 的优秀项目， 它不再是一个基础框架类， 而是
一个更高层次的、 架构视角的综合性大型项目， 其目标旨在构建一套标准化的微服务解决
方案， 让架构师、 开发者在使用微服务理念构建应用系统的时候， 面对各个环节的问题都
可以找到相应的组件来处理。

如何利用Spring Cloud构建起自我修复型分布式系统

利用Spring Cloud构建起自我修复型分布式系统：

1. Spring Cloud Config Server

   Spring Cloud Config Server能够提供一项具备横向扩展能力的集中式配置服务。它所使用的数据被保存在一套可插拔库层当中，后者目前能够支持本地存储、Git以及Subversion。通过利用一套版本控制系统作为配置存储方案，开发人员能够轻松实现版本与审计配置的内容调整。

2. Spring Cloud Bus

   Spring Cloud Config Server是一套强大的配置分发机制，能够在保障一致性的前提下将配置内容分发到多个应用程序实例当中。然而根据其设计思路的限定，我们目前只能在应用程序启动时对其配置进行更新。在向Git中的某一属性发送新值时，我们需要以手动方式重启每个应用程序进程，从而保证该值被切实纳入应用当中。很明显，大家需要能够在无需重启的前提下完成对应用程序配置内容的更新工作。

3. Spring Cloud Netflix

   Spring Cloud Netflix针对多种Netflix组件提供打包方案，其中包括Eureka、Ribbon、Hystrix以及Zuul。接下来我将分别对它们作出讲解。

   Eureka是一套弹性服务注册实现方案。其中服务注册属于服务发现模式的一种实现机制。

SpringCloud系列-2Ribbon简介与应用

负载均衡：建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。

负载均衡说白了其实就是伴随着微服务架构的诞生的产物；过去的单体架构，前端页面发起请求，然后后台接收请求直接处理，这个时候不存在什么负载均衡；但是随着单体架构向微服务架构的演变，每个后台服务可能会部署在多台服务器上面，这个时候页面请求进来，到底该由哪台服务器进行处理呢？所以得有一个选择，而这个过程就是负载均衡；同时选择的方案有很多种，例如随机挑选一台或者一台一台轮着来，这就是负载均衡算法。

也可以通过例子来帮助自己记忆，就好比古代皇帝翻牌子，最开始皇帝只有一个妃子，那不存在翻牌子这回事，再怎么翻也只能是这一个妃子侍寝。但是随着妃子多了，就得有选择了，不能同时让所有妃子一起侍寝。

工作原理图如下：

HTTP重定向服务器是一台普通的应用服务器，其唯一个功能就是根据用户的HTTP请求计算出一台真实的服务器地址，并将该服务器地址写入HTTP重定向响应中返回给用户浏览器。用户浏览器在获取到响应之后，根据返回的信息，重新发送一个请求到真实的服务器上。DNS服务器解析到IP地址为192.168.8.74，即HTTP重定向服务器的IP地址。重定向服务器计根据某种负载均衡算法算出真实的服务器地址为192.168.8.77并返回给用户浏览器，用户浏览器得到返回后重新对192.168.8.77发起了请求，最后完成访问。

这种负载均衡方案的优点是比较简单，缺点是浏览器需要两次请求服务器才能完成一次访问，性能较差；同时，重定向服务器本身的处理能力有可能成为瓶颈，整个集群的伸缩性规模有限；因此实践中很少使用这种负载均衡方案来部署。

DNS（Domain Name System）是因特网的一项服务，它作为域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库，能够使人更方便的访问互联网。人们在通过浏览器访问网站时只需要记住网站的域名即可，而不需要记住那些不太容易理解的IP地址。在DNS系统中有一个比较重要的的资源类型叫做主机记录也称为A记录，A记录是用于名称解析的重要记录，它将特定的主机名映射到对应主机的IP地址上。如果你有一个自己的域名，那么要想别人能访问到你的网站，你需要到特定的DNS解析服务商的服务器上填写A记录，过一段时间后，别人就能通过你的域名访问你的网站了。DNS除了能解析域名之外还具有负载均衡的功能，下面是利用DNS工作原理处理负载均衡的工作原理图：

由上图可以看出，在DNS服务器中应该配置了多个A记录，如：
www.woshuaiqi.com IN A 192.168.8.75;
www.woshuaiqi.com IN A 192.168.8.76;
www.woshuaiqi.com IN A 192.168.8.77;

因此，每次域名解析请求都会根据对应的负载均衡算法计算出一个不同的IP地址并返回，这样A记录中配置多个服务器就可以构成一个集群，并可以实现负载均衡。上图中，用户请求www.woshuaiqi.com，DNS根据A记录和负载均衡算法计算得到一个IP地址192.168.8.77，并返回给浏览器，浏览器根据该IP地址，访问真实的物理服务器192.168.8.77。所有这些操作对用户来说都是透明的，用户可能只知道www.woshuaiqi.com这个域名。

DNS域名解析负载均衡有如下优点：

同时，DNS域名解析也存在如下缺点：

请求过程：

用户发来的请求都首先要经过反向代理服务器，服务器根据用户的请求要么直接将结果返回给用户，要么将请求交给后端服务器处理，再返回给用户。

反向代理负载均衡

优点：

缺点：

代码实现

由于不同的服务器配置不同，因此它们处理请求的能力也不同，给配置高的服务器配置相对较高的权重，让其处理更多的请求，给配置较低的机器配置较低的权重减轻期负载压力。加权轮询可以较好地解决这个问题。

1.思路

根据权重的大小让其获得相应被轮询到的机会。

可以根据权重我们在内存中创建一个这样的数组{s1,s2,s2,s3,s3,s3}，然后再按照轮询的方式选择相应的服务器。

2.缺点：请求被分配到三台服务器上机会不够平滑。前3次请求都不会落在server3上。

Nginx实现了一种平滑的加权轮询算法，可以将请求平滑（均匀）的分配到各个节点上。

代码实现

代码实现

思路：这里我们是利用区间的思想，通过一个小于在此区间范围内的一个随机数，选中对应的区间（服务器），区间越大被选中的概率就越大。

已知：

s1：

代码实现

代码实现

REST（Representational State Transfer）表象化状态转变（表述性状态转变），基于HTTP、URI、XML、JSON等标准和协议，支持轻量级、跨平台、跨语言的架构设计。是Web服务的一种新的架构风格（一种思想）。

符合上述REST原则的架构方式称为RESTful

在Restful之前的操作：
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RESTful用法：
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之前的操作是没有问题的,大神认为是有问题的,有什么问题呢?你每次请求的接口或者地址,都在做描述,例如查询的时候用了query,新增的时候用了save,其实完全没有这个必要,我使用了get请求,就是查询.使用post请求,就是新增的请求,我的意图很明显,完全没有必要做描述,这就是为什么有了restful.

幂等性：对同一REST接口的多次访问，得到的资源状态是相同的。

安全性：对该REST接口访问，不会使用服务器端资源的状态发生改变。

SpringMVC原生态的支持了REST风格的架构设计

所涉及到的注解:

---@RequestMapping
---@PathVariable
---@ResponseBody

传统情况下在java代码里访问restful服务，一般使用Apache的HttpClient。不过此种方法使用起来太过繁琐。spring提供了一种简单便捷的模板类来进行操作，这就是RestTemplate。

定义一个简单的restful接口

使用RestTemplate访问该服务

从这个例子可以看出，使用restTemplate访问restful接口非常的 简单粗暴无脑 。(url, requestMap, ResponseBean.class)这三个参数分别代表 请求地址、请求参数、HTTP响应转换被转换成的对象类型。

RestTemplate方法的名称遵循命名约定，第一部分指出正在调用什么HTTP方法，第二部分指示返回的内容。本例中调用了restTemplate.postForObject方法，post指调用了HTTP的post方法，Object指将HTTP响应转换为您选择的 对象类型 。

RestTemplate定义了36个与REST资源交互的方法，其中的大多数都对应于HTTP的方法。其实，这里面只有11个独立的方法，其中有十个有三种重载形式，而第十一个则重载了六次，这样一共形成了36个方法。

实际上,由于Post 操作的非幂等性,它几乎可以代替其他的CRUD操作.

目前主流的负载方案分为以下两种：

Ribbon 是一个基于 HTTP和TCP的客户端负载均衡工具。通过 Spring Cloud 的封装，可以让我们轻松地将面向服务的 REST 模版请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。

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Ribbon主要提供：

Ribbon模块介绍：

与Nginx的对比

应用场景的区别：

1.先创建两个服务，用于负载均衡

Server 1 和Server2 的端口号要不同，不然起不来

Server 1接口如下：

Server 2接口如下：

启动类都是一样的，如下：

2.创建一个调用方来请求这个接口

引依赖包

配置启动类，并注入 RestTemplate

配置一下 application.properties,如下：

3.验证

再创建一个 测试方法来验证是否生效，放在test 目录下面，代码如下：

先启动 两个server ,然后在 测试 测试类 ，结果如下：

从结果可以看出实现了负载均衡，默认是 轮询策略，Client1和 clien2 依次调用。

Ribbon 中有两种和时间相关的设置，分别是请求连接的超时时间和请求处理的超时时间，设置规则如下：

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负载均衡的核心，是通过负载均衡算法来实现对目标服务请求的分发。Ribbion中默认提供了7种负载均衡算法：

验证方法：

1.在BaseLoadBalancer.chooseServer()方法中加断点

2.在RandomRule.choose()方法增加断点，观察请求是否进入。

自定义负载均衡的实现主要分几个步骤：

ILoadBalancer 接口实现类做了以下的一些事情：

修改application.properties文件

在ribbon负载均衡器中，提供了ping机制，每隔一段时间，就会去ping服务器，由 com.netflix.loadbalancer.IPing 接口去实现。

单独使用ribbon，不会激活ping机制，默认采用DummyPing（在RibbonClientConfiguration中实例化），isAlive()方法直接返回true。

ribbon和eureka集成，默认采用NIWSDiscoveryPing（在EurekaRibbonClientConfiguration中实例化的），只有服务器列表的实例状态为up的时候才会为Alive。

IPing中默认内置了一些实现方法如下。

在网络通信中，有可能会存在由网络问题或者目标服务异常导致通信失败，这种情况下我们一般会做容错设计，也就是再次发起请求进行重试。

Ribbon提供了一种重试的负载策略：RetryRule，可以通过下面这个配置项来实现

由于在单独使用Ribbon的机制下，并没有开启Ping机制，所以所有服务默认是认为正常的，则这里并不会发起重试。如果需要演示重试机制，需要增加PING的判断。

1.引入依赖包

2.创建一个心跳检查的类

3.修改mall-portal中application.properties文件，添加自定义心跳检查实现，以及心跳检查间隔时间。

4.在goods-service这个模块中，增加一个心跳检查的接口

5.测试服务启动+停止，对于请求的影响变化。

LoadBalancer 是Spring Cloud自研的组件，支持WebFlux。

由于Ribbon停止更新进入维护状态，所以Spring Cloud不得不研发一套新的Loadbalancer机制进行替代。

1.引入Loadbalancer相关jar包

2.定义一个配置类，这个配置类通过硬编码的方式写死了goods-service这个服务的实例列表，代码如下

3.创建一个配置类，注入一个LoadBalancerClient

4.修改测试类

5.为了更好的看到效果，修改goods-service模块，打印每个服务的端口号码。

「SpringCloud」（三十八）搭建ELK日志采集与分析系统

 一套好的日志分析系统可以详细记录系统的运行情况，方便我们定位分析系统性能瓶颈、查找定位系统问题。上一篇说明了日志的多种业务场景以及日志记录的实现方式，那么日志记录下来，相关人员就需要对日志数据进行处理与分析，基于E(ElasticSearch)L(Logstash)K(Kibana)组合的日志分析系统可以说是目前各家公司普遍的首选方案。

  作为微服务集群，必须要考虑当微服务访问量暴增时的高并发场景，此时系统的日志数据同样是爆发式增长，我们需要通过消息队列做流量削峰处理，Logstash官方提供Redis、Kafka、RabbitMQ等输入插件。Redis虽然可以用作消息队列，但其各项功能显示不如单一实现的消息队列，所以通常情况下并不使用它的消息队列功能；Kafka的性能要优于RabbitMQ，通常在日志采集，数据采集时使用较多，所以这里我们采用Kafka实现消息队列功能。
  ELK日志分析系统中，数据传输、数据保存、数据展示、流量削峰功能都有了，还少一个组件，就是日志数据的采集，虽然log4j2可以将日志数据发送到Kafka，甚至可以将日志直接输入到Logstash，但是基于系统设计解耦的考虑，业务系统运行不会影响到日志分析系统，同时日志分析系统也不会影响到业务系统，所以，业务只需将日志记录下来，然后由日志分析系统去采集分析即可，Filebeat是ELK日志系统中常用的日志采集器，它是 Elastic Stack 的一部分，因此能够与 Logstash、Elasticsearch 和 Kibana 无缝协作。

软件下载：

  因经常遇到在内网搭建环境的问题，所以这里习惯使用下载软件包的方式进行安装，虽没有使用Yum、Docker等安装方便，但是可以对软件目录、配置信息等有更深的了解，在后续采用Yum、Docker等方式安装时，也能清楚安装了哪些东西，安装配置的文件是怎样的，即使出现问题，也可以快速的定位解决。

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我们选择如下版本：

Kafka下载：

  安装前先准备好三台CentOS7服务器用于集群安装，这是IP地址为：172.16.20.220、172.16.20.221、172.16.20.222，然后将上面下载的软件包上传至三台服务器的/usr/local目录。因服务器资源有限，这里所有的软件都安装在这三台集群服务器上，在实际生产环境中，请根据业务需求设计规划进行安装。
  在集群搭建时，如果能够编写shell安装脚本就会很方便，如果不能编写，就需要在每台服务器上执行安装命令，多数ssh客户端提供了多会话同时输入的功能，这里一些通用安装命令可以选择启用该功能。

新建/usr/local/java目录

将下载的jdk软件包jdk-8u64-linux-x64.tar.gz上传到/usr/local/java目录，然后解压

配置环境变量/etc/profile

在底部添加以下内容

使环境变量生效

备注：后续可通过此命令停止elasticsearch运行

  新建kafka的日志目录和zookeeper数据目录，因为这两项默认放在tmp目录，而tmp目录中内容会随重启而丢失,所以我们自定义以下目录:

修改如下：

在data文件夹中新建myid文件，myid文件的内容为1（一句话创建：echo 1 》 myid）

kafka启动时先启动zookeeper，再启动kafka；关闭时相反，先关闭kafka，再关闭zookeeper。
1、zookeeper启动命令

后台运行启动命令：

或者

查看集群状态：

2、kafka启动命令

后台运行启动命令：

或者

3、创建topic，最新版本已经不需要使用zookeeper参数创建。

参数解释:
复制两份
　　--replication-factor 2
创建1个分区
　　--partitions 1
topic 名称
　　--topic test

4、查看已经存在的topic（三台设备都执行时可以看到）

5、启动生产者：

6、启动消费者：

添加参数 --from-beginning 从开始位置消费，不是从最新消息

7、测试：在生产者输入test，可以在消费者的两台服务器上看到同样的字符test，说明Kafka服务器集群已搭建成功。

Logstash没有提供集群安装方式，相互之间并没有交互，但是我们可以配置同属一个Kafka消费者组，来实现统一消息只消费一次的功能。

  Filebeat用于安装在业务软件运行服务器，收集业务产生的日志，并推送到我们配置的Kafka、Redis、RabbitMQ等消息中间件，或者直接保存到Elasticsearch，下面来讲解如何安装配置：

1、进入到/usr/local目录，执行解压命令

2、配置filebeat.yml
  配置文件中默认是输出到elasticsearch，这里我们改为kafka，同文件目录下的filebeat.reference.yml文件是所有配置的实例，可以直接将kafka的配置复制到filebeat.yml

后台启动命令

停止命令

2、测试logstash是消费Kafka的日志主题，并将日志内容存入Elasticsearch

自动新增的两个index，规则是logstash中配置的

数据浏览页可以看到Elasticsearch中存储的日志数据内容，说明我们的配置已经生效。

Gitee: GitEgg: GitEgg 是一款开源免费的企业级微服务应用开发框架，旨在整合目前主流稳定的开源技术框架，集成常用的最佳项目解决方案，实现可直接使用的微服务快速开发框架。
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