本文主要是介绍SpringCloudAlibaba组件总结笔记（如Nacos、SpringCloudGateway、OpenFeign，Ribbon，RabbitMQ），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
这目录
- 1.Ribbon负载均衡
- 1负载均衡原理
- 2.负载均衡策略
- 1.负载均衡策略
- 2.自定义负载均衡策略
- 3.饥饿加载
- 2.Nacos注册中心与Eureka的区别
- 3.Nacos配置中心
- 1.从微服务拉取配置
- 2.配置热更新
- 1.2.1.方式一
- 1.2.2.方式二
- 3.配置共享
- 1.配置共享的优先级
- 4.Feign
- 1.Feign使用优化
- 2.配置连接池参数
- 5.Gateway服务网关
- 1.网关的**核心功能特性**：
- 2.过滤器执行顺序
- 6.Docker
- 7.RabbitMQ
- 1.RabbitMQ介绍
- 1.同步调用
- 2.异步调用
- 3.几种常见MQ的对比：
- 4.RabbitMQ中的一些角色：
- 2.RabbitMQ 5个消息模型
- a.SpringAMQP
- 1.Basic Queue 简单队列模型
- 2.WorkQueue
- 3.4.5发布/订阅的三个模型
- 3.Fanout：广播
- 4.Direct：路由（定向）
- 5.Topic：话题（通配符）
1.Ribbon负载均衡
配置Nacos或者Eureka是，我们添加了@LoadBalanced注解，即可实现负载均衡功能，这是什么原理呢？
1负载均衡原理
SpringCloud底层其实是利用了一个名为Ribbon的组件，来实现负载均衡功能的。
那么我们发出的请求明明是http://userservice/user/1，怎么变成了http://localhost:8081的呢？
SpringCloudRibbon的底层采用了一个拦截器，拦截了RestTemplate发出的请求，对地址做了修改。用一幅图来总结一下：
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
2.负载均衡策略
1.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：
不同规则的含义如下：
| 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 | 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 |
默认的实现就是ZoneAvoidanceRule，是一种轮询方案
2.自定义负载均衡策略
通过定义IRule实现可以修改负载均衡规则，有两种方式：
- 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();
}
- 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
注意，一般用默认的负载均衡规则，不做修改。
3.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: trueclients: userservice
2.Nacos注册中心与Eureka的区别
Nacos的服务实例分为两种l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：
spring:cloud:nacos:discovery:ephemeral: false # 设置为非临时实例
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
3.Nacos配置中心
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。
1.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：
1）引入nacos-config依赖
2）添加bootstrap.yaml
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：
2.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。
要实现配置热更新，可以使用两种方式：
1.2.1.方式一
在@Value注入的变量所在类上添加注解@RefreshScope：
1.2.2.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：
3.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。
1.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：
4.Feign
Feign客户端也集成了Ribbon负载均衡
1.Feign使用优化
Feign底层发起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。
2.配置连接池参数
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
5.Gateway服务网关
1.网关的核心功能特性：
- 身份验证，权限控制
- 服务路由，负载均衡
- 请求限流
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。
网关搭建步骤：
-
创建项目，引入nacos服务发现和gateway依赖
-
配置application.yml，包括服务基本信息、nacos地址、路由
路由配置包括：
- 路由id：路由的唯一标示
- 路由目标（uri）：路由的目标地址，http代表固定地址，lb代表根据服务名负载均衡
- 路由断言（predicates）：判断路由的规则，
- 路由过滤器（filters）：对请求或响应做处理
2.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.Docker
过
7.RabbitMQ
1.RabbitMQ介绍
1.同步调用
同步调用的优点：
- 时效性较强，可以立即得到结果
同步调用的问题：
- 耦合度高
- 性能和吞吐能力下降
- 有额外的资源消耗
- 有级联失败问题
2.异步调用
好处：
-
吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速
-
故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题
-
调用间没有阻塞，不会造成无效的资源占用
-
耦合度极低，每个服务都可以灵活插拔，可替换
-
流量削峰：不管发布事件的流量波动多大，都由Broker接收，订阅者可以按照自己的速度去处理事件
缺点：
- 架构复杂了，业务没有明显的流程线，不好管理
- 需要依赖于Broker的可靠、安全、性能
3.几种常见MQ的对比：
| RabbitMQ | ActiveMQ | RocketMQ | Kafka | |
|---|---|---|---|---|
| 公司/社区 | Rabbit | Apache | 阿里 | Apache |
| 开发语言 | Erlang | Java | Java | Scala&Java |
| 协议支持 | AMQP，XMPP，SMTP，STOMP | OpenWire,STOMP，REST,XMPP,AMQP | 自定义协议 | 自定义协议 |
| 可用性 | 高 | 一般 | 高 | 高 |
| 单机吞吐量 | 一般 | 差 | 高 | 非常高 |
| 消息延迟 | 微秒级 | 毫秒级 | 毫秒级 | 毫秒以内 |
| 消息可靠性 | 高 | 一般 | 高 | 一般 |
追求可用性：Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ
追求可靠性：RabbitMQ、RocketMQ
追求吞吐能力：RocketMQ、Kafka
追求消息低延迟：RabbitMQ、Kafka
4.RabbitMQ中的一些角色：
- publisher：生产者
- consumer：消费者
- exchange个：交换机，负责消息路由
- queue：队列，存储消息
- virtualHost：虚拟主机，隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离
2.RabbitMQ 5个消息模型
RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例，对应了不同的消息模型：
a.SpringAMQP
SpringAMQP是基于RabbitMQ封装的一套模板，并且还利用SpringBoot对其实现了自动装配，使用起来非常方便。
SpringAMQP提供了三个功能：
- 自动声明队列、交换机及其绑定关系
- 基于注解的监听器模式，异步接收消息
- 封装了RabbitTemplate工具，用于发送消息
1.Basic Queue 简单队列模型
2.WorkQueue
Work queues，也被称为（Task queues），任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列，共同消费队列中的消息。
当消息处理比较耗时的时候，可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往，消息就会堆积越来越多，无法及时处理。
此时就可以使用work 模型，多个消费者共同处理消息处理，速度就能大大提高了。
Work模型的使用：
- 多个消费者绑定到一个队列，同一条消息只会被一个消费者处理
- 通过设置prefetch消息预取来控制消费者预取的消息数量
3.4.5发布/订阅的三个模型
发布订阅的模型如图：
可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化：
- Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机）
- Exchange：交换机，图中的X。一方面，接收生产者发送的消息。另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队列、或是将消息丢弃。到底如何操作，取决于Exchange的类型。Exchange有以下3种类型：
- Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列
- Direct：定向，把消息交给符合指定routing key 的队列
- Topic：通配符，把消息交给符合routing pattern（路由模式） 的队列
- Consumer：消费者，与以前一样，订阅队列，没有变化
- Queue：消息队列也与以前一样，接收消息、缓存消息。
Exchange（交换机）只负责转发消息，不具备存储消息的能力，因此如果没有任何队列与Exchange绑定，或者没有符合路由规则的队列，那么消息会丢失！
3.Fanout：广播
Fanout，英文翻译是扇出，我觉得在MQ中叫广播更合适。
在广播模式下，消息发送流程是这样的：
- 1） 可以有多个队列
- 2） 每个队列都要绑定到Exchange（交换机）
- 3） 生产者发送的消息，只能发送到交换机，交换机来决定要发给哪个队列，生产者无法决定
- 4） 交换机把消息发送给绑定过的所有队列
- 5） 订阅队列的消费者都能拿到消息
交换机的作用是什么？
- 接收publisher发送的消息
- 将消息按照规则路由到与之绑定的队列
- 不能缓存消息，路由失败，消息丢失
- FanoutExchange的会将消息路由到每个绑定的队列
声明队列、交换机、绑定关系的Bean是什么？
- Queue
- FanoutExchange
- Binding
4.Direct：路由（定向）
在Fanout模式中，一条消息，会被所有订阅的队列都消费。但是，在某些场景下，我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。
在Direct模型下：
- 队列与交换机的绑定，不能是任意绑定了，而是要指定一个
RoutingKey（路由key） - 消息的发送方在 向 Exchange发送消息时，也必须指定消息的
RoutingKey。 - Exchange不再把消息交给每一个绑定的队列，而是根据消息的
Routing Key进行判断，只有队列的Routingkey与消息的Routing key完全一致，才会接收到消息
描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异？
- Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列
- Direct交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列
- 如果多个队列具有相同的RoutingKey，则与Fanout功能类似
基于@RabbitListener注解声明队列和交换机有哪些常见注解？
- @Queue
- @Exchange
5.Topic：话题（通配符）
Topic类型的Exchange与Direct相比，都是可以根据RoutingKey把消息路由到不同的队列。只不过Topic类型Exchange可以让队列在绑定Routing key 的时候使用通配符！
Routingkey 一般都是有一个或多个单词组成，多个单词之间以”.”分割，例如： item.insert
通配符规则：
#：匹配一个或多个词
*：匹配不多不少恰好1个词
举例：
item.#：能够匹配item.spu.insert 或者 item.spu
item.*：只能匹配item.spu
图示：
解释：
- Queue1：绑定的是
china.#，因此凡是以china.开头的routing key都会被匹配到。包括china.news和china.weather - Queue2：绑定的是
#.news，因此凡是以.news结尾的routing key都会被匹配。包括china.news和japan.news
描述下Direct交换机与Topic交换机的差异？
- Topic交换机接收的消息RoutingKey必须是多个单词，以
**.**分割 - Topic交换机与队列绑定时的bindingKey可以指定通配符
#：代表0个或多个词*：代表1个词
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