本文主要是介绍深透微服务技术栈之第一篇,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!
深透微服务技术栈之第一篇
- 1.认识微服务
- 1.0.学习目标
- 1.1.单体架构
- 1.2.分布式架构
- 1.3.微服务
- 1.4.SpringCloud
- 1.5.总结
- 2.服务拆分和远程调用
- 2.1.服务拆分原则
- 2.2.服务拆分示例
- 2.2.1.导入Sql语句
- 2.2.2.导入demo工程
- 2.3.实现远程调用案例
- 2.3.1.案例需求:
- 2.3.2.注册RestTemplate
- 2.3.3.实现远程调用
- 2.4.提供者与消费者
- 3.Eureka注册中心
- 3.1.Eureka的结构和作用
- 3.2.搭建eureka-server
- 3.2.1.创建eureka-server服务
- 3.2.2.引入eureka依赖
- 3.2.3.编写启动类
- 3.2.4.编写配置文件
- 3.2.5.启动服务
- 3.3.服务注册
- 1)引入依赖
- 2)配置文件
- 3)启动多个user-service实例
- 3.4.服务发现
- 1)引入依赖
- 2)配置文件
- 3)服务拉取和负载均衡
- 4.Ribbon负载均衡
- 4.1.负载均衡原理
- 4.2.源码跟踪
- 1)LoadBalancerIntercepor
- 2)LoadBalancerClient
- 3)负载均衡策略IRule
- 4)总结
- 4.3.负载均衡策略
- 4.3.1.负载均衡策略
- 4.3.2.自定义负载均衡策略
- 4.4.饥饿加载
- 5.Nacos注册中心
- 5.1.认识和安装Nacos
- 5.2.服务注册到nacos
- 1)引入依赖
- 2)配置nacos地址
- 3)重启
- 5.3.服务分级存储模型
- 5.3.1.给user-service配置集群
- 5.3.2.同集群优先的负载均衡
- 5.4.权重配置
- 5.5.环境隔离
- 5.5.1.创建namespace
- 5.5.2.给微服务配置namespace
- 5.6.Nacos与Eureka的区别
1.认识微服务
随着互联网行业的发展,对服务的要求也越来越高,服务架构也从单体架构逐渐演变为现在流行的微服务架构。这些架构之间有怎样的差别呢?
1.0.学习目标
了解微服务架构的优缺点
1.1.单体架构
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。
单体架构的优缺点如下:
优点:
- 架构简单
- 部署成本低
缺点:
- 耦合度高(维护困难、升级困难)
1.2.分布式架构
分布式架构:根据业务功能对系统做拆分,每个业务功能模块作为独立项目开发,称为一个服务。
分布式架构的优缺点:
优点:
- 降低服务耦合
- 有利于服务升级和拓展
缺点:
- 服务调用关系错综复杂
分布式架构虽然降低了服务耦合,但是服务拆分时也有很多问题需要思考:
- 服务拆分的粒度如何界定?
- 服务之间如何调用?
- 服务的调用关系如何管理?
人们需要制定一套行之有效的标准来约束分布式架构。
1.3.微服务
微服务的架构特征:
- 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
- 自治:团队独立、技术独立、数据独立,独立部署和交付
- 面向服务:服务提供统一标准的接口,与语言和技术无关
- 隔离性强:服务调用做好隔离、容错、降级,避免出现级联问题
微服务的上述特性其实是在给分布式架构制定一个标准,进一步降低服务之间的耦合度,提供服务的独立性和灵活性。做到高内聚,低耦合。
因此,可以认为微服务是一种经过良好架构设计的分布式架构方案 。
但方案该怎么落地?选用什么样的技术栈?全球的互联网公司都在积极尝试自己的微服务落地方案。
其中在Java领域最引人注目的就是SpringCloud提供的方案了。
1.4.SpringCloud
SpringCloud是目前国内使用最广泛的微服务框架。官网地址:https://spring.io/projects/spring-cloud。
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。
其中常见的组件包括:
另外,SpringCloud底层是依赖于SpringBoot的,并且有版本的兼容关系,如下:
之前学习的版本是 Hoxton.SR10,因此对应的SpringBoot版本是2.3.x版本。
1.5.总结
-
单体架构:简单方便,高度耦合,扩展性差,适合小型项目。例如:学生管理系统
-
分布式架构: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
-
微服务:一种良好的分布式架构方案
①优点:拆分粒度更小、服务更独立、耦合度更低
②缺点:架构非常复杂,运维、监控、部署难度提高
-
SpringCloud是微服务架构的一站式解决方案,集成了各种优秀微服务功能组件
2.服务拆分和远程调用
任何分布式架构都离不开服务的拆分,微服务也是一样。
2.1.服务拆分原则
这里我总结了微服务拆分时的几个原则:
- 不同微服务,不要重复开发相同业务
- 微服务数据独立,不要访问其它微服务的数据库
- 微服务可以将自己的业务暴露为接口,供其它微服务调用
2.2.服务拆分示例
以微服务cloud-demo为例,其结构如下:
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
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
2.2.1.导入Sql语句
首先,将课前资料提供的cloud-order.sql
和cloud-user.sql
导入到mysql中:
cloud-user表中初始数据如下:
cloud-order表中初始数据如下:
cloud-order表中持有cloud-user表中的id字段。
2.2.2.导入demo工程
用IDEA导入课前资料提供的Demo:
项目结构如下:
导入后,会在IDEA右下角出现弹窗:
点击弹窗,然后按下图选择:
会出现这样的菜单:
配置下项目使用的JDK:
2.3.实现远程调用案例
在order-service服务中,有一个根据id查询订单的接口:
根据id查询订单,返回值是Order对象,如图:
其中的user为null
在user-service中有一个根据id查询用户的接口:
查询的结果如图:
2.3.1.案例需求:
修改order-service中的根据id查询订单业务,要求在查询订单的同时,根据订单中包含的userId查询出用户信息,一起返回。
因此,我们需要在order-service中 向user-service发起一个http的请求,调用http://localhost:8081/user/{userId}这个接口。
大概的步骤是这样的:
- 注册一个RestTemplate的实例到Spring容器
- 修改order-service服务中的OrderService类中的queryOrderById方法,根据Order对象中的userId查询User
- 将查询的User填充到Order对象,一起返回
2.3.2.注册RestTemplate
首先,我们在order-service服务中的OrderApplication启动类中,注册RestTemplate实例:
package cn.itcast.order;import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;@MapperScan("cn.itcast.order.mapper")
@SpringBootApplication
public class OrderApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(OrderApplication.class, args);}@Beanpublic RestTemplate restTemplate() {return new RestTemplate();}
}
2.3.3.实现远程调用
修改order-service服务中的cn.itcast.order.service包下的OrderService类中的queryOrderById方法:
2.4.提供者与消费者
在服务调用关系中,会有两个不同的角色:
服务提供者:一次业务中,被其它微服务调用的服务。(提供接口给其它微服务)
服务消费者:一次业务中,调用其它微服务的服务。(调用其它微服务提供的接口)
但是,服务提供者与服务消费者的角色并不是绝对的,而是相对于业务而言。
如果服务A调用了服务B,而服务B又调用了服务C,服务B的角色是什么?
- 对于A调用B的业务而言:A是服务消费者,B是服务提供者
- 对于B调用C的业务而言:B是服务消费者,C是服务提供者
因此,服务B既可以是服务提供者,也可以是服务消费者。
3.Eureka注册中心
假如我们的服务提供者user-service部署了多个实例,如图:
大家思考几个问题:
- order-service在发起远程调用的时候,该如何得知user-service实例的ip地址和端口?
- 有多个user-service实例地址,order-service调用时该如何选择?
- order-service如何得知某个user-service实例是否依然健康,是不是已经宕机?
3.1.Eureka的结构和作用
这些问题都需要利用SpringCloud中的注册中心来解决,其中最广为人知的注册中心就是Eureka,其结构如下:
回答之前的各个问题。
问题1:order-service如何得知user-service实例地址?
获取地址信息的流程如下:
- user-service服务实例启动后,将自己的信息注册到eureka-server(Eureka服务端)。这个叫服务注册
- eureka-server保存服务名称到服务实例地址列表的映射关系
- order-service根据服务名称,拉取实例地址列表。这个叫服务发现或服务拉取
问题2:order-service如何从多个user-service实例中选择具体的实例?
- order-service从实例列表中利用负载均衡算法选中一个实例地址
- 向该实例地址发起远程调用
问题3:order-service如何得知某个user-service实例是否依然健康,是不是已经宕机?
- user-service会每隔一段时间(默认30秒)向eureka-server发起请求,报告自己状态,称为心跳
- 当超过一定时间没有发送心跳时,eureka-server会认为微服务实例故障,将该实例从服务列表中剔除
- order-service拉取服务时,就能将故障实例排除了
注意:一个微服务,既可以是服务提供者,又可以是服务消费者,因此eureka将服务注册、服务发现等功能统一封装到了eureka-client端
因此,接下来我们动手实践的步骤包括:
3.2.搭建eureka-server
首先大家注册中心服务端:eureka-server,这必须是一个独立的微服务
3.2.1.创建eureka-server服务
在cloud-demo父工程下,创建一个子模块:
填写模块信息:
然后填写服务信息:
3.2.2.引入eureka依赖
引入SpringCloud为eureka提供的starter依赖:
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
</dependency>
3.2.3.编写启动类
给eureka-server服务编写一个启动类,一定要添加一个@EnableEurekaServer注解,开启eureka的注册中心功能:
package cn.itcast.eureka;import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.EnableEurekaServer;@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(EurekaApplication.class, args);}
}
3.2.4.编写配置文件
编写一个application.yml文件,内容如下:
server:port: 10086
spring:application:name: eureka-server
eureka:client:service-url: defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka
3.2.5.启动服务
启动微服务,然后在浏览器访问:http://127.0.0.1:10086
看到下面结果应该是成功了:
3.3.服务注册
下面,我们将user-service注册到eureka-server中去。
1)引入依赖
在user-service的pom文件中,引入下面的eureka-client依赖:
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
2)配置文件
在user-service中,修改application.yml文件,添加服务名称、eureka地址:
spring:application:name: userservice
eureka:client:service-url:defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka
3)启动多个user-service实例
为了演示一个服务有多个实例的场景,我们添加一个SpringBoot的启动配置,再启动一个user-service。
首先,复制原来的user-service启动配置:
然后,在弹出的窗口中,填写信息:
现在,SpringBoot窗口会出现两个user-service启动配置:
不过,第一个是8081端口,第二个是8082端口。
启动两个user-service实例:
查看eureka-server管理页面:
3.4.服务发现
下面,我们将order-service的逻辑修改:向eureka-server拉取user-service的信息,实现服务发现。
1)引入依赖
之前说过,服务发现、服务注册统一都封装在eureka-client依赖,因此这一步与服务注册时一致。
在order-service的pom文件中,引入下面的eureka-client依赖:
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
2)配置文件
服务发现也需要知道eureka地址,因此第二步与服务注册一致,都是配置eureka信息:
在order-service中,修改application.yml文件,添加服务名称、eureka地址:
spring:application:name: orderservice
eureka:client:service-url:defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka
3)服务拉取和负载均衡
最后,我们要去eureka-server中拉取user-service服务的实例列表,并且实现负载均衡。
不过这些动作不用我们去做,只需要添加一些注解即可。
在order-service的OrderApplication中,给RestTemplate这个Bean添加一个@LoadBalanced注解:
修改order-service服务中的cn.itcast.order.service包下的OrderService类中的queryOrderById方法。修改访问的url路径,用服务名代替ip、端口:
spring会自动帮助我们从eureka-server端,根据userservice这个服务名称,获取实例列表,而后完成负载均衡。
4.Ribbon负载均衡
上一节中,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?
4.1.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?
4.2.源码跟踪
为什么我们只输入了service名称就可以访问了呢?之前还要获取ip和端口。
显然有人帮我们根据service名称,获取到了服务实例的ip和端口。它就是LoadBalancerInterceptor
,这个类会在对RestTemplate的请求进行拦截,然后从Eureka根据服务id获取服务列表,随后利用负载均衡算法得到真实的服务地址信息,替换服务id。
我们进行源码跟踪:
1)LoadBalancerIntercepor
可以看到这里的intercept方法,拦截了用户的HttpRequest请求,然后做了几件事:
request.getURI()
:获取请求uri,本例中就是 http://user-service/user/8originalUri.getHost()
:获取uri路径的主机名,其实就是服务id,user-service
this.loadBalancer.execute()
:处理服务id,和用户请求。
这里的this.loadBalancer
是LoadBalancerClient
类型,我们继续跟入。
2)LoadBalancerClient
继续跟入execute方法:
代码是这样的:
- getLoadBalancer(serviceId):根据服务id获取ILoadBalancer,而ILoadBalancer会拿着服务id去eureka中获取服务列表并保存起来。
- getServer(loadBalancer):利用内置的负载均衡算法,从服务列表中选择一个。本例中,可以看到获取了8082端口的服务
放行后,再次访问并跟踪,发现获取的是8081:
果然实现了负载均衡。
3)负载均衡策略IRule
在刚才的代码中,可以看到获取服务使通过一个getServer
方法来做负载均衡:
我们继续跟入:
继续跟踪源码chooseServer方法,发现这么一段代码:
我们看看这个rule是谁:
这里的rule默认值是一个RoundRobinRule
,看类的介绍:
这不就是轮询的意思嘛。
到这里,整个负载均衡的流程我们就清楚了。
4)总结
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
4.3.负载均衡策略
4.3.1.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
4.3.2.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。
4.4.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
5.Nacos注册中心
国内公司一般都推崇阿里巴巴的技术,比如注册中心,SpringCloudAlibaba也推出了一个名为Nacos的注册中心。
5.1.认识和安装Nacos
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。
安装方式可以参考课前资料《Nacos安装指南.md》
5.2.服务注册到nacos
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。
主要差异在于:
- 依赖不同
- 服务地址不同
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>
注意:不要忘了注释掉eureka的依赖。
2)配置nacos地址
在user-service和order-service的application.yml中添加nacos地址:
spring:cloud:nacos:server-addr: localhost:8848
注意:不要忘了注释掉eureka的地址
3)重启
重启微服务后,登录nacos管理页面,可以看到微服务信息:
5.3.服务分级存储模型
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,如图:
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。例如:
杭州机房内的order-service应该优先访问同机房的user-service。
5.3.1.给user-service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:8848discovery:cluster-name: HZ # 集群名称
重启两个user-service实例后,我们可以在nacos控制台看到下面结果:
我们再次复制一个user-service启动配置,添加属性:
-Dserver.port=8083 -Dspring.cloud.nacos.discovery.cluster-name=SH
配置如图所示:
启动UserApplication3后再次查看nacos控制台:
5.3.2.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。
1)给order-service配置集群信息
修改order-service的application.yml文件,添加集群配置:
spring:cloud:nacos:server-addr: localhost:8848discovery:cluster-name: HZ # 集群名称
2)修改负载均衡规则
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
5.4.权重配置
实际部署中会出现这样的场景:
服务器设备性能有差异,部分实例所在机器性能较好,另一些较差,我们希望性能好的机器承担更多的用户请求。
但默认情况下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,即可修改权重:
在弹出的编辑窗口,修改权重:
注意:如果权重修改为0,则该实例永远不会被访问
5.5.环境隔离
Nacos提供了namespace来实现环境隔离功能。
- 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
5.5.1.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:
就能在页面看到一个新的namespace:
5.5.2.给微服务配置namespace
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:8848discovery:cluster-name: HZnamespace: 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:
5.6.Nacos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
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