认识微服务

微服务技术栈

微服务不仅仅是SpringCloud

微服务内容：

自动化部署

技术栈：

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）

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。

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。

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：

我们学习的版本是 Hoxton.SR10，因此对应的SpringBoot版本是2.3.x版本。

微服务技术对比

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。

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

服务拆分示例

以课前资料中的微服务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

cloud1数据库

tb_order表

SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

-- ----------------------------
-- Table structure for tb_order
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `tb_order`;
CREATE TABLE `tb_order`  (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单id',
  `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户id',
  `name` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '商品名称',
  `price` bigint(20) NOT NULL COMMENT '商品价格',
  `num` int(10) NULL DEFAULT 0 COMMENT '商品数量',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  UNIQUE INDEX `username`(`name`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 109 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;

-- ----------------------------
-- Records of tb_order
-- ----------------------------
INSERT INTO `tb_order` VALUES (101, 1, 'Apple 苹果 iPhone 12 ', 699900, 1);
INSERT INTO `tb_order` VALUES (102, 2, '雅迪 yadea 新国标电动车', 209900, 1);
INSERT INTO `tb_order` VALUES (103, 3, '骆驼（CAMEL）休闲运动鞋女', 43900, 1);
INSERT INTO `tb_order` VALUES (104, 4, '小米10 双模5G 骁龙865', 359900, 1);
INSERT INTO `tb_order` VALUES (105, 5, 'OPPO Reno3 Pro 双模5G 视频双防抖', 299900, 1);
INSERT INTO `tb_order` VALUES (106, 6, '美的（Midea) 新能效 冷静星II ', 544900, 1);
INSERT INTO `tb_order` VALUES (107, 2, '西昊/SIHOO 人体工学电脑椅子', 79900, 1);
INSERT INTO `tb_order` VALUES (108, 3, '梵班（FAMDBANN）休闲男鞋', 31900, 1);

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

cloud2数据库

tb_user表

SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

-- ----------------------------
-- Table structure for tb_user
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `tb_user`;
CREATE TABLE `tb_user`  (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '收件人',
  `address` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '地址',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  UNIQUE INDEX `username`(`username`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 109 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;

-- ----------------------------
-- Records of tb_user
-- ----------------------------
INSERT INTO `tb_user` VALUES (1, '柳岩', '湖南省衡阳市');
INSERT INTO `tb_user` VALUES (2, '文二狗', '陕西省西安市');
INSERT INTO `tb_user` VALUES (3, '华沉鱼', '湖北省十堰市');
INSERT INTO `tb_user` VALUES (4, '张必沉', '天津市');
INSERT INTO `tb_user` VALUES (5, '郑爽爽', '辽宁省沈阳市大东区');
INSERT INTO `tb_user` VALUES (6, '范兵兵', '山东省青岛市');

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

cloud-order表中持有cloud-user表中的id字段。

实现远程调用

在order-service服务中，有一个根据id查询订单的接口：

@GetMapping("{orderId}")
public Order queryOrderByUserId(@PathVariable("orderId") Long orderId) {
    // 根据id查询订单并返回
    return orderService.queryOrderById(orderId);
}

根据id查询订单，返回值是Order对象，如图：

public Order queryOrderById(Long orderId) {
    // 1.查询订单
    Order order = orderMapper.findById(orderId);
    return order;
}

其中的user为null

在user-service中有一个根据id查询用户的接口：

@GetMapping("/{id}")
public User queryById(@PathVariable("id") Long id) {
    return userService.queryById(id);
}

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

注册RestTemplate

首先，我们在order-service服务中的OrderApplication启动类中，注册RestTemplate实例：

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

实现远程调用

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
    public Order queryOrderById(Long orderId) {
        // 1.查询订单
        Order order = orderMapper.findById(orderId);
        // 2.查询用户
        String url = "http://localhost:8081/user/" + order.getUserId();
        User user = restTemplate.getForObject(url,User.class);
        // 3.封装user
        order.setUser(user);
        // 4.返回
        return order;
    }
}

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。

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？

  • user-service 服务实例启动后，将自己的信息注册到 eureka-server(Eureka服务端)，叫做服务注册
  • 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
• 有多个user-service实例地址，order-service调用时该如何选择？

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

• 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

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：

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

搭建服务

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

创建eureka-server服务

在cloud-demo父工程下，创建一个子模块

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>

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);
    }
}

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

启动服务

启动微服务，然后在浏览器访问：http://127.0.0.1:10086

服务注册

下面，我们将user-service order-service注册到eureka-server中去。

引入依赖

在user-service的pom文件中，引入下面的eureka-client依赖：

引入 SpringCloud 为 eureka 提供的 starter 依赖，注意这里是用 client

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>

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

启动多个user-service实例

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：

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

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：

public Order queryOrderById(Long orderId) {
    // 1.查询订单
    Order order = orderMapper.findById(orderId);
    // 2.查询用户
    String url = "http://userserver/user/" + order.getUserId();
    User user = restTemplate.getForObject(url,User.class);
    // 3.封装user
    order.setUser(user);
    // 4.返回
    return order;
}

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。

总结：

Ribbon负载均衡

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？

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？

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：

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/8
• originalUri.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。

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

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。

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。

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

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：

默认的实现就是ZoneAvoidanceRule，是一种轮询方案

自定义策略

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。

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

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。

启动

最好使用命令行的形式启动

cd 到nacos的目录下
startup.cmd -m standalone

点击start.sh启动默认是集群形式 启动会报错

访问：http://localhost:8848/nacos/

服务注册

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

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。

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

重启

重启微服务后，登录nacos管理页面，可以看到微服务信息：

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。

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

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

启动UserApplication3后再次查看nacos控制台：

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:8848
      discovery:
        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 

NacosRule

Ribbon的默认实现 ZoneAvoidanceRule 并不能实现根据同集群优先来实现负载均衡，我们把规则改成 NacosRule 即可。我们是用 orderservice 调用 userservice，所以在 orderservice 配置规则。

@Bean
public IRule iRule(){
    //默认为轮询规则，这里自定义为随机规则
    return new NacosRule();
}

另外，你同样可以使用配置的形式来完成，具体参考上面的 Ribbon 栏目。

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

然后，再对 orderservice 配置集群。

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

现在我启动了四个服务，分别是：

• orderservice - HZ
• userservice - HZ
• userservice1 - HZ
• userservice2 - SH

访问地址：http://localhost:8080/order/101

在访问中我们发现，只有同在一个 HZ 集群下的 userservice、userservice1 会被调用，并且是随机的。

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

在服务升级的时候，有一种较好的方案：我们也可以通过调整权重来进行平滑升级，例如：先把 userservice 权重调节为 0，让用户先流向 userservice2、userservice3，升级 userservice后，再把权重从 0 调到 0.1，让一部分用户先体验，用户体验稳定后就可以往上调权重啦。

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

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：

命名空间 新建命名空间

然后，填写表单：

就能在页面看到一个新的namespace：

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:8848
      discovery:
        cluster-name: HZ
        namespace: 492a7d5d-237b-46a1-a99a-fa8e98e4b0f9 # 命名空间，填ID

此时访问 order-service，因为 namespace 不同，会导致找不到 userservice，控制台会报错：

临时实例

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

Nacos配置中心

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。

添加配置

在 Nacos 控制面板中添加配置文件

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。

拉取配置

首先我们需要了解 Nacos 读取配置文件的环节是在哪一步，在没加入 Nacos 配置之前，获取配置是这样：

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：

引入nacos-config依赖

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>

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：

读取nacos配置

完整代码：

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @Value("${pattern.dateformat}")
    private String dateformat;
    
    @GetMapping("now")
    public String now(){
        return LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern(dateformat));
    }
    // ...略
}

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：

方式一

在@Value注入的变量所在类上添加注解@RefreshScope：

@RestController
@RequestMapping("/order")
@RefreshScope
public class OrderController {
   @Value("${pattern.dateformat}")
   private String dateFormat;
}

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：

@Data
@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "pattern")
public class PatternProperties
{
    private String dateformat;
}

@Autowired
private PatternProperties patternProperties;
@GetMapping("now")
public String now(){
    return LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern(dateformat));
}

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。

添加一个环境共享配置

我们在nacos中添加一个userservice.yaml文件：

在user-service中读取共享配置

在user-service服务中，修改PatternProperties类，读取新添加的属性

在user-service服务中，修改UserController，添加一个方法

运行两个UserApplication，使用不同的profile

修改UserApplication2这个启动项，改变其profile值：

这样，UserApplication(8081)使用的profile是dev，UserApplication2(8082)使用的profile是test。

启动UserApplication和UserApplication2

不管是dev，还是test环境，都读取到了这个属性的值。

上面的都是同一个微服务下，那么不同微服务之间可以环境共享吗？

通过下面的两种方式来指定：

• extension-configs
• shared-configs

spring: 
  cloud:
    nacos:
      config:
        file-extension: yaml # 文件后缀名
        extends-configs: # 多微服务间共享的配置列表
          - dataId: common.yaml # 要共享的配置文件id
spring: 
  cloud:
    nacos:
      config:
        file-extension: yaml # 文件后缀名
        shared-configs: # 多微服务间共享的配置列表
          - dataId: common.yaml # 要共享的配置文件id

配置优先级

当nacos、服务本地同时出现相同属性时，优先级有高低之分：

更细致的配置

Nacos集群

三个nacos节点的地址：

搭建步骤

• 搭建数据库，初始化数据库表结构
• 下载nacos安装包
• 配置nacos
• 启动nacos集群
• nginx反向代理

初始化数据库

首先新建一个数据库，命名为nacos，而后导入下面的SQL：

CREATE TABLE `config_info` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
  `data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',
  `group_id` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `content` longtext NOT NULL COMMENT 'content',
  `md5` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 'md5',
  `gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
  `src_user` text COMMENT 'source user',
  `src_ip` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 'source ip',
  `app_name` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '租户字段',
  `c_desc` varchar(256) DEFAULT NULL,
  `c_use` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `effect` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `type` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `c_schema` text,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uk_configinfo_datagrouptenant` (`data_id`,`group_id`,`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='config_info';

/******************************************/
/*   数据库全名 = nacos_config   */
/*   表名称 = config_info_aggr   */
/******************************************/
CREATE TABLE `config_info_aggr` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
  `data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',
  `group_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'group_id',
  `datum_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'datum_id',
  `content` longtext NOT NULL COMMENT '内容',
  `gmt_modified` datetime NOT NULL COMMENT '修改时间',
  `app_name` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '租户字段',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uk_configinfoaggr_datagrouptenantdatum` (`data_id`,`group_id`,`tenant_id`,`datum_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='增加租户字段';


/******************************************/
/*   数据库全名 = nacos_config   */
/*   表名称 = config_info_beta   */
/******************************************/
CREATE TABLE `config_info_beta` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
  `data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',
  `group_id` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'group_id',
  `app_name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT 'app_name',
  `content` longtext NOT NULL COMMENT 'content',
  `beta_ips` varchar(1024) DEFAULT NULL COMMENT 'betaIps',
  `md5` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 'md5',
  `gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
  `src_user` text COMMENT 'source user',
  `src_ip` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 'source ip',
  `tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '租户字段',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uk_configinfobeta_datagrouptenant` (`data_id`,`group_id`,`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='config_info_beta';

/******************************************/
/*   数据库全名 = nacos_config   */
/*   表名称 = config_info_tag   */
/******************************************/
CREATE TABLE `config_info_tag` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
  `data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',
  `group_id` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'group_id',
  `tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT 'tenant_id',
  `tag_id` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'tag_id',
  `app_name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT 'app_name',
  `content` longtext NOT NULL COMMENT 'content',
  `md5` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 'md5',
  `gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
  `src_user` text COMMENT 'source user',
  `src_ip` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 'source ip',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uk_configinfotag_datagrouptenanttag` (`data_id`,`group_id`,`tenant_id`,`tag_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='config_info_tag';

/******************************************/
/*   数据库全名 = nacos_config   */
/*   表名称 = config_tags_relation   */
/******************************************/
CREATE TABLE `config_tags_relation` (
  `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'id',
  `tag_name` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'tag_name',
  `tag_type` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 'tag_type',
  `data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',
  `group_id` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'group_id',
  `tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT 'tenant_id',
  `nid` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  PRIMARY KEY (`nid`),
  UNIQUE KEY `uk_configtagrelation_configidtag` (`id`,`tag_name`,`tag_type`),
  KEY `idx_tenant_id` (`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='config_tag_relation';

/******************************************/
/*   数据库全名 = nacos_config   */
/*   表名称 = group_capacity   */
/******************************************/
CREATE TABLE `group_capacity` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `group_id` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'Group ID，空字符表示整个集群',
  `quota` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '配额，0表示使用默认值',
  `usage` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '使用量',
  `max_size` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '单个配置大小上限，单位为字节，0表示使用默认值',
  `max_aggr_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '聚合子配置最大个数，，0表示使用默认值',
  `max_aggr_size` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '单个聚合数据的子配置大小上限，单位为字节，0表示使用默认值',
  `max_history_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '最大变更历史数量',
  `gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uk_group_id` (`group_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='集群、各Group容量信息表';

/******************************************/
/*   数据库全名 = nacos_config   */
/*   表名称 = his_config_info   */
/******************************************/
CREATE TABLE `his_config_info` (
  `id` bigint(64) unsigned NOT NULL,
  `nid` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `data_id` varchar(255) NOT NULL,
  `group_id` varchar(128) NOT NULL,
  `app_name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT 'app_name',
  `content` longtext NOT NULL,
  `md5` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  `gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  `src_user` text,
  `src_ip` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `op_type` char(10) DEFAULT NULL,
  `tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '租户字段',
  PRIMARY KEY (`nid`),
  KEY `idx_gmt_create` (`gmt_create`),
  KEY `idx_gmt_modified` (`gmt_modified`),
  KEY `idx_did` (`data_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='多租户改造';


/******************************************/
/*   数据库全名 = nacos_config   */
/*   表名称 = tenant_capacity   */
/******************************************/
CREATE TABLE `tenant_capacity` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
  `tenant_id` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'Tenant ID',
  `quota` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '配额，0表示使用默认值',
  `usage` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '使用量',
  `max_size` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '单个配置大小上限，单位为字节，0表示使用默认值',
  `max_aggr_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '聚合子配置最大个数',
  `max_aggr_size` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '单个聚合数据的子配置大小上限，单位为字节，0表示使用默认值',
  `max_history_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '最大变更历史数量',
  `gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uk_tenant_id` (`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='租户容量信息表';


CREATE TABLE `tenant_info` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
  `kp` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'kp',
  `tenant_id` varchar(128) default '' COMMENT 'tenant_id',
  `tenant_name` varchar(128) default '' COMMENT 'tenant_name',
  `tenant_desc` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT 'tenant_desc',
  `create_source` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 'create_source',
  `gmt_create` bigint(20) NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `gmt_modified` bigint(20) NOT NULL COMMENT '修改时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uk_tenant_info_kptenantid` (`kp`,`tenant_id`),
  KEY `idx_tenant_id` (`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='tenant_info';

CREATE TABLE `users` (
    `username` varchar(50) NOT NULL PRIMARY KEY,
    `password` varchar(500) NOT NULL,
    `enabled` boolean NOT NULL
);

CREATE TABLE `roles` (
    `username` varchar(50) NOT NULL,
    `role` varchar(50) NOT NULL,
    UNIQUE INDEX `idx_user_role` (`username` ASC, `role` ASC) USING BTREE
);

CREATE TABLE `permissions` (
    `role` varchar(50) NOT NULL,
    `resource` varchar(255) NOT NULL,
    `action` varchar(8) NOT NULL,
    UNIQUE INDEX `uk_role_permission` (`role`,`resource`,`action`) USING BTREE
);

INSERT INTO users (username, password, enabled) VALUES ('nacos', '$2a$10$EuWPZHzz32dJN7jexM34MOeYirDdFAZm2kuWj7VEOJhhZkDrxfvUu', TRUE);

INSERT INTO roles (username, role) VALUES ('nacos', 'ROLE_ADMIN');

下载nacos

https://github.com/alibaba/nacos/tags，可以选择任意版本下载。

配置nacos

将这个包解压到任意非中文目录下

目录说明：

• bin：启动脚本
• conf：配置文件

进入nacos的conf目录，修改配置文件cluster.conf.example，重命名为cluster.conf：

添加内容：

127.0.0.1:8845
127.0.0.1.8846
127.0.0.1.8847

然后修改application.properties文件（nacos），添加数据库配置

spring.datasource.platform=mysql

db.num=1

db.url.0=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/nacos?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=UTC
db.user.0=xxxx
db.password.0=xxxx

启动

将nacos文件夹复制三份，分别命名为：nacos1、nacos2、nacos3

然后分别修改三个文件夹中的application.properties，

nacos1:

server.port=8845

nacos2:

server.port=8846

nacos3:

server.port=8847

分别启动三个nacos节点

注意：nacos默认启动是集群启动

startup.cmd -m standalone 单机启动

nginx反向代理

修改conf/nginx.conf文件，配置如下：

upstream nacos-cluster {
    server 127.0.0.1:8845;
    server 127.0.0.1:8846;
    server 127.0.0.1:8847;
}

server {
    listen       80;
    server_name  localhost;

    location /nacos {
        proxy_pass http://nacos-cluster;
    }
}

而后在浏览器访问：http://localhost/nacos即可。

代码中application.yml文件配置如下：

spring:
  cloud:
    nacos:
      server-addr: localhost:80 # Nacos地址

Feign远程调用

先来看我们以前利用RestTemplate发起远程调用的代码：

String url = "http://userserver/user/" + order.getUserId();
User user = restTemplate.getForObject(url,User.class);

存在下面的问题：

•代码可读性差，编程体验不统一

•参数复杂URL难以维护

Feign是一个声明式的http客户端，官方地址：https://github.com/OpenFeign/feign

其作用就是帮助我们优雅的实现http请求的发送，解决上面提到的问题。

使用

Fegin的使用步骤如下：

引入依赖

我们在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>

添加注解

在order-service的启动类添加注解开启Feign的功能：

@MapperScan("cn.itcast.order.mapper")
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class OrderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OrderApplication.class, args);
    }
}

编写Feign的客户端

在order-service中新建一个接口，内容如下：

package cn.itcast.order.client;
import cn.itcast.order.pojo.User;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

@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

@FeignClient("userservice")：其中参数填写的是微服务名

@GetMapping("/user/{id}")：其中参数填写的是请求路径

这个客户端主要是基于 SpringMVC 的注解 @GetMapping 来声明远程调用的信息

Feign 可以帮助我们发送 http 请求，无需自己使用 RestTemplate 来发送了。

这样，Feign就可以帮助我们发送http请求，无需自己使用RestTemplate来发送了。

测试

@Autowired
private UserClient userClient;
public Order queryOrderAndUserById(Long orderId) {
    // 1.查询订单
    Order order = orderMapper.findById(orderId);
    // TODO: 2021/8/20 使用feign远程调用
    User user = userClient.findById(order.getUserId());
    // 3. 将用户信息封装进订单
    order.setUser(user);
    // 4.返回
    return order;
}

自定义配置

Feign可以支持很多的自定义配置，如下表所示：

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。

下面以日志为例来演示如何自定义配置。

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：

feign:  
  client:
    config: 
      userservice: # 针对某个微服务的配置
        loggerLevel: FULL #  日志级别 

也可以针对所有服务：

feign:  
  client:
    config: 
      default: # 这里用default就是全局配置，如果是写服务名称，则是针对某个微服务的配置
        loggerLevel: FULL #  日志级别 

而日志的级别分为四种：

• NONE：不记录任何日志信息，这是默认值。
• BASIC：仅记录请求的方法，URL以及响应状态码和执行时间
• HEADERS：在BASIC的基础上，额外记录了请求和响应的头信息
• FULL：记录所有请求和响应的明细，包括头信息、请求体、元数据。

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：

public class DefaultFeignConfiguration  {
    @Bean
    public Logger.Level feignLogLevel(){
        return Logger.Level.BASIC; // 日志级别为BASIC
    }
}

如果要全局生效，将其放到启动类的@EnableFeignClients这个注解中：

@EnableFeignClients(defaultConfiguration = DefaultFeignConfiguration .class) 

如果是局部生效，则把它放到对应的@FeignClient这个注解中：

@FeignClient(value = "userservice", configuration = DefaultFeignConfiguration .class) 

性能优化

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。

另外，日志级别应该尽量用 basic/none，可以有效提高性能。

这里我们用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

接下来，在FeignClientFactoryBean中的loadBalance方法中打断点：

Debug方式启动order-service服务，可以看到这里的client，底层就是Apache HttpClient：

总结：Feign的优化

日志级别尽量用basic

使用HttpClient或OKHttp代替URLConnection

引入feign-httpClient依赖

配置文件开启httpClient功能，设置连接池参数

最佳实践

继承方式

一样的代码可以通过继承来共享：

定义一个API接口，利用定义方法，并基于SpringMVC注解做声明。

Feign客户端和Controller都集成改接口

优点：

• 简单
• 实现了代码共享

缺点：

• 服务提供方、服务消费方紧耦合
• 参数列表中的注解映射并不会继承，因此Controller中必须再次声明方法、参数列表、注解

抽取方式

将Feign的Client抽取为独立模块，并且把接口有关的POJO、默认的Feign配置都放到这个模块中，提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，所有微服务引用该依赖包，即可直接使用。

实现过程：

抽取

首先创建一个module，命名为feign-api：

在feign-api中然后引入feign的starter依赖

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

然后，order-service中编写的UserClient、User、DefaultFeignConfiguration都复制到feign-api项目中

在order-service中使用feign-api

首先，删除order-service中的UserClient、User、DefaultFeignConfiguration等类或接口。

在order-service的pom文件中中引入feign-api的依赖：

<dependency>
    <groupId>cn.itcast.demo</groupId>
    <artifactId>feign-api</artifactId>
    <version>1.0</version>
</dependency>

修改order-service中的所有与上述三个组件有关的导包部分，改成导入feign-api中的包

重启测试

重启后，发现服务报错了：

这是因为UserClient现在在cn.itcast.feign.clients包下，

而order-service的@EnableFeignClients注解是在cn.itcast.order包下，不在同一个包，无法扫描到UserClient。

解决扫描包问题

方式一：

指定Feign应该扫描的包：

@EnableFeignClients(basePackages = "cn.itcast.feign.clients")

方式二：

指定需要加载的Client接口：

@EnableFeignClients(clients = {UserClient.class})

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。

Gateway网关是我们服务的守门神，所有微服务的统一入口。

网关的核心功能特性：

• 请求路由
• 权限控制
• 限流

架构图：

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。而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。

快速入门

下面，我们就演示下网关的基本路由功能。基本步骤如下：

1. 创建SpringBoot工程gateway，引入网关依赖
2. 编写启动类
3. 编写基础配置和路由规则
4. 启动网关服务进行测试

创建服务

引入依赖

<!--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>

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 # 路由id，自定义，只要唯一即可
          # uri: http://127.0.0.1:8081 # 路由的目标地址 http就是固定地址
          uri: lb://userservice # 路由的目标地址 lb就是负载均衡，后面跟服务名称
          predicates: # 路由断言，也就是判断请求是否符合路由规则的条件
            - Path=/user/** # 这个是按照路径匹配，只要以/user/开头就符合要求

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。

重启测试

重启网关，访问http://localhost:10010/user/1时，符合/user/**规则，请求转发到uri：http://userservice/user/1，得到了结果：

网关路由的流程图

整个访问的流程如下：

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:

官方文档：https://docs.spring.io/spring-cloud-gateway/docs/current/reference/html/#gateway-request-predicates-factories

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：

官方文档：https://docs.spring.io/spring-cloud-gateway/docs/current/reference/html/#gatewayfilter-factories

请求头过滤器

下面我们以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 
        uri: lb://userservice 
        predicates: 
        - Path=/user/** 
        filters: # 过滤器
        - AddRequestHeader=Truth, Itcast is freaking awesome! # 添加请求头

当前过滤器写在userservice路由下，因此仅仅对访问userservice的请求有效。

如何验证，我们修改 userservice 中的一个接口

@GetMapping("/{id}")
public User queryById(@PathVariable("id") Long id, @RequestHeader(value = "sign", required = false) String sign) {
    log.warn(sign);
    return userService.queryById(id);
}

重启两个服务，访问：http://localhost:10010/user/1

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! 

全局过滤器

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。

全局过滤器作用

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

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：

• 参数中是否有authorization，
• authorization参数值是否为admin

如果同时满足则放行，否则拦截

实现：

在gateway中定义一个过滤器：

package cn.itcast.gateway.filters;

import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.annotation.Order;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;

@Order(-1) # 过滤器的权重设置 或 实现ordered接口
@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();
    }
}

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。

详细内容，可以查看源码：

org.springframework.cloud.gateway.route.RouteDefinitionRouteLocator#getFilters()方法是先加载defaultFilters，然后再加载某个route的filters，然后合并。

org.springframework.cloud.gateway.handler.FilteringWebHandler#handle()方法会加载全局过滤器，与前面的过滤器合并后根据order排序，组织过滤器链

跨域问题

问题

跨域：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 和 miaosha.jd.com
• 域名相同，端口不同：localhost:8080和localhost8081

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，这个以前应该学习过，这里不再赘述了。不知道的小伙伴可以查看https://www.ruanyifeng.com/blog/2016/04/cors.html

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

RabbitMQ

同步和异步通讯

微服务间通讯有同步和异步两种方式：

同步通讯：就像打电话，需要实时响应。

异步通讯：就像发邮件，不需要马上回复。

两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。

同步通讯

Feign调用就属于同步方式，虽然调用可以实时得到结果，但存在下面的问题：

优点：

• 时效性较强，可以立即得到结果

缺点：

• 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

异步通讯

异步调用则可以避免上述问题：

我们以购买商品为例，用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改，调用物流服务，从仓库分配响应的库存并准备发货。

在事件模式中，支付服务是事件发布者（publisher），在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件（event），事件中带上订单id。

订单服务和物流服务是事件订阅者（Consumer），订阅支付成功的事件，监听到事件后完成自己业务即可。

为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合，两者并不是直接通信，而是有一个中间人（Broker）。发布者发布事件到Broker，不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件，不关心谁发来的消息。

Broker 是一个像数据总线一样的东西，所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上，这个总线就像协议一样，让服务间的通讯变得标准和可控。

优点：

• 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

MQ消息队列

MQ，中文是消息队列（MessageQueue），字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。

比较常见的MQ实现：

• ActiveMQ
• RabbitMQ
• RocketMQ
• Kafka

几种常见MQ的对比：

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

安装

单机部署

我们在Centos7虚拟机中使用Docker来安装。

1、在线拉取

docker pull rabbitmq:3-management

2、从本地加载

上传到 /tmp后，使用命令加载镜像即可：

docker load -i mq.tar

运行MQ镜像：

docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123123 \
 --name mq \
 --hostname mq1 \
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 -d \
 rabbitmq:3-management

docker ps查看启动的镜像

ifconfig查看Linux的ip，通过ip+15672访问

集群部署

集群分类

在RabbitMQ的官方文档中，讲述了两种集群的配置方式：

• 普通模式：普通模式集群不进行数据同步，每个MQ都有自己的队列、数据信息（其它元数据信息如交换机等会同步）。例如我们有2个MQ：mq1，和mq2，如果你的消息在mq1，而你连接到了mq2，那么mq2会去mq1拉取消息，然后返回给你。如果mq1宕机，消息就会丢失。
• 镜像模式：与普通模式不同，队列会在各个mq的镜像节点之间同步，因此你连接到任何一个镜像节点，均可获取到消息。而且如果一个节点宕机，并不会导致数据丢失。不过，这种方式增加了数据同步的带宽消耗。

我们先来看普通模式集群。

设置网络

分别在3台机器中，设置 /etc/hosts文件，添加如下内容：

192.168.150.101 mq1
192.168.150.102 mq2
192.168.150.103 mq3

并在每台机器上测试，是否可以ping通对方

防火墙问题

systemctl start firewalld开启防火墙

systemctl stop firewalld关闭防火墙

systemctl status firewalld查看防火墙状态

firewall-cmd --zone=public --add-port=15672/tcp --permanent开放端口

firewall-cmd --reload重新启动防火墙

再次访问，即可成功。

RabbitMQ概述

MQ的基本结构：

RabbitMQ中的一些角色：

• channel：操作MQ的工具
• publisher：生产者
• consumer：消费者
• exchange：交换机，负责消息路由，路由消息到队列中
• 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

常见消息模型

RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例，对应了不同的消息模型：

HelloWorld案例

官方的HelloWorld是基于最基础的消息队列模型来实现的，只包括三个角色：

• publisher：消息发布者，将消息发送到队列queue
• queue：消息队列，负责接受并缓存消息
• consumer：订阅队列，处理队列中的消息

publisher实现

思路：

• 建立连接
• 创建Channel
• 声明队列
• 发送消息
• 关闭连接和channel

代码实现：

package cn.itcast.mq.helloworld;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import org.junit.Test;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class PublisherTest {
    @Test
    public void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException {
        // 1.建立连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("192.168.163.100");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123123");
        // 1.2.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

        // 2.创建通道Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 3.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 4.发送消息
        String message = "hello, rabbitmq!";
        channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
        System.out.println("发送消息成功：【" + message + "】");

        // 5.关闭通道和连接
        channel.close();
        connection.close();

    }
}

consumer实现

代码思路：

• 建立连接
• 创建Channel
• 声明队列
• 订阅消息

代码实现：

package cn.itcast.mq.helloworld;

import com.rabbitmq.client.*;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class ConsumerTest {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 1.建立连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("192.168.163.100");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("123123");
        // 1.2.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

        // 2.创建通道Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 3.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 4.订阅消息
        channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
                                       AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                // 5.处理消息
                String message = new String(body);
                System.out.println("接收到消息：【" + message + "】");
            }
        });
        System.out.println("等待接收消息。。。。");
    }
}

总结

基本消息队列的消息发送流程：

1. 建立connection
2. 创建channel
3. 利用channel声明队列
4. 利用channel向队列发送消息

基本消息队列的消息接收流程：

1. 建立connection
2. 创建channel
3. 利用channel声明队列
4. 定义consumer的消费行为handleDelivery()
5. 利用channel将消费者与队列绑定

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的官方地址：https://spring.io/projects/spring-amqp

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，异步处理入站消息的侦听器容器
• 封装了RabbitTemplate工具，用于发送消息

Basic Queue

在父工程mq-demo中引入依赖

<!--AMQP依赖，包含RabbitMQ-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

消息发送

首先配置MQ地址，在publisher服务的application.yml中添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.163.100 # 主机名
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: admin # 用户名
    password: 123123 # 密码

然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest，并利用RabbitTemplate实现消息发送：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Test
    public void testSimpleQueue() {
        // 队列名称
        String queueName = "simple.queue"; // 只能传输到已有队列
        // 消息
        String message = "hello, Mingze!";
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);
    }
}

消息接收

首先配置MQ地址，在consumer服务的application.yml中添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.163.100 # 主机名
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: admin # 用户名
    password: 123123 # 密码

然后在consumer服务的cn.itcast.mq.listener包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：

@Component
public class SpringRabbitListener {

    @RabbitListener(queues = "simple.queue")
    public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {
        System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】");
    }
}

测试

启动consumer服务，然后在publisher服务中运行测试代码，发送MQ消息

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。

消息发送

这次我们循环发送，模拟大量消息堆积现象。

在publisher服务中的SpringAmqpTest类中添加一个测试方法：

/**
     * workQueue
     * 向队列中不停发送消息，模拟消息堆积。
     */
@Test
public void testWorkQueue() throws InterruptedException {
    // 队列名称
    String queueName = "simple.queue";
    // 消息
    String message = "hello, message_";
    for (int i = 0; i < 50; i++) {
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);
        Thread.sleep(20);
    }
}

消息接收

要模拟多个消费者绑定同一个队列，我们在consumer服务的SpringRabbitListener中添加2个新的方法：

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException {
    System.out.println("消费者1接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(20);
}

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {
    System.err.println("消费者2........接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(200);
}

注意到这个消费者sleep了1000秒，模拟任务耗时。

测试

启动ConsumerApplication后，在执行publisher服务中刚刚编写的发送测试方法testWorkQueue。

可以看到消费者1很快完成了自己的25条消息。消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息。

也就是说消息是平均分配给每个消费者，并没有考虑到消费者的处理能力。这样显然是有问题的。

能者多劳

在spring中有一个简单的配置，可以解决这个问题。我们修改consumer服务的application.yml文件，添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    host: 192.168.163.100 # rabbitMQ的ip地址
    port: 5672 # 端口
    username: admin
    password: Aaa123856
    virtual-host: /
    listener:
      simple:
        prefetch: 1 # 每次处理只能拿1条数据，处理完成后才能获取下一个消息

总结

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来控制消费者预取的消息数量

发布/订阅

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！

Fanout

广播模式

在广播模式下，消息发送流程是这样的：

• 可以有多个队列
• 每个队列都要绑定到Exchange（交换机）
• 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
• 交换机把消息发送给绑定过的所有队列
• 订阅队列的消费者都能拿到消息

计划：

• 创建一个交换机 itcast.fanout，类型是Fanout
• 创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2，绑定到交换机itcast.fanout

声明队列和交换机

Spring提供了一个接口Exchange，来表示所有不同类型的交换机：

在consumer中创建一个类，声明队列和交换机：

@Configuration
public class FanoutConfig {
    /**
     * 声明交换机
     * @return Fanout类型交换机
     */
    @Bean
    public FanoutExchange fanoutExchange(){
        return new FanoutExchange("itcast.fanout");
    }

    /**
     * 第1个队列
     */
    @Bean
    public Queue fanoutQueue1(){
        return new Queue("fanout.queue1");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){
        return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);
    }

    /**
     * 第2个队列
     */
    @Bean
    public Queue fanoutQueue2(){
        return new Queue("fanout.queue2");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){
        return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);
    }
}

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testFanoutExchange() {
    // 队列名称
    String exchangeName = "itcast.fanout";
    // 消息
    String message = "hello, everyone!";
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}

消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法，作为消费者：

@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
public void listenFanoutQueue1(String msg) {
    System.out.println("消费者1接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenFanoutQueue2(String msg) {
    System.out.println("消费者2接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}

总结

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

Direct

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

案例需求如下

• 利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
• 在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听direct.queue1和direct.queue2
• 在publisher中编写测试方法，向itcast. direct发送消息

基于注解声明队列和交换机

基于@Bean的方式声明队列和交换机比较麻烦，Spring还提供了基于注解方式来声明。

在consumer的SpringRabbitListener中添加两个消费者，同时基于注解来声明队列和交换机：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testSendDirectExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "itcast.direct";
    // 消息
    String message = "红色警报！日本乱排核废水，导致海洋生物变异，惊现哥斯拉！";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message);
}

总结

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

Topic

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

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

案例需求：

实现思路如下：

1. 并利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
2. 在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听topic.queue1和topic.queue2
3. 在publisher中编写测试方法，向itcast. topic发送消息

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

/**
     * topicExchange
     */
@Test
public void testSendTopicExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "itcast.topic";
    // 消息
    String message = "喜报！孙悟空大战哥斯拉，胜!";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message);
}

消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

总结

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

消息转换器

Spring会把你发送的消息序列化为字节发送给MQ，接收消息的时候，还会把字节反序列化为Java对象。

默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知，JDK序列化存在下列问题：

• 数据体积过大
• 有安全漏洞
• 可读性差

我们修改消息发送的代码，发送一个Map对象：

@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {
    // 准备消息
    Map<String,Object> msg = new HashMap<>();
    msg.put("name", "Jack");
    msg.put("age", 21);
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg);
}

停止consumer服务

发送消息后查看控制台：

显然，JDK序列化方式并不合适。我们希望消息体的体积更小、可读性更高，因此可以使用JSON方式来做序列化和反序列化。

在publisher和consumer两个服务中都引入依赖：

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId>
    <artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId>
    <version>2.9.10</version>
</dependency>

配置消息转换器。

在启动类中添加一个Bean即可：

@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){
    return new Jackson2JsonMessageConverter();
}