SpringCloud Alibaba
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Spring Cloud Alibaba 致力于提供微服务开发的一站式解决方案。此项目包含开发分布式应用微服务的必需组件，方便开发者通过 Spring Cloud 编程模型轻松使用这些组件来开发分布式应用服务。
依托 Spring Cloud Alibaba，您只需要添加一些注解和少量配置，就可以将 Spring Cloud 应用接入阿里微服务解决方案，通过阿里中间件来迅速搭建分布式应用系统。
版本介绍
- java.version 1.8
- spring-boot.version：2.3.2.RELEASE
- spring-cloud.version：Hoxton.SR8
- com.alibaba.cloud.version：2.2.3.RELEASE
- nimbus-jose-jwt.version：9.1.1
- lombok.version：1.18.12
- fastjson.version：1.2.62
- druid.version：1.1.10
- mybatis-plus.version：3.2.0
- mysql.version：5.1.38
版本参考地址：https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/wiki/%E7%89%88%E6%9C%AC%E8%AF%B4%E6%98%8E
软件架构
一、组件
| 组件名称 | 版本号 | 描述 |
|---|---|---|
| Nacos Discovery | ---- | 注册中心 |
| Nacos Config | ---- | 配置中心 |
| Dubbo Spring Cloud | ---- | 服务通信 |
| Spring Cloud Gateway | ---- | 网关 |
| Spring Cloud Security | ---- | 安全认证 |
| Spring Cloud Hystrix | ---- | 服务熔断 |
| Spring Cloud Sleuth + Zipkin | ---- | 调用链监控 |
| Spring Data Redis | ---- | NoSQL数据库 |
| ... | ... | ... |
二、模块
| 模块名称 | 描述 | 备注 |
|---|---|---|
| blog-gateway | 网关 | -- |
| blog-auth | 认证中心 | -- |
| blog-common | 公共组件 | -- |
| blog-contract | Dubbo接口暴露 | -- |
| blog-user | 用户权限管理 | -- |
| ... | ... | ... |
功能介绍
一、Nacos注册中心、配置中心
以网关配置为例（blog-gateway）
官网文档：
Nacos Server 启动后，进入 http://localhost:8848/nacos/index.html 查看控制台(默认账号名/密码为 nacos/nacos):
1、添加依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
</dependency>
2、添加配置文件(bootstrap.yml)
spring:
application:
name: blog-gateway
cloud:
nacos:
config:
server-addr: 127.0.0.1:8848 # Nacos服务地址
file-extension: yaml # 配置格式
# shared-dataids: all-gateway.yaml # 全局引入的配置
# refresh-dataids: all-gateway.yaml # 实现动态配置刷新
namespace: 57cace63-8a7e-4051-825b-ba5ff39f9911 # 命名空间
profiles:
active: dev # 环境配置
3、创建配置文件
在配置管理 》 配置列表 中添加 blog-gateway-dev.yaml 文件。
命名规则： 服务名称（
blog-gateway） + 环境名称（dev、test） + 后缀（.yaml、.properties）
4、注意事项
- 命名规则必须一致，否则不生效；
- 配置格式必须对应，否则不生效；
- 如使用命名空间，则命名空间必须对应，否则不生效；
- 如使用全局配置，必须配置（
shared-dataids、refresh-dataids）全局引入的配置和实现动态配置刷新。
5、Nacos基本概念
5.1、命名空间（namespace）
命名空间可用于进行不同环境的配置隔离，一般一个环境划分一个命名空间。
5.2、配置分组（group）
配置分组用于讲不同的服务可以归类到同一分组，一般讲一个项目的配置分到一个组中。
5.3、配置集（dateId）
在系统中，一个配置文件就是一个配置集，一般微服务的配置就是一个配置集。
二、熔断&限流
1、添加依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>
2、添加配置
# 配置路由规则
routes:
# 采用自定义路由ID
- id: blog-auth
# 采用 LoadBalanceClient 方式请求，以 lb:// 开头，后面的是注册在 Nacos 上的服务名
uri: lb://blog-auth
predicates:
- Path=/auth/**
filters:
- StripPrefix=1
- name: Hystrix # 熔断
args:
name: fallbackcmd
# fallback 时调用的方法 http://localhost:8080/fallback
fallbackUri: forward:/fallback
- name: RequestRateLimiter # 限流
args:
key-resolver: '#{@uriKeyResolver}' # 限流过滤器的 Bean 名称
redis-rate-limiter.replenishRate: 1 # 希望允许用户每秒处理多少个请求
redis-rate-limiter.burstCapacity: 3 # 用户允许在一秒钟内完成的最大请求数
3、熔断实现
3.1、Hystrix服务降级处理
@Slf4j
@Component
public class HystrixFallbackHandler implements HandlerFunction<ServerResponse> {
@Override
public Mono<ServerResponse> handle(ServerRequest serverRequest) {
Optional<Object> originalUris = serverRequest.attribute(GATEWAY_ORIGINAL_REQUEST_URL_ATTR);
originalUris.ifPresent(originalUri -> log.error("网关执行请求:{}失败,hystrix服务降级处理", originalUri));
HashMap<String, Object> response = new HashMap<>();
response.put("message", "您的操作太频繁，请稍后重试");
response.put("code", HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR.value());
return ServerResponse.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR.value())
.contentType(MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8)
.body(BodyInserters.fromObject(response));
}
}
3.2、服务降级处理(fallback)
@Configuration
@AllArgsConstructor
public class RouterFunctionConfiguration {
private final HystrixFallbackHandler hystrixFallbackHandler;
@Bean
public RouterFunction routerFunction() {
return RouterFunctions.route(
RequestPredicates.path("/fallback")
.and(RequestPredicates.accept(MediaType.TEXT_PLAIN)), hystrixFallbackHandler);
}
}
4、限流实现
@Configuration
public class UriKeyResolver implements KeyResolver {
/**
* @methodName：resolve
* @description：根据请求的 uri 限流
* @author：tanyp
* @dateTime：2020/11/25 11:16
* @Params： [exchange]
* @Return： reactor.core.publisher.Mono<java.lang.String>
* @editNote：
*/
@Override
public Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange) {
return Mono.just(exchange.getRequest().getURI().getPath());
}
}
限流过滤器的Bean名称（
key-resolver: '#{@uriKeyResolver}'）保持一致UriKeyResolver.java
三、跨域配置
@Configuration
public class CorsConfig {
@Bean
public CorsWebFilter corsFilter() {
final UrlBasedCorsConfigurationSource source = new UrlBasedCorsConfigurationSource();
final CorsConfiguration config = new CorsConfiguration();
// 允许cookies跨域
config.setAllowCredentials(true);
// #允许向该服务器提交请求的URI，*表示全部允许，在SpringMVC中，如果设成*，会自动转成当前请求头中的Origin
config.addAllowedOrigin("*");
// #允许访问的头信息,*表示全部
config.addAllowedHeader("*");
// 预检请求的缓存时间（秒），即在这个时间段里，对于相同的跨域请求不会再预检了
config.setMaxAge(18000L);
// 允许提交请求的方法，*表示全部允许
config.addAllowedMethod("OPTIONS");
config.addAllowedMethod("HEAD");
// 允许Get的请求方法
config.addAllowedMethod("GET");
config.addAllowedMethod("PUT");
config.addAllowedMethod("POST");
config.addAllowedMethod("DELETE");
config.addAllowedMethod("PATCH");
source.registerCorsConfiguration("/**", config);
return new CorsWebFilter(source);
}
}
四、链路追踪
使用 Spring Cloud Sleuth + Zipkin 作为微服务架构分布式服务跟踪。
1、SpringCloud Sleuth
为服务之间调用提供链路追踪。通过 Sleuth 可以很清楚的了解到一个服务请求经过了哪些服务，每个服务处理花费了多长。从而让我们可以很方便的理清各微服务间的调用关系。此外 Sleuth 可以帮助我们：
- 耗时分析：通过 Sleuth 可以很方便的了解到每个采样请求的耗时，从而分析出哪些服务调用比较耗时；
- 可视化错误：对于程序未捕捉的异常，可以通过集成 Zipkin 服务界面上看到；
- 链路优化：对于调用比较频繁的服务，可以针对这些服务实施一些优化措施。
Spring Cloud Sleuth 可以结合 Zipkin，将信息发送到 Zipkin，利用 Zipkin 的存储来存储信息，利用 Zipkin UI 来展示数据。
2、Zipkin
Zipkin 是 Twitter 的开源分布式跟踪系统，它基于 Google Dapper 实现，它致力于收集服务的时序数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括数据的收集、存储、查找和展现。
2.1、下载Zipkin Server
https://dl.bintray.com/openzipkin/maven/io/zipkin/java/zipkin-server/
2.2、启动Zipkin Server
下载完成之后，在下载的jar所在目录，执行 java -jar *****.jar 命令即可启动Zipkin Server
2.3、访问
http://localhost:9411 即可看到Zipkin Server的首页。
3、添加配置
spring:
zipkin:
base-url: http://localhost:9411/
sleuth:
sampler:
# 抽样率，默认是0.1（90%的数据会被丢弃）
# 这边为了测试方便，将其设置为1.0，即所有的数据都会上报给zipkin
probability: 1.0
4、Zipkin数据持久化
当前搭建Zipkin是基于内存的，如果Zipkin发生重启的话，数据就会丢失，这种方式是不适用于生产的，所以我们需要实现数据持久化。
Zipkin给出三种数据持久化方法：
- MySQL：存在性能问题，不建议使用
- Elasticsearch
- Cassandra
相关的官方文档：https://github.com/openzipkin/zipkin#storage-component 介绍Elasticsearch实现Zipkin数据。
持续更新中...
