一、理论知识

二、SpringCloud导学

1、微服务技术栈

SpringCloud学习文档 - 图1

2、认识微服务

2.1、微服务架构演变

单体架构：将所有的功能集中在一个项目中开发，打成一个包部署
1. 架构简单
2. 部署成本低

缺点：耦合度高，扩展性差

分布式架构：根据业务对功能进行拆分，每个业务模块作为独立项目开发，称为一个服务

优点：
- 降低服务耦合
- 有利于服务升级扩展
需要考虑的问题
- 拆分粒度
- 集群维护
- 实现远程调用的方式
- 健康状态的维护

微服务：是一种经过良好架构设计的分布式架构方案

单一职责：微服务拆分粒度更小，每一个服务都对应的一个业务能力
面向服务：微服务对外暴露业务接口
自治：团队独立，技术独立，数据独立，部署独立
隔离性强：服务调用做好隔离、容错、降级、避免出现级联问题

3.2、微服务技术对比

3、SpringCloud

SpringCloud 是目前国内使用最广泛的微服务框架
集成了各种微服务功能组件，并基于SpringBoot实现了组件的自动装配，从而提供了良好的开箱即用的体验。

SpringCloud学习文档 - 图4

4、服务拆分及远程调用

4.1、注意事项

不同微服务，不要重复开发相同业务
微服务数据独立，不要访问其他微服务的数据库
微服务可以将自己的业务暴露为接口，供其他的微服务调用

3.2、总结

微服务需要根据业务模块拆分，做到单一职责，不要重复开发相同业务
微服务可以将业务暴露为接口，供其他微服务使用
不同微服务都应该有自己的数据库
三、Eureka
1、基本含义：
本义是希腊语”发现了“，是NetFix公司开源的一个服务注册于发现的组件，并贡献给SpringCloud。
2、与 Zookeeper的区别
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
2.1、CAP原则
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中

一致性（Consistency）
- 集群中所有机器数据一致
可用性（Availability）
- 当有一个节点挂掉，集群仍然可以对外服务
分区容错性（Partition tolerance）
- 由于一些原因会导致机器中的数据不一样

CAP 原则指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。

2.2、分布式集群特征

SpringCloud学习文档 - 图5

ZK侧重 CP 注重数据的一致性
Eureka 侧重 AP 注重服务的可用性

3、Spring Cloud其他注册中心

3.1、Spring Cloud Consul

https://spring.io/projects/spring-cloud-consul

3.2、Nacos

https://nacos.io/zh-cn/docs/what-is-nacos.html

4、快速入门

SpringCloud学习文档 - 图6

4.1、步骤（jdk 8，spring boot：2.3.12.RELEASE）

1、创建Eureka-Server

修改Pom文件 :::info 2.3.12.RELEASE 修改版本号 ::: :::info Hoxton.SR12 修改配置 :::
更改启动类

配置文件中设置端口与名称 :::info server:
port: 8761

spring:
application:
name: eureka-serve :::

2、创建Eureka-Client

前几个步骤与Server一致，故省略
配置文件中设置端口与名称 :::tips server:
port: 8080 _#客户端端口没有要求

_spring:
application:
name: erueka-client-a

#注册就是将一些信息发送过去 — > What ？ Where ？
_eureka:
client:
service-url: # 注册地址
_defaultZone: http://localhost:8761/eureka :::

4.2、查看启动情况

进入http://localhost:8761/

4.3、为单个服务创建集群

直接复制配置信息，更改端口之后启动：

查看：

4.4、相关配置

1、问题引出

SpringCloud学习文档 - 图13

2、相关配置

server ```xml server: port: 8761

spring: application: name: eureka-serve

eureka: server: eviction-interval-timer-in-ms: 10000 #服务间隔多少毫秒做定期剔除的操作 renewal-percent-threshold: 0.85 #续约百分比，当达到阈值时，不会剔除服务 instance: instance-id: ${eureka.instance.hostname}:${spring.application.name}:${server.port} #实例的配置 hostname: locahost #主机名称 prefer-ip-address: true # 以IP的形式显示具体的服务信息 lease-renewal-interval-in-seconds: 5 #服务实例心跳频率，要远小于检测时间


- **client**
```java
server:
  port: 8080 #客户端 端口没有要求
spring:
  application:
    name: erueka-client-a
#注册就是将一些信息发送过去 -- > What ？  Where  ？
eureka:
  client:
    service-url:   # 注册地址
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka
    register-with-eureka: true  #注册开关，默认false，开启后服务可以不在eureka中注册
    fetch-registry: true  # 应用是否拉去注册列表-fetch
    registry-fetch-interval-seconds: 10   #拉取列表时间，时间短可以避免脏读
  instance:
    hostname: localhost # 应用的主机名称
    instance-id: ${eureka.instance.hostname}:${spring.application.name}:${server.port}
    prefer-ip-address: true
    lease-renewal-interval-in-seconds: 10

5、构建eureka的集群

1、server的配置

集群中的每一台机器都互相注册：
修改系统|host文件映射

然后使用peer在本地环境中测试开发

server:
  port: 7001
eureka:
  instance:
    hostname: eureka7001.com #eureka服务端的实例名称
  client:
    register-with-eureka: false #表示不向eureka服务端注册自己
    fetch-registry: false #false表示自己就是注册中心，我的职责就是维护服务实例，并不需要去检索服务
    service-url:
      #设置与eureka server交互的地址查询服务和注册服务都需要这个地址
      defaultZone: http://peer1:7001/eureka/,http://peer2:7002/eureka/,http://peer3:7003/eureka/

2、深入理解分布式概念

2.1、问题引出

主从模式中主机的选取
分布式中数据的同步

2.2、解决方法
Poxos zookeeper
raft nacos （主要讲这个）
2.3、raft简介

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32052223 https://thesecretlivesofdata.com/raft/

不同于Paxos算法直接从分布式一致性问题出发推导出来，Raft算法则是从多副本状态机的角度提出，用于管理多副本状态机的日志复制。Raft实现了和Paxos相同的功能，它将一致性分解为多个子问题：Leader选举（Leader election）、日志同步（Log replication）、安全性（Safety）、日志压缩（Log compaction）、成员变更（Membership change）等。同时，Raft算法使用了更强的假设来减少了需要考虑的状态，使之变的易于理解和实现。
Raft将系统中的角色分为领导者（Leader）、跟从者（Follower）和候选人（Candidate）：

Leader：接受客户端请求，并向Follower同步请求日志，当日志同步到大多数节点上后告诉Follower提交日志。
Follower：接受并持久化Leader同步的日志，在Leader告之日志可以提交之后，提交日志。
Candidate：Leader选举过程中的临时角色。

Raft算法将时间分为一个个的任期（term），每一个term的开始都是Leader选举。在成功选举Leader之后，Leader会在整个term内管理整个集群。如果Leader选举失败，该term就会因为没有Leader而结束。

6、Eureka的源码分析

1、基本概念

SpringCloud学习文档 - 图15

2、运行原理特点

对外提供Restful风格的服务
- 以http动词的形式url的资源进行操作 get，post，put，delete

3、源码解析

有点难，后续补上

7，服务发现

定义：两个Client通过服务的应用名称找到服务的具体实例的过程

@RestController
public class TestController {
    @Autowired
    private DiscoveryClient discoveryClient;  //SpringCloud 的接口
    @GetMapping("/test")
    public String discover(String serviceName){
        //通过名称找到对应的实例，
        //因为一个名称可能会对应多个实例，因此需要用到集合
        List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances(serviceName);
        instances.forEach(System.out::println);
        return instances.toString();
    }
}

8、基于docker进行部署server

1、配置文件

server:
  port: 8761
eureka:
  instance:
    hostname: eureka-server #eureka服务端的实例名称
  client:
    register-with-eureka: ${REGISTER_WITH_EUREKA:true} #表示不向eureka服务端注册自己
    fetch-registry: true #false表示自己就是注册中心，我的职责就是维护服务实例，并不需要去检索服务
    service-url:
      defaultZone: ${EUREKA_SERVER_URL:http://localhost:8761/eureka}
      #设置与eureka server交互的地址查询服务和注册服务都需要这个地址
#      defaultZone: http://peer1:7001/eureka/,http://peer2:7002/eureka/,http://peer3:7003/eureka/

2、打包

3、写dockers配置

Dockerfile :::tips FROM openjdk:17
ENV wokdir=/home/springcloud/eureka-server
COPY . ${wokdir}
WORKDIR ${wokdir}
EXPOSE 8761
CMD [“java”,”-jar”,”server01-0.0.1-SNAPSHOT.jar”] :::
run.sh :::tips cd .. && docker build ./eureka-server -t eureka-server:1.0 :::

4、linux操作
上传并赋予权限 :::tips chmod 777 run.sh :::

开启docker服务

docker run --name eureka-server -p 8761:8761 -e REGISTER_WITH_EUREKA=false -d eureka-server:1.0

四、RestTemplate

1、

SpringCloud学习文档