微服务概述：Eureka与Nacos

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May 24, 2024 09:49 AM

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认识微服务

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。

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。

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 。

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：

SpringCloud底层是依赖于SpringBoot的，并且有版本的兼容关系，如下：

💡

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。

服务拆分和远程调用

服务拆分原则

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

案例：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

导入Sql语句

首先，将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

实现远程调用案例

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

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：

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：

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？

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？

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。

问题一：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

问题二：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

问题三：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：

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

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

引入eureka依赖

引入SpringCloud为eureka提供的starter依赖：

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：

编写配置文件

编写一个application.yml文件，内容如下：

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：

服务注册

下面，我们将user-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：

配置文件

在user-service中，修改application.yml文件，添加服务名称、eureka地址：

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：

服务发现（服务拉取）

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。

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：

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：

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com.frank.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。

分别在浏览器输入http://localhost:8080/order/101和http://localhost:8080/order/102，发起两次请求，发现分别发送到不同的服务上：

总结

搭建EurekaServer

引入eureka-server依赖

添加@EnableEurekaServer注解

在application.yml中配置eureka地址

服务注册

引入eureka-client依赖

在application.yml中配置eureka地址

服务发现

引入eureka-client依赖

在application.yml中配置eureka地址

给RestTemplate添加@LoadBalanced注解

用服务提供者的服务名称远程调用

Ribbon负载均衡

@LoadBalanced注解，可以实现负载均衡，原理是在底层用Ribbon实现的。

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

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。

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。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

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<clientName>.<clientConfigNameSpace>.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

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：

注意：用代码的方式是全局修改，也就是说使用代码的方式，不管是userservice还是其他的service，都是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：

注意：用配置文件的方式是局部修改，也就是说使用配置文件的方式，只会对userservice是RandomRule，其他的service还是默认的ZoneAvoidanceRule

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：

总结

💡

总结：

Ribbon负载均衡规则

规则接口是IRule

默认实现是ZoneAvoidanceRule，根据zone选择服务列表，然后轮询

负载均衡自定义方式

代码方式：配置灵活，但修改时需要重新打包发布

配置方式：直观，方便，无需重新打包发布，但是无法做全局配置

饥饿加载

开启饥饿加载

指定饥饿加载的微服务名称

Nacos注册中心

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

引入依赖

在cloud-demo父工程的pom文件中的<dependencyManagement>中引入SpringCloudAlibaba的依赖：

然后在user-service和order-service中的pom文件中引入nacos-discovery依赖：

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：

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。

给user-service配置集群

修改user-service的application.yml文件，添加集群配置：

重启两个user-service实例（8081和8082）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：

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。

给order-service配置集群信息：修改order-service的application.yml文件，添加集群配置。

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：

此时在浏览器访问http://localhost:8080/order/105（或者101/102/103/104），会先访问HZ（杭州）集群下的服务（8081，8082），不会访问SH（上海）集群下的服务（8083）。如果HZ（杭州）集群下的服务（8081，8082）宕机，则会访问SH（上海）集群下的服务（8083），但是在order-service的控制台会看到一条日志，如下：