六、SpringCloud

lamirs2023年7月30日大约 5 分钟

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六、SpringCloud

6.1 Feign 声明式远程调用

6.1.1、简介

Feign 是一个声明式的 HTTP 客户端，他的目的就是让远程调用更加简单，Feign提供了 HTTP请求的模板，通过编写简单的接口和插入注解，就可以定义好的 HTTP 请求参数、格式、地址等信息

Feign 整合了 Ribbon（负载均衡）和 Hystrix（服务熔断），可以让我们不再需要显示地使用这两个组件

SpringCloud - Feign，在 NetflixFeign 的基础上扩展了对 SpringMVC 注解的支持，在其实现下，我们只需创建一个接口并用注解的方式来配置它，即可完成对服务提供方的接口绑定。简化了 SpringCloud - Ribbon 自行封装服务调用客户端的开发量。

6.1.2、使用

1、引入依赖

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

2、开启 feign 功能

@EnableFeignClients(basePackages = "com.atguigu.gulimall.pms.feign") // 指定feign包位置

3、声明远程接口

@FeignClient("gulimall-ware")
public interface WareFeignService {
    
    @PostMapping("/ware/waresku/skus")
    public Resp<List<SkuStockVO>> skuWareInfos(@RequestBody List<Long> skuIds)
}

总结

/**
 * 1、想要远程调用别的服务
 *  1.1 引入open-feing
 *  1.2 编写一个接口，告诉SpringCloud这个接口需要调用的远程服务
 *      1.2.1 生命接口的每一个方法都是调用远程服务的那个请求
 *  1.3 开启远程调用功能
 */

6.2 Gateway

6.2.1、简介

网关作为流浪入口，常用功能包括路由转发，权限效验，限流控制等，而 SpringCloud GateWay作为 SpringCloud 官方推出的第二代网关框架，取代了 Zull 网关

网上测试三种网关对应请求数

网关提供 API 全托管服务，丰富的 API 管理功能，辅助企业管理大规模的 API，以降低管理成本和安全风险、包括协议适配、协议转发、安全策略、防刷、流量、监控日志等功能

Spring Cloud GateWay 旨在提供一种简单有效的方式来对 API 进行路由，并为他们提供切面，列如、安全性、监控/指标和弹性等

官网文档地址

6.3 Sleuth+Zipkin 服务链路追踪

1、为什么用

微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。

链路追踪组件有Google 的Dapper, Twitter 的Zipkin,以及阿里的Eagleeye(鹰眼)等，它们都是非常优秀的链路追踪开源组件。

2、基本术语

Span (跨度) :基本工作单元，发送一个远程调度任务就会产生一个Span, Span 是一个64位ID唯一标识的，Trace 是用另一个64ID唯一标识的，Span 还有其他数据信息，比如摘要、时间戳事件、Span的ID、以及进度ID。
Trace (跟踪) :一系列Span组成的一个树状结构。请求一个微服务系统的API接口，这个API接口，需要调用多个微服务，调每个微服务都会产生一个新的Span,所有由这个请求产生的Span组成了这个Trace
Annotation (标注) :用来及时记录一个事件的，一些核心注解用来定义一个请求的开始和结束。这些注解包括以下:
- csClient Sent客户端发送一个请求，这个注解描述了这个Span的开始
- srServer Received -服务端获得请求并准备开始处理它，如果将其sr诚去cs时间戳便可得到网络传输的时间。
- ssServer Sent(服务端发送响应) -该注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端)，如果ss的时间戳诚去sr时间戳，就可以得到服务器请求的时间。
- crClient Received (客户端接收响应)此时Span的结束，如果cr的时间戳诚去cs时间戳便可以得到整个请求所消耗的时间。

官方文档：

https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/2.2.5.RELEASE/reference/html/

如果调用顺序是这样的

3、整合 Sleuth

1、服务提供者与消费者导入依赖

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

2、打开 debug 日志

3、发起一次远程调用，观察控制台

4、整合 zipkin 可视化观察

通过 Sleuth 产生的调用链监控信息，可以得知微服务之间的调用链路，但监控信息只输出到控制台不方便查看，我们需要一个图形化的工具 -Zipkin ，Zipkin 是 Twitter 开源的分布式跟踪系统，主要用来收集系统的时序数据，从而追踪链路的调用问题，zipkin 官网地址如下：

https://zipkin.io/

1、docker 安装 zipkin服务器

docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

2、pom.xml

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

3、application.yml

# zipkin查询服务器实例的URL
spring.zipkin.base-url=http://192.168.56.10:9411/
# 不查询自己
spring.zipkin.discovery-client-enabled=false
# 发送类型
spring.zipkin.sender.type=web
# 应用采样的请求概率
spring.sleuth.sampler.probability=1

5、Zipkin 数据持久化

Zipkin默认是将监控数据存储在内存的，如果Zipkin挂掉或重启的话，那么监控数据就会丢失。所以如果想要搭建生产可用的Zipkin,就需要实现监控数据的持久化。而想要实现数据持久化，自然就是得将数据存储至数据库。好在Zipkin 支持将数据存储至:

内存（默认）

MySQL

Elasticsearch

Cassandra

Zipkin 数据持久化相关官方文档地址如下