SpringCloud-实用篇


实用篇包含微服务治理(注册发现,远程调用,配置管理,网关路由)、Docker技术、异步通信、分布式缓存、分布式搜索

小简从 0 开始学 Java 知识之 Java-学习路线 中的《SpringCloud-实用篇》,不定期更新所学笔记,期待一年后的蜕变吧!<有同样想法的小伙伴,可以联系我一起交流学习哦!>

  • 🚩时间安排:预计10天更新完
  • 🎯开始时间:09-20
  • 🎉结束时间:09-30
  • 🍀总结:
学习安排
技术分类

1.微服务

①架构对比

架构 单体架构 分布式架构
描述 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。 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。
图示
优点 架构简单、部署成本低 降低服务耦合、有利于服务升级和拓展
缺点 耦合度高(维护困难、升级困难) 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?
  • 服务集群地址如何维护?
  • 服务的调用关系如何管理?
  • 服务健康状态如何感知?

人们需要制定一套行之有效的标准来约束分布式架构。因此微服务来啦!!!

②微服务简介

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。因此微服务是一种经过良好架构设计的分布式架构方案

微服务架构

但方案该怎么落地?选用什么样的技术栈?其中在Java领域最引人注目的就是SpringCloud提供的方案了。

③微服务方案

目前国内使用最广泛的微服务方案:Dubbo、SpringCloud、SpringCloudAlibaba

方案对比

⑤案例引入

下方的讲解都基于此案例进行,请提前搭建好此项目。项目cloud-demo 密码:1399

搭建方式:1.使用IDEA 打开 cloud-demo项目 2.创建两个数据库cloud_ordercloud_user 3.将提供的cloud-order.sqlcloud-user.sql导入对应库中 4.修改项目中数据库密码

项目结构:

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

项目特征:

  • 订单微服务和用户微服务有各自的数据库,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

基础概念:

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)

  • 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。

目前需求:修改order-service中的查询订单业务,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。

2.服务远程调用①

①RestTemplate

要实现上方需求,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}接口。

步骤如下:

  • 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

步骤一:注册RestTemplate

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

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

步骤二: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.远程查询user
        // 2.1 url地址
        String url = "http://localhost:8081/user/" + order.getUserId();
        // 2.2 发起调用
        User user = restTemplate.getForObject(url, User.class);
        // 3.存入order
        order.setUser(user);
        // 4.返回
        return order;
    }
}

3.服务注册发现

①Eureka

假如我们的服务提供者user-service部署了多个实例,如图:

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?

❶Eureka原理分析

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?

  • 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
  • 并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

使用步骤

❷搭建eureka-server

步骤一:创建eureka-server模块

在cloud-demo父工程下,创建一个maven子模块 eureka-server

步骤二:引入eureka依赖

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

步骤三:编写启动类

编写一个启动类,添加@EnableEurekaServer注解,开启eureka的注册中心功能

@EnableEurekaServer
@SpringBootApplication
public class EurekaApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaApplication.class, args);
    }
}

步骤四:编写配置文件

server:
  port: 10086
spring:
  application:
    name: eureka-server
eureka:
  client:
    service-url: 
      defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka

步骤五: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Web页面表示成功了

❸服务注册

下面,我们将user-service注册到eureka-server中去。

步骤一:引入依赖

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

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

步骤二: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

步骤三:启动多个user-service实例

为了演示一个服务有多个实例的场景,可以通过SpringBoot的启动配置,再启动一个user-service。

1.复制原来的user-service启动配置: 2.在弹出的窗口中,填写信息:
3.出现两个user-service实例 4.启动两个user-service实例

查看eureka-server管理页面:

❹服务发现

下面,我们将order-service的逻辑修改:实现向eureka-server拉取user-service的信息,即服务发现。

步骤一:引入依赖

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eureka-client依赖:

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

步骤二:配置文件

服务发现也需要知道eureka地址,在order-service中,修改application.yml文件,添加服务名称、eureka地址:

spring:
  application:
    name: orderservice
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka

步骤三: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。

在order-service的OrderApplication中,给RestTemplate这个Bean添加一个@LoadBalanced注解:

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

    @Bean
    @LoadBalanced //添加注解
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

修改order-service服务中的OrderService类中的queryOrderById方法。修改访问的url路径,用服务名代替ip、端口:

@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.远程查询user
        // 2.1 url地址
                //String url = "http://localhost:8081/user/" + order.getUserId();
        String url = "http://userservice/user/" + order.getUserId();
        // 2.2 发起调用
        User user = restTemplate.getForObject(url, User.class);
        // 3.存入order
        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。

❺总结

  • 1.搭建EurekaServer

    • 引入eureka-server依赖

    • 添加@EnableEurekaServer注解

    • 在application.yml中配置eureka地址

  • 2.服务注册

    • 引入eureka-client依赖
    • 在application.yml中配置eureka地址
  • 3.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

②Nacos

Nacos是阿里巴巴的产品,是 SpringCloudAlibaba 中的一个组件。相比 Eureka 功能更加丰富,在国内受欢迎程度较高。

❶安装

下载地址:https://github.com/alibaba/nacos

下载后解压即可,目录说明:

- log           nacos生成日志说明
- bin           nacos服务相关脚本目录,
- conf          nacos的配置文件目录
- target        nacos的启动依赖目录
- data          nacos自带apache-derby数据库,data存放数据内容
# 启动命令 单体启动
sh startup.sh -m standalone

# 关闭命令
sh shutdown.sh

在浏览器输入地址即可访问:http://127.0.0.1:8848/nacos,默认的账号和密码都是nacos

如果你打不开这个网页 !多半是版本问题。

❷服务注册/发现

步骤一: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。

步骤二: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

步骤三:重启

重启微服务后,登录nacos管理页面,可以看到微服务信息

❸集群配置

⓵分级存储模型

一个服务可以有多个实例,例如我们的user-service,假如这些实例分布于全国各地的不同机房

实例 机房
127.0.0.1:8081 杭州
127.0.0.1:8082 杭州
127.0.0.1:8083 上海

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、北京,每个集群下可以有多个实例,形成分级模型,如图:

①一级是服务,例如user-service;②二级是集群,例如杭州或上海;③三级是实例,例如杭州机房的某台部署

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。当本集群内实例不可用时,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。

⓶给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UserApplication3,复制方式参考【上方搭建eureka-server步骤三】

添加VM属性:

-Dserver.port=8083 -Dspring.cloud.nacos.discovery.cluster-name=SH

启动UserApplication3后再次查看nacos控制台:

⓷同集群优先的负载均衡

负载均衡默认规则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。

步骤一: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

步骤二: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负载均衡策略

  • ①优先选择同集群服务实例列表

  • ②本地集群找不到提供者,才去其它集群寻找,并且会报警告

  • ③确定了可用实例列表后,再采用随机负载均衡挑选实例

❹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:

注意:如果权重修改为0,则该实例永远不会被访问,使用场景:进行实例的平滑更新

❺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

步骤一:创建namespace

默认情况下,所有service、group、data都在同一个namespace,名为public

添加一个namespace 设置信息

就能在页面看到一个新的namespace:

步骤二:给微服务配置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

重启order-service后,访问控制台,可以看到下面的结果:

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

③Nacos与Eureka区别

Nacos的服务实例分为两种类型:

  • 临时实例: 如果实例宕机超过一定时间,会从服务列表剔除,默认的实例类型。

  • 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:

共同点 不同点
①都支持服务注册和服务拉取
②都支持服务提供者心跳方式做健康检测
①Nacos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
②临时实例心跳不正常会被剔除,非临时实例则不会被剔除
③Nacos支持服务列表变更的消息推送模式,服务列表更新更及时
④Nacos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

4.负载均衡-Ribbon

①负载均衡原理

SpringCloud底层利用Ribbon来实现负载均衡功能

我们发出的请求明明是http://userservice/user/1,怎么变成了http://localhost:8081/user/1的呢?

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:

❶LoadBalancerIntercepor

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.loadBalancerLoadBalancerClient类型,我们继续跟入execute方法:

❷LoadBalancerClient

  • 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。

❸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:

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。

❹总结

Ribbon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:

  • 1.拦截我们的RestTemplate请求http://userservice/user/1
  • 2.RibbonLoadBalancerClient会从请求url中获取服务名称,也就是userservice
  • 3.DynamicServerListLoadBalancer根据userservice到eureka拉取服务列表
  • 4.eureka-server返回列表,localhost:8081、localhost:8082
  • 5.IRule利用内置负载均衡规则,从列表中选择一个,例如localhost:8081
  • 6.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

②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:

  • 1.全局配置:在order-service中的OrderApplication类中,定义一个新的IRule
@Bean
public IRule randomRule(){
    return new RandomRule();
}
  • 2.单个配置: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。

③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

5.服务远程调用②

②OpenFeign

前面利用RestTemplate发起远程调用的代码

String url = "http://localhost:8081/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

OpenFeign是一个声明式的http客户端,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。

❶使用

步骤一:引入依赖

在order-service服务的pom文件中引入openfeign的依赖

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

使用 openfeign 依赖 ribbon,但是最新版的 openfeign 移除了ribbon ,因此如果单独使用openfeign需要引入ribbon,并进行配置。如果配合 eureka 或 nacos 则不用

<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
</dependency>
# 这个userservice是加了@FeignClient注解的类的name
userservice:
  ribbon:
    # 服务提供者的地址,不是服务注册中心的地址
    listOfServers: http://localhost:8081

步骤二:添加注解

在order-service的启动类添加注解开启openfeign的功能:

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

步骤三:编写Feign的客户端

在order-service中新建一个接口,内容如下:

@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

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。

步骤四:实现远程调用

修改order-service中的OrderService类中的queryOrderById方法,使用Feign客户端代替RestTemplate:

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;
  
    @Autowired
    private UserClient userClient 

    public Order queryOrderById(Long orderId) {
        // 1.查询订单
        Order order = orderMapper.findById(orderId);
        // 2.利用Feign发起http请求,查询用户
        User user = userClient.findById(order.getUserId());
        // 3.存入order
        order.setUser(user);
        // 4.返回
        return order;
    }
}

实现过程

总结

使用Feign的步骤:

  • ① 引入依赖

  • ② 添加@EnableFeignClients注解

  • ③ 编写FeignClient接口

  • ④ 使用FeignClient中定义的方法代替RestTemplate

❷配置

Feign可以支持很多的自定义配置,如下表所示:

类型 作用 说明
feign.Logger.Level 修改日志级别 包含四种不同的级别:NONE、BASIC、HEADERS、FULL
feign.codec.Decoder 响应结果的解析器 http远程调用的结果做解析,例如解析json字符串为java对象
feign.codec.Encoder 请求参数编码 将请求参数编码,便于通过http请求发送
feign. Contract 支持的注解格式 默认是SpringMVC的注解
feign. Retryer 失败重试机制 请求失败的重试机制,默认是没有,不过会使用Ribbon的重试

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(推荐使用)
  • 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。

一般情况下,默认值就能满足我们使用,如果要自定义时,可以通过修改配置文件或者创建自定义@Bean覆盖默认Bean

修改配置文件方式

  • 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 
  • 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 

自定义Bean覆盖

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) 

❸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。这里我们用Apache的HttpClient来演示。

步骤一: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>

步骤二: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

❹最佳实践

所谓最近实践,就是使用过程中总结的经验,最好的一种使用方式。仔细可以发现,Feign的客户端与服务提供者的controller代码非常相似:

UserClient UserController

有没有一种办法简化这种重复的代码编写呢?

方案一:继承方式

一样的代码可以通过继承来共享:

  • 1.定义一个API接口,利用定义方法,并基于SpringMVC注解做声明。
  • 2.Feign客户端和Controller都集成该接口

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

方案二: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。

步骤一: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

步骤二: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

步骤三: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。

步骤四: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})

6.统一配置管理

①Nacos

Nacos除了可以做注册中心,同样可以做配置管理来使用。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。

❶统一配置管理

步骤一:在nacos中添加配置文件

1.在Nacos中添加配置信息 2.在弹出表单中填写配置信息

步骤二:从微服务拉取配置

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:

传统读取配置
nacos管理配置

1.引入Nacos的配置管理客户端依赖

<!--nacos配置管理依赖-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
</dependency>

2.在userservice的resource目录添加一个bootstrap.yml文件,这个文件是引导文件,优先级高于application.yml:

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

3.在user-service中的UserController中添加业务逻辑,读取pattern.dateformat配置

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    @Value("${pattern.dateformat}")
    private String dateformat;

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

访问页面http://127.0.0.1:8081/user/now即可看到时间

总结:将配置交给Nacos管理的步骤

  • ①在Nacos中添加配置文件

  • ②在微服务中引入nacos的config依赖

  • ③在微服务中添加bootstrap.yml,配置nacos地址、当前环境、服务名称、文件后缀名。

❷配置热更新

我们最终的目的,是修改nacos中的配置后,微服务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:通过 Spring Cloud 原生注解 @RefreshScope 实现配置自动更新

@RefreshScope //添加注解
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    @Value("${pattern.dateformat}")
    private String dateformat;

    @GetMapping("now")
    public String now(){
        return LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern(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:

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

在UserController中使用这个类代替@Value:

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    @Autowired
    private PatternProperties patternProperties;

    @GetMapping("now")
    public String now(){
        return LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern(patternProperties.getDateformat()));
    }
}

❸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

[spring.application.name].yaml不包含环境,因此可以被多个环境共享。

例如:在nacos配置3个文件:userservice-dev.yaml、userservice-test.yaml、userservice.yaml

UserApplication(8081)使用的profile是dev,UserApplication2(8082)使用的profile是test,运行后不管是dev,还是test环境,都读取到了userservice.yaml中属性的值。

但是当nacos和服务本地同时出现相同属性时,优先级有高低之分:userservice-dev.yaml > userservice.yaml > application.yml

多服务共享配置

不同微服务之间可以共享配置文件,通过下面的两种方式来指定

方式一:

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
        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

方式二:

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
        extends-configs: # 多微服务间共享的配置列表
         - dataId: extend.yaml # 要共享的配置文件id

多种配置的优先级:

❹搭建Nacos集群

节点 ip port
nacos1 192.168.150.1 8845
nacos2 192.168.150.1 8846
nacos3 192.168.150.1 8847

⓵初始化数据库

Nacos默认数据存储在内嵌数据库Derby中,不属于生产可用的数据库。官方推荐的最佳实践是使用带有主从的高可用数据库集群。这里我们以单点的数据库为例。

首先新建一个数据库,命名为nacos,而后导入官方提供的SQL:nacos/schema.sql

⓶部署配置nacos

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

然后添加内容:

127.0.0.1:8845
127.0.0.1.8846
127.0.0.1.8847

然后修改application.properties文件,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=root
db.password.0=root

⓷启动nacos集群

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

然后分别启动三个nacos节点:startup.cmd

⓸nginx反向代理

下载nginx后,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

⓹优化

  • 实际部署时,需要给做反向代理的nginx服务器设置一个域名,这样后续如果有服务器迁移,nacos的客户端也无需更改配置

  • Nacos的各个节点应该部署到多个不同服务器,做好容灾和隔离

7.统一网关路由

①简介

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

  • 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。
  • 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。
  • 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。
架构图

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。

②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. 创建新模块,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

❶创建新模块,引入网关依赖

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>

❷编写启动类

@SpringBootApplication
public class GatewayApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(GatewayApplication.class, args);
    }
}

❸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。

❹启动网关服务进行测试

启动网关,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:

整个访问的流程如下:

❺总结

网关搭建步骤:

  1. 创建项目,引入nacos服务发现和gateway依赖

  2. 配置application.yml,包括服务基本信息、nacos地址、路由

路由配置包括:

  1. 路由id:路由的唯一标示

  2. 路由目标(uri):路由的目标地址,http代表固定地址,lb代表根据服务名负载均衡

  3. 路由断言(predicates):判断路由的规则

  4. 路由过滤器(filters):对请求或响应做处理

③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:

名称 说明 示例
After 是某个时间点后的请求 - After=2037-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver]
Before 是某个时间点之前的请求 - Before=2031-04-13T15:14:47.433+08:00[Asia/Shanghai]
Between 是某两个时间点之前的请求 - Between=2037-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver], 2037-01-21T17:42:47.789-07:00[America/Denver]
Cookie 请求必须包含某些cookie - Cookie=chocolate, ch.p
Header 请求必须包含某些header - Header=X-Request-Id, \d+
Host 请求必须是访问某个host(域名) - Host=.somehost.org,.anotherhost.org
Method 请求方式必须是指定方式 - Method=GET,POST
Path 请求路径必须符合指定规则 - Path=/red/{segment},/blue/**
Query 请求参数必须包含指定参数 - Query=name, Jack或者- Query=name
RemoteAddr 请求者的ip必须是指定范围 - RemoteAddr=192.168.1.1/24
Weight 权重处理

我们只需要掌握Path这种路由工程就可以了。

④过滤工厂

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:

❶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:

名称 说明
AddRequestHeader 给当前请求添加一个请求头
RemoveRequestHeader 移除请求中的一个请求头
AddResponseHeader 给响应结果中添加一个响应头
RemoveResponseHeader 从响应结果中移除有一个响应头
RequestRateLimiter 限制请求的流量
…… ……

❷响应头过滤器

下面我们以AddResponseHeader 为例来讲解。

需求:给所有进入userservice的请求添加一个请求头:Truth=This is a test !

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/** 
      - id: order-service
        uri: lb://orderservice
        predicates:
        - Path=/order/**
        filters: # 过滤器
        - AddResponseHeader=Truth, This is a test! # 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。

❸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
      - AddResponseHeader=Truth, This is a test! 

❹总结

过滤器的作用是什么?

  • ① 对路由的请求或响应做加工处理,比如添加请求头

  • ② 配置在路由下的过滤器只对当前路由的请求生效

defaultFilters的作用是什么?

  • ① 对所有路由都生效的过滤器

⑤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。

❶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

❷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;

@Order(-1)
@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();
    }
}

❸过滤器执行顺序

请求进入网关会碰到三类过滤器:DefaultFilter、当前路由的过滤器、GlobalFilter

请求路由后,会将三个过滤器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

❹总结

全局过滤器的作用是什么?

  • 对所有路由都生效的过滤器,并且可以自定义处理逻辑

实现全局过滤器的步骤?

  • ①实现GlobalFilter接口

  • ②添加@Order注解或实现Ordered接口

  • ③编写处理逻辑

路由过滤器、defaultFilter、全局过滤器的执行顺序?

  • ①order值越小,优先级越高

  • ②当order值一样时,顺序是defaultFilter > 局部的路由过滤器 > 全局过滤器

⑥跨域问题

❶什么是跨域问题

跨域:域名不一致就是跨域,主要包括:

  • 域名不同: www.taobao.comwww.taobao.org

  • 域名相同,端口不同:localhost:8080localhost8081

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。不知道的小伙伴可以查看https://www.ruanyifeng.com/blog/2016/04/cors.html

❷模拟跨域问题

编写一个页面,并在VScode中启动 live-server --port=8090

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
    <title>Document</title>
</head>
<body>
<pre>这是一个测试!</pre>
</body>
<script src="https://unpkg.com/axios/dist/axios.min.js"></script>
<script>
  axios.get("http://localhost:10010/user/1?authorization=admin")
  .then(resp => console.log(resp.data))
  .catch(err => console.log(err))
</script>
</html>

可以在浏览器控制台看到下面的错误:

localhost:8090访问localhost:10010,端口不同,显然是跨域的请求。

❸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:
          '[/**]': # 拦截一切请求
            allowedOrigins: # 允许哪些网站的跨域请求 
              - "http://localhost:8090"
              - "https://jwt1399.top"
            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

8.Docker技术

镜像(Image):将应用程序及其所需的依赖、函数库、环境、配置等文件打包在一起,称为镜像

容器(Container):镜像中的应用程序运行后形成的进程就是容器

仓库(Repository):一个镜像托管的服务器,可以从中上传、拉取镜像。

数据卷(volume):是一个虚拟目录,指向宿主机文件系统中的某个目录。

①镜像操作

❶镜像名称

  • 镜名称一般分两部分组成:[repository]:[tag]。
  • 在没有指定tag时,默认是latest,代表最新版本的镜像

❷镜像命令

docker images  # 查看镜像
docker inspect # 查看具体镜像
docker rmi         # 删除镜像
docker pull    # 拉取镜像
docker push    # 推送镜像
docker save    # 导出镜像
docker load    # 加载镜像

❸镜像案例

需求:从DockerHub中拉取一个nginx镜像并查看

# 1)首先去镜像仓库搜索nginx镜像,比如DockerHub
# 2)根据查看到的镜像名称,拉取自己需要的镜像
docker pull nginx
# 3)查看拉取到的镜像
docker images 

需求:利用docker save将nginx镜像导出磁盘,然后再通过load加载回来

# 1)利用docker xx --help命令查看语法,例如,查看save命令用法,可以输入命令:
docker save --help
# 2)使用docker save导出镜像到磁盘 
docker save -o nginx.tar nginx:latest
# 3)使用docker load加载镜像
# 先删除本地的nginx镜像:
docker rmi nginx:latest
# 然后运行命令,加载本地文件
docker load -i nginx.tar

②容器操作

❶容器状态

容器保护三个状态:

  • 运行:进程正常运行
  • 暂停:进程暂停,CPU不再运行,并不释放内存
  • 停止:进程终止,回收进程占用的内存、CPU等资源

❷容器命令

docker ps       # 查看容器状态, -a 查看所有容器,包括已经停止的
docker run      # 创建并运行一个容器,处于运行状态
docker pause    # 让一个运行的容器暂停
docker unpause  # 让一个容器从暂停状态恢复运行
docker stop     # 停止一个运行的容器
docker start    # 让一个停止的容器再次运行
docker rm       # 删除一个容器
docker exec     # 进入容器执行命令
docker logs     # 查看容器日志的命令,-f 参数可以持续查看日志

❸容器案例

需求:创建并运行一个nginx容器

docker run --name mn -p 80:80 -d nginx

命令解读:

  • docker run :创建并运行一个容器
  • –name : 给容器起一个名字,比如叫做mn
  • -p :将宿主机端口与容器端口映射,冒号左侧是宿主机端口,右侧是容器端口
  • -d:后台运行容器
  • nginx:镜像名称,例如nginx

需求:进入Nginx容器,修改HTML文件内容,添加”哈喽,你好呀!”

1)进入容器。进入我们刚刚创建的nginx容器的命令为:

docker exec -it mn bash

命令解读:

  • docker exec :进入容器内部,执行一个命令

  • -it : 给当前进入的容器创建一个标准输入、输出终端,允许我们与容器交互

  • mn :要进入的容器的名称

  • bash:进入容器后执行的命令,bash是一个linux终端交互命令

2)进入nginx的HTML所在目录

查看DockerHub网站中的nginx页面,可以知道nginx的html目录位置在/usr/share/nginx/html

cd /usr/share/nginx/html

3)修改index.html的内容

容器内没有vi命令,无法直接修改,我们用下面的命令来修改:

sed -i -e 's#Welcome to nginx#哈喽,你好呀!#g' -e 's###g' index.html

在浏览器访问 127.0.0.1:80 ,即可看到结果

③数据卷

❶简介

数据卷(volume)是一个虚拟目录,指向宿主机文件系统中的某个目录。

数据卷的作用:将容器与数据分离,解耦合,方便操作容器内数据,保证数据安全

一旦完成数据卷挂载,对容器的一切操作都会作用在数据卷对应的宿主机目录了。这样,我们操作宿主机的/var/lib/docker/volumes/html目录,就等于操作容器内的/usr/share/nginx/html目录了

❷数据集命令

docker volume create     # 创建一个数据卷
docker volume ls         # 列出所有的volume
docker volume inspect    # 显示一个或多个volume的信息
docker volume rm         # 删除一个或多个指定的volume
docker volume prune      # 删除未使用的volume

❸创建和查看数据卷

需求:创建一个数据卷,并查看数据卷在宿主机的目录位置

① 创建数据卷

docker volume create html

② 查看所有数据

docker volume ls

③ 查看数据卷详细信息卷

docker volume inspect html

可以看到,我们创建的html这个数据卷关联的宿主机目录为/var/lib/docker/volumes/html/_data目录。

❹挂载数据卷

我们在创建容器时,可以通过 -v 参数来挂载一个数据卷到某个容器内目录,命令格式如下:

docker run \
  --name mn \
  -v html:/root/html \
  -p 8080:80
  nginx \

这里的-v就是挂载数据卷的命令:

  • -v html:/root/html :把html数据卷挂载到容器内的/root/html这个目录中

❺案例:给Nginx挂载数据卷

需求:创建一个nginx容器,修改容器内的html目录内的index.html内容

① 创建容器并挂载数据卷到容器内的HTML目录

docker run --name mn -v html:/usr/share/nginx/html -p 80:80 -d nginx

② 进入html数据卷所在位置,并修改HTML内容

# 查看html数据卷的位置
docker volume inspect html
# 进入该目录
cd /var/lib/docker/volumes/html/_data
# 修改文件
vi index.html

注:mac下 docker 实际是在vm里又加了一层,因此需要进入 vm 才能执行上面操作

docker run -it --privileged --pid=host justincormack/nsenter1

❻案例-给MySQL挂载本地目录

容器不仅仅可以挂载数据卷,也可以直接挂载到宿主机目录上。关联关系如下:

  • 带数据卷模式:宿主机目录 –> 数据卷 —> 容器内目录
  • 直接挂载模式:宿主机目录 —> 容器内目录

语法:目录挂载与数据卷挂载的语法是类似的:

  • -v [宿主机目录]:[容器内目录]
  • -v [宿主机文件]:[容器内文件]

需求:创建并运行一个MySQL容器,将宿主机目录直接挂载到容器

1)拉取mysql镜像

docker pull mysql

2)创建目录/tmp/mysql/data

mkdir -p /tmp/mysql/data

3)创建目录/tmp/mysql/conf,将提供的hmy.cnf文件上传到/tmp/mysql/conf

mkdir -p /tmp/mysql/conf

4)去DockerHub查阅资料,创建并运行MySQL容器,要求:

① 挂载/tmp/mysql/data到mysql容器内数据存储目录

② 挂载/tmp/mysql/conf/hmy.cnf到mysql容器的配置文件

③ 设置MySQL密码

docker run \
 --name some-mysql \
 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
 -p 3306:3306 \
 -v /tmp/mysql/data:/var/lib/mysql \
 -v /tmp/mysql/conf/hmy.cnf:/etc/mysql/conf.d/hmy.cnf \
 -d mysql:latest 

数据卷挂载与目录直接挂载的区别

  • 数据卷挂载耦合度低,由docker来管理目录,但是目录较深,不好找
  • 目录挂载耦合度高,需要我们自己管理目录,不过目录容易寻找查看

④Dockerfile

常见的镜像在DockerHub就能找到,但是我们自己写的项目就必须自己构建镜像了。

❶镜像结构

要自定义镜像,就必须先了解镜像的结构才行。镜像是将应用程序及其需要的系统函数库、环境、配置、依赖打包而成。

我们以MySQL为例,来看看镜像的组成结构:

简单来说,镜像就是在系统函数库、运行环境基础上,添加应用程序文件、配置文件、依赖文件等组合,然后编写好启动脚本打包在一起形成的文件。

因此我们只需要告诉Docker,我们的镜像的组成,需要哪些BaseImage、需要拷贝什么文件、需要安装什么依赖、启动脚本是什么,将来Docker会帮助我们构建镜像。而描述这些信息的文件就是Dockerfile文件。

❷语法

Dockerfile就是一个文本文件,其中包含一个个的**指令(Instruction)**,用指令来说明要执行什么操作来构建镜像。每一个指令都会形成一层Layer。

更新详细语法说明,请参考官网文档: https://docs.docker.com/engine/reference/builder

❸案例

⓵基于Ubuntu构建Java项目

需求:基于Ubuntu镜像构建一个新镜像,运行一个java项目

步骤1:新建一个空文件夹 docker-demo

步骤2:拷贝 docker-demo.jar 文件到 docker-demo 目录

步骤3:拷贝 jdk8.tar.gz 文件到 docker-demo 目录

步骤4:在 docker-demo 目录下新建 Dockerfile,内容如下

# 指定基础镜像
FROM ubuntu:16.04
# 配置环境变量,JDK的安装目录
ENV JAVA_DIR=/usr/local

# 拷贝jdk和java项目的包
COPY ./jdk8.tar.gz $JAVA_DIR/
COPY ./docker-demo.jar /tmp/app.jar

# 安装JDK
RUN cd $JAVA_DIR \
 && tar -xf ./jdk8.tar.gz \
 && mv ./jdk1.8.0_144 ./java8

# 配置环境变量
ENV JAVA_HOME=$JAVA_DIR/java8
ENV PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

# 暴露端口
EXPOSE 8090
# 入口,java项目的启动命令
ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar

步骤5:进入 docker-demo,运行命令

docker build -t javaweb:1.0 .

# -t代表tag即名字
# .代表Dockerfile所在的目录

步骤6:使用docker run创建容器并运行

docker run --name web -p 8090:8090 -d javaweb:1.0 

最后访问 http://127.0.0.1:8090/hello/count

⓶基于java8构建Java项目

虽然我们可以基于Ubuntu基础镜像,添加任意自己需要的安装包,构建镜像,但是却比较麻烦。所以大多数情况下,我们都可以在一些安装了部分软件的基础镜像上做改造。例如,构建java项目的镜像,可以在已经准备了JDK的基础镜像基础上构建。

需求:基于java:8-alpine镜像,将一个Java项目构建为镜像

① 新建一个空文件夹 docker-demo

② 拷贝 docker-demo.jar 到这个目录中

③ 在目录中新建 Dockerfile 文件,内容如下:

FROM java:8-alpine
COPY ./docker-demo.jar /tmp/app.jar
EXPOSE 8090
ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar
  • ④ 使用docker build命令构建镜像
docker build -t javaweb:2.0 .
  • ⑤ 使用docker run创建容器并运行
docker run --name web -p 8090:8090 -d javaweb:2.0 

⑤DockerCompose

❶简介

在线上环境中,通常不会将项目的所有组件放到同一个容器中;更好的做法是把每个独立的功能装进单独的容器,这样方便复用。因此同一个服务器上会运行着多个容器,如果每次都靠一条条指令去启动,未免也太繁琐了。 Docker-compose 就是解决这个问题的,它用来编排多个容器,将启动容器的命令统一写到 docker-compose.yml 文件中,以后每次启动这一组容器时,只需要 docker-compose up 就可以了。

其实DockerCompose文件可以看做是将多个docker run命令写到一个文件,只是语法稍有差异。

Compose文件是一个文本文件,通过指令定义集群中的每个容器如何运行。格式如下:

version: "3.8"
 services:
  mysql:
    image: mysql:5.7.25
    environment:
     MYSQL_ROOT_PASSWORD: root 
    volumes:
     - "/tmp/mysql/data:/var/lib/mysql"
     - "/tmp/mysql/conf/hmy.cnf:/etc/mysql/conf.d/hmy.cnf"
  web:
    build: .
    ports:
     - "8090:8090"

上面的Compose文件就描述一个项目,其中包含两个容器:

  • mysql:一个基于mysql:5.7.25镜像构建的容器,并且挂载了两个目录
  • web:一个基于docker build临时构建的镜像容器,映射端口时8090

DockerCompose的详细语法参考官网:https://docs.docker.com/compose/compose-file/

❷案例:部署微服务集群

需求:将之前学习的cloud-demo微服务集群利用DockerCompose部署

实现思路

① 在cloud-demo文件夹编写docker-compose文件

② 修改自己的cloud-demo项目,将数据库、nacos地址都命名为docker-compose中的服务名

③ 使用maven打包工具,将项目中的每个微服务都打包为app.jar

④ 将打包好的app.jar拷贝到cloud-demo中的每一个对应的子目录中

⑤ 将cloud-demo上传至虚拟机,利用 docker-compose up -d 来部署

⓵编写docker-compose文件

version: "3.2" #docker-compose版本
services:
  nacos:
    image: nacos/nacos-server
    environment:
      MODE: standalone
    ports:
      - "8848:8848"
  mysql:
    image: mysql:5.7.25
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123
    volumes:
      - "$PWD/mysql/data:/var/lib/mysql"
      - "$PWD/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d/"
  userservice:
    build: ./user-service
  orderservice:
    build: ./order-service
  gateway:
    build: ./gateway
    ports:
      - "10010:10010"

可以看到,其中包含5个service服务:

  • nacos:作为注册中心和配置中心
    • image: nacos/nacos-server: 基于nacos/nacos-server镜像构建
    • environment:环境变量
      • MODE: standalone:单点模式启动
    • ports:端口映射,这里暴露了8848端口
  • mysql:数据库
    • image: mysql:5.7.25:镜像版本是mysql:5.7.25
    • environment:环境变量
      • MYSQL_ROOT_PASSWORD: root:设置数据库root账户的密码为root
    • volumes:数据卷挂载,这里挂载了mysql的data、conf目录
  • userserviceorderservicegateway:都是基于Dockerfile临时构建的

⓶修改微服务配置

因为微服务将来要部署为docker容器,而容器之间互联不是通过IP地址,而是通过容器名。这里我们将order-service、user-service、gateway服务的mysql、nacos地址都修改为基于容器名的访问。如下所示:

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://mysql:3306/cloud_order?useSSL=false # mysql
    username: root
    password: root
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
  application:
    name: orderservice
  cloud:
    nacos:
      server-addr: nacos:8848 # nacos服务地址

⓷打包微服务模块

将每个微服务都打包。因为之前查看到Dockerfile中的jar包名称都是app.jar,因此我们的每个微服务都需要用这个名称。可以通过修改pom.xml中的打包名称来实现,每个微服务都需要修改

<build>
  <!-- 服务打包的最终名称 -->
  <finalName>app</finalName>
  <plugins>
    <plugin>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
    </plugin>
  </plugins>
</build>

⓸编写Dockerfile

将每个微服务构建成镜像,编写三个Dockerfile,放入对应目录

FROM java:8-alpine
COPY ./app.jar /tmp/app.jar
ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar

编译打包好的app.jar文件,需要放到Dockerfile的同级目录中。注意:每个微服务的app.jar放到与服务名称对应的目录,别搞错了。

.
├── docker-compose.yml
├── gateway
│   ├── Dockerfile
│   └── app.jar
├── mysql
│   ├── conf
│   └── data
├── order-service
│   ├── Dockerfile
│   └── app.jar
└── user-service
    ├── Dockerfile
    └── app.jar

⓹部署

最后,我们需要将整个cloud-demo文件夹上传到虚拟机中,由DockerCompose部署。

进入cloud-demo目录,然后运行下面的命令:

docker-compose up -d   # 后台运行容器

其它命令

docker-compose build   # 重新构建镜像
docker-compose start   # 启动已有的容器
docker-compose stop    # 停止已有的容器
docker-compose logs    # 查看容器日志
docker-compose down    # 删除容器

⑥私有仓库

使用DockerCompose部署带有图象界面的DockerRegistry,命令如下:

version: '3.0'
services:
  registry:
    image: registry
    volumes:
      - ./registry-data:/var/lib/registry
  ui:
    image: joxit/docker-registry-ui:static
    ports:
      - 8080:80
    environment:
      - REGISTRY_TITLE=简简私有仓库
      - REGISTRY_URL=http://registry:5000
    depends_on:
      - registry

❶配置Docker信任地址

我们的私服采用的是http协议,默认使用HTTPS推送镜像,http不被Docker信任,所以需要做一个配置

# 打开要修改的文件
vi /etc/docker/daemon.json
# 添加内容:
"insecure-registries":["http://192.168.150.101:8080"]
# 重加载
systemctl daemon-reload
# 重启docker
systemctl restart docker

访问http://192.168.150.101:8080 即可

❷推送、拉取镜像

推送镜像到私有镜像服务必须先tag,步骤如下:

① 重命名本地镜像,名称前缀为私有仓库的地址:192.168.150.101:8080/

docker tag nginx:latest 192.168.150.101:8080/nginx:1.0 

② 推送镜像

docker push 192.168.150.101:8080/nginx:1.0 

③ 拉取镜像

docker pull 192.168.150.101:8080/nginx:1.0 

9.RabbitMQ

①初识MQ

❶同步和异步

  • 同步通讯:就像打电话,需要实时响应。

  • 异步通讯:就像发微信,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。发送微信可以同时与多人交流,但是往往响应会有延迟。

同步通讯

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

为了解除事件发布者与接收者之间的耦合,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。接收者从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:无需等待接收者处理完成,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,接收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

❷消息队列MQ

比较常见的一种 Broker 就是 MQ 技术,中文是消息队列(MessageQueue),字面来看就是存放消息的队列。

比较常见的MQ实现:ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka

RabbitMQ ActiveMQ RocketMQ Kafka
维护者 Rabbit Apache 阿里 Apache
开发语言 Erlang Java Java Scala&Java
协议支持 AMQP,XMPP,SMTP,STOMP OpenWire,STOMP,REST,XMPP,AMQP 自定义协议 自定义协议
可用性 一般
吞吐量 一般 非常高
消息延迟 微秒级 毫秒级 毫秒级 毫秒以内
消息可靠性 一般 一般

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

❸RabbitMQ结构

MQ成员 描述
publisher 生产者
consumer 消费者
exchange 交换机,负责消息路由
queue 队列,存储消息
virtualHost 虚拟主机,隔离不同租户的 exchange、queue

❹RabbitMQ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

  • 基本消息队列(BasicQueue)
  • 工作消息队列(WorkQueue)
  • 发布订阅模式(Publish/Subscribe)
    • 广播(Fanout Exchange)
    • 路由(Direct Exchange)
    • 主题(Topic Exchange)

②快速入门

❶安装RabbitMQ

  • 拉取镜像
docker pull rabbitmq:3-management
  • 运行镜像
docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=jianjian \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
 --name mq \
 --hostname mq1 \
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 -d rabbitmq:3-management

访问 http://127.0.0.1:15672 即可

❷入门案例

基本消息队列模式的模型图:

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

⓵准备工作

IDEA中导入Demo工程 mq-demo,导入后结构如下:

包括三部分:

  • mq-demo:父工程,管理项目依赖
  • publisher:消息的发送者
  • consumer:消息的消费者

⓶publisher实现

思路:

  • 1.建立连接
  • 2.创建Channel
  • 3.声明队列
  • 4.发送消息
  • 5.关闭连接和通道
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("192.168.50.86");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/");
        factory.setUsername("jianjian");
        factory.setPassword("123321");
        // 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();
    }
}

⓷consumer实现

思路:

  • 1.建立连接
  • 2.创建Channel
  • 3.声明队列
  • 4.订阅消息
  • 5.处理消息
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("192.168.50.86");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/");
        factory.setUsername("jianjian");
        factory.setPassword("123321");
        // 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。。。。");
    }
}

⓸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

③SpringAMQP

➊简介

AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)是用于在应用程序之间传递业务消息的开放标准。该协议与语言和平台无关,更符合微服务中独立性的要求。

SpringAMQP 是基于AMQP协议 和 RabbitMQ 封装的一套API规范,提供了模板来发送和接收消息。包含两部分,其中spring- amqp是基础抽象,spring-rabbit是底层的默认实现。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,异步接收消息
  • 封装了RabbitTemplate工具,用于发送消息

➋Basic Queue

⓵准备工作

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>

⓶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: 127.0.0.1 # 主机名
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: jianjian # 用户名
    password: 123321 # 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:

@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Test
    public void testSimpleQueue() {
        // 队列名称
        String queueName = "simple.queue";
        // 消息
        String message = "hello, spring amqp!";
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);
    }
}

⓷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: 127.0.0.1 # 主机名
    port: 5672 # 端口
    virtual-host: / # 虚拟主机
    username: jianjian # 用户名
    password: 123321 # 密码

然后在consumer服务的cn.jianjian.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 + "】");
    }
}

⓸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

➌WorkQueue

Work queues 也被称为 Task queues。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,则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。

⓵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:

@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);// 避免发送太快
    }
}

⓶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);//模拟任务耗时
}

@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);
}

⓷测试

启动ConsumerApplication后,再执行publisher服务中刚刚编写的测试方法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。

⓸消费预取限制

通过配置可以解决上述问题。修改consumer服务的application.yml文件,设置preFetch值,可以控制预取消息的上限

spring:
  rabbitmq:
    listener:
      simple:
        prefetch: 1 # 每次只能获取一条消息,处理完成才能获取下一个消息

⓹总结

  • 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

➍Publish/Subscribe

发布订阅模式的区别就是允许将同一消息发送给多个消费者。实现方式是加入了exchange(交换机)。

发布订阅模型

  • 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,而是发给交换机
  • 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,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

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!

➀Fanout

在广播模式下,消息发送流程是这样的:

  • 1) 可以有多个队列
  • 2) 每个队列都要绑定到 exchange(交换机)
  • 3) 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
  • 4) 交换机把消息发送给绑定过的所有队列
  • 5) 订阅队列的消费者都能拿到消息

案例

  • 创建一个交换机 jianjian.fanout,类型是 Fanout
  • 创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2,绑定到交换机 jianjian.fanout
➀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("jianjian.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);
    }
}
➁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 = "jianjian.fanout";
    // 消息
    String message = "hello, everyone!";
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}
➂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 + "】");
}
➃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

➁Direct

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

  1. 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direct.queue1和direct.queue2

  3. 在publisher中编写测试方法,向jianjian. direct发送消息

➀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 = "jianjian.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 = "jianjian.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 + "】");
}
➁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 = "jianjian.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);
}
➂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

➂Topic

TopicDirect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 一般都是由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

  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jianjian. topic发送消息

➀消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:

@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);
}
➁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 = "jianjian.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 = "jianjian.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 + "】");
}
➂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

➑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。

只不过,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

➀测试默认转换器

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);
}

发送消息后查看控制台,可以看到消息很长,可读性差。

➁配置JSON转换器

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jackson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();
}

10.elasticsearch

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