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黑鸟
controller 中用到的 @getmapping、@postmapping、@putmapping、@deletemapping,都是spring 4.3 提供的新注解。它是一个组合注解,用于简化开发
⭐️ 作者也是时刻关注 spring 的新特性,自己却是在这本书中,才发下这个新特性,惭愧

Spring boot actuator : 提供了很多监控端点,可以使用 http://{ip}:{port}/{endpoint}的形式访问这些端点,从而了解应用程序的运行状况
⭐️actuator 只是 spring boot 自带的监控,大概了解,spring cloud 通常不会用这种监控



  ● spring-cloud-feign :Netflix 开发的生命式、末班话的HTTP客户端、其灵感来自Retrofit、JAXRS-2.0,可以帮助我们更加便捷、优雅地调用HTTP API
  ● @FeignClient 注解中的value 可以是一个任意的客户端名称
  ● 修改启动类,为其添加@EnableFeignClients 注解
  ● 多参数的URL可以使用Map来构建
⭐️spring-cloud-feign 为消费者提供优雅的API调用工具

  ● spring-cloud-hystrix:Netflix 开源的一个延迟和容错库,用于隔离访问远程系统,服务或者第三方库,防止级联失败,从而提升...
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controller 中用到的 @getmapping、@postmapping、@putmapping、@deletemapping,都是spring 4.3 提供的新注解。它是一个组合注解,用于简化开发
⭐️ 作者也是时刻关注 spring 的新特性,自己却是在这本书中,才发下这个新特性,惭愧

Spring boot actuator : 提供了很多监控端点,可以使用 http://{ip}:{port}/{endpoint}的形式访问这些端点,从而了解应用程序的运行状况
⭐️actuator 只是 spring boot 自带的监控,大概了解,spring cloud 通常不会用这种监控



  ● spring-cloud-feign :Netflix 开发的生命式、末班话的HTTP客户端、其灵感来自Retrofit、JAXRS-2.0,可以帮助我们更加便捷、优雅地调用HTTP API
  ● @FeignClient 注解中的value 可以是一个任意的客户端名称
  ● 修改启动类,为其添加@EnableFeignClients 注解
  ● 多参数的URL可以使用Map来构建
⭐️spring-cloud-feign 为消费者提供优雅的API调用工具

  ● spring-cloud-hystrix:Netflix 开源的一个延迟和容错库,用于隔离访问远程系统,服务或者第三方库,防止级联失败,从而提升系统的可用性和容错性
  ● 在启动类上添加注解@EnableCiruitBreaker && @EnableHystrix,从而为项目启用短路器支持
  ● spring cloud 默认为 feign 整合了 hystrix
  ● 使用 turbine 聚合监控数据,监控多个微服务,具体参考:https://github.com/Netfix/Turbine
⭐️断路器是为请求方法提供请求超时时间,失败回调本地方法提供默认值的方式来增加应用的可靠性,这种设计思想和java 8 的 optional<T> 类很类似

spring-cloud-zuul 是Netflx开源的微服务网关,
为什么要使用微服务网关?
  ● 因为不同的服务一般会有不同的网络地址,而外部的客户端(例如手机APP)可能需要调用多个服务的接口才能完成一个业务需求
  ● 如果让客户直接的与各个微服务通信,会有以下的问题:
  ● 客户端会多次请求不同的微服务,增加客户端的复杂性
  ● 存在跨域请求,在一定场景下处理相对复杂
  ● 认证复杂,每个服务都需要独立认证
  ● 难以重构,随着项目的迭代,可能需要重新划分微服务,如果客户端直接与服务通信,那么重构将很难实施
以上的问题都可以通过 spring-cloud-zuul 既微服务网关解决,微服务网关是介于客户端和服务端之间的中间层
⭐️总体来说,就是减少了分布式系统架构的复杂性,聚合所有一个请求,分发到每个微服务,再聚合数据,返回请求数据

zuul 的高可用,既 api 网关集群实现起来非常简单,只需将多个 zuul 节点注册到 eureka server上,就可实现 zuul 高可用,当 Zuul 客户端也注册到 eureka server 上时,只需部署多个 Zuul 节点即可实现其高可用
⭐相对来说,使用 spring-cloud-zuul 帮我们实现了,非常简单的 api 网关集群

zuul 聚合微服务数据,假如用户在APP上请求首页,首页内容会包含多个微服务的内容,如果使用手机直接请求各个微服务(即使使用 Zuul 进行转发),那么网络开销,流量耗费,耗费时长可能都无法令我们满意,那么对于这种场景可以使用 Zuul 聚合微服务请求,手机只发送一个请求给 zuul ,由 zuul 请求用户微服务并组织好数据给手机APP
⭐️ zuul 的实现方法实际上是在 zuul 内部声明对象和实现、请求路径,然后在实现类中调用相关的微服务,将微服务的返回接口组装在MAP中,返回给客户端,使用zuul 聚合微服务数据还兼容每个微服务的 Hystrix 容错机制

spring-cloud-config 为分布式系统外部化配置提供了服务器端和客户端的支持,各个微服务在启动时候,会请求config server 获取所需要的配置属性
为什么需要 spring-cloud-config 统一管理微服务配置?
  ● 一个微服务架构的应用系统可能会包含成百上千个微服务,因此集中管理配置是非常有必要的
  ● 不同环境不同配置,例如,数据源配置在不同的环境(开发、测试、预发布、生产)中是不同的
  ● 运行期间可动态调整,例如,可根据各个微服务的负载情况,动态调整数据源连接池大小或熔断阈值,并且在调整配置时不停止微服务
  ● 配置修改后可自动更新,如配置内容发生变化,微服务能够自动更新配置
⭐spring-cloud-config 配置中心的诞生也是为了解决=分布式架构所产生的复杂性,集中管理所有微服务的配置信息,可以动态加载,部署在远程的Git仓库中

spring-cloud-bus 是轻量级的消息代理,连接分布式系统的节点,通过消息传递机制,可以使用 spring cloud bus 实现 spring-cloud-config 配置自动刷新,
⭐️ 消息事件机制的简化版(MQ),具体还能在哪些场景使用,还不是很清楚

spring-cloud-sleuth 为 spring-cloud 提供了分布式的跟踪的解决方案,它大量的借用了google, dapper,twitter,zipkin,apache htrace的设计
为什么使用分布式跟踪?
在分布式的系统架构中,网络常常很脆弱,同时,网络的资源也是有限的,我们知道,微服务之间通过网络进行通信。如果能够跟踪每个请求,了解请求经过哪些微服务(从而了解信息是如何在服务之间流动),请求耗费时间,网络延迟,业务逻辑耗时等等指标,那么就能更好的分析系统的瓶颈,解决系统的问题
⭐️根据我目前的理解,这套跟踪系统,应该就是一套微服务架构的分析系统,了解每个请求,耗时等等……






本书参考资料:
官方文档搭建高可用的 GitLab : https://about.gitlab.com/hignavailability/
搭建高可用 RabbitMQ : https://www.rabbitmq.com/ha.html
ELK是一款非常流行的日志分析系统,搭建比较简单,可以参考官方文档 https://www.elastic.co/guide/index.html 自行安装
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