Spring微服务实战(spring微服务实战电子版)

Spring全家桶笔记：Spring+SpringBoot+SpringCloud+SpringMVC

最近我整理了一下一线架构师的Spring全家桶笔记：Spring+SpringBoot+SpringCloud+SpringMVC，分享给大家一起学习一下~文末免费获取哦

Spring是一个轻量级控制反转(IoC)和面向切面(AOP)的容器框架。Spring框架是由于软件开发的复杂性而创建的。Spring使用的是基本的JavaBean来完成以前只可能由EJB完成的事情。然而，Spring的用途不仅仅限于服务器端的开发。从简单性、可测试性和松耦合性角度而言，绝大部分Java应用都可以从Spring中受益。

1.1Spring面试必备题+解析

1.2Spring学习笔记

（1）Spring源码深入解析

（2）Spring实战

1.3Spring学习思维脑图

SpringBoot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式，SpringBoot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域(rapidapplicationdevelopment)成为领导者。

2.1SpringBoot面试必备题+解析

2.2SpringBoot学习笔记

（1）SpringBoot实践

（2）SpringBoot揭秘快速构建微服务体系

2.3SpringBoot学习思维脑图

springcloud是微服务架构的集大成者，将一系列优秀的组件进行了整合。基于springboot构建，对我们熟悉spring的程序员来说，上手比较容易。通过一些简单的注解，我们就可以快速的在应用中配置一下常用模块并构建庞大的分布式系统。

3.1SpringCloud面试必备题+解析

3.2SpringCloud学习笔记

（1）SpringCloud参考指南

SpringMVC是一种基于Java的实现MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架，使用了MVC架构模式的思想，将web层进行职责解耦，基于请求驱动指的就是使用请求-响应模型，框架的目的就是帮助我们简化开发

4.1SpringMVC面试必备题+解析

4.2SpringMVC学习笔记

（1）看透SpringMVC源代码分析与实践

（2）精通SpringMVC

最后分享一下一份JAVA核心知识点整理（PDF）

背景

随着公司一年多的成长，我们已经开发了数十个项目了，后台有JAVA的有PHP的，为了更好地提升开发与管理效率，各技术大牛小牛们时常进行激烈的PK，碰撞出了许许多多爱的火花，比如其中之一：微服务实践

设计

只需要有一套BASE微服务，BASE微服务生成业务系统微服务实例，供各个业务系统调用；业务系统不直接调用BASE，只能调用微服务INSTANCE。

这是运维的问题，让运维去解决，运维使用工具，实际也不算困难，反正执行的都是脚本，不需要手工操作。

单点故障影响全局，我们选择了稳定更重要；另外saas的话，为了应对不同行业，会存在过度设计的嫌疑；私有化更容易。

调用逻辑

设计理念

非模块化，谈不上微服务，比如我们上面的用户微服务、产品微服务、地址微服务等，都需要先模块化，为了更好地落实开发，你可能不得不，边模块化边微服务，模块化的时候要注意，不能有关联查询，包要完全独立，到时候微服务才能拆开。

松耦合表示我们模块之间不直接依赖，无状态，可以单独地为外界提供服务；

强内聚是指，我们虽然要拆分成一个个小的微服务，但是也要考虑某些功能的强关联性，比如一个凳子是由四个脚与一个板组成，我们不能把四个脚与板分开售卖，就没有意义了。

开发

spring-boot:较springmvc更加简约了，springmvc有一大零的配置文件，比如spring-servlet、spring-mybatis、spring.xml与web.xml，这些在spring-boot都不需要了，只需要强大的注解功能即可，boot更合适微服务。

spring-cloud:里面有比较多组件，用于支持微服务，比如springcloudconfig统一配置中心，用于多环境的配置文件配置，大家再也不用为多个微服务的开发、测试与生产环境的配置文件管理而发愁了；springcloudeureka用于服务注册与发现，下面有单独介绍；其它的组件大家可以去官网看看，这里不一一介绍，总之如果JAVA平台，尽量使用spring体系的内容。

我们采用mysql，因为我们是应用多，但数据量单表并不算大，多则不超过百万，mongodb也实验过，开发非常快，也非常灵活，但因为不是关系型数据库，维护成本较高。

RESTFUL：URL的资源与操作解耦，让URL更加符合语义，上百个接口也非常好管理，网上有很多文章讲得非常透彻，这玩意不是特别好理解，要多领悟，在项目中实践，就有矛塞盾开的感觉，这里不做详细介绍。

接口文档swagger：比起传统全手工写接口文档，swagger有统一的输出格式，不管是几个人写的；swagger采用写代码的方式来写接口文档，以前修改了代码，还必须打开wiki手工修改接口文档，现在只需要修改一下代码即可，程序员更愿意修改了，成本更低了，前端与其它调用者不会天天吼着，你这接口咋又变了，新加的字段是啥意思呀。

RocketMQ：一直纠结kafka与rocketMQ，最终选择了RocketMQ

为了性能上面的考虑，尽量使用异步编程，比如注册送优惠券，那么注册成功就可以给用户返回注册成功了，但是送优惠券可以是异步调用的，不阻塞注册的线程。

微服务框架下，日志不可能还分散在各个服务节点上，必须有统一的日志中心。ELK是一个实时日志分析平台，就是将各个服务的日志汇总于日志中心，然后可以按照系统、节点等进行搜索，除上述搜索条件外，我们还在各个微服务实现了按照业务id（一次请求生成一个业务id）与用户id搜索日志，方便跟踪与定位问题。

当然可能有更加轻量级与好用的disconf或springcloudconfig，但是我们有php开发的应用，以上二者都不支持。如果全是JAVA应用，采用disconf还是非常不错的。

测试

每个程序员都有这样的经历，刚上线，客户又反馈了bug，原来是我们修改某个功能代码的时候，导致了其它功能的bug，每次上线心里都没底；这就体现了接口测试的必须性，尤其是每次版本升级的时候，都需要执行一遍，以防修改某个接口导致其它接口报错，比手动测试靠谱许多。

部署

docker已经家喻户晓了，这是继虚拟机以后，又一重大变革，将所有的单个微服务都放在docker中，这样你何时何地想部署，直接丢过去就OK了，快到爆。

用几句简单的命令就搞定了负载均衡，而且还可以平滑升级，版本升级的时候，大家就不用告诉客户：系统通知，某日某晚00:00-08:00我行处于系统升级维护中，大家不要去取钱哦，因为你可能取不出来，呵呵。

升级

我们采用工具flyway，可以对数据库脚本进行版本控制。

传统的版本升级，

1.开发推代码并同时记录自己提交了哪些文件；

2.项目经理根据svn审核文件，并打包成war包；

3.投到测试环境让测试公司测试；

4.中途修改了文件，可能需要重新打包；

….

我都写不下去了，项目经理像个超人似的。

现在用持续集成（CI）非常简单，我们用的工具是Jenkins，推完代码，点几下按钮就完成了上线，不管是测试环境，还是生产环境都非常简单，不然项目经理核对文件眼睛都绿了。

结尾

本文主要是介绍微服务开发上的选型，对于细则不做深究，大家感兴趣可以了解下各个组件。当然，我们的选型未免正确，不同场景应用可能完全不同，本文仅供参考。

《SpringCloud微服务实战第二版》百度网盘pdf最新全集下载:

链接:

?pwd=fnz6提取码:fnz6

简介：从时下流行的微服务架构概念出发，详细介绍了SpringCloud针对微服务架构中几大核心要素的解决方案和基础组件。主要以示例与源码结合的方式来帮助读者更好地理解这些组件的使用方法以及运行原理。?

本文将从Tomcat性能优化，SpringCloud开启重试机制，Zuul网关性能参数优化，Ribbon性能参数优化，Feign与Hystrix性能优化等五个方面分享在生产环境如何做好SpringCloud性能优化。

一般基于SpringCloud的微服务能够脱离传统的tomcat，独立跑起来，SpringBoot功不可没，其原理是SpringBoot内嵌了tomcat（当然可以换成其他servlet容器，如jetty），能够以java-jar形式就能跑起来。

所以针对每个springboot服务，我们需要对tomcat的一些参数进行优化，以下是楼主项目组优化的tomcat参数配置，供大家参考。

tomcat参数说明：

maxThreads，acceptCount参数应用场景

场景一

场景二

场景三

maxThreads调优

一般说服务器性能要从两个方面说起：

1、cpu计算型指标

2、io密集型指标

所以大部分情况下，tomcat处理io型请求比较多，比如常见的连数据库查询数据进行接口调用。

另外，要考虑tomcat的并发请求量大的情况下，对于服务器系统参数优化，如虚拟机内存设置和linux的openfile限制。

maxThreads设置多大合适？

我们知道线程过多，会导致cpu在线程切换时消耗的时间随着线程数量的增加越来越大；线程太少，服务器的请求响应吞吐量会急剧下降，所以maxThreads的配置绝对不是越大越好。

实际情况是设置maxThreads大小没有最优解，要根据具体的服务器配置，实际的应用场景不断的调整和优化。

acceptCount设置多大合适？

尽量与maxThreads的大小保持一致，这个值应该是主要根据应用的访问峰值与平均值来权衡配置的。

当使用URL进行路由时，则需要对zuul.host.connect-timeout-millis和zuul.host.socket-timeout-millis参数控制超时时间。

请求连接的超时时间

请求处理的超时时间

对所有操作请求都进行重试

对当前实例的重试次数，针对同一个服务实例，最大重试次数（不包括首次调用）

对下个实例的重试次数，针同其它的服务实例，最大重试次数（不包括首次server）

注意Hystrix断路器的超时时间需要大于ribbon的超时时间，不然不会触发重试

Feign和Ribbon在整合了Hystrix后，首次调用失败的问题？

目前楼主的强烈做法是：禁用Hystrix的超时时间，设为false

还有一种是官方提倡的是设置超时时间。

在实际的项目中亲测，这种方式也有不好的地方，如请求时间超过5s会出现请求数据时有时无的情况，给用户的感觉是系统不稳定，要求整改。

另外，禁用hystrix，官方不推荐。

hystrix超时设置原则

问题：一个http请求，如果feign和ribbon都配置了重试机制，异常情况下一共会请求多少次？

请求总次数n为feignClient和ribbon配置参数的笛卡尔积：

n(请求总次数)=feign(默认5次)*(MaxAutoRetries+1)*(MaxAutoRetriesNextServer+1)

其中+1是代表ribbon本身默认的请求。

其实二者的重试机制相互独立，并无联系。但是因为用了feign肯定会用到ribbon，所以feign的重试机制相对来说比较鸡肋，一般会关闭该功能。ribbon的重试机制默认配置为0，也就是默认是去除重试机制的，建议不要修改。

在PeterDeutsch的《TheEightFallaciesofDistributedComputing》中指出八个分布式计算的误区：

总结下上述问题，重点出在网路问题。网络常常十分脆弱，而我们部署了微服务，系统变多，网络传输增多，对我们排查问题提出了挑战。sleuth的作用就是解决这个问题，进行调用跟踪，形成调用链，方便快速找出问题所在。

sleuth有几个专业术语：

然后修改gateway项目中添加feign依赖，用于调用获取用户信息方法，添加对应service

最后在AuthorizationFilter中注入此AuthorizationService，并修改run方法

完工！

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