springcloud五大组件搭建,SpringCloud微服务组件介绍
springcloud五大组件搭建,SpringCloud微服务组件介绍详细介绍
本文目录一览： Spring Cloud 常用组件梳理
业务场景:
创建一个订单之后，如果用户立刻支付了这个订单，我们需要将订单状态更新为“已支付”
扣减相应的商品库存
通知仓储中心，进行发货
给用户的这次购物增加相应的积分
针对上述流程，我们需要有订单服务、库存服务、仓储服务、积分服务。整个流程的大体思路如下：
用户针对一个订单完成支付之后，就会去找订单服务，更新订单状态
订单服务调用库存服务，完成相应功能
订单服务调用仓储服务，完成相应功能
订单服务调用积分服务，完成相应功能
至此，整个支付订单的业务流程结束
一、Spring cloud组件
1、Spring Cloud核心组件：Eureka 注册中心
2、Spring Cloud核心组件：Feign ?调用
3、Spring Cloud核心组件：Ribbon 负载均衡
4、Spring Cloud核心组件：Hystrix 熔断器 错误降级 防止雪崩
5、Spring Cloud核心组件：Zuul 网关 各端请求 统一处理
SpringCloud微服务组件介绍
1、SpringCloud是基于SpringBoot的一整套实现微服务的框架。他提供了微服务开发所需的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等组件。
2、SpringCloud与SpringBootSpringBoot可以说是微服务架构的核心技术之一。通过在SpringBoot应用中添加SpringMVC依赖，就可以快速实现基于REST架构的服务接口，并且可以提供对HTTP标准动作的支持。
3、当添加API网关后，在第三方调用端和服务提供方之间就创建了一面墙，这面墙直接与调用方通信进行权限控制，后将请求均衡分发给后台服务端。这个还是静态的，得配合SpringCloudBus实现动态的配置更新。
4、SpringCloud是基于SpringBoot实现的微服务框架，为开发人员提供了很多快速构建分布式系统中常见模式的工具，包括配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理，控制总线等。
Spring Cloud Alibaba Spring Boot 微服务集成开发配置
目前微服务开发框架基本上都是采用Spring Cloud ，但是由于Eureka已经不再开源，所以在服务注册与发现慢慢都不再采用Eureka了，而是转到阿里的Nacos上了。因为Nacos也支持配置管理，所以配置管理这块也基本采用Nacos了。当然了你也可以使用携程的Apollo，也是很不错的。Nacos都能解决也就不多此一举了。下面主要介绍下Spring Cloud 与Alibaba微服务组件的集成。
集成的各个组件的版本如下
1、Spring Cloud ： Hoxton.SR8
2、Spring boot ：2.3.2.RELEASE
3、Alibaba Cloud ：2.2.3.RELEASE
一、创建maven父依赖
创建自己的父依赖，不直接继承Spring Boot。因为直接继承Spring boot 会带来很多不便，不能集成其他组件了。 创建maven项目test-parent, POM文件如下
二、创建微服务test-user
1、创建服务POM文件如下
2、创建test-user配置文件 bootstrap.yml
a、Nacos中添加配置test_user_db.yml的内容如下：
b、Nacos中添加配置test_user_commons.yml的内容如下
到此 Spring Cloud Alibaba Spring boot 微服务集成就全部完成了。下次准备再把Spring Cloud Alibaba String Boot Dubbo 做个集成
SpringCloud Alibaba组件
一.组件组成
二. 各个组件的介绍
2.1. Gateway
GateWay是在spring生态系统上构建的API网关服务,它是基于springboot2,spring5,和project Reactor等技术
2.1.2 作用:
2.1.3优势 性能方面比zuul要好,因为gateway是基于webFlux框架实现(底层是Reactor模式的netty)
2.1.4 特点
2.1.5 为什么选择gateway?
3.三大核心概念 路由: 是构建网关的基本模块,他由id,目标url,一系列的断言和过滤器组成,如果断言为true则匹配该路由. 断言: 过滤: 过滤请求用的
4.工作流程 路由转发+ 过滤器链
二: config 分布式配置中心 1. 产生背景: 微服务项目中会根据业务来拆分成一个个子服务,而每个服务都会有自己的配置文件为了统一管理,所以configserver应运而生了. 2.概念: springcloud config 为微服务架构中的微服务提供集中化的外部配置支持,配置服务器为 各个不同的微服务 应用的所有环境提供一个 中心化的外部配置 .
3.作用: 1. 为了集中式和动态的管理配置信息 2.运行期间动态调整配置不在需要在每个服务器上部署的机器上编写配置文件,服务会向配置中心统一拉取配置信息 3.动态加载配置信息,服务不用重启就可以感知配置的变化并应用配置 4.把配置信息以rs风格接口的形式暴露(post或curl命令) ps: 其实就相当于项目里的公共模块,一个意思
那我们如何使用它呢? 一. 首先config分为客户端和服务端. 二. 服务端其实就是我们常说的 分布式配置中心 ,它是一个独立的微服务应用, 可以用来连接配置服务器并为客户端提供获取配置信息,加密,解密信息等接口. 三. 而客户端是通过指定的配置中心来管理应用资源,这样有助于对环境配置进行版本管理,并且可以通过git客户端工具来方便的管理来访问配置内容. 四.分布式配置动态刷新问题 实现步骤: 1.pom里添加actuator监控 2.yml 暴露监控端点 3. 启动类上加 @RefreshScope 4.curl -X POST " http://ip:port/actuator/refresh "(每次修改后必须执行这个,否则客户端还是读取不到最新的配置信息) 五. 如果有多个客户端,难道每个微服务都要执行一次post命令? 可不可以只改一处,让其他的地方都生效 三. Bus 消息总线 1.概念 springcloud Bus 是用来将分布式系统的节点与轻量级消息系统链接起来的框架,它整合了java的时间处理机制和消息中间件的功能
五. Nacos 1. 概念 nacos是一个更易于构建云原生应用的动态服务发现, 配置管理和服务管理平台. 2. 各个配置中心对比
六 . Sentinel 1.概念 把流量作为切入点,从流量控制,熔断降级,系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性. 七. Seata 1. 概念 阿里巴巴开源产品,一个易于使用的高性能微服务分布式事务解决方案.
如何利用Spring Cloud构建起自我修复型分布式系统
利用Netflix所打造的组件及各类大家熟知的工具，我们完全可以顺利应对由微服务以及分布式计算所带来的技术挑战。
在过去一年当中，微服务已经成为软件架构领域一个炙手可热的新名词，而且我们也能轻松举出由其带来的诸多比较优势。然而，我们必须清醒意识到的
是，一旦开始遵循微服务思路而对现有架构体系进行拆分，就意味着我们将不可避免地进入分布式系统领域。在之前的文章中我们曾经探讨过分布式计算的八大认识
误区*，由此可见此类系统本身充满着风险，而且一旦犯下这八种错误中的任何一种、我们都将面对灾难性的后果。
在我个人看来，如果要将这些误区总结成一句观点，那就是：对于一套分布式系统来说，任何关于一致性或者可靠性的表达都毫无保障可言。我们需要假
定系统当中的各种行为以及组件位置始终处于不断变化状态。由此产生的后果主要有两点：组件有时候会导致糟糕的服务质量甚至令服务直接离线，我们则只能将其
统称为“故障”、而很难具体阐明到底是哪里出了问题。一旦没能得到妥善处理，此类故障将引中断与停机，这意味着系统将无法按照既定设计方案为用户提供服务
项目。
有鉴于此，为了享受微服务所带来的诸多优势(包括松散耦合、自治服务、分散化治理以及易于持续交付等等)，我们必须避免由单一故障依次递进而最
终导致系统崩溃的恐怖状况。关于这一点，Erlang语言之父Joe
Armstrong曾经在题为《如何构建永远运行、自我修复且可扩展的系统》一文中作出过透彻的表述。在他看来，此类系统看起来与我们所说的微服务架构非
常相近，但其着重强调的是其作为自我修复系统的容错能力。那么对我们来说，如何才能建立起这样一套坚实可靠的系统方案?
Netflix公司在微服务架构的实施与推动方面一直扮演着先行者的角色。作为其业务构建的原则性方针之一，Netflix公司认为系统方案必
须要能够承受任意组件的突发性故障，而整体系统仍能继续正常运转(这意味着我们仍然能够在该平台上观看电影，而Netflix也可以继续记录用户的观看喜
好)。在尝试建立这样一套系统时，我们遭遇到以下这些常见的技术挑战：
由于需要将系统拆分成多个分布式进程，我们要如何在保证一致性与可靠性的前提下将这些配置分发至这些进程当中?
当这些配置方案需要加以修改时，我们该如何在无需重新部署全部进程的前提下对配置内容进行更新?
在这样一套系统当中，特别是对于部署于云环境内的系统，各个进程不仅内容经常变动、所在位置亦会不断转换(特别是在进行故障转移的情况下)。我们要如何准确判断那些需要进行协同的进程的具体位置?
一旦我们检测到了当前进程关联性的几种可能位置，我们该如何选择接下来要进行通信的进程实例?
假设在选定一个进程实例并与该实例进行通信的过程当中该实例出现了故障，我们该如何防止由此引发的连锁故障?
在系统综合运作行为不断给自治服务带来演进拓扑结构的情况下，我们要如何对其状态保持可视化监控、从而作出有针对性的准确调整?
事实上，大家可以部署多种样板模式及开源工具来解决上述技术挑战。Netflix公司就构建出多种组件且加以开源，并在生产环境中进行了一系列
测试。从理论角度讲，我们能够利用这些工具来建立起有能力“永远运行、自我修复且实现规模化扩展”的系统。对刚刚着手建立分布式系统的朋友们来说，我们目
前的第一要务在于理解这些实现模式、掌握Netflix组件并加以应用，而后将这些组件部署、管理并集成至自己的系统当中。由于采取任何新的技术依赖关系
都会给软件工程方案带来前所未见的复杂性元素，因此我们建议大家最好直接采用Netflix的堆栈来尽可能减少此类潜在摩擦。
Spring工程技术团队从建立之初至今一直在努力打造出足以应对Java复杂性的强大武器。我们的早期关注重点在于消除J2EE给企业级应用
程序开发者带来的生产效率影响。而着眼于最近一段时间，我们的主要精力则转移到了实现云-本地应用程序构建身上，而且这方面的大部分工作成果都被纳入或者
围绕着Spring Cloud项目所展开。
Spring
Cloud项目的既定目标在于为Spring开发人员提供一整套易于使用的工具集，从而保证其轻松构建起自己需要的分布式系统方案。为了实现这一目
标，Spring Cloud以Netflix
OSS堆栈为基础将大量实现堆栈加以整合并打包。这些堆栈而后可以通过大家所熟知的各类基于注释的配置工具、Java配置工具以及基于模板的编程工具实现
交付。下面就让我们一起了解Spring Cloud当中的几类常见组件。
Spring Cloud Config Server
Spring Cloud Config
Server能够提供一项具备横向扩展能力的集中式配置服务。它所使用的数据被保存在一套可插拔库层当中，后者目前能够支持本地存储、Git以及
Subversion。通过利用一套版本控制系统作为配置存储方案，开发人员能够轻松实现版本与审计配置的内容调整。
图一：Spring Cloud Config Server
配置内容会以Java属性或者YAML文件的形式体现。该Config
Server会将这些文件合并为环境对象，其中包含易于理解的Spring属性模型以及作为REST
API存在的配置文件。任何应用程序都能够直接调用该REST API当中所包含的配置数据，但我们也可以将智能客户端绑定方案添加到Spring
Boot应用程序当中，并由后者自动将接收自Config Server的配置信息分配至任意本地配置当中。
Spring Cloud Bus
Spring Cloud Config
Server是一套强大的配置分发机制，能够在保障一致性的前提下将配置内容分发到多个应用程序实例当中。然而根据其设计思路的限定，我们目前只能在应用
程序启动时对其配置进行更新。在向Git中的某一属性发送新值时，我们需要以手动方式重启每个应用程序进程，从而保证该值被切实纳入应用当中。很明显，大
家需要能够在无需重启的前提下完成对应用程序配置内容的更新工作。
图二: 配备Spring Cloud Bus的Spring Cloud Config Server
Spring Cloud
Bus的任务正是为应用程序实例添加一套管理背板。它目前依靠将一套客户端绑定至一组AMQP交换与队列当中来实现，但这一后端在设计上也实现了可插拔特
性。Spring Cloud
Bus为我们的应用程序带来了更多管理端点。在图二中，我们可以看到一个面向greeting属性的值被发送至Git当中，而后一条请求被发送至应用A中
的/bus/refresh端点。该请求会触发以下三个事件：
应用A从Config Server处请求获取最新版本的配置内容。任意注明了@RefreshScope的Spring Bean都会被重新初始化并载入新的配置内容。
应用A向AMQP交换机制发送一条消息，表明其已经收到更新指示。
通过监听AMQP队列而被纳入Cloud Bus的应用B与应用C会获取到上述消息，并以与应用A同样的方式实现配置更新。
现在我们已经有能力在无需重启的情况下对应用程序配置进行更新了。
Spring Cloud Netflix
Spring Cloud Netflix针对多种Netflix组件提供打包方案，其中包括Eureka、Ribbon、Hystrix以及Zuul。接下来我将分别对它们作出讲解。
Eureka是一套弹性服务注册实现方案。其中服务注册属于服务发现模式的一种实现机制(如图三所示)。
图三：利用服务注册实现服务发现
Spring Cloud
Netflix通过直接将spring-cloud-starter-eureka-server关联性添加到Spring
Boot应用程序、随后将该应用程序的配置类与@EnableEurekaServer相整合的方式病嵌入式Eureka服务器的部署工作。
应用程序能够通过添加spring-cloud-starter-eureka关联性并将其配置类与
@EnableDiscoveryClient相整合的方式加入到服务发现流程当中。通过整合，我们能够将经过配置的适合DiscoveryClient
实例注入至任意Spring
Bean内。在我们所列举的实例中，DiscoveryClient作为服务发现的一种抽象机制恰好可以通过Eureka实现，不过大家也可以将其与
Consul等其它备选堆栈相集成。DiscoveryClient能够通过服务的逻辑标识符提供位置信息(例如网络地址)以及其它与已注册至
Eureka的服务实例相关的元数据。
Eureka提供的负载均衡机制仅支持单循环条件。而Ribbon提供的客户端IPC库则更为精巧，其同时具备可配置负载均衡机制与故障容错能
力。Ribbon能够通过获取自Eureka服务器的动态服务器列表进行内容填充。Spring Cloud
Netflix通过将spring-cloud-starter-ribbon关联性添加至Spring
Boot应用程序的方式实现与Ribbon的集成。这套额外库允许用户将经过适当配置的LoadBalancerClient实例注入至Spring
Bean当中，从而实现客户端负载均衡(如图四所示)。
图四：使用客户端负载均衡机制
在此类任务当中，我们可以利用Ribbon实现额外负载均衡算法，包括可用性过滤、加权响应时间以及可用域亲和等。
Spring Cloud Netflix还通过自动创建能够被注入至任意Spring
Bean的Ribbon强化型RestTemplate实例的方式进一步改进了Spring开发者的Ribbon使用方式。在此之后，开发人员能够轻松将
URL所提供的逻辑服务名称递交至RestTemplate：
@Autowired @LoadBalanced private RestTemplate restTemplate;
@RequestMapping("/") public String consume() { ProducerResponse response
= restTemplate.getForObject("http://producer", ProducerResponse.class);
return String.format("{\"value\": %s}", response.getValue()); }
Hystrix能够为断路器以及密闭闸门等分布式系统提供一套通用型故障容错实现模式。断路器通常会被作为一台状态机使用，具体如图五所示。
图五：断路器状态机
断路器能够介于服务及其远程关联性之间。如果该电路处于闭合状态，则所有指向该关联性的调用通常将直接通过。如果某一调用失败，则故障将被计入
计数。而一旦失败次数达到可配置时间区间内的阈值，该电路将被跳闸至断开。在处于断开状态时，调用将不再被发往该关联，而由此产生的结果将可自行定制(包
括报告异常、返回虚假数据或者调用其它关联等等)。
该状态机会定期进入所谓“半开”状态，旨在检测关联性是否处于健康运作状态。在这种状态下，请求一般仍将继续得以通过。当请求成功通过时，该设备会重新回归闭合状态。而如果请求失败，则该设备会重新回归断开状态。
Spring
Cloud应用程序能够通过添加spring-cloud-starter-hystrix关联性并将其配置类与
@EnableCircuitBreaker相整合的方式利用Hystrix。在此之后，大家可以通过与@HystrixCommand整合的方式将断路
器机制纳入到任意Spring Bean方法内：
@HystrixCommand(fallbackMethod = "getProducerFallback") public
ProducerResponse getValue() { return
restTemplate.getForObject("http://producer", ProducerResponse.class); }
以上实例中指定了一个名为getProducerFallback的备用方法。当该断路器处于断开状态时，此方法将替代getValue接受调用：
private ProducerResponse getProducerFallback() { return new
ProducerResponse(42); }
除了实现状态机机制之外，Hystrix还能够提供来自各断路机制的重要遥测指标流，具体包括请求计量、响应时间直方图以及成功、失败与短路请求数量等(如图六所示)。
图六：Hystrix仪表板
Zuul能够处理全部指向Netflix边缘服务的输入请求。它能够与Ribbon以及Hystrix等其它Netflix组件相结合，从而提供一个灵活且具有弹性的Netflix服务路由层。
Netflix公司在Zuul当中加载动态过滤机制，从而实现以下各项功能：
验证与安全保障: 识别面向各类资源的验证要求并拒绝那些与要求不符的请求。
审查与监控: 在边缘位置追踪有意义数据及统计结果，从而为我们带来准确的生产状态结论。
动态路由: 以动态方式根据需要将请求路由至不同后端集群处。
压力测试: 逐渐增加指向集群的负载流量，从而计算性能水平。
负载分配: 为每一种负载类型分配对应容量，并弃用超出限定值的请求。
静态响应处理: 在边缘位置直接建立部分响应，从而避免其流入内部集群。
多区域弹性: 跨越AWS区域进行请求路由，旨在实现ELB使用多样化并保证边缘位置与使用者尽可能接近。
除此之外，Netflix公司还利用Zuul的功能通过金丝雀版本实现精确路由与压力测试。
Spring
Cloud已经建立起一套嵌入式Zuul代理机制，从而简化常见用例当中UI应用需要将调用代理至一项或者多项后端服务处的对应开发流程。这项功能对于要
求将用户界面代理至后端服务的用例而言极为便捷，其避免了管理CORS(即跨域资源共享)以及为全部后端进行独立验证等复杂流程。Zuul代理机制的一类
重要应用在于实现API网关模式(如图七所示)。
图七：API网关模式
Spring Cloud对嵌入式Zuul代理进行了强化，从而使其能够自动实现文件上传处理。而与Spring Cloud
Security配合之后，其能够轻松实现OAuth2
SSO以及将令牌传递至下游服务等工作。Zuul利用Ribbon作为其客户端与全部出站请求的负载均衡机制。Ribbon的动态服务器列表内容通常由
Eureka负责填充，但Spring Cloud也能够通过其它来源填充该列表。Spring Cloud
Lattice项目就已经能够通过轮询Cloud Foundry Diego的Receptor API填充Ribbon的服务器列表。
跨入微服务领域的决定意味着我们将正式迎接分布式系统所带来的诸多挑战，而分布式系统绝不是那种能够“凑合使用”的方案。因此，我们必须假设系
统内各组件的行为及位置始终处于不断变化当中，甚至经常表现出不可预知状态。在今天的文章中，我们已经谈到了几种能够帮助大家解决此类挑战的现成模式，而
且这些模式已经在Netflix OSS与Spring
Cloud得到切实验证。我个人建议大家在着手建立理想中的“永远运行、自我修复且具备可扩展能力”的系统方案之前，首先对它们进行一番尝试与体验。
*备注：这八大误区分别为：
1.网络环境是可靠的
2.延迟水平为零
3.传输带宽是无限的
4.网络环境是安全的
5.拓扑结构不会变化
6.总会有管理员帮助解决问题
7.流量成本为零
8.网络内各组成部分拥有同质性
http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=20273&cid=12
利用Spring Cloud构建起自我修复型分布式系统：
Spring Cloud Config Server
Spring Cloud Config Server能够提供一项具备横向扩展能力的集中式配置服务。它所使用的数据被保存在一套可插拔库层当中，后者目前能够支持本地存储、Git以及Subversion。通过利用一套版本控制系统作为配置存储方案，开发人员能够轻松实现版本与审计配置的内容调整。
Spring Cloud Bus
Spring Cloud Config Server是一套强大的配置分发机制，能够在保障一致性的前提下将配置内容分发到多个应用程序实例当中。然而根据其设计思路的限定，我们目前只能在应用程序启动时对其配置进行更新。在向Git中的某一属性发送新值时，我们需要以手动方式重启每个应用程序进程，从而保证该值被切实纳入应用当中。很明显，大家需要能够在无需重启的前提下完成对应用程序配置内容的更新工作。
Spring Cloud Netflix
Spring Cloud Netflix针对多种Netflix组件提供打包方案，其中包括Eureka、Ribbon、Hystrix以及Zuul。接下来我将分别对它们作出讲解。
Eureka是一套弹性服务注册实现方案。其中服务注册属于服务发现模式的一种实现机制。
SpringCloud整体构架设计（一）
SpringClound整体核心架构只有一点：Rest服务，也就是说在整个SpringCloud配置过程之中，所有的配置处理都是围绕着Rest完成的，在这个Rest处理之中，一定要有两个端：服务的提供者（Provider）、服务的消费者（Consumer），所以对于整个SpringCloud基础的结构就如下所示：
既然SpringCloud的核心是Restful结构，那么如果要想更好的去使用Rest这些微服务还需要考虑如下几个问题。
1、所有的微服务地址一定会非常的多，所以为了统一管理这些地址信息，也为了可以及时的告诉用户哪些服务不可用，所以应该准备一个分布式的注册中心，并且该注册中心应该支持有HA机制，为了高速并且方便进行所有服务的注册操作，在SpringCloud里面提供有一个Eureka的注册中心。
对于整个的WEB端的构架（SpringBoot实现）可以轻松方便的进行WEB程序的编写，而后利用Nginx或Apache实现负载均衡处理，但是你WEB端出现了负载均衡，那么业务端呢？应该也提供有多个业务端进行负载均衡。那么这个时候就需要将所有需要参与到负载均衡的业务端在Eureka之中进行注册。
在进行客户端使用Rest架构调用的时候，往往都需要一个调用地址，即使现在使用了Eureka作为注册中心，那么它也需要有一个明确的调用地址，可是所有的操作如果都利用调用地址的方式来处理，程序的开发者最方便应用的工具是接口，所以现在就希望可以将所有的Rest服务的内容以接口的方式出现调用，所以它又提供了一个Feign技术，利用此技术可以伪造接口实现。
在进行整体的微架构设计的时候由于牵扯的问题还是属于RPC，所以必须考虑熔断处理机制，实际上所有的熔断就好比生活之中使用保险丝一样，有了保险丝在一些设备出现了故障之后依然可以保护家庭的电器可以正常使用，如果说现在有若干的微服务，并且这些微服务之间可以相互调用，例如A微服务调用了B微服务，B微服务调用了C微服务。
如果在实际的项目设计过程之中没有处理好熔断机制，那么就会产生雪崩效应，所以为了防止这样的问题出现，SpringCloud里面提供有一个Hystrix熔断处理机制，以保证某一个微服务即使出现了问题之后依然可以正常使用。
通过Zuul的代理用户只需要知道指定的路由的路径就可以访问指定的微服务的信息，这样更好的提现了java中的“key=value”的设计思想，而且所有的微服务通过zuul进行代理之后也更加合理的进行名称隐藏。
在SpringBoot学习的时候一直强调过一个问题：在SpringBoot里面强调的是一个“零配置”的概念，本质在于不需要配置任何的配置文件，但是事实上这一点并没有完全的实现，因为在整个在整体的实际里面，依然会提供有application.yml配置文件，那么如果在微服务的创建之中，那么一定会有成百上千个微服务的信息出现，于是这些配置文件的管理就成为了问题。例如：现在你突然有一天你的主机要进行机房的变更，所有的服务的IP地址都可能发生改变，这样对于程序的维护是非常不方便的，为了解决这样的问题，在SpringCloud设计的时候提供有一个SpringCloudConfig的程序组件，利用这个组件就可以直接基于GIT或者SVN来进行配置文件的管理。
在整体设计上SpringCloud更好的实现了RPC的架构设计，而且使用Rest作为通讯的基础，这一点是他的成功之处，由于大量的使用了netflix公司的产品技术，所以这些技术也有可靠的保证。
Spring cloud简介及Netflix组件介绍？
Spring Cloud是基于Spring Boot的一整套实现微服务的框架。他提供了微服务开发所需的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等组件。最重要的是，跟spring boot框架一起使用的话，会让你开发微服务架构的云服务非常好的方便。
Spring Cloud包含了非常多的子框架，其中，Spring Cloud Netflix是其中一套框架，由Netflix开发后来又并入Spring Cloud大家庭，它主要提供的模块包括：服务发现、断路器和监控、智能路由、客户端负载均衡等。
以下为Spring Cloud的核心功能：
Spring Cloud Netflix组件介绍
Spring Cloud Netflix框架刚好就满足了上面的核心功能，而且最重要的是，使用起来非常的简单。Spring Cloud Netflix包含的组件及其主要功能大致如下：
Eureka，服务注册和发现，它提供了一个服务注册中心、服务发现的客户端，还有一个方便的查看所有注册的服务的界面。 所有的服务使用Eureka的服务发现客户端来将自己注册到Eureka的服务器上。
Zuul，网关，所有的客户端请求通过这个网关访问后台的服务。他可以使用一定的路由配置来判断某一个URL由哪个服务来处理。并从Eureka获取注册的服务来转发请求。
Ribbon，即负载均衡，Zuul网关将一个请求发送给某一个服务的应用的时候，如果一个服务启动了多个实例，就会通过Ribbon来通过一定的负载均衡策略来发送给某一个服务实例。
Feign，服务客户端，服务之间如果需要相互访问，可以使用RestTemplate，也可以使用Feign客户端访问。它默认会使用Ribbon来实现负载均衡。
Hystrix，监控和熔断器。我们只需要在服务接口上添加Hystrix标签，就可以实现对这个接口的监控和断路器功能。
Hystrix Dashboard，监控面板，他提供了一个界面，可以监控各个服务上的服务调用所消耗的时间等。
Turbine，监控聚合，使用Hystrix监控，我们需要打开每一个服务实例的监控信息来查看。而Turbine可以帮助我们把所有的服务实例的监控信息聚合到一个地方统一查看。这样就不需要挨个打开一个个的页面一个个查看。
SpringCloud微服务组件介绍
Spring Cloud是一系列框架的有序集合（框架集），他利用Spring Boot的开发便利性巧妙的简化了分布式系统基础设施的开发，如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等。
SpringCloud利用SpringBoot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，SpringCloud为开发人员提供了快速构建分布式系统的一些工具，包括配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等等，它们都可以用SpringBoot的开发风格做到一键启动和部署。
SpringCloud并没有重复制造轮子，它只是将目前各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框架组合起来，通过SpringBoot风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，最终给开发者留出了一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包
下面是Spring Cloud的整体架构图：
注册中心可以说是微服务架构中的“通讯录”，他记录了服务和服务地址的映射关系。在分布式架构中，服务会注册到这里，当服务需要调用其他服务时，就在这里找到对应服务的地址，进行调用。
注册中心的主要作用
Ribbon是Netflix发布的一个负载均衡，有助于控制HTTP和TCP客户端行为。在Spring Cloud中，Eureka一般配合Ribbon进行使用，Ribbon提供了客户端负载均衡的功能，Ribbon利用从Eureka中读取到的服务信息，在调用服务节点提供的服务时，会合理的进行负载。
在Spring Cloud中可以将注册中心和Ribbon配合使用，Ribbon自动的从注册中心中获取服务提供者的列表信息，并基于内置的负载均衡算法，请求服务。
Ribbon原理
几种负载均衡策略：
Hystrix是Netflix开源的一款容错框架，包含常用的容错方法。在高并发访问下，系统所依赖的服务的稳定性对系统的影响非常大，依赖有很多不可控的因素，比如网络连接变慢，资源突然繁忙，暂时不可用，服务脱机等。Hystrix利用熔断、线程池隔离、信号量隔离、降级回退等方法来处理依赖隔离，使系统变得高可用。
Hystrix主要提供了以下几种容错方法：
Spring Cloud Gateway是Spring官方推出的服务网关的实现框架，相对于服务网关的概念有点类似于传统的反向代理服务器（如nginx），但反向代理一般都只是做业务无关的转发请求，而服务网关与服务的整合程度更高，可以看作也是整个服务体系的组成部分，通过过滤器等组件可以在网关中集成一些业务处理的操作（比如权限认证等）。
核心功能：
Spring Cloud Stream是一个用来为微服务应用构建消息驱动能力的框架。
特点： 屏蔽底层 MQ 实现细节，Spring Cloud Stream 的 API 是统一的。如果从 Kafka 切到 RocketMQ，可以直接修改配置。 与 Spring 生态整合更加方便。Spring Cloud Data Flow的流计算都是基于 Spring Cloud Stream；Spring Cloud Bus 消息总线内部也是用的 Spring Cloud Stream。
配置中心功能：
分布式链路追踪，就是将一次分布式请求还原成调用链路，进行日志记录，性能监控并将一次分布式请求的调用情况集中展示。比如各个服务节点上的耗时，请求具体到达哪台机器上、每个服务节点的请求状态等等。
分布式链路追踪方案：
springcloud是什么
微服务和springcloud的关系微服务是一种架构思想，springcloud是一套利于实现微服务架构的技术。相互之间没有必然的联系。
数据访问层提供与数据存储层的交互，可以使用DAO设计模式或者对象-关系映射解决方案(如Hibernate、OJB或iBATIS)实现。
Spring Boot可以离开Spring Cloud独立开发项目，Spring Cloud很大的一部分是基于Spring Boot来实现，属于依赖的关系。
下面是Spring Cloud的整体架构图：注册中心可以说是微服务架构中的“通讯录”，他记录了服务和服务地址的映射关系。在分布式架构中，服务会注册到这里，当服务需要调用其他服务时，就在这里找到对应服务的地址，进行调用。
springcloud原理是什么?SpringClientFactory是不是感觉跟OpenFeign中的FeignContext很像，其实两个的作用是一样的，SpringClientFactory也继承了NamedContextFactory，实现了配置隔离，同时也在构造方法中传入了每个容器默认的配置类RibbonClientConfiguration。
SpringCloud是基于SpringBoot实现的微服务框架，为开发人员提供了很多快速构建分布式系统中常见模式的工具，包括配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理，控制总线等。
SpringCloud是基于SpringBoot基础之上开发的微服务框架，SpringCloud是一套目前非常完整的微服务解决方案框架，其内容包含服务治理、注册中心、配置管理、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、分布式会话等。
Spring Cloud是基于Spring Boot的一整套实现微服务的框架。他提供了微服务开发所需的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等组件。
你所理解的SpringCloud是什么?1、Spring Cloud 是Pivotal提 供的用于简化分布式系统构建的工具集。Spring Cloud引入了云平台连接器（Cloud Connector）和服务连接器（Service Connector）的概念。
2、SpringCloud是基于SpringBoot基础之上开发的微服务框架，SpringCloud是一套目前非常完整的微服务解决方案框架，其内容包含服务治理、注册中心、配置管理、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、分布式会话等。
3、SpringCloud是基于SpringBoot实现的微服务框架，为开发人员提供了很多快速构建分布式系统中常见模式的工具，包括配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理，控制总线等。
4、Spring Cloud是一系列框架的有序集合（框架集），他利用Spring Boot的开发便利性巧妙的简化了分布式系统基础设施的开发，如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等。
5、Spring Cloud是基于Spring Boot的一整套实现微服务的框架。他提供了微服务开发所需的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等组件。
SpringCloud入门简述1、SpringCloud是基于SpringBoot实现的微服务框架，为开发人员提供了很多快速构建分布式系统中常见模式的工具，包括配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理，控制总线等。
2、SpringCloud是基于SpringBoot基础之上开发的微服务框架，SpringCloud是一套目前非常完整的微服务解决方案框架，其内容包含服务治理、注册中心、配置管理、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、分布式会话等。
3、不像Spring（Spring Framework），大体上能够理解为它是一个管理bean的容器。也不想SpringBoot，可以理解为它是加强版的Spring，集成了SSM和其它一些框架，并且大量支持和推荐注解开发。
SpringCloud微服务组件介绍1、Spring Cloud是基于Spring Boot的一整套实现微服务的框架。他提供了微服务开发所需的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等组件。
2、Spring Cloud 与 Spring Boot Spring Boot 可以说是微服务架构的核心技术之一。通过在 Spring Boot 应用中添加 Spring MVC 依赖，就可以快速实现基于 REST 架构的服务接口，并且可以提供对 HTTP 标准动作的支持。
3、当添加API网关后，在第三方调用端和服务提供方之间就创建了一面墙，这面墙直接与调用方通信进行权限控制，后将请求均衡分发给后台服务端。这个还是静态的，得配合Spring Cloud Bus实现动态的配置更新。
4、SpringCloud是基于SpringBoot实现的微服务框架，为开发人员提供了很多快速构建分布式系统中常见模式的工具，包括配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理，控制总线等。
SpringCloud和Dubbo的区别是什么?springcloud和dubbo的最大区别：springcloud抛弃了dubbo的rpc通信，采用的是基于http的rest方式。
Spring Cloud是一系列微服务框架的有序集合，而Dubbo有2中常见理解，一种是狭义的理解，一种是广义的。
dubbo和spring cloud的定位不同。Dubbo的定位始终是一款RPC框架，而SpringCloud的目标是微服务架构下的一站式解决方案。
dubbo和spring cloud区别是Spring Cloud抛弃了Dubbo 的RPC通信，采用的是基于HTTP的REST方式。严格来说，这两种方式各有优劣。虽然在一定程度上来说，后者牺牲了服务调用的性能，但也避免了上面提到的原生RPC带来的问题。
面试之请不要再问我Spring Cloud底层原理
一、业务场景介绍
二、Spring Cloud核心组件：Eureka
三、Spring Cloud核心组件：Feign
四、Spring Cloud核心组件：Ribbon
五、Spring Cloud核心组件：Hystrix
六、Spring Cloud核心组件：Zuul
七、总结
但是我们思考一下，就算积分服务挂了，订单服务也可以不用挂啊！为什么？
如有收获，请帮忙转发，谢谢！
文章转载自大神：中华石衫