面试八股文|Spring Cloud知识后端|springcloud|java

Spring Cloud 就是微服务系统架构的一站式解决方案。提供服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等操作。
微服务组件服务注册发现，统一配置管理，服务远程调用，统一网关路由，服务链路监控，流控，降级，保护
创建微服务项目步骤 1.聚合项目的pom文件

pom springboot的，微服务的版本，alibaba的版本，版本存在冲突的问题。将子服务加入进来。定义依赖的版本信息管理依赖的版本信息，子服务按需导入即可引入全部服务所需的依赖

2.子项目（子服务）的pom文件
子项目的打包方式不能为pom。
需要引入构建依赖
服务的注册发现 1.Eureka服务注册发现创建启动Eureka服务端项目
将消费者注册到服务端项目中，每30s进行心跳续约
每个服务都是服务的客户端（eureka-client），eureka-server服务端只有一个（@EnableEurekaServe）。
2.Nacos注册中心下载启动nacos服务端
将消费者注册到acos服务端中，每30s进行心跳续约
集群：一个服务可以包含多个集群，如杭州、上海，每个集群下可以有多个实例，形成分级模型
配置文件添加：cluster-name: HZ # 集群名称
同集群优先的负载均衡：
ribbon:NFLoadBalancerRuleClassName: com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule # 负载均衡规则
权重配置：性能好的机器承担更多的用户请求。在nacos控制台，找到user-service的实例列表，点击编辑，即可修改权重
环境隔离：namespace>Group>Service
服务实例:
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。 ephemeral: false # 设置为非临时实例
3.Nacos与Eureka的区别都支持服务注册和服务拉取
都支持服务提供者心跳方式做健康检测
Nacos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,临时实例心跳不正常会被剔除，非临时实例则不会被剔除
Nacos支持服务列表变更的消息推送模式，服务列表更新更及时
Nacos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
服务的配置管理 1.Config+Bus Spring Cloud 配置管理——Config
Spring Cloud Bus 的作用就是管理和广播分布式系统中的消息
2.Nacos配置管理配置文件需要加上后缀名
读取配置文件：@Value(“${}”)+{@RefreshScope}
多环境配置文件：本地指明profile。服务名-profile.yaml>服务名.yaml>本地配置
服务远程调用 1.RestTemplate+LoadBalanced RestTemplate是Spring提供的一个访问 Http 服务的客户端类
Ribbon是负载均衡器，在消费者端，在返回RestTemplate添加了@LoadBalanced注解
SpringCloud底层其实是利用了一个名为Ribbon的组件，来实现负载均衡功能的
LoadBalancerInterceptor这个类会在对RestTemplate的请求进行拦截，然后LoadBalancerClient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。
负载均衡策略:
RoundRobinRule：轮询策略
RandomRule: 随机策略，
WeightedResponseTimeRule:权重值
RetryRule: 重试策略。

自定义负载均衡策略: 第一种方式： @Bean public IRule randomRule(){ return new RandomRule(); } 第二种方式： providerName: ribbon: NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule

2.Open Feign 调用原来代码一样进行各个服务间的调用。OpenFeign 也是运行在消费者端的，使用 Ribbon 进行负载均衡，所以 OpenFeign 直接内置了 Ribbon。
使用：
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
自定义配置：

feign.Logger.Level 修改日志级别 - 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 - 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 feign.codec.Encoder 将请求参数编码，便于通过http请求发送 feign.Retryer 请求失败的重试机制，默认是没有，不过会使用Ribbon的重试

Feign使用优化：使用连接池代替默认的URLConnection

1）引入依赖 feign-httpclient 2）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

单独创建一个独立模块抽离出来，子服务需要引用的时候，用依赖进行引用，此时需要指定Feign应该扫描的包：@EnableFeignClients(basePackages = “cn.itcast.feign.clients”)
微服务网关 1.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。
【面试八股文|Spring Cloud知识】@EnableZuulProxy
网关是系统唯一对外的入口，介于客户端与服务器端之间，用于对请求进行鉴权、限流、路由、监控等功能。
路由策略配置；服务名屏蔽；路径屏蔽；敏感请求头屏蔽；过滤功能；令牌桶限流；
2.Gateway服务网关网关搭建步骤：
创建项目，引入nacos服务发现和gateway依赖
配置application.yml，包括服务基本信息、nacos地址、路由
路由配置包括：
路由id：路由的唯一标示
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
路由断言（predicates）：判断路由的规则，
路由过滤器（filters）：对请求或响应做处理
路由规则：

cloud: 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 filters: # 过滤器 - AddRequestHeader=Truth, Itcast is freaking awesome! # 添加请求头 default-filters: # 默认过滤项 - AddRequestHeader=Truth, Itcast is freaking awesome!

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
断言工厂：
After：是某个时间点后的请求。- After=2037-01-20T17:42:47.789-07:00
Header：请求必须包含某些header。- Header=X-Request-Id, \d+
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/**
过滤器工厂：配置文件
AddRequestHeader：给当前请求添加一个请求头
RequestRateLimiter：限制请求的流量
全局过滤器：拦截请求，做自己的业务逻辑。自定义全局过滤器实现GlobalFilter接口
order值越小，优先级越高，执行顺序越靠前。

@Order(-1) @Component public class AuthorizeFilter implements GlobalFilter { @Override public Mono filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) { MultiValueMap params = exchange.getRequest().getQueryParams(); // 1.获取请求参数 String auth = params.getFirst("authorization"); // 2.获取authorization参数。。。 // 逻辑处理 exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.FORBIDDEN); 4.1.禁止访问，设置状态码 return exchange.getResponse().setComplete(); // 4.2.结束处理 } }

过滤器执行顺序：当前路由的过滤器、DefaultFilter、GlobalFilter
服务链路监控，流控，降级，保护 1.Hystrix 一个能进行熔断和降级的库，通过使用它能提高整个系统的弹性。
@HystrixCommand：熔断就是服务雪崩的一种有效解决方案。当指定时间窗内的请求失败率达到设定阈值时，系统将通过断路器直接将此请求链路断开。
降级是为了更好的用户体验，当一个方法调用异常时，通过执行另一种代码逻辑来给用户友好的回复。这也就对应着 Hystrix 的后备处理模式。你可以通过设置 fallbackMethod 来给一个方法设置备用的代码逻辑。
2.Sentinel 解决雪崩问题的常见方式有四种:
超时处理：设定超时时间，请求超过一定时间没有响应就返回错误信息，不会无休止等待
仓壁模式:限定每个业务能使用的线程数，避免耗尽整个tomcat的资源，因此也叫线程隔离
断路器模式：由断路器统计业务执行的异常比例，如果超出阈值则会熔断该业务，拦截访问该业务的一切请求。
流量控制：限制业务访问的QPS，避免服务因流量的突增而故障。
限流是对服务的保护，避免因瞬间高并发流量而导致服务故障，进而避免雪崩。是一种预防措施。
超时处理、线程隔离、降级熔断**是在部分服务故障时，将故障控制在一定范围，避免雪崩。是一种补救措施。
SpringBoot整合Sentinel 引入依赖：
1.spring-cloud-starter-alibaba-sentinel
2.配置信息

spring: cloud: sentinel: transport: dashboard: localhost:8080

Sentinel簇点链路一个调用链，可以进行流控，降级，热点，授权
流控 QPS:
单机阈值：每秒只允许1次请求，超出的请求会被拦截并报错。
流控模式：断路器统计的对象不同

直接：统计当前资源的请求，触发阈值时对当前资源直接限流，也是默认的模式
关联：统计与当前资源相关的另一个资源，触发阈值时，对当前资源限流
当/write资源访问量触发阈值时，就会对/read资源限流，避免影响/write资源。
链路：统计从指定链路访问到本资源的请求，触发阈值时，对指定链路限流

流控效果：

快速失败：达到阈值后，新的请求会被立即拒绝并抛出FlowException异常。是默认的处理方式。QPS超过阈值时，拒绝新的请求
warm up：预热模式，对超出阈值的请求同样是拒绝并抛出异常。但这种模式阈值会动态变化，从一个较小值逐渐增加到最大阈值。： QPS超过阈值时，拒绝新的请求；QPS阈值是逐渐提升的，可以避免冷启动时高并发导致服务宕机。
排队等待：让所有的请求按照先后次序排队执行，两个请求的间隔不能小于指定时长。请求会进入队列，按照阈值允许的时间间隔依次执行请求；如果请求预期等待时长大于超时时间，直接拒绝

线程数:
基于线程池模式，有额外开销，但隔离控制更强
降级熔断降级
熔断机制慢调用，异常比例或异常数
慢调用业务的响应时长（RT）大于指定时长的请求认定为慢调用请求。在指定时间内，如果请求数量超过设定的最小数量，慢调用比例大于设定的阈值，则触发熔断
异常比例或异常数统计指定时间内的调用，如果调用次数超过指定请求数，并且出现异常的比例达到设定的比例阈值（或超过指定异常数），则触发熔断。
断路器断路器控制熔断和放行是通过状态机来完成的：断路器熔断策略有三种：慢调用、异常比例、异常数
状态机包括三个状态（动态切换）：
- closed：关闭状态，断路器放行所有请求，并开始统计异常比例、慢请求比例。超过阈值则切换到open状态
- open：打开状态，服务调用被熔断，访问被熔断服务的请求会被拒绝，快速失败，直接走降级逻辑。Open状态5秒后会进入half-open状态
- half-open：半开状态，放行一次请求，根据执行结果来判断接下来的操作。
- 请求成功：则切换到closed状态
- 请求失败：则切换到open状态
FeignClient整合Sentinel 1.配置开启sentinel功能

feign: sentinel: enabled: true # 开启feign对sentinel的支持

2.编写失败降级逻辑
业务失败后，不能直接报错，而应该返回用户一个友好提示或者默认结果，这个就是失败降级逻辑。
给FeignClient编写失败后的降级逻辑
①方式一：FallbackClass，无法对远程调用的异常做处理
②方式二：FallbackFactory，可以对远程调用的异常做处理，我们选择这种
3.在feing-api项目中定义类，实现FallbackFactory

public class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory {}

4.在feing-api项目中的DefaultFeignConfiguration类中将UserClientFallbackFactory注册为一个Bean
5.在feing-api项目中的UserClient接口中使用UserClientFallbackFactory：

@FeignClient(value = "https://www.it610.com/article/userservice", fallbackFactory = UserClientFallbackFactory.class)

热点热点参数限流，是限流的一种。分别统计参数值相同的请求，判断是否超过QPS阈值
授权请求的权限控制
授权规则可以对调用方的来源做控制，有白名单和黑名单两种方式。
- 白名单：来源（origin）在白名单内的调用者允许访问
- 黑名单：来源（origin）在黑名单内的调用者不允许访问
Sentinel是通过RequestOriginParser这个接口的parseOrigin来获取请求的来源的。
既然获取请求origin的方式是从reques-header中获取origin值，我们必须让所有从gateway路由到微服务的请求都带上origin头。

spring: cloud: gateway: default-filters: - AddRequestHeader=origin,gateway routes:

Hystrix和Sentinel区别 Sentine：信号量隔离，基于慢调用比例或异常比例，滑动窗口
Hystrix：线程池隔离/信号量隔离，基于失败比率
规则持久化原始模式：Sentinel的默认模式，将规则保存在内存，重启服务会丢失。
pull模式：控制台将配置的规则推送到Sentinel客户端，而客户端会将配置规则保存在本地文件或数据库中。以后会定时去本地文件或数据库中查询，更新本地规则。
push模式：控制台将配置规则推送到远程配置中心，例如Nacos。Sentinel客户端监听Nacos，获取配置变更的推送消息，完成本地配置更新。