1.五、源码声明式服务调用-Feign
2.Ribbon负载均衡分析
3.springcloud2022？
4.Nacos 服务注册源码分析
5.Spring Cloud 五大核心组件解析之Eureka详解

五、解析声明式服务调用-Feign

       Feign 是源码一款强大的声明式 REST 客户端，用于简化 API 调用过程。解析它提供了模板化的源码接口定义，通过注解轻松设置参数、解析实用波段主图源码格式和地址，源码使得远程调用如同调用本地方法般便捷。解析Spring Cloud 对 Feign 进行了封装，源码支持 SpringMVC 注解和自定义配置，解析还可与 Eureka、源码Ribbon 和 Hystrix 集成，解析实现负载均衡、源码熔断机制等高级特性。解析

       Feign 的源码金城投资源码核心组件包括：接口定义用于远程调用，注解描述请求信息；Contract 自定义解析注解；Decoder 和 Encoder 分别负责数据编码和解码；ErrorDecoder 处理异常，支持自定义异常返回；Logger 管理日志输出；Client 执行实际的 HTTP 请求，可以扩展使用高性能的 HTTP 客户端；Retryer 实现重试机制；InvocationHandlerFactory 通过动态代理机制执行远程调用。

       使用 Feign，开发者可以通过接口定义、注解标注（如 @RequestLine）轻松调用远程 API，无需关心服务提供者信息。例如，一个简单的 GET 请求示例展示了 Feign 的简洁性：定义接口、添加注解后，直接通过构建的接口对象调用方法获取结果。

       Feign 还支持继承特性，通过抽取公共接口和接口实现，减少代码重复。博弈均线源码此外，Feign 还提供拦截器机制，可自定义请求处理逻辑，以及GET请求多参数传递的处理方式。配置上，Feign支持代码和配置文件两种方式，允许调整日志级别和异常解码器，以适应不同场景的需求。

       深入了解 Feign 的源码，可以看到其构建代理类、执行请求、与Hystrix集成等核心流程。通过这些组件和特性，Feign为简化 API 调用提供了强大且灵活的仿用钱宝源码工具。

Ribbon负载均衡分析

       Ribbon使用介绍

       Ribbon的使用非常简单，只需要在配置类中添加相应的配置即可。调用时，通过服务名在Eureka中注册的服务进行调用，Ribbon则自动进行负载均衡。以zhao-service-resume项目为例，开启多个服务实例并打印请求信息，即能观察到负载均衡的效果。Ribbon默认采用随机负载均衡策略（RandomRule），该策略全局生效，但可根据需求为不同服务设置不同的负载均衡策略。

       Ribbon源码解析

       自动装配类是配置加载的入口，例如LoadBalancerAutoConfiguration类。通过配置，任小龙视频源码LoadBalancerAutoConfiguration会自动注入带有@LoadBalanced注解的RestTemplate对象，并注入定制器RestTemplateCustomizer。在定制器代码中，添加了ClientHttpRequestInterceptor拦截器，该拦截器根据请求路径和地址执行负载均衡逻辑。最终，执行负载均衡策略选择服务端进行请求，实现负载均衡。服务列表的获取与更新在RibbonAutoConfigration中的SpringClientFactory和RibbonClientConfiguration类中实现，通过定时任务在ZoneAwareLoadBalancer的父类DynamicServerListLoadBalancer中重新赋值与更新服务列表。

springcloud？

       å¾®æœåŠ¡æ¡†æž¶ä¹‹SpringCloud简介

       åœ¨äº†è§£SpringCloud之前先了解一下微服务架构需要考量的核心关键点，如下图：

       å¯¹äºŽä»¥ä¸Šç­‰æ ¸å¿ƒå…³é”®ç‚¹çš„处理，不需要我们重复造车轮，SpringCloud已经帮我们集成了，它使用SpringBoot风格将一些比较成熟的微服务框架组合起来，屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，为快速构建微服务架构的应用提供了一套基础设施工具和开发支持。

       SpringCloud所提供的核心功能包含：

       SpringCloud架构图

       SpringCloud子项目

       SpringCloud旗下的子项目大致可以分为两类：

       å¦‚下：

       1.SpringCloud与SpringBoot

       SpringBoot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。而且SpringBoot默认提供JackJson序列化支持，可以让服务接口输入、输出支持JSON等。因此，当使用SpringCloud进行微服务架构开发时，使用SpringBoot是一条必经之路。

       2.SpringCloud与服务治理(Eureka)

       æœåŠ¡æ²»ç†æ˜¯SpringCloud的核心，在实现上其提供了两个选择，即Consul和Netflix的Eureka。

       Eureka提供了服务注册中心、服务发现客户端，以及注册服务的UI界面应用。

       åœ¨Eureka的实现中，节点之间相互平等，有部分注册中心“挂掉”也不会对整个应用造成影响，即使集群只剩一个节点存活，也可以正常地治理服务。即使所有服务注册节点都宕机，Eureka客户端中所缓存的服务实例列表信息，也可让服务消费者能够正常工作，从而保障微服务之间互相调用的健壮性和应用的弹性。

       3.SpringCloud与客户端负载均衡(Ribbon)

       Ribbon默认与Eureak进行无缝整合，当客户端启动的时候，从Eureka服务器中获取一份服务注册列表并维护在本地，当服务消费者需要调用服务时，Ribbon就会根据负载均衡策略选择一个合适的服务提供者实例并进行访问。

       SpringCloud通过集成Netflix的Feign项目，为开发者提供了声明式服务调用，从而简化了微服务之间的调用处理方式。并且默认Feign项目集成了Ribbon，使得声明式调用也支持客户端负载均衡功能。

       4.SpringCloud与微服务容错、降级(Hystrix)

       ä¸ºäº†ç»™å¾®æœåŠ¡æž¶æž„提供更大的弹性，在SpringCloud中，通过集成Netflix下子项目Hystrix，通过所提供的@HystrixCommand注解可以轻松为我们所开发的微服务提供容错、回退、降级等功能。此外，Hystrix也默认集成到Feign子项目中。

       Hystrix是根据“断路器”模式而创建。当Hystrix监控到某服务单元发生故障之后，就会进入服务熔断处理，并向调用方返回一个符合预期的服务降级处理（fallback），而不是长时间的等待或者抛出调用异常，从而保障服务调用方的线程不会被长时间、不必要地占用，避免故障在应用中的蔓延造成的雪崩效应。

       è€ŒHystrix的仪表盘项目（Dashboard）可以监控各个服务调用所消耗的时间、请求数、成功率等，通过这种近乎实时的监控和告警，可以及时发现系统中潜在问题并进行处理。

       5.SpringCloud与服务网关(Zuul)

       SpringCloud通过集成Netflix中的Zuul实现API服务网关功能，提供对请求的路由和过滤两个功能

       è·¯ç”±åŠŸèƒ½è´Ÿè´£å°†å¤–部请求转发到具体的微服务实例上，是实现外部访问统一入口的基础。

       è¿‡æ»¤å™¨åŠŸèƒ½åˆ™è´Ÿè´£å¯¹è¯·æ±‚的处理过程进行干预，是实现请求校验、服务聚合等功能的基础。

       é€šè¿‡Zuul，可以将细粒度的服务组合起来提供一个粗粒度的服务，所有请求都导入一个统一的入口，对外整个服务只需要暴露一个API接口，屏蔽了服务端的实现细节。通过Zuul的反向代理功能，可以实现路由寻址，将请求转发到后端的粗粒度服务上，并做一些通用的逻辑处理。此外，Zuul默认会与Eureka服务器进行整合，自动从Eureka服务器中获取所有注册的服务并进行路由映射，实现API服务网关自动配置。

       6.SpringCloud与消息中间件(Stream)

       SpringCloud为简化基于消息的开发，提供了Stream子项目，通过建立消息应用抽象层，构建了消息收发、分组消费和消息分片等功能处理，将业务应用中的消息收发与具体消息中间件进行解耦，使微服务应用开发中可以非常方便地与Kafka和RabbitMQ等消息中间件进行集成。

       SpringCloudBus基于Stream进行扩展，可以作为微服务之间的事件、消息总线，用于服务集群中状态变化的传播。

       æ¯”如SpringCloudConfig借助Bus，可以实现配置的动态刷新处理。

       7.SpringCloud与分布式配置中心(Config)

       é’ˆå¯¹å¾®æœåŠ¡æž¶æž„下的配置文件管理需求，SpringCloud提供了一个Config子项目。SpringCloudConfig具有中心化、版本控制、支持动态更新和语言独立等特性。

       åœ¨Config子项目中将微服务应用分为两种角色：配置服务器（ConfigServer）和配置客户端（ConfigClient）。使用配置服务器集中地管理所有配置属性文件，配置服务中心可以将配置属性文件存储到Git、SVN等具有版本管理仓库中，也可以存放在文件系统中。默认采用Git的方式进行存储，因此可以很容易地对配置文件进行修改，并实现版本控制。

       8.SpringCloud与微服务链路追踪(Sleuth)

       SpringCloud中的Sleuth子项目为开发者提供了微服务之间调用的链路追踪。

       Sleuth核心思想就是通过一个全局的ID将分布在各微服务服务节点上的请求处理串联起来，还原了调用关系，并借助数据埋点，实现对微服务调用链路上的性能数据的采集。

       å› æ­¤ï¼Œé€šè¿‡Sleuth可以很清楚地了解到一个用户请求经过了哪些服务、每个服务处理花费了多长时间，从而可以对用户的请求进行分析。此外，通过将采集的数据发送给Zipkin进行存储、统计和分析，从而可以实现可视化的分析和展示，帮助开发者对微服务实施优化处理。

       9.SpringCloud与微服务安全(Security)

       SpringCloudSecurity为我们提供了一个认证和鉴权的安全框架，实现了资源授权、令牌管理等功能，同时结合Zuul可以将认证信息在微服务调用过程中直接传递，简化了我们进行安全管控的开发。

       SpringCloudSecurity默认支持OAuth2.0认证协议，因此单点登录也可以非常容易实现，并且OAuth2.0所生成的令牌可以使用JWT的方式，进一步简化了微服务中的安全管理。

       .SpringCloud的其他子项目

       è‡ªå®šä¹‰springcloud-gateway熔断处理

       ä¸€ã€åœºæ™¯

       ä½¿ç”¨springcloudgateway后，有了熔断，问题也就随之而来，服务间调用有了hystrix可以及时的排除坏接口、坏服务的问题，对系统很有帮助。但是！不是所有的接口都是极短时间内完成的，不是所有的接口都可以设置一样的超时时间的！

       é‚£ä¹ˆæˆ‘们面临一个问题，那就是百分之的接口都可以在1s内完美完成，但是就是那几个特殊接口，需要十几秒，几十秒的等待时间，而默认熔断的时间又只有一个。

       äºŒã€åˆ†æž

       åœ¨å‰é¢springcloudgateway源码解析之请求篇中我们知道请求会经过一些列的过滤器（GatewayFilter）,而springcloudgateway的降级熔断处理就是由一个特殊的过滤器来处理的，通过源码分析我们关注到HystrixGatewayFilterFactory这个类，这个类的作用就是生产GatewayFilter用的，我们看下它的实现

       å¯ä»¥çœ‹åˆ°çº¢æ¡†å¤„最后构建了一个匿名的GatewayFilter对象返回，这个对象在接口请求过程中会被加载到过滤器链条中，仔细看到这里是创建了一个RouteHystrixCommand这个命令对象，最终调用command.toObservable()方法处理请求，如果超时熔断调用resumeWithFallback方法

       é€šè¿‡æºç åˆ†æžgateway在路由时可以指定HystrixCommandKey，并且对HystrixCommandKey设置超时时间

       ä¸‰ã€æ–¹æ¡ˆ

       çŸ¥é“网关熔断的原理就好办了,自定义熔断的过滤器配置到接口请求过程中，由过滤器来读取接口熔断配置并构建HystrixObservableCommand处理请求。

       è‡ªå®šä¹‰ä¸€ä¸ªç±»XXXGatewayFilterFactory继承AbstractGatewayFilterFactory，将api和对应的timeout配置化，来实现细化到具体接口的熔断配置，具体实现如下：

       packageorg.unicorn.framework.gateway.filter;

       importcn.hutool.core.collection.CollectionUtil;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandKey;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties;

       importcom.netflix.hystrix.HystrixObservableCommand;

       importcom.netflix.hystrix.exception.HystrixRuntimeException;

       importorg.springframework.beans.factory.ObjectProvider;

       importorg.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilter;

       importorg.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;

       importorg.springframework.cloud.gateway.filter.factory.AbstractGatewayFilterFactory;

       importorg.springframework.cloud.gateway.support.ServerWebExchangeUtils;

       importorg.springframework.cloud.gateway.support.TimeoutException;

       importorg.springframework.core.annotation.AnnotatedElementUtils;

       importorg.springframework.mand;

       if(CollectionUtil.isNotEmpty(apiTimeoutList)){

       //request匹配属于那种模式

ApiHystrixTimeoutapiHystrixTimeout=getApiHystrixTimeout(apiTimeoutList,path);

command=newUnicornRouteHystrixCommand(config.getFallbackUri(),exchange,chain,initSetter(apiHystrixTimeout.getApiPattern(),apiHystrixTimeout.getTimeout()));

       }else{

       command=newUnicornRouteHystrixCommand(config.getFallbackUri(),exchange,chain,initSetter(serviceId(exchange),null));

       }

       returncommand;

}

       /

***@paramapiTimeoutList

*@parampath

*@return

*/

privateApiHystrixTimeoutgetApiHystrixTimeout(ListapiTimeoutList,Stringpath){

       for(ApiHystrixTimeoutapiTimeoutPattern:apiTimeoutList){

       if(this.antPathMatcher.match(apiTimeoutPattern.getApiPattern(),path)){

       returnapiTimeoutPattern;

}

       }

       ApiHystrixTimeoutapiHystrixTimeout=newApiHystrixTimeout();

       apiHystrixTimeout.setApiPattern("default");

       apiHystrixTimeout.timeout=null;

       returnapiHystrixTimeout;

}

       @Override

publicGatewayFilterapply(Configconfig){

       return(exchange,chain)-{

       UnicornRouteHystrixCommandcommand=initUnicornRouteHystrixCommand(exchange,chain,config);

returnMono.create(s-{

       Subscriptionsub=command.toObservable().subscribe(s::success,s::error,s::success);

       s.onCancel(sub::unsubscribe);

}).onErrorResume((Function)throwable-{

       if(throwableinstanceofHystrixRuntimeException){

       HystrixRuntimeExceptione=(HystrixRuntimeException)throwable;

HystrixRuntimeException.FailureTypefailureType=e.getFailureType();

switch(failureType){

       caseTIMEOUT:

       returnMono.error(newTimeoutException());

       caseCOMMAND_EXCEPTION:{

       Throwablecause=e.getCause();

if(causeinstanceofResponseStatusException||AnnotatedElementUtils

       .findMergedAnnotation(cause.getClass(),ResponseStatus.class)!=null){

       returnMono.error(cause);

}

       }

       default:

       break;

}

       }

Nacos 服务注册源码分析

       文章标题：Nacos 服务注册源码深度剖析

       作者郑哥在微信公众号运维开发故事中，详细解析了Nacos服务注册过程中服务端和客户端的运作机制。以Spring-Boot为基础，Nacos在服务架构中扮演着中心角色，与Eureka、Zookeeper等其他中间件相区分，其特点是支持AP和CP模式，并采用Raft协议保证分区一致性。

       客户端注册服务是主动的，通过Spring-Cloud Alibaba组件集成。关键配置类NacosServiceRegistryAutoConfiguration定义了核心Bean，如NacosAutoServiceRegistration，它负责将服务实例注册到Nacos。NacosServiceRegistry则负责实际的注册操作，通过心跳机制保持与服务端的连接。

       服务端，Nacos根据客户端注册时的ephemeral属性决定使用Distro（AP）或Raft（CP）协议。AP模式下，Nacos通过udp更新服务实例信息，而CP模式下，会触发raftCore.signalPublish进行数据同步和通知。

       对于源码调试，郑哥分享了如何定位启动类com.alibaba.nacos.Nacos，以及如何通过IDEA进行启动和调试。要深入了解Nacos的源码，可以参考nacos.io和github.com/alibaba/nacos...的文档。

Spring Cloud 五大核心组件解析之Eureka详解

       Spring Cloud五大核心组件之一的Eureka，作为微服务架构中的服务发现组件，基于Spring Boot开发，集成于Spring Cloud Netflix，专注于服务治理功能。Eureka的基础架构围绕两个关键组件构建：Eureka Server（注册中心服务端）与Eureka Client（注册中心客户端）。

       Eureka Server作为服务注册中心，提供注册与发现服务，支持集群部署，以实现高可用性。Service Provider为提供服务的应用实例，包括Spring Boot应用或其他遵循Eureka通信机制的应用。它们将自身提供的服务信息注册至Eureka Server，供Service Consumer（服务消费者）查找。Service Consumer是服务的使用者，通过从注册中心获取服务列表，利用客户端负载均衡算法选择服务提供者，并调用所需服务。

       Eureka服务治理机制包含注册、同步、续约、获取、调用和下线等关键流程。服务提供者在启动时向Eureka Server注册，服务注册中心存储服务信息，保证服务可见性。服务同步机制在集群中实现服务信息的共享，确保服务发现的一致性。服务续约机制维持服务的在线状态，防止服务意外剔除。服务消费者通过Eureka Server获取服务列表，并使用Ribbon实现负载均衡调用服务。服务下线机制允许服务提供者在正常关闭时通知Eureka Server，服务注册中心将在一段时间后将服务状态标记为DOWN，并传播信息。失效剔除机制帮助Eureka Server在服务未响应时自动剔除服务实例。为应对网络不稳定情况，Eureka Server具备自我保护机制，限制服务注册表中实例的剔除，以避免误操作。读者可深入源码学习，以更全面地理解Eureka的工作原理。