概述
毫無疑問，Spring Cloud是目前微服務架構領域的翹楚，無數的書籍博客都在講解這個技術。不過大多數講解還停留在對Spring Cloud功能使用的層面，其底層的很多原理，很多人可能並不知曉。因此本文將通過大量的手繪圖，給大家談談Spring Cloud微服務架構的底層原理。
實際上，Spring Cloud是一個全家桶式的技術棧，包含了很多組件。本文先從其最核心的幾個組件入手，來剖析一下其底層的工作原理。也就是Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Zuul這幾個組件。
一、業務場景介紹
先來給大家說一個業務場景，假設咱們現在開發一個電商網站，要實現支付訂單的功能，流程如下：
創建一個訂單后，如果用戶立刻支付了這個訂單，我們需要將訂單狀態更新為“已支付”
扣減相應的商品庫存
通知倉儲中心，進行發貨
給用戶的這次購物增加相應的積分
針對上述流程，我們需要有訂單服務、庫存服務、倉儲服務、積分服務。整個流程的大體思路如下：
用戶針對一個訂單完成支付之后，就會去找訂單服務，更新訂單狀態
訂單服務調用庫存服務，完成相應功能
訂單服務調用倉儲服務，完成相應功能
訂單服務調用積分服務，完成相應功能
至此，整個支付訂單的業務流程結束
下圖這張圖，清晰表明了各服務間的調用過程：
好！有了業務場景之后，咱們就一起來看看Spring Cloud微服務架構中，這幾個組件如何相互協作，各自發揮的作用以及其背后的原理。
二、Spring Cloud核心組件：Eureka
咱們來考慮第一個問題：訂單服務想要調用庫存服務、倉儲服務，或者積分服務，怎么調用？
訂單服務壓根兒就不知道人家庫存服務在哪台機器上啊！他就算想要發起一個請求，都不知道發送給誰，有心無力！
這時候，就輪到Spring Cloud Eureka出場了。Eureka是微服務架構中的注冊中心，專門負責服務的注冊與發現。
咱們來看看下面的這張圖，結合圖來仔細剖析一下整個流程：
如上圖所示，庫存服務、倉儲服務、積分服務中都有一個Eureka Client組件，這個組件專門負責將這個服務的信息注冊到Eureka Server中。說白了，就是告訴Eureka Server，自己在哪台機器上，監聽着哪個端口。而Eureka Server是一個注冊中心，里面有一個注冊表，保存了各服務所在的機器和端口號
訂單服務里也有一個Eureka Client組件，這個Eureka Client組件會找Eureka Server問一下：庫存服務在哪台機器啊？監聽着哪個端口啊？倉儲服務呢？積分服務呢？然后就可以把這些相關信息從Eureka Server的注冊表中拉取到自己本地緩存起來。
這時如果訂單服務想要調用庫存服務，不就可以找自己本地的Eureka Client問一下庫存服務在哪台機器？監聽哪個端口嗎？收到響應后，緊接着就可以發送一個請求過去，調用庫存服務扣減庫存的那個接口！同理，如果訂單服務要調用倉儲服務、積分服務，也是如法炮制。
總結一下：
Eureka Client：負責將這個服務的信息注冊到Eureka Server中
Eureka Server：注冊中心，里面有一個注冊表，保存了各個服務所在的機器和端口號
三、Spring Cloud核心組件：Feign
現在訂單服務確實知道庫存服務、積分服務、倉庫服務在哪里了，同時也監聽着哪些端口號了。但是新問題又來了：難道訂單服務要自己寫一大堆代碼，跟其他服務建立網絡連接，然后構造一個復雜的請求，接着發送請求過去，最后對返回的響應結果再寫一大堆代碼來處理嗎？
這是上述流程翻譯的代碼片段，咱們一起來看看，體會一下這種絕望而無助的感受！！！
友情提示，前方高能：
看完上面那一大段代碼，有沒有感到后背發涼、一身冷汗？實際上你進行服務間調用時，如果每次都手寫代碼，代碼量比上面那段要多至少幾倍，所以這個事壓根兒就不是地球人能干的。
既然如此，那怎么辦呢？別急，Feign早已為我們提供好了優雅的解決方案。來看看如果用Feign的話，你的訂單服務調用庫存服務的代碼會變成啥樣？
看完上面的代碼什么感覺？是不是感覺整個世界都干凈了，又找到了活下去的勇氣！沒有底層的建立連接、構造請求、解析響應的代碼，直接就是用注解定義一個 FeignClient接口，然后調用那個接口就可以了。人家Feign Client會在底層根據你的注解，跟你指定的服務建立連接、構造請求、發起靕求、獲取響應、解析響應，等等。這一系列臟活累活，人家Feign全給你干了。
那么問題來了，Feign是如何做到這么神奇的呢？很簡單，Feign的一個關鍵機制就是使用了動態代理。咱們一起來看看下面的圖，結合圖來分析：
首先，如果你對某個接口定義了@FeignClient注解，Feign就會針對這個接口創建一個動態代理
接着你要是調用那個接口，本質就是會調用 Feign創建的動態代理，這是核心中的核心
Feign的動態代理會根據你在接口上的@RequestMapping等注解，來動態構造出你要請求的服務的地址
最后針對這個地址，發起請求、解析響應
四、Spring Cloud核心組件：Ribbon
說完了Feign，還沒完。現在新的問題又來了，如果人家庫存服務部署在了5台機器上，如下所示：
192.168.169:9000
192.168.170:9000
192.168.171:9000
192.168.172:9000
192.168.173:9000
這下麻煩了！人家Feign怎么知道該請求哪台機器呢？
這時Spring Cloud Ribbon就派上用場了。Ribbon就是專門解決這個問題的。它的作用是負載均衡，會幫你在每次請求時選擇一台機器，均勻的把請求分發到各個機器上
Ribbon的負載均衡默認使用的最經典的Round Robin輪詢算法。這是啥？簡單來說，就是如果訂單服務對庫存服務發起10次請求，那就先讓你請求第1台機器、然后是第2台機器、第3台機器、第4台機器、第5台機器，接着再來—個循環，第1台機器、第2台機器。。。以此類推。
此外，Ribbon是和Feign以及Eureka緊密協作，完成工作的，具體如下：
首先Ribbon會從 Eureka Client里獲取到對應的服務注冊表，也就知道了所有的服務都部署在了哪些機器上，在監聽哪些端口號。
然后Ribbon就可以使用默認的Round Robin算法，從中選擇一台機器
Feign就會針對這台機器，構造並發起請求。
對上述整個過程，再來一張圖，幫助大家更深刻的理解：
五、Spring Cloud核心組件：Hystrix
在微服務架構里，一個系統會有很多的服務。以本文的業務場景為例：訂單服務在一個業務流程里需要調用三個服務。現在假設訂單服務自己最多只有100個線程可以處理請求，然后呢，積分服務不幸的掛了，每次訂單服務調用積分服務的時候，都會卡住幾秒鍾，然后拋出—個超時異常。
咱們一起來分析一下，這樣會導致什么問題？
1.如果系統處於高並發的場景下，大量請求涌過來的時候，訂單服務的100個線程都會卡在請求積分服務這塊。導致訂單服務沒有一個線程可以處理請求
2.然后就會導致別人請求訂單服務的時候，發現訂單服務也掛了，不響應任何請求了
上面這個，就是微服務架構中恐怖的服務雪崩問題，如下圖所示：
如上圖，這么多服務互相調用，要是不做任何保護的話，某一個服務掛了，就會引起連鎖反應，導致別的服務也掛。比如積分服務掛了，會導致訂單服務的線程全部卡在請求積分服務這里，沒有一個線程可以工作，瞬間導致訂單服務也掛了，別人請求訂單服務全部會卡住，無法響應。
但是我們思考一下，就算積分服務掛了，訂單服務也可以不用掛啊！為什么？
我們結合業務來看：支付訂單的時候，只要把庫存扣減了，然后通知倉庫發貨就OK了
如果積分服務掛了，大不了等他恢復之后，慢慢人肉手工恢復數據！為啥一定要因為一個積分服務掛了，就直接導致訂單服務也掛了呢？不可以接受！
現在問題分析完了，如何解決？
這時就輪到Hystrix閃亮登場了。Hystrix是隔離、熔斷以及降級的一個框架。啥意思呢？說白了，Hystrix會搞很多個小小的線程池，比如訂單服務請求庫存服務是一個線程池，請求倉儲服務是一個線程池，請求積分服務是一個線程池。每個線程池里的線程就僅僅用於請求那個服務。
打個比方：現在很不幸，積分服務掛了，會咋樣？
當然會導致訂單服務里那個用來調用積分服務的線程都卡死不能工作了啊！但由於訂單服務調用庫存服務、倉儲服務的這兩個線程池都是正常工作的，所以這兩個服務不會受到任何影響。
這個時候如果別人請求訂單服務，訂單服務還是可以正常調用庫存服務扣減庫存，調用倉儲服務通知發貨。只不過調用積分服務的時候，每次都會報錯。但是如果積分服務都掛了，每次調用都要去卡住幾秒鍾干啥呢？有意義嗎？當然沒有！所以我們直接對積分服務熔斷不就得了，比如在5分鍾內請求積分服務直接就返回了，不要去走網絡請求卡住幾秒鍾，這個過程，就是所謂的熔斷！
那人家又說，兄弟，積分服務掛了你就熔斷，好歹你干點兒什么啊！別啥都不干就直接返回啊？沒問題，咱們就來個降級：每次調用積分服務，你就在數據庫里記錄一條消息，說給某某用戶增加了多少積分，因為積分服務掛了，導致沒增加成功！這樣等積分服務恢復了，你可以根據這些記錄手工加一下積分。這個過程，就是所謂的降級。
為幫助大家更直觀的理解，接下來用一張圖，梳理一下Hystrix隔離、熔斷和降級的全流程：
六、Spring Cloud核心組件：Zuul
說完了Hystrix，接着給大家說說最后一個組件：Zuul，也就是微服務網關。這個組件是負責網絡路由的。不懂網絡路由？行，那我給你說說，如果沒有Zuul的日常工作會怎樣？
假設你后台部署了幾百個服務，現在有個前端兄弟，人家請求是直接從瀏覽器那兒發過來的。打個比方：人家要請求一下庫存服務，你難道還讓人家記着這服務的名字叫做inventory-service？部署在5台機器上？就算人家肯記住這一個，你后台可有幾百個服務的名稱和地址呢？難不成人家請求一個，就得記住一個？你要這樣玩兒，那真是友誼的小船，說翻就翻！
上面這種情況，壓根兒是不現實的。所以一般微服務架構中都必然會設計一個網關在里面，像android、ios、pc前端、微信小程序、H5等等，不用去關心后端有幾百個服務，就知道有一個網關，所有請求都往網關走，網關會根據請求中的一些特征，將請求轉發給后端的各個服務。
而且有一個網關之后，還有很多好處，比如可以做統一的降級、限流、認證授權、安全，等等。
七、總結：
最后再來總結一下，上述幾個Spring Cloud核心組件，在微服務架構中，分別扮演的角色：
Eureka：各個服務啟動時，Eureka Client都會將服務注冊到Eureka Server，並且
Eureka Client還可以反過來從Eureka Server拉取注冊表，從而知道其他服務在哪里
Ribbon：服務間發起請求的時候，基於Ribbon做負載均衡，從一個服務的多台機器中選擇一台
Feign：基於Feign的動態代理機制，根據注解和選擇的機器，拼接請求URL地址，發起請求
Hystrix：發起請求是通過Hystrix的線程池來走的，不同的服務走不同的線程池，實現了不同服務調用的隔離，避免了服務雪崩的問題
Zuul：如果前端、移動端要調用后端系統，統一從Zuul網關進入，由Zuul網關轉發請求給對應的服務
以上就是我們通過一個電商業務場景，闡述了Spring Cloud微服務架構幾個核心組件的底層原理。
文字總結還不夠直觀？沒問題！我們將Spring Cloud的5個核心組件通過一張圖串聯起來，再來直觀的感受一下其底層的架構原理：
Spring Cloud各組件總結歸納
前面介紹了很多Spring Cloud的組件，本篇按照自己的角度來做一次歸納。
Spring Cloud技術應用從場景上可以分為兩大類：潤物無聲類和獨挑大梁類。
潤物無聲，融合在每個微服務中、依賴其它組件並為其提供服務。
Ribbon，客戶端負載均衡，特性有區域親和、重試機制。
Hystrix，客戶端容錯保護，特性有服務降級、服務熔斷、請求緩存、請求合並、依賴隔離。
Feign，聲明式服務調用，本質上就是Ribbon+Hystrix
Stream，消息驅動，有Sink、Source、Processor三種通道，特性有訂閱發布、消費組、消息分區。
Bus，消息總線，配合Config倉庫修改的一種Stream實現，
Sleuth，分布式服務追蹤，需要搞清楚TraceID和SpanID以及抽樣，如何與ELK整合。
獨挑大梁，獨自啟動不需要依賴其它組件。
Eureka，服務注冊中心，特性有失效剔除、服務保護。
Dashboard，Hystrix儀表盤，監控集群模式和單點模式，其中集群模式需要收集器Turbine配合。
Zuul，API服務網關，功能有路由分發和過濾。
Config，分布式配置中心，支持本地倉庫、SVN、Git、Jar包內配置等模式，
每個組件都不是平白無故的產生的，是為了解決某一特定的問題而存在。
Eureka和Ribbon，是最基礎的組件，一個注冊服務，一個消費服務。
Hystrix為了優化Ribbon、防止整個微服務架構因為某個服務節點的問題導致崩潰，是個保險絲的作用。
Dashboard給Hystrix統計和展示用的，而且監控服務節點的整體壓力和健康情況。
Turbine是集群收集器，服務於Dashboard的。
Feign是方便我們程序員寫更優美的代碼的。
Zuul是加在整個微服務最前沿的防火牆和代理器，隱藏微服務結點IP端口信息，加強安全保護的。
Config是為了解決所有微服務各自維護各自的配置，設置一個統一的配置中心，方便修改配置的。
Bus是因為config修改完配置后各個結點都要refresh才能生效實在太麻煩，所以交給bus來通知服務節點刷新配置的。
Stream是為了簡化研發人員對MQ使用的復雜度，弱化MQ的差異性，達到程序和MQ松耦合。
Sleuth是因為單次請求在微服務節點中跳轉無法追溯，解決任務鏈日志追蹤問題的。
特殊成員Zipkin，之所以特殊是因為從jar包和包名來看它不屬於Spring Cloud的一員，但是它與Spring Cloud Sleuth的抽樣日志結合的天衣無縫。
乍一看它與Hystrix的Dashboard作用有重疊的部分，但是他們的側重點完全不同。Dashboard側重的是單個服務的統計和是否可用，Zipkin側重的監控環節時長。
簡言之，Dashboard側重故障診斷，Zipkin側重性能優化。
參考博文：
https://blog.csdn.net/ZhiXiongWu/article/details/90049741
https://blog.csdn.net/yejingtao703/article/details/78331442/