本系列為之前系列的整理重啟版，隨着項目的發展以及項目中的使用，之前系列里面很多東西發生了變化，並且還有一些東西之前系列並沒有提到，所以重啟這個系列重新整理下，歡迎各位留言交流，謝謝！~
Spring Cloud 官方文檔說了，它是一個完整的微服務體系，用戶可以通過使用 Spring Cloud 快速搭建一個自己的微服務系統。那么 Spring Cloud 究竟是如何使用的呢？他到底有哪些組件？
spring-cloud-commons組件里面，就有 Spring Cloud 默認提供的所有組件功能的抽象接口，有的還有默認實現。目前的 2020.0.x （按照之前的命名規則應該是 iiford），也就是spring-cloud-commons-3.0.x包括：
- 服務發現：
DiscoveryClient，從注冊中心發現微服務。 - 服務注冊：
ServiceRegistry，注冊微服務到注冊中心。 - 負載均衡：
LoadBalancerClient，客戶端調用負載均衡。其中，重試策略從spring-cloud-commons-2.2.6加入了負載均衡的抽象中。 - 斷路器：
CircuitBreaker，負責什么情況下將服務斷路並降級 - 調用 http 客戶端：內部 RPC 調用都是 http 調用
然后，一般一個完整的微服務系統還包括：
- 統一網關
- 配置中心
- 全鏈路監控與監控中心
Spring Cloud 一直處於非常活躍，非常快速迭代的過程，並且 Spring Cloud 高度依賴 Spring Boot，Spring Boot 與 Spring Cloud 相輔相成。但是，快速迭代帶來的不只是新功能的引入以及原有功能的優化，還有就是升級過程中帶來了很多兼容性，功能性，完整性，穩定性的煩惱。本系列旨在幫助廣大讀者了解不同大版本 Spring Boot & Spring Cloud 的特性功能以及底層原理的同時，使用這些組件實現一個具有完整功能的微服務體系，同時這個體系會適應目前最新的雲原生環境。
我們使用的是目前最流行的 Docker + Kubernetes 的組合。目前一般微服務架構，都不會直接使用物理機，因為現代的互聯網業務一般都具有這樣的特性（我們拿電子商城舉例）：
- 業務會在某一時刻開始突然開始快速增長，例如我們開始在各地投放廣告，用戶不斷進入網站，隨着口碑不斷變好，用戶增長速度越來越快。
- 業務在一段時間內，有高峰有低谷。例如在一天內，白天一般都在上班，晚上訪問網站下單的人數比較多。
- 業務在一段時間內，最高峰與最低峰之間的差距隨着業務增長越來越大。由於大部分用戶都在晚上訪問網站下單，導致白天和晚上的流量相差越來越大。
- 會突然出現流量尖峰，並且很難預測這個時間點以及估計量。例如雙 11 促銷的時候，人們大量涌入，很難能估計的好會有多少流量。還有就是突然大家需要某個商品的時候，例如新冠剛開始的時候，口罩搶購一空。
對於這些特性，根據業務壓力，智能並且快速動態擴容縮容這個功能變得越來越重要，但是這個功能在直接部署業務到物理機上很難實現。這時候出現了虛擬機，將物理機虛擬化抽象成多個虛擬機，比如 vmware 和 openstack，我們可以使用虛擬機在我們的操作系統中模擬出多台子電腦，子電腦之間是相互隔離的，這樣可以更細致動態的分配物理機的資源。但是虛擬機對於開發和運維人員而言，還是太過於笨重了，存在啟動慢，占用空間大，不易遷移的缺點。
接着，容器化技術應運而生，它不需要虛擬出整個操作系統，只需要虛擬一個小規模的環境即可，而且啟動速度很快，除了運行其中應用以外，基本不消耗額外的系統資源。Docker 是應用最為廣泛的容器技術，通過打包鏡像，啟動容器來創建一個服務。但是隨着應用越來越復雜，容器的數量也越來越多，由此衍生了管理運維容器的這個重要場景。這個場景目前最流行的解決方案就是 Kubernetes(k8s)。
Kubernetes 能為我們提供如下功能：
- 容器編排與管理，機器資源管理以及存儲卷掛載
- 服務的健康檢查以及自愈
- 服務彈性擴容
- 配置中心
- 服務發現與調度
- 負載均衡
在我們公司中，項目團隊包括了運維團隊以及后端開發團隊。對於 Docker 鏡像打包與管理以及對於 K8s 的開發維護部署，主要交給運維團隊。微服務業務開發維護，實現微服務特性的框架的開發維護是交給后端開發團隊的。所以對於 K8s 的功能，我們只使用了前三個，對於配置中心、服務發現與調度還有負載均衡，我們還是主要交給實現微服務特性的框架實現的，未來可能會將這三個功能使用起來。
微服務框架需要考慮與 K8s 的交互，主要是服務的健康檢查以及自愈以及服務彈性擴容：
- 服務的健康檢查以及自愈：K8s 可以通過檢查端口是否被監聽使用，調用 http 接口來檢查進程是否啟動以及進程的健康性，我們需要提供這種健康檢查接口。主要通過 spring boot 的 actuator 實現
- 服務彈性擴容：K8s 需要獲取進程的監控指標來決定是否需要擴容，並且我們也需要監控中心采集這些指標。我們主要通過 grafana（監控中心） + prometheus（采集指標） + actuator（暴露接口） 實現。
本篇主要交代了我們使用 Spring Cloud 作為我們微服務框架的背景以及底層的雲組件和功能邊界，接下來我們會繼續介紹我們要使用微服務框架實現的功能，以及包含的組件和使用中要考慮的問題。
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