Spring cloud Alibaba 從入門到放棄

Spring cloud Alibaba

一. 為什么使用spring cloud alibaba

很多人可能會問，有了spring cloud這個微服務的框架，為什么又要使用spring cloud alibaba這個框架了？最重要的原因在於spring cloud中的幾乎所有的組件都使用Netflix公司的產品，然后在其基礎上做了一層封裝。然而Netflix的服務發現組件Eureka已經停止更新，我們公司在使用的時候就發現過其一個細小的Bug；而其他的眾多組件預計會在明年(即2020年)停止維護。所以急需其他的一些替代產品，也就是spring cloud alibaba，目前正處於蓬勃發展的態式。

二. 注冊中心Nacos

nacos是阿里巴巴研發的一個集注冊中心與配置中心於一體的管理平台，使用其他非常的簡單。下載地址為：

https://github.com/alibaba/nacos/releases，nacos的主頁如下圖所示：

其中默認的登錄名和密碼是：nacos/nacos

2.1 更改用戶名和密碼

A. 分別執行conf目錄下的nacos-mysql.sql兩個腳本文件，生成的數據表如下：

B. 重新配置密碼

新建一個springboot的項目，引入如下的依賴：

<dependency>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId>
</dependency>

生成密碼的Java代碼：

// 密碼加密處理
public static void main(String[] args) {
 BCryptPasswordEncoder bCryptPasswordEncoder = new BCryptPasswordEncoder();
    // 生成的密碼為：$2a$10$04MGTL.cJNZPpR3rFt/I2.43F.V75NH.5wdK.jngaO9Mc91mfonAO
 System.out.println(bCryptPasswordEncoder.encode("admin"));
}

執行如下sql命令：

insert into users values('nacos','$2a$10$04MGTL.cJNZPpR3rFt/I2.43F.V75NH.5wdK.jngaO9Mc91mfonAO', 1);
​
insert into roles values('nacos', 'ROLE_ADMIN')

C. 配置數據庫的連接

在conf目錄下的application.properties目錄下加入如下內容：

spring.datasource.platform=mysql
db.num=1
db.url.0=jdbc:mysql://mysql:3306/cloud-alibaba?useSSL=false&serverTimezone=UTC&serverTimezone=Asia/Shanghai
db.user=root
db.password=

2.2 nacos集群配置

A. 將conf目錄下的cluster.conf.example拷貝一份重命名為cluster.conf，在文件中加入所有集群節點的ip和端口號，文件內容如下：

127.0.0.1:8848
127.0.0.1:9948

B. 修改windows啟動文件 startup.cmd 的配置，修改內容如下：

set MODE="standalone"  #默認的配置
set MODE="cluster"     #修改后的內容

注：如果是Linux環境不用作任何的修改。

C.啟動兩個nacos，界面中出現如下的內容，表示集群配置成功

三. 服務提供方

pom.xml依賴配置

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
​
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>0.9.0.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>Greenwich.SR2</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

配置

spring:
 application:
    # 服務名
   name: alibaba-provider
 cloud:
   nacos:
     discovery:
        #必須配置ip地址
       server-addr: 172.18.96.177:8848,172.18.96.177:9948

啟動類

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient  //開啟nacos的服務發現
public class ProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ProviderApplication.class, args);
   }
}

服務頁面結果

四. 服務消費方

pom.xml依賴配置

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
​
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>0.9.0.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>Greenwich.SR2</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

配置

server:
 port: 8080
​
spring:
 application:
    # 服務名
   name: alibaba-consumer
 cloud:
   nacos:
     discovery:
       server-addr: 172.18.96.177:8848,172.18.96.177:9948
        # 不將自己的服務注冊到注冊中心
       register-enabled: false

啟動類配置

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class ConsumerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
   }
}

調用服務提供方

@RequestMapping
    public Object getUsers() {
        List<ServiceInstance> list = discoveryClient.getInstances("alibaba-provider");
​
        String targetUrl = list.stream().map(si -> si.getUri() + "/user").findFirst().get();
​
        List<String> resultList = restTemplate.getForObject(targetUrl, List.class);
​
        return resultList;
   }

五. Ribbon負載均衡

Spring Cloud Ribbon是基於Netflix Ribbon實現的一套客戶端負載均衡的工具。其主要功能是提供客戶端的負載均衡算法，並提供了完善的配置項如連接超時，重試等。簡單的說，就是配置文件中列出Load Balancer后面所有的機器，Ribbon會自動的基於某種規則(如簡單輪詢，隨機連接等)去連接這些機器，當然我們也可以使用Ribbon自定義負載均衡算法。

5.1 實現負載均衡

Ribbon只是一個客戶端的負載均衡器工具，實現起來非常的簡單，我們只需要在注入RestTemplate的bean上加上@LoadBalanced就可以了。如下：

@Configuration
public class WebConfig {
​
    @LoadBalanced
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
   }
}

5.2 服務消費方調用

// 直接寫上服務名即可
List<String> resultList = restTemplate.getForObject("http://alibaba-provider/user", List.class);

5.3 負載均衡策略

Ribbon提供了一個很重要的接口叫做IRule，其中定義了很多的負載均衡策略，默認的是輪詢的方式，以下是Ribbon的負載均衡策略：

類名	描述
RoundRobbinRule	輪詢
RandomRule	隨機挑選
RetryRule	按照輪詢的方式去調用服務，如果其中某個服務不可用，但是還是會嘗試幾次，如果嘗試過幾次都沒有成功，那么就不在調用該服務，會輪詢調用其他的可用服務。
AvailabilityFilteringRule	會先過濾掉因為多次訪問不可達和並發超過閾值的服務，然后輪詢調用其他的服務
WeightedResponseTimeRule	根據平均響應時間計算權重，響應越快權重越大，越容易被選中。服務剛重啟的時候，還未統計出權重會按照輪詢的方式；當統計信息足夠的時候，就會按照權重信息訪問
ZoneAvoidanceRule	判斷server所在的區域性能和可用性選擇服務器
BestAvailableRule	會過濾掉多次訪問都不可達的服務，然后選擇並發量最小的服務進行調用，默認方式

改變Ribbon的負責均衡策略：

@Bean
public IRule getRule() {
    return new RandomRule();
}

5.4 自定義負載均衡策略

我們自定義的負載均衡策略需要繼承AbstractLoadBalancerRule這個類，然后重寫choose方法，然后將其注入到容器中，如下所示：

public class Customize_Rule extends AbstractLoadBalancerRule {
​
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Customize_Rule.class);
​
    private int currentIndex = 0; //當前調用的索引
    private int num = 1; //次數
    private int limit = 5;
​
    /**
     * 初始化工作
     * @param iClientConfig
     */
    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) {
​
   }
​
    @Override
    public Server choose(Object key) {
        ILoadBalancer balancer = getLoadBalancer();
        return choose(balancer, key);
   }
​
    private Server choose(ILoadBalancer balancer, Object key) {
        Server server = null;
​
        while(null == server) {
            //獲取所有可用的服務
            List<Server> reachableServers = balancer.getReachableServers();
            if (0 == reachableServers.size()) {
                logger.error("沒有可用的服務");
                return null;  //退出while循環
           }
​
            int total = reachableServers.size(); //可用服務的數量
​
            synchronized (this) {
                /**
                 * 有種極端情況，當我們在使用最后一個服務的時候，其他的服務都不可用，可能導致索引越界異常
                 */
                if (currentIndex + 1 > total) {
                    currentIndex = 0;
                    server = reachableServers.get(currentIndex);  //獲取第一個服務
                    num = 0;
                    num++;
               } else {
                    if(limit == num) {
                        currentIndex++;
                        num = 0;
                        if(currentIndex == total) {
                            currentIndex=0;
                            server = reachableServers.get(currentIndex);  //獲取第一個服務
                            num++;
                       }else{
                            server = reachableServers.get(currentIndex);
                            num++;
                       }
                   }else {
                        server = reachableServers.get(currentIndex);
                        num++;
                   }
               }
           }
       }
        return server;
   }
}

將其注入到容器中，方式如下：

@Bean
public IRule getRule() {
    return new Customize_Rule();
}

六. Feign負載均衡

feign是基於Ribbon的另外一個負載均衡的客戶端框架，只需要在接口上定義要調用的服務名即可，使用起來非常的簡單。

pom.xml依賴

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

啟動類配置

需要在啟動類上加上@EnableFeignClients這個注解

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableFeignClients
public class ConsumerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
   }
}

服務接口配置

@FeignClient(name="alibaba-provider")
public interface UserService {
​
    @RequestMapping("/user")
    public List<String> getUsers();
}

七. 熔斷與服務降級

分布式系統中一個微服務需要依賴於很多的其他的服務，那么服務就會不可避免的失敗。例如A服務依賴於B、C、D等很多的服務，當B服務不可用的時候，會一直阻塞或者異常，更不會去調用C服務和D服務。同時假設有其他的服務也依賴於B服務，也會碰到同樣的問題，這就及有可能導致雪崩效應。

如下案例：一個用戶通過通過web容器訪問應用，他要先后調用A、H、I、P四個模塊，一切看着都很美好。

由於某些原因，導致I服務不可用，與此同時我們沒有快速處理，會導致該用戶一直處於阻塞狀態。

當其他用戶做同樣的請求，也會面臨着同樣的問題，tomcat支持的最大並發數是有限的，資源都是有限的，將整個服務器拖垮都是有可能的。

Sentinel是一個用於分布式系統的延遲和容錯的開源庫，在分布式系統中，許多依賴會不可避免的調用失敗，例如超時，異常等，Hystrix能保證在一個依賴出現問題的情況下，不會導致整體服務失敗，避免級聯故障，以提高分布式系統的彈性。

斷路器本身是一種開關裝置，當某個服務單元發生故障后，通過斷路器的故障監控（類似於保險絲），向調用者返回符合預期的，可處理的備選響應，而不是長時間的等待或者拋出無法處理的異常，這樣就保證了服務調用的線程不會被長時間，不必要的占用，從而避免故障在分布式系統中的蔓延，乃至雪崩。

Sentinel在網絡依賴服務出現高延遲或者失敗時，為系統提供保護和控制;可以進行快速失敗，縮短延遲等待時間；提供失敗回退（Fallback）和相對優雅的服務降級機制；提供有效的服務容錯監控、報警和運維控制手段。

下載地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

7.1 依賴

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

7.2 配置

通常情況下我們只需要在服務提供方實現熔斷或者服務降級即可，但是如果要相對服務消費方是實現限流，在服務的提供方和消費方都需要加如下配置。

spring:
 cloud:
     sentinel:
     transport:
        # sentinel控制台的地址
       dashboard: localhost:8080
      # 立即加載
     eager: true

7.3 sentinel的控制面板

在瀏覽器輸入localhost:8080，使用sentinel/sentinel來訪問sentinel的控制面板：

接下來對sentinel的控制面板一一講解：

實時監控

用於查看接口調用的QPS(Query Per Second)以及平均響應時間。

簇點鏈路

查看當前追蹤的所有的訪問接口，可以添加流量規則、降級規則、熱點規則、授權規則。

流量規則

資源名：是需要控制的鏈路的名字，例如/student/all等

針對來源: 默認為default表示所有，也可以針對特定的服務進行設置。

閾值類型: 是指如何進行限制，可以是QPS，也可以是線程。

單機閾值: 是控制QPS或者線程的數量。

流量模式: 直接表示只是針對指定資源進行限制；關聯是指當被關聯的資源達到閾值時候，指定資源被限制訪問；鏈路是更加細粒度的控制，控制指定資源對鏈路的限制。

流控效果: 快速失敗是指，當無法訪問的時候立即給用戶一個錯誤響應；Warm Up(預熱)是指經過指定的時間后才達到指定的閾值(sentinel內有值為 coldFactor 為 3，即請求 QPS 從 threshold / 3 開始，經預熱時長逐漸升至設定的 QPS 閾值，參考地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E9%99%90%E6%B5%81---%E5%86%B7%E5%90%AF%E5%8A%A8)；排隊等待只是勻速的通過(每秒指定的QPS)，其他的請求進行排隊，但是並不會一直排下去，超過指定的時間就會失敗，閾值類型必須設置為QPS，不能為線程。

降級規則

資源名: 要實現降級的資源。

降級策略:

1) RT(平均響應時間)

如果在一秒鍾之內進入的請求的平均響應時間小於1ms，那么在未來5s鍾之內所有的請求都會熔斷降級。

2) 異常比例

如果在一秒鍾之內的請求數異常比例大於指定的數據，那么在未來的時間窗口內會一直熔斷降級。統計單位為s.

3) 異常數

如果在一分鍾之內，異常數量大於指定的值，那么在指定的時間窗口內請求一直會熔斷降級，注意時間窗口的值一般設置要大於60，因為設置如果小於60，可能會一直處於熔斷狀態。

熱點規則

熱點規則是針對具體的請求參數進行設置，例如如下的方法：

@RequestMapping("/edit")
@SentinelResource("edit")   //必須的有
public Object edit(@RequestParam(required = false) String id,
      @RequestParam(required = false) Integer age) {
 return this.studentService.commons();
}

資源名: 是@SentinelResource中設置的值

參數索引: 對那個參數進行QPS限制，通過索引來指定。

單機閾值：指定在統計時長內的閾值。

統計窗口時長: 統計的QPS的時間。

系統規則

LOAD: 僅對 Linux/Unix-like 機器生效，參考值一般是 CPU cores * 2.5

RT: 當單台機器上所有入口流量的平均 RT 達到閾值即觸發系統保護，單位是毫秒。

線程數: 當單台機器上所有入口流量的並發線程數達到閾值即觸發系統保護。

入口QPS: 當單台機器上所有入口流量的 QPS 達到閾值即觸發系統保護。

授權規則

授權規則是指可以將特定的訪問應用加入黑名單或者白名單，但是必須在訪問的時候攜帶應用的名稱。代碼實現部分如下：

@Component
public class SentinelOriginParser implements RequestOriginParser {
​
    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
        String origin = httpServletRequest.getParameter("origin");
​
        if(StringUtil.isBlank(origin)) {
            throw new IllegalArgumentException("origin parameter must be specified.");
       }
​
        return origin;
   }
}

加上了來源解析后，在往后的訪問中必須要攜帶origin參數，在sentinel的dashboard中可以作如下配置：

集群流控

是否集群: 是否采用集群

均攤閾值: 就是每個集群節點每秒的QPS.

集群閾值模式: 單機均攤是集群中每個節點每秒的QPS, 總體閾值是整個集群每秒的QPS.

集群流控

7.4 @SentinelResource

@SentinelResource是sentinel中非常重要的注解，提供了簡單易用的功能。其中blockHandler注解是限流的處理方法，fallback是服務降級的處理方法。

@SentinelResource(value="edit", blockHandler="editBlock", fallback = "editFallback")
@RequestMapping("/edit")
public Object edit(@RequestParam(required = false) String id,
      @RequestParam(required = false) Integer age) throws Exception {
    Thread.sleep(20);
 return this.studentService.commons();
}
​
// 限流的處理
public Object editBlock(String id, Integer age, BlockException ex) {
 Map<String, Object> map = new HashMap<>();
 map.put("msg", "限流了.");
 return map;
}
​
//服務降級的處理方法
public Object editFallback(String id, Integer age) {
 Map<String, Object> map = new HashMap<>();
 map.put("msg", "fallback 服務降級了.");
 return map;
}

八. Feign與Sentinel的整合

配置

feign:
 sentinel:
    # 默認是沒有提示的
   enabled: true

8.1 服務降級后的處理

可以在@FeignClient中配置fallback，來指定服務降級后給用戶返回的什么樣的數據，fallback的值為Class類型的對象，該類必須要實現該對應的接口。

@FeignClient(name="alibaba-provider", fallback = UserServiceFallback.class)
public interface UserService {
​
    @RequestMapping("/user")
    public List<String> getUsers();
}

UserServiceFallback的實現如下：

@Component
public class UserServiceFallback implements UserService {
​
    @Override
    public List<String> getUsers() {
        return Arrays.asList("服務降級了, 這是降級后返回的信息.");
   }
}

8.2 服務降級的異常處理

對於fallback來講，並不能追蹤到異常信息，在實際的業務處理過程中，我們往往需要記錄異常的信息，那么就要使用fallbackFactory屬性來實現。

@Component
public class UserServiceFallbackFactory implements FallbackFactory<UserService> {
​
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(UserServiceFallbackFactory.class);
​
    @Override
    public UserService create(Throwable cause) {
​
        return new UserService() {
            @Override
            public List<String> getUsers() {
                logger.info(cause.getMessage());
                return Arrays.asList("服務降級的方法");
           }
       };
   }
}

九. Sentinel的持久化

通過接入 Sentinel Dashboard 后，在頁面上操作來更新規則，都無法避免一個問題，那就是服務重新后，規則就丟失了，因為默認情況下規則是保存在內存中的。sentinel中持久化的方式有兩種，pull模式和push模式。

pull模式是指站在第三方持久化系統(redis, nacos)的角度，他們去到sentinel中定時去拉去配置信息，可能會造成數據的不一致性。

push模式是站在sentinel的角度，將其配置信息主動推送給第三方持久化系統，sentinel官方也推薦在線上使用該模式。

9.1 sentinel-dashboard改造

A. 將sentinel的源碼clone到本地

B. 進入到sentinel-dashboard目錄下，修改pom.xml文件

<!-- 修改之前的內容 -->
<dependency>
 <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
 <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
 <scope>test</scope>
</dependency>
<!-- 修改之后的內容 -->
<dependency>
 <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
 <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId>
</dependency>

C. 修改 src\main\webapp\resources\app\scripts\directives\sidebar\sidebar.html 文件

未修改之前的內容

<!-- <li ui-sref-active="active" ng-if="entry.appType==0">  -->
<!-- <a ui-sref="dashboard.flow({app: entry.app})"> -->
<!-- <i class="glyphicon glyphicon-filter"></i>&nbsp;&nbsp;流控規則 V1</a> -->
<!-- </li> -->
<li ui-sref-active="active" ng-if="!entry.isGateway">
    <a ui-sref="dashboard.flowV1({app: entry.app})">
        <i class="glyphicon glyphicon-filter"></i>&nbsp;&nbsp;流控規則
    </a>
</li>

修改之后的內容

<li ui-sref-active="active" ng-if="entry.appType==0">
 <a ui-sref="dashboard.flow({app: entry.app})">
  <i class="glyphicon glyphicon-filter"></i>&nbsp;&nbsp;流控規則
 </a>
</li>
<!--   <li ui-sref-active="active" ng-if="!entry.isGateway">-->
<!--       <a ui-sref="dashboard.flow({app: entry.app})">-->
<!--           <i class="glyphicon glyphicon-filter"></i>&nbsp;&nbsp;流控規則
           </a>   -->
<!--   </li>-->

D. 將 src\test\java\com\alibaba\csp\sentinel\dashboard\rule\nacos 目錄下的四個Java文件拷貝到src\main\java\com\alibaba\csp\sentinel\dashboard\rule 目錄下

E. 修改 src\main\webapp\resources\app\scripts\controllers\identity.js 文件，修改內容如下：

F. 重新打包生成Jar包，進入到sentinel目錄下(注：不是sentinel-dashboard目錄)，執行如下命令：

mvn clean                 
mvn install -DskipTests

G. 進入到sentinel-dashboard/target目錄下，執行如下內容：

java -jar sentinel-dashboard.jar

9.2 配置

spring:
 cloud:
   sentinel:
     datasource:
        # 這個名字隨意，但是要有意義
       flow: 
         nacos:
           server-addr: 192.168.31.173:8848
           groupId: SENTINEL_GROUP
           rule-type: flow

9.3 測試

在sentinel-dashboard控制面板添加一個流量控制規則