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springcloud-学习总结

2022-03-29 13:34:44  阅读:140  来源: 互联网

标签:总结 SpringCloud 调用 服务 springcloud 分布式系统 学习 Spring Cloud


1 思维导图

2 服务使用步骤

  • 导入依赖
  • 编写配置文件
  • 主启动类添加开启服务的注解
  • 编写配置类(也许没有这一步)

3 面试题答案

3.1 什么是微服务?

维基上对其定义为:一种软件开发技术- 面向服务的体系结构(SOA)架构样式的一种变体,它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务,服务之间互相协调、互相配合,为用户提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中,服务与服务间采用轻量级的通信机制互相沟通(通常是基于HTTP的RESTful API)。每个服务都围绕着具体业务进行构建,并且能够独立地部署到生产环境、类生产环境等。另外,应尽量避免统一的、集中式的服务管理机制,对具体的一个服务而言,应根据上下文,选择合适的语言、工具对其进行构建。

3.2 微服务之间是如何独立通讯的?

  • 同步通讯 : RPC ,REST等。
  • 异步通讯 : 消息队列,要考虑消息的可靠传输、高性能,以及编程模型的变化等。

3.3 SpringCloud 和 Dubbo有那些区别?

最大区别:Spring Cloud 抛弃了Dubbo的RPC通信,采用的是基于HTTP的REST方式

  • 严格来说,这两种方式各有优劣。虽然从一定程度上来说,后者牺牲了服务调用的性能,但也避免了上面提到的原生RPC带来的问题。而且REST相比RPC更为灵活,服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约,不存在代码级别的强依赖,这个优点在当下强调快速演化的微服务环境下,显得更加合适。
  • 品牌机和组装机的区别
  • 社区支持与更新力度的区别

总结 : 二者解决的问题域不一样:Dubbo的定位是一款RPC框架,而SpringCloud的目标是微服务架构下的一站式解决方案。

3.4 SpringBoot 和 SpringCloud,请谈谈你对他们的理解

  • SpringBoot专注于开发单个个体微服务;
  • SpringCloud是关注全局的微服务协调整理治理框架,它将SpringBoot开发的一个个单体微服务,整合并管理起来,为各个微服务之间提供:配置管理、服务发现、断路器、路由、为代理、事件总栈、全局锁、决策竞选、分布式会话等等集成服务;
  • SpringBoot可以离开SpringCloud独立使用,开发项目,但SpringCloud离不开SpringBoot,属于依赖关系;
  • SpringBoot专注于快速、方便的开发单个个体微服务,SpringCloud关注全局的服务治理框架;

3.5 什么是服务熔断?什么是服务降级?

  • 熔断机制是对应雪崩效应的一种微服务链路保护机制。当扇出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时,会进行服务熔断,进而熔断该节点微服务的调用,快速返回错误的响应信息。检测到该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路,服务熔断的作用类似于家用的保险丝.
  • 服务降级是指 当服务器压力剧增的情况下,根据实际业务情况及流量,对一些服务和页面有策略的不处理,或换种简单的方式处理,从而释放服务器资源以保证核心业务正常运作或高效运作。说白了,就是尽可能的把系统资源让给优先级高的服务。

3.6 微服务的优缺点分别是什么?说下你在项目开发中遇到的坑

优点

  • 单一职责原则;
  • 每个服务足够内聚,足够小,代码容易理解,这样能聚焦一个指定的业务功能或业务需求;
  • 开发简单,开发效率高,一个服务可能就是专一的只干一件事;
  • 微服务能够被小团队单独开发,这个团队只需2-5个开发人员组成;
  • 微服务是松耦合的,是有功能意义的服务,无论是在开发阶段或部署阶段都是独立的;
  • 微服务能使用不同的语言开发;
  • 易于和第三方集成,微服务允许容易且灵活的方式集成自动部署,通过持续集成工具,如jenkins,Hudson,bamboo;
  • 微服务易于被一个开发人员理解,修改和维护,这样小团队能够更关注自己的工作成果,无需通过合作才能体现价值;
  • 微服务允许利用和融合最新技术;
  • 微服务只是业务逻辑的代码,不会和HTML,CSS,或其他的界面混合;
  • 每个微服务都有自己的存储能力,可以有自己的数据库,也可以有统一的数据库;

缺点

  • 开发人员要处理分布式系统的复杂性;
  • 多服务运维难度,随着服务的增加,运维的压力也在增大;
  • 系统部署依赖问题;
  • 服务间通信成本问题;
  • 数据一致性问题;
  • 系统集成测试问题;
  • 性能和监控问题;

3.7 你所知道的微服务技术栈有哪些?列举一二

微服务技术条目 落地技术
服务开发 SpringBoot、Spring、SpringMVC等
服务配置与管理 Netfix公司的Archaius、阿里的Diamond等
服务注册与发现 Eureka、Consul、Zookeeper等
服务调用 Rest、PRC、gRPC
服务熔断器 Hystrix、Envoy等
负载均衡 Ribbon、Nginx等
服务接口调用(客户端调用服务的简化工具) Fegin等
消息队列 Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ等
服务配置中心管理 SpringCloudConfig、Chef等
服务路由(API网关) Zuul等
服务监控 Zabbix、Nagios、Metrics、Specatator等
全链路追踪 Zipkin、Brave、Dapper等
数据流操作开发包 SpringCloud Stream(封装与Redis,Rabbit,Kafka等发送接收消息)
时间消息总栈 SpringCloud Bus
服务部署 Docker、OpenStack、Kubernetes等

3.8 Eureka和Zookeeper都可以提供服务注册与发现的功能,请说说两者的区别

著名的CAP理论指出,一个分布式系统不可能同时满足C (一致性) 、A (可用性) 、P (容错性),由于分区容错性P再分布式系统中是必须要保证的,因此我们只能再A和C之间进行权衡。

  • Zookeeper 保证的是 CP —> 满足一致性,分区容错的系统,通常性能不是特别高
  • Eureka 保证的是 AP —> 满足可用性,分区容错的系统,通常可能对一致性要求低一些

3.9 Spring Cloud的主要项目有哪些?

Spring Cloud的子项目,大致可分成两类,一类是对现有成熟框架"Spring Boot化"的封装和抽象,也是数量最多的项目;第二类是开发了一部分分布式系统的基础设施的实现,如Spring Cloud Stream扮演的就是kafka, ActiveMQ这样的角色。

Spring Cloud Config

集中配置管理工具,分布式系统中统一的外部配置管理,默认使用Git来存储配置,可以支持客户端配置的刷新及加密、解密操作。

Spring Cloud Netflix

Netflix OSS 开源组件集成,包括Eureka、Hystrix、Ribbon、Feign、Zuul等核心组件。

  • Eureka:服务治理组件,包括服务端的注册中心和客户端的服务发现机制;

  • Ribbon:负载均衡的服务调用组件,具有多种负载均衡调用策略;

  • Hystrix:服务容错组件,实现了断路器模式,为依赖服务的出错和延迟提供了容错能力;

  • Feign:基于Ribbon和Hystrix的声明式服务调用组件;

  • Zuul:API网关组件,对请求提供路由及过滤功能。

Spring Cloud Bus

用于传播集群状态变化的消息总线,使用轻量级消息代理链接分布式系统中的节点,可以用来动态刷新集群中的服务配置。

Spring Cloud Consul

基于Hashicorp Consul的服务治理组件。

Spring Cloud Security

安全工具包,对Zuul代理中的负载均衡OAuth2客户端及登录认证进行支持。

Spring Cloud Sleuth

Spring Cloud应用程序的分布式请求链路跟踪,支持使用Zipkin、HTrace和基于日志(例如ELK)的跟踪。

Spring Cloud Stream

轻量级事件驱动微服务框架,可以使用简单的声明式模型来发送及接收消息,主要实现为Apache Kafka及RabbitMQ。

Spring Cloud Task

用于快速构建短暂、有限数据处理任务的微服务框架,用于向应用中添加功能性和非功能性的特性。

Spring Cloud Zookeeper

基于Apache Zookeeper的服务治理组件。

Spring Cloud Gateway

API网关组件,对请求提供路由及过滤功能。

Spring Cloud OpenFeign

基于Ribbon和Hystrix的声明式服务调用组件,可以动态创建基于Spring MVC注解的接口实现用于服务调用,在Spring Cloud 2.0中已经取代Feign成为了一等公民。

3.10 使用 Spring Boot 开发分布式微服务时,面临哪些问题?

  • 与分布式系统相关的复杂性-这种开销包括网络问题,延迟开销,带宽问题,安全问题。
  • 服务发现-服务发现工具管理群集中的流程和服务如何查找和互相交谈。它涉及一个服务目录,在该目录中注册服务,然后能够查找并连接到该目录中的服务。
  • 冗余-分布式系统中的冗余问题。
  • 负载平衡 --负载平衡改善跨多个计算资源的工作负荷,诸如计算机,计算机集群,网络链路,中央处理单元,或磁盘驱动器的分布。
  • 性能-问题 由于各种运营开销导致的性能问题。
  • 部署复杂性-Devops 技能的要求。

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来源: https://www.cnblogs.com/lv1024/p/16066551.html

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