如何正确使用 Spring Cloud？【下】

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除了常用组件之外，Spring Cloud 还集成了微服务全家桶，开箱即用：

• 服务注册发现类，包括：Eureka、Consul、Zookeeper、Etcd 等。服务注册：每个微服务组件都向注册中心登记自己提供的服务，包括服务的主机、端口号、版本号、通讯协议等信息。注册中心按照服务类型分类组织服务清单，同时以心跳检测的方式监测清单中服务是否可用，若不可用需要从服务清单中剔除，以达到排除故障服务的效果。服务发现：在服务治理框架下，服务间的调用不再通过具体的实例地址来实现，而是通过服务名发起请求调用实现。服务调用方通过服务名从注册中心的服务清单中获取服务实例的列表清单，通过指定的负载均衡策略取出一个服务实例位置来进行服务调用。

• 服务调用框架类，包括：Ribbon、Feign 等。客户端负载均衡，将负载均衡逻辑集成到消费方，消费方从注册中心获知服务有哪些实例可用，然后再按照某种策略从这些地址中选择一个服务实例进行访问。

• 服务容错组件类，包括：Hystrix 等。服务熔断：某个目标服务不可用或大量访问超时，系统将断开该服务的调用，对后续的调用请求，系统不再继续转发至此服务，直接返回失败应答，从而快速地释放资源；如果目标服务情况好转，则恢复调用。服务降级：在应急屏蔽或服务熔断情况下，直接返回本地缺省的应答。

• 统一配置中心类，包括：Spring Cloud Config、Spring Cloud Bus 等。在服务构建阶段，配合构建流水线，为服务软件包或镜像提供配置；在服务运维阶段，动态调整服务配置，满足运维的灵活性需求；在服务开发阶段，提供配置API将配置外置化，供其他系统调用。

• 服务网关代理类，包括：Zuul、Spring Cloud Gateway 等。主要提供服务路由功能，即接收消费方的所有请求，按照某种策略将请求转发至服务提供方。同时，在服务网关中完成一系列横切面的功能，例如：权限校验、请求计量、流量控制、服务质量、请求管理、响应管理、版本管理等。

• 调用链路监测类，包括：Spring Cloud Sleuth，封装了 Dapper、Zipkin 和 HTrace 等。微服务架构下组件的数量众多，一个业务请求可能需要调用多个服务，调用的复杂性决定了错误和异常难以定位。我们需要知道每个请求到底有哪些服务参与，调用顺序是怎么样的，从而清楚每个调用步骤，出现问题也能很快定位。

通常我们会采用 Eureka 作为服务注册中心，实现服务注册与发现；通过 Ribbon 和 Feign 实现服务的消费以及客户端负载均衡；通过 Spring Cloud Config 实现应用不同环境的外部化配置以及版本管理。为了让服务集群更为健壮，借助 Hystrix 的融断机制来避免微服务架构中个别服务出现异常时引起故障蔓延和雪崩。服务网关 Zuul 为微服务架构门户，将权限控制、计量计费等较重的非业务逻辑内容迁移到服务路由层面，使得服务集群主体能够具备更高的可复用性和可测试性。

5. Spring Cloud 如何融合 DevOps？

接下来，我们来了解一下 Spring Cloud 在与 DevOps 融合方面可以做哪些事情，它是如何让应用持续交付更加快捷的？我们都知道，DevOps 打造了一套持续交付的流程，包括：开发、编译、测试、发布、运营等节点。如何让应用更顺畅地通过上述各个节点呢？Spring Cloud 可以在每个研发节点上做一些配合和优化：

• 开发环节，我们大家应该都试用过 Spring Initializer 创建过 Spring Boot 项目工程，除此之外我们还可以借助 Maven Archetype 来快速生成项目工程。Archetype 是 Maven 工程的模板工具包，一个 Archetype 定义了某种类型项目的基本骨架，借助它尽可能快地给用户提供示例工程。
• 测试环节，微服务通常对外提供 RESTful API，供各种类型客户端调用，而以往我们需要借助文档来记录这些 API 信息，以便其他人员查阅和测试。如果 API 发生了改变，那我们就需要同步更新文档，这会降低持续交付的效率，而 Swagger 可以帮我们自动生成 API 在线文档，与代码实现保持同步。在此基础上，我们还可以对 API 进行自动化测试。通过 Spring Boot 集成 Swagger，让接口测试变得更加自动化。
• 发布环节，使用 Spring Boot 开发的项目，可以嵌入应用服务器 Jetty、Tomcat 等，最适合发布成 Docker 镜像。我们可以提供制作镜像的 Dockerfile 模板，不再使用 Docker Maven 插件，而是在当前项目的根目录下新建一个 Dockerfile 文件，代码编写完了之后，用户只需要修改一些参数，直接手动执行命令将应用打成镜像，这样就不用深入学习容器相关技术了。
• 运营环节，我们可以接入统一配置中心、日志云、全链路追踪等平台，方便问题的定位解决。

6. Spring Cloud 如何适配云基础设施？

刚才我们已经详细介绍了 Spring Cloud 在开发框架、服务集成和融合 DevOps 等方面的内容，接下来我们看看 Spring Cloud 在适配云平台方面可以做哪些事情。通常为了让各种云计算技术栈对应用开发者透明，降低应用上云的难度，我们需要适配虚拟机、容器等不同类型的云基础设施。

虚拟机是物理机的抽象，包括操作系统、内存和存储等，在制作 VM 镜像的时候可以按需安装软件，例如：WEB服务器和数据库等，这些软件也会出现在以该镜像启动的虚拟机中，VM 与它所在的主机，以及主机上其他 VM 相互隔离。容器在系统中只需要代码运行库环境所需的空间即可，同一个操作系统上的容器共享主机内核。由于实现原理不同，运行虚拟机和容器时所需的资源也不同。虚拟机本质上是一个完整的计算机，比容器需要更多的资源，而容器只是操作系统的一部分。一般容器集群资源密集度较低，因此在单个服务器上运行多容器要比在单个服务器上运行多VM更适合。

那我们的应用适合部署在哪种基础设施上呢？通常公共应用适合采用虚拟机部署，例如：消息队列、注册中心、数据库等等，这类应用对运行资源要求比较高，本身没有太多个组件构成；业务应用适合采用容器部署，我们可以将业务应用拆解成大量职责单一的微服务组件，每个组件对资源要求相对确定，而且在不同访问量下需要弹性伸缩。

因此，我们 DevOps 系统需要抽象出操作不同基础设施的管理接口，基于这些管理接口实现应用生命周期管理、服务治理等功能，这块可以借鉴国外厂商指定了一个云应用管理标准 CAMP（Cloud Application Management for Platform），它定义了应用构建、运行、管理、监控和更新等API，以及资源模型和交互协议等。??

7. Spring Cloud 填空式应用开发模式

在单个微服务构建上，Spring 已经从展示层、领域层和数据源层给我们提供了丰富的组件，我们只需要关注业务逻辑代码的编写；在服务集成上，Spring Cloud 已经提供了微服务全家桶，我们只需要引用这些服务，不需要自行搭建这些公共服务；在对接 DevOps 和 云基础设施上，我们可以做一些优化和适配。在它的支持下，我们可以更加轻松地拥抱微服务、DevOps 和云计算，更好地应对新技术挑战。遵循分工协作的理念，Spring Cloud 给我们提供了一种填空式的开发模式，在这种开发模式下，我们只需要聚焦业务和用户，从而以更快地迭代速度打磨出优秀的产品。

8. 总结

Spring 家族变得越来越庞大，包括 Spring Framework、Spring Boot、Spring Cloud 等，如果我们对它没有一个全局的认知，那我们很容易迷失在技术细节当中，也用不好这款产品。本文是作者参与公司微服务框架研发过程中积累的经验认知，可以作为 Spring Cloud 知识体系的索引，后续可以根据它深入学习某个特性。

本文主要价值是帮助大家梳理出 Spring Cloud 相关的知识框架，也就是我们常说的全局视角或者上帝视角。有了这个框架之后，我们可以根据自己的需要按图索骥找相关节点的资料来研究学习，不至于陷入细节找不到方向。当然，考虑到我们每个人的工作学习情况不同，平时遇到的问题也不同，本文内容无法覆盖所有人遇到的问题，欢迎大家留言提问，也欢迎关注「 IT老兵哥 」交流互动，谢谢！

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