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1、SpringCloud五大组件

通常情况下：

• Eureka：服务注册中心（注册自己的地址上来，方便后续路由转发到对应的服务上去干活儿）
• Ribbon：负载均衡
• Feign：远程调用
• Hystrix：服务熔断
• zuul/Gateway：网关

实际项目用到了SpringCloudAlibaba相关的组件：

• Nacos：服务注册中心/配置管理
• Ribbon：负载均衡
• Feign：远程调用
• Sentinel：服务熔断
• Gateway：网关

2、服务注册和发现

微服务中，关于注册中心：

• 作用：服务注册和发现
• 常见选择：Nacos、Eureka、Zookeeper

2.1 Eurake

以Eureka为例：

比如order服务需要远程调用user服务，则前者为服务消费者、后者为服务提供者，服务启动后详情如下，体现了Eurake的三个功能：

• 服务注册：微服务向注册中心注册自己的实例信息（服务名称、IP、端口），比如user有三个实例（Pod），地址分别为localhost:8081、8082、8083
• 服务发现：order作为服务消费者调用user服务时，从注册中心拉取注册信息，并利用负载均衡算法选择user的某一个实例，进行远程调用
• 服务监控：每个实例定期向注册中心发送心跳，比如user-service:8083实例挂掉，注册中心收不到其心跳信息，则从服务列表中删掉其注册信息

2.2 Eurake和Nacos的区别

二者的共同点：

• 都支持服务的注册和注册信息拉取
• 都支持服务提供者心跳方式做健康检查

区别：

1）Nacos还支持做配置管理，Eurake只有注册中心

2）Nacos临时实例采用心跳模式，非临时实例采用主动检测模式

使用Nacos时，可以加这个配置，设置为非临时实例（默认临时实例）：

默认的临时实例，其健康检测和Eurake一样，但当设置为非临时实例时，Nacos注册中心会主动发消息询问这个实例还活着没，而不是实例向注册中心发送心跳信息。临时实例心跳不正常会被剔除，非临时实例则不会被剔除。

3）服务注册信息发生变化时，Naocs会将列表变更推送到服务消费者，即服务列表实时更新

如上图，即Nacos即支持服务主动定时pull拉取注册列表信息，也支持主动将变更push到服务

4）Nacos集群默认是AP，即追求高可用，但当集群中存在非临时实例时，采用CP模式，即强一致性，而Eurake采用AP

3、Ribbon负载均衡

3.1 策略

采用Feign远程调用时，底层是Ribbon在做负载均衡，流程如下： 从注册中心拉取的服务提供者实例列表，根据负载均衡策略，选择一个实例，比如轮询策略

Ribbon负载均衡策略：轮流、随机、选响应快的、选比较空闲的

• 轮询：RoundRobinRule
• 按照权重来选实例，响应时间越长，权重越小：WeightedResponseTimeRule
• 随机选择一个可用的实例：RandomRule
• 忽略那些短路的实例，并选择并发数较低的实例（比较空闲的一个）：BestAvailableRule
• 重试（轮询的实例宕机，重试）：RetryRule
• 可用性敏感策略，先过滤非健康的，再选择连接数较小的实例：AvailabilityFilteringRule
• 区域敏感策略（默认策略，以区域可用的实例为基础进行实例的选择，使用 Zone 对实例进行分类，这个 Zone 可以理解为一个机房、一个机架等，后再对 Zone 内的多个服务做轮询。比如就近选择上海的机房服务器，而不选择放在北京的服务器，没有区域的概念则就是一个轮询）：ZoneAvoidanceRule

3.2 自定义负载均衡策略

方式一：

在服务消费方（发起调用的那一方），创建IRule的Bean，返回一个IRule接口的实现类，不同的实现类，对应上面的一个个策略。如此，order调用任何一个微服务，都是这种负载均衡策略。

方式二：

在配置文件中，针对调用哪一个微服务时，使用哪种策略，局部生效，只针对order调用user这一个微服务时生效。

4、服务雪崩与熔断降级

4.1 服务雪崩

服务雪崩即：一个服务宕机，导致整个调用链上的其他服务因连接数耗尽也不可用

如上，D被A远程调用，后面A被B调用，此时D实例宕机，A远程请求一直得不到响应，积累久了，A的可用连接数就没了（一个服务的最大连接数是有限的，而调用失败的那些连接不会立马释放）。如此A也不可用，以此类推，整个系统都挂了。解决方案：

• 熔断降级
• 限流（只能起个预防作用）

4.2 服务降级

服务D远程调用不通时，走降级逻辑。

Feign时，用fallback指定降级逻辑：

4.3 服务熔断

只有降级也不行，降级只是返回了另一个提前定义好的失败调用结果，后面请求进来，还是先会去远程请求，直到超时失败才走降级代码，因此，需要加上熔断。即：远程调用失败次数到达一定阈值，请求过来，直接走降级逻辑，不再去先远程调用等到超时。

Hystrix 熔断机制，用于监控微服务调用情况。默认关闭，开启熔断可在引导类上添加注解@EnableCircuitBreaker，如果检测到 10 秒内请求的失败率超过 50%，就触发熔断机制，断路器打开，请求过来，不管远程调用通不通，直接走降级代码。之后每隔 5 秒重新尝试请求微服务（断路器半开，放行一个请求），如果微服务还不能响应，继续走熔断机制。如果微服务可达，则关闭熔断机制，恢复正常请求流程。

最后，注意，降级是针对远程调用某一个接口的，而熔断发生时，是全部接口。比如A远程调用B，请求B失败率到达阈值，触发熔断，则不管你直接请求B还是远程调用请求B，都是立即失败

5、服务限流

限流的原因：

• 有突发流量，并发高
• 防止用户恶意刷接口

实现方式：

• 设置Tomcat最大连接数

• Nginx：漏桶算法
• 网关：令牌桶算法
• 自定义拦截器

5.1 Nginx限流

漏桶算法即请求过来后，存起来，以固定的、微服务能处理及的速率放出来，装不下的请求等待或抛弃。削峰的味道。

具体实现：

方式一：控制速率

语法: limit_req_zone key zone rate

参数：

• key：定义限流对象， binary_remote_addr 就是一种 key ，即基于客户端 ip 限流
• Zone：定义共享存储区来存储访问信息，上图serviceReateLimit这个是自定义的名称，10m可以存储 16wip 地址访问信息
• Rate：最大访问速率，rate=10r/s，表示每秒最多放出10个请求
• burst=20：相当于桶的大小
• nodelay：快速处理，桶里的请求快速处理，桶外的请求快速丢弃

方式二：控制并发连接数

语法: limit_req_zone key zone rate

参数：

• limit_conn perip 20：对应的 key是 $binary_remote addr ，表示限制单个 |P 同时最多能持有 20 个连接
• limit_conn perserver 100：对应的 key是 $server name，表示虛拟主机(server)同时能处理并发连接的总数

5.2 网关限流

请求过来时，先去桶里申请令牌。拿到令牌，正常请求，拿不到令牌，阻塞或丢弃

和漏桶算法相比，二者的区别：比如漏桶设置了漏出速率为3，令牌桶设置了每秒生成的令牌数也为3.此时：

• 使用漏桶，可以保证最多每秒处理3个请求
• 令牌桶，每秒最多可处理6个请求：比如第1秒无请求，攒了3个令牌，第2秒来了6个请求，用掉已有的三个令牌，同时这一秒又生成3个新令牌，这一秒就可以处理6个请求

Spring Cloud Gateway网关限流的实现，是在配置中加局部过滤器RequestRateLimiter：

• key-resolver ：定义限流对象( ip 、路径、参数)，需代码实现，使用 spel表达式获取
• replenishRate ：令牌桶每秒填充平均速率（令牌存Redis，因此需要配置Redis）
• burstCapacity ：令牌桶总容量

6、微服务监控

常见技术选型：

• SpringBoot-Admin
• Prometheus + Grafana（偏监控，搭建复杂）
• Zipkin（偏链路追踪，但有代码侵入）
• Skywalking（偏链路追踪）

以SkyWalking为例：

相关概念：

• 服务（Service）：系统中的一个个微服务
• 端点（Endpoint）：开发的一个个功能接口
• 实例（Instance）：服务所在的物理机服务器

搭建完成后，根据仪表盘中的慢接口，去问题定位，拓扑图中显示了服务之间的调用关系

更好的是，sky walking可以设置告警规则，项目上线后，可给负责人发短信或者邮件，以便第一时间修复问题。

7、面试