Spring Cloud Alibaba三大组件

tech2024-01-06 67

Spring Cloud Alibaba

Nacos

一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。Nacos：Dynamic Naming and Configuration ServiceNacos就是注册中心 + 配置中心

可以理解为之前的 Eureka + Config + Bus

官网地址： https://nacos.io/

下载最新的稳定版压缩包，解压之后进入bin目录，启动命令如下：

sh startup.sh -m standalone

控制台地址：http://localhost:8848/nacos

Nacos作为服务注册中心

引入依赖：

<dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId> </dependency>

添加配置：

spring: application: name: nacos-order-consumer cloud: nacos: discovery: server-addr: localhost:8848

启动类上需要加上@EnableDiscoveryClient注解

@SpringBootApplication @EnableDiscoveryClient public class PaymentMain9001 { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(PaymentMain9001.class, args); } }

创建两个服务提供者和一个服务消费者，我们观察引入的这个依赖包 nacos已经集成了netflix的ribbon,所以nacos天生支持负载均衡。不要忘了消费者微服务注册RestTemplate时，加上@LoadBalanced注解。

Nacos支持AP和CP模式的切换

C是所有节点在同一时间看到的数据是一致的；而A的定义是所有请求都会收到响应。

一般来说，如果不需要存储服务级别的信息且服务实例是通过nacos-client注册，并且能够保持心跳上报，那么就可以选择AP模式，当前主流的服务如Spring Cloud 和 Dubbo服务，都适用于AP模式，AP模式为了服务的可用性而减弱了一致性，因此AP模式下只支持注册临时实例。

如果需要在服务级别编辑或者存储配置信息，那么CP是必须，K8S服务和DNS服务则适用于CP模式。CP模式下则支持注册持久化实例，此时则是以Raft协议为集群运行模式，该模式下注册实例之前必须先注册服务如果服务不存在，则会返回错误。

# 切换 curl -X PUT '$NACOS_SERVER:8848/nacos/v1/ns/operator/switches?/entry=serverMode&value=CP'

Nacos作为服务配置中心

引入依赖：

<dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId> </dependency>

配置文件：

需要两个配置文件 bootstrap.yml 和 application.yml。Nacos同Spring Cloud Config一样，在项目初始化时，要保证先从配置中心进行配置拉取，拉取配置之后，才能保证项目的正常启动。

springboot配置文件的加载是存在优先级顺序的，bootstrap优先级高于application

bootstrap.yml:

server: port: 3377 spring: application: name: nacos-config-client cloud: nacos: discovery: server-addr: localhost:8848 # Nacos作为服务注册中心地址 config: server-addr: localhost:8848 # Nacos作为服务配置中心地址 file-extension: yml # 指定yaml格式的配置

application.yml:

spring: profiles: active: dev

下面是nacos官方手册的一段说明

在 Nacos Spring Cloud 中，dataId 的完整格式如下：

${prefix}-${spring.profiles.active}.${file-extension} prefix 默认为 spring.application.name 的值，也可以通过配置项 spring.cloud.nacos.config.prefix来配置。spring.profiles.active 即为当前环境对应的 profile注意：当 spring.profiles.active 为空时，对应的连接符 - 也将不存在，dataId 的拼接格式变成 ${prefix}.${file-extension}file-exetension 为配置内容的数据格式，可以通过配置项 spring.cloud.nacos.config.file-extension 来配置。目前只支持 properties 和 yaml 类型。

根据文档说明，我们需要做如下配置： (配置列表 - - > 新建配置)

经过测试，不仅可以获取信息，而且修改配置文件，可以实时刷新，不需要像Spring Cloud Config一样需要发Post请求。

Namespace 、 Group 、DataID 三者关系

最外层的namespace是用于区分部署环境的，Group和DataID逻辑上区分两个目标对象

默认情况下， Namespace=public , Group=DEFAULT_GROUP , 默认Cluster是DEFAULT

Nacos默认命名空间是public, Namespace主要用来实现隔离。

比如我们现在有三个环境：开发(dev)、测试(test)、生产环境(prod) ，我们就可以创建三个Namespace，不同的Namespace之间是隔离的。

Group默认是DEFAULT_GROUP ，GROUP可以把不同的微服务划分到同一个分组里面去

Service就是微服务，一个Service可以包含对个Cluster(集群)，Nacos默认Cluster是DEFAULT，Cluster是对指定微服务的一个虚拟划分。比如为了容灾，将Service微服务分别部署在杭州和广州机房，这时就可以给杭州机房的Service微服务起一个集群名称（HZ）,广州机房的Service微服务起一个集群名称（GZ），还可以尽量让同一个机房的微服务互相调用，以提升性能。

最后是Instance,就是微服务的实例。

切换环境

控制台操作新增一个test环境的配置文件修改配置文件，指定spring.profile.active=test,启动后，读取的配置信息就是对应的nacos-config-client-test.yml中的内容。

GROUP分组方案

新建配置时，指定自定义的GROUP bootstrap.yml配置文件中需要加上group的配置

spring: application: name: nacos-config-client cloud: nacos: discovery: server-addr: localhost:8848 # Nacos作为服务注册中心地址 config: server-addr: localhost:8848 # Nacos作为服务配置中心地址 file-extension: yml # 指定yaml格式的配置 group: TEST_GROUP

为了测试区分，application.yml中重新指定环境为 info

命名空间

默认会有一个public的命名空间且不可删除，可以自己新建自定义命名空间，id会自动生成此时，服务列表中就多了这个两个可选项目，可以在新的命名空间下面新建服务配置了。

这里的配置和在public命名空间下没有区别，代码中需要通过id值来指定对应哪个命名空间

Nacos 集群

方法一：

复制三分nacos包（本质就是三个java项目），修改application.properties中的server.port分别为8841、8842、8843修改复制cluster.conf.example模板生成一个新的cluster.conf文件。内容修改如下 10.0.0.30:8841 10.0.0.30:8842 10.0.0.30:8843 本身项目会自带一个derby数据库。但是为了集群中每个nacos都共用同样的数据，我们需要修改application.properties文件，指定使用mysql,并配置自己数据库的地址和账号密码 spring.datasource.platform=mysql db.num=1 db.url.0=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/nacos_config?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true db.user=root db.password=heling

这个本地数据库，nacos为我们提供了数据库脚本，在conf目录下名为nacos-mysql.sql

方法二：

cluster.conf和数据库配置同上，不需要复制成三个项目来逐个启动，只需要将启动脚本辅助三份，然后运行这个三个启动脚本即可。辅助启动脚本，分别命名为 startup-8841.sh 、startup-8842.sh、startup-8843.sh。然后分别启动 ./startup-8841.sh ./startup-8842.sh ./startup-8843.sh

内容修改如下：

#=========================================================================================== # JVM Configuration #=========================================================================================== JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -Dserver.port=8841"

安装nginx

[用brew安装nginx并配置]

nginx.conf解读

nginx的配置文件，即 nginx.conf 分为三个大块

第一部分：全局块

从配置文件开始到events块之间的内容，主要设置一下影响nginx服务器整体运行的配置指令，主要包括配置运行nginx服务器的用户（组）、允许生成的worker process数，进程PID存放的路径、日志存放路径和类型以及配置文件的引入等。

比如默认配置中的

worker_processes 1;

这是Nginx服务器并发处理服务的关键配置，这个值越大，可以支持的并发处理量也越多，但是受到硬件、软件等设备的制约。

第二部分：events块

events块涉及的指令主要影响Nginx服务器与用户的网络连接，常用的设置包括是否对多 work process下的网络连接进行序列化，是否允许同时接收多个网络连接，选取哪种时间驱动模型来处理连接请求，每个work process 可以同时支持的最大连接数等。

例如：默认配置中的

events { worker_connections 1024; }

就表示每个work process支持的最大连接数为 1024

第三部分：http块

直接拿我们nacos来举例子，我们监听1111端口，然后通过负载均衡来请求我们的三个nacos服务。

http { #gzip on; upstream cluster{ server 127.0.0.1:8841; server 127.0.0.1:8842; server 127.0.0.1:8843; } server { listen 1111; server_name localhost; location / { #root html; #index index.html index.htm; proxy_pass http://cluster; } } }

然后修改我们的9003微服务，将注册中心地址改成localhost:1111。

访问localhost:1111/nacos，检查服务列表，服务注册成功

Sentinel

Sentinel:分布式系统的流量卫兵

相当于是豪猪哥的升级版，借鉴了豪猪哥的设计思想。

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

Sentinel特点：

丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近10年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。完备的实时监控：Sentinel同时提供实时的监控功能。你可以在控制台中看到接入的应用的单台机器秒级数据，甚至500台一下规模的集群汇总运行情况广泛的开源生态：Sentinel提供开箱即用的与其他开源框架/库的整合模块，例如与Spring Cloud、Dubbo、gRPC的整合。你只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速接入Sentinel完善的SPI扩展点：Sentinel提供简单易用、完善的SPI扩展接口。你可以通过实现扩展接口来快速定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

Sentinel的主要特性：

Sentinel官方介绍

什么是SPI?

流控规则

Sentinel降级

Sentinel熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高），对这个资源的调用进行限制。让请求快速失败。避免影响到其他的资源而导致级联错误。

当资源被降级后，在接下来的降级时间窗口之内，对该资源的调用都会自动熔断（默认行为是抛出DegradeException）。

Sentinel熔断器是**没有半开**状态的。（新版本又有这个状态了）

半开的状态系统会自动去检测是否请求有异常，没有异常就关闭熔断器恢复使用，有异常则继续打开断路器。Hystrix就是这种模式。

Sentinel 提供以下几种熔断策略：

慢调用比例 (SLOW_REQUEST_RATIO)：选择以慢调用比例作为阈值，需要设置允许的慢调用 RT（即最大的响应时间），请求的响应时间大于该值则统计为慢调用。当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且慢调用的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求响应时间小于设置的慢调用 RT 则结束熔断，若大于设置的慢调用 RT 则会再次被熔断。异常比例 (ERROR_RATIO)：当单位统计时长（statIntervalMs）内请求数目大于设置的最小请求数目，并且异常的比例大于阈值，则接下来的熔断时长内请求会自动被熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。异常比率的阈值范围是 [0.0, 1.0]，代表 0% - 100%。异常数 (ERROR_COUNT)：当单位统计时长内的异常数目超过阈值之后会自动进行熔断。经过熔断时长后熔断器会进入探测恢复状态（HALF-OPEN 状态），若接下来的一个请求成功完成（没有错误）则结束熔断，否则会再次被熔断。

以上规则中，单位统计时长默认值为1s，最小请求数目默认值为5

引入问题：

目前我们服务限流和服务熔断返回值都是 Blocked by Sentinel(flow limiting)这个默认的提示。如何像Hystrix那样自定义降级处理呢？（也就是下面热点限流例子中的@SentinelResource注解）

热点限流

何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。比如：

商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制

热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。

// 测试热点限流 @GetMapping("/testHotKey") @SentinelResource(value = "testHotKey", blockHandler = "deal_testHotKey") public String testHotKey(@RequestParam(value = "p1", required = false) String p1, @RequestParam(value = "p2", required = false) String p2) { return "**** test hot key ****"; } public String deal_testHotKey(String p1, String p2, BlockException blockException) { return "**** test hot key **** o(╥﹏╥)o"; }

这是我们测试接口，有两个参数p1和p2 ，接下来我们配置一种热点限流规则，对第一个参数p1限流。

热点限流仅支持QPS模式，资源名也就是@SentinelResource设置的value值，这个值可以自定义，一般我们设置和接口地址一样，参数索引0，代表第一个参数，本例中就是p1，阈值和统计窗口时长都设置为1 就代表一秒超过1个请求是带p1参数的就进行限流

@SentinelResource还可以通过blockHandler指定自定义的限流处理方法。处理方法必须和原方法参数列表一致，并且还需要一个BlockException参数。

高级选项之参数例外项

我称之为 vip 配置项。正如小马哥所说，充钱你就会变得更强。我们可以为某些参数的值开辟特殊通道。如当p1的值为999时，阈值可以改成100

经过测试发现，p1为其他值时，QPS大于1则限流，P1为999时不会(QPS<100)。

注意：

@SentinelResource中blockHandler指定的处理方法，只有发生热点限流时才会进入。如果是其他情况如程序运行异常，是不会进入这个限流处理方法的。当未指定限流处理方法时，发生了热点限流，不会提示默认信息 Blocked by Sentinel(flow limiting)，而是直接显示错误页面。

系统规则

系统保护规则是从应用级别的入口流量进行控制，从单台机器的 load、CPU 使用率、平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度监控应用指标，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。

系统保护规则是应用整体维度的，而不是资源维度的，并且仅对入口流量生效。入口流量指的是进入应用的流量（EntryType.IN），比如 Web 服务或 Dubbo 服务端接收的请求，都属于入口流量。

系统规则支持以下的模式：

Load 自适应（仅对 Linux/Unix-like 机器生效）：系统的 load1 作为启发指标，进行自适应系统保护。当系统 load1 超过设定的启发值，且系统当前的并发线程数超过估算的系统容量时才会触发系统保护（BBR 阶段）。系统容量由系统的 maxQps * minRt 估算得出。设定参考值一般是 CPU cores * 2.5。CPU usage（1.5.0+ 版本）：当系统 CPU 使用率超过阈值即触发系统保护（取值范围 0.0-1.0），比较灵敏。平均 RT：当单台机器上所有入口流量的平均 RT 达到阈值即触发系统保护，单位是毫秒。并发线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。

扩展

Sentinel注意有三个核心Api

SphU定义资源Tracer定义统计ContextUtil定义了上下文

@SentinelResource深入

按照请求url 配置流控规则会有默认兜底方法也就是默认的那个错误提示按照资源名配置的需要自己写处理方法

自定义限流处理逻辑

自定义限流处理类 CustomerBlcokHandler定义静态处理方法 public class CustomerBlockHandler { public static CommonResult handlerException1(BlockException e) { return new CommonResult(444, "测试自定义处理之限流-------1", e.getMessage()); } public static CommonResult handlerException2(BlockException e) { return new CommonResult(444, "测试自定义处理之限流-------2", e.getMessage()); } } 指定使用这个自定义处理类中的指定方法通过blockHandlerClass指定自定义全局异常处理类通过blockHandler指定类中方法 @GetMapping("/rateLimit/customerBlockHandler") @SentinelResource(value = "customerBlockHandler", blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class, blockHandler = "handlerException1") public CommonResult customerBlockHandler() { return new CommonResult(200, "测试自定义处理之未被限流", new Payment(2020L, "serial003")); }

配置服务降级处理

该接口是请求注册在nacos的payment服务。该接口为了测试降价，当参数为1、2、3时返回正常数据，参数为4时，会抛出IllegalArgumentException异常，其他参数值则会返回空指针异常

@GetMapping("/consumer/fallback/{id}") //@SentinelResource(value = "fallback") // 1. 无配置情况直接显示错误页面这是不友好的，需要配置错误处理 //@SentinelResource(value = "fallback", fallback = "handlerFallback") // 2. 配置fallback 只负责业务异常 //@SentinelResource(value = "fallback", blockHandler = "blockHandler") // 3. 配置blockHandler,只负责Sentinel配置违规 //@SentinelResource(value = "fallback", fallback = "handlerFallback", blockHandler = "blockHandler") //组合使用 @SentinelResource(value = "fallback", fallback = "handlerFallback", blockHandler = "blockHandler", exceptionsToIgnore = {IllegalArgumentException.class}) // 忽略指定异常不再为它降级但是和限流无关 public CommonResult<Payment> fallback(@PathVariable("id") Long id) { CommonResult<Payment> result = restTemplate.getForObject(SERVICE_URL + "/paymentSQL/" + id, CommonResult.class, id); if (id == 4) { throw new IllegalArgumentException("IllegalArgumentException,非法参数异常 ....... "); } else if (result.getData() == null) { throw new NullPointerException("NullPointerException,该ID没有对应记录，空指针异常"); } return result; } public CommonResult handlerFallback(Long id, Throwable e) { Payment payment = new Payment(id, null); return new CommonResult(444, "业务异常处理方法，exception内容：" + e.getMessage(), payment); } public CommonResult blockHandler(Long id, BlockException e) { return new CommonResult(445, "sentinel限流 " + e.getClass().getCanonicalName() + "\t服务不可用"); }

通过测试我们得出结论：

- fallback 管运行异常 - blockHandler 管(Sentinel)配置违规

即 fallback做的是服务降级，blockHandler做的是服务限流。

Sentinel 配合 openFeign

引入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId> </dependency> 主启动类加注解支持openFeign @SpringBootApplication @EnableDiscoveryClient @EnableFeignClients public class OrderNacosMain84 { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(OrderNacosMain84.class, args); } } openFeign接口 @FeignClient(value = "nacos-payment-provider", fallback = PaymentFallbackService.class) public interface PaymentService { @GetMapping(value = "/paymentSQL/{id}") // 根据类上注解指定的微服务去请求这里指定的接口 public CommonResult<Payment> paymentSQL(@PathVariable("id") Long id); } 统一降级处理类 @Component public class PaymentFallbackService implements PaymentService { @Override public CommonResult<Payment> paymentSQL(Long id) { return new CommonResult<>(444, "服务降级返回，-----PaymentFallbackservice", new Payment(id, "error serial")); } }

测试：当服务出错或者服务停用时，这个指定的服务降级处理类生效

问题？

每次重启服务后，测试接口发现服务限流不生效了，然后查看Sentinel控制台，发现配置被清空。所以如何持久化流控配置呢？

之前我们nacos持久化用的是mysql数据库，那么我们Sentinel持久化也可以这样，但是除了我们常用的持久化服务，还可以将我们的限流规则持久化进 Nacos保存。

引入依赖  <dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId> </dependency> 配置数据源，即指定读取nacos的哪个配置文件(json文件) spring: application: name: cloudalibaba-sentinel-service cloud: nacos: discovery: server-addr: localhost:8848 sentinel: transport: # 监控台地址 dashboard: localhost:8888 # 默认8719，如果被占用会自动从8719开始依次加1，直到找到未被占用的端口 port: 8719 # 配置数据源读取nacos中的流控配置信息 datasource: ds1: nacos: server-addr: localhost:8848 dataId: cloudalibaba-sentinel-service groupId: DEFAULT_GROUP data-type: json rule-type: flow nacos中对应的配置 [ { "resource":"/rateLimit/byUrl", "limitApp":"default", "grade":1, "count":1, "strategy":0, "controlBehavior":0, "clusterMode":false } ]

这里每个字段对应了我们sentinel控制台的配置

resource 资源名称

limitApp 来源应用

garde 阈值类型 0表示线程数 1表示QPS

count 单机阈值

strategy 流控模式 0表示直接 1表示关联 2表示链路

controlBehavior 流控效果 0 表示快速失败 1 表示Warm up 2 表示排队等待

clusterMode 是否集群

再次重启，请求一次接口就发现，限流规则依然存在，查看Sentinel控制台，可以看到对应的配置规则。

Seata

Seata是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简答易用的分布式事务服务。

TC (Transaction Coordinator) - 事务协调者

维护全局和分支事务的状态，驱动全局事务提交或回滚。

TM (Transaction Manager) - 事务管理

定义全局事务的范围：开始全局事务、提交或回滚全局事务。

RM (Resource Manager) - 资源管理器

管理分支事务处理的资源，与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚。

启动seata服务之前需要改下配置文件

conf文件夹下的file.conf文件

store 中mode 切换成mysql ,然后将mysql的配置信息改成自己的（账号、密码、数据库名）

store { ## store mode: file、db、redis mode = "db" ## file store property file { ... ... ... } db { datasource = "druid" ## mysql/oracle/postgresql/h2/oceanbase etc. dbType = "mysql" driverClassName = "com.mysql.jdbc.Driver" url = "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/seata" user = "root" password = "heling" ... ... ... } redis { ... ... ... } }

conf文件夹下的registry.conf文件

registry { # file 、nacos 、eureka、redis、zk、consul、etcd3、sofa type = "nacos" nacos { application = "seata-server" serverAddr = "127.0.0.1:8848" group = "SEATA_GROUP" namespace = "" cluster = "default" username = "" password = "" } } config { # file、nacos 、apollo、zk、consul、etcd3 type = "file" ... ... ... file { name = "file.conf" } }

这两个配置都是指定以何种方式读取配置信息，第二个文件指定config配置中读取的就是第一个配置文件，所以这两个文件实际上只配最后一个文件就行。

初始化数据库

新建数据库 seata ，就是上面配置指定的数据库名

数据库脚本文件位置： https://github.com/seata/seata/blob/1.3.0/script/server/db/mysql.sql

执行此脚本，将生产三个表 global_table 、 branch_table 、lock_table

新建三个数据库来模拟业务场景对应的也是三个微服务

订单微服务 - 对应数据库和表 seata_order.t_order库存微服务 - 对应数据库和表 seata_order.t_storage账户微服务 - 对应数据库和表 seata_account.t_account

这三个库，每个库下面再建一张表 undo_log ，建表语句见官网http://seata.io/zh-cn/docs/user/quickstart.html

CREATE TABLE `undo_log` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `branch_id` bigint(20) NOT NULL, `xid` varchar(100) NOT NULL, `context` varchar(128) NOT NULL, `rollback_info` longblob NOT NULL, `log_status` int(11) NOT NULL, `log_created` datetime NOT NULL, `log_modified` datetime NOT NULL, `ext` varchar(100) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `ux_undo_log` (`xid`,`branch_id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

未完待续 …

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