SpringCloud微服务架构实战之微服务治理功能的实现

时间：2022-11-08 09:51:04|栏目：JAVA代码|点击：次

微服务治理

Spring Cloud 工具套件为微服务治理提供了全面的技术支持。这些治理工具主要包括服务的注册与发现、负载均衡管理、动态路由、服务降级和故障转移、链路跟踪、服务监控等。微服务治理的主要功能组件如下：

注册管理服务组件Eureka,提供服务注册和发现的功能。
负载均衡服务组件Ribbon,提供负载均衡调度管理的功能。
边缘代理服务组件Zuul，提供网关服务和动态路由的功能。
断路器组件Hystrix,提供容错机制、服务降级、故障转移等功能。
聚合服务事件流组件Turbine，可用来监控集群中服务的运行情况。
日志收集组件Sleuth,通过日志收集提供对服务间调用进行跟踪管理的功能。
配置管理服务组件Config,提供统一的配置管理服务功能。

有关这些组件的工作原理，我们可以通过一一个服务调用序列图进行说明，如图5-1 所示。

在这个序列图中，Eureka 管理每个注册的微服务实例，并为其建立元数据列表。当一个服务消费者需要调用微服务时，Ribbon将依据微服务的实例列表实行负载均衡调度。这种调度默认使用轮询算法，从实例列表中取出一一个可用的实例，然后Zuul依据实例的元数据,对服务进行路由。在路由的过程中,Hystrix会检查这个微服务实例的断路器状态。如果断路器处于闭合状态，则提供正常的服务;如果断路器处打开状态，则说明服务已经出现故障，Hystrix 将根据实例的配置情况进行故障转移、服务降级等。

此外，其他一些组件也对微服务的治理起到一定的辅助作用。例如，Turbine可以对微服务的断路器实现全面监控，Config可以构建-一个在线更新的配置管理中心，Sleuth和Zipkin结合使用可以组建一个跟踪服务器，等等。通过这些组件和服务的使用，可进一步加大微服务治理的力度。

鉴于在新版本的Spring Cloud中，Eureka 已经不再更新，所以这里使用一个功能更加强大的，由第三方提供的Consul来创建注册中心。当然，这个注册中心在Spring Cloud工具集中，同样提供了对相关组件的支持。

使用 Consul 创建注册中心

Consul 是一个功能非常强大，性能相当稳定的注册中心，而且还包了统配置管理功能。另外，它在 Docker 中运行和搭建集群时，更加容易整合。

Consul 的安装并不复杂，读者可从 Consul 官网中根据自己使用的操作系统，选择相关的版本进行下载。下载解压缩后，可以使用如下指令用开发模式启动

consul agent -dev

启动后即可通过浏览器打开其控制台，链接地址如下：

http:l/localhost:8500

如能看到如图 5-2 示的图，则说明注册中心已经启动就绪 Consul 默认的服务端口为8500 ，控制台管理和服务接入都使用这一端口。

为了能够将配置信息保存在磁盘文件中，这里使用了类似于生产环境中的启动参数，如下所示：

consul agent - server - bind=127 . 0 . 0.l - client=0.0.0 . 0 -bootstrap-expect=3-data-dir=/Users/apple/consul_data/application/data/- node=server

这些配置参数的意义如下。

-server 表示以服务端身份启动。
-bind 表示绑定到哪个地址（有些服务器会绑定多块网卡，可以通过 bind 参数强制指定绑定的地址）
-client ：指定客户端访问的地址（ Consul 有丰富的 AP 接口，这里的客户端指的是浏览器或调用方） ' 0.0 0.0 表示不限客户端地址。
-bootstrap expect=3 ：表示 Serv 集群最低节点数为，低于这个值将无法正常工作（注：ZooKeeper 类似，通常集群数为奇数，以方便选举。 onsul 采用的是 Raft 算法）。如果不使用集群，则可以设置为1.
-d ata-d 表示指定数据的存放目录（该目录必须存在）。
-node 表示节点在 We 中显示的名称。

其中， data-dir 可以设置配置信息保存的地址，可以根据所使用的机器设备输入一个已经存在的目录路径。

服务注册与发现

微服务在 Consul 中进行注册后，就能够被其他服务发现了。有关服务注册的过程，主要需要完成以下步骤。

1. 侬赖引用

引用与 Co ul 相关的服务发现和配置管理依赖包，代码如下所示：

<dependency>
<groupid>org . springframework . cloud</groupid>
<artifactid>spring-cloud-starter co sul discovery</artifactid>
</dependency>
<dependency>
<group d>org spri gframework cloud</groupid>
<artifactid>spri ng-cloud-starter- consul- config</artifactid>

其中， discovery 组件提供了服务注册与发现的功能， onfig 组件是远程配置管理工具。

2. 连接设置

连接注册中的配置，在配置文件 boot tr p. yml 中进行设定，这个配置文件将在系统加载Application.yml 之前被加载，代码如下所示：

spring :
cloud :
consul :
host : 127.0 . 0 . 1
port : 8500
discovery :
serviceName : ${spring . application . name}
healthCheckPath : /actuator/health
healthCheckinterval : 15s
tags :
urlprefix-/${spr ng application . name}
ins tance Id :
${spring . application . name} : ${vcap.application.instance id ♀｛ spr ng applicati
on . instance id ♀｛ random value}}}

在上面的配置中 host port 根据实际情况进行设定，其他参数无须更改。 serviceName是微服务的名称，它所用的变量需要在配置文件中进行设定，代码如下所示：

s pri ng :
application :
name : catalogapi

即把微服务的名称定义为 logapi 。这样，当其服务程序需要对这个微服务进行调用时，使用这个名称进行调用即可。因而在一个注册中心中，微服务的名称必须具有唯一性。

3.注册激活

在微服务应用的主程序中增加一个注解@EnableDiscoveryClien，即可激活服务注册与发现的功能，代码如下所示:
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class SortsRestApiApplication {
public static void main(String[) args) {
SpringApplication.run(SortsRestApiApplication.class, args);
}
}

当完成上述步骤之后，启动微服务，即可在Consul的控制台上看到已经注册的微服务，如图5-3所示。

从图5-3中可以看出，除了consul服务本身，还有一一个catalogapi 服务，这就是成功注册的微服务。单击catalogapi右边的相关条款，还可以看到这个微服务健康状态相关的详细数据。

统一配置管理

在Consul上可以使用配置管理的功能，并且它还支持YAML的格式，配置的功能十分强大。另外，还可以将配置信息保存在磁盘文件中。

想要启用配置管理的功能，就需要在微服务的配置文件bootstrap.yml中增加如下所示的设置:

spring：
cloud:
consul :
config:
enabled: true   #默认是true
format: YAML   #表示Consul. 上面文件的格式
data-key: data   #表示Consul上面的KEY值(或者说文件的名字)，默认是data
defaultContext: ${ spring . application. name }

这样，在微服务启动时，就最先从Consul中读取配置。

我们可以为每个微服务配置一些独立的参数，例如，数据源配置等。图5-4是针对微服务catalogapi的数据源配置。

最终，一个连接 Consul 的完整配置如下所示：

spring:
appl ication:
name: catalogapi
cloud:
consul :
host: 127.0.0.1
port: 8500
discovery:
serviceName: ${spr ing. application. name}
heal thCheckPath: /actuator/health
healthCheckInterval: 15s
tags: urlprefix-/$ {spring . application. name }
instanceId:
$ { spring.application.name} :${vcap.application. instance id:$ {spring. application. instance_ id:$ {random. value}} }
#配置中心
config:
enabled: true  #默认是true
format: YAML  #表示Consul.上面文件的格式有四种: YAML、PROPERTIES、KEY-VALUE
#和FILES
data-key: data  #表示Consul上面的KEY值(或者说文件的名字)默认是data
de faultContext: $ { spring . application. name }

合理发挥断路器的作用

在微服务的相互调用中，为了提高微服务的高可用性，有时我们会启用断路器功能。断路器就像电路的跳闸开关一样，当负载过载时切断电路，转为降级调用或执行故障转移操作。当负载释放时，再提供正常访问功能。

经过多次测试，我们对启用断路器功能的应用使用了下列配置，在高可用和高性能之间进行了一个折中设置:

#是否开启断路器(false)
feign.hystrix. enabled: true
#是否失败重试(true)
spring.cloud. loadbalancer. retry .enabled: true
#断路器超时配置(true)
hystrix. command. default. execution. timeout. enabled: true
#断路器的超时时间需要大于ribbon的超时时间，否则不会触发重试
(>ConnectT imeout+ReadTimeout)
hystrix. command . de fault. execution. isolation. thread. timeoutInMilliseconds:
19000
#并发执行的最大线程数(10)
hystrix. threadpool .default.coreSize: 500
#负载超时配置
ribbon. ConnectTimeout: 3000
r ibbon. ReadTimeout: 15000
#对所有操作请求都进行重试
r ibbon. OkToRetryOnAllOperations: true
#切换实例的重试次数
r ibbon. MaxAutoRetriesNextServer: 1
#对当前实例的重试次数
ribbon.MaxAutoRetries: 0

这个配置有两点需要注意:

(1)断路器的超时时间必须大于负载配置中的超时时间之和,例如，在上面的配置中，19000> 3000 + 15000。

(2)并发执行的最大线程数默认为10个，这远远不够，所以这里设置为500个。读者可以根据服务器的CPU频率和个数酌情设定。

当然，对于一个微服务来说，只有不启用断路器功能，其性能才是最优的。

如何实现有效的监控

通过使用Spring Cloud工具套件提供的功能，结合第三方提供的工具，我们可以对所有微服务的运行情况进行更加有效的监控，从而为微服务提供更加安全可靠的保障。

针对这些工具的使用，我们只需引用相关的工具组件，增加一-点简单的设计，并进行相关的配置，就可以使用其强大的功能。

服务健康状态监控

这里使用一个优秀的第三方管理工具Spring Boot Admin实现服务的健康状态监控和告警。

这一部分的内容在项目的base-admin模块中，首先引用其工具组件的依赖，代码如下所示:

<dependency>
<groupid>de . codecentric</groupid>
<artifactid>spring-boot- adrnin - starter-server</artifactid>
<versio口＞ 1.0</version>
</dependency>

该工具还提供了管理控制台访问控制功能及其WebUI设计，所以我们只需结合使用Spring的安全组件，增加一个安全管理配置，就可以启用这些功能。这个配置的核心代码如下所示:

@Override
protected void configure (HttpSecurity http) throws Exception {
SavedRequestAwareAuthenticationSuccessHandler successHandler = new
SavedRequestAwareAuthent icationSuccessHandler() ;
successHandler . setTargetUrlParameter ("redi rectTo") ;
http. authorizeRequests ()
. antMatchers ("/assets/**") .permitAll ()
. antMatchers (" /actuator/**") .permitAll ()
. antMatchers ("/ login") .permitAll ()
. anyRequest () . authenticated()
.and()
. formLogin() .loginPage ("/login") . successHandler (successHandler) .and()
logout () . logoutUrl (" /logout") .and()
. httpBasic() .and()
.csrf() .disable() ;
}

在上面的代码中,主要是对一-些链接进行授权，同时在登录页面设置中使用loginPage页面。loginPage页面将使用由Spring Boot Admin提供的WebUI设计，运行效果如图5-5所示。

图5-5中的用户名和密码，使用了简单实现的策略设计，可以直接在配置文件中进行设置。

SpringBootAdmin是通过注册中心对微服务进行监控的，所以它本身也需要接入注册中心，而所有受监控的服务都无须进行设计。为了能够提供完整的状态数据，我们需在配置文件中增加如下所示的配置:

management :
e ndpoints :
web :
exposure :
include :”* ”
e ndpoi nt :
health:
show- details: ALWAYS

登录Sping Boot Admin控制台，就可以看到所有在注册中心中注册的微服务的运行情况，以及相关的一些健康数据，如线程数、内存使用情况等。Sping Boot Admin本身的运行状态及相关健康数据如图5-6所示。

重大故障告警

SpringBootAdmin还可以对其监控的服务提供告警功能，当出现重大故障，如服务宕机时，可以及时以邮件方式通知运维人员。

想要实现这个功能，就必须结合使用Spring Boot Mail组件。在配置文件中使用如下所示的配置，启动Spring Boot Admin的邮件通知功能:

spring :
boot:
admin:
notify:
mail:
to : devops@ai.com
from : usercenter@ai . com

上面设置的邮箱地址必须是有效的，同时还要配置SpingBootMail邮件的收发功能。这样，当微服务重启或宕机时，运维人员就可以收到来自Spring Boot Admin的告警通知邮件了。

断路器仪表盘

base- microservice项目工程的base-hystrix 模块是- - 个断路器仪表盘设计。

断路器仪表盘是Spring Cloud工具套件中的一一个组件，为了使用这个功能组件，我们需要引用如下所示的工具包：

<dependenc s>
<dependency>
<groupid>org .springframework.cloud</groupid>
<artifactid>spring- cloud- starter- netflix- hystrix-dashboard</artifactid>
</dependency>
</dependencies>

单独的断路器仪表盘应用程序，不用接入注册中心，只需在主程序中增加如下所示代码即可使用：

@SpringBootApplication
@Controller
@EnableHystrixDashboard
public class HystrixApplication {
@RequestMapping (” / ” )
public String home() {
return ” forward : /hystrix ” ；
}
...
}

启动断路器仪表盘应用程序之后，通过下面链接打开浏览器，即可看到如图 5-7 所示的控制台主页：

http://localhost : 7979

在控制台中，我们输入一个如下所示的需要监控的服务链接地址和端口号，并加上hytrix.stream字符串，单击Monitor Stream按钮，即可对相关微服务实行监控:

http:/ / localhost: 8091/hystrix. stream

如果所监控的服务有请求发生，就可以看到如图5-8所示的情况。

这只是针对单独一个微服务进行的监控，所以在实际中作用不是很大，只可以为进行性能测试提供一些参考数据。

如果使用Turbine组件，就可以实现对一-组服务进行监控。这种聚合服务的断路器仪表盘设计，在项目工程的base-turbine模块中。这里增加了对Turbine组件的引用，同时将这一-服务接入注册中心之中，这样，即可在配置文件中指定需要监控的服务了，如下所示:

turbine:
appConfig: catalogapi, catalogweb
aggregator:
clusterConfig: default
clusterNameExpression: new String ("default")

在这个配置中，我们只对catalogapi和catalogweb两个微服务实施了监控。这样，在启动应用之后，在首页控制台中输入这个应用的链接地址和端口号，同时在后面加上turbine.stream字符串，即可开启聚合服务的断路器仪表盘了。

http: / /localhost:8989/ turbine .stream

如图5-9所示，是聚合服务断路器仪表盘的一一个监控实例的情况。

Zipkin 链路跟踪

使用Zipkin可以实现对微服务的链路跟踪功能。Zipkin 是一一个开放源代码的分布式链路跟踪系统，每个服务都向Zipkin发送实时数据, Zipkin 会根据调用关系通过Zipkin UI生成依赖关系图。

Zipkin提供的数据存储方式有In-Memory、MySQL Cassandra 和Elasticsearch等。

Zipkin用Trace结构表示对一次请求的追踪,同时又把每个Trace拆分为若干个有依赖关系的Span。在微服务应用中,一次用户请求可能由后台若干个微服务负责处理，而每个处理请求的微服务就可以理解为一个Span。

从网上下载一个可运行的zipkin-server的jar包，创建Zipkin服务。

下载成功后，在Java环境中使用下列指令运行(要求JDK的版本为1.7 及以上) :

java -jar zipkin-server-*.jar --logging.level. zipkin2=INFO

Zipkin默认使用的端口号为9411,在程序启动成功之后，通过浏览器使用如下链接可以打开其控制台:

http:// localhost:9411/

控制台的初次打开界面如图5-10所示。

在一个微服务应用中，可以通过以下步骤加入链路跟踪功能。

(1)引用Spring Cloud工具套件中支持Zipkin 的组件，代码如下所示:

<!--链路跟踪-->
<dependency>
<groupId>org. springframework.cloud</groupId>
<arti factId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

(2)在配置文件中增加如下所示的配置项:

#链路跟踪
| spring:
sleuth:
sampler :
probability: 1.0
zipkin:
sender :
type: web :
base-url: http://localhost:9411/

经上述配置之后，如果服务中有请求发生，那么就可以在Zipkin的控制台中看到相关服务的调用记录，如调用过程中涉及的方法、服务之间的依赖关系等，如图5-11、图5-12和图5-13所示。

这里我们没有保存Zipkin的跟踪数据，并且数据的传输也只是简单地使用了Web方式，因此只能在开发时测试使用。在实际应用中，可以将跟踪数据保存在Elasticsearch中，同时数据:

传输也可以使用异步消息通信实现。当数据保存在Elasticsearch 中时，默认以天为单位进行分割，这样将造成Zipkin 的依赖信息无法正常显示。这时，需要使用另一个开源工具包zipkin-dependencies进行计算。打开GitHub官网，搜索zipkin-dependencies，下载后即可使用。

因为这个工具包在执行一次计算之后就会自动关闭，所以读者需要根据实际情况，设定为固定时间间隔执行一次。

ELK日志分析平台

除可以对微服务的运行和相互调用进行监控和跟踪外，微服务的输出日志也是故障分析中最直接的入口和切实依据。但是到每个微服务的控制台上去查看日志是很不方便的，特别是微服务，不仅使用Docker发布，并且还分布在很多不同的服务器上，所以这里将使用一个日志分析平台，将所有微服务的日志收集起来，进行集中管理，并且提供统一的管理平台进行查询和分析。

创建日志分析平台

日志分析平台ELK 是由Elasticsearch、 Logstash 和Kibana 三个服务组成的。其中，Elasticsearch负责日志存储并提供搜索功能，Logstash 负责日志收集，Kibana 提供Web查询操作界面。这三个服务都是开源的，可以使用Docker进行安装。

使用日志分析平台

在微服务工程中增加如下所示的依赖引用，即可在应用中使用日志分析平台提供的日志收集功能:

<!--日志服务-->
<dependency>
<groupId>net. logstash. logback</groupId>
<artifactId> logstash- logback-encoder</artifactId>
<version>4. 10</version>
</ dependency>

在应用中增加一个“logback.xm1”配置文件，内容如下所示:

<?xm1 version="1.0" encoding="UTF-8"?>
| <configuration>
<property name="LOG_ HOME" value="/logs" />
<appender name=" STDOUT" class="ch. qos. logback. core. ConsoleAppender">
<encoder charset="UTF-8">
<pattern>ad{yyyy-MM-dd HH :mm:ss.Sss} [8thread] 8-5level glogger{50}
- 8msg&n</pattern>
</encoder>
</ appender>
<appender name="stash"
class="net. logstash. logback. appender . LogstashTcpSocketAppender">
<destination>192. 168.1.28: 5000</destination>
<encoder charset="UTF-8"
class= "net. logstash. logback. encoder . LogstashEncoder" />
</ appender>
<appender name="async" class="ch. qos. logback. classic.AsyncAppender">
<appender-ref ref="stash" />
</appender>
<!--设置日志级别-->
<root level="info">
<appender-ref ref="STDOUT" />
<!--输出到ELK-->
<!--<appender-ref ref="stash" />-->
</ root>
</ configuration>

在上面的配置中，“ stash”配置就是连接日志分析平台的设置。在这个配置中，假设日志收集服务器的IP地址为“192.168.1.28” ，读者可以根据实际情况进行设定。

在应用启动之后，即可通过下列链接打开Kibana 日志查询控制台: