什么是SpringCloud ？我用好理解的方式作比喻：
这里我们拿京东的网站做解释，京东不一定这么搞得，但是思想是一致的。首先SpringCloud一种微服务架构的实现；首先京东支持14亿人访问，这个架构一定不简单，而这个架构就是微服务架构。看例子：京东的首页网站：https://www.jd.com/ 京东的商品列表：https://list.jd.com/ 京东商品详情：https://item.jd.com/ ，购物车：https://cart.jd.com/ 等等。有没有发现一个问题，就是他们的网站地址不一样 ？这就证明了他们的业务是拆分开了，他们用到了微服务架构。
比如说，我们进京东，首先访问的是，京东的首页，首页也是访问人数最多的一个网站。这时候用一台、几台tomcat肯定是支撑不了这么大的并发访问量的。第二，选商品肯定要在很多商品列表中看一个自己喜欢的，这时候就是https://list.jd.com/对应的服务器返回的数据，还比如说京东的订单功能：https://order.jd.com/，我们一定是选好商品，准备付款的时候跳转到订单列表，这个功能用的人相对首页来说，并发访问量就没那么大了。
这时候为了不浪费资源，程序员可以怎么做呢 ？举个例子： 我把首页部署 1000台服务器，因为用的人最多，把订单部署200台服务器，因为用的人相对较少，我把订单的评论功能用50台服务器。想想如果没有架构的京东会是什么样子 ？就是把上面所有的功能都写在一个项目中，然后用很多很多的服务器部署这个一个项目，而且还不一定在618的时候，可以抗的住大量的访问。
所以什么是微服务呢 ？
就是把功能单独拆分开来，单独集群部署，这么一个思想，就是微服务架构思想。
把原本臃肿的一个项目的所有模块拆分开来并做到互相没有关联，甚至可以不使用同一个数据库，这就是微服务。
而SpringCloud就是为微服务提供技术支持的。SpringCloud不是微服务，只是为微服务提供解决方案。
这么说，还是很抽象，SpringCloud不是有很多很多技术吗 ？
下面就是用举例子的方式讲解：SpringCloud组件
再举例子 （讲解eureka 集群、心跳 与zookeeper类似）：
传送门：SpringCloud版本Hoxton SR5 --- 第二讲：eureka 、eureka与zookeeper的区别与使用场景。
比如现在京东首页展示的代码写好了，我们把这个代码项目名管叫：jd-index ，然后把这个项目复制1000份部署到1000台服务器上，这时候就有一个问题，1000台服务器，1000个ip地址，我访问谁呢 ？这时候一定有人会说用nginx做反向代理。没错这是一个解决方案。
但是nginx还有个缺点，就是比如说 1000台，宕机500台，nginx在访问的时候，大多都是轮循机制，什么意思呢？比如说，1000个人访问nginx，但是宕机500台，这500台正好是配置的前500台宕机了，每台服务器自动访问两次再换服务器访问。就会造成所有人访问都是失败的，后1000-2000的访问是成功的。这就会造成很大一部分人，手机或者电脑提示404或者一直再访问中。 而eureka就可以解决这个问题，eureka自动识别到这500台服务器故障，然后自动将这500台服务器剔除去，那么这1000个人，就不可能访问到故障服务器。eureka把故障机踢出去后，就只剩下500台可以访问的机器，这样所有用户就都能访问成功。大大提高了用户的体验，当500个故障服务故障排除之后，又会自动重连。但值得注意的是，eureka解决的仅仅是将故障服务器剔除，他没有nginx的负载均衡功能，所以还要配合Ribbon的负载均衡策略，才可以完成一个真正的具有健壮性的负载均衡。
所以：eureka可以做到的仅仅是是微服务之间的心跳检测 和 微服务之间的相互注册。把故障微服务剔除，再把留下来的健康的服务的接口交给Ribbon做负载均衡。所以eureka 需要与 Ribbon + Fegin一起，才能实现负载均衡的完整功能。
接着上面的例子 （讲解Ribbon 与nginx类似）
传送门：SpringCloud版本Hoxton SR5 --- 第三讲：Ribbon 、Ribbon与Feign配合使用
上面说到了把500个故障服务器踢出eureka群聊。然后用nginx做负载均衡转发，还可以给某个服务器配置权重，或者简单的轮循、随机访问等。但这些功能虽然可以解决一部分并发访问的问题，但是访问规则较为固定。这时候就有了ribbon，ribbon在负载均衡的访问上提供了7中访问规则，并且ribbon也可以配置权重，不仅如此，还可以自定义服务器的访问规则，由程序员重写，以适应公司需求。
所以： Ribbon可以做到 配置服务器访问权重、7种已经写好的访问规则、重写服务器访问权重的规则（英文名：IRule 也就是负载均衡策略）、可以实现功能比较复杂的负载均衡功能。
还是接着上面的例子（讲解Feign）
还是上面的传送门，这里只是单独说一下：SpringCloud版本Hoxton SR5 --- 第三讲：Ribbon 、Ribbon与Feign配合使用
在日常工作中，一定用到过 webService、Apache cxf。他们的作用就是一样的。 比如写一段代码，调用一个 https://order.jd.com 类似的连接，然后再获取该链接返回的数据。 再比如说，当用到微服务架构的时候，京东用户登录后，可以看到购物车有多少件商品的提示, 这时候其实就是 用户模块的代码中，调用了购物车这个模块的查询功能。但是这两个模块，是两份不同的代码，也是部署到不同的服务器的，所以一定会在用户的模块中，调用一个http的链接，这个链接就是指向购物车模块的查询功能，并将查询到的结果返回给用户模块。
所以： Feign就是可以调用http链接，并且支持SpringMvc的注解，支持与Eureka和Ribbon组合使用以支持负载均衡。
继续 （讲解Hystrix 熔断、限流、降级）
传送门： SpringCloud版本Hoxton SR5 --- 第四讲：Hystrix 熔断、限流(线程)、降级
在大型的微服务项目中，有很多实际会发生的问题：比如：访问的人数太多了，淘宝节那一天晚上，每一台服务器压力都是特别大的。如果服务器压力太大，前面还有无穷无尽的访问进来，而服务器端的响应，比如查询数据库这时候就特别慢。这时候，就会发生雪崩效应。无数的访问进来，得不到及时处理，服务器CPU不堪重负，最终全部死机。淘宝节只能草草落幕，当天晚上就可以上世界新闻了。
Hystrix解决的就是，在访问的过程中，访问超过自定义的时间，访问异常（不管是系统Bug还是数据库超时，mq超时等）立即将该请求中断，防止服务调用端的线程被长时间占用，从而避免故障在分布式架构中蔓延，乃至雪崩。
比如:
访问到一个异常，或者超时了，或者熔断了。就调用一个一定会返回数据的方法。比如降级方法返回：商品没有了，或者系统升级，再或者等一会儿再试，这就叫降级。
与此同时，一定时间范围内该服务被调用一定次数都失败了 并且调用失败率达到配置程度（默认50%），就触发熔断。 当一个微服务调用多次出现问题时（默认是10秒内20次调用失败，这个可以自己配置） 并且调用失败率达到配置程度（默认50%），hystrix就会采取熔断机制，不再继续调用有问题的接口（然后有问题的调用链会在默认5秒钟内，先试探性的先关闭熔断机制，但是如果这时候再（10秒内20次调用失败，失败率达到50%）又会重新进行熔断，直到该服务正常。这个现象就叫熔断。
后面的尝试重连的机制就是 监控起作用。（运用中，其实就是对超时时间、熔断条件的配置）
限流就是限制某个微服务的使用量，这里涉及到线程。比如只允许10个线程同时访问该微服务，其他的请求，访问其他的微服务。并且这项技术，适用于Feign。 也就是远程调用，不单单适用于服务器内部，这就叫限流 。（应用场景：比如某台服务器的性能比较低）
所以： Hystrix就是解决当系统出现不正常情况的时候，让原本要完成的工作，停下来，节约系统资源，防止系统在等待中崩溃。
继续（zuul路由、过滤器、容错与回退）
传送门： SpringCloud版本Hoxton SR5 --- 第五讲：zuul 路由、过滤、容错与回退、集群、高可用
当没有Zuul的时候，我们调用微服务就是这种格式：
http://微服务ID + 接口访问详细路径。 例如：http://SERVER-ORDER/order/query
有了zuul以后，可以这样访问： http:// zuul的ip:zuul的port/zuul配置地址 /order/query (隐藏了微服务的名称)
Zuul会把自己与Eureka整合，并把自己注册成为Eureka服务下的应用，然后获取Eureka中注册上来的所有调用接口，最后，当准备调用服务、接口的时候，直接由zuul完成调用，脱离Eureka的控制。
路由：没有zuul的时候，当我们再调用微服务的时候，几乎都是通过微服务名或者直接ip+端口号来调用的，如果暴露微服务名可能导致黑客 集中火力进攻一部分服务器，导致服务瘫痪，这时候就是用zuul的路由功能做映射，暴露一个集群的统一访问路径，以减轻对服务器的威胁，这就是路由。
过滤：当一个ip或者国外某个地区的ip同时攻击服务器的时候，就可以用zuul的过滤功能，将这些地方的ip限制起来，让其请求还没有进入服务器的时候，被拦截掉，保证系统安全，还或者可以禁用某些客户等。主要就是可以在过滤器里写代码，跟java的过滤器差不多。比如：可以鉴权，过滤ip等等。
* 过滤器(filter)是zuul的核心组件 zuul大部分功能都是通过过滤器来实现的。* <p>* zuul中定义了4种标准过滤器类型，这些过滤器类型对应于请求的典型生命周期如下：* PRE：这种过滤器在请求被路由之前调用。可利用这种过滤器实现身份验证、在 集群中选择请求的微服务、记录调试信息等。* ROUTING：这种过滤器将请求路由到微服务。这种过滤器用于构建发送给微服 务的请求，并使用 Apache HttpCIient或 Netfilx Ribbon请求微服务* POST:这种过滤器在路由到微服务以后执行。这种过滤器可用来为响应添加标准 的 HTTP Header、收集统计信息和指标、将响应从微服务发送给客户端等。* ERROR：在其他阶段发生错误时执行该过滤器。容错与回退：zuul默认是整合了hystrix和ribbon的， 提供降级回退，那如何来使用hystrix呢? 我们自行写一个类，继承FallbackProvider 类，然后重写里面的方法。但是这个降级有点不一样的地方就是，因为zuul这个组件本身设计的位置就决定了，zuul 是在前端调用 与 微服务之间的组件。那么使用zuul的容错回退，相当于对整个系统设置统一的降级方法，所以使用起来要格外注意。
这里的降级，不是针对某一个接口降级，而是对整个微服务，比如：有order和item两个微服务，item微服务没有启动、或者宕机了。
这时候调用item所有接口都会走zuul的降级方法，但是同时order微服务启动是正常的，这时候order微服务的某些接口比如 /order/query 调用的接口有bug。这时候是不会走zuul的降级方法，而是走调用order的降级方法，如果没有配置降级方法，那么一定是404, 调用报错。
继续 （HystrixDashbord 监控）
传送门： SpringCloud版本Hoxton SR5 --- 第六讲：hystrixDashboard监控
上面的例子说了，当访问人数特别特别多的时候，微服务一定也是特别特别多的，一两个运维工程师肯定是不行的，至少也得3-4吧。（开玩笑自嘲一下，目前太多公司没有专门的运维工程师，全都是由程序员解决，导致程序员太多时间浪费在了修电脑上，并且不专业导致系统出问题也是很不应该的）事实上，HystrixDashbord就不该是程序员该管的事，他的作用就是监控，当一个请求进来了，直到请求结束，他监控的是：请求经过了哪些微服务、调用了哪些接口、在哪个微服务出了问题，
所以：HystrixDashbord监控：出问题的频率、成功数、熔断数、请求出错的数量、超时数、延迟统计等等。
spring-cloud config （动态配置）
传送门：SpringCloud版本Hoxton SR5 --- 第七讲：SpringCloud Config 分布式配置中心+整合bus、rabbitmq、actuator
springcloud config解决的就是：比如我们有50个微服务，他们的数据库密码被修改了。现在要修改这50个微服务的数据库密码。
再比如，我们可以在代码里用@Value("xxx")获取配置数据吧，现在配置的xxx的数据值为false，某一天我们要需求变了，这些false要全部修改为true。
通常情况下，是不是打开代码 ？一个一个的修改 ？然后再一个一个的部署 ？至少这个过程是特别麻烦的吧。
而springcloud-config解决的就是这一类的问题。springcloud config 可以在外部修改配置文件(例如：git仓库)，代码完全不用修改，然后重新启动一下被修改的微服务就好了。另外springcloud-config有客户端，也有服务端。服务端可以是单独的一个微服务。
他的原理就是：
我们按照一定规则将配置信息写好，保存到本地 或者 git云端。然后部署springcloud-config的服务端，就可以获取 本地 或者 git云端的配置文件。然后所有使用了springcloud-config客户端的微服务，重启一下，就会通过springcloud config服务端拿到git仓库这些配置然后启动微服务。在git仓库中的配置，还可以分环境部署（dev/test/pro/uat等）非常的方便，使用起来更加轻松，不需要程序员自己打开代码一个一个修改，运维工程师，可以直接修改git仓库里的配置，然后重启服务器就好了。 这就是spring-cloud-config 可以完成的一些主要功能。
有没有感觉上面的springcloud config并没有想象中的那么好 ？ 我还需要重启服务器 ？那我还不如就在代码里改了，然后上传到git仓库，然后用Jenkins自己去git仓库获取代码，完成自动部署啊。
当然如果在代码里修改配置，还需要编译，打包，这也是不理智的。但是重启服务器，有点不开心。修改数据库配置，我重启服务器，我能接受，但是修改一个简单的controller里需要的属性，还要重启，就不是很开心。
这时候又有了另一个技术。springcloud的消息总线 ： SpringCloud Bus 这个消息总线呢，又需要整合消息组件 （kafka/rabbitmq，springcloud他有专门整合kafka和rabbitmq的包）还有spring的 spring-boot-starter-actuator 组件（其实springcloud config动态修改配置的功能，就是actuator组件触发的，并且用的是post调用一个http地址，调用成功之后没有返回值）。写到这里我真的想吐槽springcloud了。太特么麻烦了。你直接集成好了不好吗 ？还要劳资去集成，组件多的一箩筐，学习成本也太大了吧。他的这个原理呢：上面不是说了么，springcloud config的服务端是用来读取git仓库中配置的。springcloud config客户端是用来读取 springcloud config服务端在git中获取到的配置信息。那这个消息总线bus呢，需要添加到所有使用了springcloud config客户端的微服务中去，还要配置mq的ip、端口、用户名密码。配置好了之后，所有微服务还要配置 spring-boot-starter-actuator,他的这个作用就好比监控,当调用某一个使用了springcloud config+bus+actuator的微服务的 http://ip:端口/actuator/bus-refresh 这个地址的时候 ，就通过消息总线给mq发送一条信息，然后呢，其他所有使用bus消息总线的的微服务，都会通过mq收到一条命令，这个命令就是告诉所有使用了springcloud config的客户端，需要修改配置了，你去获取配置。这还没完，上面只是说，各个微服务已经拿到了修改的配置，还需要指定某个类，是否使用这个更改了的配置，这时候还需要在修改的类上加@RefreshScope注解，表示如果配置修改了，这个类，及时使用修改过的配置。
使用起来就简单多了：当在git仓库修改好配置后，直接使用post请求调用一个 http://localhost:8080/actuator/bus-refresh 这个地址，springcloud config的动态配置就完成了。上面那个http://localhost:8080/actuator/bus-refresh的localhost:8080,必须是任意一个使用了springcloud config + bus +actuator的微服务的 ip和端口。这样springcloud config的动态配置的功能才算真正的完成。
最后一个了 （分布式链路跟踪 Sleuth 整合Zipkin +Elasticsearch 做数据持久化 用于查看日志）
传送门：SpringCloud版本Hoxton SR5 --- 第八讲：Sleuth 分布式链路跟踪 整合Zipkin + Elasticsearch持久化
解决的问题：
- 如何串联调用链，快速定位问题
- 如何理清楚，微服务之间的依赖关系
- 如何进行各个服务接口的性能分折
- 如何跟踪业务流的处理
在调用关系复杂的微服务中，如果某个微服务的接口出了问题，要快速的定位到该请求经过哪些微服务，调用了哪些接口，就需要Sleuth 分布式链路跟踪：
比如说当调用开始的时候，会为这个请求生成一个Trace ID(类似UUID的序号)，调用过程中，会把这个Trace ID一直传递下去，用于标记该请求,后面可以根据Trace ID找到该请求经过了哪些微服务。
再说该调用链中，比如：A微服务调用B微服的过程，有多个Span ID的标识，比如代码运行A微服务的时候有个Span ID，A微服务调用B微服务的网络请求过程中也会有一个Span ID，B微服务代码执行的过程也会有一个Span ID，最后可以通过这些ID计算出执行时间。用于调优。
Spring Cloud Sleuth可以追踪10种类型的组件：async、Hystrix，messaging，websocket，rxjava，scheduling，web（Spring MVC Controller，Servlet），webclient（Spring RestTemplate）、Feign、Zuul
所以 Sleuth的作用就是记录：请求过程中，调用的每个微服务，请求路径，经过了哪些服务组件等等信息给生成出来。
然后使用Zipkin的客户端将这些信息，发送给Zipkin的服务端，然后Zipkin服务端整合这些数据，并提供UI界面用于查看Sleuth记录的信息。
这里又有一个问题，Zipkin服务端，是将这些信息保存在内存中的，当数据量太大的时候服务器的内存不够用，并且当停掉Zipkin服务端的时候，这些信息就会在内存中被清除。这时候，就使用Elasticsearch保存数据 (这里可以理解为数据库) ，他就将Zipkin整合好的信息，保存在硬盘中（持久化）。
到这里，SpringCloud的组件我就写的差不多了，谢谢观看。
嘿嘿。
