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基于SpringBoot+SpringCloud+SpringMVC+SpringDataJPA的微服务Demo说明
- 开发环境：IDEA、jdk 1.8、mysql 5.7、maven、CentOS 7、docker、Postman等
- 常用镜像: images.png
- 镜像常用端口及一些docker命令：images.txt
| 架构图 |
 |
- 前后端分离开发前，需要准备好 后台开发文档。
- 前端根据开发文档的URL开发前端，后台根据开发文档的URL开发后台。
- SpringMVC模式的好处，分工明确
- Controller注入Service，Service注入Dao，Dao持久化PoJo
| SpringMVC层级 |
说明 |
示意图 |
| SpringMVC |
结构图 |
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| xxxController |
控制层注入Service |
 |
| xxxService |
服务层注入Dao |
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| xxxDao |
dao使用JPA持久化PoJo |
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| xxxPoJo |
某实体类 |
 |
| BaseExceptionHandler |
模块的统一异常处理 |
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1-3.snowflake雪花算法 分布式ID生成器
- 基于twitter的snowflake雪花算法-分布式ID生成器
- 为什么要使用分布式ID生成器？为什么不使用数据库的本身的自增ID？
- 因为微服务大多数都触及分布式开发，需要确保整个分布式系统内不产生重复的ID
- 生成ID时不依赖数据库，完全在内存生成，高性能高可用
- ID呈趋势递增,插入索引树的时候性能较好
- 首字节为0，无用。
- 41字节时间戳，能容纳69年
- 10字节工作机器id，能容纳1024节点
- 12字节序列号，每毫秒每节点能自增4096个id
| 名称 |
说明 |
示意图 |
| snowflake（雪花）算法 |
java版分布式ID生成器每毫秒能生成26万多个id,能使用69年 |
 |
- SpringDataJPA简化了实体类的CRUD操作。
<!-- Spring Data JPA依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<!-- mysql依赖 -->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>8.0.14</version>
</dependency>
| application.yml配置 |
 |
| 说明 |
示意图或备注 |
| 接口关系 |
 |
| 复杂查询接口 |
JpaSpecificationExecutor |
| 解析方法名创建查询 |
一般不好维护，建议用原生sql |
| 原生SQL |
 |
- RedisTemplate提供了redis各种操作。
<!-- SpringDataRedis依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
| application.yml配置 |
 |
- 操作MongoDB的持久层框架，封装了底层的mongodb-driver
- 介于关系数据库和非关系数据库之间，非关系数据库当中最像关系数据库的产品
- 适合 数据量大 写入操作频繁 价值较低 的评论功能场景
| 对比图 |
 |
4-1.SpringDataMongoDB依赖与配置
<!-- SpringDataMongoDB依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring‐boot‐starter‐data‐mongodb</artifactId>
</dependency>
| application.yml配置 |
 |
- SpringDataMongoDB的CRUD使用与SpringDataJPA的CRUD使用几乎没有区别
| 区别 |
示意图 |
| 使用前注入MongoTemplate |
 |
| MongoDB实体类中id(必须为_id) |
 |
| MongoDB的DAO中继承MongoRepository |
 |
5.SpringDataElasticsearch
| 对比图 |
 |
5-1.SpringDataElasticsearch依赖与配置
<!-- 使用分布式搜索服务 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
<version>3.1.5.RELEASE</version>
</dependency>
| application.yml配置 |
 |
5-2.SpringDataElasticsearch使用
- SpringDataElasticsearch的CRUD使用与SpringDataJPA的CRUD使用几乎没有区别
| 区别 |
示意图 |
| POJO类书写,具体查看文件Article |
 |
| Elasticsearch的DAO类继承ElasticsearchRepository |
 |
5-3.SpringDataElasticsearch搜索例子
| SpringMVC层 |
示意图 |
| DAO层 |
|
| Service层 |
 |
| Controller层 |
 |
- 消息队列中间件 异步处理
- RabbitMQ有四种模式，常用三种：直接模式（Direct）、分列模式(Fanout)、主题模式（Topic）
- RabbitMQ架构：
- PS：使用RabbitMQ前先创建好队列
- RabbitMQ Server:一种传输服务。维护一条从Producer到Consumer的路线，保证数据按照指定方式进行传输
- A B C ：消息生产者-Producer
- Exchange-交换器，将消息路由到一个或多个Queue中（或者丢弃）
- RoutingKey-指定消息的路由规则,使消息流向某个/多个队列
- 1 2 3 :Consumer-消息消费者
| RabbitMQ架构图 |
 |
<!-- RabbitMQ -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
| application.yml配置 |
 |
- 具体查看文件：消息生产者,消息消费者
- 直接模式（Direct）：将消息发给唯一一个节点时使用这种模式
- 自带的Exchange：”"(该Exchange的名字为空字符串)
- 需要一个“RouteKey”，可以简单的理解为要发送到的队列名字
- 如果vhost中不存在RouteKey中指定的队列名，则该消息会被抛弃
| 说明 |
示意图 |
| 消息生产者 |
 |
| 消息消费者 |
 |
- PS:此时已经新建路由ex_it，并绑定了itcast2和itcast3两个队列
- 分列模式(Fanout)
- 将消息一次发给多个队列
- 这种模式不需要RouteKey
- 需要提前将Exchange与Queue进行绑定
- 如果接受到消息的Exchange没有与任何Queue绑定，则消息会被抛弃
- 任何发送到Topic Exchange的消息都会被转发到所有关心RouteKey中指定话题的Queue上
- 就是模糊匹配的意思。使用前指定binding key=usa.#/#.log.#等。然后使用时模糊匹配routingKey.
- #代表匹配任意字符
- *(星号转义，不然github代表粗体)代表一个字符
- 这种模式需要RouteKey，也许要提前绑定Exchange与Queue
- 如果Exchange没有发现能够与RouteKey匹配的Queue，则会抛弃此消息
| 说明 |
示意图 |
| 队列创建与匹配 |
 |
| 消息生产者 |
 |
| 消息消费者 |
 |
| 消息消费者 |
 |
- BCrypt强哈希方法 每次加密的结果都不一样
- BCrypt密码加密,BCryptPasswordEncodert强哈希方法来加密密码
- 添加了spring security依赖后，所有的地址都被spring security所控制了
- 所以要添加一个配置类，配置为所有地址都可以匿名访问
<!-- 盐加密 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId>
</dependency>
| 配置 |
示意图 |
| application.yml配置 |
无，可当作密码工具类使用 |
| security安全配置类 |
WebSecurityConfig |
| 在Application中,配置bean |
 |
7-1.spring security密码加密与校验
| encode加密步骤 |
示意图 |
| 1.Service中注入BCryptPasswordEncoder |
 |
| 2.调用encode方法 |
 |
| matches解密步骤 |
示意图 |
| 1.DAO中查找该用户信息(加密后的密码) |
 |
| 2.Service中进行密码校验 |
 |
| 3.Controller调用 |
 |
- JSON Web Token（JWT）是一个非常轻巧的规范。这个规范允许我们使用JWT在用户和服务器之间传递安全可靠的信息。
- JWT组成：头部（Header）、载荷（playload） 、签证（signature）
- 头部（Header）:描述该JWT的基本信息,例如其类型以及签名所用的算法等
- 比如：{"type":"JWT","alg":"HS256"},在头部指明了签名算法是HS256算法
- 载荷（playload）:存放有效信息的地方,这些有效信息包含三个部分
- iss: jwt签发者
- sub: jwt所面向的用户
- aud: 接收jwt的一方
- exp: jwt的过期时间，这个过期时间必须要大于签发时间
- nbf: 定义在什么时间之前，该jwt都是不可用的.
- iat: jwt的签发时间
- jti: jwt的唯一身份标识，主要用来作为一次性token,从而回避重放攻击。
- 公共的声明可以添加任何的信息,不建议添加敏感信息，因为该部分在客户端可解密
- （3）私有的声明
- 私有声明是提供者和消费者所共同定义的声明.因为base64是对称解密的，意味着该部分信息可以归类为明文信息。
- 这个指的就是自定义的claim,比如下面的name admin
- 定义一个payload:{"sub":"1234567890","name":"John Doe","admin":true}
- header (base64后的)
- payload (base64后的)
- secret :服务端的私钥,jwt的签发和jwt的验证
- jjwt的依赖与配置
- 在pcp_common公共模块编写工具类JwtUtil
- createJWT:Token创建
- parseJWT: Token解析
···
io.jsonwebtoken
jjwt
0.9.1
···
| 使用步骤 |
示意图 |
| 1.在涉及Token的微服务的yml加配置) |
 |
| 2.Application/Service中注入JwtUtil |
 |
| 3.登录，也即login方法签发Token |
 |
- 意味着我们需要拦截请求，并解析请求中携带的Token
<!-- 父工程中引入Spring Cloud -->
<!-- dependencyManagement 表示锁定该版本。与Spring boot2.x对应 -->
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
<version>Greenwich.RELEASE</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
- Spring Boot专注于快速、方便集成的单个微服务个体
- Spring Cloud关注全局的服务治理框架
- Eureka包含两个组件：Eureka Server和Eureka Client
- Eureka Server提供服务注册服务
- Eureka Client是一个java客户端，用于简化与Eureka Server的交互
<!-- Eureka服务器。提供服务注册 -->
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
| 说明 |
示意图 |
| yml配置 |
 |
| 启动类配置 |
 |
<!-- Eureka客户端 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
| 说明 |
示意图 |
| yml配置 |
 |
| 启动类配置 |
 |
- 为什么需要Feign?因为服务间通常需要交互，而每个微服务的端口号又都不一致，因此需要Feign通过yml的application name进行调用
<!-- feign,模块间的调用，也即服务调用 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
- @FeignClient注解用于指定从哪个服务中调用功能,不能包含下划线
- @PathVariable注解一定要指定参数名称，否则出错
| 说明 |
示意图 |
| yml配置 |
无 |
| 启动类配置 |
 |
| client包下写接口(该接口必须与某个微服务的Controller方法一致) |
 |
| Controller中注入client并调用接口方法 |
 |
- 基础服务的故障可能会导致级联故障，进而造成整个系统不可用的情况，这种现象被称为服务雪崩效应
- Hystrix 能使你的系统在出现依赖服务失效的时候，通过隔离系统所依赖的服务，防止服务级联失败，同时提供失败回退机制
| 说明 |
示意图 |
| yml配置 |
 |
| client下新建impl,创建熔断实现类 |
 |
| 修改xClient的@FeignClient注解，添加fallback |
 |
- 微服务网关是介于客户端和服务器端之间的中间层，所有的外部请求都会先经过微服务网关
- Zuul组件的核心是一系列的过滤器
- 为什么需要微服务网关？
- 不同的微服务一般有不同的网络地址，客户端可能需要调用多个服务的接口才能完成一个业务需求...
- 身份认证和安全: 识别每一个资源的验证要求，并拒绝那些不符的请求
- 后台微服务网关，对应后台ZuulFilter过滤器：ManagerFilter,主要是判断管理员角色，然后
- 前台微服务网关，对应前台ZuulFilter过滤器：WebFilter，主要是判断携带的
<!-- Eureka客户端 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
<!-- zuul 网关 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-zuul</artifactId>
</dependency>
<!-- 通过zuul调用eureka注册的服务（可能不用这个，也可能需要） -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
<version>1.4.6.RELEASE</version>
</dependency>
9-5.SpringCloudConfig分布式配置中心与SpringCloudBus消息总线组件
- SpringCloudBus，不重启微服务的情况下更新配置(拉取码云上SpringCloudConfig的yml文件)
- 使用Git仓库存放yml配置文件(比如码云)
- 两个角色：
- config server:默认使用Git存储配置文件内容，也可以使用SVN存储，或者是本地文件存储
- config client:微服务在启动时会请求Config Server获取配置文件的内容，请求到后再启动容器
- 1.注册码云，并创建项目
- 2.将所有微服务的yml文件上传到码云仓库,并赋值git地址备用
- 3.所有的yml文件有一套命名规则，必须遵循：
- {application}-{profile}.yml或{application}-{profile}.properties
- application为应用名称 profile指的开发环境（用于区分开发环境，测试环境、生产环境等）
<!-- config server依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring‐cloud‐config‐server</artifactId>
</dependency>
<!-- SpringCloudBus的server依赖，自动更新配置文件 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring‐cloud‐bus</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring‐cloud‐stream‐binder‐rabbit</artifactId>
</dependency>
| 说明 |
示意图 |
| 配置启动类 |
 |
| 码云上的yml配置 |
 |
| SpringCloudBus追加在码云的yml配置 |
 |
<!-- config client依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring‐cloud‐starter‐config</artifactId>
</dependency>
<!-- SpringCloudBus的client依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring‐cloud‐bus</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring‐cloud‐stream‐binder‐rabbit</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring‐boot‐starter‐actuator</artifactId>
</dependency>
| 说明 |
示意图 |
| 码云上yml配置 |
 |
| SpringCloudBus追加在码云的yml配置：rabbitMQ |
 |
- config配置了bus后，读取yml的配置还需要加注解@RefreshScope，此注解用于刷新配置
| @RefreshScope,刷新配置 |
 |
| 说明 |
备注 |
| 拉取私有仓库镜像 |
docker pull registry |
| 启动私有仓库容器 |
docker run ‐di ‐‐name=registry ‐p 5000:5000 registry |
| 浏览 |
http://ip:5000/v2/\_catalog |
| 让docker信任私有仓库地址 |
vi /etc/docker/daemon.json,保存并退出:{"insecure‐registries":["ip:5000"]} |
| 重启docker 服务 |
systemctl restart docker |
- 利用DockerMaven插件生成镜像并上传镜像到Docker私有仓库
| 说明 |
备注 |
| 修改宿主机的docker配置，让其可以远程访问 |
vi /lib/systemd/system/docker.service，其中ExecStart=后添加配置 ‐H tcp://0.0.0.0:2375 ‐H unix:///var/run/docker.sock |
| 刷新配置，重启服务 |
systemctl daemon‐reload、systemctl restart docker、docker start registry |
- FROM jdk8
- ADD app.jar /
- ENTRYPOINT ["java","‐jar","/app.jar"]
<!-- MavenPlugin 使微服务生成镜像并上传到私有仓库 -->
<build>
<finalName>app</finalName>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
<!-- docker的maven插件，官网：
https://github.com/spotify/docker-maven-plugin -->
<plugin>
<groupId>com.spotify</groupId>
<artifactId>docker-maven-plugin</artifactId>
<version>0.4.13</version>
<configuration>
<!-- docker私有仓库地址 -->
<imageName>192.168.200.129:5000/${project.artifactId}:${project.version}</imageName>
<!-- 打包前必须要存在基础镜像：jdk8镜像，因为微服务都是依赖jdk的 -->
<baseImage>jdk8</baseImage>
<entryPoint>["java","‐jar","/${project.build.finalName}.jar"]</entryPoint>
<resources>
<resource>
<targetPath>/</targetPath>
<directory>${project.build.directory}</directory>
<include>${project.build.finalName}.jar</include>
</resource>
</resources>
<dockerHost>http://192.168.200.129:2375</dockerHost>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
- 最后，进入要生成镜像的微服务，在Terminal输入命令：mvn clean package docker:build ‐DpushImage
- 上面的打包方式还是太繁琐了，因为还要手动敲命令，下面会讲解持续集成来生成镜像
- 搭建自助 Git 服务
- 目的是将idea代码上传到Gogs git
| 说明 |
备注 |
| 下载镜像 |
docker pull gogs/gogs |
| 创建容器 |
docker run ‐d ‐‐name=gogs ‐p 10022:22 ‐p 3000:3000 ‐v /var/gogsdata:/data gogs/gogs |
| 浏览 |
http://ip:3000 |
- 以图形化界面连接Gogs的git代码，并将某个微服务生成镜像并上传到docker私有仓库
- 必须保证系统有jdk
- 14节我们已经在图形化界面生成了镜像，同理，我们也可以在图形化界面启动容器并管理
- Rancher:管理容器的start/stop/delete
- influxDB:存储cAdvisor采集的容器数据
- cAdvisor：采集容器数据，将其存储到influxDB
- Grafana：以图形化方式查看容器数据
| 说明 |
备注 |
| 下载Rancher 镜像 |
docker pull rancher/server |
| 创建Rancher容器 |
docker run ‐d ‐‐name=rancher ‐‐restart=always ‐p 9090:8080 rancher/server |
| 访问链接 |
http://ip:9090 |
| 左上角的Default -->环境管理 |
创建各种环境:开发、测试、生产 |
| 基础架构-镜像库 |
custom-地址：填写ip |
| 基础架构-主机 |
添加主机-拷贝脚本-并在服务器上运行该脚本 |
| 选择创建的环境-添加应用 |
也即以图形化的界面配置镜像并启动容器了 |
| 说明 |
备注 |
| 1.创建微服务的时候，不设置端口映射 |
|
| 2.回到Rancher界面,API-WebHooks-添加接收器 |
填写名称、类型(扩/缩容)、目标服务、步长。 |
| 3.复制触发地址，备用 |
|
| 说明 |
备注 |
| 1.下载镜像 |
docker pull tutum/influxdb |
| 2.创建容器 |
docker run -di -p 8083:8083 ‐p 8086:8086 --expose 8090 --expose 8099 --name=influxsrv tutum/influxdb |
| PS： |
端口概述：8083端口:web访问端口、8086:数据写入端口 |
| 访问 |
http://ip:8083/ |
| 常用操作,右上角有快捷选项 |
备注 |
| 1.创建数据库 |
CREATE DATABASE "cadvisor" / SHOW DATABASES |
| 2.创建用户并授权 |
CREATE USER "cadvisor" WITH PASSWORD 'cadvisor' WITH ALL PRIVILEGES / SHOW USRES |
| 3.用户授权 |
grant all privileges on cadvisor to cadvisor 、grant WRITE on cadvisor to cadvisor 、grant READ on cadvisor to cadvisor |
| 4.查看采集的数据 |
切换到cadvisor数据库,SHOW MEASUREMENTS.由于没有安装cAdvisor，所以看不到数据 |
| 说明 |
备注 |
| 1.下载镜像 |
docker pull google/cadvisor |
| 2.创建容器 |
docker run ‐‐volume=/:/rootfs:ro ‐‐volume=/var/run:/var/run:rw ‐‐volume=/sys:/sys:ro ‐-volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro ‐‐publish=8080:8080 ‐‐detach=true ‐‐link influxsrv:influxsrv ‐‐name=cadvisor google/cadvisor ‐storage_driver=influxdb ‐storage_driver_db=cadvisor ‐storage_driver_host=influxsrv:8086 |
| PS： |
influxsrv是influxdb容器，cadvisor是influxsrv容器创建的数据库 |
| 访问 |
http://ip:8080/containers/ |
- 以图形化的方式查看cAdvisor采集到的容器数据
| 说明 |
备注 |
| 1.下载镜像 |
docker pull grafana/grafana |
| 2.创建容器 |
docker run ‐d ‐p 3001:3000 ‐e INFLUXDB_HOST=influxsrv ‐e INFLUXDB_PORT=8086 ‐e INFLUXDB_NAME=cadvisor ‐e INFLUXDB_USER=cadvisor ‐e INFLUXDB_PASS=cadvisor ‐‐link influxsrv:influxsrv ‐‐name grafana grafana/grafana |
| PS： |
influxsrv是influxdb容器，cadvisor是influxsrv容器创建的数据库,还有同名的user/pass |
| 访问 |
http://ip:3001/containers/ |
| 使用 |
|
| 1.添加数据源,点击设置，Data Sources-Add data source |
  |
| 2.添加仪表盘，Manage-Dashboadr-Add-Graph-Panel Title-Edit,查询内存，选择容器名称，保存 |
  |
| 说明 |
备注 |
| 1.alerting-Notification channels-Add channel |
 |
| PS: |
url地址是[15-2.微服务扩容与缩容]所备用的扩/缩容地址 |
| 2.仪表盘预警设置,也即多少M后触发扩/缩容 |
  |
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent
