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java B2B2C Springcloud电子商城系统-Ribbon负载均衡策略配置

Ribbon作为后端负载均衡器,比Nginx更注重的是承担并发而不是请求分发,可以直接感知后台动态变化来指定分发策略。需要JAVA Spring Cloud大型企业分布式微服务云构建的B2B2C电子商务平台源码 一零三八七七四六二六它一共提供了7种负载均衡策略: 这里以随机访问策略来举个例子: 1、ribbon配置文件添加: service-B.ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName=com.netflix.loadbalancer.RandomRule 其中service-B是我注册到Eureka的serviceID,一共起了3个示例。 2、main类注册: @Bean @LoadBalanced RestTemplate restTemplate() { return new RestTemplate(); } @Bean public IRule ribbonRule() { return new RandomRule();//这里配置策略,和配置文件对应 } 一定记得加第二个注册,很多文章没有。里面配具体的策略。 3、Controller: @RestController public class ConsumerController { @Autowired private RestTemplate restTemplate; @Autowired private LoadBalancerClient loadBalancerClient; @RequestMapping(value = "/add", method = RequestMethod.GET) public String add(@RequestParam Integer a,@RequestParam Integer b) { this.loadBalancerClient.choose("service-B");//随机访问策略 return restTemplate.getForEntity("http://service-B/add?a="+a+"&b="+b, String.class).getBody(); } } java B2B2C 源码 多级分销springmvc mybatis多租户电子商城系统

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java B2B2C Springcloud多租户电子商城系统-Stream主要概念

Spring Cloud Stream提供了一些简化了消息驱动的微服务应用程序编写的抽象和原语。本节概述了以下内容: 需要JAVA Spring Cloud大型企业分布式微服务云构建的B2B2C电子商务平台源码 Spring Cloud Stream的应用模型 Binder抽象 持续的发布 - 订阅支持 消费者群体支持 分区支持 应用模型一个Spring Cloud Stream应用程序由一个中间件中立的核心组成。该应用程序通过Spring Cloud Stream注入到其中的输入和输出通道与外界进行通信。渠道通过中间件特定的Binder实现连接到外部经纪人。 Binder抽象Spring Cloud Stream为Kafka和Rabbit MQ提供Binder实现。Spring Cloud Stream还包括一个TestSupportBinder,它保留了一个未修改的通道,以便测试可以直接和可靠地与通道进行交互。您可以使用可扩展API编写自己的Binder。 Spring Cloud Stream使用Spring Boot进行配置,Binder抽象使得Spring Cloud Stream应用程序可以灵活地连接到中间件。例如,部署者可以在运行时动态地选择通道连接的目的地(例如,Kafka主题或RabbitMQ交换)。可以通过外部配置属性和Spring Boot(包括应用程序参数,环境变量和application.yml或application.properties文件)支持的任何形式提供此类配置。在引入Spring Cloud Stream部分的接收器示例中,将应用程序属性spring.cloud.stream.bindings.input.destination设置为raw-sensor-data将使其从raw-sensor-data Kafka主题或从绑定到raw-sensor-data RabbitMQ交换。 Spring Cloud Stream自动检测并使用类路径中找到的binder。您可以使用相同的代码轻松使用不同类型的中间件:在构建时只包含不同的绑定器。对于更复杂的用例,您还可以在应用程序中打包多个绑定器,并在运行时选择绑定器,甚至是否为不同的通道使用不同的绑定器。 持续发布 - 订阅支持应用之间的通信遵循发布订阅模式,其中通过共享主题广播数据。这可以在下图中看到,它显示了一组交互式的Spring Cloud Stream应用程序的典型部署。 传感器向HTTP端点报告的数据将发送到名为raw-sensor-data的公共目标。从目的地,它由微服务应用程序独立处理,该应用程序计算时间窗口平均值,以及另一个将原始数据导入HDFS的微服务应用程序。为了处理数据,两个应用程序在运行时将主题声明为它们的输入。 发布订阅通信模型降低了生产者和消费者的复杂性,并允许将新应用程序添加到拓扑中,而不会中断现有流。例如,在平均计算应用程序的下游,您可以添加一个计算显示和监视的最高温度值的应用程序。然后,您可以添加另一个解释相同的故障检测平均流程的应用程序。通过共享主题而不是点对点队列进行所有通信可以减少微服务之间的耦合。 虽然发布订阅消息的概念不是新的,但是Spring Cloud Stream需要额外的步骤才能使其成为其应用模型的一个有意义的选择。通过使用本地中间件支持,Spring Cloud Stream还简化了在不同平台上使用发布订阅模型。 消费群体虽然发布订阅模型可以轻松地通过共享主题连接应用程序,但通过创建给定应用程序的多个实例来扩展的能力同样重要。当这样做时,应用程序的不同实例被放置在竞争的消费者关系中,其中只有一个实例预期处理给定消息。 Spring Cloud Stream通过消费者组的概念来模拟此行为。(Spring Cloud Stream消费者组与Kafka消费者组相似并受到启发。)每个消费者绑定可以使用spring.cloud.stream.bindings..group属性来指定组名称。对于下图所示的消费者,此属性将设置为spring.cloud.stream.bindings..group=hdfsWrite或spring.cloud.stream.bindings..group=average。 耐久力符合Spring Cloud Stream的有意义的应用模式,消费者群体订阅是持久的。也就是说,绑定实现确保组预订是持久的,一旦已经创建了一个组的至少一个订阅,即使组中的所有应用程序都被停止,组也将接收消息。 注意 匿名订阅本质上是不耐用的。对于某些binder实现(例如RabbitMQ),可以具有非持久组的订阅。通常,当将应用绑定到给定目的地时,最好始终指定消费者组。在扩展Spring Cloud Stream应用程序时,必须为每个输入绑定指定一个使用者组。这样可以防止应用程序的实例收到重复的消息(除非需要这种行为,这是不寻常的)。 分区支持Spring Cloud Stream提供对给定应用程序的多个实例之间的分区数据的支持。在分区场景中,物理通信介质(例如,代理主题)被视为被构造成多个分区。一个或多个生产者应用程序实例将数据发送到多个消费者应用程序实例,并确保由共同特征标识的数据由相同的消费者实例处理。 Spring Cloud Stream提供了统一方式实现分区处理用例的通用抽象。因此,无论代理本身是否自然分区(例如Kafka)(例如RabbitMQ),分区可以被使用。 分区是状态处理中的一个关键概念,无论是性能还是一致性原因,它都是批评性的,以确保所有相关数据一起处理。例如,在时间平均计算示例中,重要的是所有给定传感器的所有测量都由相同的应用实例进行处理。 微服务javab2b商城系统_java商城源码100%开源适合2次开发,框架源码下载地址

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java B2B2C Springcloud多租户电子商城系统-Spring Cloud Sleuth

在微服务框架中,一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的的服务节点调用来协同产生最后的请求结果,每一个前段请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路,链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败。 愿意了解源码的朋友直接企鹅求求:二一四七七七五六三三 Spring Cloud Sleuth提供了一套完整的服务跟踪的解决方案。Spring Cloud Sleuth借用了GoogleDapper的术语。 Span:工作的基本单位。例如,发送RPC是一个新的跨度,就像发送响应到RPC一样。Span是由一个唯一的64位ID来标识的,而另一个64位ID用于跟踪。span还具有其他数据,如描述、时间戳事件、键值标注(标记)、导致它们的span的ID和进程ID(通常是IP地址)。 可以启动和停止跨度,并跟踪其时间信息。 创建跨度后,必须在将来的某个时刻停止它。 启动跟踪的初始范围称为根跨度。 该范围的ID值等于跟踪ID。 Trace:一组span形成树状结构。 例如,如果运行分布式大数据存储,则可能由PUT请求形成跟踪。 注解:用于及时记录事件的存在。 使用Brave工具,我们不再需要为Zipkin设置特殊事件,以了解客户端和服务器是谁,请求开始的位置以及结束位置。 cs:客户已发送。 客户提出了请求。 此注释表示跨度的开始。 sr:Server Received:服务器端获得请求并开始处理它。 从此时间戳中减去cs时间戳会显示网络延迟。 ss:服务器已发送。 在完成请求处理时(当响应被发送回客户端时)注释。 从此时间戳中减去sr时间戳会显示服务器端处理请求所需的时间。 cr:客户收到了。 表示跨度的结束。 客户端已成功收到服务器端的响应。 从此时间戳中减去cs时间戳会显示客户端从服务器接收响应所需的全部时间。 下图显示了Span和Trace在系统中的外观以及Zipkin注解: 注释的每种颜色表示跨度(有七个跨度 - 从A到G)。 请考虑以下注释: 此注释表示当前跨度的Trace Id设置为X,Span Id设置为D.此外,还发生了Client Sent事件。 Trace Id = XSpan Id = DClient Sent下图显示了跨度的父子关系: 技术架构图:资料和源码来源

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业余草 SpringCloud教程 | 第九篇: 服务链路追踪(Spring Cloud Sleuth)(Finchley版本)

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/xmt1139057136/article/details/81412940 这篇文章主要讲述服务追踪组件zipkin,Spring Cloud Sleuth集成了zipkin组件。 一、简介 Add sleuth to the classpath of a Spring Boot application (see below for Maven and Gradle examples), and you will see the correlation data being collected in logs, as long as you are logging requests. ——摘自官网 Spring Cloud Sleuth 主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案,并且兼容支持了 zipkin,你只需要在pom文件中引入相应的依赖即可。 二、服务追踪分析 微服务架构上通过业务来划分服务的,通过REST调用,对外暴露的一个接口,可能需要很多个服务协同才能完成这个接口功能,如果链路上任何一个服务出现问题或者网络超时,都会形成导致接口调用失败。随着业务的不断扩张,服务之间互相调用会越来越复杂。 随着服务的越来越多,对调用链的分析会越来越复杂。它们之间的调用关系也许如下: 三、术语 Span:基本工作单元,例如,在一个新建的span中发送一个RPC等同于发送一个回应请求给RPC,span通过一个64位ID唯一标识,trace以另一个64位ID表示,span还有其他数据信息,比如摘要、时间戳事件、关键值注释(tags)、span的ID、以及进度ID(通常是IP地址) span在不断的启动和停止,同时记录了时间信息,当你创建了一个span,你必须在未来的某个时刻停止它。 Trace:一系列spans组成的一个树状结构,例如,如果你正在跑一个分布式大数据工程,你可能需要创建一个trace。 Annotation:用来及时记录一个事件的存在,一些核心annotations用来定义一个请求的开始和结束 cs - Client Sent -客户端发起一个请求,这个annotion描述了这个span的开始 sr - Server Received -服务端获得请求并准备开始处理它,如果将其sr减去cs时间戳便可得到网络延迟 ss - Server Sent -注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端),如果ss减去sr时间戳便可得到服务端需要的处理请求时间 cr - Client Received -表明span的结束,客户端成功接收到服务端的回复,如果cr减去cs时间戳便可得到客户端从服务端获取回复的所有所需时间 将Span和Trace在一个系统中使用Zipkin注解的过程图形化: 将Span和Trace在一个系统中使用Zipkin注解的过程图形化: 四、构建工程 基本知识讲解完毕,下面我们来实战,本文的案例主要有三个工程组成:一个server-zipkin,它的主要作用使用ZipkinServer 的功能,收集调用数据,并展示;一个service-hi,对外暴露hi接口;一个service-miya,对外暴露miya接口;这两个service可以相互调用;并且只有调用了,server-zipkin才会收集数据的,这就是为什么叫服务追踪了。 4.1 构建server-zipkin 在spring Cloud为F版本的时候,已经不需要自己构建Zipkin Server了,只需要下载jar即可,下载地址: https://dl.bintray.com/openzipkin/maven/io/zipkin/java/zipkin-server/ 也可以在这里下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1w614Z8gJXHtqLUB6dKWOpQ密码: 26pf 下载完成jar 包之后,需要运行jar,如下: java -jar zipkin-server-2.10.1-exec.jar 访问浏览器localhost:9494 4.2 创建service-hi 在其pom引入起步依赖spring-cloud-starter-zipkin,代码如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.forezp</groupId> <artifactId>service-zipkin</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <packaging>jar</packaging> <name>service-hi</name> <description>Demo project for Spring Boot</description> <parent> <groupId>com.forezp</groupId> <artifactId>sc-f-chapter9</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> </parent> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> </build> </project> 在其配置文件application.yml指定zipkin server的地址,头通过配置“spring.zipkin.base-url”指定: server.port=8988 spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411 spring.application.name=service-hi 通过引入spring-cloud-starter-zipkin依赖和设置spring.zipkin.base-url就可以了。 对外暴露接口: package com.forezp; import brave.sampler.Sampler; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.client.RestTemplate; import java.util.logging.Level; import java.util.logging.Logger; @SpringBootApplication @RestController public class ServiceHiApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ServiceHiApplication.class, args); } private static final Logger LOG = Logger.getLogger(ServiceHiApplication.class.getName()); @Autowired private RestTemplate restTemplate; @Bean public RestTemplate getRestTemplate(){ return new RestTemplate(); } @RequestMapping("/hi") public String callHome(){ LOG.log(Level.INFO, "calling trace service-hi "); return restTemplate.getForObject("http://localhost:8989/miya", String.class); } @RequestMapping("/info") public String info(){ LOG.log(Level.INFO, "calling trace service-hi "); return "i'm service-hi"; } @Bean public Sampler defaultSampler() { return Sampler.ALWAYS_SAMPLE; } } 4.3 创建service-miya 创建过程痛service-hi,引入相同的依赖,配置下spring.zipkin.base-url。 对外暴露接口: package com.forezp; import brave.sampler.Sampler; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.client.RestTemplate; import java.util.logging.Level; import java.util.logging.Logger; @SpringBootApplication @RestController public class ServiceMiyaApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ServiceMiyaApplication.class, args); } private static final Logger LOG = Logger.getLogger(ServiceMiyaApplication.class.getName()); @RequestMapping("/hi") public String home(){ LOG.log(Level.INFO, "hi is being called"); return "hi i'm miya!"; } @RequestMapping("/miya") public String info(){ LOG.log(Level.INFO, "info is being called"); return restTemplate.getForObject("http://localhost:8988/info",String.class); } @Autowired private RestTemplate restTemplate; @Bean public RestTemplate getRestTemplate(){ return new RestTemplate(); } @Bean public Sampler defaultSampler() { return Sampler.ALWAYS_SAMPLE; } } 4.4 启动工程,演示追踪 依次启动上面的工程,打开浏览器访问:http://localhost:9411/,会出现以下界面: 访问:http://localhost:8989/miya,浏览器出现: i’m service-hi 再打开http://localhost:9411/的界面,点击Dependencies,可以发现服务的依赖关系: 点击find traces,可以看到具体服务相互调用的数据: 本文源码下载: https://github.com/forezp/SpringCloudLearning/tree/master/sc-f-chapter9 五、参考资料 spring-cloud-sleuth http://cloud.spring.io/spring-cloud-static/Finchley.RELEASE/single/spring-cloud.html 感谢您的关注!可加QQ1群:135430763,QQ2群:454796847,QQ3群:187424846。QQ群进群密码:xttblog,想加微信群的朋友,可以微信搜索:xmtxtt,备注:“xttblog”,添加助理微信拉你进群。备注错误不会同意好友申请。再次感谢您的关注!后续有精彩内容会第一时间发给您!原创文章投稿请发送至532009913@qq.com邮箱。商务合作可添加助理微信进行沟通!

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springCloud(15):使用Zuul构建微服务网关-Header与文件上传和过滤器

一、Header 1.1、敏感header的设置 一般来说,可在同一个系统中的服务之间共享Header,不过应尽量防止让一些敏感的Header外泄。 1 2 3 4 zuul: routes: provide-user: sensitive-headers:Cookie,Set-Cookie 说明:敏感的header不会传播到下游去,也就是说此处的Cookie,Set-Cookie不会传播的其它的微服务中去 1.2、忽略的Header 可以使用zuul.ignored-headers属性丢弃一些Header,如: 1 2 3 4 5 zuul: routes: provide-user: sensitive-headers:Cookie,Set-Cookie ignored-headers:Authorization 说明:忽略的header不会传播到下游去,也就是说此处的Authorization不会传播的其它的微服务中去,作用与上面敏感的Header差不多,事实上sensitive-headers会被添加到ignored-headers中。 注意: 1、默认情况下zuul.ignored-headers是空的 2、如果Spring Security在项目的classpath中,那么zuul.ignored-headers的默认值就是Pragma,Cache-Control,X-Frame-Options,X-Content-Type-Options,X-XSS-Protection,Expires,所以,当Spring Security在项目的classpath中,同时又需要使用下游微服务的Spring Security的Header时,可以将zuul.ignoreSecurity-Headers设置为false 二、使用Zuul上传文件 1、对于小文件(1M以内)上传,无须任何处理,即可正常上传。 2、对于大文件(10M以上)上传,需要为上传路径添加/zuul前缀。 注意:这里的上传路径添加/zuul前缀无须配置 zuul的配置: 1 2 3 zuul: routes: file-upload:/file/** 测试上传:上传文件200多M zuul端抛出超时异常: 1 Causedby:com.netflix.hystrix.exception.HystrixRuntimeException:file-uploadtimed-outand no fallbackavailable. 解决:在zuul的yml配置文件中加入如下配置: 1 2 3 4 hystrix.command. default .execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds:60000 ribbon: ConnectTimeout:3000 ReadTimeout:60000 再次测试上传:上传文件200多M 三、过滤器 3.1、过滤器类型与请求生命周期 Zuul大部分功能都是通过过滤器来实现的。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。 PRE 这种过滤器在请求被路由之前调用。可利用这种过滤实现身份验证、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 HttpClient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 在其它阶段发送错误时执行该过滤器。 Zuul请求的生命周期如图: 3.2、自定义过滤器 Zuul还允许创建自定义的过滤器类型。继承抽象类ZuulFilter即可。 自定义过滤器需要实现以下方法: a、filterType:返回过滤器的类型。有pre、route、post、error等,分别对应着上面的过滤器,详细可以参考com.netflix.zuul.ZuulFilter.filterType()中的注释。 b、filterOrder:返回一个int值来指定过滤器执行的顺序,不同的过滤器允许返回相同的顺序。 c、shouldFilter:返回一个boolean值来判断该过滤器是否要执行,true表示执行。 d、run:过滤器的具体逻辑。 这里编写一个记录请求日志的过滤器。 1、新建一个类LogFilter继承抽象类ZuulFilter 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 package com.liuy.filter; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import com.netflix.zuul.ZuulFilter; import com.netflix.zuul.context.RequestContext; /** *打印请求日志 *记录请求日志的过滤器 *@description记录请求日志的过滤器 *@authorluis *@version1.0 *@date:2017年8月23日下午3:58:55 */ public class LogFilter extends ZuulFilter{ private static final LoggerLOG=LoggerFactory.getLogger(LogFilter. class ); @Override public Objectrun(){ RequestContextctx=RequestContext.getCurrentContext(); HttpServletRequestrequest=ctx.getRequest(); LogFilter.LOG.info(String.format( "打印日志:send%srequestto%s" ,request.getMethod(),request.getRequestURL().toString())); return null ; } @Override public boolean shouldFilter(){ return true ; } @Override public int filterOrder(){ return 1 ; } @Override public StringfilterType(){ return "pre" ; } } 2、修改启动类 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 package com.liuy; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cloud.netflix.zuul.EnableZuulProxy; import org.springframework.context.annotation.Bean; import com.liuy.filter.LogFilter; /** *Zuul微服务网关-过滤器 *@descriptionZuul微服务网关-过滤器 *@authorluis *@version1.0 *@date:2017年8月22日下午2:54:04 */ @SpringBootApplication @EnableZuulProxy public class Application{ public static void main(String[]args){ SpringApplication.run(Application. class ,args); } /**自定义过滤器*/ @Bean public LogFilterpreRequestLogFilter(){ return new LogFilter(); } } 3、测试 a、依次启动eureka-server(4010)、provide-user(4011)、hystrix-consumer-movie(5012)、microservice-gateway-zuul-filter(5017) b、访问http://localhost:5017/hystrix-consumer-movie/user/1 效果: 3.3、禁用过滤器 Spring Cloud默认为Zuul编写了一些过滤器,如DebugFilter、FormBodyWrap-perFilter等,这些过滤器都放在spring-cloud-netflix-core这个jar包的org.springframework.cloud.netflix.zuul.filters包中。在某些场景下,我们可能需要禁用某些过滤器。 禁用方法非常简单,只需设置zuul.<SimpleClassName>.<filterType>.disable=true即可禁用SimpleClassName对应的过滤器。 以org.springframework.cloud.netflix.zuul.filters.pre.DebugFilter为例,如: 1 zuul.DebugFilter.post.disable=true 以前面我们自定义的com.liuy.filter.LogFilter为例,如: 1 zuul.LogFilter.pre.disable=true 本文转自我爱大金子博客51CTO博客,原文链接http://blog.51cto.com/1754966750/1958684如需转载请自行联系原作者 我爱大金子

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java B2B2C Springcloud电子商务平台源码 -Feign之源码解析

什么是Feign Feign是受到Retrofit,JAXRS-2.0和WebSocket的影响,它是一个jav的到http客户端绑定的开源项目。 Feign的主要目标是将Java Http 客户端变得简单。 写一个Feign 现在来简单的实现一个Feign客户端,首先通过@FeignClient,客户端,其中value为调用其他服务的名称,FeignConfig.class为FeignClient的配置文件,代码如下: @FeignClient(value = "service-hi",configuration = FeignConfig.class) public interface SchedualServiceHi { @GetMapping(value = "/hi") String sayHiFromClientOne(@RequestParam(value = "name") String name); } 其自定义配置文件如下,当然也可以不写配置文件,用默认的即可: @Configuration public class FeignConfig { @Bean public Retryer feignRetryer() { return new Retryer.Default(100, SECONDS.toMillis(1), 5); } } 查看FeignClient注解的源码,其代码如下: @Target(ElementType.TYPE) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface FeignClient { @AliasFor("name") String value() default ""; @AliasFor("value") String name() default ""; @AliasFor("value") String name() default ""; String url() default ""; boolean decode404() default false; Class<?>[] configuration() default {}; Class<?> fallback() default void.class; Class<?> fallbackFactory() default void.class; } String path() default ""; boolean primary() default true; FeignClient注解被@Target(ElementType.TYPE)修饰,表示FeignClient注解的作用目标在接口上; @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME),注解会在class字节码文件中存在,在运行时可以通过反射获取到;@Documented表示该注解将被包含在javadoc中。 feign 用于声明具有该接口的REST客户端的接口的注释应该是创建(例如用于自动连接到另一个组件。 如果功能区可用,那将是用于负载平衡后端请求,并且可以配置负载平衡器使用与伪装客户端相同名称(即值)@RibbonClient 。 其中value()和name()一样,是被调用的 service的名称。 url(),直接填写硬编码的url,decode404()即404是否被解码,还是抛异常;configuration(),标明FeignClient的配置类,默认的配置类为FeignClientsConfiguration类,可以覆盖Decoder、Encoder和Contract等信息,进行自定义配置。fallback(),填写熔断器的信息类。 FeignClient的配置 默认的配置类为FeignClientsConfiguration,这个类在spring-cloud-netflix-core的jar包下,打开这个类,可以发现它是一个配置类,注入了很多的相关配置的bean,包括feignRetryer、FeignLoggerFactory、FormattingConversionService等,其中还包括了Decoder、Encoder、Contract,如果这三个bean在没有注入的情况下,会自动注入默认的配置。 Decoder feignDecoder: ResponseEntityDecoder(这是对SpringDecoder的封装) Encoder feignEncoder: SpringEncoder Logger feignLogger: Slf4jLogger Contract feignContract: SpringMvcContract Feign.Builder feignBuilder: HystrixFeign.Builder 代码如下: @Configuration public class FeignClientsConfiguration { ...//省略代码 @Bean @ConditionalOnMissingBean public Decoder feignDecoder() { return new ResponseEntityDecoder(new SpringDecoder(this.messageConverters)); } @Bean @ConditionalOnMissingBean public Encoder feignEncoder() { return new SpringEncoder(this.messageConverters); } @Bean @ConditionalOnMissingBean public Contract feignContract(ConversionService feignConversionService) { return new SpringMvcContract(this.parameterProcessors, feignConversionService); } ...//省略代码 } 重写配置: 你可以重写FeignClientsConfiguration中的bean,从而达到自定义配置的目的,比如FeignClientsConfiguration的默认重试次数为Retryer.NEVER_RETRY,即不重试,那么希望做到重写,写个配置文件,注入feignRetryer的bean,代码如下: @Configuration public class FeignConfig { @Bean public Retryer feignRetryer() { return new Retryer.Default(100, SECONDS.toMillis(1), 5); } } 在上述代码更改了该FeignClient的重试次数,重试间隔为100ms,最大重试时间为1s,重试次数为5次。java B2B2C 多租户电子商城系统

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java B2B2C Springcloud仿淘宝电子商城系统-断路器监控

断路器 断路器模式源于Martin Fowler的Circuit Breaker一文。“断路器”本身是一种开关装置,用于在电路上保护线路过载,当线路中有电器发生短路时,“断路器”能够及时的切断故障电路,防止发生过载、发热、甚至起火等严重后果。 在分布式架构中,断路器模式的作用也是类似的,当某个服务单元发生故障(类似用电器发生短路)之后,通过断路器的故障监控(类似熔断保险丝),向调用方返回一个错误响应,而不是长时间的等待。这样就不会使得线程因调用故障服务被长时间占用不释放,避免了故障在分布式系统中的蔓延。 断路器监控 在微服务架构中为例保证程序的可用性,防止程序出错导致网络阻塞,出现了断路器模型。断路器的状况反应了一个程序的可用性和健壮性,它是一个重要指标。Hystrix Dashboard是作为断路器状态的一个组件,提供了数据监控和友好的图形化界面 改造项目 复制项目spring-cloud-ribbon-consumer-hystrix,修改名称spring-cloud-ribbon-consumer-hystrix-dashboard在它的基础上进行改造。Feign的改造和这一样。 在pom的工程文件引入相应的依赖: <dependency> <groupId> org.springframework.cloud </groupId> <artifactId> spring-cloud-starter-hystrix </artifactId> </dependency> <dependency> <groupId> org.springframework.boot </groupId> <artifactId> spring-boot-starter-actuator </artifactId> </dependency> <dependency> <groupId> org.springframework.cloud </groupId> <artifactId> spring-cloud-starter-hystrix-dashboard </artifactId> </dependency> 开启 HD 修改RibbonConsumerApplication.java类 在程序的入口RibbonConsumerApplication类,加上@EnableHystrix注解开启断路器,这个是必须的,并且需要在程序中声明断路点@HystrixCommand;加上@EnableHystrixDashboard注解,开启`HystrixDashboard package io.ymq.example.ribbon.consumer.hystrix;import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced;import org.springframework.cloud.netflix.hystrix.EnableHystrix;import org.springframework.cloud.netflix.hystrix.dashboard.EnableHystrixDashboard;import org.springframework.context.annotation.Bean;..import org.springframework.web.client.RestTemplate;@EnableHystrix@EnableDiscoveryClient@EnableHystrixDashboard@SpringBootApplicationpublic class RibbonConsumerApplication { @LoadBalanced @Bean RestTemplate restTemplate() { return new RestTemplate(); public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(RibbonConsumerApplication.class, args); 声明断路点 声明断路点@HystrixCommand(fallbackMethod="defaultStores") package io.ymq.example.ribbon.consumer.hystrix; import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.client.RestTemplate; * 描述:调用提供者的 `home` 方法 * @author yanpenglei @RestController public class ConsumerController { @Autowired private RestTemplate restTemplate; @HystrixCommand(fallbackMethod = "defaultStores") @GetMapping(value = "/hello") public String hello() { return restTemplate.getForEntity("http://eureka-provider/", String.class).getBody(); public String defaultStores() { return "feign + hystrix Dashboard ,提供者服务挂了"; } @HystrixCommand表明该方法为hystrix包裹,可以对依赖服务进行隔离、降级、快速失败、快速重试等等hystrix相关功能 该注解属性较多,下面讲解其中几个 fallbackMethod降级方法 commandProperties普通配置属性,可以配置HystrixCommand对应属性,例如采用线程池还是信号量隔离、熔断器熔断规则等等 ignoreExceptions忽略的异常,默认HystrixBadRequestException不计入失败 groupKey()组名称,默认使用类名称 commandKey命令名称,默认使用方法名 java B2B2C springmvc mybatis电子商务平台源码

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java B2B2C Springcloud电子商务平台源码------Hystrix的缓存使用

一介绍 在高并发的场景之下,Hystrix中提供了请求缓存的功能,可以方便地开启和使用请求缓存来优化系统,达到减轻高并发时请求线程的消耗、降低请求响应时间的效果。愿意了解源码的朋友直接求求交流分享技术:二一四七七七五六三三 二开启请求缓存功能 在实现HystrixCommand或HystrixObservableCommand时,通过重载getCacheKey()方法来开启请求缓存。 例如: public class CommandUsingRequestCache extends HystrixCommand<Boolean> { private final int value; protected CommandUsingRequestCache(int value) { super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ExampleGroup")); this.value = value; } @Override protected Boolean run() { return value == 0 || value % 2 == 0; } //通过getCacheKey方法中返回的请求缓存key值,就能让该请求命令具备缓存功能。此时当不同的外部请求 //处理逻辑调用了同一个依赖服务时,Hystrix会根据getCacheKey方法返回的值区分是否是重复请求, //如果它们的cachekey相同时候,那么该依赖服务值会在第一个请求达到时被真实的调用一次,另外一个 //请求则直接从请求缓存中返回结果,所以开启缓存有以下好处: //减少重复请求数,降低依赖服务的并发度 //在同一用户请求的上下文中,相同依赖服务的返回数据始终保持一致。 //请求缓存在run()和construct()执行之前生效,所以可以有效减少不必要的线程开销。 @Override protected String getCacheKey() { return String.valueOf(value); } } 三清理失效缓存功能 使用请求缓存时,如果只是读操作,那么不需要考虑缓存内容是否正确的问题,但是如果请求命令中还有更新数据的操作,那么缓存中的数据就需要我们在进行写操作时进行及时处理,以防止读操作的请求命令获取到失效的数据。 在Hystrix中,可以通过HystrixRequestCache.clear()方法来进行缓存的清理。 例如: //当我们对GetterCommand命令实现了请求缓存之后,那么势必需要为SetterCommand命令实现清理缓存,以保证 //prefixStoredOnRemoteDataStore被更新之后,Hystrix请求缓存中相同的缓存的结果被移除,这样下一次根据id //获取prefixStoredOnRemoteDataStore时,不会从缓存去获取数据 public class CommandUsingRequestCacheInvalidation { /* represents a remote data store */ private static volatile String prefixStoredOnRemoteDataStore = "ValueBeforeSet_"; //根据id获取数据 public static class GetterCommand extends HystrixCommand<String> { private static final HystrixCommandKey GETTER_KEY = HystrixCommandKey.Factory.asKey("GetterCommand"); private final int id; public GetterCommand(int id) { super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("GetSetGet")) .andCommandKey(GETTER_KEY)); this.id = id; } @Override protected String run() { return prefixStoredOnRemoteDataStore + id; } @Override protected String getCacheKey() { return String.valueOf(id); } //该方法从默认的Hystrix并发策略中根据GETTER_KEY获取命令的请求缓存对象HystrixRequestCache的实例 //然后再调用该请求缓存对象的clear方法,对Key为id值的缓存内容进行清理。 public static void flushCache(int id) { HystrixRequestCache.getInstance(GETTER_KEY, HystrixConcurrencyStrategyDefault.getInstance()).clear(String.valueOf(id)); } } //用于更新prefixStoredOnRemoteDataStore的值 public static class SetterCommand extends HystrixCommand<Void> { private final int id; private final String prefix; public SetterCommand(int id, String prefix) { super(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("GetSetGet")); this.id = id; this.prefix = prefix; } @Override protected Void run() { // persist the value against the datastore prefixStoredOnRemoteDataStore = prefix; //在调用了写prefixStoredOnRemoteDataStore之后,增加了对GetterCommand //中静态方法flushCache的调用,以实现对时效缓存的清理工作。 GetterCommand.flushCache(id); // no return value return null; } } } 代码结构如下:资料和源码来源

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Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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