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SpringCloud微服务(04)：Turbine组件，实现微服务集群监控

本文源码：GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、聚合监控简介 1、Dashboard组件 微服务架构中为了保证程序的可用性，防止程序出错导致网络阻塞，出现了断路器模型。断路器的状况反应程序的可用性和健壮性，它是一个重要指标。HystrixDashboard是作为断路器状态的一个组件，提供了数据监控和直观的图形化界面。 2、Turbine组件 Hystrix Dashboard组件监控服务的熔断情况时,每个服务都有图形界面,当微服务数量很多时,监控非常繁杂.为了同时监控多个服务的熔断状况,Netflix开源了Hystrix的另一个组件Turbine.Turbine用于聚合多个Hystrix Dashboard监控,将多个Hystrix Dashboard组件的数据聚集在一个面板展示,集中监控。 3、案例结构 聚合监控服务 node04-monitor-7002 注册中心 node04-eureka-7001 两个服务提供者，都配置了熔断器，和Dashboard组件 node04-provider-6001 node04-provider-6002 二、Dashboard组件 这个组件是针对单个微服务的监控的。具体使用流程如下。 1、注解和依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix-dashboard</artifactId> </dependency> 启动类注解 @EnableHystrix @EnableHystrixDashboard 2、启动下面两个服务 node04-eureka-7001 node04-provider-6001 3、访问指定接口 1)、访问配置的熔断接口http://localhost:6001/getInfo2)、打开数据面板http://localhost:6001/hystrix.stream可以看到一些具体的数据，类似打印日志的方式，展现上面接口的执行信息。3)、打开图形面板http://localhost:6001/hystrix查看配置监控信息。 刷新几次上面配置的熔断接口，查看效果。 三、Turbine组件 node04-monitor-7002 聚合监控服务，聚集6001，和6002两个服务的监控。 1、依赖和注解 1)、服务提供者新增依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> 2)、聚合服务依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-turbine</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-netflix-turbine</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> 启动类注解 @EnableTurbine 2、启动服务 依次启动注册中心，两个服务提供者，最后启动聚合监控中心。 3、操作流程 1)、打开监控面板进行如下配置 2)、刷新两个服务的熔断接口 http://localhost:6001/getInfo http://localhost:6002/getInfo 查看上面面板的监控信息如下。 聚合监控服务流程就是这样了。 四、源代码说明 GitHub·地址 https://github.com/cicadasmile/spring-cloud-base GitEE·地址 https://gitee.com/cicadasmile/spring-cloud-base
2019-09-25
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SpringBoot开发案例之分布式集群共享Session

前言 在分布式系统中，为了提升系统性能，通常会对单体项目进行拆分，分解成多个基于功能的微服务，如果有条件，可能还会对单个微服务进行水平扩展，保证服务高可用。 那么问题来了，如果使用传统管理 Session 的方式，我们会遇到什么样的问题？ 案例 这里拿下单举例，用户小明在天猫上相中了一个的娃娃，觉得不错，果断购买，选尺寸，挑身高，然后确认选择，赶紧提交订单，然后就跳转到了登录页面！小明表示很郁闷，大写的问号？？？ 小明进入娃娃页面，此时请求通过代理服务发送到业务系统一。 小明选尺寸，挑身高，此操作并没有对后端服务发送请求。 小明提交订单，此时请求通过代理服务发送到业务系统二，然鹅，二系统此时并没有查询到小明的登录信息，就被无情的跳转到登录页了。 方案 HttpSession 默认使用内存来管理 Session，通常服务端把用户信息存储到各自的 Jvm 内存中。所以小明下单的时候找不到登录信息，那么我么何不把用户信息集中存储！？ 为了测试效果，这里我们搭建一个演示案例，项目涉及 SpringBoot、spring-session、redis、nginx 等相关组件。 pom.xml引入依赖： <dependency> <groupId>org.springframework.session</groupId> <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 配置 redis 参数，软件自行安装： ## redis #session存储类型 spring.session.store-type=redis spring.redis.database=0 spring.redis.host=127.0.0.1 spring.redis.port=6379 spring.redis.password=123456 spring.redis.pool.max-active=8 spring.redis.pool.max-wait=-1 spring.redis.pool.max-idle=8 spring.redis.pool.min-idle=0 spring.redis.timeout=3000 简单的用户登录实现，省略部分代码： @RequestMapping(value="login",method=RequestMethod.POST) public Result login(String username,String password,HttpServletRequest request,HttpServletResponse response) throws Exception { SysUser user = userService.getUser(username); if(user==null) { return Result.error("用户不存在"); }else { if(user.getPassword().equals(password)) { request.getSession().setAttribute("user", user); return Result.ok(); }else { return Result.error("密码错误"); } } } 配置代理实现，基于 Nginx： server { listen 80; server_name blog.52itstyle.vip; location / { proxy_pass http://192.168.1.2:8080; } location /cart { proxy_pass http://192.168.1.3:8080$request_uri; } location /order { proxy_pass http://192.168.1.4:8080$request_uri; } } 配置成功后登录系统，在 redis 中查询用户信息： 127.0.0.1:6379> keys * 1) "spring:session:expirations:1562577660000" 2) "spring:session:sessions:1076c2bd-95b1-4f23-abd4-ab3780e32f6f" 3) "spring:session:sessions:expires:1076c2bd-95b1-4f23-abd4-ab3780e32f6f" 小结 这样，小明就可以开心的买娃娃了！
2019-07-30

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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