Spring Cloud Netflix：构建高可用微服务架构-CSDN博客

本文链接：https://blog.csdn.net/csdn122345/article/details/148195769

摘要：Spring Cloud Netflix 是基于 Netflix 开源组件构建的微服务框架，它为开发者提供了一套完整的解决方案，用于构建可伸缩、高可用、可靠的分布式系统。本文将深入剖析 Spring Cloud Netflix 的核心组件及其功能，结合代码示例和实际应用场景，帮助读者全面掌握 Spring Cloud Netflix 的使用和原理。

一、引言

随着互联网的飞速发展，传统单体应用架构已难以满足现代应用的高并发、高可用需求，微服务架构应运而生。微服务架构将复杂应用拆分为多个小型、独立的服务，每个服务专注于特定业务功能，实现松耦合和高内聚。Spring Cloud Netflix 作为微服务领域的佼佼者，集成了一系列 Netflix 开发的组件，为微服务开发提供了强大支持。

二、Spring Cloud Netflix 核心组件及功能

（一）Eureka：服务注册与发现

功能原理的拓展 ：

Eureka Server 作为服务注册中心，它本身也是基于 Spring Boot 构建的应用程序。当它启动后，会在内存中维护一个服务注册表，用于存储各个微服务实例的注册信息。微服务实例在启动时，会向 Eureka Server 发送一个 HTTP POST 请求进行服务注册，携带自身的元数据，如服务名称、IP 地址、端口、健康检查 URL 等。Eureka Server 收到请求后，会将这些信息存储在内存中的服务注册表里。

心跳机制是 Eureka 服务注册与发现的关键部分。微服务实例会每隔一个固定的时间间隔（默认为 30 秒）向 Eureka Server 发送一次心跳包，以告知 Eureka Server 自己仍然处于健康运行状态。如果 Eureka Server 在多个心跳间隔内（默认为 90 秒）没有收到某个微服务实例的心跳包，它会将该实例从服务注册表中移除，认为该实例已经下线或出现故障。

服务消费者在需要调用其他服务时，会先向 Eureka Server 发送请求获取最新的服务注册表信息。Eureka Server 会将服务注册表中的对应服务实例列表返回给消费者，消费者再根据这个列表选择一个实例进行服务调用。这种基于心跳和服务注册表的动态服务发现机制，使得微服务架构能够灵活应对服务实例的动态变化，如服务的扩缩容、故障恢复等情况。

应用场景的拓展 ：

在实际的微服务应用中，Eureka 的服务注册与发现功能具有极其重要的价值。例如，在一个大型的电商平台中，可能会有用户服务、商品服务、订单服务、库存服务等多个微服务。这些服务可能会根据业务负载情况进行动态伸缩，即在业务高峰期增加服务实例，在低谷期减少实例以节省资源。

通过 Eureka 的服务注册与发现功能，当用户服务需要调用商品服务获取商品详情时，它能够实时获取到商品服务当前可用的实例列表，包括新扩容的实例或剔除故障实例后的最新列表。这样，用户服务可以准确无误地将请求发送到健康运行的商品服务实例上，确保了业务的连续性和可靠性。

代码示例的拓展 ：

除了创建 Eureka Server 项目外，还需要创建 Eureka Client 项目来模拟微服务实例向 Eureka Server 注册和发现服务的过程。以下是具体的步骤和代码示例：

创建 Eureka Server 项目（已在之前的描述中提及）。

创建 Eureka Client 项目（以一个简单的用户服务为例）：

在 pom.xml 文件中添加 Eureka Client 依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>

配置 application.yml 文件

server:
  port: 8081

spring:
  application:
    name: user-service

eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka/  # 指定 Eureka Server 的地址
    instance:
      lease-renewal-interval-in-seconds: 10  # 心跳间隔时间
      lease-expiration-duration-in-seconds: 20  # 服务失效时间

在主类上添加 @EnableEurekaClient 注解，开启 Eureka Client 功能

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class UserServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(UserServiceApplication.class, args);
    }
}

创建一个简单的 REST 控制器，模拟用户服务的功能

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("/users")
public class UserController {

    @GetMapping
    public String getUserInfo() {
        return "User service is running. User info: ...";
    }
}

启动 Eureka Server 和 Eureka Client（用户服务）项目后，访问 http://localhost:8761/ 可以看到 Eureka Server 的管理界面，其中会显示已注册的用户服务实例信息。这表明用户服务已经成功向 Eureka Server 注册。

在另一个微服务项目（如订单服务）中，通过注入 DiscoveryClient 或 EurekaClient 组件，可以查询用户服务的实例列表，并选择一个实例进行服务调用

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.cloud.client.discovery.DiscoveryClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

import java.util.List;

@RestController
@RequestMapping("/orders")
public class OrderController {

    @Autowired
    private DiscoveryClient discoveryClient;

    @GetMapping
    public String getOrderInfo() {
        // 查询用户服务的实例列表
        List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("user-service");
        if (instances.isEmpty()) {
            return "User service not found.";
        }

        // 选择一个用户服务实例（这里简单选择第一个）
        ServiceInstance instance = instances.get(0);

        // 使用 RestTemplate 调用用户服务的接口
        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
        String userInfo = restTemplate.getForObject("http://" + instance.getHost() + ":" + instance.getPort() + "/users", String.class);

        return "Order service is running. Order info: ... User info from user service: " + userInfo;
    }
}

通过上述代码，在订单服务中无需硬编码用户服务的地址，而是通过 Eureka Server 动态获取用户服务的可用实例地址，实现了服务间的解耦和灵活调用。

（二）Ribbon：负载均衡

功能原理的拓展 ：

Ribbon 作为客户端负载均衡组件，它的工作原理是基于预设的负载均衡策略，在多个服务实例之间分配请求流量。Ribbon 与 Eureka 紧密集成，当 Ribbon 在服务消费者中配置后，它会从 Eureka Server 获取目标服务的所有可用实例列表。

Ribbon 内部实现了多种负载均衡策略，每种策略都有其特定的适用场景和优缺点。例如，轮询策略会按照顺序依次将请求分配给每个服务实例，适用于各服务实例性能相近、负载均衡的情况；随机策略随机选择服务实例，适用于对请求响应时间要求不是特别敏感的场景；权重策略则根据服务实例的权重值分配请求，权重高的实例会获得更多的请求流量，适用于不同实例的硬件配置和处理能力存在差异的情况。

Ribbon 的负载均衡过程是透明的，对于服务消费者来说，只需通过调用 http://服务名/接口路径 的方式访问服务，Ribbon 会自动在后台根据配置的策略选择具体的服务实例进行请求，并将请求转发到该实例上。此外，Ribbon 还具备容错功能，当某个服务实例出现故障或无法响应时，Ribbon 会自动将后续请求转发到其他健康的实例上，确保服务的高可用性。

应用场景的拓展 ：

在实际应用中，Ribbon 的负载均衡功能尤为重要。以一个视频直播平台为例，该平台有多个视频服务实例，每个实例负责处理用户的视频请求。由于直播业务的流量波动较大，高峰期可能会有大量的用户同时观看直播，而低谷期流量则相对较少。

通过在服务消费者（如前端 Web 服务器或移动应用后端服务）中配置 Ribbon 负载均衡，可以将用户的视频请求均匀分配到各个视频服务实例上。这样，每个实例都能够在自己的处理能力范围内高效地响应请求，避免了因单个实例过载而导致的服务响应缓慢或崩溃。同时，当某个视频服务实例因维护或故障下线时，Ribbon 会自动将请求转发到其他正常运行的实例，确保用户能够持续获得流畅的直播观看体验。

代码示例的拓展 ：

在之前的代码示例基础上，进一步展示如何在服务消费者中配置不同的 Ribbon 负载均衡策略，并结合 Feign 客户端实现服务调用的负载均衡。

在服务消费者项目的 application.yml 文件中配置 Ribbon 的相关参数，例如设置负载均衡策略为随机策略
```
ribbon:
  NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule  # 设置负载均衡策略为随机策略
```
Ribbon 提供了多种内置的负载均衡策略类，如 RoundRobinRule（轮询策略）、RandomRule（随机策略）、WeightedResponseTimeRule（基于响应时间的权重策略）等，开发者可以根据实际需求选择合适的策略类进行配置。

在服务消费者中使用 Feign 客户端调用目标服务，并实现负载均衡：

创建 Feign 客户端接口

import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;

@FeignClient(name = "video-service")  // 指定目标服务名称
public interface VideoServiceClient {

    @GetMapping("/videos/stream")
    String getVideoStream();
}

在服务消费者的控制器中注入 Feign 客户端，并使用它调用目标服务

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("/ consumers")
public class ConsumerController {

    @Autowired
    private VideoServiceClient videoServiceClient;

    @GetMapping("/video")
    public String getVideo() {
        // 通过 Feign 客户端调用视频服务的接口，Ribbon 会自动根据配置的策略进行负载均衡
        String videoStream = videoServiceClient.getVideoStream();
        return "Consumer is watching video: " + videoStream;
    }
}

当多个用户同时访问 / consumers/video 接口时，Ribbon 会根据配置的随机策略，将请求随机分配到不同的视频服务实例上，实现流量的均匀分布，提高系统的整体吞吐量和可用性。

（三）Hystrix：断路器

功能原理的拓展 ：

Hystrix 的断路器模式借鉴了电路断路器的工作原理。在正常的电路运行中，电流通过闭合的电路为各种设备供电。当电路中的电流超过设定的安全阈值时，断路器会自动切断电路，防止因过大的电流导致设备损坏或引发火灾等安全事故。同样，在微服务架构中，当某个服务的调用出现异常（如响应超时、连接失败、服务器崩溃等）且异常频率超过设定的阈值时，Hystrix 断路器会自动将该服务的调用链路切断。

在断路器处于打开状态（Open State）时，后续对该服务的调用将不再发送实际的网络请求，而是直接执行降级逻辑，快速返回一个预定义的降级响应结果。这避免了服务调用方长时间等待故障服务的响应，从而防止线程阻塞和资源耗尽，确保系统的其他部分能够正常运行。

Hystrix 还具备自我修复的能力，当断路器处于打开状态一段时间后（默认为 5 秒），它会自动进入半开状态（Half - Open State）。在这个状态下，Hystrix 会允许少量的请求通过，试探性地调用故障服务。如果这些试探性请求能够成功得到响应，说明故障服务已经恢复，断路器会关闭（Close），恢复对该服务的正常调用；如果试探性请求仍然失败，断路器会继续保持打开状态，继续执行降级逻辑。

应用场景的拓展 ：

在金融领域的网上银行系统中，Hystrix 的断路器功能发挥着至关重要的作用。网上银行系统通常包含多个微服务，如账户服务、交易服务、支付服务、风险评估服务等。这些服务之间存在着复杂的调用链路，任何一个服务的故障都可能引发系统级的连锁反应，导致用户无法正常进行转账、支付、查询账户余额等关键操作。

例如，当支付服务因第三方支付渠道故障或自身服务器过载而出现大量超时和错误响应时，Hystrix 断路器会迅速熔断支付服务的调用链路。此时，对于用户的支付请求，系统会直接返回降级响应，如提示用户 “支付服务繁忙，请稍后再试”，并记录相关日志信息。同时，系统的其他功能（如账户查询、转账到本行其他账户等）仍能正常运行，不受支付服务故障的影响。这保障了网上银行系统在面对部分服务故障时的核心业务连续性，提升了用户体验和系统的可靠性。

代码示例的拓展 ：

除了在服务调用方法上添加 @HystrixCommand 注解实现基本的断路器功能外，还可以通过配置 Hystrix 的各种参数来精细化控制断路器的行为。以下是一个更详细的代码示例：

在服务调用方法上添加 @HystrixCommand 注解，并配置相关参数

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand;
import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixProperty;

@RestController
@RequestMapping("/payment")
public class PaymentController {

    @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackPayment",  // 指定降级方法
                    commandProperties = {
                        @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "2000"),  // 设置命令执行的超时时间
                        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "5"),  // 设置触发熔断的最小请求数
                        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "60"),  // 设置错误百分比阈值
                        @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.sleepWindowInMilliseconds", value = "6000")  // 设置熔断后重试的时间窗口
                    })
    @GetMapping
    public String payment() {
        // 模拟支付服务调用，可能会出现超时或异常
        boolean paymentSuccess = simulatePaymentServiceCall();
        if (paymentSuccess) {
            return "Payment successful.";
        } else {
            throw new RuntimeException("Payment service call failed.");
        }
    }

    // 降级方法
    public String fallbackPayment() {
        return "Payment service is busy, please try again later.";
    }

    // 模拟支付服务调用的方法
    private boolean simulatePaymentServiceCall() {
        try {
            Thread.sleep(3000);  // 模拟支付服务调用耗时
            return true;  // 模拟调用成功
        } catch (InterruptedException e) {
            return false;  // 模拟调用失败
        }
    }
}

在上述代码中，通过 @HystrixProperty 注解配置了多个 Hystrix 参数，包括命令执行的超时时间（2000 毫秒）、触发熔断的最小请求数（5 个）、错误百分比阈值（60%）以及熔断后重试的时间窗口（6000 毫秒）。当支付服务调用的超时时间超过 2000 毫秒或者出现异常时，Hystrix 会触发熔断机制，调用降级方法返回提示信息给用户。

可以通过 Hystrix Dashboard 实时监控断路器的状态和各项指标，以便及时发现和处理服务调用中的问题。在项目中添加 Hystrix Dashboard 依赖
```
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
</dependency>
```
启动 Hystrix Dashboard，在浏览器中访问 http://localhost:端口号/hystrix（端口号为应用的端口号，如 8080），将支付服务的监控地址（如 http://localhost:8080/hystrix.stream）输入到 Dashboard 中，即可查看支付服务的实时监控信息，包括成功率、响应时间、断路器状态等。