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北京 营销型网站,东莞注塑切水口东莞网站建设,网站建设桔子科技,如何使用腾讯云建网站什么是微服务架构#xff1f; 微服务框架是将某个应用程序开发划分为许多独立小型服务#xff0c;实现敏捷开发和部署#xff0c;这些服务一般围绕业务规则进行构建#xff0c;可以用不同的语言开发#xff0c;使用不同的数据存储#xff0c;最终使得每个服务运行在自己…什么是微服务架构 微服务框架是将某个应用程序开发划分为许多独立小型服务实现敏捷开发和部署这些服务一般围绕业务规则进行构建可以用不同的语言开发使用不同的数据存储最终使得每个服务运行在自己的行程中。并且它们之间采用轻量级通信机制进行通信。 微服务的特点 单一职责微服务中每一个服务都对应唯一的业务能力做到单一职责应用粒度微服务的服务拆分粒度很小例如一个用户管理就可以作为一个服务。每个服务虽小但“五脏俱全”。面向服务每个服务都要对外暴露Rest风格服务接口API。各种终端都可以调用不关心语言、平台限制也不关心服务的技术实现只要提供Rest的接口即可。前后端分离采用前后端分离开发提供统一Rest接口后端不用再为PC、移动段开发不同接口自治能力所有的微服务都能运行在自己的进程中服务间之间互相独立互不干扰团队独立每个服务都是一个独立的开发团队技术独立Rest接口通信不关心使用技术部署独立服务间虽然有调用但要做到服务重启不影响其它服务。有利于持续集成和持续交付。每个服务都是独立的组件可复用可替换降低耦合易维护 更多Java学习指南以及最新项目场景题需要的宝子 Java学习包传送门 缺点 可用性降低微服务之间通过远程调用实现协作而远程调用相对来说不稳定需要用有效的方案来解决处理。分布式事务困难当一个用户请求的业务设计多个微服务时需要解决保障数据的一致性的问题全能对象God Classes阻止业务拆分每个业务都有可能存在一个或多个全能对象比如说商城项目中的订单对象它几乎会涉及电商应用中的每一个业务阻止你进行业务拆分 架构的演进 集中式架构ORM垂直拆分MVC分布式服务RPC程序被放到一起然后发布到一台服务器上应用拆分成互不干扰的几个应用以提升效率、分散流量压力将核心业务以及公共应用程序抽取出来作为一个稳定的服务中心耦合度高开发维护困难无法水平扩展单点容错率低并发能力差系统拆分分担的流量解决了并发问题可以针对不同模块进行优化方便水平扩展但是代码量大系统可靠性差开发维护困难切成本高不易团队合作将基础服务进行了抽取系统间相互调用提高了代码复用和开发效率但是服务配置困难服务间的依赖关系复杂可能出现小服务资源浪费等问题 CAP理论 Consistency(一致性)更新操作成功并返回客户端后所有节点在同数据完全一致。对于客户端来说一致性指的是并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看则是更新如何复制分布到整个系统以保证数据最终一致。Availability(可用性)即服务一直可用而且是正常晌应时间。系统能够很好的为用户服务不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。Partition Tolerance分区容错性分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体。比如现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求对于用户而言并没有什么体验上的影响。 CP高可用和AP分区容错是必须保证的当发生网络分区的时候如果要继续服务那么强一致性和可用性只能二选一。 BASE理论 BASE是 Basically Available基本可用、 Soft state状态和 Eventually consistent最终一致性 BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结是基于CAP 定理逐步演化而来的。BASE理论的核心思想是即使无法做到强一致性但每个应用都可以根据自身业务特点 采用适当的方式来使系统达到最终一致性。 基本可用 ①晌应时间上的损失正常情况下处理用户请求需要0.55返回结果但是由于系统出现故障处理用户请求的时间变为3s。 ②系统功能上的损失正常情况下用户可以使用系统的全部功能但是由于系统访问量突然剧增系统的部分非核心功能无法使用软状态数据同步允许一定的延迟最终一致性系统中所有的数据副本,在经过一段时间的同步后,最终能够达到个一致的状态,不要求实时 分布式下Session共享的方案 采用无状态服务,抛弃 session存入 cookie(有安全风险)服务器之间进行 Session同步这样可以保证每个服务器上都有全部的 Session信息不过当服务器数量比较多的时候,同步是会有延迟甚至同步失败IP绑定策略使用 Nginx中的IP绑定策略同一个IP只能在指定的同—个机器访问但是这样做失去了负载均衡的意义当挂掉一台服务器的时候会影晌一批用户的使用风险很大使用 Redis存储把 Session放到Reds中存储,虽然架构上变得复杂,并且需要多访问一次 Redis但是这种方案带来的好处也是很大的实现了 Session共享、可以水平扩展、服务器重启 Session不丢失、不仅可以跨服务器 Session共享,甚至可以跨平台 分布式id生成策略 UUID当前日期和时间时间戳 时钟序列计数器 全局唯一的IEEE机器识别号 优点代码简单性能好(本地生成没有网络消耗)保证唯一(相对而言重复概率极低可以忽略 缺点 生成的ID都是无序的字符串而且不是全数字UUID长度过长,不适用于存储耗费数据库性能UUID无一定业务含义可读性差有信息安全问题有可能泄露mac地址 数据库自增模式 单机模式 优点实现简单、成本低、ID是自增的数字、有一定的可读性 缺点 强依赖DB存在单点问题如果数据库宕机则业务不可用DB生成ID性能有限单点数据压力大不适合高并发场景信息安全问题比如暴露订单量有可能查到别人的订单 数据库高可用多主模式做负载基于序列的起始值和步长设置不同的初始值相同的步长步长大于节点数 优点解决了ID生成的单点问题同时平衡了负载 缺点 系统扩容困难系统定义好步长之后增加机器之后调整步长困难 数据库压力大每次获取一个ID都必频读写一次数据库 Leaf- segmen 采用每次获取一个ID区间段的方式来解决区间段用完之后再去数据库获取新的号段这样一来可以大大减轻数据库的压力 优点 扩张灵活性能强能够撑起大部分业务场景 ID号码是趋势递增的满足数据库存储和查询性能要求 可用性高即使ID生成服务器不可用也能够使得业务在短时间内可用为排查问题争取时间。 缺点 可能存在多个节点同时请求ID区间的情况依赖DB 基于redis、mongodb、zk等中间件生成 雪花算法生成一个64bit的整性数字第一位符号位固定为041位时间戳10位workId12位序列号位数可以有不同实现 优点 每个毫秒值包含的ID值很多不够可以变动位数来增加性能佳(依赖work工d的实现) 时间戳值在高位中间是固定的机器码自增的序列在低位整个ID是趋势递增的 能够根据业务场景数据库节点布置灵活挑战bit位划分灵活度高 缺点 强依赖于机器时钟如果时钟回拨,会导致重复的ID生成所以一般基于此的算法发现时钟回拨都会抛异常处 理阻止ID生成这可能导致服务不可用 如何实现分布式锁 分布式锁锁独立于每一个服务之外的锁 数据库利用主键沖冲突控制一次只有一个线程能获取锁非阻塞、不可重入、Zookeeper分布式锁zk通过临时节点解决了死锁的问题一旦客户端获取到锁之后突然挂掉( session连接断开)那么这个临时节点就会自动删除掉其他客户端自动获取锁。临时顺序节点解决惊群效应Redis分布式锁setnx单线程处理网络请求不需要考虑并发安全性 实现方式setnx、radisson、redlock setnx指定的 key 不存在时才能操作成功为 key 设置指定的值 设置锁给所有服务节点设置相同的key返回为0、则锁获取失败防止锁被别人所释放可以设置一个线程的唯一标识 删除锁判断线程唯一标志再删除 问题 实现的Redis分布式锁其实不具有可重入性 存在任务超时问题锁自动释放key过期导致并发问题 Redis没有实现可重入性及锁续期可以通过 radisson解决(类似AQS的实现,看门狗监听机制) redis多节点数据同步问题 redlock意思的机制都只操作单节点、即使Redis通过 sentinel保证高可用如果这个 master节点由于某些原因发生了主从切换那么就会出现锁丢失的情况( redis同步设置可能数据丢失)。 redlock从多个节点申请锁当一半以上节点获取成功、锁才算获取成功redission有相应的实现 如何实现分布式事务 两阶段协议 第一阶段( prepare)每个参与者执行本地事务但不提交进入 ready状态并通知协调者已经准备就绪。 第二阶段( commit)当协调者确认每个参与者都 ready后通知参与者进行 commit操作如果有参与者fail则发送 rollback命令各参与者做回滚。 存在的问题 单点故障一旦事务管理器出现故障整个系统不可用(参与者都会阻塞住)数据不一致在阶段二如果事务管理器只发送了部分 commit消息此时网络发生异常那么只有部分参与者接收到commit消息也就是说只有部分参与者提交了事务使得系统数据不—致晌应时间较长参与者和协调者资源都被锁住提交或者回滚之后才能释放不确定性当协事务管理器发送 commit之后并且此时只有一个参与者收到了 commit那么当该参与者与事务管理器同时宕机之后重新选举的事务管理器无法确定该条消息是否提交成功。 三阶段协议 针对两阶段进行优化引入了超时机制解决参与者阻塞的问题超时后本地提交解决了2PC单点故障问题但性能问题和不一致问题仍然没有根本解决。2PC只有协调者有超时机制 超时机制如果PreCommit消息执行成功如果一定时间内还未收到DoCommit消息则认为TM挂了自动执行DoCommit 第一阶段 Cancommit阶段协调者询问事务参与者是否有能力完成此次事务如果都返回yes则进入第二阶段。有一个返回no或等待响应超时则中断事务并向所有参与者发送abort请求第二阶段Recommit阶段此时协调者会向所有的参与者发送 Recommit请求参与者收到后开始执行事务操作。参与者执行完事务操作后(此时属于未提交事务的状态)就会向协调者反馈Ack表示我已经准备好提交了并等待协调者的下一步指令。第三阶段 Docommit阶段在阶段二中如果所有的参与者节点都返回了Ack那么协调者就会从“预提交状态转变为提交状态”。然后向所有的参与者节点发送 “docommit’请求参与者节点在收到提交请求后就会各自执行事务提交操作并向协调者节点反馈Ack消息协调者收到所有参与者的Ack消息后完成事务。相反如果有一个参与者节点未完成 Recommit的反馈或者反馈超时那么协调者都会向所有的参与者节点发送abort请求从而中断事务。 TCC 是业务层面的分布式事务 TCC(补偿事务)Try操作做业务检查及资源预留、 Confirm业务确认、 Cancel回滚操作 针对每个操作都要注册一个与其对应的确认和补偿撤销操作TM首先发起所有的分支事务的Try操作任何—个分支事务的Try操作执行失败TM将会发起所有分支事务的 Cancel操作若Try操作全部成功TM将会发起所有分支事务的 Confirm操作其中 Confirm/ Cancel操作若执行失败TM会进行重试。 TCC模型对业务的侵入性较强改造的难度较每个操作都需要有try、confirm、cancel三个接口实现confirm和 cancel接口还必须实现幂等性。 图片来源https://blog.csdn.net/leilei107/article/details/105738301 消息队列的事务消息 发送 prepare消息到消息中间件发送成功后执行本地事务 如果事务执行成功则 commit消息中间件将消息下发至消费端( commit前消息不会被消费 如果事务执行失败则回滚消息中间件将这条 prepare消息删除消费端接收到消息进行消费如果消费失败则不断重试。 如何设计一套API接口 考虑到API接口的分类可以将API接口分为开发API接口和内网API接口内网API接口用于局域网为内部服务器提供服务。开放API接口用于对外部合作单位提供接口调用需要遵循Oauth2.0权限认证协议。同时还需要考虑安全性、幂等性等问题。 如何实现接口的幂等性 唯—id每次操作都根据操作和内容生成唯一的id在执行之前先判断id是否存在如果不存在则执行后续操作并且保存到数据库或者 redis等。服务端提供发送 token的接口业务调用接口前先获取token然后调用业务接口请求时把 token携带过去务器判断token是否存在 redis中存在表示第一次请求可以继续执行业务执行业务完成后最后需要把redis中的 token删除。建去重表将业务中有唯一标识的字段保存到去重表如果表中存在则表示已经处理过了版本控制增加版本号当版本号符合时才能更新数据状态控制例如订单有状态已支付未支付支付中支付失败当处于未支付的时候才分许修改为为支付中等 秒杀系统如何设计 基于SpringCloud构建秒杀抢购活动如何才能支持百万级级别以上访问 设计原则前台请求尽量少后台数据尽量少调用链路尽量短尽量不要有单点 秒杀系统解决方案 nginx校验恶意请求转发请求负载均衡网关安全过滤拦截恶意请求、幂等、高并发、限流、用户频率设计业务层分布式集群多台机器处理提高并发能力Hystrix对秒杀接口实现服务隔离防止雪崩效应Ribbon负载均衡优化资源使用防止资源的过载前端页面资源静态化按钮控制使用答题校验码可以防止秒杀器的干扰让更多用户有机会抢到redis实现分布式锁对用户频率限制集群搭建保证高可用持久化数据缓存热点数据库存MQ异步形式实现对商品的库存修改削峰限流MQ堆积订单保护订单处理层的负载数据库读写分离拆分事务提高并发度使用乐观锁机制(版本号)库存0判断防止库存超卖问题 Spring Cloud 是什么 Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发如服务发现注册、配置中心、智能路由、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。Spring Cloud将各家公司开发的比较成熟的服务框架组合起来通过Spring Boot风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理最终给开发者留出了一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包。 优点低耦合配置简单面向服务前后端分离团队独立技术独立独立部署 缺点部署困难数据管理困难数据库分离、系统集成测试比较麻烦 、性能的监控比较麻烦 SpringBoot和SpringCloud的区别 SpringBoot只是一个快速开发框架可以独立使用开发项目SpringCloud是一系列框架的集合开发时依赖于SpringBoot框架。 SpringBoot可以用来快速、方便的开发单个微服务个体。SpringCloud关注全局的服务治理框架它将SpringBoot开发的一个个单体微服务整合并管理起来为各个微服务之间提供配置管理、服务发现、断路器、路由、决策竞选、分布式会话等集成服务。 Spring Cloud和 Dubbo的区别 底层协议 springcloud基于http协议dubbo基于Tcp协议决定了 dubbo的性能相对会比较好服务调用方式springcloud是基于RestApidubbo基于RPC注册中心 Spring Cloud使用的 eurekadubbo推荐使用 zookeeper模型定义 dubbo将一个接口定义为—个服务, Spring Cloud则是将一个应用定义为一个服务Spring Cloud是一个生态而 Dubbo是 Springcloud生态中关于服务调用一种解决方案(服务治理 分布式微服务开发时的问题 系统开销网络问题延迟开销带宽问题安全问题。性能问题由于各种运营开销导致的性能问题服务发现服务发现工具管理群集中的流程和服务如何查找和互相交谈。它涉及一个服务目录在该目录中注册服务然后能够查找并连接到该目录中的服务。冗余问题分布式系统中的冗余问题。负载均衡负载平衡改善跨多个计算资源的工作负荷诸如计算机计算机集群网络链路中央处理单元或磁盘驱动器的分布。 SpringCloud由什么组成 Spring Cloud Eureka服务注册与发现包含服务注册中心服务注册与发现机制的实现。Spring Cloud Zuul服务网关提供智能路由访问过滤功能Spring Cloud Ribbon客户端负载均衡的服务调用组件Spring Cloud Feign服务调用给予Ribbon和Hystrix的声明式服务调用组件Spring Cloud Hystrix容错管理组件实现断路器模式帮助服务依赖中出现的延迟和为故障提供强大的容错能力。(熔断、断路器容错)Spring Cloud Config分布式统一配置管理 什么是Eureka Eureka服务注册中心专注于微服务的服务注册与发现。 服务注册每个服务都向 Eureka登记自己提供服务的元数据服务的jp地址、端口号、版本号、通信协议等。Eureka将各个服务维护在了一个服务清单中双层MapMap服务名,Map实例名,服务地址端口)。同时对服务维持心跳剔除不可用的服务 Eureka集群各节点相互注册每个实例中都有一样的服务清单。服务发现Eureka注册的服务之间调用不需要指定服务地址而是通过服务名向注册中心咨询并获取所有服务实例清单(缓存到本地)然后实现服务的请求访问。 Eureka集群实现高可用AP注册多个Eureka节点然后把SpringCloud服务互相注册客户端从Eureka获取信息时按照Eureka的顺序来访问。这些节点都是平等的当客户端向某一个节点注册时如果发现连接失败会自动切换到其他节点。只要还有一台节点存在服务就能正常工作高可用但是可能查询的信息不是最新的不保证强一致性。 Eureka的自我保护模式 Eureka的客户端将其连接到Eureka的服务端中并且保持心跳这样工作人员可以通过Eureka的服务端来监控各个微服务是否运行正常。如果Eureka Server在一定时间内没有接收到某个微服务实例的心跳Eureka Server将会注销该实例默认90秒。当Eureka发现85%以上的服务都没有心跳的话Eureka 服务端就会认为自己的网络出问题了进入自我保护模式在该模式下Eureka 服务端会保护服务注册表中的信息不在删除注册表中的数据当网络故障恢复后Eureka 服务端节点会自动退出自我保护模式期间Eureka的客户端也会缓存服务信息。 Eureka和ZooKeeper提供服务注册与发现功能的区别 ZooKeeper中的节点服务挂了就要选举在选举期间注册服务瘫痪虽然服务最终会恢复但是选举期间不可用的 选举就是改微服务做了集群必须有一台主其他的都是从。Eureka各个节点是平等关系服务器挂了没关系只要有一台Eureka就可以保证服务可用数据都是最新的。 如果查询到的数据并不是最新的就是因为Eureka的自我保护模式导致的Eureka本质上是一个工程而ZooKeeper只是一个进程Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况而不会像ZooKeeper 一样使得整个注册系统瘫痪ZooKeeper保证的是CP强一致性Eureka保证的是AP高可用 什么是Ribbon负载均衡 当服务间发起请求的时候通过负载均衡算法轮询法、随机法等从一个服务的多台机器中选择一台 Ribbon也是通过发起http请求来进行的调用只不过是通过调用服务名的地址来实现的。 负载平衡旨在优化资源使用最大化吞吐量最小化响应时间并避免任何单一资源的过载。 Ribbon底层实现原理 Ribbon使用DiscoveryClient从注册中心读取目标服务信息对同一接口请求进行计数使用%取余算法获取目标服务集群索引返回获取到的目标服务信息。 LoadBalanced注解开启客户端负载均衡。 DiscoveryClient的作用可以从注册中心中根据服务别名获取注册的服务器信息。 Nginx与Ribbon的区别 Nginx是反向代理同时可以实现负载均衡Nginx拦截客户端请求采用负载均衡策略根据upstream配置进行转发相当于请求通过nginx服务器进行转发。Ribbon是客户端负载均衡从注册中心读取目标服务器信息然后客户端采用轮询策略对服务直接访问全程在客户端操作。 负载均衡算法有哪些 轮询法将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上随机法通过系统的随机算法根据后端服务器旳的列表大小值来随机选取其中的台服务器进行访问。源地址哈希法根据获取客户端的IP地址通过哈希函数计算得到的个数值用该数值对服务器列表的大小 进行取模运算得到的结果便是客服端要访问服务器的序号。采用源地址哈希法进行负载均衡同IP地址的客户端后端服务器列表不变时它每次都会映射到同一台后端服务器进行访问。加权轮询法不同的后端服务器机器的配置和当前系统的负载并不相同抗压能力也不相同。给配置高、负载低的机器配置更高的权重让其处理更多的请而配置低、负载高的机器给其分配较低的权重降低其系统负载加权轮询能很好地处理这一问题并将请求顺序且按照权重分配到后端。加权随机法加权随机法也根据后端机器的配置系统的负载分配不同的权重。按照权重随机请求后端服务器而非顺序。最小连接数法最小连接数算法比较灵活和智能由于后端服务器的配置不尽相同对于请求的处理有快有慢它是根据后端服努器当前的连接情况动态地选取其中当前积压连接数最少的一台服务器来处理当前的请求尽可能地提高后端服务的利用效率将负责合理地分流到每一台服务器。 断路器 当一个服务调用另一个服务由于网络原因或自身原因出现问题调用者就会等待被调用者的响应当更多的服务请求到这些资源导致更多的请求等待发生连锁效应雪崩效应 断路器有三种状态 打开状态一段时间内 达到一定的次数无法调用 并且多次监测没有恢复的迹象断路器完全打开 那么下次请求就不会请求到该服务半开状态短时间内 有恢复迹象断路器会将部分请求发给该服务正常调用时断路器关闭关闭状态当服务一直处于正常状态能正常调用 什么是 Hystrix Hystrix容错管理组件实现断路器模式发起请求都会通过 Hystrⅸ的线程池不同的服务走不同的线程池实现了不同服务调用的隔离通过统计接口超时次数返回默认值实现服务降级服务熔断服务隔离监控等功能防止雪崩。 服务降级接口调用失败时防止客户端一直等待就调用本地的方法返回一个友好的提示服务熔断当在一个统计时间范围内的请求失败数量达到设定值时开启断路之后的请求直接走fallback方法在设定时间后尝试恢复在服务降级的基础上更直接的一种保护方式服务隔离为隔离的服务开启一个独立的线程池防止隔离服务之间相互影响服务监控在服务发生调用时,会将每秒请求数、成功请求数等运行指标记录下来。 服务降级底层是如何实现的 Hystrix实现服务降级的功能是通过重写HystrixCommand中的getFallback()方法当Hystrix的run方法或construct执行发生错误时转而执行getFallback()方法。 雪崩效应是在大型互联网项目中当某个服务发生宕机时调用这个服务的其他服务也会发生宕机大型项目的微服务之间的调用是互通的这样就会将服务的不可用逐步扩大到各个其他服务中从而使整个项目的服务宕机崩溃。 发生雪崩效应的原因有以下几点 单个服务的代码存在bug请求访问量激增导致服务发生崩溃(如大型商城的枪红包秒杀功能)服务器的硬件故障也会导致部分服务不可用 在微服务中使用Hystrix框架实现服务隔离来避免出现服务的雪崩效应从而达到保护服务的效果。 什么是Feign Feign是一个声明web服务客户端他基于 Feign的动态代理机制根据注解和选择的机器拼接请求URL地址发起请求简化服务间的调用在 Ribbon的基础上进行了进一步的封装。单独抽出了一个组件就是 Spring Cloud Feign。在引入 Springoud Feign后我们只需要创建一个接口并用注解的方式来配置它即可完成对服务提供方的接口绑定。调用远程就像调用本地服务一样。 Ribbon和Feign调用服务的区别 调用方式同Ribbon需要我们自己构建Http请求模拟Http请求然后通过RestTemplate发给其他服务步骤相当繁琐。而Feign则是在Ribbon的基础上进行了一次改进采用接口的形式将我们需要调用的服务方法定义成抽象方法保存在本地就可以了不需要自己构建Http请求了直接调用接口就行了不过要注意调用方法要和本地抽象方法的签名完全一致。 RPC在本地调用远程的函数远程过程调用可以跨语言实现HttpClient RMI远程方法调用java中用于实现RPC的一种机制 Zuul网关 网关相当于一个网络服务架构的入口所有网络请求必须通过网关转发到具体的服务。网关用来统一管理微服务请求权限控制、负载均衡、路由转发、监控、安全控制黑名单和白名单等。 什么是Spring Cloud Zuul服务网关 Zuul根据请求的路径不同定位到指定的微服务并代理请求到不同的微服务接口他对外隐蔽了微服务的真正接口地址。 三个重要概念动态路由表路由定位反向代理 动态路由表Zuul支持Eureka路由手动配置路由这俩种都支持自动更新路由定位根据请求路径Zuul有自己的一套定位服务规则以及路由表达式匹配反向代理客户端请求到路由网关网关受理之后在对目标发送请求拿到响应之后在 给 Zuul的应用场景对外暴露权限校验服务聚合日志审计等 网关与过滤器有什么区别网关是对所有服务的请求进行分析过滤过滤器是对单个服务而言。 ZuulFilter常用的方法 Run()过滤器的具体业务逻辑 shouldFilter()判断过滤器是否有效 filterOrder()过滤器执行顺序 filterType()过滤器拦截位置 如何实现动态Zuul网关路由转发? 通过path配置拦截请求通过ServiceId到配置中心获取转发的服务列表Zuul内部使用Ribbon实现本地负载均衡和转发。 Zuul与Nginx有什么区别 Zuul是java语言实现的主要为java服务提供网关服务尤其在微服务架构中可以更加灵活的对网关进行操作。Nginx是使用C语言实现性能高于Zuul但是实现自定义操作需要熟悉lua语言对程序员要求较高可以使用Nginx做Zuul集群。 更多Java学习指南以及最新项目场景题需要的宝子 Java学习包传送门