springcloud 和 springalibabaCloud组件详细解析

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发布时间：2019-05-26

本文共 21360 字，大约阅读时间需要 71 分钟。

springcloud 和 springalibabaCloud

文章目录

一、分布式架构演进（单机—> 微服务）

单机架构：

优点：便于测试，对小项目友好

缺点：开发速度慢，启动时间长，依赖庞大

分布式架构：

SOA：面向服务的架构其中包含多个服务，服务之间通过相互依赖提供一系类功能，一个服务通常以独立的形式存在于操作系统中

微服务：将一个大的【单体项目】拆分成多个子项目和服务，每个拆分出来的服务各自独立打包部署

优点：便于理解、开发、部署

缺点：存在分布式事务、服务治理

Spring Alibaba Cloud

全家桶+阿里生态多个组件组合+SpringCloud支持

官网 https://spring.io/projects/spring-cloud-alibaba
- 服务注册发现：Nacos
- 服务限流降级：Sentinel
- 分布配置中心：Nacos
- 服务网关：SpringCloud Gateway
- 服务之间调用：Feign、Ribbon
- 链路追踪：Sleuth+Zipkin
- 网关：gateway
- 通信方式：http restful

二、聚合工程

module子模块

xdclass-commonxdclass-video-servicexdclass-user-servicexdclass-order-servicexdclass-api-gateway


   
       
    
     4.0.0
        
    
     cn.mesmile
        
    
     xdclass-cloud
        
    
     1.0-SNAPSHOT
        
            
     
      xdclass-common
             
     
      xdclass-video-service
             
     
      xdclass-user-service
             
     
      xdclass-order-service
             
     
      xdclass-api-gateway
         
        
        
    
     pom
        
            
     
      1.8
             
     
      1.8
             
     
      1.8
         
        
            
             
                 
      
       org.projectlombok
                  
      
       lombok
                  
      
       1.18.8
                  
      
       provided
              
             
             
                 
      
       cn.hutool
                  
      
       hutool-all
                  
      
       5.4.0
              
         
         
        
            
                 
                  
                      
       
        org.springframework.boot
                       
       
        spring-boot-dependencies
                       
       
        2.3.3.RELEASE
                       
       
        pom
                       
       
        import
                   
                  
                  
                      
       
        org.springframework.cloud
                       
       
        spring-cloud-dependencies
                       
       
        Hoxton.SR8
                       
       
        pom
                       
       
        import
                   
                  
                  
                      
       
        com.alibaba.cloud
                       
       
        spring-cloud-alibaba-dependencies
                       
       
        2.2.1.RELEASE
                       
       
        pom
                       
       
        import
                   
                  
                      
       
        org.mybatis.spring.boot
                       
       
        mybatis-spring-boot-starter
                       
       
        2.1.2
                       
       
        pom
                       
       
        import
                   
              
         
        
            
                 
                      
       
        org.springframework.boot
                       
       
        spring-boot-maven-plugin
                       
                           
        
         true
                            
        
         true

子项目依赖：


           
               
    
     org.springframework.boot
                
    
     spring-boot-starter-web
            
           
               
    
     cn.mesmile
                
    
     xdclass-common
                
    
     1.0-SNAPSHOT
            
           
               
    
     org.mybatis.spring.boot
                
    
     mybatis-spring-boot-starter
            
           
               
    
     mysql
                
    
     mysql-connector-java
            
           
           
               
    
     com.alibaba.cloud
                
    
     spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery
            
           
           
               
    
     com.alibaba.cloud
                
    
     spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config
            
           
           
               
    
     org.springframework.cloud
                
    
     spring-cloud-starter-openfeign
            
           
           
               
    
     com.alibaba.cloud
                
    
     spring-cloud-starter-alibaba-sentinel
            
           
           
               
    
     org.springframework.cloud
                
    
     spring-cloud-starter-sleuth
            
           
           
               
    
     org.springframework.cloud
                
    
     spring-cloud-starter-zipkin

三、服务之间调用

1.RestTemplate 的方式调用

服务之间ip写死了

服务之间服务提供负载均衡

多个服务之间调用复杂

四、注册中心

服务注册与服务发现

主流的注册中心：zookeeper、Eureka、consul、etcd、Nacos

这里使用nacos作为注册中心：

nacos官方文档：https://nacos.io/zh-cn/docs/quick-start.html

注意nacos在window中安装的坑：

1.需要修改配置文件中 MySQL 的设置

2.需要修改配置文件中将集群模式改为单机模式

1.第一个问题

2.第二个问题

nacos注册中心使用：

nacos默认的地址：http://127.0.0.1:8848/nacos

nacos默认的账号和密码：nacos/nacos

五、通过注册中心进行服务之间调用

配置文件：

# application 的名字spring:  application:    name: xdclass-video-service  cloud:    nacos:      discovery:        server-addr: 127.0.0.1:8848

在启动类加上注解：

@EnableDiscoveryClient

// 可以服务之间调用private final DiscoveryClient discoveryClient;// 这里的参数默认为,配置文件中的 application.name = xdclass-video-serviceList
   
     instances = discoveryClient.getInstances("xdclass-video-service");ServiceInstance serviceInstance = instances.get(0);String host = serviceInstance.getHost();int port = serviceInstance.getPort();

六、负载均衡

Load Balance

常见的负载均衡策略（看组件的支持情况）

节点轮询
- 简介：每个请求按顺序分配到不同的后端服务器

weight 权重配置
- 简介：weight和访问比率成正比，数字越大，分配得到的流量越高

固定分发
- 简介：根据请求按访问ip的hash结果分配，这样每个用户就可以固定访问一个后端服务器

随机选择、最短响应时间等等

restTemplate增加 **@LoadBalanced ** 注解

/**  *  @LoadBalanced  ribbon 负载均衡  默认是 轮训的策略  */@Bean@LoadBalancedpublic RestTemplate getRestTemplate () {
       return new RestTemplate();}

这样通过 restTemplate 的方式调用的话，就可以实现负载均衡：默认策略是【 **节点轮询 **】

1.Ribbon 负载均衡策略

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qHAwo33a-1606960678010)(C:\Users\AOSSCI\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20201026110008372.png)]

配置文件：

# video 服务  IRule 规则； 【改变负载均衡策略】  默认为轮训策略xdclass-video-service:  ribbon:    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule

2.openFeign调用

Feign默认集成了Ribbon


    
               
    
     org.springframework.cloud
                
    
     spring-cloud-starter-openfeign

启动类配置注解：

@EnableFeignClients

增加一个接口：

@FeignClient(value = "xdclass-video-service", fallback = VideoServiceFallback.class)public interface VideoService {
       // 这里的方法是 video 视频服务中的方法    @GetMapping("/api/v1/video/getVideoById")    Video getVideoById (@RequestParam("videoId")Integer videoId);}// value 是application.name    fallback 的参数是指定的一个 托底的类，当这个接口中的方法失效的时候，会进入 回调类中调用托底方法@FeignClient(value = "xdclass-video-service", fallback = VideoServiceFallback.class)

托底类：

@Servicepublic class VideoServiceFallback implements VideoService {
       	// 正常接口调用失败，就会进入托底类中调用此方法    @Override    public Video getVideoById(Integer videoId) {
           Video video = new Video();        video.setTitle("这是一个兜底 fallback 数据");        video.setId(3);        video.setCoverImg("images");        video.setSummary("描述");        return video;    }}

3.Ribbon 和 openFeign 的区别

ribbon和feign两个的区别和选择：

选择feign,feign默认集成了ribbon写起来更加思路清晰和方便,feign面向接口编程采用注解方式进行配置，配置熔断等方式方便

七、CAP理论

1.CAP基础理论

CAP定理: 指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可同时获得
- 一致性（C）：所有节点都可以访问到最新的数据
- 可用性（A）：每个请求都是可以得到响应的，不管请求是成功还是失败
- 分区容错性（P）：除了全部整体网络故障，其他故障都不能导致整个系统不可用

CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡

CA： 如果不要求P（不允许分区），则C（强一致性）和A（可用性）是可以保证的。但放弃P的同时也就意味着放弃了系统的扩展性，也就是分布式节点受限，没办法部署子节点，这是违背分布式系统设计的初衷的CP: 如果不要求A（可用），每个请求都需要在服务器之间保持强一致，而P（分区）会导致同步时间无限延长(也就是等待数据同步完才能正常访问服务)，一旦发生网络故障或者消息丢失等情况，就要牺牲用户的体验，等待所有数据全部一致了之后再让用户访问系统AP：要高可用并允许分区，则需放弃一致性。一旦分区发生，节点之间可能会失去联系，为了高可用，每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会导致全局数据的不一致性。

2.CAP注册中心的选择

常见注册中心：zk、eureka、nacos

那你应该怎么选择

	Nacos	Eureka	Consul	Zookeeper
一致性协议	CP+AP	AP	CP	CP
健康检查	TCP/HTTP/MYSQL/Client Beat	心跳	TCP/HTTP/gRPC/Cmd	Keep Alive
雪崩保护	有	有	无	无
访问协议	HTTP/DNS	HTTP	HTTP/DNS	TCP
SpringCloud集成	支持	支持	支持	支持

Zookeeper：CP设计，保证了一致性，集群搭建的时候，某个节点失效，则会进行选举行的leader，或者半数以上节点不可用，则无法提供服务，因此可用性没法满足

Eureka：AP原则，无主从节点，一个节点挂了，自动切换其他节点可以使用，去中心化

结论：
- 分布式系统中P,肯定要满足，所以只能在CA中二选一
- 没有最好的选择，最好的选择是根据业务场景来进行架构设计
- 如果要求一致性，则选择zookeeper/Nacos，如金融行业 CP
- 如果要求可用性，则Eureka/Nacos，如电商系统 AP
- CP ：适合支付、交易类，要求数据强一致性，宁可业务不可用，也不能出现脏数据
- AP: 互联网业务，比如信息流架构，不要求数据强一致，更想要服务可用

3.CAP权衡结果 Base理论

什么是Base理论

CAP 中的一致性和可用性进行一个权衡的结果，核心思想就是：我们无法做到强一致，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性, 来自 ebay 的架构师提出

Basically Available(基本可用)
- 假设系统，出现了不可预知的故障，但还是能用, 可能会有性能或者功能上的影响

Soft state（软状态）
- 允许系统中的数据存在中间状态，并认为该状态不影响系统的整体可用性，即允许系统在多个不同节点的数据副本存在数据延时

Eventually consistent（最终一致性）
- 系统能够保证在没有其他新的更新操作的情况下，数据最终一定能够达到一致的状态，因此所有客户端对系统的数据访问最终都能够获取到最新的值

八、高并发下微服务架构存在的问题和解决方案

存在问题：微服务拆分多个系统，服务之间相互依赖，可能由于负载过高、流量突发或者网络异常等情况导致服务不可用

解决思路：

不要外界影响

不被请求拖垮
- 上游服务
- 下游服务

1.限流

采用漏洞算法

2.熔断

服务之间调用出现异常，熔断停止调用，避免拖垮整个业务

保险丝，熔断服务，为了防止整个系统故障，包含当前和下游服务下单服务 -》商品服务-》用户服务 -》（出现异常-》熔断风控服务

3.降级

服务之间，空余资源降级给紧张资源使用

抛弃一些非核心对的接口和数据，返回兜底数据

4.隔离

限制服务的调用，将其隔离在外

熔断和降级互相交集

相同点：
- 从可用性和可靠性触发，为了防止系统崩溃
- 最终让用户体验到的是某些功能暂时不能用

不同点
- 服务熔断一般是下游服务故障导致的，而服务降级一般是从整体系统负荷考虑，由调用方控制

5.解决方案：流量防卫兵-Sentinel

官网地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%8F%B0

下载好jar包后的启动命令：

java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar

导入jar包：


   
    
    
     com.alibaba.cloud
     
    
     spring-cloud-starter-alibaba-sentinel

配置文件：

# sentinel 限流   dashboard: 8080 控制台端口# port: 9998 本地启的端口，随机选个不能被占用的，与dashboard进行数据交互，会在应用对应的机器上启动一个 Http Server，该 Server 会与 Sentinel 控制台做交互, 若被占用,则开始+1一次扫描spring:  cloud:    sentinel:      transport:        dashboard: 127.0.0.1:8080        port: 9998

6.Sentinel自定义异常-整合Open-Feign

自定义 sentinel 异常返回结果：

@Componentpublic class MySentinelBlockHandler implements BlockExceptionHandler {
       /*        FlowException  //限流异常        DegradeException  //降级异常        ParamFlowException //参数限流异常        SystemBlockException //系统负载异常        AuthorityException //授权异常     */    /**     *  V2.1.0 到  V2.2.0后，sentinel 里面依赖进行改动，且不向下兼容     * @param request     * @param response     * @param e     * @throws Exception     */    @Override    public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {
           System.out.println("request.getRequestURI() = " + request.getRequestURI());        System.out.println("request.getRemoteUser() = " + request.getRemoteUser());        System.out.println("request.getContextPath() = " + request.getContextPath());        System.out.println("request.getMethod() = " + request.getMethod());        // 降级业务        Map
   
     backMap=new HashMap<>();        if (e instanceof FlowException){
               backMap.put("code",-1);            backMap.put("msg","限流-异常啦");        }else if (e instanceof DegradeException){
               backMap.put("code",-2);            backMap.put("msg","降级-异常啦");        }else if (e instanceof ParamFlowException){
               backMap.put("code",-3);            backMap.put("msg","热点-异常啦");        }else if (e instanceof SystemBlockException){
               backMap.put("code",-4);            backMap.put("msg","系统规则-异常啦");        }else if (e instanceof AuthorityException){
               backMap.put("code",-5);            backMap.put("msg","认证-异常啦");        }        // 设置返回json数据        response.setStatus(200);        response.setHeader("content-Type","application/json;charset=UTF-8");        response.getWriter().write(JSON.toJSONString(backMap));    }}

7.新版Sentinel整合OpenFeign配置实战

配置文件：

# 开启 feign 对 Sentinel 的支持feign:  sentinel:    enabled: true

九、JDK相关

简介：讲解JDK⼀些基础知识科普

OpenJDK和OracleJDK版本区别
- OpenJDK是JDK的开放源码版本，以GPL协议的形式发布（General Public License）
- Oracle JDK采⽤了商业实现

LTS 是啥意思？
- Long Term Support ⻓期⽀持的版本，如JDK8、JDK11都是属于LTS
- JDK9 和 JDK10 这两个被称为“功能性的版本”不同, 两者均只提供半年的技术⽀持
- 甲⻣⽂释出Java的政策，每6个⽉会有⼀个版本的释出，⻓期⽀持版本每三年发布⼀次，根据后续的发布计划，下⼀个⻓期⽀持版 Java 17 将于2021年发布

8u20、11u20是啥意思？
- 就是Java的补丁，⽐如JDK8的 8u20版本、8u60版本; java11的 11u20、11u40版本

十、网关 springcloud gateway

简介：介绍什么是微服务的网关和应用场景

什么是网关
- API Gateway，是系统的唯一对外的入口，介于客户端和服务器端之间的中间层，处理非业务功能提供路由请求、鉴权、监控、缓存、限流等功能
- 统一接入
  - 智能路由
  - AB测试、灰度测试
  - 负载均衡、容灾处理
  - 日志埋点（类似Nignx日志）
- 流量监控
  - 限流处理
  - 服务降级
- 安全防护
  - 鉴权处理
  - 监控
  - 机器网络隔离

主流的网关
- zuul：是Netflix开源的微服务网关，和Eureka,Ribbon,Hystrix等组件配合使用，依赖组件比较多，性能教差
- kong: 由Mashape公司开源的，基于Nginx的API gateway

nginx+lua：是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,lua是脚本语言，让Nginx执行Lua脚本，并且高并发、非阻塞的处理各种请求

springcloud gateway: Spring公司专门开发的网关，替代zuul

1.网关实战：

导入 jar 包:


               
    
     org.springframework.cloud
                
    
     spring-cloud-starter-gateway

配置文件：

# 端口号server:  port: 8888# application 的名字  不能有下划线 _spring:  application:    name: xdclass-api-gateway  cloud:# nacos 注册与发现    nacos:      discovery:        server-addr: 127.0.0.1:8848# sentinel 限流   dashboard: 8080 控制台端口# port: 9999 本地启的端口，随机选个不能被占用的，与dashboard进行数据交互，会在应用对应的机器上启动一个 Http Server，该 Server 会与 Sentinel 控制台做交互, 若被占用,则开始+1一次扫描    sentinel:      transport:        dashboard: 127.0.0.1:8080        port: 9993    gateway:      routes: #数组形式        - id: order-service  #路由唯一标识          # uri: http://127.0.0.1:8000  #想要转发到的地址          uri: lb://xdclass-order-service  # 从nacos 进行转发  lb 是负载均衡的意思          order: 1 #优先级，数字越小优先级越高          predicates: #断言过滤器 配置哪个路径才转发   【RoutePredicateFactory】  支持多个predicates请求转发，如果配置多个必须满足多个才能转发            - Path=/order-server/**#            - Before=2020-10-30T18:59:00.000+08:00[Asia/Shanghai]#            - Query=source          # 这个时间【之前可以访问】2020-10-25T14:10:07.049+08:00[Asia/Shanghai]   ZonedDateTime          # Query=source 每个接口必须携带一个字段过来 source          filters: #过滤器，请求在传递过程中通过过滤器修改            - StripPrefix=1  #去掉第一层前缀      discovery:        locator:          enabled: true # 开启网关拉取 nacos 服务#访问路径 http://localhost:8888/order-server/api/v1/video_order/list#转发路径 http://localhost:8000/api/v1/video_order/list#需要过滤器去掉前面第一层

2.网关自定义全局过滤

自定义全局过滤：

//@Componentpublic class UserGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {
       /**     * 【网关不要加入太多业务逻辑，否则会影响性能】     */    @Override    public Mono
   
     filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
           // 写业务逻辑        String token = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Authorization");        // 根据业务鉴权        if (StrUtil.isEmpty(token)) {
               exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);            Mono
    
      voidMono = exchange.getResponse().setComplete();            return voidMono;        }        Mono
     
       filter = chain.filter(exchange);        return filter;    }    // 数字越小，优先级越高    @Override    public int getOrder() {
           return 0;    }}

十一、albabaCloud下实现链路追踪功能

1.快速排查问题所在

2.快速排查调用慢的情况

1.链路追踪系统Sleuth

简介：讲解什么Sleuth链路追踪系统

什么是Sleuth
- 一个组件，专门用于记录链路数据的开源组件
- 文档：https://spring.io/projects/spring-cloud-sleuth
- 案例

[order-service,96f95a0dd81fe3ab,852ef4cfcdecabf3,false]        第一个值，spring.application.name的值        第二个值，96f95a0dd81fe3ab ，sleuth生成的一个ID，叫Trace ID，用来标识一条请求链路，一条请求链路中包含一个Trace ID，多个Span ID        第三个值，852ef4cfcdecabf3、spanid 基本的工作单元，获取元数据，如发送一个http        第四个值：false，是否要将该信息输出到zipkin服务中来收集和展示。

导入jar:


   
        
    
     org.springframework.cloud
         
    
     spring-cloud-starter-sleuth

2.链路追踪系统ZipKin 部署实战

什么是zipkin
- 官网
  - https://zipkin.io/
  - https://zipkin.io/pages/quickstart.html
- 大规模分布式系统的APM工具（Application Performance Management）,基于Google Dapper的基础实现，和sleuth结合可以提供可视化web界面分析调用链路耗时情况

同类产品
- 鹰眼（EagleEye）
- CAT
- twitter开源zipkin，结合sleuth
- Pinpoint，运用JavaAgent字节码增强技术

StackDriver Trace (Google)

开始使用
- 安装包在资料里面，启动服务
```
java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar
```
- 访问入口：http://127.0.0.1:9411/zipkin/
- zipkin组成：Collector、Storage、Restful API、Web UI组成

3.链路追踪组件Zipkin+Sleuth整合实战

简介：使用Zipkin+Sleuth业务分析调用链路分析实战

sleuth收集跟踪信息通过http请求发送给zipkin server

zipkin server进行跟踪信息的存储以及提供Rest API即可

Zipkin UI调用其API接口进行数据展示默认存储是内存，可也用mysql 或者elasticsearch等存储

微服务加入依赖


       
    
     org.springframework.cloud
        
    
     spring-cloud-starter-zipkin

配置地址和采样百分比配置

spring:  application:    name: api-gateway  zipkin:    base-url: http://127.0.0.1:9411/ #zipkin地址    discovery-client-enabled: false  #不用开启服务发现  sleuth:    sampler:      probability: 1.0 #采样百分比默认为0.1，即10%，这里配置1，是记录全部的sleuth信息，是为了收集到更多的数据（仅供测试用）。在分布式系统中，过于频繁的采样会影响系统性能，所以这里配置需要采用一个合适的值。

4.Zipkin持久化配置

持久化的数据库sql脚本：

/*Navicat MySQL Data TransferSource Server         : mydataSource Server Version : 50726Source Host           : localhost:3306Source Database       : zipkin_logTarget Server Type    : MYSQLTarget Server Version : 50726File Encoding         : 65001Date: 2020-10-26 17:17:01*/SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;-- ------------------------------ Table structure for zipkin_annotations-- ----------------------------DROP TABLE IF EXISTS `zipkin_annotations`;CREATE TABLE `zipkin_annotations` (  `trace_id_high` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',  `trace_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.trace_id',  `span_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id',  `a_key` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or Annotation.value if type == -1',  `a_value` blob COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller than 64KB',  `a_type` int(11) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if Annotation',  `a_timestamp` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'Used to implement TTL; Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp',  `endpoint_ipv4` int(11) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',  `endpoint_ipv6` binary(16) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null, or no IPv6 address',  `endpoint_port` smallint(6) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',  `endpoint_service_name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',  UNIQUE KEY `trace_id_high` (`trace_id_high`,`trace_id`,`span_id`,`a_key`,`a_timestamp`) COMMENT 'Ignore insert on duplicate',  KEY `trace_id_high_2` (`trace_id_high`,`trace_id`,`span_id`) COMMENT 'for joining with zipkin_spans',  KEY `trace_id_high_3` (`trace_id_high`,`trace_id`) COMMENT 'for getTraces/ByIds',  KEY `endpoint_service_name` (`endpoint_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getServiceNames',  KEY `a_type` (`a_type`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values',  KEY `a_key` (`a_key`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values',  KEY `trace_id` (`trace_id`,`span_id`,`a_key`) COMMENT 'for dependencies job') ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPRESSED;-- ------------------------------ Table structure for zipkin_dependencies-- ----------------------------DROP TABLE IF EXISTS `zipkin_dependencies`;CREATE TABLE `zipkin_dependencies` (  `day` date NOT NULL,  `parent` varchar(255) NOT NULL,  `child` varchar(255) NOT NULL,  `call_count` bigint(20) DEFAULT NULL,  `error_count` bigint(20) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`day`,`parent`,`child`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPRESSED;-- ------------------------------ Table structure for zipkin_spans-- ----------------------------DROP TABLE IF EXISTS `zipkin_spans`;CREATE TABLE `zipkin_spans` (  `trace_id_high` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',  `trace_id` bigint(20) NOT NULL,  `id` bigint(20) NOT NULL,  `name` varchar(255) NOT NULL,  `remote_service_name` varchar(255) DEFAULT NULL,  `parent_id` bigint(20) DEFAULT NULL,  `debug` bit(1) DEFAULT NULL,  `start_ts` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to implement TTL',  `duration` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query',  PRIMARY KEY (`trace_id_high`,`trace_id`,`id`),  KEY `trace_id_high` (`trace_id_high`,`trace_id`) COMMENT 'for getTracesByIds',  KEY `name` (`name`) COMMENT 'for getTraces and getSpanNames',  KEY `remote_service_name` (`remote_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getRemoteServiceNames',  KEY `start_ts` (`start_ts`) COMMENT 'for getTraces ordering and range') ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPRESSED;

运行指令：

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=zipkin_log --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=xdclass.net

十二、配置中心nacos

1.注释原来的 application.yml 文件

新建一个 bootstrap.yml 文件

spring:  application:    name: xdclass-api-gateway  cloud:    nacos:      config:        server-addr: 127.0.0.1:8848 #Nacos配置中心地址        file-extension: yaml #文件拓展格式  profiles:    active: dev

若不可用则重新编译项目：

重新构建下项目 mvn clean package -U然后重启IDEA

在nacos中配置：

dataId组成，在 Nacos Spring Cloud 中，dataId 的完整格式如下

${prefix}-${spring.profiles.active}.${file-extension}prefix 默认为 spring.application.name 的值spring.profiles.active 即为当前环境对应的 profile当 spring.profiles.active 为空时，对应的连接符 - 也将不存在，dataId 的拼接格式变成 ${prefix}.${file-extension}file-exetension 为配置内容的数据格式，可以通过配置项 spring.cloud.nacos.config.file-extension 来配置。目前只支持 properties 和 yaml 类型。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DiHWkiOC-1606960678014)(C:\Users\AOSSCI\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20201026172918849.png)]

2.配置中心下面动态的获取配置属性

什么是动态刷新配置
- 我们修改了配置，程序不能自动更新
- 动态刷新就可以解决这个问题

配置实战
- 增加Nacos增加测试配置
- 编写代码

编写代码动态获取文件：

@RequestMapping("/api/v1/get")@RestController@RefreshScopepublic class GatewayConfigRefresh {
       @Value("${gateway.title}")    private String gatewayTitle;    @GetMapping("/test")    public Object test(){
           return gatewayTitle;    }}

转载地址：http://bexxi.baihongyu.com/

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