Spring Cloud 组件介绍和对比

矫情吗；* 2023-09-24 23:32 62阅读 0赞

## 一、服务发现：Nacos、Eureka ##

微服务架构里面的核心，负责微服务各个模块的服务注册和发现，各个微服务模块将自己的服务地址、端口号等元数据发送给注册中心，注册中心将此信息记录到服务列表中并通知发送给各个子模块中。  
![在这里插入图片描述][a2e929096c474685bc1396582d0dede5.png_pic_center]  
Nacos融合SpringCloud官方文档：[https://nacos.io/zh-cn/docs/v2/ecology/use-nacos-with-spring-cloud.html][https_nacos.io_zh-cn_docs_v2_ecology_use-nacos-with-spring-cloud.html]  
Eurka Spring官方文档：[https://spring.io/projects/spring-cloud-netflix\#overview][https_spring.io_projects_spring-cloud-netflix_overview]  
Spring Cloud Alibaba文档：[https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/blob/2022.x/README-zh.md][https_github.com_alibaba_spring-cloud-alibaba_blob_2022.x_README-zh.md]

## 二、远程服务调用(RPC)：Dubbo、Feign ##

##### 协议 #####

1.  Dubbo  
    支持多传输协议: Dubbo、Rmi、http,可灵活配置
2.  Feign  
    基于Http传输协议，短连接，性能比dubbo低

##### 与Spring Cloud 集成 #####

1.  Dubbo  
    在早期Dubbo是与Spring Cloud 集成有一些脱落,但是在Spring Cloud Alibaba 出现后，spring-cloud-starter-dubbo 与Spring Cloud完美集成
2.  Feign  
    Spring Cloud 最早支持的RPC框架，兼容性好

##### 文档 #####

Dubbo Apache文档：[https://cn.dubbo.apache.org/zh-cn/overview/home/][https_cn.dubbo.apache.org_zh-cn_overview_home]  
Dubbo融合Nacos教程：[https://nacos.io/zh-cn/docs/v2/ecology/use-nacos-with-dubbo.html][https_nacos.io_zh-cn_docs_v2_ecology_use-nacos-with-dubbo.html]  
Feign：RestTemplate + Ribbon结合Eureka进行RPC调用。

## 三、负载均衡：Ribbon、Dubbo ##

##### Dubbo![在这里插入图片描述][efa0876d499a41ea8cfb03ccb8bc28bf.png_pic_center] #####

##### Ribbon #####

Feign自身是没有负载均衡能力的,之前默认使用Ribbon作为负载均衡的组件,但是Netfix 已经不在维护了  
新版本的Spring Cloud已经将Ribbon替换成Spring Cloud Load Balancer,Ribbon是客户端级别的负载均衡，不像dubbo支持客户端和服务端双向配置

## 四、网关：SpringCloud Gateway、Zuul、Kong ##

![在这里插入图片描述][84ca04c0c3a54b2eb2b375b9dba86227.png_pic_center]

1.  Kong 网关：Kong 的性能非常好，非常适合做流量网关，但是对于复杂系统不建议业务网关用 Kong，主要是工程性方面的考虑。官网：[https://konghq.com/][https_konghq.com]
2.  Zuul1.x 网关：Zuul 1.0 的落地经验丰富，但是性能差、基于同步阻塞IO，适合中小架构，不适合并发流量高的场景，因为容易产生线程耗尽，导致请求被拒绝的情况
3.  gateway 网关：功能强大丰富，性能好，官方基准测试 RPS (每秒请求数)是Zuul的1.6倍，能与 SpringCloud 生态很好兼容，单从流式编程+支持异步上也足以让开发者选择它了。官网教程：[https://spring.io/projects/spring-cloud-gateway][https_spring.io_projects_spring-cloud-gateway]
4.  Zuul 2.x：性能与 gateway 差不多，基于非阻塞的，支持长连接，但 SpringCloud 没有集成 zuul2 的计划，并且 Netflix 相关组件都宣布进入维护期，前景未知。教程：[https://blog.csdn.net/fan521dan/article/details/105059573][https_blog.csdn.net_fan521dan_article_details_105059573]
    
    综上，gateway 网关更加适合 SpringCloud 项目，而从发展趋势上看，gateway 替代 zuul 也是必然的。

## 五、配置中心：Consul、Nacos、Apollo ##

![在这里插入图片描述][075019c2f74d400781afe1b075376d5f.png_pic_center]  
Consul  
官网：[https://www.consul.io/][https_www.consul.io]  
中文文档：[https://www.springcloud.cc/spring-cloud-consul.html][https_www.springcloud.cc_spring-cloud-consul.html]

Apollo 和 Nacos 提供了更多开箱即用的功能，更适合用来作为配置中心。  
Nacos 使用起来比较简单，并且还可以直接用来做服务发现及管理。Apollo 只能用来做配置管理，使用相对复杂一些。  
官网：[https://nacos.io/zh-cn/docs/v2/quickstart/quick-start.html][https_nacos.io_zh-cn_docs_v2_quickstart_quick-start.html]

Apollo 在配置管理方面做的更加全面，就比如说虽然 Nacos 在 1.1.0 版本开始支持灰度配置，但 Nacos 的灰度配置功能实现的比较简单，Apollo 实现的灰度配置功能就相对更完善一些。不过，Nacos 提供的配置中心功能已经可以满足绝大部分项目的需求了。官网：[https://github.com/apolloconfig/apollo/wiki/Apollo%E9%85%8D%E7%BD%AE%E4%B8%AD%E5%BF%83%E4%BB%8B%E7%BB%8D][https_github.com_apolloconfig_apollo_wiki_Apollo_E9_85_8D_E7_BD_AE_E4_B8_AD_E5_BF_83_E4_BB_8B_E7_BB_8D]

## 六、分布式事务：seata ##

Seata：阿里巴巴开源产品，一个易于使用的高性能微服务分布式事务解决方案。  
@GlobalTransactional注解来实现一个分布式事务。  
具体的业务就是，我们自己有一个事务管理，当我们的业务在保存的时候出现问题，我们单据就会回滚，不会保存，然后我们会调用流程平台的代码（也就是Activiti），然后问题出现了，在调用的时候出现了问题，流程没有取到数据，我们因为因为出错所以就回滚了，但是Activiti捕捉了这个异常，并且成功发起的流程，这就导致了单据显示在用户的我发起的和代办中，我们就换一个注解实现全局事务GlobalTransactional。  
官网：[https://github.com/seata/seata][https_github.com_seata_seata]

## 七、分布式消息系统 ##

RocketMQ：一款开源的分布式消息系统，基于高可用分布式集群技术，提供低延时的、高可靠的消息发布与订阅服务。  
官网：[https://rocketmq.apache.org/][https_rocketmq.apache.org]

## 八、服务熔断：Hystrix、Sentinel ##

##### 什么是 Hystrix？ #####

在分布式环境中，不可避免地会遇到所依赖的服务挂掉的情况，Hystrix 可以通过增加 延迟容忍度 与 错误容忍度，来控制这些分布式系统的交互。Hystrix 在服务与服务之间建立了一个中间层，防止服务之间出现故障，并提供了失败时的 fallback 策略，来增加你系统的整体可靠性和弹性。

##### Hystrix 做了那些事情？ #####

1.  引入第三方的 client 类库，通过延迟与失败的检测，来保护服务与服务之间的调用（网络间调用最为典型）
2.  阻止复杂的分布式系统中出现级联故障
3.  快速失败与快速恢复机制
4.  提供兜底方案（fallback）并在适当的时机优雅降级
5.  提供实时监控、报警与操作控制

##### Hystrix能干嘛？ #####

1.  服务降级
2.  服务熔断
3.  服务限流
4.  接近实时的监控

#### Sentinel 具有以下特征: ####

1.  丰富的应用场景： Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、实时熔断下游不可用应用等。
2.  完备的实时监控： Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。
3.  广泛的开源生态： Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。
4.  完善的 SPI 扩展点： Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展点。您可以通过实现扩展点，快速的定制逻辑。例如定制规则管理、适配数据源等。

官网：[https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/wiki/Sentinel][https_github.com_alibaba_spring-cloud-alibaba_wiki_Sentinel]

## 九、链路追踪：Spring Cloud Sleuth + zipkin ##

微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。  
举几个例子：

1.  在微服务系统中，一个来自用户的请求，请求先达到前端A（如前端界面），然后通过远程调用，达到系统的中间件B、C（如负载均衡、网关等），最后达到后端服务D、E，后端经过一系列的业务逻辑计算最后将数据返回给用户。对于这样一个请求，经历了这么多个服务，怎么样将它的请求过程的数据记录下来呢？这就需要用到服务链路追踪。
2.  分析微服务系统在大压力下的可用性和性能。  
    Zipkin可以结合压力测试工具一起使用，分析系统在大压力下的可用性和性能。

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。

##### Sleuth与Zipkin关系 #####

spring cloud提供了spring-cloud-sleuth-zipkin来方便集成zipkin实现（指的是Zipkin Client，而不是Zipkin服务器），该jar包可以通过spring-cloud-starter-zipkin依赖来引入。

##### Zipkin #####

1.  Zipkin是什么  
    Zipkin分布式跟踪系统；它可以帮助收集时间数据，解决在microservice架构下的延迟问题；它管理这些数据的收集和查找；Zipkin的设计是基于谷歌的Google Dapper论文。  
    每个应用程序向Zipkin报告定时数据，Zipkin UI呈现了一个依赖图表来展示多少跟踪请求经过了每个应用程序；如果想解决延迟问题，可以过滤或者排序所有的跟踪请求，并且可以查看每个跟踪请求占总跟踪时间的百分比。
2.  为什么使用Zipkin  
    随着业务越来越复杂，系统也随之进行各种拆分，特别是随着微服务架构和容器技术的兴起，看似简单的一个应用，后台可能有几十个甚至几百个服务在支撑；一个前端的请求可能需要多次的服务调用最后才能完成；当请求变慢或者不可用时，我们无法得知是哪个后台服务引起的，这时就需要解决如何快速定位服务故障点，Zipkin分布式跟踪系统就能很好的解决这样的问题。
3.  Zipkin原理  
    针对服务化应用全链路追踪的问题，Google发表了Dapper论文，介绍了他们如何进行服务追踪分析。其基本思路是在服务调用的请求和响应中加入ID，标明上下游请求的关系。利用这些信息，可以可视化地分析服务调用链路和服务间的依赖关系。  
    对应Dpper的开源实现是Zipkin，支持多种语言包括JavaScript，Python，Java, Scala, Ruby, C\#, Go等。其中Java由多种不同的库来支持  
    Spring Cloud Sleuth是对Zipkin的一个封装，对于Span、Trace等信息的生成、接入HTTP Request，以及向Zipkin Server发送采集信息等全部自动完成。Spring Cloud Sleuth的概念图见上图。

[a2e929096c474685bc1396582d0dede5.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/a2e929096c474685bc1396582d0dede5.png#pic_center
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[https_spring.io_projects_spring-cloud-netflix_overview]: https://spring.io/projects/spring-cloud-netflix#overview
[https_github.com_alibaba_spring-cloud-alibaba_blob_2022.x_README-zh.md]: https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/blob/2022.x/README-zh.md
[https_cn.dubbo.apache.org_zh-cn_overview_home]: https://cn.dubbo.apache.org/zh-cn/overview/home/
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[https_konghq.com]: https://konghq.com/
[https_spring.io_projects_spring-cloud-gateway]: https://spring.io/projects/spring-cloud-gateway
[https_blog.csdn.net_fan521dan_article_details_105059573]: https://blog.csdn.net/fan521dan/article/details/105059573
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[https_www.consul.io]: https://www.consul.io/
[https_www.springcloud.cc_spring-cloud-consul.html]: https://www.springcloud.cc/spring-cloud-consul.html
[https_nacos.io_zh-cn_docs_v2_quickstart_quick-start.html]: https://nacos.io/zh-cn/docs/v2/quickstart/quick-start.html
[https_github.com_apolloconfig_apollo_wiki_Apollo_E9_85_8D_E7_BD_AE_E4_B8_AD_E5_BF_83_E4_BB_8B_E7_BB_8D]: https://github.com/apolloconfig/apollo/wiki/Apollo%E9%85%8D%E7%BD%AE%E4%B8%AD%E5%BF%83%E4%BB%8B%E7%BB%8D
[https_github.com_seata_seata]: https://github.com/seata/seata
[https_rocketmq.apache.org]: https://rocketmq.apache.org/
[https_github.com_alibaba_spring-cloud-alibaba_wiki_Sentinel]: https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/wiki/Sentinel