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【量控乾坤副图源码】【全球微赚源码】【老blue引擎源码】Netflix源码

时间:2024-11-20 14:41:53 分类:百科 编辑:淘客代理分销源码
1.NetflixԴ??
2.Hystrix技术指南(7)故障切换的运作流程原理分析(含源码)
3.spring cloud zuul 原理简介及使用
4.ZookeeperApach Curator 框架源码分析:初始化过程(一)Ver 4.3.0
5.netflix已经有了feign这个httpclient,为什么还要开发ribb

Netflix源码

NetflixԴ??

       大家好,我是栈长。

       今天给大家通报一则框架更新消息,时隔 .x 版本发布一年,Spring Cloud .0.0 最新版发布了,来看下最新的量控乾坤副图源码 Spring Cloud 版本情况:

       Spring Cloud 无疑是现在 Java 微服务事实上的标准,完全基于 Spring Boot 构建,依赖 Spring 生态体系,可以很好的与各种 Spring 生态项目无缝对接。

       Maven 依赖先给大家奉上:

       Spring Cloud 依赖管理采用的是 import 导入方式,里面管理了许多依赖,统一引入管理,使用时只需要引入对应依赖的坐标即可,不需要指定版本号。

       Spring Cloud 目前维护着 4 条版本主线:

       关于这些版本线的命名是不是很奇怪?

       另外,还有几天都要 年了,怎么现在才发布 版本?

       其实 Spring Cloud 最新的版本命名方式早已经变更了,以后就是YEAR.x 这种命名方式了,不清楚的可以看下栈长之前写的两篇文章:

       所以说,Spring Cloud .0.0 中的 是指 Spring Cloud .x 版本线,.0.0 则是指 这个版本线的第 1 个版本,而不是指某个年份发布的版本。

       新特性解读

       Spring Cloud .0.0 是一个大版本,更新了太多内容,栈长不打算全部解读,说几个有意思的更新吧。

       完整特性更新参考官方发布文档:

       1、系统环境

       Spring Cloud .0.0 基于以下环境进行构建:

       所以,这也是 Spring Cloud .0.0 的最低依赖要求,升级请小心。全球微赚源码

       2、模块升级

       3、Eureka 已经更新到 Eureka 2.0.0

       大家都知道 Eureka 2.x 早已经停止维护了,如该分支最新公告所示:

       github.com/Netflix/eure...

       虽然 Eureka 2.0.0 是 Eureka 的一个新分支,但这个分支与 7 年前的 2.x-archive 旧实验分支无关。

       创建 Eureka 2.x 新分支的目的是为了与 JakartaEE 兼容而已,让 Spring Cloud Netflix 可以兼容 Spring Framework 6.0 和 Spring Boot 3.0,仅此而已。

       4、Spring Cloud OpenFeign 功能完成公告

       由于 Spring 现在提供了自己的 HTTP 接口客户端解决方案,比如在最新的 Spring Boot 3.0 中实现接口调用可以有以下两种解决方案:

       所以,从 Spring Cloud .0.0 版本开始,Spring Cloud OpenFeign 模块已经视为功能完成状态了,这意味着 Spring Cloud 团队将不再向该模块添加新功能。

       虽然 OpenFeign 不会再添加新功能,但还是会继续修复错误和安全问题,并且也还会考虑和审查来自社区的小规模的 pull requests 请求。

       这是不是意味着,在不久的将来,OpenFeign 要退出历史舞台了?

       Spring Cloud 支持版本

       Spring Cloud 支持的版本情况,以及对应的 Spring Boot 版本如下表所示。

       需要注意的是: 正常维护中的版本中有 Spring Cloud + 了,其他的版本已经彻底结束生命周期了,官方不再提供维护支持了,非必要,尽量不要再使用了。

       目前最新的 Spring Cloud Alibaba .0.4.0 还是基于 Spring Cloud .0.4.0,尚未同步更新最新的 Spring Cloud .0.0 版本,这个在栈长的老blue引擎源码微服务课程中也有说明了,两者的版本不一定完全同步,也可能会跳过。

       总结

       Spring Cloud .0.0 是一个革命性的大版本,依赖的系统环境和模块都有大幅度的更新,特别是 JDK 、Spring 基础框架的最低要求,对于想升级的小伙伴来说无疑是一件难事,国内的应用也都还是以 JDK 8 为主,要迁移到 Spring Cloud 版本恐怕还需要不少的时日。

       Spring Boot 理论和实战源码仓库:

       github.com/javastacks/s...

       你们用的哪个 Spring Cloud 版本呢?欢迎留言分享~

       好了,今天的分享就到这里了,后面栈长我会更新更多好玩的 Java 技术文章和最新的技术资讯,关注Java技术栈第一时间推送,不要走开哦。

       版权声明: 本文系 "Java技术栈" 原创,原创实属不易,转载、引用本文内容请注明出处,抄袭者一律举报+投诉,并保留追究其法律责任的权利。

Hystrix技术指南(7)故障切换的运作流程原理分析(含源码)

       目前对于一些非核心操作,如增减库存后保存操作日志发送异步消息时(具体业务流程),一旦出现MQ服务异常时,会导致接口响应超时,因此可以考虑对非核心操作引入服务降级、服务隔离。

       Hystrix说明

       Hystrix是Netflix开源的一个容灾框架,解决当外部依赖故障时拖垮业务系统、甚至引起雪崩的在线课程视频源码问题。

       为什么需要Hystrix?Hystrix设计理念

       想要知道如何使用,必须先明白其核心设计理念,Hystrix基于命令模式,通过UML图先直观的认识一下这一设计模式。

       Hystrix如何解决依赖隔离Hystrix流程结构解析

       流程说明:

       以下四种情况将触发getFallback调用:

       熔断器:Circuit Breaker

       每个熔断器默认维护个bucket,每秒一个bucket,每个bucket记录成功,失败,超时,拒绝的状态,默认错误超过%且秒内超过个请求进行中断短路。

       Hystrix隔离分析

       Hystrix隔离方式采用线程/信号的方式,通过隔离限制依赖的并发量和阻塞扩散.

       线程隔离实际案例:

       Netflix公司内部认为线程隔离开销足够小,不会造成重大的成本或性能的影响。Netflix 内部API 每天亿的HystrixCommand依赖请求使用线程隔,每个应用大约多个线程池,每个线程池大约5-个线程。

       信号隔离

       信号隔离也可以用于限制并发访问,防止阻塞扩散, 与线程隔离最大不同在于执行依赖代码的线程依然是请求线程(该线程需要通过信号申请),如果客户端是可信的且可以快速返回,可以使用信号隔离替换线程隔离,降低开销。 信号量的大小可以动态调整, 线程池大小不可以。

       线程隔离与信号隔离区别如下图:

       fallback故障切换降级机制

       有兴趣的小伙伴可以看看: 官方参考文档

       源码分析

       hystrix-core-1.5.-sources.jar!/com/netflix/hystrix/AbstractCommand.java

       executeCommandAndObserve

       使用Observable的onErrorResumeNext,里头调用了handleFallback,handleFallback中区分不同的异常来调用不同的fallback。

       applyHystrixSemanticsViaFallback方法

       hystrix-core-1.5.-sources.jar!/com/netflix/hystrix/AbstractCommand.java

       hystrix-core-1.5.-sources.jar!/com/netflix/hystrix/AbstractCommand.java

       针对每个commandKey获取或创建TryableSemaphoreActual

       fallback源码分析小结

       hystrix的fallback主要分为5种类型:

       获取以上资源请访问开源项目 点击跳转

spring cloud zuul 原理简介及使用

       Zuul是Netflix开源的一个API Gateway服务器,它本质上是一个Web Servlet应用,主要用于路由、过滤和增强微服务架构的API调用。

       其工作原理主要包括过滤器机制。Zuul通过定义四种标准过滤器类型,如路由(ROUTE)、前置(PRE)、定位附近约会源码后置(POST)和错误(ERROR),来管理请求的生命周期。内置的过滤器如StaticResponseFilter和SurgicalDebugFilter提供了特殊的功能,如静态响应和调试日志。同时,用户还可以自定义过滤器来定制特定的行为,如直接生成响应,无需转发到后端服务。

       Zuul的核心功能在于其动态过滤机制,通过在启动类上添加@EnableZuulProxy注解,能实现API网关的功能,如处理请求、路由规则配置、负载均衡、访问前缀设置等。例如,通过Eureka和Zuul的配合,可以自动配置路由,或者通过配置文件自定义路由规则。Ribbon和Hystrix的集成提供了内置的负载均衡和容错功能。

       实战中,你可以引入相关依赖,配置application.yml,启用Zuul的网关功能。通过操作如添加自定义过滤器、配置访问路径前缀,以及使用Spring Boot Actuator查看路由信息,深入了解Zuul的工作方式。相关源码和详细教程可以在gitee和微信公众号等平台找到。

ZookeeperApach Curator 框架源码分析:初始化过程(一)Ver 4.3.0

       Curator是由Netflix开源的一款用于简化Zookeeper客户端开发的工具,它提供了一套高级别API,使得开发者可以更简单易懂地实现分布式应用程序。Curator构建在Zookeeper原生客户端之上,提供了连接重试、异常处理、节点监听等常见功能,减轻了开发者的工作负担。Curator由多个模块组成,其中curator-framework和curator-recipes是最常用的部分,此外还提供了分布式锁等功能。

       Curator的最新版本为5.X系列,不再支持ZK 3.4.X及之前的版本。主要的改动在5.X系列中,原因包括代码重构、API调整等,导致不兼容之前的版本。

       Curator的下载地址可以通过Maven依赖管理或Apache官方网站获取。要开始使用Curator,需要搭建Zookeeper集群环境,详细部署过程可参考其他文章。

       引入Curator依赖后,开发者可以使用CuratorFrameworkFactory构建实例,通过此实例连接Zookeeper集群并执行分布式操作,如分布式锁等。Curator内部实现了重试策略、连接管理等,使得操作更为便捷且稳定。

       Curator提供了可重入锁(公平锁)的示例,开发者可以通过简单的代码实现分布式锁功能。初始化CuratorFramework实例的过程包括设置连接参数、构建实例、启动连接等步骤,内部会处理网络重连、异常处理等逻辑。

       在Curator的初始化过程中,CuratorFrameworkImpl是核心类,它负责构建与Zookeeper集群的连接,并封装了一系列关键组件,如连接管理、异常检测、负载均衡等。CuratorZookeeperClient类负责Zookeeper客户端的封装和调用。

       CuratorFrameworkImpl的启动过程涉及初始化连接状态管理器、启动客户端连接、执行后台操作等关键步骤。通过CAS操作确保线程安全,并在异常情况下自动重试连接。

       连接状态管理器(ConnectionStateManager)负责维护连接状态并处理状态变更通知,确保在状态改变时能够及时通知到监听器。通知机制包括注册一次性监听器、注册CuratorListener和ConnectionStateListener,以及处理未处理的错误。

       Curator的会话管理机制包括连接状态检查和重连策略,确保在连接断开后能够自动恢复连接。在状态变更时,连接状态管理器会通知所有注册的监听器,执行相应的回调逻辑。

       Curator还提供了缓存机制,用于保存节点数据并在数据发生变化时进行更新。此外,Curator支持多次注册监听器,确保在连接断开后能够重新注册监听器,以避免丢失监听事件。

       通过上述分析,Curator为开发者提供了高效、稳定的Zookeeper客户端实现,简化了分布式应用程序的开发过程。在实际应用中,开发者需要根据项目需求选择合适的版本和功能模块,以充分利用Curator提供的便利性。

netflix已经有了feign这个httpclient,为什么还要开发ribb

       Feign与Ribbon在设计上定位不同,Feign主打远程过程调用(RPC),虽然基于HTTP,但能屏蔽请求细节,用户只需声明接口,即可实现远程服务调用,无需关心HTTP请求细节或参数封装。而Ribbon则专注于负载均衡,RPC功能不是其强项,其主要优势在于从注册中心获取服务实例。二者互补,Feign无需Ribbon也能实现调用,只需指定服务IP和端口;Ribbon也无需Feign,但需实现HTTP请求参数封装。选择两者结合,源于解耦和单一职责原则。

       整合原理可参考相关文章。本文继续解析SpringCloud组件原理,重点剖析OpenFeign如何基于Ribbon实现负载均衡,以及二者如何协同工作。

       一、Feign动态代理调用实现RPC流程分析

       Feign客户端接口的动态代理生成基于JDK动态代理,通过FeignInvocationHandler实现方法调用。FeignInvocationHandler对invoke方法的实现避免了不需要RPC调用的方法(如equals、hashCode、toString)。通过dispatch获取要调用方法对应的MethodHandler,执行MethodHandler的invoke方法。MethodHandler在构建动态代理时生成,负责实现RPC调用。SynchronousMethodHandler处理RPC调用,其invoke方法构建RequestTemplate,封装HTTP请求参数。执行findOptions(argv)获取配置参数,使用重试组件,最后调用Client接口实现请求发送。

       二、LoadBalancerFeignClient

       Feign动态代理调用的关键在于Client,用于发送HTTP请求。通过分析可知,Feign客户端构建动态代理时,填充组件包括LoadBalancerFeignClient,实现Ribbon整合。FeignRibbonClientAutoConfiguration配置类导入相关组件并声明LoadBalancerFeignClient,注入Client实现、CachingSpringLoadBalancerFactory和SpringClientFactory,构建Feign.Builder的实现。

       LoadBalancerFeignClient实现整合过程,获取服务名,调用CachingSpringLoadBalancerFactory创建FeignLoadBalancer,实现负载均衡与请求发送。

       三、FeignLoadBalancer

       FeignLoadBalancer为核心组件,负责选择负载均衡并发送HTTP请求。执行executeWithLoadBalancer重构请求路径,调用execute方法,基于特定Client实现发送请求,最终返回RibbonResponse。

       四、总结

       本文全面解析了OpenFeign、Ribbon以及Nacos组件在微服务架构中的协同工作原理。OpenFeign实现RPC调用时,Ribbon从注册中心获取服务实例列表,实现负载均衡。Ribbon与Nacos(或其它注册中心)协同工作,确保服务发现和负载均衡的高效执行。通过本文,读者应能理解这三个组件在微服务架构中的作用,并对它们的源码有基本认识。

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