概述

SpringCloud是一个全家桶，包含多个组件。

本文主要介绍几个重要组件，也就是Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Zuul这几个组件。

一、业务场景介绍

业务流程，支付订单功能

• 订单服务改变为已支付
• 订单服务调用库存服务，扣减库存
• 订单服务调用仓储服务，通知仓储发货
• 订单服务调用积分服务，增加用户积分

下图这张图，清晰表明了各服务间的调用过程：

好！有了业务场景之后，咱们就一起来看看Spring Cloud微服务架构中，这几个组件如何相互协作，各自发挥的作用。

二、Spring Cloud核心组件：Eureka

咱们来考虑第一个问题：订单服务想要调用库存服务、仓储服务，或者是积分服务，怎么调用？

• 订单服务压根儿就不知道人家库存服务在哪台机器上啊！他就算想要发起一个请求，都不知道发送给谁，有心无力！
• 这时候，就轮到Spring Cloud Eureka出场了。Eureka是微服务架构中的注册中心，专门负责服务的注册与发现。

咱们来看看下面的这张图，结合图来仔细剖析一下整个流程：

如图所示：每个服务都有自己的Eureka Client组件，这个组件负责将这些服务的ip和端口号注册在Eureka Server中的注册表中保存。

订单服务就可以通过Eureka Client组件会找Eureka Server，找到库存，仓储，积分这三个服务的地址，然后将Eureka Server的注册表中拉取到自己本地缓存起来。

总结一下：

• Eureka Client：负责将这个服务的信息注册到Eureka Server中
• Eureka Server：注册中心，里面有一个注册表，保存了各个服务所在的机器和端口号

三、Spring Cloud核心组件：Feign

Feign解决网络连接，构建复杂请求

现在订单服务确实知道库存服务、积分服务、仓库服务在哪里了，同时也监听着哪些端口号了。但是新问题又来了：难道订单服务要自己写一大堆代码，跟其他服务建立网络连接，然后构造一个复杂的请求，接着发送请求过去，最后对返回的响应结果再写一大堆代码来处理吗？

这是上述流程翻译的代码片段，咱们一起来看看，体会一下这种绝望而无助的感受！！！

既然如此，那怎么办呢？别急，Feign早已为我们提供好了优雅的解决方案。来看看如果用Feign的话，你的订单服务调用库存服务的代码会变成啥样？

完上面的代码什么感觉？是不是感觉整个世界都干净了，又找到了活下去的勇气！没有底层的建立连接、构造请求、解析响应的代码，直接就是用注解定义一个 FeignClient接口，然后调用那个接口就可以了。人家Feign Client会在底层根据你的注解，跟你指定的服务建立连接、构造请求、发起靕求、获取响应、解析响应，等等。这一系列脏活累活，人家Feign全给你干了。

那么问题来了，Feign是如何做到这么神奇的呢？很简单，Feign的一个关键机制就是使用了动态代理。咱们一起来看看下面的图，结合图来分析：

• 首先，如果你对某个接口定义了@FeignClient注解，Feign就会针对这个接口创建一个动态代理
• 接着你要是调用那个接口，本质就是会调用 Feign创建的动态代理，这是核心中的核心
• Feign的动态代理会根据你在接口上的@RequestMapping等注解，来动态构造出你要请求的服务的地址
• 最后针对这个地址，发起请求、解析响应

四、Spring Cloud核心组件：Ribbon

说完了Feign，还没完。现在新的问题又来了，如果人家库存服务部署在了5台机器上，如下所示：

• 192.168.169:9000
• 192.168.170:9000
• 192.168.171:9000
• 192.168.172:9000
• 192.168.173:9000

这下麻烦了！人家Feign怎么知道该请求哪台机器呢？

• 这时Spring Cloud Ribbon就派上用场了。Ribbon就是专门解决这个问题的。它的作用是负载均衡，会帮你在每次请求时选择一台机器，均匀的把请求分发到各个机器上
• Ribbon的负载均衡默认使用的最经典的Round Robin轮询算法。这是啥？简单来说，就是如果订单服务对库存服务发起10次请求，那就先让你请求第1台机器、然后是第2台机器、第3台机器、第4台机器、第5台机器，接着再来—个循环，第1台机器、第2台机器。。。以此类推。

此外，Ribbon是和Feign以及Eureka紧密协作，完成工作的，具体如下：

• 首先Ribbon会从 Eureka Client里获取到对应的服务注册表，也就知道了所有的服务都部署在了哪些机器上，在监听哪些端口号。
• 然后Ribbon就可以使用默认的Round Robin算法，从中选择一台机器
• Feign就会针对这台机器，构造并发起请求。

对上述整个过程，再来一张图，帮助大家更深刻的理解：

五、Spring Cloud核心组件：Hystrix

在微服务架构里，一个系统会有很多的服务。以本文的业务场景为例：订单服务在一个业务流程里需要调用三个服务。现在假设订单服务自己最多只有100个线程可以处理请求，然后呢，积分服务不幸的挂了，每次订单服务调用积分服务的时候，都会卡住几秒钟，然后抛出—个超时异常。

咱们一起来分析一下，这样会导致什么问题？

1. 如果系统处于高并发的场景下，大量请求涌过来的时候，订单服务的100个线程都会卡在请求积分服务这块。导致订单服务没有一个线程可以处理请求
2. 然后就会导致别人请求订单服务的时候，发现订单服务也挂了，不响应任何请求了

上面这个，就是微服务架构中恐怖的服务雪崩问题，如下图所示：

Hystrix是隔离、熔断以及降级的一个框架，会搞很多个小小的线程池。

订单服务请求库存服务是一个线程池，请求仓储服务是一个线程池，请求积分服务是一个线程池。每个线程池里的线程就仅仅用于请求那个服务。

当积分服务挂掉，导致100个订单服务的线程都卡在积分服务，抛出超时异常，导致服务雪崩。

熔断：不走该积分服务了。

降级：每次调用积分服务，你就在数据库里记录一条消息，说给某某用户增加了多少积分，因为积分服务挂了，导致没增加成功！这样等积分服务恢复了，你可以根据这些记录手工加一下积分。这个过程，就是所谓的降级。

为帮助大家更直观的理解，接下来用一张图，梳理一下Hystrix隔离、熔断和降级的全流程：

六、Spring Cloud核心组件：Zuul

Zuul，也就是微服务网关。这个组件是负责网络路由的。

所有请求都往网关走，网关会根据请求中的一些特征，将请求转发给后端的各个服务。

网关好处：降级、限流、认证授权、安全。

七、总结：

最后再来总结一下，上述几个Spring Cloud核心组件，在微服务架构中，分别扮演的角色：

• Eureka：各个服务启动时，Eureka Client都会将服务注册到Eureka Server，并且Eureka Client还可以反过来从Eureka Server拉取注册表，从而知道其他服务在哪里
• Ribbon：服务间发起请求的时候，基于Ribbon做负载均衡，从一个服务的多台机器中选择一台
• Feign：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
• Hystrix：发起请求是通过Hystrix的线程池来走的，不同的服务走不同的线程池，实现了不同服务调用的隔离，避免了服务雪崩的问题
• Zuul：如果前端、移动端要调用后端系统，统一从Zuul网关进入，由Zuul网关转发请求给对应的服务

以上就是我们通过一个电商业务场景，阐述了Spring Cloud微服务架构几个核心组件的底层原理。

文字总结还不够直观？没问题！我们将Spring Cloud的5个核心组件通过一张图串联起来，再来直观的感受一下其架构：