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SpringCloud笔记

2023-08-23 14:26

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2023年最新笔记,全文约 3 万字,蕴含 Spring Cloud 常用组件 Nacos、OpenFeign、Seata、Sentinel 等

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〇、简介

  1. 什么是Spring Cloud?

    ​ Spring Cloud是一系列框架的有序集合,是一种基于微服务的分布式架构技术。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、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,从而提供了良好的开箱即用体验。

  2. 主流的架构方式:

    • 单体架构:架构简单、部署成本低,耦合度高。
    • 分布式架构:架构复杂、部署成本高,耦合度低。
  3. 微服务架构特征:

    总体方向:高内聚、低耦合

    • 单一职责:微服务拆分粒度小,每个服务对应单一业务功能。
    • 面向服务:对外暴露业务接口。
    • 自治:团队独立、技术独立、数据独立、部署独立。
    • 隔离性强:提升容错性、避免出现级联故障。
  4. 常见微服务技术对比:

    • 阿里 Dubbo
    • Spring Cloud(第一代)
    • Spring Cloud Alibaba(第二代)

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  5. Spring Cloud 版本说明

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大版本说明:

小版本说明:

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其余版本信息说明

  1. Spring Cloud 与 Spring Boot 的选型必须严格按照官方给出的建议去对应,我们可以通过官网或者详情链接https://start.spring.io/actuator/info查看最新推荐的版本对应关系:

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  1. 【其他注意点】

    • 微服务之间的联系通过暴露接口实现,比如HTTP协议或者Dubbo协议。
    • 每个微服务都应该有专属的独立数据库,并且每个微服务只能访问自己的数据库,严禁访问别人的微服务数据库(避免重复开发原则)。
  2. 构建 Spring Cloud 工程

    创建 Maven 项目,选择一个较为简单的架构模式(方便后面删除)

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将父工程中除了.pom文件的其余文件全部删除

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在父工程的pom 文件中修改或新增pom,代表这是父工程,其他工程项目可继承于它。

<packaging>pompackaging>

粘贴下列pom配置:

<parent>    <groupId>org.springframework.bootgroupId>    <artifactId>spring-boot-starter-parentartifactId>    <version>2.3.9.RELEASEversion>    <relativePath/>parent><dependencies>    <dependency>        <groupId>org.projectlombokgroupId>        <artifactId>lombokartifactId>    dependency>dependencies><properties>    <project.build.sourceEncoding>UTF-8project.build.sourceEncoding>    <project.reporting.outputEncoding>UTF-8project.reporting.outputEncoding>    <java.version>1.8java.version>    <spring-cloud.version>Hoxton.SR8spring-cloud.version>    <mysql.version>5.1.47mysql.version>    <mybatis.version>2.1.1mybatis.version>properties><dependencyManagement>    <dependencies>                <dependency>            <groupId>org.springframework.cloudgroupId>            <artifactId>spring-cloud-dependenciesartifactId>            <version>${spring-cloud.version}version>            <type>pomtype>            <scope>importscope>        dependency>                <dependency>            <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependenciesartifactId>            <version>2.2.5.RELEASEversion>            <type>pomtype>            <scope>importscope>        dependency>                <dependency>            <groupId>mysqlgroupId>            <artifactId>mysql-connector-javaartifactId>            <version>${mysql.version}version>        dependency>                <dependency>            <groupId>org.mybatis.spring.bootgroupId>            <artifactId>mybatis-spring-boot-starterartifactId>            <version>${mybatis.version}version>        dependency>    dependencies>dependencyManagement>
  1. 构建 Spring Cloud 工程

    • 方式一:构建初始 Maven 项目(module),后面内容缓慢补充(改 pom、写 yml、编写主启动类、编写业务类)
    • 方式二:构建 Spring Initializr 项目(module),后面改写 pom 文件使形成 Maven 继承关系即可。个人偏向于这种方式
  2. 父类显式声明子类,子类标明继承自父类

<modules>  <module>子类1module>  <module>子类2module>modules>
<parent>    <artifactId>springcloud_testartifactId>    <groupId>org.examplegroupId>    <version>1.0-SNAPSHOTversion>parent>
  1. 【强制性】凡是微服务,一般都需要有端口号与名称(程序名称将作为服务Id ,用于与其他服务分辨)

    server:  port: 8001spring:  application:    name: payment8001
  2. 返回结果定义(通常结构)

    • 数值类型code码,表示状态
    • 消息类型message:例如 success,error 等
    • 消息实体 data,即数据
    @Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublic class CommonResult<T> {    private Integer code;    private String message;    private T data; }
  3. RestTemplate类简介:

    RestTemplate 是 Spring 提供的用于访问 Restful 风格服务的客户端模版工具集,其提供了多种便捷访问远程 Http 服务的方法,作用类似 Java 原生的 HttpClient

  4. Spring Cloud 初体验:

    服务之间通过暴露接口、HTTP 请求实现沟通。

    自行配置Spring对象 RestTemplate 并注入,发送 GET 与 POST 请求使用 .getForObject().postForObject()

    @Configurationpublic class CommonConfig {    @Bean    RestTemplate getRsetTemplate(){        return new RestTemplate();    }}

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一、Eureka

NetFlix Eureka,注册中心

  1. 简介:

    • Spring Cloud 使用 Eureka 来充当第一代注册中心,其类似于【发布者】-【订阅者】模型。
  2. Eureka 拥有 3 个角色

    • Eureka Server:服务端。注册中心,提供记录服务信息(业务功能、健康状况等)、心跳监控等。
    • Eureka Client:客户端。用于简化与 Eureka Server 的交互
      • Provider:服务提供者,会将自己的信息注册到 Eureka Server 并每隔 30s 发送一次心跳包。
      • consumer:服务消费者,根据所需从 Eureka Server 中拉取服务列表,并根据负载均衡策略对其中一个微服务发起远程调用。

    img

  3. Eureka 实现原理

    • 微服务启动,会通过 Eureka Client 向 Eureka Server 进行注册自己的信息,而 Eureka Server 会存储该服务的信息。
    • 微服务启动,会周期性地向 Eureka Server 发送心跳(即自身信息,默认周期为30秒),如果Eureka Server在一定时间内没有接收到某个微服务节点的心跳,则会注销该微服务节点(默认90秒)。
    • 每个 Eureka Server 同时也是 Eureka Client ,多个Eureka Server之间通过复制的方式完成服务注册表的同步。
    • Eureka Client 会缓存 Eureka Server 中的信息。即使所有的 Eureka Server 节点宕机,服务消费者依然可以使用缓存中的信息找到服务提供者。

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  1. 简单实现(单机版)

    • pom 导包(分为 server 与 client 包,部分Spring版本 parent 中无 Eureka 信息,需手动指定版本)
    • 服务端主配置上开启@EnableEurekaServer
    • yaml 配置 Eureka 信息(注意也要配置 Spring 程序名称)

    【服务端】:服务端一般不需要将自己注册成微服务

    <dependency>    <groupId>org.springframework.cloudgroupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-serverartifactId>dependency>
    @EnableEurekaServer
    server:  port: 10086spring:  application:    name: MyServereureka:  client:    service-url:      defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka      # 不向 eureka server 注册自己与获取服务列表      register-with-eureka: false      fetch-registry: false 

    【客户端】

    <dependency>    <groupId>org.springframework.cloudgroupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-clientartifactId>dependency>
    spring:  application:    name: user_serviceeureka:  client:    service-url:      defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka

    ​ 利用 RestTemplate 向其他微服务发送请求。在编写 URL 路径时,通过指定其他微服务的应用名即spring.application.name来调用其服务(如http://userservice/),注册中心将充当 DNS 为各微服务提供解析服务,从而使我们不用像之前一样编写 IP 或域名硬编码的形式(如http://127.0.0.1:8080/)。

    // 子微服务使用其他微服务,并实现负载均衡@Bean@LoadBalancedpublic RestTemplate rest() {    return new RestTemplate();}
    String  url="http://userservice/user/"+order.getUserId();

二、Ribbon

NetFlix Ribbon,负载均衡

  1. 简介:

    • Ribbon 实现了客户端负载均衡,主要结合 Eureka 用于服务注册及发现。
    • 传统的服务端负载均衡诸如 Nginx 需要单独部署额外的服务(成本增加),而 Ribbon 结合 Eureka 可以直接在客户端实现负载均衡。
    • Ribbon拥有多种负载均衡模式,与 nginx 类似。

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  2. Ribbon 默认使用【轮询算法】

    下面是 Ribbon 中实现的各种算法简介,IRule是顶层接口,下面是具体的实现类。

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  3. 简单实现:

    ​ 由于 Ribbon 与 Eureka 都是由 NetFlix 公司开发,且 Ribbon 常用于与 Eureka 组合实现负载均衡,所以当我们引入 spring-cloud-starter-eureka 依赖时也会默认引入 Ribbon 依赖,无需重复引入。

    <dependency>    <groupId>org.springframework.cloudgroupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-serverartifactId>dependency>

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我们要做的只是通过简单配置更改 Ribbon 的【负载均衡】模式,有 2 种办法:

另外,由于 Ribbon 默认采用**【懒汉模式】,即第一次请求链接时才会获取“可用的微服务列表”,这将造成一定的体验损耗,我们可以将其更改成【饿汉模式】**。

ribbon:eager-load:enable: true# 客户端在启动时,就会去请求这些名称的“微服务表”clients:- userservice- vipservice

三、Nacos

阿里 Nacos,Eureka的替代品

注册中心(服务发现中心)、配置管理。

0、简介

  1. Nacos /nɑ:kəʊs/Dynamic Naming and Configuration Service(动态域名命名和配置服务)首字母简称,一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台,Nacos 致力于发现、配置和管理微服务。

  2. Nacos 使用 Java 编写,如果本地 JDK 环境配置不对,会出现一系列不明所以的报错。

  3. Nacos是一个内部微服务组件,需要在可信的内部网络中运行,并非面向公网环境的产品,不可暴露在公网环境,强烈不建议部署在公共网络环境。Nacos提供了简单的鉴权实现,是为防止业务错用的弱鉴权体系,而不是防止恶意攻击的强鉴权体系。

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  1. Nacos 架构

    • Namespace:命名空间,默认空串代表公共命名空间public
    • Group:分组,默认为DEFAULT_GROUP,作项目区分,用来区分相同开发环境下的不同项目(如测试环境下的电商项目、测试环境下的培训机构项目)
    • Service:服务,提供具体服务(如登录服务、验证码服务等)。
    • Cluster:集群,如上海集群,杭州集群。

    例如在某命名空间下(如测试环境的命名空间),有众多分组(项目),每个项目又有一些服务(服务可以说是最小可用单位),服务又会归属于不同集群(提升可用性与性能)。

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  1. 整合 Spring Cloud 配置说明:

    • discovery :服务发现中心
    • config:配置中心

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  1. 当 Nacos 没有整合 OpenFeign 时,默认使用的是 RestTemplate ,此时如果需要实现“负载均衡”策略,则:

    @LoadBalanced@Beanpublic RestTemplate restTemplate() {    return new RestTemplate();}

    负载均衡方式默认为轮询

1、安装

  1. 简介:

    • Nacos 已经被封装成 jar 包,我们配置好基本要求,直接运行 jar 包即可。
    • 在程序运行之后,其余配置只能在网页端的控制面板修改,不能在代码中修改。
  2. 手动模式

    • GitHub下载

    • 解压并启动(此处为单机模式)

      • 单机模式

      • 集群模式

    # 单击模式启动./startup.sh -m standalone# 关闭./shutdown.sh
  3. Docker模式

    挂载配置目录与日志目录

    docker run \--name myNacos \-e MODE=standalone \--env NACOS_AUTH_ENABLE=true \-p 8848:8848 \-d \nacos/nacos-server

    挂载已有的配置目录与日志目录:提前将 Nacos/conf/目录文件拷贝至/tmp/nacos/conf/

    docker run \--name myNacos \-e MODE=standalone \--env NACOS_AUTH_ENABLE=true \-v /tmp/nacos/conf/:/home/nacos/conf/ \-v /tmp/nacos/logs/:/home/nacos/logs/ \-p 8848:8848 \-d \nacos/nacos-server

    挂载新的的配置目录与日志目录:

    docker run \--name myNacos \-e MODE=standalone \--env NACOS_AUTH_ENABLE=true \-v nacosConf:/home/nacos/conf/ \-v nacosLogs:/home/nacos/logs/ \-p 8848:8848 \-d \nacos/nacos-server
    docker inspect mq | grep volume
  4. 开启服务器鉴权

    按照官方文档配置启动,默认是不需要登录的,这样会导致配置中心对外直接暴露。而启用鉴权之后,需要在使用用户名和密码登录之后,才能正常使用nacos。(所以 Nacos 才推荐不要把自身放在“外网”中)

    配置/conf/application.properties文件

    nacos.core.auth.enabled=true

    如此一来,Client 端便需要配置 nacos 的账号密码才能登录。

    **注意:**鉴权开关是修改之后立马生效的,不需要重启服务端。

  5. 安装之后

    • 可以通过查看/logs/start.out日志来查看启动详情。
    • 访问http://127.0.0.1:8848/nacos登录 Nacos,默认账号密码均为 nacos。
  6. Spring项目引入 Nacos 依赖

    父工程(这是必备的)

    <dependency>    <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>    <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependenciesartifactId>    <version>2.2.5.RELEASEversion>    <type>pomtype>    <scope>importscope>dependency>

    子工程

    <dependency>    <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discoveryartifactId>dependency>
  7. 配置 Nacos 地址

    在未开启“鉴权模式”时,可以不配置usernamepassword

    spring:  cloud:    nacos:      server-addr: localhost:8848      username: nacos      password: nacos
  8. **注意:**Nacos 包不可与 Eureka 包同时导入同一工程,否则产生冲突Bean multiple

2、命名空间

命名空间使实例之间【相互隔离】,看不到彼此,这可以用作正式环境与测试环境的区分。当 Nacos 启动时会默认使用全局唯一命名空间public

步骤:

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spring:cloud:    nacos:      server-addr: http://localhost:8848      discovery:        cluster-name: HZ        namespace: 53a68426-7e6c-4e09-83e3-57a87f116980# 声明命名空间

3、服务分级模型

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服务分级模型在相同“命名空间”的前提下,Nacos 利用服务分级存储模型来提高【容灾率】,例如:

集群默认为DEFAULT_GROUP,更改如下:

spring:  cloud:    nacos:      server-addr: localhost:8848      discovery:        cluster-name: HZ  # 例如:HZ代表杭州、SH表示上海
某微服务名称:  ribbon:    NFLoadBalancerRuLeClassName: com.alibaba.cloud.ribbon.NacosRule

4、服务权重

​ Nacos可以通过【网页控制台】为实例设置权重,范围从0~1,值越大越容易被访问,设置为0则完全不会被访问,这可以用作“灰度升级”。

注意:必须是相同集群下拥有多个相同实例时,才可配置权重。

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5、服务监测

监测实例的健康状态

Nacos拥有临时监测(被动)、非临时监测(主动)

Eureka只有临时监测

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  1. 临时监测(默认、被动检测)

    • 发送心跳包。
    • 客户端心跳上报Nacos实例健康状态,默认间隔5秒,Nacos在15秒内未收到该实例的心跳,则会设置为不健康状态,超过30秒则将实例移除。在被移除后如果又开始上报心跳,则会重新注册实例。
    • 运维只能通过检查实例数量来监测实例状态,但临时实例的设置本就是应对“流量突增”情况的。
  2. 非临时监测(主动检测)

    • Nacos会定期 主动 发起请求询问实例的健康状态(不发送心跳包)
    • 在实例失效时也会主动 push 推送信息给服务消费者,及时更新数据。此时实例并不会被移除,依旧保留在服务列表,只是状态为false
    • 主动询问的方式对服务器压力较大,它的好处是运维可以实时看到实例的健康状态,便于后续的警告、扩容等一些列措施。
  3. 配置非临时检测:

    spriing:cloud:    nacos:      server-addr: http://localhost:8848      discovery:        cluster-name: HZ         namespace: 53a68426-7e6c-4e09-83e3-57a87f116980        # ephemeral,短暂的        ephemeral: fasle
  4. 【非临时监测】的另外一个作用:设置保护阈值,防止产生服务雪崩效应

    Nacos中可以针对具体的实例设置一个保护阈值,值为0-1之间的浮点类型。本质上,保护阈值是⼀个⽐例值(当前服务健康实例数/当前服务总实例数)。

    ⼀般情况下(临时监测),服务消费者要从Nacos获取可用实例有健康/不健康状态之分。Nacos在返回实例时,只会返回健康实例。

    但在高并发、大流量场景会存在⼀定的问题。比如,服务A有100个实例,98个实例都处于不健康状态,如果Nacos只返回这两个健康实例的话,流量洪峰的到来可能会直接打垮这两个服务,进一步产生雪崩效应。保护阈值存在的意义在于当服务A健康实例数/总实例数 < 保护阈值时,说明健康的实例不多了,保护阈值会被触发(状态true)。

    Nacos会把该服务所有的实例信息(健康的+不健康的)全部提供给消费者,消费者可能访问到不健康的实例,请求失败,但这样也⽐造成雪崩要好。牺牲了⼀些请求(将请求分流到不健康的实例),保证了整个系统的可⽤。

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6、配置管理

实现“统一配置”与“热更新”

  1. 简介:

    使用 Nacos 可以实现实例的统一配置与配置热更新(即当配置被修改时,主动推送并实现热更新、不重启)

    应该将固定不变配置写入服务本身的application.yml,易于变化的配置则写入 Nacos 配置文件。

  2. 应用 Nacos 统一配置流程图

    image-20221220075719645

    声明:一个服务如果以 nacos 作为配置中心,应该先拉取 nacos 中管理的配置,然后与本地的配置文件比如 application.yml 中的配置合并,最后作为项目的完整配置,启动项目。

    实现原理:Spring 中bootstrap.yml文件的启动优先级高于application.yml,我们可以将 Nacos 配置写入其中(注意单词有两个t)。

  3. 【共同配置】

    在Nacos情境下,微服务在启动时会从 Nacos 读取2个配置文件,按优先级为:

    • 配置名称-环境.yamluserservice-dev.yaml
    • 配置环境.yamluserservice.yaml

    而且无论如何都会读取到第二个配置环境,所以我们可以将微服务相同的配置再放入第二种配置环境中。

  4. 【统一配置】

    • Nacos 中新建配置文件,命名规则:服务名称-环境.yaml,在其中编写易于变化的配置。
    • 微服务程序中引入nacos-config依赖。
    • 编写bootstrap.yml文件,这些配置决定了微程序会去读取哪一个Nacos配置文件。
      • Nacos地址
      • 服务名称
      • 当前环境
      • 文件后缀名

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<dependency>    <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-configartifactId>dependency>
spring:  application:    name: userservice  profiles:    active: dev # 环境  cloud:    nacos:      server-addr: localhost:8848 # nacos地址      config:        file-extension: yaml # 文件后缀名      username: nacos      password: nacos      discovery:        ephemeral: false
  1. **【热更新】**实现:

    在【统一配置】的基础上,代码中有两种方式可以实现热更新:

    • 方式一:@RefreshScope + @Value (${属性key})注解
    • 方式二:@ConfigurationProperties

    两种方式不存在优劣,只是在形式作用上有些许差别,如果只想绑定少量属性方式一、否则方式二。

    @RestController@RequestMapping("users")// 热更新@RefreshScopepublic class TestController {    @Value("${pattern.dataformat}")    String dataformat;    @GetMapping("/a")    String get(){        return dataformat;    }}
    @Data@Component@ConfigurationProperties(prefix = "pattern")public class CommonConfig {    String dataformat;}// 后面使用 @Autowired 注入使用

7、数据持久化

在这一步,小坑特别多

将官方内嵌的小型数据库Derby替换为MySQL

  1. Nacos 默认将数据存储在内嵌数据库 Derby 中,该数据库不属于生产可用的数据库,官方推荐的最佳实践是使用带有主从的高可用数据库集群,例如MySQL(而且目前只支持 MySQL )。

  2. 简单实现(单机版,下节集群部署):

    • 创建新的数据库,命名为:nacos(其实命名什么也无所谓,后面要用到)
    • 打开 Nacos 目录,在数据库 nacos 中运行数据库文件/conf/mysql-schema.sql建表。
    • 配置application.properties:打开配置文件,将注释解除、然后添加数据库信息。
    • 重启 Nacos:注意,在这一步时,我尝试数次都未能成功将 Nacos 重启,控制台各种报错信息,例如:namespaceControllerV2,然而真正的报错信息却隐藏在控制台末尾的一小行文字,最终发现是之前后台的 Nacos 进程未完全关闭(残留),完全关闭之后再次尝试重启,成功。

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ps -ef |grep nacos
# 单机重启./startup.sh -m standalone
  1. 其余注意点:

    1. 记得加数据库编号(从 0 开始),因为 Nacos 可集群部署。
    2. 配置信息不添加双引号!勿随意添加,都则报错“找不到数据源”No DataSource set

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8、集群配置

利用上节的数据持久化知识( MySQL 数据库),将3 台 Nacos 绑定同步相同的数据源,便可以做到同时更新。

  1. 架构图:部署 3 台 Nacos Server。

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  1. 实现步骤:

    • 新建数据库nacos,导入/conf/mysql-schema.sql
    • 修改本地/conf/application.properties配置文件,添加数据库 MySQL 配置。
    • 将本地文件cluster.conf.example重命名为 cluster.conf,添加集群机器信息。
    • 将本地/conf/目录上传至服务器,复制 3 份/tmp/nacos/conf1/tmp/nacos/conf2/tmp/nacos/conf3
    • 修改 3 份配置文件端口,分别为:8845、8846、8847。
    • 启动,可以成功看到 3 个 Nacos 之间的数据互相同步。
    # 清理时用docker rm -f $(docker ps -a)

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175.178.20.191:8845175.178.20.191:8846175.178.20.191:8847
cp -r /conf/ /tmp/nacos/conf1 /tmp/nacos/conf2 /tmp/nacos/conf3
docker run -d \--env NACOS_AUTH_ENABLE=true \-v /tmp/nacos/conf1/:/home/nacos/conf/ \-v /tmp/nacos/logs1/:/home/nacos/logs/ \-p 8845:8848 \--name nacos1 \nacos/nacos-server
docker run -d \--env NACOS_AUTH_ENABLE=true \-v /tmp/nacos/conf2/:/home/nacos/conf/ \-v /tmp/nacos/logs2/:/home/nacos/logs/ \-p 8846:8848 \--name nacos2 \nacos/nacos-server
docker run -d \--env NACOS_AUTH_ENABLE=true \-v /tmp/nacos/conf3/:/home/nacos/conf/ \-v /tmp/nacos/logs3/:/home/nacos/logs/ \-p 8847:8848 \--name nacos3 \nacos/nacos-server

结果:腾讯云 2G2核 同时开启 3 个 Nacos,2 个成功,第 3 个失败(CPU飙满),总体算部署成功。

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9、权限控制

右菜单栏,步骤:

  1. 用户管理:创建用户user
  2. 角色管理:创建角色role,并绑定用户
  3. 权限管理:赋于角色权限auth,包含对指定“命名空间”的可读写操作。

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10、共享/扩展配置

共享配置 shared-configs

扩展配置 extension-config

  1. 简介:

    ​ 日常开发中,多个模块可能会有很多共用的配置,比如数据库连接信息、Redis/RabbitMQ 连接信息、监控配置等等。那么此时我们就希望可以加载多个配置,或者多个项目共享同一个配置。

    • 扩展配置:微服务所依赖的其他微服务所需要的配置文件(“依赖链条”)
    • 共享配置:很多微服务共享的配置文件,例如日志打印、Swagger配置等。

    两者除了优先级不同之外没有其他任何区别,都⽀持三个属性,:

    • data-id
    • group:默认 DEFAULT_GROUP。
    • refresh: 在配置变更时,应用内是否支持动态刷新。
  2. 简单范例:

image-20230120080758585

spring:  application:    name: nacos-config-multi  main:    allow-bean-definition-overriding: true  cloud:    nacos:      username: ${nacos.username}      password: ${nacos.password}      config:        server-addr: ${nacos.server-addr}        namespace: ${nacos.namespace}        # 共享配置shared-configs:          - data-id: swagger-${spring.profiles.active}.yaml            group: xuecheng-plus-common            refresh: true          - data-id: logging-${spring.profiles.active}.yaml            group: xuecheng-plus-common            refresh: true        # 扩展配置,优先级大于shared-configs (在之后加载)        extension-configs:  - data-id: content-service-${spring.profiles.active}.yaml    group: eat-plus-project    refresh: true  - data-id: dataId    group: eat-plus-project    refresh: true

11、配置文件优先级

  1. 基本思想:影响的范围越小,优先级越高。

    • 远端 > 本地

    • 带有profiles > 不带

    • 配置中心(远端) > 命令行参数 > 本地application.yaml > 本地bootstrap.yaml

  2. 存在 3 种配置文件大类,优先级从上至下:

    • 远端

      • 服务名-环境.yaml
      • 服务名.yaml
      • 扩展配置.yaml
      • 共享配置.yaml
    • 命令行参数

    • 本地

      • application.properties
      • application.yaml
      • bootstrap.yaml

    bootstrap.yaml优于application.yaml执行,application.yaml优于application.properties执行,但是后执行的会覆盖前执行的配置,所以在本地越先执行的优先级越低。


四、OpenFeign

声明式的 Web HTTP 服务客户端,替代原生 RestTemplate

与 Nacos 组合使用时,Nacos提供“域名”的解析服务

  1. 简介:

    OpenFeign是一个声明式的Web服务客户端,使得编写Web服务客户端变得非常容易,只需要创建一个接口,然后在上面添加注解,便可以通过接口来调用服务端的服务。

    OpenFeign 遵循 RPC 协议,即 Remote Procedure Call Protocol,远程调用协议。

    历史上存在过 Feign (由 NetFlix 公司开发),SpringCloud组件中的一个轻量级RESTful的HTTP服务客户端,也是SpringCloud中的第一代负载均衡客户端。

    OpenFeign是SpringCloud自己研发的,在Feign的基础上支持了Spring MVC的注解,如@RequesMapping等,是SpringCloud中的第二代负载均衡客户端。

  2. 与 Ribbon 的关系:

    ​ OpenFeign默认将Ribbon作为负载均衡器,直接内置了 Ribbon。在导入OpenFeign 依赖后无需专门导入Ribbon 依赖。所以说,当我们需要更改 OpenFeign 的负载均衡策略时,其实就是需要修改 Ribbon 的策略,直接按照 Ribbon 的策略配置方式就行配置(即分为两种方式:全局与局部)。

  3. 步骤:

    • 引入依赖

    • 主类添加@EnableFeignClients注解,声明使用 Feign。

    • 使用注解@FeignClient()编写具体的 FeignClient 接口。

    • @Autowired注入对应 FeignClient 并使用。

    <dependency>    <groupId>org.springframework.cloudgroupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeignartifactId>dependency>
    @EnableFeignClients
    @FeignClient("userservice")public interface UserClient {// 此处是接口不是普通类    @GetMapping("/user/{id}")    User findById(@PathVariable Long id);// 注意需标注成“路径参数”}
    @AutowiredUserClient userClient;
  4. FeignClient接口定义说明(5大定义),以上面举例:

    • 服务名称:userservice
    • 请求方式:GET
    • 请求路径:/user/{id}
    • 请求参数:Long id
    • 返回值类型:User
  5. 其余配置

    # 开启 Gzip 压缩feign:  compression:  request:      enabled: true      min-request-size: 2048      mime-types: text/xml, application/xml, application/json    response:      enabled: true      useGzipDecoder: true
  6. 【自定义配置】

    一般我们可能只需要配置“日志级别”就好了。

    image-20221220184244900

    可以使用两种方式配置日志级别,一般使用None(默认,不打印)Basic,避免控制台打印过多信息。

    • yml配置文件(推荐)
    • Java代码(麻烦,省略)
    feign:  client:    config:      default:# 全局生效        logger-level: full
    feign:  client:    config:      userservice:# 局部(指定微服务)生效        logger-level: full
    # Basic 级别打印的日志[UserClient#findById] ---> GET http://userservice/user/2 HTTP/1.1[UserClient#findById] <--- HTTP/1.1 200 (537ms)
  7. 优化Feign

    Feign 底层的客户端实现有 3 种

    • URLConnection(默认):JDK自带、不支持连接池
    • Apache Httpclient:支持连接池
    • OKHttp:支持连接池

    使用连接池可以复用连接(避免在连接时多次产生3次握手4次挥手),更改为OKHttp使用步骤如下:

    • 引入 Feign-okhttp 依赖
    • yml配置开启
    <dependency>    <groupId>io.github.openfeigngroupId>    <artifactId>feign-okhttpartifactId>dependency>
    feign:  okhttp:    enabled: true
  8. Feign最佳实践:

    • 解决多份配置文件的尴尬,当然也存在弊端
    • 将共用的代码抽取成jar包,使用依赖的方式进行导入。

    (之前)

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(现在)

image-20221220203655595


五、Geteway

Spring Gateway

image-20221222095402002

  1. 简介

    • Gateway与 Nginx 在操作的思想上是一样的,但是具体实现不同
    • Gateway:业务网关。针对每一个微服务的网关,更接近具体业务。
    • Nginx:流量网关。用户访问的总入口,也就是前端页面的容器。
  2. 网关的作用:

    • 身份认证、权限校验
    • 服务路由、负载均衡
    • 请求限流
  3. Spring Cloud网关类型

    • Gateway(新):Spring5 中提供的 WebFlux,响应式编程,性能更好。
    • zuul(旧):基于 Servlet 实现,阻塞式编程。
  4. 实现:

    本质:创建单一Spring程序用于 Gateway 实现路由转发,单一 jar 包。

    • 引入依赖
    • yml配置
    <dependency>    <groupId>org.springframework.cloudgroupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-gatewayartifactId>dependency><dependency>    <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discoveryartifactId>dependency>

    下面定义了 2 个路由规则

    server:  port: 10080spring:  application:    name: gateway  cloud:    nacos:      server-addr: http://localhost:8848      discovery:        cluster-name: HZ    gateway:      routes:        - id: user-service         # 路由标识,全局唯一          uri: lb://userservice    # 路由的地址,lb:load balanced 负载均衡          predicates:            - Path=/user/**        # 路由断言,如果路径以 /user/ 开头则符合          default-filters:          - AddRequestHeader=Content-type,text/html# 添加请求头        - id: order-service          uri: lb://orderservice          predicates:            - Path=/order/**          default-filters:          - AddRequestHeader=Content-type,text/html
  5. 网关路由的【配置项】包括:

    • 路由id:路由唯一标识
    • uri:路由目的地址,支持 httplb 两种类型。
    • predicates:路由断言,判断是否符合要求
    • filters:路由过滤器,清理请求或响应。
  6. 11种基本的 Predicate 类型(上面范例使用了 Path )

    image-20221222101501086

  7. 3种过滤器

    • 默认过滤 defaultFilter
    • 局部过滤
    • 全局过滤
  8. 过滤器的31种细分类

    种类过多,需要时查看官方文档即可(只要查看名字就能得知该过滤器的作用 )

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  1. 过滤器的优先级说明:

    这里稍有点乱

    • 首先按照所设置的 Order 顺序来。
    • 当 Order 值一样时,执行顺序:默认过滤 → 局部过滤 → 全局过滤,即:
      • 请求时,最后全局过滤生效
      • 响应时,最后默认过滤生效

    image-20221222220325856

  2. 简单案例

# 默认过滤(也对全局生效,默认此) default-filters,对所有路由生效spring:cloud:gateway:      routes:        - id: user-service         # 路由标识,全局唯一          uri: lb://userservice    # 路由的地址,lb:load balanced          predicates:            - Path=/user/**        # 路由断言,如果路径以 /user/ 开头则符合      default-filters:          - AddRequestHeader=Content-type,text/html# 添加请求头
spring:cloud:gateway:      routes:        - id: user-service         # 路由标识,全局唯一          uri: lb://userservice    # 路由的地址,lb:load balanced          predicates:            - Path=/user/**        # 路由断言,如果路径以 /user/ 开头则符合          filters:          - AddRequestHeader=Content-type,text/html# 添加请求头

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  1. CORS跨域处理

    Spring Boot 也可以实现跨域处理,并不一定要依赖于 Spring Gateway

    禁止跨域是浏览器的策略,后端之间互相调用接口不存在跨域。

    允许浏览器跨域一般需要配置的 5 大选项,并在 yml 文件中配置,如下:

    • 允许的域名
    • 允许的端口
    • 允许的方式
    • 是否允许使用Cookie
    • 有效期是多少(浏览器在第一次跨域时会发送Options请求,得到确认后在指定的有效期内不会重发Options请求,节约资源)

    image-20221222223313866


六、Docker

这章暂时跳过,具体内容查看:Docker笔记

  1. 将程序以及依赖、运行环境打包成镜像。
  2. Spring Cloud + docker compose案例:链接

七、RabbitMQ

MQ:Message Queue 消息队列

我们在大多数情况下使用【同步通信】,因为对时效性的要求较强

1、简介

  1. 【同步通信】

    • 优点:时效性强、可以立即得到结果

    • 缺点:业务之间耦合度高、性能和吞吐能力低、存在额外的资源消耗与级联失败的情况。

  2. 【异步通信】

    • 优点:耦合度高、吞吐量能力强、故障隔离、流量削峰

    • 缺点:对消息中间件的可靠性、安全性、吞吐能力有严重的依赖,业务架构复杂,没有明显的流程线、难以追踪管理

  3. 4 种不同形式的 MQ 产品:

    image-20221224201520073

2、RabbitMQ

消息一旦消费完就会被删除,RabbitMQ 没有消息回溯功能

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  1. docker 版本安装:

    docker pull rabbitmq
    docker run -it \-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=user \-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123 \ -v mq-plugins:/plugins \--name=mq \-hostname=mq \-p 15672:15672 \-p 5672:5672 \rabbitmq

    下面代码全部在容器内操作:

    rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
    cd /etc/rabbitmq/conf.d/echo management_agent.disable_metrics_collector = false > management_agent.disable_metrics_collector.conf# 退出并重启容器exitdocker restart mq
    • 15672: web 界面访问端口,需要进入容器内手动开启
    • 5672:具体的通信端口
    • 账号为user,密码为123
    • plugins:RabbitMQ插件目录,提供后续插件安装接口

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  1. 常见的5种消息模型

    • BasicQueue:基本消息队列
    • WorkQueue:工作消息队列
    • 发布订阅模式:
      • Publish/Subscribe:广播(Fanout)
      • Routing:路由(Direct,常用
      • Topics:主题(Topic)

    Producer -> Queue -> Consuming: send and receive messages from a named queue.

    Producer -> Queue -> Consuming: Work Queue used to distribute time-consuming tasks among multiple workers.

    Producer -> Queue -> Consuming: deliver a message to multiple consumers. This pattern is known as publish/subscribe

    Producer -> Queue -> Consuming: subscribe to a subset of the messages only.

    Producer -> Queue -> Consuming: receiving messages based on a pattern (topics).

  2. 【注意】:

    • BasicQueue 与 WorkQueue 中不存在 Exchange交换机,只存在 Queue队列。
    • 而在“发布订阅模型”中,存在 Exchange交换机 + Queue队列。
    • 交换机可以将消息转发给多个队列,队列中的消息只能被消费一次,用完即删除
    • 交换机只负责消息路由,不负责存储消息,如果路由失败则丢失信息。

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  1. RabbitMQ实现流程:

    • 配置连接参数
    • 建立连接
    • 创建通道
    • 创建队列(赋予名称,指定要操作的队列)
    • 发送消息(接收消息)
    • 关闭通道和连接

3、SpringAMQP

Spring 简化原生代码

  1. 简介:

    • AMQP:Advanced Message Queuing Protocol,高级消息队列协议,是一种用于在应用程序之间传递业务信息的开放标准。
    • Spring AMQP:基于 AMQP 实现的一套标准API规范,提供模板实现消息的发送和接收。例如Spring-amqp是接口,具体的实现有spring-rabbit(即RabbitMQ)等。
  2. BasicQueue实现:

    • 引入依赖
    • yml 配置 MQ 地址、账号密码等信息
    • 代码发送与接收信息
    <dependency>    <groupId>org.springframework.bootgroupId>    <artifactId>spring-boot-starter-amqpartifactId>dependency>
    spring:  rabbitmq:    host: 10.211.55.4    port: 5672    virtual-host: /   # 配置虚拟主机名(不同的虚拟主机之间存在分割,无法互相访问)    username: user    password: 123

    发送消息:使用RabbitTemplate模板类

    @AutowiredRabbitTemplate template;@Testpublic void sendMessage(){    String queueName="simple.queue";    Object message="你好MQ!";    template.convertAndSend(queueName,message);}

    接收消息:使用@RabbitListener注解

    @Componentpublic class SpringRabbitListener {    @RabbitListener(queues = "simple.queue")    public void listener(String msg){        System.out.println("【接收到消息】:"+msg);    }}
  3. WorkQueue实现:

    即多个接收队列,提高队列接收的速度。

    注意这里存在:“贪心的消费者”(消息预取),即消费者会优先获取消息,(不管当下能不能立即执行),此时需要设置消费预取上限,例如设为1,即一次一次的取。

    spring:  rabbitmq:    host: 10.211.55.4    port: 5672    virtual-host: /   # 配置虚拟主机名(不同的虚拟主机之间存在分割,无法互相访问)    username: user    password: 123    listener:      direct:        prefetch: 1# 消息预取数量限制为 1 ,默认为无限、即不作限制
  4. publish/subscribe实现:

    广播Fanout,交换机将消息转发至所有队列

    ​ 先将队列Exchange 交换机建立绑定关系,然后 publisher交换机发送消息,交换机自动将消息转发至各队列,subscribe向队列请求消息。队列与交换机之间的绑定有两种形式:代码实现、注解实现,这里使用 代码实现 ,后续使用 注解实现 形成对比。

    image-20221225143946788

    代码实现:建立交换机与队列之间的绑定关系

    // 声明(创建)交换机@Beanpublic FanoutExchange fanoutExchange(){    return new FanoutExchange("myExchange");}// 声明(创建)队列@Beanpublic Queue fanoutQueueOne(){    return new Queue("myQueue.one");}// 绑定交换机与队列@Beanpublic Binding binding(Queue fanoutQueueOne,FanoutExchange fanoutExchange){    return BindingBuilder.bind(fanoutQueueOne).to(fanoutExchange);}// 以相同的方式声明第二个队列...

    接收消息(代码几乎不变)

    @Componentpublic class SpringRabbitListener {    @RabbitListener(queues = "myQueue.one")    public void listener1(String msg){        System.out.println("【 1 接收到消息】:"+msg);    }    @RabbitListener(queues = "myQueue.two")    public void listener2(String msg){        System.out.println("【 2 接收到消息】:"+msg);    }}

    发送消息

    @AutowiredRabbitTemplate template;@Testpublic void sendMessage(){    String exchangeName="myExchange";    Object message="你好MQ!";    template.convertAndSend(exchangeName,"",message);// 中间参数为routingkey,下节使用}}

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  1. Routing实现:

    ​ 交换机根据规则 routingkey 将消息路由至指定队列(对暗号),消息发送者在发送消息时指定 routingkey,队列在建立时绑定 routingkey(可以绑定多个key) ,符合则接收。

    image-20221225163613137

    注解实现:在接收消息时,顺便建立交换机与队列之间的绑定关系(注解里面套注解,第一次见)

@Component
public class SpringRabbitListener {
// 第一个
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
value = @Queue(name = “direct.queueOne”),
exchange = @Exchange(name = “myEx”,type = ExchangeTypes.DIRECT),
key = {“red”,“blue”}
))
public void listener1(String msg){
System.out.println(“【 1 接收到消息】:”+msg);
}

 // 第二个   @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(           value = @Queue(name = "direct.queueTow"),           exchange = @Exchange(name = "myEx",type = ExchangeTypes.DIRECT),           key = {"red","yellow"}   ))   public void listener2(String msg){       System.out.println("【 2 接收到消息】:"+msg);   }

}

发送消息```java@AutowiredRabbitTemplate template;@Testpublic void sendMessage(){    String exchangeName="myEx";    Object message="你好MQ!";  // 第二个参数 routingkey 指定发送的“规则”    template.convertAndSend(exchangeName,"yellow",message);}}

image-20221225203715550

  1. Topics实现:

    Topic 与 Direct 类似,区别在于 routingKey 必须是多个单词的列表,以.分割,并且支持通配符#*

    image-20221225170129997

    @Componentpublic class SpringRabbitListener {  // 注意要将交换机类型修改为Topic:type = ExchangeTypes.TOPIC    @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(            value = @Queue(name = "topics.queueOne"),            exchange = @Exchange(name = "myExchangeTwo",type = ExchangeTypes.TOPIC),            key = {"China.#","#.news"}    ))    public void listener1(String msg){        System.out.println("【 1 接收到消息】:"+msg);    }      @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(            value = @Queue(name = "topics.queueTow"),            exchange = @Exchange(name = "myExchangeTwo",type = ExchangeTypes.TOPIC),            key = {"America.#","#.news"}    ))    public void listener2(String msg){        System.out.println("【 2 接收到消息】:"+msg);    }}
    @AutowiredRabbitTemplate template;@Testpublic void sendMessage(){    String exchangeName="myExchangeTwo";    Object message="你好MQ!";    template.convertAndSend(exchangeName,"China.news",message);}

4、消息转换器

在这里我们将替换 Spring 默认提供的消息转换器,以提高性能。

为什么要替换呢?

​ 因为Spring默认的消息处理接口是org.springframework.amqp.support.converter.MessageConverter,默认实现为:SimpleMessageConverter,且基于 JDK 的 ObjectOutputStream 实现序列化,这种序列化方式在处理对象的时候会将对象编码并且经过Base64编码,不仅会占用更多的内存空间,而且会导致性能下降。

image-20221225212041719

解决方法即采用 JSON 格式,例如引入Jackson依赖并实现:

<dependency>    <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformatgroupId>    <artifactId>jackson-dataformat-xmlartifactId>    <version>2.14.1version>dependency>
@Configurationpublic class CommonConfig {  // 更换消息转换器    @Bean    public MessageConverter jsonMessageConverter(){        return new Jackson2JsonMessageConverter();    }}

当然,以上配置在消息【发送者】与【接收者】之间都需要配置后续发送什么类型的消息,就使用什么类型接收(这点需十分注意,我在第一次编写时就忘记了修改消息的接收类型导致 Converter error)

image-20221225212024871


八、ES初级

Elasticsearch,基于 Java 实现的分布式搜索:中文官网

1、简介

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2、传统数据库

以 MySQL 为例,与 Elasticsearch 作对比

两者优势互补,不能替代

  1. 传统的数据库 MYSQL 使用**【正向索引】,主要依靠主键**来实现对数据的获取。

image-20221225221959405

  1. Elasticsearch使用**【倒排索引】**(“优先耗费时间建立新表,后续以空间换时间实现搜索”)。

    • 文档(document):每条数据就是一个文档
    • 词条(term):文档按照语义分成的词语(分词)。
    • Elasticsearch中的词条是唯一的,后续搜索时会根据搜索关键词分词后的哈希运算值或者B+树实现查找。

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  1. 新老数据库概念对应关系

    • 索引:即“表”,相同类型的文档集合
    • 映射:即“约束”,索引中文档的字段约束信息,类似表的结构约束

    image-20221226075043294

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  1. Elasticsearch查询语句为DSL语句JSON格式),使用HTTP发送请求。

  2. 应用领域:

    • MySQL(写):擅长事务性操作,可以确保数据达到安全和一致性。
    • Elasticsearch(读):擅长海量数据的搜索、分析、计算。

    image-20221226075558008

3、安装

安装 Elasticsearch 与 Kibana(提供工具方便编写DSL语句)

两者安装包大小都在 1GB 左右,且运行时所占内存也较大,推荐使用docker安装。

  1. 建立docker网络:Elasticsearch与Kibana必须处在同一个网络之中,并且此时两者可以通过docker服务名来建立连接。

    docker network create es-net
  2. 安装Elasticsearch

    docker pull elasticsearch:7.17.7
    docker run -d \--name es \    -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \    -e "discovery.type=single-node" \    -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \    -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \    --privileged \    --network es-net \    -p 9200:9200 \    -p 9300:9300 \elasticsearch:7.17.7

    访问http://ip:9200能看到下列信息说明部署成功。

image-20221226160532334

当启动不成功时,查看日志排错

docker logs -f es
  1. 安装Kibana

    docker pull kibana:7.17.7
    docker run -d \--name kibana \-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \--network=es-net \-p 5601:5601  \kibana:7.17.7

    注意,Kibana启动较慢,可以使用docker logs -f 服务名查看其日志。

    访问http://ip:5601/当显示下列内容时表示成功。

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  1. 我们关注Kibana中的左边菜单栏ManagementDev Tools工具,后续用它来编写 DSL 操作。

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4、IK分词器

Elasticsearch默认的分词器对中文分词兼容性极差,只能“按字依次分词”

IK分词器,专为Elasticsearch中文分词打造

  1. 离线安装(推荐):

    • GitHub下载对应版本的 IK 分词器安装包,解压并重命名为ik
    • 查看之前安装的 Elasticsearch 数据卷挂载位置,将解压后的ik目录上传到该文件夹
    • 重启Elasticsearch,查看日志确定重启成功
    • Kibana Dev Tools测试分词效果
     docker volume inspect es-plugins
     docker restart es
    # 查看es日志docker logs -f es
    POST /_analyze{  "text": "这是一段中文句子,请分词",  "analyzer": "ik_smart"}

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  1. 在线安装(服务器 GitHub 访问速度较慢,不推荐):

    # 1、进入容器内部docker exec -it elasticsearch /bin/bash# 2、在线下载并安装./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip# 3、退出exit# 4、重启容器docker restart elasticsearch
  2. IK分词器的 2 种模式

    • ik_smart:智能(最少)拆分

    • ik_max_word:重复(最细)切分

  3. 自定义字典(2种形式)

    • 扩展词库:增加分词库词语。
    • 停用词库:禁止对某些词语(敏感词)进行分词,直接忽略不显示。

    要自定义词库,只需要到ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml中新增配置,并在配置文件的当前目录新建.dic字典,以为分割属于相关词语,然后重启Elasticsearch容器即可(可以使用 Kibana 的Dev Tools进行测试)。

    <properties><comment>IK Analyzer 扩展配置comment><entry key="ext_dict">myDict.dicentry> <entry key="ext_stopwords">myStopwords.dicentry>properties>

image-20221226180346011

docker restart es
POST /_analyze{  "text": "这是一段超长的词语,腾讯你好",  "analyzer": "ik_smart"}

image-20221226180857458

5、索引库创建

表,使用映射(约束)定义规则

  1. Mapping映射规则:

    • type:字段数据类型,常见的有:
      • 字符串:text(可分词的文本)、keyword(不可分词的文本,例如品牌、国家名等)
      • 数据:long、integer、short、byte、double、float
      • 布尔:boolean
      • 日期:date
      • 对象:object
      • 地理坐标(经纬度):geo_point
    • index:是否创建倒排索引,默认为true(其实许多字段并不需要创建索引)
    • analyzer:使用哪种分词器
    • properties:定义子字段
  2. 注意:索引库无数组概念,但允许某字段有多个值,例如下面的字段类型应为integer

    "score": [60,39,77,99]
  3. 创建规则 以及 案例

    PUT /索引库名称{  "mappings": {    "properties": {      "字段名1":{        "type": "text",        "analyzer": "ik_smart"      },      "字段名2":{        "type": "keyword",        "index": false      },      "字段名3":{        "properties": {          "子字段名1":{            "type":"keyword"          },          "子字段名2":{            "type":"keyword"}}}}}}
    PUT /mytable{  "mappings": {    "properties": {      "info":{        "type": "text",        "analyzer": "ik_smart"      },      "email":{        "type": "keyword",        "index": false      },      "name":{        "properties": {          "firstName":{            "type":"keyword"          },          "LastName":{            "type":"keyword"}}}}}}

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6、操作索引库

查询、删除、修改

  1. 首先声明:【索引库】和【Mapping】一旦创建就无法修改,但是可以(只能)添加新的字段,这是因为当索引库创建时 Elasticsearch 就会去创建倒排索引,如果允许修改索引库可能引起无法预知的错误,所以 Elasticsearch 在这点上比 MySQL 更加彻底,直接禁止修改。

  2. 查询:

    GET /索引库名
  3. 删除

    DELETE /索引库名
  4. 修改(新增)索引库

    PUT /索引库名/_mapping{  "properties":{    "新增的字段名":{      "type":"integer",      "index":false    }  }}

7、文档操作

数据:新增、查询、删除、修改

  1. 新增文档:

    文档id:类似 MySQL 主键,推荐手动添加(例如1),如果未添加则会自动生成较长的随机 id 代替

    POST /索引库名/_doc/文档id{  "字段名1":{    "firstName":"张",    "LastName":"三"  },  "字段名2":18,  "字段名3":"123@qq.com",  "字段名4":"程序猿"}

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  1. 查询

    • 单条文档查询:
    GET /索引库名/_doc/文档id
    • 全部查询
    GET /索引库名/_search
  2. 删除

    DELETE /索引库名/_doc/文档id
  3. 修改:修改文档这里有 2 种方式

    • 全量修改PUT + _doc,先完全删除旧文档、然后用新文档替代。
    • 增量修改POST + _update,在旧文档的基础上进行修改。
    PUT 索引库名/_doc/文档id{"字段1":"值1","字段2":"值2"}
    POST 索引库名/_update/文档id{"doc":{"字段":"新的值"}}

8、RestClient

Java 操作 Elasticsearch

  1. 简介:

    ​ ES官方提供了多种不同语言的客户端(包)用来操作ES。这些客户端的本质就是先组装DSL语句,然后通过 HTTP 请求发送给 ES。

  2. 建立索引库的【步骤】

    • 先建立相应 MySQL 数据库
    • 对照 MySQL 数据库,编写索引库的创建语句(自己考虑逻辑驼峰命名法
    • 在 Java 代码中使用 RestClient 借助 索引库编写语句创建索引库。
  3. 例如:

    以下案例为 MySQL 建表语句,经过分析发现,发现酒店名称需要分词并建立索引,酒店品牌不需要分词但需要索引,酒店经纬度不需要建立索引,酒店价格、评分等需要建立索引以方便排序。

image-20221229091220550

{  "mappings": {    "properties": {      "id": {        "type": "keyword"      },      "name": {        "type": "text",        "analyzer": "ik_max_word",        "copy_to": "all"      },      "address": {        "type": "keyword",        "index": false      },      "price": {        "type": "integer"      },      "score": {        "type": "integer"      },      "brand": {        "type": "keyword",        "copy_to": "all"      },      "city": {        "type": "keyword"      },      "starName": {        "type": "keyword"      },      "business": {        "type": "keyword",        "copy_to": "all"      },      "pic": {        "type": "keyword",        "index": false      },      "location": {        "type": "geo_point"      },      "all": {        "type": "text",        "analyzer": "ik_max_word"      }    }  }}
  1. 多字段搜索

    字段拷贝:既想要实现多字段搜索,又想要效率最快

    字段拷贝可以使用 copy_to属性将当前字段拷贝到指定字段,示例:

    "all": {  "type": "text",  "analyzer": "ik_max_word"}"brand":{"type": "keyword","copy_to":"all"}"name":{"type": "keyword","copy_to":"all"}

    all成功包含brandname,以后搜索时只需要指定all即可。

    另外,虽然名叫“字段拷贝”,但是其实并不会真正的拷贝多份造成存储空间冗余。

  2. 初始化 Java RestClient

    • 引入 RestHighLevelClient 依赖
    • 覆盖官方默认的 ES 版本(因为Spring Boot 会默认替我们导入某一版本的 ES 包,但这与我们的服务器软件版本可能不兼容,所以需要替换)
    • 初始化 RestHighLevelClient

image-20221229081737871

<properties>    <java.version>1.8</java.version>    <elasticsearch.version>7.17.7</elasticsearch.version></properties>
RestHighLevelClient client=new RestHighLevelClient(RestClient.builder(        HttpHost.create("175.178.20.191:9200")));

或者将以上对象注册成Bean

@Configurationpublic class CommonConfig {    @Bean    RestHighLevelClient rest() {        return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(                HttpHost.create("175.178.20.191:9200")        ));    }}

下面所有操作都是建立在初始化RestClient的基础上。

  1. 建立索引库

    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
  2. 删除索引库

    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
  3. 判断索引库是否存在

    GetIndexRequest request= new GetIndexRequest("hotel");Boolean         exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(exists);
  4. 导入文档数据

    • 单条导入:IndexRequest
    • 批量导入:利用 Mybatis Plus + BulkRequest
    // 注意在这可以赋予【id】IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id("1");// 利用 fastJSON 反序列化对象,生成 JSON 字符串Hotel        hotel   = new Hotel();hotel.setId(1L);hotel.setName("张三");hotel.setAddress("北京");request.source(JSON.toJSONString(hotel),XContentType.JSON);client.index(request,RequestOptions.DEFAULT);
    List<Hotel> list = hotelService.list();BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();for (Hotel hotel:list){    HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);    bulkRequest.add(new IndexRequest("hotel")            .id(hotelDoc.getId().toString())            .source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON));}client.bulk(bulkRequest,RequestOptions.DEFAULT);
  5. 获取文档数据

    根据 id

    GetRequest request = new GetRequest("hotel").id("1");GetResponse getResponse = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);String json = getResponse.getSourceAsString();System.out.println(json);

    此处为什么使用 getResponse.getSourceAsString() 如此形式获取 JSON 字符串?

    因为我们在调用get()方法时,底层实际上使用的是GET /hotel/_doc/1,这种请求会返回一串json字符串,但是此时我们想要的数据却保存在_source结构体中。

    GET /hotel/_doc/1

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  1. 更新文档数据

    • 全量更新:方式跟前面的导入文档数据一模一样,即再次写入 id 相同的文档,新文档会完全覆盖旧文档。
    • 局部更新:
    UpdateRequest request     = new UpdateRequest("hotel","1");request.doc(        "age","18",        "name","李四");client.update(request,RequestOptions.DEFAULT);
  2. 删除文档数据

    // 10086 为文档idDeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel","10086");client.delete(request,RequestOptions.DEFAULT);
  3. 文档操作总结:

    • 初始化RestHighLevelClient
    • 创建__Request,即IndexRequestBulkRequestGetRequestUpdateRequestDeleteRequest
    • 准备参数(Index 和 Update 需要)
    • 发送请求。调用RestHighLevelClient.__()方法,即index()bulk()get()update()delete()
    • 解析结果(Get需要)

九、ES进阶

1、DSL查询

DSL 是基于 JSON 格式的查询方式

  1. 常见的查询方式

    • 查询所有:查询所有数据,一般用于测试。
      • match_all
    • 全文检索:对用户输入的关键字进行分词,然后计算哈希值并根据倒排索引进行搜索。
      • match:只能对单字段进行搜索
      • mutil_match:多字段搜索
    • 精确查询:根据精确词进行查询,一般查找的是 keyword 、数值、日期、Boolean 类型的数据。
      • ids:id s 根据 id 进行查询
      • range:范围
      • term:精确查找
    • 地理查询:根据经纬度进行查询
      • geo_distance
      • geo_bounding_box
    • 复合查询:组合查询查询方式
      • bool:“与或非”形式的组合
      • function_score:算分函数查询,可根据规则对文档相关性进行打分,控制文档的排名,常用于搜索引擎竞价。
  2. 【注意事项】

    • 查询时 ES 默认只会返回命中的 10 条或 20 条数据,并不会一下子都将命中数据返回(自动分页节省资源)。
    • 查询结果会按照“优先级”进行自动排序,相关度越高的结果排名越靠前。
  3. 查询的基本语法

    GET /索引名称/_search{  "query": {    "查询类型": {      "查询条件":"条件值"    }  }}
  4. 查询所有:match_all

    GET /hotel/_search{  "query": {    "match_all": {}  }}

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  1. 全文检索

    以下两种方式查询结果一样。在前面时,我们定义 all 字段为拷贝字段,这里虽然两种方式的查询结果一样,但是推荐使用拷贝字段all,因为效率高;而在另一种查询方式中,联合查询的字段越多,性能越低。

    常用于“搜索框”搜索

    GET /hotel/_search{  "query": {    "match": {      "all": "外滩如家"    }  }}
    GET /hotel/_search{  "query": {    "multi_match": {      "query": "外滩如家",      "fields": ["brand","name","business"]    }  }}
  2. 精确查询

    关键字不会分词,查询出来的结果也要与关键字完全匹配

    • term:精确查询city=="上海"
    GET /hotel/_search{  "query": {    "term": {      "city": {        "value": "上海"      }    }  }}
    • range:查询范围
    GET /hotel/_search{  "query": {    "range": {      "price": {        "gte": 100,        "lte": 2000      }    }  }}
  3. 地理查询

    可用作“打车”、“附近的人”等功能

    • geo_bounding_box:画矩形。查询值落在矩形内的所有文档。
    • get_distance:画圆形。以点开始作半径查询,查询距离你多少米的人。常用于“附近的人”。

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GET /hotel/_search{  "query": {    "geo_bounding_box":{      "location":{        "top_left":{          "lat":31.1,          "lon":121.5        },        "bottom_right":{          "lat":30.9,          "lon":121.7        }      }    }  }}

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GET /hotel/_search{  "query": {    "geo_distance":{      "distance":"15km",      "location":"31.21,121.5"    }  }}
  1. 复合查询

    _socre字段表示得分

    • Function Score Query:算分函数查询,通过指定算法更改查询的相关度得分,常用于竞价排名。

    原始查询条件、过滤条件、算分函数、加权模式

    image-20221229150633204

    image-20221229150805327

    • Boolean Query:子查询组装,一个或多个查询子句的集合。具体的组合方式有
      • must:【与】,必须匹配每个子查询,参与算分。
      • should:【或】,只要匹配一个子查询就可以,参与算分。
      • must_not:【非】,不匹配任何一个子查询,并且不参与算分。
      • filter:必须匹配,单步不参与算分。(filter与must的区别只在于是否参与算分,不参与性能会更高)

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2、搜索结果处理

排序、分页、高亮

一、排序
  1. 简介:

    • Elasticsearch支持对搜索结果进行排序,默认根据相关度算分_score进行排序,可以排序的字段类型有:keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。
    • 与MySQL中的order by思想一致。
    • 当使用排序功能时,_score就显得无意义,因此此时无得分,score始终为0
  2. 简单案例:sort声明

    GET /hotel/_search{  "query": {    "match_all": {}  },  // sort与query同级且为数组形式,意味着可以有多种排序定义  "sort": [    {      "price": {        "order": "desc"   // 排序字段和排序方式,AES与DESC      }    }  ]}

    简写版本

    "sort": [    {      "price": "desc"    }]
  3. 地理位置排序:距离案例,结果单位为km(有点智能)

    "sort": [  {    "_geo_distance": {      "location": {        "lat": "18.57",        "lon": "109.70"      },      "order": "asc",      "unit": "km"    }  }]

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二、分页
  1. 简介:使用fromsize标签。

  2. 案例

    GET /hotel/_search{  "query": {    "match_all": {}  },  "from": 100,  "size": 20}
  3. 注意事项:【深度分页】限制

    fromsize标签相加不能大于10000,否则报错。这是由于Elasticsearch使用倒排索引所产生的限制(倒排索引本身并不适合分页),一般也不会超过10000,但是如果有需求,官方也推荐了两种解决方式如下:

    • after search
      • 记住上次翻页的位置,下次分页从上次的地方开始。
      • 缺点:只能向后查询,不支持随机翻页。
    • scroll
      • 预先缓存分页信息
      • 已废弃,当数据改变时会重新缓存,不仅性能差劲,而且会导致数据的实时性缺失。
三、高亮
  1. 简介:在搜索结果中把搜索关键词突出显示。

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  1. 原理简介:

    • 将搜索结果中的关键字用“标签”标记,例如
    • 在页面中添加 CSS 样式
  2. 注意:

    • Elasticsearch内置默认高亮样式即为
    • 查询方式必须为match不能为match_all,因为后一种方式并无关键字!
  3. 简单实现

    GET /hotel/_search{  "query": {    "match": {      "all": "如家"    }  },  "highlight": {    "fields": {      "name": {      // ES默认搜索字段应该与搜索字段一致,如果不一致需要将:require_field_match=false      // 这里查询字段为:all,高亮字段为:name        "require_field_match": "false",         "pre_tags": "",        "post_tags": ""      }    }  }}

    搜索结果展现形式:新增highlight字段,高亮后的字段将放在里面,_source中的原内容并不会被改变,这点需十分注意!

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3、RestClient

此处 ES 将 API 封装的比较完善,(不同于前面)无需硬编码。

一、查询
  1. 基本查询步骤:

    • 创建SearchRuquest对象
    • 准备 Request.source().___query() ,塞入QueryBuilder构建查询条件。
    • 发送请求,得到结果
    • 解析结果(从外到内,逐层解析 JSON 格式数据)
  2. 注意:

    • 支持链式编程
    • 所有操作都基于Request.source()API接口,掌握了该接口就掌握了本节
  3. 简单实现:matchAllQuery()

    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// .QueryBuilder中包含绝大多数查询方式request.source().query(        QueryBuilders.matchAllQuery());// 发送请求,得到响应数据,获取响应数据(JSON)并解析SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);SearchHits     hits     = response.getHits();System.out.println("查询到的文档数:"+hits.getTotalHits().value);// 遍历查询到的数据(有分页,默认10条)for (SearchHit hit:hits.getHits()){    String json = hit.getSourceAsString();    System.out.println(json);}
  4. 【结果解析】示例图

    image-20221229192936236

  5. 单字段查询

    QueryBuilders.matchQuery("all","如家")
  6. 多字段查询

    QueryBuilders.multiMatchQuery("如家","name","brand")
  7. 精确查询

    • 词条查询term
    QueryBuilders.termQuery("brand","如家")
    • 范围查询
    QueryBuilders.rangeQuery("price").gt(100).lte(1000)
  8. 复合查询

    较复杂

    // 建立复合查询“构建器”BoolQueryBuilder boolQuery = new BoolQueryBuilder();// request组装复合查询boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("brand","如家"));boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gt(100));request.source().query(boolQuery);// 同以往:发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
  9. QueryBuilders选项一览(还有更多没有展示出来)

image-20221229202318712

二、排序
  1. 普通排序

    request.source().sort("price",SortOrder.ASC);
  2. 距离排序

    image-20221230091505118

    image-20221230091453667

三、分页与高亮
  1. 分页

    request.source()        .query(QueryBuilders.matchAllQuery())        .from(56)        .size(20);
  2. 高亮

    request.source()        .query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"))  // requireFieldMatch 表示是否与查询字段匹配        .highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
  3. 【高亮结果】解析

    image-20221229200948934

四、Function score

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五、旅游网站案例

直达链接

搜索、分页、条件过滤、附近、广告置顶

  1. 示意图

    image-20221230091904107

  2. 搜索框功能实现(核心代码)

image-20221230141413531

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  1. 终极案例

    除 附近功能 之外均实现。

    @Overridepublic PageResult pageResult(RequestParams params) throws IOException {    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();    // 获取搜索关键词    if (params.getKey() == null || "".equals(params.getKey())) {        boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());    } else {        boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all", params.getKey()));    }    String brand = params.getBrand();    if (StringUtils.isNotBlank(brand)) {        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", brand));    }    // 1.3.城市    String city = params.getCity();    if (StringUtils.isNotBlank(city)) {        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city", city));    }    // 1.4.星级    String starName = params.getStarName();    if (StringUtils.isNotBlank(starName)) {        boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("starName", starName));    }    // 1.5.价格范围    Integer minPrice = params.getMinPrice();    Integer maxPrice = params.getMaxPrice();    if (minPrice != null && maxPrice != null) {        maxPrice = maxPrice == 0 ? Integer.MAX_VALUE : maxPrice;        boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(minPrice).lte(maxPrice));    }    // 2.算分函数查询    FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery = QueryBuilders.functionScoreQuery(            boolQuery, // 原始查询,boolQuery            new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{ // function数组                    new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(QueryBuilders.termQuery("isAD", true), // 过滤条件ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(100) // 算分函数                    )            }    );    // 设置查询条件    request.source()            .query(functionScoreQuery)            .from((params.getPage() - 1) * params.getSize())            .size(params.getSize());    // 向 ES 发送请求并获得结果、解析    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);    SearchHits     hits      = response.getHits();    List<HotelDoc> hotelDocs = new ArrayList<>();    for (SearchHit hit : hits.getHits()) {        String json = hit.getSourceAsString();        hotelDocs.add(JSON.parseObject(json, HotelDoc.class));    }    return new PageResult(hits.getTotalHits().value, hotelDocs);}

十、ES高阶

数据聚合、自动补全、同步、集群

1、数据聚合

aggregations,聚合

一、DSL
  1. 简介:聚合可以实现对文档数据的统计、分析、运算,常见的 3 种类型为

    • 聚合(Bucket):用来对文档分组
      • Term Aggregation:精确匹配,按照文档字段值分组
      • Date Histogram:按照日期阶梯分组,例如一周分为一组
    • 度量聚合(Metric):用来计算值
      • Avg:平均值
      • Max:最大值
      • Min:最小值
      • Stats:同时求 max、min、avg、sum 等
    • 管道聚合(pipeline):类似Linux中的管道,使用其他聚合的结果作为输入,再次进行聚合
  2. ==【注意】==参与聚合的字段类型必须为:

    • keyword
    • 数值
    • 日期
    • 布尔
  3. 聚合必备的【三要素】

    • 聚合名称
    • 聚合类型
    • 聚合字段
  4. 聚合可配置的属性

    • size:指定聚合结果的数量(即分页)
    • order:聚合结果的排序方式
    • field:指定聚合字段
  5. 桶聚合Bucket案例

    附加对统计结果 _count 进行排序

    GET /hotel/_search{  "size": 0,// 令文档查询数为0,避免干扰  "aggs": {// 定义聚合    "myAggs": {// 给聚合起个名字      "terms": {// 聚合的类型        "field": "brand",// 对“brand”字段进行聚合,这里选择精确查询 term 模式        "size": 20,// 聚合的结果也会进行分页,这里为20        "order": {// 对聚合结果根据 _count 进行排序          "_count": "desc"        }      }    }  }}

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  1. 度量聚合Metric案例

    GET /hotel/_search{  "size": 0,  "aggs": {    "myAggs": {      "terms": {        "field": "brand",        "size": 20,        "order": {          "_count": "desc"        }      },      // 【桶聚合】内套【度量聚合】,score字段为文档自带,这里对其求 stats 操作      "aggs": {        "myScoreAggs": {          "stats": {            "field": "score"          }        }      }    }  }}

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  1. 【重要】:

    ​ 默认情况下,Bucket聚合将会对索引库中的所有文档做聚合,当索引库很大时这无疑会很消耗性能,我们可以通过添加query条件限制要聚合的文档范围

    即先 query 后 bucket,先查询再聚合。

    GET /hotel/_search{  "query": {    "range": {      "price": {        "lte": 300// 只对 300 元以下的酒店作聚合      }    }  },     "size": 0,    "aggs": {    "myAggs": {      "terms": {        "field": "brand",        "size": 20,      }    }  }}
二、RestClient
  1. 标准实现流程:

    1. 准备 Request

    2. 准备 DSL

      • 设置 Size==0

      • 聚合语句

    3. 发出请求

    4. 解析结果

      • 根据聚合名称获取聚合结果
      • 获取 Buckets
      • 遍历
  2. 聚合代码映射:依次对照

    image-20221230164742899

  3. 结果解析:获取 Buckets 数据

    image-20221230165137718

2、自动补全

一、基础
  1. 安装拼音分词器pinyin(步骤与 IK 分词器一致)

    • GitHub下载并解压(注意对应版本)
    • 将解压后的文件重命名为py后上传至 ES 的 plugin 目录
    • 重启ES并测试

image-20221230192239981

docker restart es 
POST /_analyze{  "text": "这是一段超长的词语,腾讯你好",  "analyzer": "pinyin"}

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  1. pinyin分词器分词说明:

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  1. ES分词器组成说明(3部分)

    • character filters:在 tokenizer 之前对文本进行处理,例如字符替换、字符删除等。
    • tokenizer:将文本安装一定的规则切割成词条(term),例如 keyword 不分词、ik_smart分词
    • tokenizer filter:将 tokenizer 输出的词条进一步处理,例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等

    image-20221230192938889

  2. 如何自定义分词器?

    在创建索引库时,于 settings 中声明(同时可指定 character filters、tokenizer、tokenizer filter)。

    **自定义分词器有什么用?**首先软件中可引入多种开源分词器,我想组合这些分词器(例如:分别在 3 各不同阶段使用不同分词器)以达到最佳效果。意即如果我自定义分词器,直接使用开源分词器也是可以的,只不过在这里我想自定义。

    PUT /test{  "settings": {    "analysis": {      "analyzer": {// 自定义分词器        "my_analyzer":{// 分词器名称          "tokenizer":"ik_max_word",// 2 使用 ik_max_word          "filter":"py"// 3 使用使用 py ( py 在下面定义)        }      },      "filter": {// 自定义 tokenizer filter 过滤器        "py": { // 过滤器名称,下面为属性,具体参考 pinyin 官网文档          "type": "pinyin",          "keep_full_pinyin": false,          "keep_joined_full_pinyin": true,          "keep_original": true,          "limit_first_letter_length": 16,          "remove_duplicated_term": true,          "none_chinese_pinyin_tokenize": false        }      }    }  },  // 字段定义,即“建表语句”  "mappings": {    "properties": {      "name":{      "type": "text",      "analyzer": "my_analyzer",// 插入数据时,使用【自定义分词器】,即 pinyin +ik      "search_analyzer": "ik_smart"// 搜索时不应该使用 pinyin ,只需单独使用 ik      }    }  }}

    插入数据并测试

    POST /test/_doc/1{  "id": 1,  "name": "狮子"}POST /test/_doc/2{  "id": 2,  "name": "虱子"}// 查询 1GET /test/_search{  "query": {    "match": {      "name": "狮子"    }  }}// 查询 2GET /test/_search{  "query": {    "match": {      "name": "shizi"    }  }}
  3. 使用【拼音分词器】时应该注意的问题:

    为避免搜索到多音字情况,我们应该采取 2 套策略:

    • 存入数据时使用:pinyin分词器 + ik分词器
    • 搜索时:只用 ik 分词器
二、RestClient
  1. 建立酒店索引库(新增自动补全字段 suggestion )

    DELETE /hotel// 酒店数据索引库PUT /hotel{  "settings": {    "analysis": {      "analyzer": {      // 全文检索        "text_anlyzer": {          "tokenizer": "ik_max_word",          "filter": "py"        },        // 自动补全        "completion_analyzer": {          "tokenizer": "keyword",          "filter": "py"        }      },      "filter": {        "py": {          "type": "pinyin",          "keep_full_pinyin": false,          "keep_joined_full_pinyin": true,          "keep_original": true,          "limit_first_letter_length": 16,          "remove_duplicated_term": true,          "none_chinese_pinyin_tokenize": false        }      }    }  },  "mappings": {    "properties": {      "id":{        "type": "keyword"      },      "name":{        "type": "text",        "analyzer": "text_anlyzer",        "search_analyzer": "ik_smart",        "copy_to": "all"      },      "address":{        "type": "keyword",        "index": false      },      "price":{        "type": "integer"      },      "score":{        "type": "integer"      },      "brand":{        "type": "keyword",        "copy_to": "all"      },      "city":{        "type": "keyword"      },      "starName":{        "type": "keyword"      },      "business":{        "type": "keyword",        "copy_to": "all"      },      "location":{        "type": "geo_point"      },      "pic":{        "type": "keyword",        "index": false      },      "all":{        "type": "text",        "analyzer": "text_anlyzer",        "search_analyzer": "ik_smart"      },      "suggestion":{          "type": "completion",          "analyzer": "completion_analyzer"      }    }  }}
  2. 更改HotelDoc.java:新增suggestion字段,类型为 List

    @Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructorpublic class HotelDoc {    private Long id;    private String name;    private String address;    private Integer price;    private Integer score;    private String brand;    private String city;    private String starName;    private String business;    private String location;    private String pic;    private Boolean isAD;    private List<String> suggestion;    public HotelDoc(Hotel hotel) {        this.id = hotel.getId();        this.name = hotel.getName();        this.address = hotel.getAddress();        this.price = hotel.getPrice();        this.score = hotel.getScore();        this.brand = hotel.getBrand();        this.city = hotel.getCity();        this.starName = hotel.getStarName();        this.business = hotel.getBusiness();        this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();        this.pic = hotel.getPic();        this.suggestion = Arrays.asList(this.brand, this.business);    }}
  3. 导入数据

    @Testvoid  importData() throws IOException {    List<Hotel> list        = hotelService.list();    BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();    for (Hotel hotel:list){        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);        bulkRequest.add(new IndexRequest("hotel")                .id(hotelDoc.getId().toString())                .source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON));    }    client.bulk(bulkRequest,RequestOptions.DEFAULT);}
  4. DSL测试自动补全功能

    GET /hotel/_search{  "suggest": {    "suggestions": {    // 关键词      "text": "sd",      "completion": {        "field": "suggestion",        // 跳过重复字符        "skip_duplicates":true,        "size":10      }    }  }}
  5. 准备请求,解析结果

    image-20230101084018801

    image-20221231084817254

    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion(        "mySuggestion",        SuggestBuilders                .completionSuggestion("suggestion")  // 字段名                .prefix("sd")                .skipDuplicates(true)                .size(10)));// 发送请求,获得结果并解析SearchResponse       response   = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);CompletionSuggestion suggestion = response.getSuggest().getSuggestion("mySuggestion");for ( CompletionSuggestion.Entry.Option option:suggestion.getOptions()){    String text = option.getText().string();    System.out.println(text);}
三、前后端结合案例

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@GetMapping("suggestion")List<String> suggestion(@RequestParam("key") String  prefix) throws IOException {    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");    request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion(            "mySuggestion",            SuggestBuilders                    .completionSuggestion("suggestion")  // 字段名                    .prefix(prefix)                    .skipDuplicates(true)                    .size(10)    ));    SearchResponse       response   = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);    CompletionSuggestion suggestion = response.getSuggest().getSuggestion("mySuggestion");    List<String > suggestions=new ArrayList<>();    for ( CompletionSuggestion.Entry.Option option:suggestion.getOptions()){        String text = option.getText().string();        suggestions.add(text);    }    System.out.println(suggestions.size());    return suggestions;}

3、数据同步

ES 的数据来源于 MySQL ,当 MySQL 数据发生改变时,ES也要跟着变化

一、简介
  1. 情境:ES 和 MySQL 分别来自不同的微服务。

  2. 3 种不同方案的同步方式:

    1. 同步调用:
      • 优点:实现简单
      • 缺点:业务耦合度高
    2. 异步通知(主选)
      • 优点:低耦合、实践难度一般
      • 缺点:依赖 MQ 的可靠性,时间复杂度较另外两者高
    3. 监听binlog
      • 优点:完全解除服务间耦合
      • 缺点:增加 MySQL 数据库负担,实现复杂度高

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二、RestClient

实现的简单步骤流程,具体步骤请点击

准备 2 个项目

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4、ES集群部署

暂时跳过,待到后面有机会应用时自然会访问此章节

  1. 单机的 ES 面临 2 个问题:

    • 海量数据存储问题
    • 单点故障问题
  2. 解决方式:

    • 将索引库进行逻辑分片,存储至多个节点
    • 将分片的数据复制多份,分发到不同节点

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微服务保护 + 面试三板斧:分布式事务、分布式缓存、分布式消息

十一、微服务保护 Sentinel

阿里 Sentinel,相比 Nginx 更加细粒度

流量控制、隔离降级、授权规则、规则持久化

一、基础与安装
  1. 简介:

    • Sentinel 是阿里开源的微服务流量控制组件,是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件,主要以流量为切入点,从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
    • 常用来防止“雪崩问题”
    • 程序端口8719,控制台端口自定义,注意两个端口是不一样的东西。

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  1. 什么是雪崩问题?如何解决?

    在微服务之间相互调用时,因为个别微服务发生故障而引起整条链路都发生故障的情况。

    • 故障后纠错:超时处理、线程隔离、降级熔断(失败达到一定比例次数时暂停访问)。

    • 故障前预防:流量控制,使用 Sentinel 哨兵模式限制业务访问的QPS,避免服务因流量突增而故障。

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  1. 常见的服务保护技术对比

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  2. 基本概念

    • 资源

      资源是 Sentinel 的关键概念。它可以是 Java 应用程序中的任何内容,例如,由应用程序提供的服务,或由应用程序调用的其它应用提供的服务,甚至可以是一段代码。在接下来的文档中,我们都会用资源来描述代码块。

      只要通过 Sentinel API 定义的代码,就是资源,能够被 Sentinel 保护起来。大部分情况下,可以使用方法签名,URL,甚至服务名称作为资源名来标示资源。

    • 规则

      围绕资源的实时状态设定的规则,可以包括流量控制规则、熔断降级规则以及系统保护规则。所有规则可以动态实时调整。

  3. 流控降级与容错标准

    Rule = target + strategy +fallbackAction

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  1. 安装步骤

    • GitHub下载( jar包,Spring Boot 程序)
    • 命令行启动

    指定控制台端口为 8090(程序端口依旧为 8719),账号 Sentinel,密码123456.

    java -Dserver.port=8090 \-Dsentinel.dashboard.auth.username=sentinel \-Dsentinel.dashboard.auth.password=123456 \-jar sentinel-dashboard-1.8.6.jar

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  1. 代码配置

    • 选择某一服务
    • 引入依赖并配置地址
    • 启动程序,访问一次**端点(EndPoint)**后Sentinel生效(即访问一个Controller后生效)
    <dependency>    <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinelartifactId>dependency>
    spring:cloud:sentinel:      transport:        dashboard: localhost:8090

    image-20230101135149863

二、簇点链路
  1. 简介:

    即项目内的调用链路,链路中被监控的一个接口就是一个资源

    默认情况下 sentinel 会监控 SpringMVC 的每一个端点( Controller),因此每一个端点就是调用链中的一个资源,我们可对资源进行如下 4 种操作:

    image-20230101140231266

    • 流控:流量控制

    • 降级:熔断降级

    • 热点:热点参数限流

    • 授权:授权规则

  2. 【注意】

    ​ Sentinel 默认只会将 Controller 中的方法标记为“资源”,如果要标记其他方法(例如 Sevice),则要:

    1. 关闭 Sentinel context 整合模式(该模式为默认模式,会将所有的 Controller 整合成单一链条,而我们现在需要多条链条的模式)
    2. 使用@SentinelResource注解标记方法
    spring:cloud:sentinel:web-context-unify: false
    @SentinelResource("名称")public void queryGoods(){  // err 会打印出“红色标记”,更容易辨认  System.err.println("查询商品")}

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三、流控模式
  1. Sentinel提供了 3 种限流模式

    • 直接限流(默认):统计当前资源的请求,触发阈值时对当前资源直接限流。
    • 关联限流:统计与当前资源相关的另一个资源,触发阈值时对当前资源限流。例如存在端点 a 和 b ,本来两者并无关系,现在让两者“关联”,设置当 a 的访问次数达到阈值时,b 停止服务。(即优先 a,另外要限制谁就设置谁 )
    • 链路限流:统计从指定链路访问到本资源的请求,触发阈值对指定链路限流。如端点 a 与 b 均向 c 请求服务,则 c 可以只限制 a 链路,而对 b 链路不限制。(分别对待)

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  1. 【关联限流】配置

    利用 update 限制 query,即 update 更新请求具有更高的优先级。

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  1. 【链路限流】配置

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  1. 失败返回数据

    image-20230101173905216

四、流控效果

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五、热点参数限流

相较于 流控规则 ,热点参数限流规则 更细力度。

  1. 简介:对参数相同的请求进行限流

  2. 配置选项

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  3. 【注意】

    Sentinel 的热点限流规则对只属于 Spring MVC 的资源无效,要想生效则必须标识@SentinelResource注解。

    @SentinelResource("hot")@GetMapping("/hot")public String hot(){  return "hot榜单";}
  4. 案例

    • hot 资源的 0 号参数(第一个参数)做统计,相同参数值的请求每秒不能超过5次。

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六、整合Feign

“流控 与 热点”基于 QPS 进行的限流

整合 Feign 可以通过线程数来进行限流

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  1. 简介:

    ​ 虽然限流可以尽量避免因高并发而引起的服务故障,但服务还是会因为其他原因而故障。我们要将这些故障控制在一定的范围内、避免雪崩,就要靠线程隔离熔断降级。不管是线程隔离还是熔断降级,都是对客户端(调用方)的保护。

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  2. Feign整合Sentinel步骤

    • 修改服务yaml配置,开启 Feign对 Sentinel 的支持
    • 在 Feign Api 项目中定义反馈类,实现泛型接口FallbackFactory并注册成 Bean 对象。
    • 在 Feign Api 项目中令原先的 UserClient 接口使用新建的反馈类
    feign:  sentinel:    enabled: true

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@Slf4jpublic class UserClientFallbackFactory implements FallbackFactory<UserClient> {    @Override    public UserClient create(Throwable throwable) {        return new UserClient() {            @Override            public User findById(Long id) {                log.error("记录失败信息", throwable);                // 发生异常时,返回空对象于前端处理                return new User();            }        };    }}
@Configurationpublic class DefaultFeignConfiguration {    @Bean    public UserClientFallbackFactory factory ( ){        return new UserClientFallbackFactory();    }}

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通过对 Feign 的配置控制后,可以在 Sentinel 中设置限制最大并发线程数实现限流

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  1. 上步补充:

    给 FeignClient 编写失败后的降级逻辑可以继承自 2 个接口:

    • FallbackClass:无法对远程调用的异常作处理。
    • FallbackFacotory:可以对远程调用的异常作处理(所以我们使用这种方式)。
  2. ==【线程隔离】==简介

    2 种方式。

    • 信号量隔离**( Feign 默认)**:使用PV模式对固定信号量进行分配,有则分、无则拒。
    • 线程池隔离:针对不同的服务请求建立不同的线程池,隔离性高、资源消耗量大。
  3. ==【熔断降级】==简介

    ​ 解决雪崩问题的重要手段,由断路器统计服务的异常比例、慢请求比例,如果超过阈值则会进行熔断(即拒绝服务),一段时间后断路器会再次统计服务异常比例,如果服务良好则恢复正常。

    熔断降级,一共由 3 个阶段,分别为:

    • Closed:正常状态
    • Open:达到阈值,快速失败
    • Halt-Open:尝试放行一次请求进行测试。

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  4. 【断路器】的 3 种熔断策略:

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七、系统规则

只对 Linux 系统有效,保护系统

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八、授权规则

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  1. 简介:

    • 黑名单、白名单
    • 服务鉴权,例如某微服务只想被网关访问,不想被外网或者内部直接访问,则可以设置白名单规则。
    • 在网关上定义每次发送请求时都会携带相应的“请求头”,如果微服务检测不到该请求头则拒绝响应。
  2. 实现:

    • 某微服务中配置请求解析类(默认全局,有了这个类才能在 Sentinel 中设置鉴权规则,即 value 值)
    • Sentinel 中设置鉴权规则(即 value 值)
    • 网关配置 yaml 文件,标记每次发送请求都自动携带相应请求头
    @Componentpublic class HeaderOriginParser implements RequestOriginParser {    @Override    public String parseOrigin(HttpServletRequest request) {        // cipher 为网关中自定义的请求头 key        String cipher = request.getHeader("cipher");        if (StringUtils.isEmpty(cipher)){            return "blank";        }        return cipher;    }}

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spring:  cloud:    gateway:      default-filters:      # 网关每次发送请求都会默认携带的请求头 key-value        - AddRequestHeader=cipher,myPassword
  1. 实现效果:

    • 不经过网关直接访问服务
    http://localhost:8088/order/101

    image-20230102202930330

    • 经过网关访问服务
    http://localhost:10010/order/101?authorization=admin

    image-20230102203042729

九、自定义异常
  1. 简介

    ​ 在前面我们可以观察到无论是被限流、熔断降级、授权拒绝,被请求的微服务总是会返回相同的响应数据Blocked by Sentinel (flow limiting),这对于用户来说并不友好,我们可针对不同的场景定义不同的响应内容。

  2. 可定义的异常类型

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  1. 实现方式:自定义 ___BlockHandler并实现 BlockExceptionHandler 接口,返回不同内容。

    @Componentpublic class SentinelExceptionHandler implements BlockExceptionHandler {      @Override    public void handle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, BlockException e) throws Exception {        String msg = "未知异常";        int status = 429;      // 自适配异常类型,返回不同内容        if (e instanceof FlowException) {            msg = "请求限流";        } else if (e instanceof ParamFlowException) {            msg = "请求热点参数限流";        } else if (e instanceof DegradeException) {            msg = "请求降级";        } else if (e instanceof AuthorityException) {            msg = "未授权";            status = 401;        }        response.setContentType("application/json;charset=utf-8");        response.setStatus(status);        response.getWriter().println("{\"msg\": " + msg + ", \"status\": " + status + "}");    }}
十、规则持久化

待后续寻找最佳方案并实现,官网教程

  1. 简介:

    Sentinel默认将配置保存在内存中,重启数据丢失。

  2. 数据的 3 种控制台管理模式:

    • 原始模式:(默认)将规则保存在内存中,重启则丢失。
    • Pull 模式:控制台将配置规则推送到 【Sentinel 客户端】,客户端将配置保存在本地文件或数据库,集群中的其他 Sentinel 客户端则定时读取配置(存在问题:时效性慢、更新不及时)。目前支持动态文件数据源、Consul 、Eureka。
    • Push 模式:控制台将配置规则推送到【远程配置中心】(如 Nacos ),其他 Sentinel 客户端则监听 Nacos 实现配置的存储与及时更新。目前支持 ZooKeeper、Redis、Nacos、Apollo、etcd。

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  1. 【注意点】

    ​ 在以上 3 种方式种,Push 模式无疑是最好的,但是阿里在开源 Sentinel 的时候并没有附带此模式,而是将其作为商业版(云服务)进行兜售,所以如果我们不想要付费,并且想要实现 Push 模式的规则持久化,则需要自己改写并编译 Sentinel 程序,实现起来相当复杂。

十一、整合原有项目

​ Sentinel整合原有项目非常简单,只需要引入依赖,然后进行简单的 yml 配置即可,但是需要注意 Sentinel 所兼容的 SpringBoot 版本问题(SpringBoot版本太新时,需要降级)。

​ 但是没有持久化就意味着服务终归还是不稳定!!!

<dependency>    <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinelartifactId>    <version>2021.1version>dependency>
spring:  cloud:    sentinel:      transport:        dashboard: localhost:8090  # 存在一些“循环依赖”的情况,下面配置允许忽略这种情况(否则报错)  main:    allow-circular-references: true

十二、分布式事务 Seata

1、简介

  1. 事务基本要求:ACID,原子性、一致性、隔离性、持久性。

  2. 本章解决问题:

    ​ 基于微服务的分布式事务。在分布式系统下,一个业务跨越多个服务或数据源,每个服务都是一个分支事务,要保证所有分支事务最终状态一致,这样的事务就是分布式事务。

  3. CAP定理

    1998年,加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出,分布式系统有 3 个指标:

    • Consistency:一致性
    • Available:可用性
    • Partition tolerance:分区容错性

    于是 CAP 定理的内容为:

    • 分布式系统节点通过网络连接,一定会出现分区问题(P)
    • 当分区出现时,系统的一致性(C)和可用性(A)就无法同时满足

    我们之前搭建的 Elasticsearch 集群属于 CP,不属于 AP。

  4. BASE理论

    解决CAP存在的问题

    • Basically Available(基本可用):在分布式系统出现故障时,允许损失部分可用性,但保证核心可用。
    • Soft State(软状态):在规定时间内允许出现不一致状态。
    • Eventually Consistent(最终一致性):数据最终会达到一致性。

    解决的方式:

    • 【AP模式】:各子事务分别提交,允许出现结果的不一致,然后采用措施恢复数据,最终达到一致性。
    • 【CP模式】:各子事务执行后互相等待,同时提交、同时回滚,最终达到一致性。但在事务等待的过程,本次服务处于弱可用,同时因为各子事务必须彼此感知各自事务状态才能保证一致性,因此需要一个“事务协调者”负责协调,由此也诞生出了全局事务、分支事务的概念。

    image-20230103095127280

2、Seata简介

分布式事务解决方案,http://seata.io/zh-cn/

每个微服务都需配置 Seata,略微繁琐

  1. 简介:

    • Seata 是 2019 年 1 月份蚂蚁金服与阿里巴巴共同开源的分布式事务解决方案,致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。
    • Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式,为用户打造一站式的分布式解决方案。

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  1. Seata 事务中有 3 个重要角色

    • TC(Transaction Coordinator)事务协调者:维护全局事务和分支事务的状态,协调全局事务的提交与回滚。
    • TM(Transaction Manager)事务管理器:定义全局事务的范围,开启、提交或回滚全局事务。
    • RM(Resource Manager)资源管理器:管理分支事务,向 TC 注册分支事务并报告状态,提供分支事务的提交与回滚功能。

    Seata 就是 TC(作为TC,搭建成功后我们不需要访问它,这是给 TM 和 RM 访问的),企业中需要搭建集群。

    image-20230103100039651

  2. Seata提供了 4 种不同的分布式事务处理方案:

    • XA模式:强一致性分布阶段事务模式,牺牲一定可用性,无业务侵入。
    • AT模式(默认):最终一致的分阶段事务模式,无业务侵入。
    • TCC模式:最终一致的分阶段事务模式,有业务侵入。
    • SAGA模式:长事务模式,有业务侵入。

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3、安装

  1. 下载 seata-server 包并解压:https://github.com/seata/seata/releases

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  1. 修改conf目录下的application.yml文件

    2版本为registry.conf

    server:  port: 7091spring:  application:    name: seata-serverlogging:  config: classpath:logback-spring.xml  file:    path: ${user.home}/logs/seata  # 若无以下配置则注释  # extend:  #   logstash-appender:  #     destination: 127.0.0.1:4560  #   kafka-appender:  #     bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092  #     topic: logback_to_logstashconsole:  user:    username: seata    password: seataseata:# 配置中心  config:    type: nacos    nacos:      server-addr: 127.0.0.1:8848      namespace: ""# 命名空间为空,默认 public      group: SEATA_GROUP      username: nacos      password: nacos      data-id: seataServer.properties  # 注册中心  registry:    type: nacos    nacos:      server-addr: 127.0.0.1:8848      namespace: ""      group: DEFAULT_GROUP      username: nacos      password: nacos      cluster: SH # SH表示上海  # 已经配置了 nacos 作为配置中心,所以这里 store 与 server 不配置  # store:    # support: file 、 db 、 redis    # mode: file#  server:#    service-port: 8091 #If not configured, the default is '${server.port} + 1000'  security:    secretKey: SeataSecretKey0c382ef121d778043159209298fd40bf3850a017    tokenValidityInMilliseconds: 1800000    ignore:      urls: /,/***.js,/***.map,/***.png,/**/*.ico,/console-fe/public/**,/api/v1/auth/login
  2. 新建数据库 seata,在此基础上新增两张表branch_tableglobal_table作事务管理。

    SET NAMES utf8mb4;SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;DROP TABLE IF EXISTS `branch_table`;CREATE TABLE `branch_table`  (  `branch_id` bigint(20) NOT NULL,  `xid` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,  `transaction_id` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,  `resource_group_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,  `resource_id` varchar(256) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,  `branch_type` varchar(8) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,  `status` tinyint(4) NULL DEFAULT NULL,  `client_id` varchar(64) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,  `application_data` varchar(2000) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,  `gmt_create` datetime(6) NULL DEFAULT NULL,  `gmt_modified` datetime(6) NULL DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`branch_id`) USING BTREE,  INDEX `idx_xid`(`xid`) USING BTREE) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;DROP TABLE IF EXISTS `global_table`;CREATE TABLE `global_table`  (  `xid` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,  `transaction_id` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,  `status` tinyint(4) NOT NULL,  `application_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,  `transaction_service_group` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,  `transaction_name` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,  `timeout` int(11) NULL DEFAULT NULL,  `begin_time` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,  `application_data` varchar(2000) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,  `gmt_create` datetime NULL DEFAULT NULL,  `gmt_modified` datetime NULL DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`xid`) USING BTREE,  INDEX `idx_gmt_modified_status`(`gmt_modified`, `status`) USING BTREE,  INDEX `idx_transaction_id`(`transaction_id`) USING BTREE) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
  3. Nacos 新建配置文件

    为 Seata 集群作准备

    Nacos创建seataServer.properties配置文件,修改 MySQL 数据库信息,其余配置默认。

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# 数据存储方式,db代表数据库store.mode=dbstore.db.datasource=druidstore.db.dbType=mysqlstore.db.driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driverstore.db.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/seata?useUnicode=true&rewriteBatchedStatements=truestore.db.user=rootstore.db.password=数据库密码store.db.minConn=5store.db.maxConn=30store.db.globalTable=global_tablestore.db.branchTable=branch_tablestore.db.queryLimit=100store.db.lockTable=lock_tablestore.db.maxWait=5000# 事务、日志等配置server.recovery.committingRetryPeriod=1000server.recovery.asynCommittingRetryPeriod=1000server.recovery.rollbackingRetryPeriod=1000server.recovery.timeoutRetryPeriod=1000server.maxCommitRetryTimeout=-1server.maxRollbackRetryTimeout=-1server.rollbackRetryTimeoutUnlockEnable=falseserver.undo.logSaveDays=7server.undo.logDeletePeriod=86400000# 客户端与服务端传输方式transport.serialization=seatatransport.compressor=none# 关闭metrics功能,提高性能metrics.enabled=falsemetrics.registryType=compactmetrics.exporterList=prometheusmetrics.exporterPrometheusPort=9898
  1. 启动:

    Linux 选择.sh,Windows 选择.bat

    另外注意这里可能会报nohup: /Library/Internet: No such file or directory错误,原因是JDK路径查找失败,解决方式见我的另一篇博客

    ./bin/seata-server.sh
  2. 查看启动日志:/seata/logs/start.out判断是否启动成功。

  3. 微服务中引入依赖并配置连接

    <dependency>    <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seataartifactId>      <exclusions>        <exclusion>            <artifactId>seata-spring-boot-starterartifactId>            <groupId>io.seatagroupId>        exclusion>    exclusions>dependency><dependency>    <groupId>io.seatagroupId>    <artifactId>seata-spring-boot-starterartifactId>    <version>1.6.1version>dependency>

    nacos服务名称必须包括 4 部分,而且每个微服务都必须配置这些信息,微服务将根据这些信息去注册 Seata。

    namespace

    group

    serviceName

    cluster

    seata:  registry:    type: nacos    nacos:      server-addr: 127.0.0.1:8848      namespace: ""      group: DEFAULT_GROUP      application: seata-server# TC 在 Nacos 中的名称      tx-service-group: seata-demo      service:        vgroup-mapping:          seata-demo: SH

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  1. 重启微服务,查看 Seata 日志

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4、XA规范

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  1. 分阶段事务模式,几乎所有的主流数据库都对其提供了支持。

  2. 示意图:

    image-20230103193706690

  3. 优点:

    • 事务具有强一致性,满足ACID
    • 常用数据库均支持,实现简单、无代码侵入
  4. 缺点:

    • 事务之间耦合度很高
    • 事务之间相互等待,性能较差
    • 事务的实现依赖于关系型数据库
  5. 实现步骤

    • 各微服务附加配置后重启
    • 业务 Service 加 全局事务注解 @GlobalTransaction
    seata:data-source-proxy-mode: XA# 使用 XA 模式
    @Override@GlobalTransactionalpublic void create(Order order) {    // 创建订单    // 扣用户余额    // 扣库存}
  6. 【补充说明】data-source-proxy-mode配置的作用:

    ​ 设置数据源代理模式,Seata 通过劫持数据源data-source来实现分布式事务的管理,配置后所有事务都将由 Seata 托管。

5、AT模式

默认

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  1. 同样是分阶段事务模式,弥补了 XA 模式中资源锁定周期过长的缺陷,但同时也牺牲了一些安全性。

  2. 示意图:允许先成功,后续使用 undo log 进行回滚。

    image-20230103215921725

  3. 【脏读问题】

    这里阐述比较复杂,总之 AT 模式就是牺牲一定的安全性换来效率

  1. 【 XA模式 与 AT模式 总结】

    ​ AT模式牺牲的只是一些比较小的安全性(sava 与 update 属于“小概率”操作),换来的是极大的效率提升,在业务sava 与 update 次数较少且安全性要求不高的数据库,应优先使用AT模式。

  2. 实现步骤

    • 数据库新建 2 张表,存储在不一样地方
      • lock_table:导入到与 TC(即 Seata 服务端)相关联的数据库
      • undo_log:导入到与微服务相关的数据库(也就是在每个相关的微服务数据库中都需要导入undo_log表)
    • 修改相关微服务的application.yml配置文件,声明为使用 AT 模式(其实默认模式)。
    DROP TABLE IF EXISTS `lock_table`;CREATE TABLE `lock_table`  (  `row_key` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,  `xid` varchar(96) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,  `transaction_id` bigint(20) NULL DEFAULT NULL,  `branch_id` bigint(20) NOT NULL,  `resource_id` varchar(256) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,  `table_name` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,  `pk` varchar(36) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,  `gmt_create` datetime NULL DEFAULT NULL,  `gmt_modified` datetime NULL DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`row_key`) USING BTREE,  INDEX `idx_branch_id`(`branch_id`) USING BTREE) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Compact;
    DROP TABLE IF EXISTS `undo_log`;CREATE TABLE `undo_log`  (  `branch_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'branch transaction id',  `xid` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT 'global transaction id',  `context` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT 'undo_log context,such as serialization',  `rollback_info` longblob NOT NULL COMMENT 'rollback info',  `log_status` int(11) NOT NULL COMMENT '0:normal status,1:defense status',  `log_created` datetime(6) NOT NULL COMMENT 'create datetime',  `log_modified` datetime(6) NOT NULL COMMENT 'modify datetime',  UNIQUE INDEX `ux_undo_log`(`xid`, `branch_id`) USING BTREE) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = 'AT transaction mode undo table' ROW_FORMAT = Compact;
    seata:data-source-proxy-mode: AT

6、TCC模式

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TCC模式效率很高,但过于复杂

具体案例见:链接

  1. 简介

    需编写代码分别实现 3 个阶段

    • Try:资源检查和预留
    • Confirm:业务执行和提交
    • Cancel:预留资源释放
  2. 示意图:

    image-20230104092446185

  3. 优点

    • 分布式提交事务,效率高
    • 相比 AT 模式,无需生成快照(即 undo_log)、无需使用全局锁,性能最强
    • 依赖补偿操作,不依赖数据库事务,可用于非事务型数据库
  4. 缺点

    • 代码侵入性很强,需同时编写 try、confirm、cancel 接口,特别繁琐与麻烦
    • 事务最终一致而不是强一致
    • 需要考虑Confirm与Cancel失败的情况,即做好幂等处理
    • 另外需要注意空回滚的情况
  5. 【名词解释】

    • 空回滚:当某分支事务的 try 阶段阻塞时,可能导致全局事务超时而触发其他服务的 cancel 操作。在未执行 try 操作时先执行了 cancel 操作,这时 cancel 不能做回滚,就是空回滚。
    • 幂等处理:对于已经空回滚的业务,如果以后继续执行 try,就永远不可能 confirm 或 cancel ,这就是业务悬挂(应当阻止执行空回滚后的 try 操作,避免悬挂)。
  6. 举例

    image-20230104104318338

    image-20230104110106289

7、SAGA模式

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TCC模式的“简化版”,牺牲了一定的安全性,存在数据“脏读”风险

Saga模式在实际中很少被运用

  1. 简介:

    Saga模式是 Seata 提供的长事务解决方案,具体分为两个阶段:

    • 一阶段:直接提交本地事务
    • 二阶段:成功则什么也不做,失败则通过编写补偿业务回滚
  2. 优点:

    • 类似 TCC,但不用编写 TCC 中 3 个阶段,实现简单
    • 事务参与者可以基于事件驱动实现异步调用,吞吐量高
    • 无锁,一阶段直接提交事务,性能好
  3. 缺点:

    • 没有锁与事务隔离性,存在数据“脏写”情况
    • 软状态持续的时间不确定,时效性较差

十三、分布式缓存 Redis

1、简介

  1. 单点 Redis 存在问题(附解决方案):

    • 数据易丢失:设置持久化,将部分数据由内存转移至外存
    • 并发能力弱:搭建主从集群,实现读写分离
    • 故障恢复能力弱:利用 Redis 哨兵,实现健康监测与自动恢复
    • 存储能力弱:搭建分片集群,利用插槽机制实现动态扩容
  2. 下面将根据以上 4 个问题实现解决方案。

  3. Docker 安装 Redis

    • 新建配置文件redis.conf(必须设置密码,防止漏洞攻击)与存放目录
    • Docker 启动 Redis
    • 本机测试
    mkdir -p /myredis/conf/vim /myredis/conf/redis.conf
    requirepass 密码
    docker run -d\-v /myredis/conf:/usr/local/etc/redis \--name myredis \-p 6379:6379 \redis \redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf
    redis-cli -h 175.178.20.191 -p 6379# 回车后auth 密码

2、Redis持久化

一、RDB
  1. Redis Database Backup file:Redis数据备份文件,也叫“Redis数据快照”。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中,当发生故障重启时,从磁盘读取快照恢复数据。

  2. 快照文件称为 RDB 文件,默认保存在当前运行目录,我们由两种生成方式:

image-20230104122222637

另外:Redis在停机时默认会自动执行一次 RDB。

image-20230104123102938

二、AOF

3、Redis主从

4、Redis哨兵

5、Redis分片集群

十四、分布式消息 RabbitMQ

1、简介

  1. 简介
    • 消费可靠性问题:如何确保发送的消息至少被消费一次
    • 延迟消息问题:如何实现消息的延迟投递
    • 消息堆积问题:如何解决消息堆积,无法消费的问题
    • 高可用问题:如何避免单点的 MQ 故障而导致的不可用问题
  2. 后续章节
    1. 消息可靠性
    2. 死信交换机(死亡信息的交换机)
    3. 懒惰队列
    4. MQ集群

2、可靠性问题

一、简介
  1. 存在 3 种消息丢失类型

    1. 发送时丢失
      • 生产者发送的消息未到达exchange
      • 消息到达 exchange 后未到达 queue
    2. MQ 宕机,queue将消息丢失
    3. consumer接收到消息后未消费就宕机

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  2. 【注意】:

    在确认机制发送消息时,需要给每个消息设置全局唯一的 id,用以区分不同的消息,避免 ack 冲突。

二、生产者确认机制
  1. 简介

    ​ RabbitMQ 提供了 publisher confirm 机制来避免消息在发送到 MQ 过程中丢失。即消息在发送到 MQ 后,会返回结果给发送方,表示消息投递状态。有两种结果:

    1. publisher-confirm,发送者确认
      • 消息成功投递倒交换机,返回ack
      • 消息未投递到交换机,返回nack
      • 消息发送过程中出现异常,没有收到回执
    2. publisher-return,发送者回执
      • 消息投递到交换机,但是没有路由到队列,返回ack及路由失败原因

    image-20230104150753281

  2. 实现方式:

    • 配置消息发送者
    • 消息发送者中编写publisher-confirmpublisher-return响应代码
  3. 编写配置文件

    spring:  rabbitmq:    host: 175.178.20.191    port: 5672    username: user    password: 123    virtual-host: /    # 下面配置为本节新增 RabbitMQ 配置    template:      mandatory: true    publisher-confirm-type: correlated    publisher-returns: true

    配置说明:

    • template.mandatory:定义消息路由失败时的策略,true表示调用 ReturnCallback ;false表示丢弃消息。
    • publisher-confirm-type:开启 publisher-confirm ,支持两种类型:
      • simple:同步等待 confirm 结果,直至超时(性能较差)
      • correlated异步回调,定义 ConfirmCallback ,MQ返回结果时会回调这个ConfirmCallback。
    • publish-returns:开启 publish-return 功能,定义 ReturnCallback

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  1. 【测试时使用】自建消息队列并绑定路由

    • 自建队列

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  1. 【代码编写】

    image-20230104150753281

    • ReturnCallback编写:每个 RabbitTemplete 只能配置一个 ReturnCallback(而 RabbitTemplete 也是全局唯一的),因此我们可以利用ApplicationContextAware进行配置(方式多样,唯一即可)。
    @Slf4j@Configurationpublic class CommonConfig implements ApplicationContextAware {    @Override    public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {        // 获取 RabbitTemplate        RabbitTemplate rt = applicationContext.getBean(RabbitTemplate.class);        // 设置 ReturnCallback:失败记录日志      // 【注意】:这里可编写消息重发代码,或邮件通知管理员        rt.setReturnCallback((msg, replyCode, replyText, exchange, routingKey) -> {            log.info("消息发送到队列失败,应答码{},原因{},交换机{},路由键{},消息{}",                    replyCode, replyText, exchange, routingKey, msg);        });    }}
    • ConfirmCallback:每次发送消息时携带(可配置多个),维护其全局唯一 ID 。

    @Testpublic void postMsg() {    String msg = "Hello RabbitMQ!";    // 定义异步回调 CorrelationData,并赋予全局唯一 ID(UUID,作辨识)    CorrelationData correlation = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());    // 类似 AJAX,3种结果    correlation.getFuture().addCallback(            result -> {                if (result.isAck()) {                    log.debug("消息发送成功投递到交换机,ID:{}", correlation.getId());                } else {                    log.error("消息投递到交换机失败,ID:{},原因:{}",correlation.getId(), result.getReason());                }            },            ex -> {                log.error("消息发送失败,ID:{},原因:{}",                        correlation.getId(), ex.getMessage());            }    );    // 发送消息时附加上异步回调 correlation 的定义    rabbitTemplate.convertAndSend("amq.direct", "simple", msg, correlation);      // 这里是 Test 测试环境,休眠 2s 等待消息的回执    // 否则 MQ 会收不到消息回执,而认为消息投递到交换机失败    Thread.sleep(2000);}

    image-20230104170637330

  2. 测试

    1. 成功

      image-20230104183908747

    2. 提供错误的路由地址

      rabbitTemplate.convertAndSend("error.amq.direct", "simple", msg, correlation);

      image-20230104184423628

    3. 提供错误的队列名

      rabbitTemplate.convertAndSend("amq.direct", "error.simple", msg, correlation);

      image-20230104184608413

三、消息持久化

SpringAMQP 规范定义路由、队列以及消息的创建默认都是durable 持久化的。

  1. 简介:MQ 默认内存存储消息,开启持久化功能可以避免缓存在 MQ 中的消息丢失。

  2. 类型分类

    • durable:持久化
    • transient:暂时性的
  3. 持久化(代码创建版)

    以下都是默认持久化的,如果需要暂时性的配置再更改即可

    • 交换机持久化
    @Beanpublic DirectExchange simpleExchange(){    // 三个参数:交换机名称、是否持久化、当没有queue与其绑定时是否删除    return new DirectExchange("simple.direct",true,false);  // return new DirectExchange("simple.direct",false,false);}
    • 队列持久化
    @Beanpublic Queue simpleQueue(){    return QueueBuilder.durable("simple.queue").build();  // return QueueBuilder.nonDurable("simple.queue").build();}
    • 消息持久化
    Message message = MessageBuilder.withBody("msg".getBytes("UTF-8"))        .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.PERSISTENT)  // .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.NON_PERSISTENT)        .build();rabbitTemplate.convertAndSend(message);
  4. 持久化(图形界面版)

    • 交换机与队列:勾选 durable 就行

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  1. 如何查看某条消息是否属于“持久化消息”?

    image-20230104213951996

四、消费者消息确认
  1. RabbitMQ 支持消费者确认机制,即消费者在处理完信息后向MQ发送回执,MQ收到回执之后才会正式删除该消息。

  2. SpringAMQP 可以配置 3 种【确认模式】:

    消息接收方中配置

    • manual:手动 ack,需要在业务代码结束后,调用 API 发送 ack。
    • auto(默认):自动 ack,由 Spring 监测消费者是否发生异常,没有异常返回 ack,否则返回 nack。
    • none:关闭 ack,MQ只负责将消息转发出去然后删除,不负责验证。
    spring:  rabbitmq:    host: 175.178.20.191    port: 5672    username: user    password: 123    virtual-host: /    listener:      simple:        prefetch: 1        # 配置消息确认机制        acknowledge-mode: auto
  3. 【注意】:当确认模式为 “auto” (而且就是这种方式),没有配置【失败重试模式】时,生产者的消息会一直处于“悬挂”状态(即每次都没有被真正消费),消费者会无限循环的从生产者获取消息,造成严重的资源空转浪费。

    image-20230105093516766

  4. 【失败重试模式】设置:

    注意initial-interval规定的是第一次立即读取失败后的等待时间,并不是第一次读取前的等待时间!需理。

    spring:  rabbitmq:    host: 175.178.20.191    port: 5672    username: user    password: 123    virtual-host: /    listener:      simple:        prefetch: 1        acknowledge-mode: auto        # 设置【失败重试模式】        retry:          enabled: true          initial-interval: 1000   # 第一次立即读取,第二次(即初始等待时长)为 1s          multiplier: 2     # 下次等待时长倍数,下次等待时长=上次等待时长 * 等待时长倍数          max-attempts: 3   # 最大重试次数          max-interval: 60000   # 最大等待时间间隔(我这可不设)          stateless: true       # true表无状态(默认),false表有状态(业务包含事务时需设)
  5. 在上述设置情境,消息一旦达到重试次数的限制后,即被丢弃。然而有时候我们却并不想直接把消息丢弃,而是想把它保存下来(例如用日志的形式),这时候就需要更改**【消费者失败信息处理策略】**,我们有 3 种形式:

    实际就是覆盖 Spring 默认的 Bean:MessageRecoverer(是接口)

    • RejectAndDontRequeueRecoverer(默认):重试耗尽后,直接 reject,丢弃消息。
    • ImmediateRequeueMessageRecoverer:重试耗尽后,返回 nack,消息重新入队。
    • RepublishMessageRecoverer:重试耗尽后,将失败消息投递到指定的交换机

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我们以实现第 3 种方式为例:

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代码创建负责处理“已经死亡的信息”的交换机、队列,并绑定两者

@Configurationpublic class CommonConfig {    @Bean    public DirectExchange errorExchange() {        return new DirectExchange("error.direct");    }    @Bean    public Queue errorQueue() {        return new Queue("error.queue", true);    }    @Bean    public Binding errorBinding() {        return BindingBuilder.bind(errorQueue())                .to(errorExchange())                .with("error");    }}

定义RepublishMessageRecoverer(即覆盖 Spring 默认的 Bean):

@AutowiredRabbitTemplate rabbitTemplate;@Beanpublic MessageRecoverer RepublishMessageRecoverer() {    return new RepublishMessageRecoverer(rabbitTemplate, "error.direct", "error");}

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3、死信交换机

一、简介
  1. 概念理解:

    • 死信:当一个队列中的消息满足以下情况之一事时,便可以称为死信
      • 消费者使用 basic.reject 或 basic.nack 声明消费失败,消息的 requeue 参数设置为 false
      • 消息过期,无人消费
      • 队列消息堆积过多,最早的消息被抛弃
    • 死信交换机:如果一个队列配置了 dead-letter-exchange 属性,并且指定了一个交换机,那么队列中的所有死信就会投递到这个交换机中,而这个交换机也被成为“死信交换机”。
  2. 【死信交换机】与上节的【消费者失败信息处理策略】区别:

    1. 死信交换机由**“队列”**负责转发,而消费者失败信息处理策略由消费者负责转发
    2. 死信交换机可以实现的功能更加丰富

    image-20230105104752046

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二、TTL

Time To Live,存活时间(默认未设置

  1. 如果一个队列中的消息在 TTL 结束时仍未被消费,则会变为“死信”,具体可以分为 2 种情况:

    • 消息所在的队列设置了存活时间
    • 消息本身设置了存活时间

    **注意:**如果两者同时设置了,则以【时间短的】为准!

  2. 应用

    1. 设置消息的超时时间
    2. 延迟消费者对消息的接收
  3. 简单实现:设置超时时间 与 延迟消费者对消息的接收

    image-20230105112915695

    • TTL队列:超时时长为 10s
    @Beanpublic DirectExchange ttlExchange() {    return new DirectExchange("ttl.direct");}@Beanpublic Queue ttlQueue() {    return QueueBuilder.durable("ttl.queue")            .ttl(10000)            // 指定超时后转发的“死信交换机”与其 routingKey            .deadLetterExchange("dl.direct")            .deadLetterRoutingKey("dl")            .build();}@Beanpublic Binding ttlBinding() {    return BindingBuilder.bind(ttlQueue())            .to(ttlExchange())            .with("ttl");}
    • 对应“死信交换机”的创建(注解方式),以及消费者监听
    @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(        value = @Queue("dl.queue"),        exchange = @Exchange("dl.direct"),        key = "dl"))public void listenDlQueue(String msg){    log.info("接收到 dl.queue 的延迟消息:{}",msg);}
    • 测试:发送消息,TTL设置为 5s
    @Testpublic void testTTLMsg( ) throws UnsupportedEncodingException {    Message msg =MessageBuilder            .withBody("hello ttl".getBytes("UTF-8"))            .setExpiration("5000")            .build();    // 消息 ID,需要封装到 CorrelationData 中    CorrelationData correlation = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());    // 发送消息    rabbitTemplate.convertAndSend("ttl.direct","ttl",msg,correlation);}
三、延迟队列
  1. 上节利用 TTL 结合死信交换机的方式虽然能实现消息的延迟接收,但是我们可以有更加简便的办法。

  2. 延迟队列的使用场景

    • 延迟发送短信
    • 用户下单,若在规定时间内未完成付款则取消订单
    • 预约工作会议,20分钟后通知所有参会人员
  3. “延迟插件”原理

    ​ 对官方原生的路由 Exchange 做了功能升级,衍生出 DelayExchange ,其会将接收到的消息暂存在内存中直至“过期”(而官方的 Exchange 是无法存储消息的),过期后将消息投递到队列中。

  4. 安装“延迟队列”插件

    前提:安装 RabbitMQ 时需创建“配置”插件目录容器卷

    插件全称:rabbitmq_delayed_message_exchange-3.11.1.ez

    • RabbitMQ有一个官方的插件社区,进入查找 DelayExchange 插件,点击 release 进入 GitHub 下载
    • 查看 RabbitMQ 插件容器卷的挂载地址,将插件直接上传到该目录(目录自带许多官方插件)
    • 进入MQ容器内部,执行指令开启插件
    • 重启容器
    docker volume inspect 容器卷名

image-20230105163030412

docker exec -it 容器名 bash
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

image-20230105163303736

docker restart 容器名

插件安装成功之后,我们就可以在发送消息时直接指定消息的延迟时间,而无需其他繁杂配置。

  1. 【延迟队列实现】

    • 图形界面版:先创建 DelayExchange,绑定队列,后续将消息转发至队列时,只需要增加请求头x-delay并附上时间数值即可。

image-20230105164721034

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向 DelayExchange 发送消息

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@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(        value = @Queue("delay.queue"),  // delayed 属性为 true        exchange = @Exchange(name = "delay.direct",delayed ="true" ),        key = "delay"))public void delayQueue(String msg){    log.info("接收到 dl.queue 的延迟消息:{}",msg);}
@Beanpublic DirectExchange delayExchange() {    return ExchangeBuilder.directExchange("delay.direct")            .delayed()// 设置则属性为 true            .build();}// 这里代码只负责创建,后续自行绑定队列

发送消息样板:添加请求头x-delay : 时间(单位毫秒)即可。

Message msg =MessageBuilder        .withBody("消息体.getBytes("UTF-8"))        .setHeader("x-delay",5000)// 设置延迟时间        .build();                  // 消息 ID,需要封装到 CorrelationData 中CorrelationData correlation = new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString());rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct","delay",msg,correlation);

4、消息堆积及惰性队列

  1. 消息堆积问题:

    ​ 当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度,就会导致队列中的消息堆积,直至达到上限;这时最早接收到的消息很有可能就会成为“死信”。

  2. 解决消息堆积的 3 种思路:

    • 增加消费者数量
    • 在消费者内部开启线程池加快消息的处理速度
    • 扩大队列容积,提高堆积上限
  3. 惰性队列

    从 RabbitMQ 3.6.0 开始,新增 Lazy Queues (惰性队列)概念。

    • Queue 接收到消息后直接将其存储至磁盘,而非内存
    • 当 消费者 要 消费 消息时, Queue 才会将消息加载到内存
    • 支持数以百万计的消息存储(因为是在磁盘中而不是内存)
  4. 设置惰性队列的 2 种方式:

    • 未声明的队列:在声明队列时,指定 x-queue-mode属性为lazy
    @RabbitListener(bindings = @QueueBinding(  // 设置为“惰性队列”        value = @Queue(name="dl.queue",                       arguments=@Argument(name="x-queue-mode",value="lazy")),        exchange = @Exchange("dl.direct"),        key = "dl"))public void listenDlQueue(String msg){    log.info("接收到 dl.queue 的延迟消息:{}",msg);}
    @Beampublic void lazyQueue(){  return QueueBuilder.durable("lazy.queue").lazy().build(;)}
    • 已声明的队列:修改队列属性值 queue-modelazy
    # 正则表达式匹配,--apply-to queues 令所有匹配的队列属性值均修改rabbitmqctl set_policy Lazy "^lazy-queue$" '{"queue-mode":"lazy"}' --apply-to queues

5、MQ集群

集群搭建,后续完善

注意!集群是指的是 Queue队列 集群!

一、集群分类

RabbitMQ由 Erland语言(面向并发) 编写,天然支持集群模式,传统的 RabbitMQ 支持 2种集群模式:

  1. 普通镜像(分布式集群)
  2. 镜像集群(主从备份,提升数据安全性)

镜像集群虽然支持集群,但是主从同步并不是强一致的,在某些情况下可能存在数据丢失的风险。因此官方在 RabbitMQ 3.8 版本之后推出了新的集群模式仲裁队列代替镜像集群,其底层使用 Raft 协议确保主从数据一致。

二、普通集群
  1. 简介:Classis Cluster,普通集群、经典集群。

  2. 特性

    • 集群不进行数据同步
    • 队列间元数据信息互相拥有。所有队列均知道其他队列的存在,并且拥有它们的详情信息。
    • 队列间消息数据互通(不是互相拥有)。例如我们拥有 2 个队列 MQ1 和 MQ2 ,想要的数据在 MQ2 中,但是我们却连接到了 MQ1 中,于是 MQ1 就会去 MQ2 中拉取消息然后再返回数据给你;如果此时 MQ2 宕机,则无法获取消息。

    下面为 黑马程序员 提供的“在相同 Docker 环境”的伪集群搭建教程

  3. 我们先来看普通模式集群,我们的计划部署3节点的mq集群:

    主机名控制台端口amqp通信端口
    mq18081 —> 156728071 —> 5672
    mq28082 —> 156728072 —> 5672
    mq38083 —> 156728073 —> 5672

    集群中的节点标示默认都是:rabbit@[hostname],因此以上三个节点的名称分别为:

    • rabbit@mq1

    • rabbit@mq2

    • rabbit@mq3

  4. 获取cookie

    RabbitMQ底层依赖于Erlang,而Erlang虚拟机就是一个面向分布式的语言,默认就支持集群模式。集群模式中的每个RabbitMQ 节点使用 cookie 来确定它们是否被允许相互通信。

    要使两个节点能够通信,它们必须具有相同的共享秘密,称为Erlang cookie。cookie 只是一串最多 255 个字符的字母数字字符。

    每个集群节点必须具有相同的 cookie。实例之间也需要它来相互通信。

    我们先在之前启动的mq容器中获取一个cookie值,作为集群的cookie。执行下面的命令:

    docker exec -it mq cat /var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie

    可以看到cookie值如下:

    FXZMCVGLBIXZCDEMMVZQ

    接下来,停止并删除当前的mq容器,我们重新搭建集群。

    docker rm -f mq
  5. 准备集群配置

    在/tmp目录新建一个配置文件 rabbitmq.conf:

    vim /tmp/rabbitmq.conf

    文件内容如下:

    loopback_users.guest = falselisteners.tcp.default = 5672cluster_formation.peer_discovery_backend = rabbit_peer_discovery_classic_configcluster_formation.classic_config.nodes.1 = rabbit@mq1cluster_formation.classic_config.nodes.2 = rabbit@mq2cluster_formation.classic_config.nodes.3 = rabbit@mq3

    再创建一个文件,记录cookie

    # 写入cookieecho "FXZMCVGLBIXZCDEMMVZQ" > /tmp/.erlang.cookie# 修改cookie文件的权限chmod 600 .erlang.cookie
    echo "LNFBFJDGJUGVBTXDJJYE" > .erlang.cookie

    准备三个目录,mq1、mq2、mq3:

    cd /tmp# 创建目录mkdir mq1 mq2 mq3

    然后拷贝rabbitmq.conf、cookie文件到mq1、mq2、mq3:

    # 进入/tmpcd /tmp# 拷贝cp rabbitmq.conf mq1cp rabbitmq.conf mq2cp rabbitmq.conf mq3cp .erlang.cookie mq1cp .erlang.cookie mq2cp .erlang.cookie mq3
  6. 启动集群

    创建一个网络:

    docker network create mq-net

    运行命令

    docker run -d --net mq-net \-v ${PWD}/mq1/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \--name mq1 \--hostname mq1 \-p 8071:5672 \-p 8081:15672 \rabbitmq:3.8-management
    docker run -d --net mq-net \-v ${PWD}/mq2/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \--name mq2 \--hostname mq2 \-p 8072:5672 \-p 8082:15672 \rabbitmq:3.8-management
    docker run -d --net mq-net \-v ${PWD}/mq3/rabbitmq.conf:/etc/rabbitmq/rabbitmq.conf \-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \--name mq3 \--hostname mq3 \-p 8073:5672 \-p 8083:15672 \rabbitmq:3.8-management

    访问网页,搭建成功

    image-20230106151822486

    选择节点添加队列

    image-20230106151937822

三、镜像集群
  1. 特性

    • 交换机、队列、队列中的消息会在各个镜像节点之间同步备份
    • 创建队列的节点称为【主节点】,备份的节点称为【镜像节点】。
    • 一个队列的主节点可能是其他队列的镜像节点
    • 所有的原始操作都会先由主节点完成,然后同步给镜像节点
    • 主节点宕机后,镜像节点会成为新的主节点

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  1. 总结如下:

    • 镜像队列结构是一主多从(从就是镜像)
    • 镜像节点仅仅起到备份数据作用
    • 所有操作都是主节点完成,然后同步给镜像节点
    • 主宕机后,镜像节点会替代成新的主(如果在主从同步完成前,主就已经宕机,可能出现数据丢失)
    • 不具备负载均衡功能,因为所有操作都会有主节点完成(但是不同队列,其主节点可以不同,可以利用这个提高吞吐量)
  2. 镜像模式的配置

    镜像模式的配置有3种模式:

    ha-modeha-params效果
    准确模式exactly队列的副本量count集群中队列副本(主服务器和镜像服务器之和)的数量。count如果为1意味着单个副本:即队列主节点。count值为2表示2个副本:1个队列主和1个队列镜像。换句话说:count = 镜像数量 + 1。如果群集中的节点数少于count,则该队列将镜像到所有节点。如果有集群总数大于count+1,并且包含镜像的节点出现故障,则将在另一个节点上创建一个新的镜像。
    all(none)队列在群集中的所有节点之间进行镜像。队列将镜像到任何新加入的节点。镜像到所有节点将对所有群集节点施加额外的压力,包括网络I / O,磁盘I / O和磁盘空间使用情况。推荐使用exactly,设置副本数为(N / 2 +1)。
    nodesnode names指定队列创建到哪些节点,如果指定的节点全部不存在,则会出现异常。如果指定的节点在集群中存在,但是暂时不可用,会创建节点到当前客户端连接到的节点。

    这里我们以rabbitmqctl命令作为案例来讲解配置语法。

    语法示例:

  3. exactly模式

    rabbitmqctl set_policy ha-two "^two\." '{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'
    • rabbitmqctl set_policy:固定写法
    • ha-two:策略名称,自定义
    • "^two\.":匹配队列的正则表达式,符合命名规则的队列才生效,这里是任何以two.开头的队列名称
    • '{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}': 策略内容
      • "ha-mode":"exactly":策略模式,此处是exactly模式,指定副本数量
      • "ha-params":2:策略参数,这里是2,就是副本数量为2,1主1镜像
      • "ha-sync-mode":"automatic":同步策略,默认是manual,即新加入的镜像节点不会同步旧的消息。如果设置为automatic,则新加入的镜像节点会把主节点中所有消息都同步,会带来额外的网络开销
  4. all模式

    rabbitmqctl set_policy ha-all "^all\." '{"ha-mode":"all"}'
    • ha-all:策略名称,自定义
    • "^all\.":匹配所有以all.开头的队列名
    • '{"ha-mode":"all"}':策略内容
      • "ha-mode":"all":策略模式,此处是all模式,即所有节点都会称为镜像节点
  5. nodes模式

    rabbitmqctl set_policy ha-nodes "^nodes\." '{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA", "rabbit@nodeB"]}'
    • rabbitmqctl set_policy:固定写法
    • ha-nodes:策略名称,自定义
    • "^nodes\.":匹配队列的正则表达式,符合命名规则的队列才生效,这里是任何以nodes.开头的队列名称
    • '{"ha-mode":"nodes","ha-params":["rabbit@nodeA", "rabbit@nodeB"]}': 策略内容
      • "ha-mode":"nodes":策略模式,此处是nodes模式
      • "ha-params":["rabbit@mq1", "rabbit@mq2"]:策略参数,这里指定副本所在节点名称
  6. 测试

    我们使用exactly模式的镜像,因为集群节点数量为3,因此镜像数量就设置为2.

    运行下面的命令:

    docker exec -it mq1 rabbitmqctl set_policy ha-two "^two\." '{"ha-mode":"exactly","ha-params":2,"ha-sync-mode":"automatic"}'

    下面,我们创建一个新的队列:

    image-20230106210057744

四、仲裁队列Quorum
  1. Quorum:仲裁,3.8版本之后出现的功能,约定大于配置,目的在于取代镜像集群

  2. 默认count值为5,即 1主4从

  3. 添加仲裁队列

    在任意控制台添加一个队列,一定要选择队列类型为Quorum类型。

    image-20230106210345390

    在任意控制台查看队列:

    image-20230106210354022

    可以看到,仲裁队列的 + 2字样。代表这个队列有2个镜像节点。

    因为仲裁队列默认的镜像数为5。如果你的集群有7个节点,那么镜像数肯定是5;而我们集群只有3个节点,因此镜像数量就是3.

五、集群扩容

加入集群

1)启动一个新的MQ容器:

docker run -d --net mq-net \-v ${PWD}/.erlang.cookie:/var/lib/rabbitmq/.erlang.cookie \-e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \-e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \--name mq4 \--hostname mq5 \-p 8074:15672 \-p 8084:15672 \rabbitmq:3.8-management

2)进入容器控制台:

docker exec -it mq4 bash

3)停止mq进程

rabbitmqctl stop_app

4)重置RabbitMQ中的数据:

rabbitmqctl reset

5)加入mq1:

rabbitmqctl join_cluster rabbit@mq1

6)再次启动mq进程

rabbitmqctl start_app

image-20230106210413478

增加仲裁队列副本

我们先查看下quorum.queue这个队列目前的副本情况,进入mq1容器:

docker exec -it mq1 bash

执行命令:

rabbitmq-queues quorum_status "quorum.queue"

结果:

image-20230106210420706

现在,我们让mq4也加入进来:

rabbitmq-queues add_member "quorum.queue" "rabbit@mq4"

结果:

image-20230106210429215

再次查看:

rabbitmq-queues quorum_status "quorum.queue"

image-20230106210435237

查看控制台,发现quorum.queue的镜像数量也从原来的 +2 变成了 +3:

image-20230106210441936


十五、分布式文件系统 MinIO

1、简介

  1. 简介:

    • 文件系统:操作系统用于明确存储设备或分区上的文件的方法和数据结构,如 FAT16、NTFS、ext4、APFS 等。
    • 分布式文件系统:也叫“网络文件系统”,是一种允许文件透过网络在多台主机上分享的文件系统,多台文件存储服务器组成集群共同对外提供服务。

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  1. 应用实例:

    • 云服务器厂商的 OSS 虚拟存储技术
    • 单独微服务组件实现图片上传下载

2、MinIO

开源产品

英文官网:https://min.io|中文官网:https://www.minio.org.cn/

  1. MinIO 是什么?

    ​ MinIO 是一个非常轻量的服务,可以很简单的和其他应用的结合使用,它兼容亚马逊 S3 云存储服务接口(亚马逊云的 S3 API 接口协议是在全球范围内达到共识的对象存储协议,是世界范围内认可的标准),非常适合于存储大容量非结构化的数据,例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等。我国的企业通常使用阿里云、腾讯云提供的 OSS 云端存储服务,不过对于一些敏感信息,可以“自建 OSS ”。

    ​ 它一大特点就是轻量,使用简单,功能强大,支持各种平台,单个文件最大 5TB,兼容 Amazon S3接口,提供了 Java、Python、GO等多版本SDK支持。

  2. 特点:

    • Golang编写
    • 去中心化:MinIO集群采用去中心化共享架构,每个结点是对等关系,通过 Nginx 可实现负载均衡访问。
    • 数据保护:使用纠错码 erasure code校验和 checksum保护数据免受硬件故障和数据损坏,即使丢失一半数量(N/2)的硬盘,仍然可以恢复数据。
    • 高可用:多节点组成的分布式minio可保证服务的高可用(分布式 Minio 只要有 N/2 节点在线,数据就是安全的,不过需要至少有 N/2+1 个节点才能创建新的对象)
    • 一致性保障:所有的 IO 操作中都严格遵循 read-after-writelist-after-write 一致性模型

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  1. 纠错码 erasure code 简介

    ​ 纠删码是一种恢复丢失和损坏数据的数学算法,传输过程中发生错误后能在收端自行发现或纠正的码。为使一种码具有检错或纠错能力,须对原码字增加多余的码元

    ​ Minio 将数据分块冗余的分散存储在各各节点的磁盘上,所有的可用磁盘组成一个集合,上图由8块硬盘组成一个集合,当上传一个文件时会通过纠删码算法计算对文件进行分块存储,除了将文件本身分成4个数据块,还会生成4个校验块,数据块和校验块会分散的存储在这 8 块硬盘上。

    ​ 使用纠删码的好处是即便丢失一半数量(N/2)的硬盘,仍然可以恢复数据。在上图中,当丢失3个硬盘时,依旧可读可写;当丢失4个硬盘时,只能读不能写;当丢失数量大于一半即 4 个硬盘时,数据无法恢复

  2. 纠错码 erasure code 工作流程

    当数据对象在MinIO集群中进行存储时,先进行纠删分片,后打散存储在各硬盘上。具体为:

    1. MinIO自动在集群内生成若干纠删组,每个纠删组包含一组硬盘,其数量通常为4至16块;
    2. 对数据对象进行分片,默认策略是得到相同数量的数据分片和校验分片;
    3. 而后通过哈希算法计算出该数据对象对应的纠删组,并将数据和校验分片存储至纠删组内的硬盘上。

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  1. MinIO 恢复过程:

    删除一个目录,稍等片刻删除的目录自动恢复。

  2. 一些思想:

    • 桶内可以创建子目录
    • 同一个桶内,对象名不能重复(相同则覆盖)
    • 纠错码至少拥有 4 份存储空间
  3. Docker安装

    • 不使用纠错码:存储的文件在硬盘中不会被拆分,还是文件原来的模样。
    docker run \-p 9000:9000 \-p 9090:9090 \-d --restart=always \-e "MINIO_ACCESS_KEY=minioadmin" \-e "MINIO_SECRET_KEY=minioadmin" \-v /home/minio/data:/data \-v /home/minio/config:/root/.minio \--name minio  \minio/minio:latest \server /data --console-address ":9090" -address ":9000"

    端口9000/9090,账号密码默认minioadmin

    • 使用纠错码(8份):存储的文件被拆分,平均存储在 8 份硬盘。

      实测存储 274KB,占用硬盘:67*8+4*16=600KB(其中 4*16 表示目录所占用的存储,即最小块 4KB * 16),当然这里只是大致估算,并不代表最终准确值,有印象即可。

    docker run -d \-p 9001:9001 \-p 9091:9091 \-e "MINIO_ACCESS_KEY=minioadmin" \-e "MINIO_SECRET_KEY=minioadmin" \-v /home/minio/data1:/data1 \-v /home/minio/data2:/data2 \-v /home/minio/data3:/data3 \-v /home/minio/data4:/data4 \-v /home/minio/data5:/data5 \-v /home/minio/data6:/data6 \-v /home/minio/data7:/data7 \-v /home/minio/data8:/data8 \-v /home/minio/config:/root/.minio \--name minio1 \minio/minio server /data1 /data2 /data3 /data4 /data5 /data6 /data7 /data8 \--console-address ":9091" -address ":9001"
    tree -h \/home/minio/data1 \/home/minio/data2 \/home/minio/data3 \/home/minio/data4 \/home/minio/data5 \/home/minio/data6 \/home/minio/data7 \/home/minio/data8

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  1. 创建新用户

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设置账号密码及权限

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  1. 创建新群组

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  1. 创建AccessKeySecretKey

为用户创建AccessKeySecretKey(相当于受限的账号密码),用以在其他客户端中声明使用。

image-20230121142311156

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image-20230121164327359

下载保存,备用

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  1. 创建Buckets

MinIO 使用来组织对象,桶类似于文件系统中的文件夹或目录,其中每个桶可以容纳任意数量的对象。

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赋予桶 public 权限、上传文件,然后可以通过网址来访问文件,如:

3、整合Java

MinIO官方提供了许多语言的 SDK

  1. 引入依赖

    <dependency>    <groupId>io.miniogroupId>    <artifactId>minioartifactId>    <version>8.5.1version>dependency>
  2. 上传文件

    可将 MinioClient 配置成 Bean 对象

    创建 MinioClient 对象需要提供accessKeysecretKey(由具有读写权限的账户创建)

    // 创建 MinioClient 对象MinioClient minioClient =        MinioClient.builder()                .endpoint("http://175.178.20.191:9000")                .credentials("HlaV03Fck1XuwE4X", "Sp5CeqEVtasxcgkJ5ZhPJPsFoRknUlSS")                .build();// 如果桶不存在则创建String bucket = "testbucket";if (!minioClient.bucketExists(BucketExistsArgs.builder().bucket(bucket).build())) {    minioClient.makeBucket(MakeBucketArgs.builder().bucket(bucket).build());}// 声明上传文件(可定义多层文件夹)UploadObjectArgs uploadObject = UploadObjectArgs.builder()        .bucket(bucket)        .object("finename/credentials.json")        .filename("credentials.json")        .build();// 正式上传文件minioClient.uploadObject(uploadObject);System.out.println("上传成功~");
  3. 查询文件及下载

    GetObjectArgs getObject = GetObjectArgs.builder()        .bucket(bucket)        .object("1.jpeg")        .build();// 判断文件是否存在及创建输出流InputStream      input = minioClient.getObject(getObject);FileOutputStream output = new FileOutputStream(getObject.object());// 存在则下载IOUtils.copy(input, output);// 关闭输出流output.close();System.out.println("下载成功");

    tips:输入流与输出流之间,可以使用 Spring 工具类 IOUtils 进行“快捷拷贝

    IOUtils.copy( source , target );
  4. 删除文件

    minioClient.removeObject(  RemoveObjectArgs.builder().bucket(bucket).object("credentials.json").build());

4、实战案例

编写:通用的 Service 层文件传输接口

5、集群部署

暂时搭建失败!

  1. 简介:

    ​ 分布式 MinIO 能够将多块硬盘(可以不在同一台机器上)组成一个对象存储 服务,分布式Minio里所有的节点必须拥有相同的access秘钥和secret秘钥才能建立联接,即accessKeysecretKey一样。

    ​ 分布式MinIO可以通过 Docker Compose 或者 Swarm mode进行部署。这两者之间的主要区别是 Compose 只实现单主机多容器部署(测试环境),而 Swarm 模式能实现多主机多容器部署(生产环境)。

  2. 集群原理:

    ​ MinIO分布式集群是指在多个服务器节点均部署MinIO服务,并将其组建为分布式存储集群,对外提供标准S3接口以进行统一访问。MinIO采用去中心化无共享架构,各节点间为对等关系,连接至任一节点均可实现对集群的访问,我们可以使用 Nginx 对节点进行轮询。

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  1. 实战(搭建失败):

    2台机器、4个硬盘,硬盘序号一致

    175.178.20.191 minio147.94.55.73 minio2

    第一台机器

    docker run -d \-p 9000:9000 \-p 9090:9090 \--net=host \-e "MINIO_ROOT_USER=minioadmin" \-e "MINIO_ROOT_PASSWORD=minioadmin" \-v /home/minio/data1:/data1 \-v /home/minio/data2:/data2 \-v /home/minio/data3:/data3 \-v /home/minio/data4:/data4 \-v /home/minio/config:/root/.minio \--name minio \minio/minio \server http://minio{1...2}/data{1...4} \--console-address ":9090" -address ":9000"

    第二台机器

    docker run -d \-p 9001:9001 \-p 9091:9091 \--net=host \-e "MINIO_ROOT_USER=minioadmin" \-e "MINIO_ROOT_PASSWORD=minioadmin" \-v /home/minio/data1:/data1 \-v /home/minio/data2:/data2 \-v /home/minio/config:/root/.minio \--name minio2 \minio/minio \server http://minio{1...2}/data{1...4} \--console-address ":9091" -address ":9001"

    测试

    docker rm -f $(docker ps -a)
    docker  run -d --name minio \-p 9000:9000  \-p 9001:9001  \--restart=always  --net=host \-e MINIO_ACCESS_KEY=minio \-e d=minio123 \-v /data/config:/root/.minio \-v /data/data1:/data1 \-v /data/data2:/data2 \-v /data/data3:/data3 \-v /data/data4:/data4 \minio/minio server http://minio{1...2}/data{1...4} \--console-address ":9001"

来源地址:https://blog.csdn.net/qq_35760825/article/details/128753753

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