springcloud

SpringCloud

微服务概述

什么是微服务

目前的微服务并没有一个统一的标准，一般是以业务来划分
将传统的一站式应用，拆分成一个个的服务，彻底去耦合，一个微服务就是单功能业务，只做一件事。
与微服务相对的叫巨石

微服务与微服务架构

微服务是一种架构模式或者一种架构风格，提倡将单一应用程序划分成一组小的服务==独立部署==，服务之间相互配合、相互协调，每个服务运行于自己的==进程==中。
服务与服务间采用轻量级通讯，如HTTP的RESTful API等
避免统一的、集中式的服务管理机制

微服务的优缺点

优点

每个服务足够内聚，足够小，比较容易聚焦
开发简单且效率高，一个服务只做一件事情
开发团队小，一般2-5人足以（当然按实际为准）
微服务是松耦合的，无论开发还是部署都可以独立完成
微服务能用不同的语言开发
易于和第三方集成，微服务允许容易且灵活的自动集成部署（持续集成工具有Jenkins,Hudson,bamboo等）
微服务易于被开发人员理解，修改和维护，这样可以使小团队更加关注自己的工作成果，而无需一定要通过合作才能体现价值
微服务允许你融合最新的技术
==微服务只是业务逻辑的代码，不会和HTML,CSS或其他界面组件融合==。
==每个微服务都可以有自己的存储能力，数据库可自有也可以统一，十分灵活==。

缺点

开发人员要处理分布式系统的复杂性
多服务运维难度，随着服务的增加，运维的压力也会增大
依赖系统部署
服务间通讯的成本
数据的一致性
系统集成测试
性能监控的难度

微服务的技术栈

微服务条目	落地技术
服务开发	SpringBoot,Spring,SpringMVC
服务配置与管理	Netflix公司的Archaius、阿里的Diamond等
服务注册与发现	Eureka、Consul、Zookeeper等
服务调用	Rest、RPC、gRPC
服务熔断器	Hystrix、Envoy等
负载均衡	Ribbon、Nginx等
服务接口调用（客户端调用服务的简化工具）	Feign等
消息队列	Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ等
服务配置中心管理	SpringCloudConfig、Chef等
服务路由（API网关）	Zuul等
服务监控	Zabbix、Nagios、Metrics、Specatator等
全链路追踪	Zipkin、Brave、Dapper等
服务部署	Docker、OpenStack、Kubernetes等
数据流操作开发包	SpringCloud Stream(封装与Redis，Rabbit，Kafka等发送接收消息)
事件消息总线	SpringCloud Bus

为什么选SpringCloud作为微服务架构

选型依据

整体解决方案和框架的成熟度
社区热度
可维护性
学习曲线

当前各大IT公司的微服务架构

阿里Dubbo/HSF
京东JSF
新浪Motan
当当DubboX

各微服务的框架对比

功能点/服务框架	Netflix/SpringCloud	Motan	gRPC	Thrift	Dubbo/DubboX
功能定位	完整的微服务架构	RPC框架，但整合了ZK或Consul，实现集群环境的基本服务注册/发现	RPC框架	RPC框架	服务框架
支持Rest	是，Ribbon支持多种可插拔的序列化选择	否	否	否	否
支持RPC	否	是	是	是	是
支持多语言	是（Rest形式）	否	是	是	否
服务注册/发现	是（Eureka） Eureka服务注册表，Karyon服务端框架支持服务自注册和健康检查	是（zookeeper/consul）	否	否	是
负载均衡	是（服务端zuul+客户端Ribbon） zuul-服务，动态路由云端负载均衡 Eureka（针对中间层服务器）	是（客户端）	否	否	是（客户端）
配置服务	Netflix Archaius SpringCloud Config Server集中配置	是（zookeeper提供）	否	否	否
服务调用链监控	是（zuul） Zuul提供边缘服务，API网关	否	否	否	否
高可用/容错	是（服务端Hystrix+客户端Ribbon）	是（客户端）	否	否	是（客户端）
典型应用案例	Netflix	Sina	Google	Facebook
社区活跃度	高	一般	高	一般	2017年7月才重启
学习难度	中等	一般	高	一般	低
文档丰富度	高	一般	一般	一般	高
其他	Spring Cloud Bus为我们应用程序带来了更多管理端点	支持降级	Netflix内部在开发集成gRPC	IDL定义	实践公司比较多

SpringCloud入门概述

Spring的三大模块：SpringBoot（构建），Spring Cloud（协调），Spring Cloud Data Flow（连接）

SpringCloud是什么

分布式系统的简化版（官方介绍）
SpringCloud基于SpringBoot提供了一整套微服务的解决方案，包括服务注册与发现，配置中心，全链路监控，服务网关，负载均衡，熔断器等组件，除了基于Netflix的开源组件做高度抽象封装之外，还有一些选型中立的开源组件
SpringCloud利用SpringBoot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统的基础设施开发，SpringCloud为开发人员提供了快速构建分布式系统的一些工具，包括配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线，全局所、决策精选、分布式会话等等，他们都可以用SpringBoot的开发风格做到一键启动和部署。
==一句话概括：SpringCloud是分布式微服务架构下的一站式解决方案，是各个微服务架构落地技术的几何体，俗称微服务全家桶==

SpringCloud和SpringBoot的关系

SpringBoot：专注于快速方便的开发单个个体微服务（关注微观）

SpringCloud：关注全局的微服务协调治理框架，将SpringBoot开发的一个个单体微服务组合并管理起来（关注宏观）

==SpringBoot可以离开SpringCloud独立使用，但是SpringCloud不可以离开SpringBoot，属于依赖关系==

Dubbo是怎么到SpringCloud的？哪些优缺点去技术选型

目前成熟都互联网架构（分布式+服务治理Dubbo）

@LoadBalanced注解

@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate getRestTemplate() {
        return  new RestTemplate();
    }
}

在application.yml文件中配置向注册中心注册，如果是作为消费者模块不提供服务，不应该注册自己

eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/,http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/
    register-with-eureka: false				#作为消费者不提供服务，不应该注册自己

主启动类中加入@EnableEurekaClient注解

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class Consumer80_APP {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Consumer80_APP.class,args);
    }
}

以上步骤1~4完成后即可在controller中直接通过服务名访问系统中的微服务，服务名作为URI

private static final String URL_PREFIX = "http://MICROSERVICECLOUD-DEPT/";

Ribbon负载均衡实现

架构示意图：

@componentscan注解的包及子包下），否则会被全局应用到Ribbon服务中。应该把自定义算法类放在另外新建的包下，且这个类应该是为==配置类==。（其实与普通切换负载均衡规则类似，只不过是位置不同而已，普通的可以放在主启动类所在的包，自定义的要放在外面的包下）

主启动类添加@RibbonClient(name = "微服务名",configuration = XXX.class)注解指定需要用到负载均衡的微服务名及自定义算法的class对象。

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RibbonClient(name = "MICROSERVICECLOUD-DEPT",configuration = MyRule.class)
public class Consumer80_APP {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Consumer80_APP.class,args);
    }
}

####通过修改源代码获得自定义算法

目标：每个服务调用5次后再进行轮询（调用次数不是很对，懒得改了)

package com.Rules;

import com.netflix.client.config.IClientConfig;
import com.netflix.loadbalancer.AbstractLoadBalancerRule;
import com.netflix.loadbalancer.ILoadBalancer;
import com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule;
import com.netflix.loadbalancer.Server;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;


public class MyRule extends AbstractLoadBalancerRule {

    private AtomicInteger nextServerCyclicCounter;
    private static final boolean AVAILABLE_ONLY_SERVERS = true;
    private static final boolean ALL_SERVERS = false;
    private int total = 0;
    private int currentIndex = 0;

    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(RoundRobinRule.class);

    public MyRule() {
        nextServerCyclicCounter = new AtomicInteger(0);
    }

    public MyRule(ILoadBalancer lb) {
        this();
        setLoadBalancer(lb);
    }

    public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
        if (lb == null) {
            log.warn("no load balancer");
            return null;
        }

        Server server = null;
        int count = 0;
        while (server == null && count++ < 10) {
            List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
            List<Server> allServers = lb.getAllServers();
            int upCount = reachableServers.size();
            int serverCount = allServers.size();

            if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {
                log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
                return null;
            }
            if (total > 5) {
                total = 0;
                int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);
                currentIndex = nextServerIndex;
                server = allServers.get(nextServerIndex);
            }else {
                if (currentIndex>=serverCount) {
                    currentIndex = 0;
                }
                server = allServers.get(currentIndex);
                total++;
            }


            if (server == null) {
                /* Transient. */
                Thread.yield();
                continue;
            }

            if (server.isAlive() && (server.isReadyToServe())) {
                return (server);
            }

            // Next.
            server = null;
        }

        if (count >= 10) {
            log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: "
                    + lb);
        }
        return server;
    }

    /**
     * Inspired by the implementation of {@link AtomicInteger#incrementAndGet()}.
     *
     * @param modulo The modulo to bound the value of the counter.
     * @return The next value.
     */
    private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
        for (;;) {
            int current = nextServerCyclicCounter.get();
            int next = (current + 1) % modulo;
            if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next))
                return next;
        }
    }


    public Server choose(Object key) {
        return choose(getLoadBalancer(), key);
    }


    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
    }
}

Feign负载均衡

Feign是一个声明式WebService客户端，使用方法时定义一个接口并在上面添加注解即可。Feign支持可拔插式的编码器和解码器。Spring Cloud对Feign进行了封装，使其支持SpringMVC和HttpMessageConverters。Feign可以与Eureka和Ribbon组合使用以支持负载均衡。

使用案例

新建Feign模块，加入依赖（其实跟80消费者差不多，主要是多了Feign依赖）

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.XXXgroupId>
            <artifactId>microservice-apiartifactId>
            <version>${project.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-feignartifactId>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-eurekaartifactId>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-ribbonartifactId>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-configartifactId>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.springframeworkgroupId>
            <artifactId>springloadedartifactId>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-devtoolsartifactId>
        dependency>
    dependencies>

因为Feign开发其实是面向接口编程，所以Feign接口可以放在api模块中供各模块使用，所以要在api模块中添加Feign依赖
在api中编写接口，接口上添加@FeignClient注解，并通过value指定作用的微服务名

@FeignClient(value = "MICROSERVICECLOUD-DEPT")
public interface DeptClientService {

    @PostMapping("/dept")
    public boolean addDept(Dept dept);

    @GetMapping("/dept")
    public List<Dept> findAll();

    @GetMapping("/dept/{id}")
    public Dept findById(@PathVariable("id")Integer id);
}

在Feign模块中编写Controller，并注入FeignClient接口，直接调用service接口中的方法即可（因为声明Feign接口时已经指定过微服务，所以访问时会正确地找到微服务）

@RestController
@RequestMapping("/consumer")
public class ConsumerDeptController {
    @Autowired
    private DeptClientService service;

    @PostMapping("/dept")
    public boolean addDept(Dept dept){
        return service.addDept(dept);
    }

    @GetMapping("/dept")
    public List<Dept> findAll(){
        return service.findAll();
    }

    @GetMapping("/dept/{id}")
    public Dept findById(@PathVariable("id")Integer id){
        return service.findById(id);
    }
}

修改Feign模块的主启动类，加入@EnableFeignClients注解和@componentscan注解（主要是扫描api中声明的接口）

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableFeignClients(basePackages = {"com.XXX"})
@ComponentScan("com.XXX")
public class Consumer80Feign_APP {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Consumer80Feign_APP.class,args);
    }
}

启动后访问，即会按照轮询的方式调用provider集群

总结

Feign通过接口方法调用REST服务，在Eureka中查找对应的服务
Feign集成了Ribbon技术，所以也支持负载均衡（轮询）

Hystrix断路器

分布式系统面临的问题

扇出

多个微服务互相调用的时候，如果A调用B、C，而B、C又继续调用其他微服务，这就是扇出（像一把扇子一样慢慢打开。

服务雪崩

删除过程中，如果某一个环节的服务出现故障或连接超时，就会导致前面的服务占用越来越多的资源，进而引起系统崩溃，就是“雪崩效应”。
对于高流量的应用来说，单一的后端依赖会导致服务器所有的资源都在几秒钟内饱和。比失败更糟糕的是，这些应用程序还可能导致服务之间的延迟增加，备份队列，线程和其他系统资源紧张，导致整个系统发生更多的级联故障。这些都表示需要==对故障和延迟进行隔离和管理==，以便单个依赖关系的失败，不能取消整个应用程序或系统。

Hystrix介绍

Hystrix是一个用于处理分布式系统延迟和容错的开源库。分布式系统中，依赖避免不了调用失败，比如超时，异常等。Hystrix能保证在出现问题的时候，不会导致整体服务失败，避免级联故障，以提高分布式系统的弹性。
Hystrix类似一个“断路器”，当系统中异常发生时，断路器给调用返回一个符合预期的，可处理的FallBack，这样就可以避免长时间无响应或抛出异常，使故障不能再系统中蔓延，造成雪崩。

服务熔断

熔断机制的注解是@HystrixCommand
熔断机制是应对雪崩效应的一种==链路保护机制==，一般存在于服务端
当扇出链路的某个服务出现故障或响应超时，会进行==服务降级==，进而==熔断该节点的服务调用==，快速返回“错误”的相应信息。、
Hystrix的熔断存在阈值，缺省是5秒内20次调用失败就会触发

熔断案例

构建一个新的provider module（如复制8001module）
pom.xml加入hystrix依赖（一定要配合Eureka）

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-hystrixartifactId>
        dependency>

application.xml中配置端口和Eureka信息（必配）和其他框架的配置信息（可选，如mybatis）
编写具体业务逻辑
controller类中，在需要配置Fallback的方法上加入@@HystrixCommand(fallbackMethod = "XXX")注解，XXX为FallBack方法名本例中作为测试所以抛出了异常

    @ResponseBody
    @GetMapping("/dept/{id}")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "nullDeptFallBack")
    public Dept findById(@PathVariable("id")Integer id) {
        Dept dept = deptService.findById(id);
        if (null == dept){
            throw new RuntimeException("返回值为空！");
        }
        return dept;
    }

根据需要配置FallBack的方法返回值编写代码

 public Dept nullDeptFallBack(@PathVariable("id")Integer id) {
        System.out.println(111);
        return new Dept().setId(id).setDeptName("nullName").setDbSource("nullDB");
    }

主启动类中加入@EnableCircuitBreaker注解
开启服务，测试

解耦与降级处理

降级

当系统整体资源快不够的时候，忍痛将部分服务暂时关闭，带渡过难关后，再重新开启。
降级处理时在==客户端==完成的，与服务端没有关系
理解：所谓降级，一般是从==整体负荷==考虑，当某个服务熔断之后，服务器将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的FallBack回调，返回一个缺省值。这样做虽然服务水平下降，但好歹可用，比直接挂掉好。

为什么要解耦

如果按照上面的熔断案例来做的话，Controller下的每个方法，都要给其编写一个FallBack方法，当方法慢慢变多，就会造成代码膨胀，一个是增加编写的工作量，另外一个也会增大维护的难度，代码的耦合度也会高，是十分不合理的，所以要将其解耦。

解耦思路

因为服务端的是通过实现接口访问服务端的，如果在父接口上实现了FallBack方法，通过这样一种方式去维护起来就能实现解耦，也顺便完成了降级的机制。

解耦&降级案例

在api模块中新建实现了FallbackFactory接口的类，其中泛型T就是我们需要维护其FallBack的接口方法，并实现其create方法，在create方法中返回实现了T的对象，使用匿名内部类实现T。==注意：这个类一定要加@component注解！！这个类一定要加@component注解！！这个类一定要加@component注解！！==

import com.XXX.entity.Dept;
import feign.hystrix.FallbackFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;

@Component
public class DeptClientServiceFallBackFactory implements FallbackFactory<DeptClientService> {
    public DeptClientService create(Throwable throwable) {
        return new DeptClientService() {
            public boolean addDept(Dept dept) {
                return false;
            }

            public List<Dept> findAll() {
                return null;
            }

            public Dept findById(Integer id) {
                return new Dept().setId(id).setDeptName("服务器跪了,").setDbSource("迟点来吧");
            }
        };
    }
}

修改步骤1中传入的泛型T接口，添加@FeignClient(fallbackFactory = T.class)注解

@FeignClient(value = "MICROSERVICECLOUD-DEPT",fallbackFactory = DeptClientServiceFallBackFactory.class)
public interface DeptClientService {

    @PostMapping("/dept")
    public boolean addDept(Dept dept);

    @GetMapping("/dept")
    public List<Dept> findAll();

    @GetMapping("/dept/{id}")
    public Dept findById(@PathVariable("id")Integer id);
}

修改consumer feign模块的application.xml文件，开启hystrix（注：在IDEA中可能没有代码提示，开启的true也没有正常高亮，但好像不需要做额外操作也不影响结果）

feign:
  hystrix:
    enabled: true

开启服务并测试

HystrixDashboard服务监控

介绍：SpringCloud对Hystrix Dashboard进行了整合，可以对通过Hystrix发起的请求进行准实时统计，并以报表和图形的形式展示给用户（包括每秒执行多少次请求成功和失败等）。

配置案例

新建HystrixDashboard模块，pom.xml文件加入HystrixDashboard依赖，其他依赖包括Feign，Ribbon，Eureka（可参考80模块的依赖）

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix-dashboardartifactId>
        dependency>

application.yml文件中配置端口（如9001）
provider类中确认要加入actuator依赖（此为监控依赖）

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuatorartifactId>
        dependency>

编写主启动类，上标@EnableHystrixDashboard标注

@SpringBootApplication
@EnableHystrixDashboard
public class DashBoard9001_APP {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DashBoard9001_APP.class,args);
    }
}

启动服务进行测试，访问地址：http://localhost:9001/hystrix，（根据配置端口号），==看到刺猬表示已经配置好了==

如何监控

在dashboard界面中，填入需要监控的服务地址和端口号加上\hystrix.stream和监测间隔即可进入监控。（如http://localhost:8001/hystrix.stream

监控分析

七色：进入监控界面后会有其中颜色的数字，其含义可以对应右上角相同颜色的单词表示的状态，其值代表该状态下触发的次数
一圈：圈的大小代表该服务的流量，圈越大流量越大
一线：代表监控间隔中，服务被访问的频率的折线图
通过观察这些就可以在大量的实例中找出故障实例和高压实例进行修复和维护。

http://zuul.com:9527/microservicecloud-dept/dept

路由访问映射规则

服务名映射和统一公共前缀

当不向暴露真实的服务名时，可以对服务名进行映射，只需在application.yml中配置即可，==具体作用看注释==

zuul:
  routes:
  #dept0是可以自定义的只是作为区分，没什么具体意义
    dept0.serviceId: microservicecloud-dept		
    #路径也是自定义的，支持通配符
    dept0.path: /dept10/**						
  #需要隐藏的服务名，可以使用通配符，配置之后通过这个微服务名访问就失效了
  ignored-services: microservicecloud-*
  #设置统一公共前缀，设置后访问路径：http://zuul.com:9527/nihao/dept10/dept/3
  prefix: /nihao

==注：因为Zuul是针对外部访问管理的，所以配置了隐藏的服务，在系统中其他模块进行服务名访问时依然可以正常运行的，这点可以通过打开consumer模块进行验证！==

SpringCloud Config 分布式配置中心

分布式系统面临的配置问题：微服务意味着将单体应用拆分成一个个自服务，这些服务都是要相应的配置信息才能运行，随着系统内微服务数量越来越多，配置信息也不断地增多，所以一套集中式的、动态的配置管理设施是必不可少的。

概述

SpringCloud Config是一个提供外部集中式配置管理的设施，配置服务器为各种不同的额微服务应用提供了一个中心化的外部配置
SpringCloud Config分为客户端和服务端两部分
1. 服务端：分布式配置中心，是一个独立的微服务，用来连接并为客户端提供配置信息，加密/解密信息等访问接口
2. 客户端：通过指定的配置中心获取配置资源，cloud推荐用git来存储配置信息
SpringCloud Config解决的问题：
1. 集中管理配置文件
2. 不同环境不同配置，动态化的配置更新
3. 运行期间动态调整配置，不再需要在每个服务部署的机器上编写配置文件，让服务中心统一为服务拉取配置文件
4. 当配置发生变动时，服务不需要重启即可感知配置变化并应用
5. 将配置信息以REST接口形式暴露

![SpringCloud Config架构图](E:\笔记\images\SpringCloud Config架构图.png)

SpringCloud Config服务端与Github通讯

目标：将配置文件部署在github，Config服务端从github获取配置

案例

新建ConfigServer模块并配置pom.xml

		
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.cloudgroupId>
			<artifactId>spring-cloud-config-serverartifactId>
		dependency>
		
		<dependency>
			<groupId>org.eclipse.jgitgroupId>
			<artifactId>org.eclipse.jgitartifactId>
			<version>4.10.0.201712302008-rversion>
		dependency>

建立远程仓库，并上传配置文件。如下例

spring: 
    profiles: 
        active:
           - dev
---
spring:
    profiles: dev
    application:
        name: microservicecloud-config-XXX-dev
---
spring:
    profiles: test
    application:
        name: microservicecloud-config-XXX-test

在application.xml文件中配置github地址

server:
  port: 3344

spring:
  application:
    #为这个服务取名，非常重要！！！！！
    name: microservicecloud-config
  cloud:
    config:
      server:
        git:
          # uri填github上仓库地址
          uri: https://github.com/XXXX/SpringCloud_Configuration.git

编写主启动类，加入@EnableConfigServer注解

@SpringBootApplication
@EnableConfigServer
public class ConfigServer3344_APP {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConfigServer3344_APP.class,args);
    }
}

启动服务并尝试访问配置文件，有以下五种访问配置规则
- {application}：配置文件的文件名
- {profile}：读取的环境
- {lable}：分支

/{application}/{profile}[/{lable}]
/{application}-{profile}.yml
/{lable}/{application}-{profile}.yml
/{application}-{profile}.properties
/{lable}/{application}-{profile}.properties

可用例子（返回格式可能不大相同，但返回值相同）：

http://config3344.com:3344/application-test.yml
http://config3344.com:3344/master/application-dev.yml
http://config3344.com:3344/application-test.yml/master

不可用例子：

没有该环境，返回空值：http://config3344.com:3344/application-test11.yml/master
没有配置文件，犯回错误页面：http://config3344.com:3344/lkjliiusdfsddsfl.yml

bootstrap.yml介绍

bootstrap.yml比application.yml具有更高的优先级。
bootstrap.yml是系统级的资源配置项，application.yml是用户级的资源配置项。
SpringCloud会创建"BootStrap Context"作为"ApplicationContext"的==父上下文==。初始化的时候BootStrap Context负责从外部源加载配置属性并解析。这两个上下文共享一个"Environment"，BootStrap 具有更高优先级，他们不会被本地配置覆盖。

客户端的配置与测试

介绍：客户端主要是在==加载时==通过config server服务端获得github配置仓库的地址，进而通过目标配置文件的文件名获取相应的配置，最后将取得的配置对自身资源进行赋值并提供访问

实现过程

1.创建远程配置yml文件并上传到github上。如下测试案例因为需要进行测试，所以配置了两个profiles方便切换并观察

spring: 
    profiles: 
        active:
           - dev
---
server: 
    port: 8201
spring:
    profiles: dev
    application:
        name: microservicecloud-config-client-dev
eureka:
    client: 
        service-url: 
            defaultZone: http://eureka-dev.com:7001/eureka/
---
server: 
    port: 8202
spring:
    profiles: test
    application:
        name: microservicecloud-config-client-test
eureka:
    client: 
        service-url: 
            defaultZone: http://eureka-dev.com:7001/eureka/

本地创建config client模块，并配置好pom.xml，以下本组件是必选依赖

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-configartifactId>
        dependency>

编写bootstrap.yml配置文件，这个步骤比较关键，主要是根据此处的配置信息去寻找config server以获得github仓库地址和配置中的目标配置文件文件名

spring:
  cloud:
    config:
      name: application_config #需要从github上读取的资源名称，注意没有yml后缀名
      profile: test   #本次访问的配置项
      label: master
      uri: http://config3344.com:3344  #本微服务启动后先去找3344号服务，通过SpringCloudConfig获取GitHub的服务地址

application.yml文件在本module中其实是可写可不写的，为了习惯需要，还是给他写了个名字

spring:
  application:
    name: microservicecloud_config

修改host文件增加映射，和3344一样
编写主启动类，没什么特别的，最基本的主启动类
编写controller，此步骤也比较关键，主要是利用@value注解赋值，若写错了bootstrap.yml中的配置文件名称而没有获取到配置，启动时这里会抛出异常。@value中注解的参数即是目标配置文件中的参数值，使用El表达式获取

@org.springframework.web.bind.annotation.RestController
public class RestController {
    @Value("${server.port}")
    private String port;
    @Value("${eureka.client.service-url.defaultZone}")
    private String eurekaZone;
    @Value("${spring.application.name}")
    private String name;


    @GetMapping("/config")
    @Override
    public String toString() {
        return "RestController{" +
                "port='" + port + '\'' +
                ", eurekaZone='" + eurekaZone + '\'' +
                ", name='" + name + '\'' +
                '}';
    }
}

先启动config server服务，然后再启用本client服务，根据profiles的值访问对应的端口即可。如本例选择的是test，则访问端口为：http://config3355.com:8202/config。（config3355.com为hosts文件中配置了的映射）

SpringCloud的配置实战

介绍：其实前面client的配置案例都是帮助理解这个组件为主，并没有很大的实际意义。。。。。。这节的案例中是配置一个Provider，一个eureka，他们的配置统一在github上获取，实现统一配置分布式管理和多环境变更，这个才比较有实战意义。

实现过程

先写好provider和Eureka的配置yml文件，这两个文件和平常配置没什么不同，因为这里主要是说config，所以就没有配置集群，上传yml到github

Eureka配置文件示例：

spring: 
    profiles: 
        active:
           - dev
---
spring:
    profiles: dev
    application:
        name: microservicecloud-eureka-client-dev
server:
  port: 7001
eureka:
  instance:
    hostname: eureka7001.com    #hostname为hosts文件中映射的地址
  client:
    register-with-eureka: false     #false表示不向注册中心注册自己
    fetch-registry: false           #false表示自己就是注册中心，职责是维护实例，不参加检索
    service-url:
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/   #设置eureka server的交互地址

---
spring:
    profiles: test
    application:
        name: microservicecloud-eureka-client-dev
server:
  port: 7001
eureka:
  instance:
    hostname: eureka7001.com    #hostname为hosts文件中映射的地址
  client:
    register-with-eureka: false     #false表示不向注册中心注册自己
    fetch-registry: false           #false表示自己就是注册中心，职责是维护实例，不参加检索
    service-url:
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/    #设置eureka server的交互地址

Provider配置文件示例：

spring: 
    profiles: 
        active:
           - dev
---
server:
  port: 8001

mybatis:
  config-location: classpath:mybatis/mybatis.cfg.xml
  type-aliases-package: com.XXX.entity
  mapper-locations:
  - classpath:mybatis/mapper/**/*.xml
spring:
  profiles: dev
  application:
    name: microservicecloud-dept   #为这个服务取名，非常重要！！！！！
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driver-class-name: org.gjt.mm.mysql.Driver
    url: jdbc:mysql://192.168.88.246:3306/cloudDB01
    username: root
    password: 123456
    dbcp2:
      min-idle: 5         #最小连接数
      initial-size: 5    #初始化连接数
      max-total: 10      #最大连接数
      max-wait-millis: 200  #等待连接最长的超时时间
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/
  instance:
    instance-id: dept8001
    prefer-ip-address: true
---
server:
  port: 8001

mybatis:
  config-location: classpath:mybatis/mybatis.cfg.xml
  type-aliases-package: com.XXX.entity
  mapper-locations:
  - classpath:mybatis/mapper/**/*.xml
spring:
  profiles: test
  application:
    name: microservicecloud-dept   #为这个服务取名，非常重要！！！！！
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driver-class-name: org.gjt.mm.mysql.Driver
    url: jdbc:mysql://192.168.88.246:3306/cloudDB02
    username: root
    password: 123456
    dbcp2:
      min-idle: 5         #最小连接数
      initial-size: 5    #初始化连接数
      max-total: 10      #最大连接数
      max-wait-millis: 200  #等待连接最长的超时时间
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka/
  instance:
    instance-id: dept8001
    prefer-ip-address: true

新开eureka和provide的模块并在pom.xml中添加依赖，其他必要依赖和之前的案例一样，但是config的依赖一定要添加上

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-configartifactId>
        dependency>

两个模块都要编写bootstrap.yml文件，和上面的案例一样

spring:
  cloud:
    config:
      name: application_config #需要从github上读取的资源名称，注意没有yml后缀名
      profile: test   #本次访问的配置项
      label: master
      uri: http://config3344.com:3344  #本微服务启动后先去找3344号服务，通过SpringCloudConfig获取GitHub的服务地址

(可选)两个模块中编写application.yml文件，可以配置一下服务名

spring:
  application:
    name: microservicecloud_config

两个模块的主启动类，Eureka的正常加EurekaServer注解，Provider加EurekaClient注解，不详述
编写Provider模块的业务代码
启动测试，因为这两个模块都要通过3344ConfigServer为其在github上获取配置，所以要先启动3344模块，然后再一次启动eureka和provider模块，进行测试即可。

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