分布式架构SpringCloud如何实现CAP

共计 3880 个字符，预计需要花费 10 分钟才能阅读完成。

这篇文章将为大家详细讲解有关分布式架构 SpringCloud 如何实现 CAP，文章内容质量较高，因此丸趣 TV 小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

  调研 SpringCloud

SpringCloud 是现阶段最火的微服务治理框架，那么 SpringCloud 如何实现服务治理的 CAP，这里我只想谈谈我对 SpringCloud 架构思想的理解。

个人理解的 SpringCloud 本质：

1）封装业界最火的基础组件（也可以叫中间件），豌豆荚的 Netflix 一篮子组件，并注入 SpringBoot 特性，无缝对接 SpringBoot 项目，业务开箱即用。

2）SpringCloud 本质上也是一个高级中间件，比 spring 和 springBoot 都高级，但是比他们都简单，也更加的灵活。

那么问题来了，SpringCloud 能为我们解决什么问题呢，特性、有点和缺点有事什么，网上百度一下，一大堆乱七八糟的文章，都是浅尝辄止，人云亦云，这个可能会给很多架构师出了很多的难题，为嘛选型 SpringCloud。

其实技术对于架构师来说不是难事，主要难在如何选型和技术梳理，SpringCloud 官网 http://projects.spring.io/spring-cloud/，SpringCloud 中文翻译网站 https://springcloud.cc/，其实很好的利用好这两个网站，对于你更好的掌握好这个框架是很有帮助的。

  SpringCloud 整体功能模块

        分布式配置模块  

           SpringCloudConfig，分布式配置，阿里也有自己自研的 config server，那么 SpringCloud 的分布式配置系统有哪些特性，这里就简单的总结下。SpringCloudConfig 是 SpringCloud 提供的分布式配置中心的解决方案，依托于 Netflix 服务治理模块和 Consul 服务治理模块，解耦为 server 和 client，server 就是分布式配置中心，独立部署，暴露一些 restful 接口，获取配置信息。客户端通过 starter 集成到业务系统，与业务系统一块启动，通过指定对应的 server 配置中心，热加载与应用相关的配置信息，并本地缓存。SpringCloud 支持 git 和文件两种模式的分布式配置中心，那么这两种如何保证 CAP，这就得仔细的阅读源码。当然你可以直接通过 client 访问 server，获取配置信息，但是这样就会有单点问题了，一旦 server 挂了，就很难玩完了，其实 SpringCloud 本身框架设计的理念就是服务化集群管理，怎么可能出现单点故障了，client 和 server 都可以以一个独立的微服务注册到 eureka 或者 consul 注册中心，从而实现 client 和 server 的服务治理，就可以充分的利用 consul 的 CP 和 eureka 的 AP 特性，达到服务的高可用。

  Netflix 服务治理模块（Eureka）

    SpringCloudNetflix，考虑到发生故障的情况，服务注册中心发生故障必将会造成整个系统的瘫痪，因此需要保证服务注册中心的高可用。Eureka Server 在设计的时候就考虑了高可用设计，在 Eureka 服务治理设计中，所有节点既是服务的提供方，也是服务的消费方，服务注册中心也不例外。

   Eureka Server 的高可用实际上就是将自己做为服务向其他服务注册中心注册自己，这样就可以形成一组互相注册的服务注册中心，以实现服务清单的互相同步，达到高可用的效果。

   Eureka Server 的同步遵循着一个非常简单的原则：只要有一条边将节点连接，就可以进行信息传播与同步。可以采用两两注册的方式实现集群中节点完全对等的效果，实现最高可用性集群，任何一台注册中心故障都不会影响服务的注册与发现。eureka 强调高可用性，也就是牺牲强一致性的前提下，保证 AP。

  eureka 是 Servlet 程序，需要嵌入到 Servlet 容器中，会影响服务治理的性能，这就是在网关技术选型的时候很多人放弃 eureka-zuul, 选择更加粗暴的 Nginx 和 lua 做基础网关，服务只要嵌入到 servlet 容器，性能就会受到 setvlet 容器的限制。

  eureka1.0 高可用架构缺陷：

      eureka 没有使用强一致性的选举协议，比如 ZAB 协议作为数据一致性的算法（zookeeper 选举算法）比如 Consul 的数据一致性算法 Raft，Eureka 集群的多副本的一致性协议采用类似“异步多写”的 AP 协议，每一个 server 都会把本地接收到的写请求（register/heartbeat/unregister/update）发送给组成集群的其他所有的机器（Eureka 称之为 peer，对等服务 )，特别是 hearbeat 报文是周期性持续不断的在 client- server- all peers 之间传送。

 eureka 数据一致性协议缺点：

    每一台 Server 都需要存储全量的服务数据，Server 的内存明显会成为瓶颈。当订阅者却来越多的时候，需要扩容 Eureka 集群来提高读的能力，但是扩容的同时会导致每台 server 需要承担更多的写请求，扩容的效果不明显。组成 Eureka 集群的所有 server 都需要采用相同的物理配置，并且只能通过不断的提高配置来容纳更多的服务数据

 eureka2.0 架构升级：

      数据推送从 pull 走向 push 模式，并且实现更小粒度的服务地址按需订阅的功能。

      读写分离，写集群相对稳定，无需经常扩容；读集群可以按需扩容以提高数据推送能力。

      新增审计日志的功能和功能更丰富的 Dashboard。

  eureka2.0 架构整体升级类似于阿里巴巴自研的分布式注册中心 ConfigServer 的架构演进。

  分布式消息总线模块（Bus）

     SpringCloudBus 又是一个什么样的功能组件，顾名思义，那肯定是消息总线，如果不熟悉消息总线这个概念，可以自行的百度。这里就简单描述下 SpringCloudBus 微服务框架，主要解决什么问题。

               SpringCloudBus 消息总线支持 Rabbitmq 和 Kafka，工程目录结构:Spring-cloud-bus、Spring-cloud-bus-dependencies、Spring-cloud-starter-bus-amqp、Spring-cloud-starter-bus-kafka，其实 Springcloud 所有的工程目录结构都是按照 springboot 的格式来梳理的。消息总线底层是采用 SpringCloudStream 完成服务间的通信。

        单点登录 web 模块：SpringCloudForCloudFoundry

        集群管理模块：SpringCloudCluster

      Consul 服务治理模块：SpringCloudConsul

      安全认证模块：SpringCloudSecurity

      全链路追踪系统：SpringCloudSleuth

      数据流服务模块：SpringCloudDataFlow

      消息队列模块

             SpringCloudStream 是一个用来为微服务应用构建消息驱动能力的框架，隔离业务与消息中间件，屏蔽掉消息中间件的差异性，比如 Rabbitmq、Kafka 等，当然 SpringCloud 目前只支持 Rabbitmq 和 Kafka，中间件团队可以自己封装 Rocketmq 的绑定器，并以插件的形式侵入到业务中，从而让业务无缝的切到 Rocketmq，不用更改上层的业务代码，完成消息中间件的升级。

      网关模块

            SpringCloudGateway 是 SpringCloud 封装的又一套分布式微服务架构网关。

            最新网关特性如下：基于 Spring Framework 5，Project Reactor 和 Spring Boot 2.0 构建；能够匹配任何请求属性上的路由；Hystrix 断路器集成；Spring Cloud DiscoveryClient 集成；请求率限制；路径重写；容易编写断言和过滤器；支持断言和过滤器到路由端。

         Spring Cloud Gateway 是 Spring 官方基于 Spring 5.0，Spring Boot 2.0 和 Project Reactor 等技术开发的网关，Spring Cloud Gateway 旨在为微服务架构提供一种简单而有效的统一的 API 路由管理方式。Spring Cloud Gateway 作为 Spring Cloud 生态系中的网关，目标是替代 Netflix ZUUL，其不仅提供统一的路由方式，并且基于 Filter 链的方式提供了网关基本的功能，例如：安全，监控 / 埋点，和限流等。

          网关模块的核心概念：路由、断言和过滤器，路由功能是网关的基本模块，它由一系列的 ID，URI，以及断言和过滤器组成。断言是 java8 的函数式断言，输入类型是 SpringFramework 的 ServerWebExchange，允许开发者匹配所有的 HTTP 请求，包括 HTTP 头和参数等。过滤器是 SpringFramework GatewayFilter 的实例化，请求和响应会在 HTTP 下行请求之前或者之后改变。

关于分布式架构 SpringCloud 如何实现 CAP 就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。