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2.SpringCloud 微服务接口调用组件 - OpenFeign 简介
3.微服务实战SpringCloud之Feign简介及使用
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5.SpringCloud入门实战-Sleuth+Zipkin分布式请求链路跟踪详解
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SpringCloud 微服务接口调用组件 - OpenFeign 简介
本文是城源SpringCloud专栏的开篇之作,将逐步分享在实际工作中运用到的电商微服务组件及填坑经验,以期对大家有所帮助,源码减少踩坑的城源次数。
专栏所采用的电商版本为SpringCloud .0.5及SpringBoot 2.5.0。
OpenFeign是源码阿辉互联网站源码声明式的Rest接口客户端,相当于HttpClient,城源用于实现服务接口的电商远程调用。假设集群中有服务A和B,源码通过OpenFeign注解,城源服务A可以自动调用服务B的电商远程Rest接口,如同调用本地方法。源码tbschedule源码分析
示例代码中,城源通过Spring中获取Bean并调用getReviewerIds方法,电商即可请求远程服务AUTH的源码Rest接口。
具体实例可参考官网提供的Feign Using Eureka示例。
采用OpenFeign的原因在于它封装了Feign与RestTemplate,支持SpringMVC注解与消息转换器,结合SpringMVC定义的Controller注解,如@GetMapping、@PathVariable等,唯一区别在于当以Get方式传递Pojo对象时,提供了新的麻将源码搭建注解@SpringQueryMap。
在SpringCloud .x版本中,已移除了ribbon的负载均衡功能,改为使用SpringCloud-LoadBalance实现。
@FeignClient配置简介,其源码显示默认配置为FeignClientsConfiguration。配置方式一中,@FeignClient注解的configuration属性默认值为FeignClientsConfiguration,实际是通过@ConditionalOnMissingBean定义相关Bean。自定义配置类无需添加@Configuration注解,以免影响全局应用。
配置方式二允许在配置文件中进行设置,random函数源码配置文件优先级高于配置类,同时设置@FeignClient的configuration和配置文件时,配置文件优先。
OpenFeign实现原理基于代理机制,通过自定义接口方法实现远程服务调用,且通过注册中心存储服务提供者信息,如集群数、实例IP和端口等。
@FeignClient接口推荐在消费端实现,以便于维护和避免代码冗余。然而,语音 付费 源码不同的观点倾向于将此类放置在服务端。对于引入OpenFeign带来的问题,学习研究新组件和分布式事务问题成为首要挑战。
OpenFeign使用简单,后续文章将探讨生产环境中使用OpenFeign遇到的问题及解决方案。
微服务实战SpringCloud之Feign简介及使用
在对接第三方系统时,使用硬编码的方式实现对接已显得相对繁琐且效率低下。这里,我推荐使用 Feign 这种更为便捷的方法。Feign 不仅可以轻松地实现服务间的服务调用,还能实现非服务间的 HTTP 调用。然而,这种技术的广泛应用和深入理解在一定程度上依赖于开发者的思想转变。
最新版本的 Spring 框架(Spring 6 的第一个 GA 版本)新增了 HTTP Interface 特性,这使得开发者能够通过定义特定注解标记的方法的 Java 接口来实现 HTTP 请求。这一特性与使用 Feign 进行远程服务调用非常类似,显示了 Spring 在这一领域整合和简化实现的趋势。开发者将能够更加专注于业务逻辑而非底层调用细节。
为了展示这一特性,我将构建一个简单的示例。首先,我们需要创建一个简单的 HTTP 服务。我们可以通过 Spring Boot 工程来实现这个目标。在 Spring Boot 工程中,我们首先定义一个实体类,然后创建一个简单的 Controller 来处理 HTTP 请求。确保在本地地址 .hutool.core.collection.CollectionUtil;
importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;
importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandKey;
importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties;
importcom.netflix.hystrix.HystrixObservableCommand;
importcom.netflix.hystrix.exception.HystrixRuntimeException;
importorg.springframework.beans.factory.ObjectProvider;
importorg.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilter;
importorg.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
importorg.springframework.cloud.gateway.filter.factory.AbstractGatewayFilterFactory;
importorg.springframework.cloud.gateway.support.ServerWebExchangeUtils;
importorg.springframework.cloud.gateway.support.TimeoutException;
importorg.springframework.core.annotation.AnnotatedElementUtils;
importorg.springframework.mand;
if(CollectionUtil.isNotEmpty(apiTimeoutList)){
//requestå¹é å±äºé£ç§æ¨¡å¼
ApiHystrixTimeoutapiHystrixTimeout=getApiHystrixTimeout(apiTimeoutList,path);command=newUnicornRouteHystrixCommand(config.getFallbackUri(),exchange,chain,initSetter(apiHystrixTimeout.getApiPattern(),apiHystrixTimeout.getTimeout()));}else{
command=newUnicornRouteHystrixCommand(config.getFallbackUri(),exchange,chain,initSetter(serviceId(exchange),null));
}
returncommand;
}/
***@paramapiTimeoutList*@parampath*@return*/privateApiHystrixTimeoutgetApiHystrixTimeout(ListapiTimeoutList,Stringpath){for(ApiHystrixTimeoutapiTimeoutPattern:apiTimeoutList){
if(this.antPathMatcher.match(apiTimeoutPattern.getApiPattern(),path)){
returnapiTimeoutPattern;
}}
ApiHystrixTimeoutapiHystrixTimeout=newApiHystrixTimeout();
apiHystrixTimeout.setApiPattern("default");
apiHystrixTimeout.timeout=null;
returnapiHystrixTimeout;
}@Override
publicGatewayFilterapply(Configconfig){return(exchange,chain)-{
UnicornRouteHystrixCommandcommand=initUnicornRouteHystrixCommand(exchange,chain,config);
returnMono.create(s-{Subscriptionsub=command.toObservable().subscribe(s::success,s::error,s::success);
s.onCancel(sub::unsubscribe);
}).onErrorResume((Function)throwable-{if(throwableinstanceofHystrixRuntimeException){
HystrixRuntimeExceptione=(HystrixRuntimeException)throwable;
HystrixRuntimeException.FailureTypefailureType=e.getFailureType();switch(failureType){caseTIMEOUT:
returnMono.error(newTimeoutException());
caseCOMMAND_EXCEPTION:{
Throwablecause=e.getCause();
if(causeinstanceofResponseStatusException||AnnotatedElementUtils.findMergedAnnotation(cause.getClass(),ResponseStatus.class)!=null){
returnMono.error(cause);
}}
default:
break;
}}
SpringCloud入门实战-Sleuth+Zipkin分布式请求链路跟踪详解
探索SpringCloud实战:Sleuth+Zipkin实现分布式请求链路跟踪详解 在SpringCloud入门实战系列中,我们将深入理解SpringCloud Sleuth如何协助解决微服务中的挑战。通过源码地址的项目demo,一步步掌握这一关键组件。Sleuth是Spring Cloud的分布式跟踪解决方案,它跟踪用户请求从数据采集到处理的全过程,构建调用链视图,对微服务监控至关重要。 Sleuth借鉴了Dapper的术语,核心概念包括:Span(跨度):一次请求的标识,每个微服务调用产生一个,由位ID唯一标识,包含摘要、时间戳等信息。
Trace(跟踪):调用链路集合,由一个请求产生的所有Span组成,每个跨度有各自的跟踪ID。
Annotation(标注):记录请求的开始和结束事件,如发送请求、接收请求等。
Sleuth与Zipkin紧密相关,通常一起使用进行可视化追踪。Sleuth特性包括将跟踪信息添加到日志、在应用程序边界自动插入跟踪、提供分布式跟踪数据模型抽象等。在项目集成时,可以搭建Zipkin服务,添加依赖,配置通过HTTP或消息传递方式发送跟踪数据,以及在业务代码中应用Sleuth。测试时,通过访问特定接口可以查看请求链路信息。 通过实践SpringCloud Sleuth,你可以更好地理解和应用它在微服务架构中的作用,提升监控和调试的效率。