一、微服务保护

1.雪崩问题

如何做好后备方案就是后续：

2.雪崩解决方案

某一个服务的线程是固定的，出现故障线程占满后，就不会让取调用这个服务，对其他服务就没有影响。

3.Sentinel

①初识Sentinel

配置过程：
day05-服务保护和分布式事务 - 飞书云文档 (feishu.cn)

先搭建sentinel，下载Jar包cmd运行，访问网页控制台；
再项目引入依赖，配置地址。

这样设置后就会根据请求方式和请求路径监控接口：比如这里Get，Put是相同路径不同请求方式，也被监控到了

②请求限流

QPS每秒钟请求的数量

填好后就可以限流了：

③线程隔离

在购物车功能中，如果不设置线程隔离，当查询购物车功能并发高了耗尽TomCat资源后，修改购物车商品数量也会收到影响。设置查询购物车功能的并发线程数后，查询不行，但修改不影响。

④Fallback

设置enabled为true后就会看到carts产生了子路簇点

采用方式二

⑤服务熔断

熔断就是根据异常比例，慢请求比例，达到一定值就会拒绝去到fallback

切换熔断或者不熔断的原理

响应超过最大RT就是慢比例，熔断时长是熔断时间多久，最小请求数是请求多少次看比例是否达到，统计时长就是最小请求数在这个时间范围内

二、分布式事务

1.认识分布式事务

2.Seata

分布式事务解决思路

TM会告诉TC全局事务开始和结束，到结束RM会报告状态，只有全部正常才会提交

3.部署TC服务

day05-服务保护和分布式事务 - 飞书云文档 (feishu.cn)

部署需要准备tc数据库，准备配置文件，然后下载镜像，docker再部署

4.微服务集成Seata

由于Seata不知道你是否是Spring项目，就必须根据nacos一个服务放置规则去写配置，来找到TC服务地址

将这个配置文件发布到nacos
然后让需要分布式事务的微服务拉取这个共享配置

引入依赖：

5.XA模式

sql等待提交会有性能的问题

修改配置，这个配置在nacos中

6.AT模式

是直接提交，但是在提交前会快照，保存提交前的数据库内容，如果失败从快照中回滚

会出现短暂的数据不一致，在回滚前

实现步骤：

添加注释在前面已经加了

三、RabbitMQ

同步通信，要一步一步等待上一步完成才能开始

1.初识MQ

①同步调用

同步调用存在一些问题

这里用户服务扣减余额到下面的服务应该得同步调用，只有扣减余额成功才能有后续操作，后续操作的前提都是只要余额扣除成功就可以执行，所以应该都异步调用，让他们可以一起工作。

②异步调用

发送者发送消息交给消息代理就可以不管了

故障隔离的原理是我把消息给消息代理了就不管了，消息代理会一直发送消息给你，你出现故障了，也会一直给你发消息，直到你能处理好之后停止。

流量削峰是说我消息代理可以把所有请求拦截住，后续微服务可以根据自己的能力去消息代理那里取多少来进行处理。

时效性要求高，需要拿到结果才能处理就使用同步调用
对调用后的结果不关心，性能要求高就采用异步调用

③MQ技术选型

Kafka大数据采用

2.RabbitMQ

①安装部署

day06-MQ基础 - 飞书云文档 (feishu.cn)

只需要拉取镜像，部署容器

②快速入门

创建队列，填名字就可以；让交换机和队列绑定关系，才能投递消息

③数据隔离

虚拟主机可以让不同MQ隔离开

创建用户：

登录自己的用户后不能操作别的用户创建的交换机和队列

创建虚拟主机：就可以在这个属于该用户的虚拟主机中进行创建交换机和队列了

3.Java客户端

①快速入门

Rabbit可以使用AMQP消息协议

②Work Queues

多个消费者怎么消费队列的消息？

队列中的一个消息只能被一个消费者消费，很多消息的时候就会均匀分配给消费者，类似轮询的规则

这种规则但是没有考虑消费者处理消息的速度，可能A消费者处理完了，B消费者还没处理完导致整体速度降低

所以可以设置：

③Fanout交换机

交换机的存在可以让发布者发送一次消息，调用不同的微服务，只需要每个微服务去绑定一个队列，然后这些队列去绑定交换机

这里发送的API有三个参数，第二个队列填空或空字符

④Direct交换机

类似于给队列添加标签，发送者添加第二个参数，标签对应的队列才会接收到交换机的消息

一个队列可以添加多个标签

发送红色都收得到，发黄色只有二能收到

⑤Topic交换机

队列1只关注以china.开头的消息，队列2只关注以japan.开头的消息，一个队列就可以绑定多个消息

⑥声明队列交换机

手工添加交换机和队列会出现错误

这个configuration配置类编写在消费者中，因为发送者只关心发送消息与否，消费者关心从哪里拿消息。

这里要绑定多个routingKey的话，就要返回多个bean。

Javabean绑定方式代码冗杂

注解：就很方便

⑥消息转换器

这样使用Json序列化的话传入一个对象，监听也可以拿到这个对象。

4.业务改造

支付服务是发送者，交易服务是消费者

步骤：
1.引入依赖

2.设置MQ地址配置

3.设置转换器配置，由于这个配置类所有需要MQ的都会需要，所以设置在common中

让可以被扫描到

4.在消费者中编写监听代码

5.在发送者编写发送代码

使用try/catch就不会影响主程序了

四、MQ高级

MQ高级功能就是确保消息能够正确收发

1.发送者的可靠性

①发送者重连

以上配置是关于使用Spring Boot连接到RabbitMQ消息队列的设置。让我用通俗易懂的语言解释一下：

1. `connection-timeout: 1s`: 这是设置与 RabbitMQ 的连接超时时间。也就是说，如果在1秒内无法连接到 RabbitMQ，系统会超时并停止尝试连接。

2. `retry` 重试机制：

- `enabled: true`: 这表示开启了消息发送失败后的重试机制。也就是说，如果发送消息失败，系统会尝试重新发送消息，直到达到最大重试次数或成功为止。

- `initial-interval: 1000ms`: 这是在第一次失败后等待重新尝试的时间间隔。在第一次失败后，系统会等待1秒，然后再次尝试发送消息。

- `multiplier: 1`: 这是一个倍数，用于计算下一次重试的等待时间。每次失败后，系统会将 `initial-interval` 乘以这个倍数，以确定下一次等待的时间间隔。在这种情况下，下一次等待时间间隔仍然是1秒。

- `max-attempts: 3`: 这是设置的最大重试次数。如果消息发送失败并且重试次数已达到这个限制，则系统将停止尝试发送消息，并且可能需要采取其他措施来处理消息发送失败的情况。

②发送者确认

持久消息只有保存到磁盘中才算成功

只要配置正确，exchange和queue正确，nack只会MQ错误才会出现

一般不开启。

2.MQ的可靠性

①数据持久化

1.持久化就是放入磁盘中，内存中的内容会消息重启后

2.内存的空间有限，如果瞬间来了很多消息，它会满了后再向磁盘写入，这样会造成阻塞，如果是持久化消息，来一个会先进入内存然后写入磁盘一个，不会造成阻塞，效率更高。

交换机持久化，队列持久化，消息持久化

消息设置为PERSISTENT

②Lazy Queue

数据持久化会造成并发，同一时间处理消息量很高，Lazy Queue会降低同一时间处理消息量

不会存入内存中，直接到磁盘
会监控消费者处理消息的快慢，快就会提前缓存

声明队列可以配置configuration也可以加注解。

3.消费者的可靠性

①消费者确认机制

发现消息的内容有问题导致运行失败就返回reject

②失败重试机制

失败重试次数耗尽后策略有三种，默认第一种，不合适。

③业务幂等性

消费者处理好后返回ack中断开了和MQ的连接，会造成再次接受消息处理

一些任务是幂等的，多次接受消息不会有影响。

策略：发送者给消息添加id

消费者可以用message来监听消息

还要处理id的逻辑与业务无关，麻烦且影响性能

4.延迟消息

兜底方案

①死信交换机

利用死信交换机的机制实现了延迟消息的效果

创建normal.direct和normal.queue，并声明死信交换机

 创建死信交换机和队列绑定

发送者这里设置了延迟时间，时间到未处理就会进入死信交换机

②延迟消息插件

部署过程：下载插件，上传插件，挂载到数据卷（进入数据卷的位置后执行命令）

day07-MQ高级 - 飞书云文档 (feishu.cn)

声明延迟交换机的方式：

发消息：

避免同一个时刻存在大量延迟消息，延迟依赖cpu中的时钟计时，过多会给CPU压力。

让延迟时间不要过长

③取消超时订单

原本程序创建订单功能，和支付功能在两个不同微服务：交易服务，支付服务

当用户下单后会生成订单，并且清理购物车，扣减库存。
之后会弹出等待用户支付的页面，用户支付成功后会调用交易服务中修改订单状态为已支付。
这就存在一个问题：如果用户一直未支付，交易服务处理失败，此时库存已经扣减，但未卖出，存在数据不一致。如果支付服务发送修改订单状态出现问题，已支付但未修改订单状态存在数据不一致。

此时使用延迟消息，交易服务生成订单后，会向自己发送延迟消息，查看订单状态，为未支付会修改库存等。