时间飞逝,转眼间毕业七年多,从事 Java 开发也六年了。我在想,也是时候将自己的 Java 整理成一套体系。 这一次的知识体系面试题涉及到 Java 知识部分、性能优化、微服务、并发编程、开源框架、分布式等多个方面的知识点。
写这一套 Java 面试必备系列文章的初衷。
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整理自己学过的知识,总结,让其成为一套体系,方便日后查阅。
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现在不少 Java 开发者还比较迷茫,没有形成自己的一套知识体系。希望这一系列的文章能够帮助他们。
目前,Spring Boot+Spring Cloud 架构已经成为 Java 程序员的必备技能之一,刚开始学习时看到琳琅满目的 Spring 全家桶,可能会感到无从下手。如果只了解微服务中的各知识点,而忽略了以微服务分布式架构的方式学习系统的架构顺序,初学者可能就不知道如何使用微服务构建分布式系统。为了使读者更快掌握 Spring Boot+SpringCloud 的基础知识与架构方法,本文的章节顺序即应用系统的架构顺序。
分布式可以理解为人体器官,人体可看成分布式系统,大脑是注册中心的集群,四肢与器官是提供服务的微服务,前进的距离是微服务运行之后的返回值,消耗的体力是微服务中处理的逻辑,影响的记忆是某些微服务对数据库的增删改查。分布式可看成一种思想,而 Spring Cloud 与 Spring Boot 是实现了这种思想的工具。
无论多复杂的分布式应用程序,整合多少个服务器,调用多少种服务接口,使用多少种协议,使用集群还是高可用的何种架构方式,使用客户端还是服务端的何种负载均衡,使用哪个消息中间件、哪个数据库集群,使用搜索引擎/非关系型数据库/时序性数据库/关系型数据库/文件管理等多少种存储介质,其分布式本质都是分布式自身的思想。建议读者动手将本文实例都敲在 IDE 中,在 Linux 服务器上搭建各集群,那么上面那些看起来颇具难度的问题,都将不会是难题。
目录
主要内容
介绍微服务分布式的相关概念,搭建第一个微服务项目,了解微服务项目的运行过程。通过微服务整合 Consul 注册中心,搭建第一个微服务+注册中心的分布式系统。多个微服务与 Consul 注册中心相连,彼此通信,微服务获得彼此的接口及地址,调用彼此的接口与服务。
然后无可避免地需要处理彼此通信时报错的情况,以免单一微服务无法正常提供服务,导致整个分布式系统的瘫痪。此时采用 Ribbon 客户端负载均衡方案,依靠多台服务器部署多个相同微服务项目,以提高系统的性能。在分布式通信不足以解决全部报错问题时,可选择 Hystrix 进行更精细划分,保证在任何一台微服务出现问题时,系统整体仍然能正常运行。
至此初步搭建了分布式系统,然后开始增加微服务的增删改查等业务功能。在系统处理增删改查过程的同时,还需要事务功能的支撑与管理。在初步增删改查后,依靠微服务的缓存增加微服务的性能,同时需要确保 Redis 与 MySQL 之间的增删改查一致性。另外,如果有特殊业务需求,可由分布式消息通信彼此协作、沟通、处理。
在处理基本业务后,还会有定时任务等业务需求,此时需要微服务的任务调度进行处理。而单节点任务调度的微服务可能会有宕机或重复执行等相关问题,只有使多台微服务同时进行任务调度,且彼此协同的情况下,才能解决此类问题。这时需要 Quartz 分布式任务调度解决多个任务调度间彼此协同、相互管理等问题。若有文件上传、下载等相关需求,需要使用微服务的文件上传管理。单节点文件上传可能存在磁盘空间不足或不易管理等问题,需要 FastDFS 分布式文件管理以解决多台文件管理服务器彼此协同、磁盘扩容等问题。
第 1 章微服务分布式架构设计原理;
本章 1.3 节利用 Spring Boot 创建了第一个微服务应用程序。1.5 节将该应用程序的端口号修改为 9090。1.7 节将该应用程序的 properties 配置文件修改成了 YAML 配置文件。1.8 节通过单配置文件让工程适应多应用场景。1.9 节通过多配置文件使工程适应多环境进行开发。
在实际工程中,分布式的环境集成经常会使用多环境配置,多环境配置是微服务十分重要的部分。另外,在实际工程中建议多运用 bootstrap.yml 和 bootstrap.properties 文件,以方便日后维护。
第 2 章分布式的注册中心;
2.3 节初步认识了 Consul 注册中心,并且搭建了 Consul 注册中心的集群,使 Consul 注册中心可以更加良好地运行。
2.4 节使用 Spring Cloud 整合了 Consul 进行注册并获得其他服务的注册地址。
2.5 节使用 Spring Cloud 整合了 Consul 的 Config 功能,可以通过 Java 代码获取 Consul 上的配置参数,方便多个微服务工程管理相同的配置信息。
在得到了其他微服务信息后,第 3 章将介绍使用 Feign 框架通过 Consul 注册中心调用其他微服务接口。
第 3 章分布式的通信;
基于微服务的分布式架构,本章使用 Feign 达到多个微服务互相通信的目的。当调用 Server 端出现异常时,通过 Feign 降级回退函数返回。
微服务集成 Swagger 减少了多个程序员之间的沟通成本,在某程序员提供 Swagger UI 后,其他程序员可以直接了解接口地址、名称、入参、返回值等信息。在得到其他接口的信息后,通过 Feign Client 端可以调用 Server 端微服务提供的接口。Feign 的拦截器在 Feign Client 端调用其他 Server 接口时,对本次请求统一处理。
如果 Feign Client 端调用的 Server 端发生了报错现象,Feign 的 Fallback 类和 Feign 的 Fallback 工厂分别用降级回退类与降级回退工厂,直接将本次请求通过降级函数回退给前台,不会造成线程的阻塞。
如果 Feign Client 端调用的 Server 端发生超时现象,可通过配置 Feign 内置的 Ribbon 负载均衡器进行解决。一旦 Server 端发生超时现象,Feign 都会直接将本次请求通过降级函数回退给前台,不会造成线程的阻塞。
第 4 章分布式的客户端负载均衡;
通过将多个微服务使用相同的微服务名称注册在同一个注册中心上,Feign Client 可以使用 Ribbon 根据算法调用其中任何一个微服务,通过多台服务器提高应用程序的并发承受能力。在分布式架构中,分布式通信是最重要的环节之一,注册中心保证分布式能够得到相关的通信地址,客户端负载均衡减小了分布式通信的并发压力。
第 5 章分布式的断路器;
5.2 节实现了更高级的降级回退方式,在一个函数中使用多个 Feign Client 的 Service,若有任何异常,整个函数都会回退到降级函数中。
5.4 节实现了在调用某个函数后,将该函数的返回结果作为缓存,以防多次调用产生高并发,用“函数名+入参”的形式作为 Key 值,将返回结果作为 Value 值缓存。在一个函数中使用多个 Feign Client 的 Service,以减小多个微服务之间沟通的并发压力。
5.5 节实现了在多次调用某个函数后,将多个线程合并成一个线程进行调用,减小了系统内存和线程并发数量的压力。在一个函数中使用某个 Feign Client 的 Service,将多次得到的 ID 合并成一个 List 对其他微服务进行请求,减小多个微服务之间沟通的并发压力。
5.6 节利用 Hystrix 自带的 Dashboard 性能监控仪表盘页面和性能监控控件,监控其他微服务的 Hystrix 线程池,包括 Hystrix 线程池目前的剩余线程数目、线程池容量、并发情况、运行情况、执行次数等。
其实 Hystrix 自带的 Dashboard 仪表盘使用方法十分简单,在需要被监控的微服务中通过 application 资源配置文件打开被调用地址,通过 @Bean 注解将性能控件相关内容配置在 Spring 容器上,监控端 Dashboard 仪表盘使用 @EnableHystrix-Dashboard 注解开启页面,并在页面上调用 Hystrix 性能控件的相关地址即可。
分布式的三大剑客:注册中心 Consul(包括通信 Feign)、微服务 Spring Application、断路器 Hystrix 已经全部介绍完成。一般在分布式系统搭建初期,先要搭建三个基本要素,再在每个微服务中增加增删改查等业务逻辑。
第 6 章微服务的异步线程池;
异步线程池是一个底层实现复杂但使用方法非常简单的技术,优雅停止异步线程池的测试执行过程则比较复杂。此处要注意每个细节,尤其是在优雅停止异步线程池且执行完成所有应该执行的线程后,线程池中的线程数目是否正确归零。
如果想了解更多关于优化异步线程池的内容,可参考 Java 自带的线程池、Java 第三方线程池、Java 并发编程等相关内容。不论用 Java 自带的线程池,还是第三方开源的线程池,对于异步线程池来说都只是不同的实现而已,并无区别。因为每种线程池的优雅停止实现都不相同,所以每种不同实现出来的异步线程池的优雅停止也不同。
第 7 章微服务整合持久化数据源;
本章通过 Spring Boot 微服务整合 MyBatis 注解和 JPA 注解,达到操作数据库进行增删改查操作的效果。
由于 JPA 注解、MyBatis 注解的分页和多表十分类似,本章不再重复介绍。通过运用 7.2 节和 7.4 节中的 @Select、@Query 等注解,可了解利用注解进行数据库开发的思想。
第 8 章微服务事务;
通过 8.2 节的实例更加完整地了解 @Transational 注解,包括该注解在 @Service 层对多个 dao 层的应用方式,扩展了第 7 章的内容,希望通过本章可以使读者更加清晰地理解事务的使用方式、传播行为、隔离级别等内容。
第 9 章微服务的缓存与分布式的消息通信;
Redis 是最简洁的非关系型缓存数据库,在实际工作中使用较多。9.2 节与 9.6 节分别使用 Spring Data Redis 与 Spring Cache 整合 Redis 以实现缓存的增删改查操作。
9.5 节使用 Redis 作为消息通信中间件进行多个微服务之间的通信。
第 10 章微服务的任务调度与分布式的任务调度;
10.1 节整合了单点任务调度,10.4 节整合了分布式任务调度,以此介绍了任务调度的分布式方法。
Quartz 使用方法十分简捷,在实际项目中也可以使用其他分布式解决方案的框架。其实更重要的是理解任务调度的分布式原理,而非死记硬背 API。
第 11 章微服务的文件上传与分布式文件管理;
11.2 节实现了微服务文件上传,11.7 节实现了微服务的分布式上传。
11.5.4 节介绍了分布式上传的原理,以及微服务的即将上传服务器、文件服务器分割成两个服务器进行操作。FastDFS 安装较为复杂,可参考相关书籍。
第 12 章扩展与部署;
本章拓展了分布式架构的相关方案,总结了本文前几章未涉及的 Spring Boot 与 Spring Cloud 框架扩展内容。
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