本文档由B站黑马以及乐字节视频教程文档整理所得

1.Nacos配置管理

Nacos除了可以做注册中心，同样可以做配置管理来使用。

1.1.统一配置管理

当微服务部署的实例越来越多，达到数十、数百时，逐个修改微服务配置就会让人抓狂，而且很容易出错。我们需要一种统一配置管理方案，可以集中管理所有实例的配置。

Nacos一方面可以将配置集中管理，另一方可以在配置变更时，及时通知微服务，实现配置的热更新。

1.1.1.在nacos中添加配置文件

如何在nacos中管理配置呢？

然后在弹出的表单中，填写配置信息：

注意：项目的核心配置，需要热更新的配置才有放到nacos管理的必要。基本不会变更的一些配置还是保存在微服务本地比较好。

1.1.2.从微服务拉取配置

微服务要拉取nacos中管理的配置，并且与本地的application.yml配置合并，才能完成项目启动。

但如果尚未读取application.yml，又如何得知nacos地址呢？

因此spring引入了一种新的配置文件：bootstrap.yaml文件，会在application.yml之前被读取，流程如下：

1）引入nacos-config依赖

首先，在user-service服务中，引入nacos-config的客户端依赖：

<!--nacos配置管理依赖-->
<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
</dependency>

2）添加bootstrap.yaml

然后，在user-service中添加一个bootstrap.yaml文件，内容如下：

spring:application:name: userservice # 服务名称profiles:active: dev #开发环境，这里是dev cloud:nacos:server-addr: localhost:8848 # Nacos地址config:file-extension: yaml # 文件后缀名

这里会根据spring.cloud.nacos.server-addr获取nacos地址，再根据

${spring.application.name}-${spring.profiles.active}.${spring.cloud.nacos.config.file-extension}作为文件id，来读取配置。

本例中，就是去读取userservice-dev.yaml：

3）读取nacos配置

在user-service中的UserController中添加业务逻辑，读取pattern.dateformat配置：

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完整代码：

package cn.itcast.user.web;import cn.itcast.user.pojo.User;
import cn.itcast.user.service.UserService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {@Autowiredprivate UserService userService;@Value("${pattern.dateformat}")private String dateformat;@GetMapping("now")public String now(){return LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern(dateformat));}// ...略
}

在页面访问，可以看到效果：

1.2.配置热更新

我们最终的目的，是修改nacos中的配置后，微服务中无需重启即可让配置生效，也就是配置热更新。

要实现配置热更新，可以使用两种方式：

1.2.1.方式一

在@Value注入的变量所在类上添加注解@RefreshScope：

1.2.2.方式二

使用@ConfigurationProperties注解代替@Value注解。

在user-service服务中，添加一个类，读取patterrn.dateformat属性：

package cn.itcast.user.config;import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.stereotype.Component;@Component
@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "pattern")
public class PatternProperties {private String dateformat;
}

在UserController中使用这个类代替@Value：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-f3Uzeo04-1635923652302)(assets/image-20210714171316124.png)]

完整代码：

package cn.itcast.user.web;import cn.itcast.user.config.PatternProperties;
import cn.itcast.user.pojo.User;
import cn.itcast.user.service.UserService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {@Autowiredprivate UserService userService;@Autowiredprivate PatternProperties patternProperties;@GetMapping("now")public String now(){return LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern(patternProperties.getDateformat()));}// 略
}

1.3.配置共享

其实微服务启动时，会去nacos读取多个配置文件，例如：

• [spring.application.name]-[spring.profiles.active].yaml，例如：userservice-dev.yaml

• [spring.application.name].yaml，例如：userservice.yaml

而[spring.application.name].yaml不包含环境，因此可以被多个环境共享。

下面我们通过案例来测试配置共享

1）添加一个环境共享配置

我们在nacos中添加一个userservice.yaml文件：

2）在user-service中读取共享配置

在user-service服务中，修改PatternProperties类，读取新添加的属性：

在user-service服务中，修改UserController，添加一个方法：

3）运行两个UserApplication，使用不同的profile

修改UserApplication2这个启动项，改变其profile值：

这样，UserApplication(8081)使用的profile是dev，UserApplication2(8082)使用的profile是test。

启动UserApplication和UserApplication2

访问http://localhost:8081/user/prop，结果：

访问http://localhost:8082/user/prop，结果：

可以看出来，不管是dev，还是test环境，都读取到了envSharedValue这个属性的值。

4）配置共享的优先级

当nacos、服务本地同时出现相同属性时，优先级有高低之分：

2.Feign远程调用

先来看我们以前利用RestTemplate发起远程调用的代码：

存在下面的问题：

•代码可读性差，编程体验不统一

•参数复杂URL难以维护

Feign是一个声明式的http客户端，官方地址：https://github.com/OpenFeign/feign

其作用就是帮助我们优雅的实现http请求的发送，解决上面提到的问题。

2.1.Feign替代RestTemplate

Fegin的使用步骤如下：

1）引入依赖

我们在order-service服务的pom文件中引入feign的依赖：

<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

2）添加注解

在order-service的启动类添加注解开启Feign的功能：

3）编写Feign的客户端

在order-service中新建一个接口，内容如下：

package cn.itcast.order.client;import cn.itcast.order.pojo.User;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;@FeignClient("userservice")
public interface UserClient {@GetMapping("/user/{id}")User findById(@PathVariable("id") Long id);
}

这个客户端主要是基于SpringMVC的注解来声明远程调用的信息，比如：

• 服务名称：userservice
• 请求方式：GET
• 请求路径：/user/{id}
• 请求参数：Long id
• 返回值类型：User

这样，Feign就可以帮助我们发送http请求，无需自己使用RestTemplate来发送了。

4）测试

修改order-service中的OrderService类中的queryOrderById方法，使用Feign客户端代替RestTemplate：

是不是看起来优雅多了。

5）总结

使用Feign的步骤：

① 引入依赖

② 添加@EnableFeignClients注解

③ 编写FeignClient接口

④ 使用FeignClient中定义的方法代替RestTemplate

2.2.自定义配置

Feign可以支持很多的自定义配置，如下表所示：

类型	作用	说明
feign.Logger.Level	修改日志级别	包含四种不同的级别：NONE、BASIC、HEADERS、FULL
feign.codec.Decoder	响应结果的解析器	http远程调用的结果做解析，例如解析json字符串为java对象
feign.codec.Encoder	请求参数编码	将请求参数编码，便于通过http请求发送
feign. Contract	支持的注解格式	默认是SpringMVC的注解
feign. Retryer	失败重试机制	请求失败的重试机制，默认是没有，不过会使用Ribbon的重试

一般情况下，默认值就能满足我们使用，如果要自定义时，只需要创建自定义的@Bean覆盖默认Bean即可。

下面以日志为例来演示如何自定义配置。

2.2.1.配置文件方式

基于配置文件修改feign的日志级别可以针对单个服务：

feign:  client:config: userservice: # 针对某个微服务的配置loggerLevel: FULL #  日志级别 

也可以针对所有服务：

feign:  client:config: default: # 这里用default就是全局配置，如果是写服务名称，则是针对某个微服务的配置loggerLevel: FULL #  日志级别 

而日志的级别分为四种：

• NONE：不记录任何日志信息，这是默认值。
• BASIC：仅记录请求的方法，URL以及响应状态码和执行时间
• HEADERS：在BASIC的基础上，额外记录了请求和响应的头信息
• FULL：记录所有请求和响应的明细，包括头信息、请求体、元数据。

2.2.2.Java代码方式

也可以基于Java代码来修改日志级别，先声明一个类，然后声明一个Logger.Level的对象：

public class DefaultFeignConfiguration  {@Beanpublic Logger.Level feignLogLevel(){return Logger.Level.BASIC; // 日志级别为BASIC}
}

如果要全局生效，将其放到启动类的@EnableFeignClients这个注解中：

@EnableFeignClients(defaultConfiguration = DefaultFeignConfiguration .class) 

如果是局部生效，则把它放到对应的@FeignClient这个注解中：

@FeignClient(value = "userservice", configuration = DefaultFeignConfiguration .class) 

2.3.Feign使用优化

Feign底层发起http请求，依赖于其它的框架。其底层客户端实现包括：

•URLConnection：默认实现，不支持连接池

•Apache HttpClient ：支持连接池

•OKHttp：支持连接池

因此提高Feign的性能主要手段就是使用连接池代替默认的URLConnection。

这里我们用Apache的HttpClient来演示。

1）引入依赖

在order-service的pom文件中引入Apache的HttpClient依赖：

<!--httpClient的依赖 -->
<dependency><groupId>io.github.openfeign</groupId><artifactId>feign-httpclient</artifactId>
</dependency>

2）配置连接池

在order-service的application.yml中添加配置：

feign:client:config:default: # default全局的配置loggerLevel: BASIC # 日志级别，BASIC就是基本的请求和响应信息httpclient:enabled: true # 开启feign对HttpClient的支持max-connections: 200 # 最大的连接数max-connections-per-route: 50 # 每个路径的最大连接数

接下来，在FeignClientFactoryBean中的loadBalance方法中打断点：

Debug方式启动order-service服务，可以看到这里的client，底层就是Apache HttpClient：

总结，Feign的优化：

1.日志级别尽量用basic

2.使用HttpClient或OKHttp代替URLConnection

① 引入feign-httpClient依赖

② 配置文件开启httpClient功能，设置连接池参数

2.4.最佳实践

所谓最近实践，就是使用过程中总结的经验，最好的一种使用方式。

自习观察可以发现，Feign的客户端与服务提供者的controller代码非常相似：

feign客户端：

UserController：

有没有一种办法简化这种重复的代码编写呢？

2.4.1.继承方式

一样的代码可以通过继承来共享：

1）定义一个API接口，利用定义方法，并基于SpringMVC注解做声明。

2）Feign客户端和Controller都集成改接口

优点：

• 简单
• 实现了代码共享

缺点：

• 服务提供方、服务消费方紧耦合

• 参数列表中的注解映射并不会继承，因此Controller中必须再次声明方法、参数列表、注解

2.4.2.抽取方式

将Feign的Client抽取为独立模块，并且把接口有关的POJO、默认的Feign配置都放到这个模块中，提供给所有消费者使用。

例如，将UserClient、User、Feign的默认配置都抽取到一个feign-api包中，所有微服务引用该依赖包，即可直接使用。

2.4.3.实现基于抽取的最佳实践

1）抽取

首先创建一个module，命名为feign-api：

项目结构：

在feign-api中然后引入feign的starter依赖

<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

然后，order-service中编写的UserClient、User、DefaultFeignConfiguration都复制到feign-api项目中

2）在order-service中使用feign-api

首先，删除order-service中的UserClient、User、DefaultFeignConfiguration等类或接口。

在order-service的pom文件中中引入feign-api的依赖：

<dependency><groupId>cn.itcast.demo</groupId><artifactId>feign-api</artifactId><version>1.0</version>
</dependency>

修改order-service中的所有与上述三个组件有关的导包部分，改成导入feign-api中的包

3）重启测试

重启后，发现服务报错了：

这是因为UserClient现在在cn.itcast.feign.clients包下，

而order-service的@EnableFeignClients注解是在cn.itcast.order包下，不在同一个包，无法扫描到UserClient。

4）解决扫描包问题

方式一：

指定Feign应该扫描的包：

@EnableFeignClients(basePackages = "cn.itcast.feign.clients")

方式二：

指定需要加载的Client接口：

@EnableFeignClients(clients = {UserClient.class})

3.Gateway服务网关

Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 的一个全新项目，该项目是基于 Spring 5.0，Spring Boot 2.0 和 Project Reactor 等响应式编程和事件流技术开发的网关，它旨在为微服务架构提供一种简单有效的统一的 API 路由管理方式。

3.1.为什么需要网关

Gateway网关是我们服务的守门神，所有微服务的统一入口。

网关的核心功能特性：

• 请求路由
• 权限控制
• 限流

架构图：

权限控制：网关作为微服务入口，需要校验用户是是否有请求资格，如果没有则进行拦截。

路由和负载均衡：一切请求都必须先经过gateway，但网关不处理业务，而是根据某种规则，把请求转发到某个微服务，这个过程叫做路由。当然路由的目标服务有多个时，还需要做负载均衡。

限流：当请求流量过高时，在网关中按照下流的微服务能够接受的速度来放行请求，避免服务压力过大。

在SpringCloud中网关的实现包括两种：

• gateway
• zuul

Zuul是基于Servlet的实现，属于阻塞式编程。而SpringCloudGateway则是基于Spring5中提供的WebFlux，属于响应式编程的实现，具备更好的性能。

3.2.gateway快速入门

下面，我们就演示下网关的基本路由功能。基本步骤如下：

1. 创建SpringBoot工程gateway，引入网关依赖
2. 编写启动类
3. 编写基础配置和路由规则
4. 启动网关服务进行测试

1）创建gateway服务，引入依赖

创建服务：

引入依赖：

<!--网关-->
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>
<!--nacos服务发现依赖-->
<dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>

2）编写启动类

package cn.itcast.gateway;import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
public class GatewayApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(GatewayApplication.class, args);}
}

3）编写基础配置和路由规则

创建application.yml文件，内容如下：

server:port: 10010 # 网关端口
spring:application:name: gateway # 服务名称cloud:nacos:server-addr: localhost:8848 # nacos地址gateway:routes: # 网关路由配置- id: user-service # 路由id，自定义，只要唯一即可# uri: http://127.0.0.1:8081 # 路由的目标地址 http就是固定地址uri: lb://userservice # 路由的目标地址 lb就是负载均衡，后面跟服务名称predicates: # 路由断言，也就是判断请求是否符合路由规则的条件- Path=/user/** # 这个是按照路径匹配，只要以/user/开头就符合要求

我们将符合Path 规则的一切请求，都代理到 uri参数指定的地址。

本例中，我们将 /user/**开头的请求，代理到lb://userservice，lb是负载均衡，根据服务名拉取服务列表，实现负载均衡。

4）重启测试

重启网关，访问http://localhost:10010/user/1时，符合/user/**规则，请求转发到uri：http://userservice/user/1，得到了结果：

5）网关路由的流程图

整个访问的流程如下：

总结：

网关搭建步骤：

1. 创建项目，引入nacos服务发现和gateway依赖

2. 配置application.yml，包括服务基本信息、nacos地址、路由

路由配置包括：

1. 路由id：路由的唯一标示

2. 路由目标（uri）：路由的目标地址，http代表固定地址，lb代表根据服务名负载均衡

3. 路由断言（predicates）：判断路由的规则，

4. 路由过滤器（filters）：对请求或响应做处理

接下来，就重点来学习路由断言和路由过滤器的详细知识

3.3.断言工厂

我们在配置文件中写的断言规则只是字符串，这些字符串会被Predicate Factory读取并处理，转变为路由判断的条件

例如Path=/user/**是按照路径匹配，这个规则是由

org.springframework.cloud.gateway.handler.predicate.PathRoutePredicateFactory类来

处理的，像这样的断言工厂在SpringCloudGateway还有十几个:

名称	说明	示例
After	是某个时间点后的请求	- After=2037-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver]
Before	是某个时间点之前的请求	- Before=2031-04-13T15:14:47.433+08:00[Asia/Shanghai]
Between	是某两个时间点之前的请求	- Between=2037-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver], 2037-01-21T17:42:47.789-07:00[America/Denver]
Cookie	请求必须包含某些cookie	- Cookie=chocolate, ch.p
Header	请求必须包含某些header	- Header=X-Request-Id, \d+
Host	请求必须是访问某个host（域名）	- Host=.somehost.org,.anotherhost.org
Method	请求方式必须是指定方式	- Method=GET,POST
Path	请求路径必须符合指定规则	- Path=/red/{segment},/blue/**
Query	请求参数必须包含指定参数	- Query=name, Jack或者- Query=name
RemoteAddr	请求者的ip必须是指定范围	- RemoteAddr=192.168.1.1/24
Weight	权重处理

我们只需要掌握Path这种路由工程就可以了。

3.4.过滤器工厂

GatewayFilter是网关中提供的一种过滤器，可以对进入网关的请求和微服务返回的响应做处理：

3.4.1.路由过滤器的种类

Spring提供了31种不同的路由过滤器工厂。例如：

名称	说明
AddRequestHeader	给当前请求添加一个请求头
RemoveRequestHeader	移除请求中的一个请求头
AddResponseHeader	给响应结果中添加一个响应头
RemoveResponseHeader	从响应结果中移除有一个响应头
RequestRateLimiter	限制请求的流量

3.4.2.请求头过滤器

下面我们以AddRequestHeader 为例来讲解。

需求：给所有进入userservice的请求添加一个请求头：Truth=itcast is freaking awesome!

只需要修改gateway服务的application.yml文件，添加路由过滤即可：

spring:cloud:gateway:routes:- id: user-service uri: lb://userservice predicates: - Path=/user/** filters: # 过滤器- AddRequestHeader=Truth, Itcast is freaking awesome! # 添加请求头

当前过滤器写在userservice路由下，因此仅仅对访问userservice的请求有效。

3.4.3.默认过滤器

如果要对所有的路由都生效，则可以将过滤器工厂写到default下。格式如下：

spring:cloud:gateway:routes:- id: user-service uri: lb://userservice predicates: - Path=/user/**default-filters: # 默认过滤项- AddRequestHeader=Truth, Itcast is freaking awesome! 

server:port: 9999 # 网关端口
spring:application:name: gateway # 服务名称redis:timeout: 10000        #连接超时时间host: 123.57.155.19   #连接地址password: qyb123      #连接密码database: 0lettuce:pool:max-active: 1024max-wait: 10000max-idle: 200min-idle: 5cloud:nacos:server-addr: localhost:8848 # nacos地址gateway:routes: # 网关路由配置- id: user-service # 路由id，自定义，只要唯一即可uri: lb://userservice # 路由的目标地址 lb就是负载均衡，后面跟服务名称predicates: # 路由断言，也就是判断请求是否符合路由规则的条件- Path=/user/** # 这个是按照路径匹配，只要以/user/开头就符合要求- id: order-service # 路由id，自定义，只要唯一即可uri: lb://orderservice # 路由的目标地址 lb就是负载均衡，后面跟服务名称filters: # 过滤器- AddRequestHeader=Word, QYB is freaking awesome! # 添加请求头
#            - PrefixPath=/order    # 为所有请求添加 前缀- StripPrefix=1        # 为所有请求 截除
#            - RewritePath=/order/order/(?<segment>.*), /order/$\{segment}predicates:- Path=/order/order/**
#            - Query=token
#      default-filters: # 默认过滤项
#        - AddRequestHeader=Word, WANGBADUZI is freaking awesome!

3.4.4.总结

过滤器的作用是什么？

① 对路由的请求或响应做加工处理，比如添加请求头

② 配置在路由下的过滤器只对当前路由的请求生效

defaultFilters的作用是什么？

① 对所有路由都生效的过滤器

3.5.全局过滤器

上一节学习的过滤器，网关提供了31种，但每一种过滤器的作用都是固定的。如果我们希望拦截请求，做自己的业务逻辑则没办法实现。

3.5.1.全局过滤器作用

全局过滤器的作用也是处理一切进入网关的请求和微服务响应，与GatewayFilter的作用一样。区别在于GatewayFilter通过配置定义，处理逻辑是固定的；而GlobalFilter的逻辑需要自己写代码实现。

定义方式是实现GlobalFilter接口。

public interface GlobalFilter {/***  处理当前请求，有必要的话通过{@link GatewayFilterChain}将请求交给下一个过滤器处理** @param exchange 请求上下文，里面可以获取Request、Response等信息* @param chain 用来把请求委托给下一个过滤器 * @return {@code Mono<Void>} 返回标示当前过滤器业务结束*/Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain);
}

在filter中编写自定义逻辑，可以实现下列功能：

• 登录状态判断
• 权限校验
• 请求限流等

3.5.2.自定义全局过滤器

需求：定义全局过滤器，拦截请求，判断请求的参数是否满足下面条件：

• 参数中是否有authorization，

• authorization参数值是否为admin

如果同时满足则放行，否则拦截

实现：

在gateway中定义一个过滤器：

package cn.itcast.gateway.filters;import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.annotation.Order;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;@Order(-1)
@Component
public class AuthorizeFilter implements GlobalFilter {@Overridepublic Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {// 1.获取请求参数MultiValueMap<String, String> params = exchange.getRequest().getQueryParams();// 2.获取authorization参数String auth = params.getFirst("authorization");// 3.校验if ("admin".equals(auth)) {// 放行return chain.filter(exchange);}// 4.拦截// 4.1.禁止访问，设置状态码exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.FORBIDDEN);// 4.2.结束处理return exchange.getResponse().setComplete();}
}

3.5.3.过滤器执行顺序

请求进入网关会碰到三类过滤器：当前路由的过滤器、DefaultFilter、GlobalFilter

请求路由后，会将当前路由过滤器和DefaultFilter、GlobalFilter，合并到一个过滤器链（集合）中，排序后依次执行每个过滤器：

排序的规则是什么呢？

• 每一个过滤器都必须指定一个int类型的order值，order值越小，优先级越高，执行顺序越靠前。
• GlobalFilter通过实现Ordered接口，或者添加@Order注解来指定order值，由我们自己指定
• 路由过滤器和defaultFilter的order由Spring指定，默认是按照声明顺序从1递增。
• 当过滤器的order值一样时，会按照 defaultFilter > 路由过滤器 > GlobalFilter的顺序执行。

详细内容，可以查看源码：

org.springframework.cloud.gateway.route.RouteDefinitionRouteLocator#getFilters()方法是先加载defaultFilters，然后再加载某个route的filters，然后合并。

org.springframework.cloud.gateway.handler.FilteringWebHandler#handle()方法会加载全局过滤器，与前面的过滤器合并后根据order排序，组织过滤器链

3.6.跨域问题

3.6.1.什么是跨域问题

跨域：域名不一致就是跨域，主要包括：

• 域名不同： www.taobao.com 和 www.taobao.org 和 www.jd.com 和 miaosha.jd.com

• 域名相同，端口不同：localhost:8080和localhost8081

跨域问题：浏览器禁止请求的发起者与服务端发生跨域ajax请求，请求被浏览器拦截的问题

解决方案：CORS，这个以前应该学习过，这里不再赘述了。不知道的小伙伴可以查看https://www.ruanyifeng.com/blog/2016/04/cors.html

3.6.2.模拟跨域问题

放入tomcat或者nginx这样的web服务器中，启动并访问。

可以在浏览器控制台看到下面的错误：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-UOs2OToG-1635923652322)(assets/image-20210714215832675.png)]

从localhost:8090访问localhost:10010，端口不同，显然是跨域的请求。

3.6.3.解决跨域问题

在gateway服务的application.yml文件中，添加下面的配置：

spring:cloud:gateway:# 。。。globalcors: # 全局的跨域处理add-to-simple-url-handler-mapping: true # 解决options请求被拦截问题corsConfigurations:'[/**]':allowedOrigins: # 允许哪些网站的跨域请求 - "http://localhost:8090"allowedMethods: # 允许的跨域ajax的请求方式- "GET"- "POST"- "DELETE"- "PUT"- "OPTIONS"allowedHeaders: "*" # 允许在请求中携带的头信息allowCredentials: true # 是否允许携带cookiemaxAge: 360000 # 这次跨域检测的有效期

3.7.网关限流

3.7.1 为什么要限流

比如Web服务、对外APl,这种类型的服务有以下几种可能导致机器被拖垮

• 用户增长过快
• 因为某个热点事件(微博热搜)
• 竟争对象爬虫
• 恶意的请求

这些情况都是无法预知的,不知道什么时候会有10倍甚至20倍的流量打进来,如果真碰上这种情况,扩容是根本来不及的。

​ 从上图可以看出,对内而言:上游的A、B服务直接依赖了下游的基础服务C,对于A,B服务都依赖的基础服务C这种场景,服务A和B其实处于某种竟争关系,如果服务A的并发阈值设置过大,当流量高峰期来临,有可能直接拖垮基础服务C并影响服务B,即雪崩效应。

3.7.2 限流算法

常见的限流算法有以下三种

• 计数器算法
• 漏桶算法（Leaky Bucket）
• 令牌桶算法 (Token Bucket)

​ 计数器算法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定,对于A接□来说,我们1分钟的访问次数不能超过100个。那么我们可以这么做:在一开始的时候,我们可以设置一个计数器 counter,每当一个请求过来的时候, counter就加1,如果 counter的值大于100并且该请求与第一个请求的间隔时间还在1分钟之内,触发限流;如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟,重置 counter重新计数,具体算法的示意图如下:

这种算法最为简单，但却有致命的缺陷，就是临界问题，如图：

​ 从上图中我们可以看到,假设有一个恶意用户,他在0:59时,瞬间发送了100个请求,并且1:00又瞬间发送了100个请求那么其实这个用户在1秒里面,瞬间发送了200个请求。我们刚才规定的是1分钟最多100个请求,也就是每秒钟最多1.7个请求,用户通过在时间窗囗的重置节点处突发请求,可以瞬间超过我们的速率限制。用户有可能通过算法的这个漏洞,瞬间压垮我们的应用。还有资源浪费的问题存在,我们的预期想法是希望100个请求可以均匀分布在这一分钟内,假设30s以内我们就请求上限了那么剩余的半分钟服务器就会处于闲置状态

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3.7.3 漏桶算法

​ 漏桶箅法其实也很简单,可以粗略的认为就是注水漏水的过程,往桶中以仼意速率流入水,以一定速率流岀水,当水超过桶流量则丢弃,因为桶容量是不变的,保证了整体的速率

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3.7.4 令牌桶算法

​ 令牌桶算法是对漏桶算法的一种改进,漏桶算法能够限制靕求啁用的谏率,而令牌桶算法能够在限制啁用的平均谏率的同时还允许一定程度的突发调用。在令牌桶算法中,存在一个桶,用来存放固走数量的令牌。算法中存在一种机制,以一定的速率往桶中放令牌。每次请求调用需要先获取令牌,只有拿到令牌,才有机会继续执行,否则选择选择等待可用的令牌、或者直接拒绝。放令牌这个动作是持续不断的进行,如果桶中令牌数达到上限,就丢弃令牌。

​ 场景大概是这样的:桶中一直有大量的可用令牌,这时进来的请求可以直接拿到令牌执行,比如设置QPS为100/s,那么限流器初始化完成一秒后,桶中就已经有100个令牌了,等服务启动完成对外提供服务时,该限流器可以抵挡瞬时的100个请求。当桶中没有令牌时,请求会进行等待,最后相当于以一定的速率执行。

• Spring Cloud Gateway内部使用的就是该算法,大概描述如下:
• 所有的请求在处理之前都需要拿刳一个可用的令牌才会被处理;
• 根据限流大小,设置按照一定的速率往桶里添加令牌;
• 桶设置最大的放置令牌限制,当桶满时、新添加的令牌就被丢弃或者拒绝;
• 请求到达后首先要获取令牌桶中的令牌,拿着令牌才可以进行其他的业务逻辑,处理完业务逻辑之后,将令牌直接删除
• 令牌桶有最低限额,当桶中的令牌达到最低限额的时候,请求处理完之后将不会删除令牌,以此保证足够的限流。

​ 漏桶算法主要用途在于保护它,而令牌桶算法主要目的在于保护自己,将请求压力交由目标服务处理。假设突然进来很多请求,只要拿到令牌这些请求会瞬时被处理调用目标服务

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server:port: 9999 # 网关端口
spring:application:name: gateway # 服务名称redis:timeout: 10000        #连接超时时间host: 127.0.0.1   #连接地址password:       #连接密码database: 1lettuce:pool:max-active: 1024max-wait: 10000max-idle: 200min-idle: 5cloud:nacos:server-addr: localhost:8848 # nacos地址gateway:routes: # 网关路由配置- id: user-service # 路由id，自定义，只要唯一即可# uri: http://127.0.0.1:8081 # 路由的目标地址 http就是固定地址uri: lb://userservice # 路由的目标地址 lb就是负载均衡，后面跟服务名称predicates: # 路由断言，也就是判断请求是否符合路由规则的条件- Path=/user/** # 这个是按照路径匹配，只要以/user/开头就符合要求- id: order-service # 路由id，自定义，只要唯一即可# uri: http://127.0.0.1:8081 # 路由的目标地址 http就是固定地址uri: lb://orderservice # 路由的目标地址 lb就是负载均衡，后面跟服务名称predicates:- Path=/order/**filters: # 过滤器- name: RequestRateLimiterargs:redis-rate-limiter.replenishRate: 1    #令牌桶每秒填充数量redis-rate-limiter.burstCapacity: 2    #令牌桶总容量key-resolver: "#{@ipKeyResolver}"    #使用SpEL表达式按名称引用 bean

3.8 Gateway限流

Spring Cloud Gateway 官方提供了 RequestRateLimiterGatewayFilterFactory 过滤器工厂,使用 Redis和Lua脚本实现了令牌桶的方式

3.8.1 注入依赖

        <!--spring data redis reactive 依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId></dependency><!--commons-pool2 对象池依赖--><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId></dependency>

3.8.2 配置 yml 文件

spring:application:name: gateway # 服务名称redis:timeout: 10000        #连接超时时间host: 123.57.155.19   #连接地址password: qyb123      #连接密码database: 0lettuce:pool:max-active: 1024max-wait: 10000max-idle: 200min-idle: 5cloud:nacos:server-addr: localhost:8848 # nacos地址gateway:routes: # 网关路由配置- id: user-service # 路由id，自定义，只要唯一即可uri: lb://userservice # 路由的目标地址 lb就是负载均衡，后面跟服务名称predicates: # 路由断言，也就是判断请求是否符合路由规则的条件- Path=/user/** # 这个是按照路径匹配，只要以/user/开头就符合要求- id: order-service # 路由id，自定义，只要唯一即可uri: lb://orderservice # 路由的目标地址 lb就是负载均衡，后面跟服务名称filters: # 过滤器- name: RequestRateLimiterargs:redis-rate-limiter.replenishRate: 1    #令牌桶每秒填充数量redis-rate-limiter.burstCapacity: 2    #令牌桶总容量key-resolver: "#{@pathKeyResolver}"    #使用SpEL表达式按名称引用 bean

3.8.3 限流规则

3.8.3.1 URI 限流

@Configuration
public class KeyResolverConfiguration {/*** @title  URI 限流* @description  验证Gateway的 URI 限流* @author qyb* @updateTime 2021/10/30 15:51* @throws*/@Beanpublic KeyResolver pathKeyResolver(){// jdk 1.8return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getURI().getPath());}
}

3.8.3.2 参数限流

    /*** @title  参数 限流* @description  验证Gateway的 参数 限流* @author qyb* @updateTime 2021/10/30 15:51* @throws*/@Beanpublic KeyResolver paramemterKeyResolver(){// jdk 1.8return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("id"));}

3.8.3.3 IP限流

    /*** @title  IP 限流* @description  验证Gateway的 IP 限流* @author qyb* @updateTime 2021/10/30 15:51* @throws*/@Beanpublic KeyResolver ipKeyResolver(){// jdk 1.8return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName());}

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3.9 Hystrix熔断

3.9.1 maven依赖导入

<!-- Hystrix 依赖-->
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
</dependency>

3.9.2 设置yml文件

- id: product_consumeruri: lb://service-consumerpredicates:- Path=/Cus_echo/** #拦截该路径转发到URIfilters:- name: Hystrix args:name: fallbackcmd fallbackUri: forward:/fallback  #返回路径# yml中设置Hystrix的全局超时信息#这里的fallbackcmd就是第二步的那个名字hystrix.command.fallbackcmd.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds: 3000

3.9.3 设置/fallback路径

@RestControllerpublic class DefaultHystrixController{@RequestMapping(value = "/fallback",method = RequestMethod.GET)public String fallback(){System.out.println("fallback****************Gateway");return "welcome to fallback";}}

3.10 高可用网关

​ 业内通常用多少9来衡量网站的可用性,例如QQ的可用性是4个9,就是说QQ能够保证在一年里,服务在99.99%的时间是可用的,只有0.01%的时间不可用,大约最多53分钟对于大多数网站,2个9是基本可用;3个9是叫高可用;4个9是拥有自动恢复能力的高可用

实现高可用的主要手段是数据的冗余备份和服务的失效转移,这两种手段具体可以怎么做呢,在网关里如何体现?

主要有以下几个方向

• 集群部署
• 负载均衡
• 健康检查
• 节点自动重启
• 熔断
• 服务降级
• 接口重试

3.9.1 Nginx + 网关集群实现高可用

进入Nginx的conf 目录，打开nginx.conf 文件，配置网关集群：

# 网关集群  与server同级
upstream gateway {server 127.0.0.1:9999server:127.0.0.1:9998
}
server {listen 80;server_name location localhost;location / {proxy_pass http://gateway;}
}

一个请求过来,首先经过 Nginx的一层负载,到达网关,然后由网关负载到真实后端,若后端有问题,网关会进行重试访问,多次访问后仍返回失败,可以通过熔断或服务降级立即返回结果。而且,由于是负载均衡,网关重试时不一定会访问到出错的后端