作者小傅哥多年从事一线互联网Java开发,从19年开始编写工作和学习历程的技术汇总,旨在为大家提供一个较清晰详细的核心技能学习文档。如果本文能为您提供帮助,请给予支持(关注、点赞、分享)!
在互联网开发中经常会听到雪崩效应,比如某明星发一些状态某猿就要回去加班了!那么为了应对雪崩我们经常会进行服务扩容、添加缓存、优化流程但往往突发的事件依然有击穿缓存、应用负载、数据库IO、网络异常等等带来的风险,所以一些常见的做法有服务降级、限流、熔断,在逐步恢复系统可用率来保护系统。
本章节提供一个基于Eurka的服务注册中心,两个服务提供者之后分别使用Ribbon、Fegin方式进行调用,测试负载均衡。
对于能提供完整领域服务接口功能的RPC而言 在分布式领域中有个著名的CAP理论;一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partition tolerance),这三个要素在分布式系统中,最多满足两个,不可能三者兼顾。 通常我们在使用dubbo时zookeeper作为注册中心以选主配置为核心,保证CP特性,即任何时刻对 Zookeeper 的访问请求能得到一致的数据结果,同时系统对网络分割具备容错性,但是它不能保证每次服务请求的可用性。
为了更好的实现领域驱动设计的落地,不仅要在设计思路上做到领域职责清晰、系统边界明确,还需要使用到Spring Boot、Spring Cloud框架服务体系来更好的构建微服务。后续部分章节将针对Spring Cloud的使用以及有益于构建微服务的知识技能做系列案例整理,以最终完成架构设计专题案例。网上不免有很多优秀的文章,但为了系统的学习更需要事必躬亲,亲力亲为。
微服务不是泥球小单体,而是具备更加清晰职责边界的完整一体的业务功能服务。领域驱动设计的思想通过Domain的功能域设计,可以把核心功能与支撑功能很好的区分开。而在MVC的设计模式常常是把所有的;数据服务、定义的属性类、提供的功能都在一条线上,这样是非常快速的开发方式但在做微服务部署时候却很麻烦。
在上一章节介绍了领域驱动设计的基本概念以及按照领域驱动设计的思想进行代码分层,但仅仅只是从一个简单的分层结构上依然没法理解DDD以及如何去开发这样的微服务。另外往往按照这样分层后依然感觉和MVC也没有什么差别,也没有感受到带来什么非常大的好处。那么问题出在哪呢?我个人觉得DDD学起来更像是一套指导思想,不断的将学习者引入到领域触发的思维中去,而这恰恰也是最难学习的地方。时而感觉会了,而实际开发中又不对,本来已经拆解清晰了,但怎么又那么像MVC了。甚至怀疑自己,我在干嘛?
DDD(Domain-Driven Design 领域驱动设计)是由Eric Evans最先提出,目的是对软件所涉及到的领域进行建模,以应对系统规模过大时引起的软件复杂性的问题。整个过程大概是这样的,开发团队和领域专家一起通过 通用语言(Ubiquitous Language)去理解和消化领域知识,从领域知识中提取和划分为一个一个的子领域(核心子域,通用子域,支撑子域),并在子领域上建立模型,再重复以上步骤,这样周而复始,构建出一套符合当前领域的模型。
1、注册中心,生产者在启动的时候需要将本地接口发布到注册中心,我们这里采用redis作为注册中心,随机取数模拟权重。 2、客户端在启动的时候,连接到注册中心,也就是我们的redis。连接成功后将配置的生产者方法发布到注册中心{接口+别名}。 3、服务端配置生产者的信息后,在加载xml时候由中间件生成动态代理类,当发生发放调用时实际则调用了我们代理类的方法,代理里会通过netty的futuer通信方式进行数据交互。
在我们实现rpc框架的时候,需要选择socket的通信方式。而我们知道一般情况下socket通信类似与qq聊天,发过去消息,什么时候回复都可以。但是我们rpc框架通信,从感觉上类似http调用,需要在一定时间内返回,否则就会发生超时断开。 这里我们选择netty作为我们的socket框架,采用future方式进行通信。
本案例通过三个章节来实现一共简单的rpc框架,用于深入学习rpc框架是如何通信的,当前章节主要介绍如何自定义xml文件并进行解析。想解析自定义的xml首先定义自己的xsd文件,并且实现spring的NamespaceHandlerSupport、BeanDefinitionParser,两个方法进行处理。
JVMTI(JVM Tool Interface)位于jpda最底层,是Java虚拟机所提供的native编程接口。JVMTI可以提供性能分析、debug、内存管理、线程分析等功能。
在Java中,提供了一些关于使用IO的API,可以供开发者来读写外部数据和文件,我们称这些API为Java IO。IO是Java中比较重要知识点,且比较难学习的知识点。并且随着Java的发展为提供更好的数据传输性能,目前有三种IO共存;分别是BIO、NIO和AIO。
Netty是一个异步网络处理框架,在实现中大量使用了Future机制,并在Java自带Future的基础上,增加了Promise机制。这两个实现类的目的都是为了使异步编程更加方便使用。
SSL(Secure Sockets Layer 安全套接层),及其继任者传输层安全(Transport Layer Security,TLS)是为网络通信提供安全及数据完整性的一种安全协议。TLS与SSL在传输层对网络连接进行加密。
对于使用netty的小伙伴来说,ctx.writeAndFlush()再熟悉不过了,它可以将我们的消息发送出去。那么它都执行了那些行为呢,是怎么将消息发送出去的呢。
流量整形(Traffic Shaping)是一种主动调整流量输出速率的措施。一个典型应用是基于下游网络结点的TP指标来控制本地流量的输出。流量整形与流量监管的主要区别在于,流量整形对流量监管中需要丢弃的报文进行缓存——通常是将它们放入缓冲区或队列内,也称流量整形(Traffic Shaping,简称TS)。当令牌桶有足够的令牌时,再均匀的向外发送这些被缓存的报文。流量整形与流量监管的另一区别是,整形可能会增加延迟,而监管几乎不引入额外的延迟。
在Netty这种异步NIO框架的结构下,服务端与客户端通信过程中,高效、频繁、大量的写入大块数据时,因网络传输饱和的可能性就会造成数据处理拥堵、GC频繁、用户掉线的可能性。那么由于写操作是非阻塞的,所以即使没有写出所有的数据,写操作也会在完成时返回并通知ChannelFuture。当这种情况发生时,如果仍然不停地写入,就有内存耗尽的风险。所以在写大块数据时,需要对大块数据进行切割发送处理。
物联网平台是很大的一个摊子,在设计上,此次上传了关系设计图,业务框架设计图欠奉。在代码上,我目前也只是做了两版版网关,支持多规约;多规约组服务,目前也只支持3761规约的组装和解析;接口做了一个框架,改了几版,开始就是提供jar包调用,后来改成zk+dubbo注册模式,后来改成springboot的Restful服务;数据二次处理也是搭了个框架,具体看业务。
在Netty中ByteBuf是一个非常重要的类,它可以以高效易用的数据结构方式来满足网络通信过程中处理数据包内字节码序列的移动。
在这个案例里我们模拟了;demo01、demo02、demo03三组消息处理handler,他们都统一继承抽象类Packet,并实现里面的getCommand方法。另外可以在这个抽象类中加入一些其他属性,包括;版本、校验、加密等,可以更加方便的用于处理各类通用非业务属性逻辑行为。
Netty不仅可以搭建Socket服务,也可以搭建Http、Https服务。本章节我们通过一个简单的入门案例,来了解Netty搭建的Http服务,在我们后续的Netty网关服务中会使用到这样的功能点。 超文本传输协议(HTTP,HyperText Transfer Protocol)是互联网上应用最为广泛的一种网络协议。
在Netty通信中UDP的实现方式也非常简单,只要注意部分代码区别于TCP即可。本章节需要注意的知识点 ;NioDatagramChannel、ChannelOption.SO_BROADCAST
netty案例,netty4.1中级拓展篇九《Netty集群部署实现跨服务端通信的落地方案》
本章节继续介绍ServerBootstrap相关代码。
在实际应用场景里,只要是支持sokcet通信的都可以和Netty交互,比如中继器、下位机、PLC等。这些场景下就非常需要自定义编码解码器,来处理字节码传输,并控制半包、粘包以及安全问题。那么本章节我们通过实现ByteToMessageDecoder、MessageToByteEncoder来实现我们的需求。
ChannelOutboundHandlerAdapter与ChannelInboundHandlerAdapter都是继承于ChannelHandler,并实现自己的ChannelXxxHandler。用于在消息管道中不同时机下处理处理消息。
本章节我们从一个基础构建的基础NettyServer来分析NioEventLoopGroup源码,其中包括了;EventLoopGroup事件循环组、NioEventLoopGroup异步事件循环组、MultithreadEventLoopGroup多线程事件循环组等。
在实际应用场景里,只要是支持sokcet通信的都可以和Netty交互,比如中继器、下位机、PLC等。这些场景下就非常需要自定义编码解码器,来处理字节码传输,并控制半包、粘包以及安全问题。那么本章节我们通过实现ByteToMessageDecoder、MessageToByteEncoder来实现我们的需求。
在我们使用netty中,需要监测服务是否稳定以及在网络异常链接断开时候可以自动重连。需要实现监听;f.addListener(new MyChannelFutureListener()
在我们实现开发RPC框架的时候,需要选择socket的通信方式。而我们知道一般情况下socket通信类似与qq聊天,发过去消息,什么时候回复都可以。但是我们RPC框架通信,从感觉上类似http调用,需要在一定时间内返回,否则就会发生超时断开。这里我们选择netty作为我们的socket框架,采用future方式进行通信。
在实际的开发场景中,我们希望将大量的业务以及用户行为数据存储起来用于分析处理,但是由于数据量较大且需要具备可分析功能所以将数据存储到文件系统更为合理。尤其是一些互联网高并发级应用,往往数据库都采用分库分表设计,那么将这些分散的数据通过binlog汇总到一个统一的文件系统就显得非常有必要。
1、jdk1.8【jdk1.7以下只能部分支持netty】 2、Netty4.1.36.Final【netty3.x 4.x 5每次的变化较大,接口类名也随着变化】
Netty在实际应用级开发中,有时候某些特定场景下会需要使用Java对象类型进行传输,但是如果使用Java本身序列化进行传输,那么对性能的损耗比较大。为此我们需要借助protostuff-core的工具包将对象以二进制形式传输并做编码解码处理。与直接使用protobuf二进制传输方式不同,这里不需要定义proto文件,而是需要实现对象类型编码解码器,用以传输自定义Java对象。
在netty数据传输过程中可以有很多选择,比如;字符串、json、xml、java对象,但为了保证传输的数据具备;良好的通用性、方便的操作性和传输的高性能,我们可以选择protobuf作为我们的数据传输格式。目前protobuf可以支持;C++、C#、Dart、Go、Java、Python等,也可以在JS里使用。知识点;ProtobufDecoder、ProtobufEncoder、ProtobufVarint32FrameDecoder、ProtobufVarint32LengthFieldPrepender。
在实际的开发中,我们需要对netty服务进行更多的操作,包括;获取它的状态信息、启动/停止、对客户端用户强制下线等等,为此我们需要把netty服务加入到web系统中,那么本章节介绍如何将Netty与SpringBoot整合。
Netty开发中,客户端与服务端需要保持同样的;半包粘包处理,编码解码处理、收发数据方式,这样才能保证数据通信正常。在前面NettyServer的章节中我们也同样处理了;半包粘包、编码解码等,为此在本章节我们可以把这些知识模块开发到NettyClient中。本章节涉及到的知识点有;LineBasedFrameDecoder、StringDecoder、StringEncoder、ChannelInboundHandlerAdapter等。
在前六章的案例中使用socket模拟器链接我们的NettyServer,进行通信测试。本章节我们写一个helloworld版的NettyClient客户端,与我们的socket模拟器进行通信。在netty中客户端与服务端的写法基本类似,注意一些细节即可,这也是netty的强大之处,它把nio流与sokcet封装的相当简单易用。
在微信或者QQ的聊天中我们经常会用到一些群聊,把你的信息发送给所有用户。那么为了实现群发消息,在netty中我们可以使用ChannelGroup方式进行群发消息。如果为了扩展验证比如你实际聊天有不同的群,那么可以定义ConcurrentHashMap结构来存放ChannelGroup。ChannelGroup中提供了一些基础的方法;添加、异常、查找、清空、发放消息、关闭等。
netty通信就像一个流水channel管道,我们可以在管道的中间插入一些‘挡板’为我们服务。比如字符串的编码解码,在前面我们使用new StringDecoder(Charset.forName("GBK"))进行字符串解码,这样我们在收取数据就不需要手动处理字节码。那么本章节我们使用与之对应的new StringEncoder(Charset.forName("GBK"))进行进行字符串编码,用以实现服务端在发送数据的时候只需要传输字符串内容即可。
本章节主要介绍服务端在收到数据后,通过writeAndFlush发送ByteBuf字节码向客户端传输信息。因为我们使用客户端模拟器的编码是GBK格式,所以代码中也需要将字节码转换为GBK,否则会乱码。
3.1、LineBasedFrameDecoder 基于换行 3.2、DelimiterBasedFrameDecoder 基于指定字符串 3.3、FixedLengthFrameDecoder 基于字符串长度 开发环境
'繁'事都需要一个简单的入门的点,尤其学习程序员行业的知识最快的方式是先运行出helloworld,往往这样一个简单能运行的例子,就能解除你当前遇到的所有疑惑。切记,对于一个初学者,不建议上来就研究理论,实操往往更重要。本章节介绍使用netty端写一个能接收数据的socketServer服务端,通过实现通道适配器ChannelInboundHandlerAdapter.channelRead获取并并解析接收数据。
凡是新知识都需要有个入门的案例,一个简单的输入输出就能解除你当前遇到的所有疑惑。不要总想着先学理论后学实战。【X东方还135学理论,246学实战,800个床位不锈钢】,本案例专题主要介绍netty4.1的使用。
在我们的监控程序中,需要对各种模块进行监控;servlet、rpc、http、jdbc、redis、logic等,那么我们在设计监控程序时就需要对监控的程序进行模块化开发,可以在需要的时候进行组装配置即可,以方便我们监控程序的扩展和可控制性。这一章节我们把监控模块剥离,采用工厂模式进行调用{目前是静态工厂在我们实际使用中可以把工厂做成动态配置化}。
Google开源的Dapper链路追踪组件,并在2010年发表了论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》,这篇文章是业内实现链路追踪的标杆和理论基础,具有非常大的参考价值。目前,链路追踪组件有Google的Dapper,Twitter 的Zipkin,以及阿里的Eagleeye (鹰眼)等,它们都是非常优秀的链路追踪开源组件。本文主要讲述如何在Spring Cloud Sleuth中集成Zipkin。在Spring Cloud Sleuth中集成Zipkin非常的简单,只需要引入相应的依赖和做相关的
除了监控java方法的执行耗时,我们还需要获取应用实例的jvm内存与gc信息,以实时把控我们的服务器性能是否在安全范围。监控jvm内存与gc信息是非常重要的,尤其是在大促以及微博火热爆点的时候,我们需要根据监控信息进行扩容,以保证系统稳定。
在第二章中我们已经可以监控方法执行耗时,虽然它能完成我们一些基本需要,但是为了增强代码的扩展性,我们需要使用字节码操作工具ByteBuddy来帮助我们实现更完善的监控程序。
通过上一章节的介绍《嗨!JavaAgent》,我们已经知道通过配置-javaagent:文件.jar后,在java程序启动时候会执行premain方法。接下来我们使用javassist字节码增强的方式,来监控方法程序的执行耗时。
全链路监控又名分布式监控系统全链路追踪,目前市面的全链路监控系统基本都是参考Google的Dapper(大规模分布式系统的跟踪系统)来做的。例如;蚂蚁金服分布式链路跟踪组件SOFATracer、Gokit微服务-服务链路追踪 、Pinpoint、Prometheus(普罗米修斯)等等。
异常处理是java语言非常重要的一个语法,本章主要实现如何处理抛出的异常。