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微服务因其灵活性、可扩展性和易于维护性而成为现代软件架构的重要组成部分。在本博客中，我们将探讨如何使用 Spring Boot 构建微服务。我们将介绍基本工具的集成，例如用于服务发现的Eureka、用于路由的API 网关、用于集中配置的Config Server和用于分布式跟踪的Zipkin 。
在本指南结束时，您将拥有一个可运行的 Spring Boot 项目，其中包含两个微服务：Company和Employee，以及 API 网关、Eureka 发现服务器、配置服务器和 Zipkin 一起运行。
先决条件
在开始之前，请确保您已准备好以下物品：
- 对Spring Boot和Java有基本的了解。
- 熟悉Spring Cloud概念（Eureka、Config Server 等）。
- Maven用于依赖管理。
- Docker（Zipkin 可选）。
组件概述
1. 使用 Spring Boot 的微服务
在这个架构中，我们有两个微服务：
- 公司服务：管理与公司相关的数据。
- 员工服务：处理员工数据。
每个微服务都是一个 Spring Boot 应用程序，它独立运行，但通过 HTTP 请求与其他服务交互。
2. Eureka 发现服务器
Eureka提供服务发现。它允许微服务注册自己并动态地发现彼此。通过使用 Eureka，您无需对服务 URL 进行硬编码，从而实现更灵活的系统。
3. API 网关
API网关负责将客户端的请求路由到适当的微服务。它还提供负载平衡和安全性等附加功能。在此演示中，我们将使用Spring Cloud Gateway进行路由。
4. 配置服务器
配置服务器集中所有微服务的配置，使得管理和更新配置变得更加容易，而无需重新部署单个服务。
5. 使用 Zipkin 进行分布式跟踪
分布式跟踪有助于跟踪请求在各个微服务中的移动情况。我们将使用Zipkin来可视化和跟踪跨服务的请求。Spring Cloud Sleuth会自动与 Zipkin 集成，提供跟踪和跨度信息。
逐步实施
步骤1：设置Eureka发现服务器
首先为Eureka Server创建一个 Spring Boot 应用程序。
1）在您的中添加所需的依赖项pom.xml：
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
</dependency>
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2）在主应用程序类中启用 Eureka 服务器：
@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class DiscoveryServer{
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
}
}
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3）在application.yml中添加Eureka配置：
server:
port: 8761
eureka:
client:
register-with-eureka: false
fetch-registry: false
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在端口 8761 上运行 Eureka 服务器。可以通过http://localhost:8761访问 Eureka 仪表板。
第 2 步：创建微服务
公司服务和员工服务都将在 Eureka 中注册。创建方法如下：
1）为每个微服务的pom.xml添加以下依赖项：
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
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2）在两个微服务中启用 Eureka 客户端（对于较新版本的 Spring 来说不需要）：
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class CompanyServiceApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(CompanyServiceApplication.class, args);
}
}
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3）配置应用程序属性（application.yml）：
spring:
application:
name: company-service
cloud:
discovery:
eureka:
client:
service-url:
defaultZone: http://localhost:8761/eureka
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步骤 3：设置 API 网关
我们将使用 Spring Cloud Gateway 来处理请求并将其路由到适当的微服务。
1）添加Spring Cloud Gateway所需的依赖项：
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>
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2）在application.yml中定义路由：
server:
port: 8222
spring:
cloud:
gateway:
discovery:
locator:
enabled: true
routes:
- id: employees
uri: http://localhost:8090
predicates:
- Path=/api/v1/employee/**
- id: company
uri: http://localhost:8070
predicates:
- Path=/api/v1/company/**
management:
tracing:
sampling:
probability: 1.0
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此配置可确保 API 网关根据请求路径将请求路由到 company-service 和 employee-service。
步骤 4：配置服务器设置
为配置服务器创建一个新的 Spring Boot 应用程序。
1）添加以下依赖项：
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-config-server</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
</dependency>
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2）在主类中启用配置服务器：
@SpringBootApplication
@EnableConfigServer
public class ConfigServerApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ConfigServerApplication.class, args);
}
}
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- 将配置服务器指向保存微服务配置文件的 Git 存储库（或文件系统）。
步骤5：集成 Zipkin 进行分布式跟踪
向员工、公司、网关微服务添加 Zipkin 依赖项：
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-tracing-bridge-brave</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.zipkin.reporter2</groupId>
<artifactId>zipkin-reporter-brave</artifactId>
</dependency>
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在application.yml中配置Zipkin：
management:
tracing:
sampling:
probability: 1.0
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在端口 9411 上运行 Zipkin（通过 Docker 或独立运行）。您现在可以跟踪跨微服务的请求。
运行应用程序
一切设置完成后，运行以下服务：
Eureka 服务器：本地主机：8761
公司服务：localhost:8070
员工服务：localhost：8090
API 网关：本地主机：8222
配置服务器：localhost：8888（如果使用配置服务器则可选）
访问http://localhost:8222处的 API 网关并向 /company 和 /employee 发出请求。所有请求都将路由到相应的微服务。
您还可以通过http://localhost:9411在 Zipkin 的 Web UI 中监控跟踪。
结论
在本指南中，我们已成功使用 Spring Boot 创建了 2 个微服务，集成了用于服务发现的 Eureka、用于路由的 API Gateway、用于 2 个微服务之间通信的 Open Feign、用于集中配置的 Config Server 以及用于分布式跟踪的 Zipkin。这些工具协同工作，帮助有效地管理和监控微服务，提供可扩展且可维护的架构。
通过此设置，您的微服务可以独立扩展、动态发现彼此，并通过分布式跟踪监控性能和问题。
转自：https://mp.weixin.qq.com/s/1xCfnUSEslrmdz75jLL9VQ