1.【SpringCloud原理】OpenFeign之FeignClient动态代理生成原理
2.Spring Cloud Sleuth 原理简介和使用
3.SpringCloud原理OpenFeign原来是这么基于Ribbon来实现负载均衡的
4.SpringCloud远程调用客户端之Feign源码剖析
5.Spring Cloud 2022 正式发布!我的天,OpenFeign 要退出历史舞台了?!
6.Spring Cloud OpenFeign源码FeignClientFactoryBean原理
【SpringCloud原理】OpenFeign之FeignClient动态代理生成原理
在SpringCloud框架中,OpenFeign组件提供了基于Java接口的HTTP客户端实现。本文将深入剖析OpenFeign中的软件交易源码FeignClient动态代理生成原理,从@EnableFeignClinets注解的作用、Feign客户端接口动态代理的生成源码剖析以及Feign动态代理构造过程总结三方面进行详细阐述。
首先,我们来分析@EnableFeignClinets注解的作用。这个注解实际上是整个Feign组件的入口,通过@Import注解导入FeignClientsRegistrar类,该类实现了ImportBeanDefinitionRegistrar接口,当Spring Boot启动时,会调用该类的registerBeanDefinitions方法动态注入bean到Spring容器中。其中,registerFeignClients方法负责扫描带有@FeignClient注解的类,并生成对应的BeanDefinition。
在Feign客户端接口动态代理的生成源码剖析部分,我们主要关注FeignAutoConfiguration和FeignClientsConfiguration配置类。FeignAutoConfiguration是Feign在整个SpringCloud中的配置类,其中会注入一系列FeignClientSpecification对象,并将其封装到FeignContext中,最后将FeignContext注入到Spring容器中。FeignContext是进行配置隔离的关键组件,它内部维护了每个客户端对应的AnnotationConfigApplicationContext、配置类的封装以及父容器等信息。通过这种方法,每个客户端的配置能够在独立的ApplicationContext中进行解析,实现了配置的经典的网站源码隔离。
接着,我们深入解析NamedContextFactory的作用,它用于进行配置隔离,确保Ribbon和Feign的配置能够被独立管理。通过构建独立的ApplicationContext,每个客户端的配置能够在自己的上下文中进行解析,避免了配置冲突。此外,我们还会剖析FeignClientsConfiguration,这是一个默认配置类,其中包含了生成Feign客户端动态代理所需的各种bean,如解析SpringMVC注解的能力、构建动态代理的类等。
在构建动态代理的过程中,整个流程涉及多个关键步骤:扫描并生成BeanDefinition、注入FeignClientFactoryBean、获取代理对象等。具体而言,当@EnableFeignClinets注解生效时,会扫描所有带有@FeignClient注解的接口并生成对应的BeanDefinition。随后,通过FeignClientFactoryBean重新生成一个bean定义,注册到Spring容器中。当需要获取代理对象时,通过FeignClientFactoryBean的getObject方法调用getTarget(),进一步获取到代理对象。整个过程涉及Feign.Builder的配置、组件的获取以及最终通过Feign.Builder构建动态代理对象。
综上所述,wp中文精简源码OpenFeign在SpringCloud框架中的实现,通过一系列的注解、配置类以及组件的协作,实现了基于Java接口的HTTP客户端的动态代理生成。从@EnableFeignClinets的注解作用到Feign客户端接口的动态代理生成,再到Feign动态代理的构造过程,整个流程设计精巧,有效提高了服务间的互操作性和可维护性。对于希望深入理解OpenFeign原理的开发者而言,本文提供的分析和总结将有助于更好地掌握这一技术。
最后,尽管本文已经详细阐述了OpenFeign的动态代理生成原理,但对于Feign与Ribbon的整合以及其他SpringCloud组件的原理,未来将会有更多深入分析的文章。通过本文的总结,希望能为读者提供一个清晰的视角,以便在实际项目中灵活运用OpenFeign实现高效、稳定的远程调用。
Spring Cloud Sleuth 原理简介和使用
在微服务架构中,用户请求通常从前端A出发,经过中间件B、C(如负载均衡和网关)转发,最终到达后端服务D、E。为了追踪这种多服务请求流程,我们需要服务链路追踪工具,如Spring Cloud Sleuth。它基于Google的Dapper项目,提供了一套专业术语来记录和追踪服务间的建筑陶瓷类源码交互。
首先,我们需要在`maven pom`文件中配置Spring Cloud Sleuth相关依赖,如构建zipkin-server和user-service等服务。在gateway-service中,通过ZuulFilter实现链路数据的拦截和自定义,比如添加操作人信息,同时利用`Tracer`的`addTag`方法。此外,Spring Cloud Sleuth支持通过消息组件(如RabbitMQ)来传输链路数据,这比HTTP方式更灵活和持久。
在案例中,将原先通过HTTP上传的链路数据改为通过RabbitMQ发送,使得数据存储更为可靠。Zipkin Server原本存储在内存中,可通过配置将其数据持久化到Mysql,如8.0.版本的数据库。同样,Elasticsearch也是存储链路数据的可行选择,通过安装和配置ES和Kibana,可以实时查看和分析数据。
最后,要将链路数据存储在Elasticsearch中,需要安装对应版本的ES,通过Kibana界面访问,如..2.:,然后在Zipkin中配置ES索引,以便在Kibana中可视化和分析请求链路。所有这些操作基于Spring Cloud Sleuth提供的API和工具进行,同时,智慧公安源码项目源码和相关文献是进一步学习和实践的重要资源。
SpringCloud原理OpenFeign原来是这么基于Ribbon来实现负载均衡的
欢迎来到本篇文章,之前我们已经深入探讨了OpenFeign的动态代理生成原理和Ribbon的运行机制。若要对OpenFeign的动态代理生成原理和Ribbon的运行原理有更深入的了解,可关注微信公众号“三友的java日记”,通过菜单栏查看整理的相关内容。接下来,我们将继续深入SpringCloud组件原理,探讨OpenFeign是如何利用Ribbon实现负载均衡的,以及两组件如何协同工作的。
一、Feign动态代理调用实现rpc流程解析
我们从Feign客户端接口的动态代理生成原理出发,了解到动态代理基于JDK实现,所有方法调用最终都会调用到InvocationHandler接口的实现,即ReflectiveFeign.FeignInvocationHandler。接下来,我们将深入探讨FeignInvocationHandler如何实现rpc调用。
FeignInvocationHandler通过invoke方法实现动态代理功能,其主要逻辑如下:
1. 对于调用的方法是否为equals、hashCode、toString等特殊方法进行判断,若为则无需走rpc调用。
2. 从dispatch获取调用方法对应的MethodHandler,然后调用MethodHandler的invoke方法。
3. MethodHandler在构建动态代理时生成,作用是最终实现rpc调用,每个方法有对应的MethodHandler。
4. SynchronousMethodHandler是实现rpc调用的关键类,通过构造RequestTemplate、Options和重试组件,发起/Netflix/eure...
虽然 Eureka 2.0.0 是 Eureka 的一个新分支,但这个分支与 7 年前的 2.x-archive 旧实验分支无关。
创建 Eureka 2.x 新分支的目的是为了与 JakartaEE 兼容而已,让 Spring Cloud Netflix 可以兼容 Spring Framework 6.0 和 Spring Boot 3.0,仅此而已。
4、Spring Cloud OpenFeign 功能完成公告
由于 Spring 现在提供了自己的 HTTP 接口客户端解决方案,比如在最新的 Spring Boot 3.0 中实现接口调用可以有以下两种解决方案:
所以,从 Spring Cloud .0.0 版本开始,Spring Cloud OpenFeign 模块已经视为功能完成状态了,这意味着 Spring Cloud 团队将不再向该模块添加新功能。
虽然 OpenFeign 不会再添加新功能,但还是会继续修复错误和安全问题,并且也还会考虑和审查来自社区的小规模的 pull requests 请求。
这是不是意味着,在不久的将来,OpenFeign 要退出历史舞台了?
Spring Cloud 支持版本
Spring Cloud 支持的版本情况,以及对应的 Spring Boot 版本如下表所示。
需要注意的是: 正常维护中的版本中有 Spring Cloud + 了,其他的版本已经彻底结束生命周期了,官方不再提供维护支持了,非必要,尽量不要再使用了。
目前最新的 Spring Cloud Alibaba .0.4.0 还是基于 Spring Cloud .0.4.0,尚未同步更新最新的 Spring Cloud .0.0 版本,这个在栈长的微服务课程中也有说明了,两者的版本不一定完全同步,也可能会跳过。
总结
Spring Cloud .0.0 是一个革命性的大版本,依赖的系统环境和模块都有大幅度的更新,特别是 JDK 、Spring 基础框架的最低要求,对于想升级的小伙伴来说无疑是一件难事,国内的应用也都还是以 JDK 8 为主,要迁移到 Spring Cloud 版本恐怕还需要不少的时日。
Spring Boot 理论和实战源码仓库:
github.com/javastacks/s...
你们用的哪个 Spring Cloud 版本呢?欢迎留言分享~
好了,今天的分享就到这里了,后面栈长我会更新更多好玩的 Java 技术文章和最新的技术资讯,关注Java技术栈第一时间推送,不要走开哦。
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Spring Cloud OpenFeign源码FeignClientFactoryBean原理
Spring Cloud OpenFeign的FeignClientFactoryBean在实例化过程中,通过FactoryBean接口实现,GetObject方法的关键步骤包括获取FeignContext、配置Feign.Builder、创建HardCodedTarget和调用loadBalance方法。这些步骤涉及自动配置、FeignClientSpecification的使用、Logger和Builder组件的定制以及动态代理的生成。最后,getObject方法返回的是一个接口的代理类,用于执行远程调用。
详细分析:
FeignClientFactoryBean在Spring容器中,通过getObject方法转化为实际的FeignClient实例。首先,它从FeignContext获取相关配置,这个配置在引入OpenFeign依赖时自动注入。接下来,通过getTarget方法,FeignClientFactoryBean配置了Builder组件,如Logger(非Slf4j)、RequestInterceptor、Encoder和Decoder等,同时考虑了用户自定义组件的配置。之后,创建了HardCodedTarget,基于FeignClient接口、注解值和完整URL构建,然后通过loadBalance方法,整合了LoadBalancerFeignClient和HystrixTargeter,进行负载均衡和目标URL定位。
在newInstance方法中,解析了接口方法的注解,生成了MethodHandler,并用FeignInvocationHandler封装,这个InvocationHandler在代理类实例化时被调用,实现了远程调用。最终,通过Proxy.newProxyInstance动态生成了代理类,完成FeignClientFactoryBean的实例化过程。
总的来说,FeignClientFactoryBean实例化是通过一系列配置和代理生成,实现了Spring Cloud OpenFeign的远程调用功能。如果你对源码的深入理解感兴趣,下期文章将继续解析调用源码细节。
Spring Cloud Eureka源码分析之心跳续约及自我保护机制
Eureka Server 判断服务不可用的机制是基于心跳续约的健康检查。客户端每秒发起一次心跳续约请求,服务端通过该机制检测服务提供者的状态。心跳续约的周期可以调整,通过配置参数来修改。客户端的续约流程主要在 DiscoveryClient.initScheduledTasks 方法中实现,其中 renewalIntervalInSecs=s,即默认周期为秒。续约线程 HeartbeatThread 调用 renew() 方法,将请求发送到 Eureka Server 的 "apps/" + appName + '/' + id 地址,以更新服务端的最后一次心跳时间。
服务端在收到心跳请求时,调用 InstanceResource 类的 renewLease 方法进行续约处理。续约实现主要涉及两个步骤:从应用对应的实例列表中获取实例信息,然后调用 Lease.renew() 方法进行续约。续约过程更新了服务端记录的服务实例的最后一次心跳时间。
Eureka 提供了一种自我保护机制,以避免因网络问题导致健康服务被误删除的情况。该机制在服务端收到的心跳请求低于特定比例(默认为%)时启动,以保护服务实例免于过期被剔除,保证集群的稳定和健壮性。开启自我保护机制的配置项为 eureka.server.enable-self-preservation,并默认开启。若服务客户端与注册中心之间出现网络故障,Eureka Server 会检测到低于%的正常心跳请求,进而自动进入自我保护状态。
自我保护机制的阈值设置通过配置参数进行调整,具体计算公式为:(服务实例总数 * 0.)。例如,对于个服务实例,预期每分钟收到的续约请求数量为个。若实际收到的续约请求数量低于这个值,Eureka Server 将触发自我保护机制。此外,预期续约数量会随着服务注册和下线的变化而动态调整。当服务提供者主动下线时,需要更新客户端数量,反之则需增加。每隔分钟,自我保护阈值自动更新一次,以适应服务动态变化的场景。
在 Eureka Server 启动时,通过 EurekaServerBootstrap 类的 contextInitialized 方法初始化 Eureka Server 的上下文,包括配置预期每分钟收到的续约客户端数量(expectedNumberOfClientsSendingRenews)。在 openForTraffic 方法中,初始化 expectedNumberOfClientsSendingRenews 和 numberOfRenewsPerMinThreshold 值,以确保自我保护机制正常运行。这些值会根据服务注册和下线情况动态调整,以维持系统的稳定性和准确性。
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