一.认识微服务技术栈
（1）服务集群：根据业务功能模块拆分成一个个独自的项目，每个项目完成独自的功能，每个项目又称为独自的服务，每个服务构成了一个服务集群；
（2）注册中心：由于服务多，肯定要记录每个服务的信息（ip 端口 功能）就用到了注册中心。每个服务在注册中心中注册，当用户进行调用服务，它首先到注册中心拉取服务信息再去调用相对于的服务
（3）配置中心：每个服务都会有各自的配置信息，便于统一管理，使用到配置中心，如果想更改服务的配置中心，就在配置中心上进行更改，配置中心会通知相关的服务实现配置的日更新
（4）服务网关：是为了校验身份和请求路由，负载均衡
（5）分布式缓存：目的是当一个请求来访问数据库，首先是在缓存中查找是否存在，不存在从数据库中进行查询再放入到缓存中，提高效率，这里的缓存为分布式缓存（集群），在查找的同时也有搜索功能，就用到了分布式搜索（用于复杂的查询）
（6）消息队列：由于一个请求，请求链路估计很长，各种服务之间的调用频繁，性能下降；消息队列的作用于通知，通知服务就可以调用，之前的服务结束了，会缩短了链路，加快了效率（用于并发）
（7）系统监控链路追踪，分布式日志服务：用于服务的错误的信息进行排查
（8）Jenkins:用于自动化部署（持续集成）
以上图为完整的微服务技术栈
二.认识微服务
1.单体架构
单体架构:将业务的所有功能集中在一个项目中开发，打成一个包部署。
优点：架构简单 部署成本低
缺点：耦合度高（不利于大项目的开发，改一个动全身）
2.分布式架构
分布式架构∶根据业务功能对系统进行拆分，每个业务模块作为独立项目开发，称为一个服务。
优点：降低服务耦合，有利于服务升级拓展
3.微服务
（1） 微服务是一种经过良好架构设计的分布式架构方案，微服务架构特征:
1.单一职责:微服务拆分粒度更小，每一个服务都对应唯一的业务能力，做到单一职责，避免重复业务开发
2.面向服务:微服务对外暴露业务接口
3.自治:团队独立、技术独立、数据独立、部署独立
4.隔离性强:服务调用做好隔离、容错、降级，避免出现级联问题
常见的微服务框架 ：SpringCloud和阿里巴巴的dubbo
微服务技术对比：
（2）SpringCloub
1.SpringCloud是目前国内使用最广泛的微服务框架。官网地址: https://spring.io/projects/spring-cloud。
2.SpringCloud集成了各种微服务功能组件，并基于SpringBoot实现了这些组件的自动装配，从而提供了良好的开箱即用体验:
注：SpringCloub与SpringBoot的版本兼容关系如下：
(3) 服务拆分及远程调用
(i) 服务拆分注意事项
1．不同微服务，不要重复开发相同业务
2．微服务数据独立，不要访问其它微服务的数据库
3．微服务可以将自己的业务暴露为接口，供其它微服务调用
(ii) 远程调用
本质就是发送http请求
（1）注册RestTemplate例如在order-service的OrderApplication中注册RestTemplate
(2) 服务远程调用RestTemplate 修改order-service的查询方法 远程调用就是请求url路径
调用方式： 基于RestTemplate发起http请求实现远程调用
http请求做远程调用是与语言无关的调用，只要知道对方的ip，端口 接口路径，请求参数即可
(iii) 提供者与消费者
服务提供者:一次业务中，被其它微服务调用的服务。（提供接口给其它微服务)
服务消费者:一次业务中，调用其它微服务的服务。（调用其它微服务提供的接口)
总结：
服务调用关系
服务提供者:暴露接口给其它微服务调用
服务消费者:调用其它微服务提供的接口
提供者与消费者角色其实是相对的
一个服务可以同时是服务提供者和服务消费者
总结：
单体架构特点
·简单方便，高度耦合，扩展性差，适合小型项目。例如:学生管理系统
分布式架构特点
·松耦合，扩展性好，但架构复杂，难度大。适合大型互联网 项目，例如:京东、淘宝
微服务:一种良好的分布式架构方案
·优点:拆分粒度更小、服务更独立、耦合度更低·缺点:架构非常复杂，运维、监控、部署难度提高
4.Eureka注册中心
（1）Eureka的作用：
1.消费者该如何获取服务提供者具体信息” />
2.编写启动类，添加@EnableEurekaServer注解
3．添加application.yml文件，编写下面的配置:
（3）注册user-service
将user-service服务注册到EurekaServer步骤如下:
1．在user-service项目引入spring-cloud-starter-netflix-eureka-client的依赖
2．在application.yml文件，编写下面的配置:
(4) 在order-service 完成服务拉取
服务拉取是基于服务名称获取服务列表，然后在对服务列表做负载均衡（Ribbon）
1．修改OrderService的代码，修改访问的url路径，用服务名代替ip、端口︰
2.在order-service项 目的启动类OrderApplication中的RestTemplate添加负载均衡注解: .
总结：
1.搭建EurekaServer
引入eureka-server依赖
添加@EnableEurekaServer注解
在application.yml中配置eureka地址
2.服务注册
引入eureka-client依赖
在application.yml中配置eureka地址
3.服务发现
引入eureka-client依赖
在application.yml中配置eureka地址
给RestTemplate添加@L oadBalanced注解
用服务提供者的服务名称远程调用
5.Ribbon 负载均衡
(1).负载均衡流程
(2) 负载均衡策略
Ribbon的负载均衡规则是一个叫做lRule的接 来定义的，每一-个子接口都是一种规则:
通过定义IRule实现可以修改负载均衡规则，有两种方式:
1.代码方式:在order-service中的OrderApplication类中， 定义一个新的IRule:
(全局，针对任意一个服务都是随机的)
2. 配置文件方式:在order-service的application.yml文件中，添加新的配置也可以修改规则:
(局部，针对某一个服务都是随机的，指定服务名称)
（3）饥饿加载
Ribbon默认是采用懒加载，即第一-次访问时才 会去创建LoadBalanceClient,请求时间会很长。
而饥饿加载则会在项目启动时创建，降低第一次访问的耗时， 通过下面配置开启饥饿加载:
总结：
1. Ribbon负载均衡规则
规则接口是IRule
默认实现是ZoneAvoidanceRule,根据zone选择服务列表，然后轮询
2.负载均衡自定义方式
代码方式:配置灵活，但修改时需要重新打包发布
配置方式:直观，方便，无需重新打包发布，但是无法做全局配置
3.饥饿加载
开启饥饿加载
6.Nacos注册中心
（1）认识Nacos
Nacos是阿里巴巴的产品，现在是SpringCloud中的一个组件。相比Eureka功能更加丰富，在国内受欢迎程度较高。
（2）服务注册到Nacos
1.在demo父工程中添加spring-cloud-alilbaba的管理依赖: .
2.注释掉order-service和user-service中 原有的eureka依赖。
3.添加nacos的客 户端依赖:
4. 修改user-service&order-service中的application.ym|文件, 注释eureka地址，添加nacos地址:
(3) nacos服务分级存储模型
服务调用尽可能选择本地集群的服务，跨集群调用延迟较高
本地集群不可访问时，再去访问其它集群
服务集群属性
1.修改application.yml, 添加如下内容:
总结：
1. Nacos服务分级存储模型
①一级是服务,例如userservice
②二级是集群，例如杭州或上海
③三级是实例，例如杭州机房的某台部署了userservice的服务器
2.如何设置实例的集群属性
①修改application.yml文件， 添加
spring.cloud.nacos.discovery.cluster-name属性即可
（4）根据集群负载均衡
1.修改order-service中的application.ymI, 设置集群为HZ:
2.然后在order-service中设置负载均衡的IRule为NacosRule, 这个规则优先会寻找与自己同集群的服务: （在同集群中是随机策略，如果同集群没有该服务，会跨服务调用发出一个警告）
总结：
1. NacosRule负载均衡策略
①优先选择同集群服务实例列表
②本地集群找不到提供者，才去其它集群寻找，并且会’报警告
③确定了可用实例列表后，再采用随机负载均衡挑选实例
2.实例的权重控制
①Nacos控制台可以设置实例的权重值，0~1之间
②同集群内的多个实例,权重越高被访问的频率越高
③权重设置为0则完全不会被访问
（5）环境隔离 – namespace
Nacos中服务存储和数据存储的最外层都是一个名为namespace的东西， 用来做最外层隔离
1.在Nacos控制台可以创建namespace，用来隔离不同环境
2.然后填写一个新的命名空间信息:
3.保存后会在控制台看到这 个命名空间的id:
4.修改order-service的application.yml, 添加namespace: .
总结：
1.Nacos环境隔离
①namespace用来做环境隔离
②每个namespace都有唯一id
③不同namespace下的服务不可见（要是可见放到同一个namespace空间下）
nacos注册中心细节分析
临时实例和非临时实例
服务注册到Nacos时，可以选择注册为临时或非临时实例，通过下面的配置来设置:
总结：
1. Nacos与eureka的共同点
①都支持服务注册和服务拉取
②都支持服务提供者心跳方式做健康检测
2. Nacos与 Eureka的区别
①Nacos支持服务端主动检测提供者状态:临时实例采用心跳模式，非临时实例采用主动检测模式
②临时实例心跳不正常会被剔除，非临时实例则不会被剔除
③Nacos支持服务列表变更的消息推送模式，服务列表更新更及时
④Nacos集群默认采用AP方式，当集群中存在非临时实例时，采用CP模式; Eureka采用AP方式
（6）Nacos配置管理
1.统一配置管理
（i）配置更改热更新（当配置发生改变，不会重启微服务，会读取nacos的配置）
（ii）nacos添加配置信息
步骤一：在nacos中添加配置信息：
步骤二：在弹出表单中填写配置信息:
（iii）配置获取步骤如下
项目启动时，会优先读取bootstrap.yml，比application优先级很高，所以应把读取nacos配置地址写入bootstrap.xml,可以完成先读取nacos的配置，再与application.yml配置相结合
配置获取
步骤一:引入Nacos的配置管理客户端依赖:
步骤二：在userservice中的resource目录添加一个bootstrap.ym|文件, 这个文件是引导文件，优先级高于application.yml
步骤三：服务的读取–我们在user-service中将pattern.dateformat这个属性注入到UserController中做测试（如果浏览器中显示的格式为yyyy-mm-dd HH-MM-SS的格式，说明已经读取到nacos的配置）
总结：
将配置交给Nacos管理的步骤
①在Nacos中添加配置文件
②在微服务中引入nacos的config依赖
③在微服务中添加bootstrap.yml,配置nacos地址、当前环境、服务名称、文件后缀名。这些决定了程序启动时去nacos读取哪个文件
2.配置自动刷新
Nacos中的配置文件变更后，微服务无需重启就可以感知。不过需要通过下面两种配置实现:
方式一 : 在@Value注入的变量所在类上添加注解@RefreshScope
方式二:使用@ConfigurationProperties注解
总结：
Nacos配置更改后，微服务可以实现热更新，方式:
①通过@Value注解注入，结合@RefreshScope来刷新
②通过@ConfigurationProperties注入， 自动刷新
注意事项:
不是所有的配置都适合放到配置中心，维护起来比较麻烦，建议将一些关键参数，需要运行时调整的参数放到nacos配置中心，一-般都是自定义配置
3. 多环境配置共享
(i) 微服务启动时会从nacos读取多个配置文件:
[spring.application.name]-[spring.profiles.active].yaml，例如:userservice-dev.yaml
[spring.application.name].yaml，例如:userservice.yaml
无论profile如何变化，[spring.application.name].yaml这个文件一定会加载，因此多环境共享配置可以写入这个文件
（ii）多种配置的优先级:
总结：
微服务会从nacos读取的配置文件:
[服务名]-[spring.profile.active].yaml，环境配置[服务名].yaml，默认配置，多环境共享
优先级:
[服务名]-[环境].yaml >[服务名].yaml >本地配置
4.Nacos集群搭建
（i）集群结构图
（ii）搭建集群
三个nacos节点的地址
（a）进入nacos的conf目录，修改配置文件cluster.conf.example，重命名为cluster.conf:
然后添加内容：(因为在本地，所以为127.0.0.1)
（b）修改application.properties文件，添加数据库配置
（c）将nacos文件夹复制三份，分别命名为: nacos1、nacos2、nacos3
（d）修改三个文件中application。properties
（e）分别启动三个nacos节点
startup.cmd
（f）配置nginx 修改conf/nginx.conf文件，配置如下:
（g）在浏览器中访问http://localhost:80/nacos/ 它会在三个nacos集群中做一个负载均衡
总结：
集群搭建步骤:
①搭建MySQL集群并初始化数据库表
②下载解压nacos
③修改集群配置（节点信息)、数据库配置
④分别启动多个nacos节点
⑤nginx反向代理
7.http客户端Feign
出现Feign的原因：
RestTemplate方式调用存在的问题
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:
（1）代码可读性差，编程体验不统一 （2）参数复杂URL难以维护
（1）定义和使用Feign客户端
使用Feign的步骤如下：
1.引入依赖
2．在order-service的启动类添加注解开启Feign的功能:
3．编写Feign客户端:Feign
主要是基于SpringMVC的注解来声明远程调用的信息，比如:
1)服务名称:userservice
(2)请求方式:GET
(3)请求路径:/user/{id}
(4)请求参数:Long id
(5)返回值类型:User
（2）自定义Feign的配置
Feign运行自定义配置来覆盖默认配置，可以修改的配置如下:
配置Feign日志有两种方式:
方式一:配置文件方式
全局生效:
局部生效:
方式二: java代码方式，需要先声明一个Bean:AA
① 而后如果是全局配置，则把它放到@EnableFeignClients这个注解中:
② 如果是局部配置，则把它放到@FeignClient这个注解中:
总结：
Feign的日志配置:
1．方式一是配置文件，feign.client.config.xxx.loggerLevel
①如果xxx是default则代表全局
②如果xxx是服务名称，例如userservice则代表某服务
2.方式二是java代码配置Logger.Level这个Bean
①如果在@EnableFeignClients注解声明则代表全局
②如果在@FeignClient注解中声明则代表某服务
（3）Feign的性能优化
Feign底层的客户端实现:
URLConnection:默认实现，不支持连接池
Apache HttpClient :支持连接池
OKHttp:支持连接池
因此优化Feign的性能主要包括:
使用连接池代替默认的URLConnection
日志级别，最好用basic或none
1.连接池配置
Feign添加HttpClient的支持:
引入依赖:
配置连接池
（4）Feign的最佳实践
方式一（继承)∶给消费者的FeignClient和提供者的controller定义统一的父接口作为标准。（不推荐）
缺点：
服务紧耦合
父接口参数列表中的映射不会被继承
方式二（抽取)︰将FeignClient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
实现最佳实践方式二的步骤如下:
1．首先创建一个module，命名为feign-api，然后引入feign的starter依赖
2将order-service中编写的UserClient、User、DefaultFeignconfiguration都复制到feign-api项目中3．在order-service中引入feign-api的依赖
4．修改order-service中的所有与上述三个组件有关的import部分，改成导入feign-api中的包5．重启测试
当定义的Feignclient不在SpringBootApplication的扫描包范围时，这些FeignClient无法使用
有两种方式解决:
方式一:指定FeignClient所在包
方式二:指定FeignClient字节码
总结：
不同包的FeignClient的导入有两种方式:
在@EnableFeignClients注解中添加basePackages，指定FeignClient所在的包
在@EnableFeignClients注解中添加clients，指定具体FeignClient的字节码
8.统一网关Gateway
1.为什么需要网关
网关的功能：（1）身份认证和权限校验 （2）服务路由、负载均衡 （3）请求限流
在SpringCloud中网关的实现包括两种: （1）gateway（2）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
2.搭建网关服务
搭建网关服务的步骤:
1． 创建新的module，引入SpringCloudGateway的依赖和nacos的服务发现依赖:
2.编写路由配置及nacos地址
3.网关服务流程图
网关搭建步骤总结:
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，如果符合路由规则，则转发对应的服务
4.路由过滤器（filters) :对请求或响应做处理心
3.断言工厂
1.路由断言工厂Route Predicate Factory
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。
总结：
问1：PredicateFactory的作用是什么” />
Spring提供了31种不同的路由过滤器工厂。例如:
（1）给所有进入userservice的请求添加一个请求头:Truth=itcast is freaking awesome!
实现方式:在gateway中修改application.yml文件，给userservice的路由添加过滤器:
(2)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(默认过滤器)。格式如下:
总结：
问1：过滤器的作用是什么” />
例如：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
总结：
问1：全局过滤器的作用是什么” />
问1：Docker如何解决大型项目依赖关系复杂，不同组件依赖的兼容性问题?
答1：Docker允许开发中将应用、依赖、函数库、配置一起打包，形成可移植镜像。 Docker应用运行在容器中，使用沙箱机制，相互隔离
问2：Docker如何解决开发、测试、生产环境有差异的问题
答2：Docker镜像中包含完整运行环境，包括系统函数库，仅依赖系统的Linux内核，因此可以在任意Linux操作系统上运行
Docker和虚拟机的差异:
①docker是一个系统进程;虚拟机是在操作系统中的操作系统
②docker体积小、启动速度快、性能好;虚拟机体积大、启动速度慢、性能一般
镜像和容器
镜像（Image) : Docker将应用程序及其所需的依赖、函数库、环境、配置等文件打包在一起，称为镜像。
容器(Container):镜像中的应用程序运行后形成的进程就是容器，只是Docker会给容器做隔离，对外不可见。
Docker和DockerHub
DockerHub: DockerHub是一个Docker镜像的托管平台。这样的平台称为Docker Registry。
2.docker的架构
Docker是一个CS架构的程序，由两部分组成:
服务端(server): Docker守护进程，负责处理Docker指令，管理镜像、容器等
客户端(client):通过命令或RestAPI向Docker服务端发送指令。可以在本地或远程向服务端发送指令。
总结：
镜像:将应用程序及其依赖、环境、配置打包在一起
容器:镜像运行起来就是容器，一个镜像可以运行多个容器
Docker结构:
服务端:接收命令或远程请求，操作镜像或容器中,o
客户端:发送命令或者请求到Docker服务端
DockerHub:
一个镜像托管的服务器，类似的还有阿里云镜像服务，统称为DockerRegistry
3.Docker的基本操作
1.镜像相关命令
①镜像名称一般分两部分组成:[repository]:[tag]
② 在没有指定tag时，默认是latest，代表最新版本的镜像
镜像操作命令
构建镜像： docker build -f Dockerfile -t[repository]:[tag] .
查看镜像： docker images
删除镜像： docker rmiimageName
保存镜像为一个压缩包： docker save -o [repository].tar [repository]:[tag]
加载压缩包为镜像： docker load -i [repository].tar
拉取镜像：docker pull imageName (如果没有指定版本，为最新版本)
推送服务：docker push imageName (如果没有指定版本，为最新版本)
2.容器的相关命令
容器运行：docker run
运行到暂停： docker pause
暂停到运行： docker unpause
运行到停止:docker stop
停止到运行： docker start
查看所有运行的容器及状态： docker ps
查看容器运行日志：docker logs
进入容器执行命令：docker exec
删除指定容器： docker rm
案例：创建运行一个nginx容器
总结：
docker run命令的常见参数有哪些” />
总结：
查看容器状态:
docker ps
添加-a参数查看所有状态的容器
删除容器:
docker rm
不能删除运行中的容器，除非添加–-f参数
进入容器:
命令是docker exec -it [容器名][要执行的命令]
exec命令可以进入容器修改文件，但是在容器内修改文件是不推荐的
3.数据卷
数据卷(volume)是一个虚拟目录，指向宿主机文件系统中的某个目录。
数据卷的作用是为了方便对容器中的文件进行修改等操作，宿主机文件系统中某个目录下有多少文件，对应的数据卷就有多少个文件，等容器运行起来，这些数据卷文件会根据对应的需求挂载到相应的容器中，进行关联。宿主中文件若发生修改，容器中对应的文件也会修改。相反，若容器中的文件发生改变，宿主中文件也跟着改变。若将容器删除，这些数据卷依旧还在，等下个容器运行还能复用。数据卷可以共享，只要挂载到不同的容器中实现共享
数据卷操作的基本语法如下:
docker volume [COMMAND]
docker volume命令是数据卷操作，根据命令后跟随的command来确定下一步的操作:
create ： 创建一个volume
inspect : 显示一个或多个volume的信息
ls : 列出所有的volume
prune : 删除未使用的volume
rm : 删除一个或多个指定的volume
案例：创建一个数据卷，并查看数据卷在宿主机的目录位置
总结：
数据卷的作用:
将容器与数据分离，解耦合，方便操作容器内数据，保证数据安全
数据卷操作:
docker volume create 创建数据卷
docker volume ls 查看所有数据
docker volume inspect查看数据卷的详情信息
docker volume rm删除数据卷
docker volume prune 删除未使用的数据卷
案例：创建一个nginx容器，修改容器内的html目录内的index.html内容
需求说明:上个案例中，我们进入nginx容器内部，已经知道nginx的html目录所在位置
/usr/share/nginx/html，我们需要把这个目录挂载到html这个数据卷上，方便操作其中的内容。提示:运行容器时使用-v参数挂载数据卷
总结：
数据卷挂载方式:
-v volumeName: /targetContainerPath
如果容器运行时volume不存在，会自动被创建出来
案例：创建并运行一个MySQL容器，将宿主机目录直接挂载到容器
提示:目录挂载与数据卷挂载的语法是类似的:
-v[宿主机目录]:[容器内目录]
-v[宿主机文件]:[容器内文件]
实现思路如下︰
1．在将课前资料中的mysql.tar文件上传到虚拟机，通过load命令加载为镜像
2．创建目录/tmp/myql/data
3．创建目录/tmp/myql/conf，将课前资料提供的hmy.cnf文件上传到/tmp/myql/conf
4．去DockerHub查阅资料，创建并运行MySQL容器,
要求:
①挂载/tmp/myql/data到mysql容器内数据存储目录
②挂载/tmp/myql/conf/hmy.cnf到mysql容器的配置文件
③设置MySQL密码
总结：
docker run的命令中通过-v参数挂载文件或目录到容器中:
-v volume名称:容器内目录
-v宿主机文件:容器内文件
-v宿主机目录:容器内目录
数据卷挂载与目录直接挂载的
①数据卷挂载耦合度低，由docker来管理目录，但是目录较深，不好找
②目录挂载耦合度高，需要我们自己管理目录，不过目录容易寻找查看
4. 自定义镜像
1.镜像的结构
镜像是将应用程序及其需要的系统函数库、环境、配置、依赖打包而成。
总结：
镜像是分层结构，每一层称为一个Layer
Baselmage层:包含基本的系统函数库、环境变量、文件系统
Entrypoint: 入口，是镜像中应用启动的命令
其它:在Baselmage基础上添加依赖、安装程序、完成整个应用的安装和配置
补：分层的作用就是在镜像更新时，不会将所有的层级删除，会留下可用的层级，，在其基础之上添加更新镜像所用的层数，提高层级可复用性，节约时间
2.什么是Dockerfile
Dockerfile就是一个文本文件，其中包含一个个的指令(Instruction)，用指令来说明要执行什么操作来构建镜像。每一个指令都会形成一层Layer。
案例：基于Ubuntu镜像构建一个新镜像，运行一个java项目
步骤1:新建一个空文件夹docker-demo
步骤2:拷贝课前资料中的docker-demo.jar文件到docker-demo这个目录
步骤3:拷贝课前资料中的jdk8.tar.gz文件到docker-demo这个目录
步骤4∶拷贝课前资料提供的Dockerfile到docker-demo这个目录
步骤5:进入docker-demo
步骤6:运行命令: dockerbuild -t javaweb: 1.0 .
Dockerfile文件内容：#指定基础镜像FROM· ubuntu : 16.04#配置环境变量，JDK的安装目录ENV JAVA_DIR=/usr/ local#拷贝jdk和java项目的包coPY ./jdk8.tar.gz $JAVA_DIR/coPY ./docker-demo.jar /tmp/app.jar#安装JDKRUN cd $JAVA_DIR \&tar -xf ./jdk8.tar.gz l&&mv ./jdk1.8.0_144 ./java8#配置环境变量ENV JAVA_HOME=$JAVA_DIR/java8ENV PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin#暴露端口EXPOSE 8090#入口，java项目的启动命令ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar案例：基于java:8-alpine镜像，将一个Java项目构建为镜像
实现思路如下:
①新建一个空的目录，然后在目录中新建一个文件，命名为Dockerfile
②拷贝课前资料提供的docker-demo.jar到这个目录中
③编写Dockerfile文件:
a)基于java:8-alpine作为基础镜像
b)将app.jar拷贝到镜像中
c)暴露端口
d)编写入口ENTRYPOINT
④使用docker build命令构建镜像
⑤使用docker run创建容器并运行
Dockerfile文件内容：#指定基础镜像FROM java:8-alpineCOPY ./ docker-demo.jar /tmp/app.jar#暴露端口EXPOSE 8090#入口，java项目的启动命令ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar总结：
Dockerfile的本质是一个文件，通过指令描述镜像的构建过程
Dockerfile的第一行必须是FROM，从一个基础镜像来构建
基础镜像可以是基本操作系统，如Ubuntu。也可以是其他人制作好的镜像，例如: java:8-alpine
3.DockerCompose
1.什么是DockerCompose
Docker Compose可以基于Compose文件帮我们快速的部署分布式应用，而无需手动一个个创建和运行容器!
Compose文件是一个文本文件，通过指令定义集群中的每个容器如何运行。
version: "3.8"services:mysql:image: mysql:5.7.25environment:MYSQL_ROOT_PASSWORD:123volumes:- /tmp/mysql/data: /var/lib/mysql- /tmp/mysql/conf/ hmy.cnf:/etc/mysql/conf.d /hmy.cnfweb:build: .ports: - 8090:8090总结：
问1：DockerCompose有什么作用” />
version: "3.2"services:nacos：image: nacos/nacos-serverenvironment:MODE: standaloneports :- "8848:8848" mysql:image: mysql:5.7.25environment:MYSQL_ROOT_PASSWORD:123volumes :-"$PWD/mysql/data : /var/lib/mysql"- "$PWD/mysql/conf : /etc/mysql/conf.d /" userservice: build: ./user-service#会读取user-service下的Dockerfile文件，创建镜像 orderservice: build: ./order-service #会读取order-service下的Dockerfile文件，创建镜像 gateway: build: ./gateway #会读取gateway下的Dockerfile文件，创建镜像 ports:- "10010:10010"4.Docker镜像仓库
1.常见镜像仓库服务
镜像仓库（Docker Registry ）有公共的和私有的两种形式:
①公共仓库:例如Docker官方的Docker Hub，国内也有一些云服务商提供类似于Docker Hub的公开服务，比如网易云镜像服务、DaoCloud镜像服务、阿里云镜像服务等。
②除了使用公开仓库外，用户还可以在本地搭建私有Docker Registry。企业自己的镜像最好是采用私有DockerRegistry来实现。
在私有镜像仓库推送或拉取镜像
推送镜像到私有镜像服务必须先tag，步骤如下:
①重新tag本地镜像，名称前缀为私有仓库的地址:192.168.150.101:8080/
docker tag nginx:latest 192.168.150.101:8080/nginx:1.0②推送镜像
docker push 192.168.150.101:8080/nginx:1.0③拉取镜像
docker pull 192.168.150.101:8080/nginx:1.0总结：
1．推送本地镜像到仓库前都必须重命名(docker tag)镜像，以镜像仓库地址为前缀
2．镜像仓库推送前需要把仓库地址配置到docker服务的daemon.json文件中，被docker信任
3．推送使用docker push命令
4．拉取使用docker pull命令
四.服务异步通讯
1.同步调用
同步调用的优点:
①时效性较强，可以立即得到结果
同步调用的问题:
①耦合度高
②性能和吞吐能力下降
③有额外的资源消耗
④有级联失败问题
2.异步调用
异步通信的优点:
耦合度低，吞吐量提升，故障隔离，流量削峰
异步通信的缺点:
依赖于Broker的可靠性、安全性、吞吐能力
架构复杂了，业务没有明显的流程线，不好追踪管理
3.什么是MQ
MQ (MessageQueue)，中文是消息队列，字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。
RabbitMQ是基于Erlang语言开发的开源消息通信中间件，官网地址: https://www.rabbitmq.com/
1.RabbitMQ的结构和概念
总结：
RabbitMQ中的几个概念:
①channel:操作MQ的工具
②exchange:路由消息到队列中
③queue:缓存消息
④virtual host:虚拟主机，是对queue、exchange等资源的逻辑分组
案例：HelloWorld案例
官方的HelloWorld是基于最基础的消息队列模型来实现的，只包括三个角色:
publisher:消息发布者，将消息发送到队列queue
queue:消息队列，负责接受并缓存消息
consumer:订阅队列，处理队列中的消息
流程如下：
基本消息队列的消息发送流程:
1．建立connection
2．创建channel
3．利用channel声明队列
4．利用channel向队列发送消息
基本消息队列的消息接收流程:
1．建立connection
2．创建channel
3．利用channel声明队列
4．定义consumer的消费行为handleDelivery()
5. 利用channel将消费者与队列绑定
2.什么是SpringAMQP
Spring AMQP是基于AMQP协议定义的一套API规范，提供了模板来发送和接收消息。包含两部分，其中spring-amqp是基础抽象，spring-rabbit是底层的默认实现。
案例：利用SpringAMQP实现HelloWorld中的基础消息队列功能
流程如下:
1．在父工程中引入spring-amqp的依赖
2．在publisher服务中利用RabbitTemplate发送消息到simple.queue这个队列
3．在consumer服务中编写消费逻辑，绑定simple.queue这个队列
步骤1:引入AMQP依赖
因为publisher和consumer服务都需要amqp依赖，因此这里把依赖直接放到父工程mq-demo中:
org.springframework.boot spring-boot-starter-amqp步骤2:在publisher中编写测试方法， 向simple.queue发送消息
在publisher服务中编写application.yml，添加mq连接信息:
spring:rabbitmq:host: 192.168.150.101 #主机名port: 5672#端口virtual-host: / #虚拟主机username: itcast #用户名password: 123321 #密码在publisher服务中新建一个测试类，编写测试方法:
@RunWith(SpringRunner.class)SpringBootTestpublic class SpringAmqpTest {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Testpublic void testsimpleQueue() {String queueName = "simple.queue";String message = "hello, spring amqp ! ";rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);}}总结：
问1：什么是AMQP” />spring:rabbitmq:host: 192.168.150.101 #主机名port: 5672#端口virtual-host: / #虚拟主机username: itcast#用户名password: 123321#密码
在consumer服务中新建一个类，编写消费逻辑:
@Componentpublic class SpringRabbitListener {@RabbitListener(queues = "simple.queue" )public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {system.out.println( "spring消费者接收到消息:【" + msg + "】");}}总结：
SpringAMQP如何接收消息?
①引入amqp的starter依赖
②配置RabbitMQ地址
③定义类，添加@Component注解
④类中声明方法，添加@RabbitListener注解，方法参数就时消息注意:消息一旦消费就会从队列删除，RabbitMQ没有消息回溯功能
1.Work Queue 工作队列
案例 ： 模拟WorkQueue，实现一个队列绑定多个消费者
基本思路如下:
1．在publisher服务中定义测试方法，每秒产生50条消息，发送到simple.queue
2．在consumer服务中定义两个消息监听者，都监听simple.queue队列
3．消费者1每秒处理50条消息，消费者2每秒处理10条消息
步骤1:生产者循环发送消息到simple.queue
在publisher服务中添加一个测试方法，循环发送50条消息到simple.queue队列
@Testpublic void testWorkQueue() throws InterruptedException{//队列名称String queueName = "simple.queue";//消息String message = "hello, message__";for (int i = 0; i < 50; i++) {//发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(queueName,message + i);/避免发送太快Thread.sleep(20);}}步骤2:编写两个消费者，都监听simple.queue
在consumer服务中添加一个消费者，也监听simple.queue:
@RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listensimpleQueueMessage(String msg) throwsInterruptedException {system.out.println( "spring消费者1接收到消息:【" +msg+"】");Thread.sleep(25);}@RabbitListener(queues = "simple.queue" )public void listenSimpleQueueMessage2(String msg) throws InterruptedException {System.err.println( "spring消费者2接收到消息:【" + msg+ "】");Thread.sleep(100);}补：消费预取限制
修改application.yml文件，设置preFetch这个值，可以控制预取消息的上限:
spring:rabbitmq :host: 192.168.150.101#主机名port: 5672#端口virtual-host: /#虚拟主机username: itcast #用户名password: 123321 #密码listener:simple:prefetch: 1 #每次只能获取一条消息，处理完成才能获取下一个消息2.发布(Publish ) 、订阅(Subscribe )
发布订阅模式与之前案例的区别就是允许将同一消息发送给多个消费者。实现方式是加入了exchange(交换机)。
常见exchange类型包括:
①Fanout:广播
②Direct:路由
③Topic:话题
注意: exchange负责消息路由，而不是存储，路由失败则消息丢失
2.1发布订阅-Fanout Exchange
Fanout Exchange会将接收到的消息路由到每一个跟其绑定的queue
案例：利用SpringAMQP演示FanoutExchangee的使用
实现思路如下:
1．在consumer服务中，利用代码声明队列、交换机，并将两者绑定
2．在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听fanout.queue1和fanout.queue2
3．在publisher中编写测试方法，向itcast.fanout发送消息