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标识网关@EnableZuulProxy和@EnableZuulServer有什么区别

使用@EnableZuulProxy和@EnableZuulServer注解来标识网关

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@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient  // 服务启动后注册到Eureka Server注册中心中
@EnableZuulProxy  // 启用zuul
public class ProviderApp {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ProviderApp.class,args);
    }
}

@EnableZuulProxy包含了@EnableZuulServer中所有的过滤器，是@EnableZuulServer的超集

可以看到自动配置也是ZuulProxy继承的ZuulServer，所以ZuulProxy实现的内容更多，且ZuulProxy支持Ribbon和DiscoveryClient

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public class ZuulProxyAutoConfiguration extends ZuulServerAutoConfiguration
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解决configserver单点问题

之前我们在config的客户端配置configserver的地址是

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spring:
  application:
    name: micro-service-config-client
  cloud:
    config:
      name: micro-service-config-client #github上的资源文件名，对应上述的application，该值默认为${spring.application.name}的值
      profile: dev # 环境
      label: master # git分支
      uri: http://localhost:7010  #spring cloud 服务端地址

但是如果该configserver挂掉了，那就无法获取最新的配置了，微服务就出现了configserver的单点问题，那么如何避免configserver单点呢？

SpringCloudConfig早就想到了这个问题了，微服务可以使用注册中心来防止单点故障，那么configServer也是可以的

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配置存储

springCloudConfig是使用EnvironmentRepository来存储服务器的配置数据的，返回Environment对象

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public Environment(@JsonProperty("name") String name,
            @JsonProperty("profiles") String[] profiles,
            @JsonProperty("label") String label, @JsonProperty("version") String version,
            @JsonProperty("state") String state) {
        super();
        this.name = name;
        this.profiles = profiles;
        this.label = label;
        this.version = version;
        this.state = state;
    }
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restTemplate拦截器ClientHttpRequestInterceptor

restTemplate提供了一个拦截器链来对请求和响应做一些定制化的操作，只需要实现ClientHttpRequestInterceptor接口中的intercept方法

如添加请求头等操作

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public class RestTemplateInterceptor implements ClientHttpRequestInterceptor {


    @Override
    public ClientHttpResponse intercept(HttpRequest request, byte[] body, ClientHttpRequestExecution execution) throws IOException {

        this.traceRequest((ClientHttpRequest) request, body);
        ClientHttpResponse response = execution.execute(request, body);
        return response;
    }

    private void traceRequest(ClientHttpRequest request, byte[] body) throws UnsupportedEncodingException {
        RequestAttributes requestAttributes = RequestContextHolder.getRequestAttributes();
        if (requestAttributes == null) {
            return;
        }
        HttpServletRequest req = ((ServletRequestAttributes) requestAttributes).getRequest();
        HttpHeaders headers = new HttpHeaders();

        String globalTraceId = req.getHeader("global-trace-id");
        if (globalTraceId == null) {
            headers.add("global-trace-id", TraceThreadLocal.getGlobalTraceId());
        } else {
            headers.add("global-trace-id", globalTraceId);
        }
        String parentTraceId = req.getHeader("local-trace-id");
        if (parentTraceId == null) {
            headers.add("parent-trace-id", TraceThreadLocal.getLocalTraceId());
        } else {
            headers.add("parent-trace-id", parentTraceId);
        }
        request.getHeaders().putAll(headers);
    }


}
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序列化方式

来细数一下目前知道的序列化方式

  • java默认序列化：无法跨语言、序列化后太大且序列化性能差
  • XML：可读性好，但是数据中包含了过多的标签，导致序列化后大且格式复杂，常用于配置文件和数据转换
  • JSON：轻量级的数据格式，兼容性好、数据格式简单且序列化后数据还算小，解析速度也比XML快，只是可读性没有XML好，可以替代XML。性能不适合ms级的情况。常用于小数据量传输，可满足秒级服务
  • Thrift：不仅是序列化方式还是一个RPC框架，序列化后体积小、速度快、支持多种语言和丰富的数据类型、对于数据字段的增删有较强的兼容性，但是不具有可读性且不能与其他传输层协议如HTTP共同使用，无法支持向持久层直接读写数据，不适合做数据持久化序列化协议，常用于作为分布式系统的RPC解决方案
  • Avro：支持丰富的数据类型、简单地动态语言结合功能、具有自我描述属性、提高了数据解析速度，可以实现RPC且支持跨语言实现，在Hadoop中做hive、pig的持久化数据格式
  • Protobuf：将数据结构以.proto文件进行描述，通过代码生成工具可以生成对应的数据结构的POJO对象和Protobuf相关的方法和属性，序列化后比较小，性能高，通过标识字段的顺序可以实现协议的前向兼容，只不过依赖于工具生成代码且支持的语言较少，如果是对于性能要求比较高的RPC调用可以使用该方式
  • protostuff：基于protobuf，不需要配置proto文件
  • Hessian：采用二进制协议的轻量级remoting on http工具
  • kryo：基于protobuf，只支持java语言，需要注册，然后序列化和反序列化