本系列為之前系列的整理重啟版，隨著專案的發展以及專案中的使用，之前系列裡面很多東西發生了變化，並且還有一些東西之前系列並沒有提到，所以重啟這個系列重新整理下，歡迎各位留言交流，謝謝！~
Spring Cloud 官方文件說了，它是一個完整的微服務體系，使用者可以通過使用 Spring Cloud 快速搭建一個自己的微服務系統。那麼 Spring Cloud 究竟是如何使用的呢？他到底有哪些元件？
spring-cloud-commons元件裡面，就有 Spring Cloud 預設提供的所有元件功能的抽象介面，有的還有預設實現。目前的 2020.0.x （按照之前的命名規則應該是 iiford），也就是spring-cloud-commons-3.0.x包括：
- 服務發現：
DiscoveryClient，從註冊中心發現微服務。 - 服務註冊：
ServiceRegistry，註冊微服務到註冊中心。 - 負載均衡：
LoadBalancerClient，客戶端呼叫負載均衡。其中，重試策略從spring-cloud-commons-2.2.6加入了負載均衡的抽象中。 - 斷路器：
CircuitBreaker，負責什麼情況下將服務斷路並降級 - 呼叫 http 客戶端：內部 RPC 呼叫都是 http 呼叫
然後，一般一個完整的微服務系統還包括：
- 統一閘道器
- 配置中心
- 全鏈路監控與監控中心
Spring Cloud 一直處於非常活躍，非常快速迭代的過程，並且 Spring Cloud 高度依賴 Spring Boot，Spring Boot 與 Spring Cloud 相輔相成。但是，快速迭代帶來的不只是新功能的引入以及原有功能的優化，還有就是升級過程中帶來了很多相容性，功能性，完整性，穩定性的煩惱。本系列旨在幫助廣大讀者瞭解不同大版本 Spring Boot & Spring Cloud 的特性功能以及底層原理的同時，使用這些元件實現一個具有完整功能的微服務體系，同時這個體系會適應目前最新的雲原生環境。
我們使用的是目前最流行的 Docker + Kubernetes 的組合。目前一般微服務架構，都不會直接使用物理機，因為現代的網際網路業務一般都具有這樣的特性（我們拿電子商城舉例）：
- 業務會在某一時刻開始突然開始快速增長，例如我們開始在各地投放廣告，使用者不斷進入網站，隨著口碑不斷變好，使用者增長速度越來越快。
- 業務在一段時間內，有高峰有低谷。例如在一天內，白天一般都在上班，晚上訪問網站下單的人數比較多。
- 業務在一段時間內，最高峰與最低峰之間的差距隨著業務增長越來越大。由於大部分使用者都在晚上訪問網站下單，導致白天和晚上的流量相差越來越大。
- 會突然出現流量尖峰，並且很難預測這個時間點以及估計量。例如雙 11 促銷的時候，人們大量湧入，很難能估計的好會有多少流量。還有就是突然大家需要某個商品的時候，例如新冠剛開始的時候，口罩搶購一空。
對於這些特性，根據業務壓力，智慧並且快速動態擴容縮容這個功能變得越來越重要，但是這個功能在直接部署業務到物理機上很難實現。這時候出現了虛擬機器，將物理機虛擬化抽象成多個虛擬機器，比如 vmware 和 openstack，我們可以使用虛擬機器在我們的作業系統中模擬出多臺子電腦，子電腦之間是相互隔離的，這樣可以更細緻動態的分配物理機的資源。但是虛擬機器對於開發和運維人員而言，還是太過於笨重了，存在啟動慢，佔用空間大，不易遷移的缺點。
接著，容器化技術應運而生，它不需要虛擬出整個作業系統，只需要虛擬一個小規模的環境即可，而且啟動速度很快，除了執行其中應用以外，基本不消耗額外的系統資源。Docker 是應用最為廣泛的容器技術，通過打包映象，啟動容器來建立一個服務。但是隨著應用越來越複雜，容器的數量也越來越多，由此衍生了管理運維容器的這個重要場景。這個場景目前最流行的解決方案就是 Kubernetes(k8s)。
Kubernetes 能為我們提供如下功能：
- 容器編排與管理，機器資源管理以及儲存卷掛載
- 服務的健康檢查以及自愈
- 服務彈性擴容
- 配置中心
- 服務發現與排程
- 負載均衡
在我們公司中，專案團隊包括了運維團隊以及後端開發團隊。對於 Docker 映象打包與管理以及對於 K8s 的開發維護部署，主要交給運維團隊。微服務業務開發維護，實現微服務特性的框架的開發維護是交給後端開發團隊的。所以對於 K8s 的功能，我們只使用了前三個，對於配置中心、服務發現與排程還有負載均衡，我們還是主要交給實現微服務特性的框架實現的，未來可能會將這三個功能使用起來。
微服務框架需要考慮與 K8s 的互動，主要是服務的健康檢查以及自愈以及服務彈性擴容：
- 服務的健康檢查以及自愈：K8s 可以通過檢查埠是否被監聽使用，呼叫 http 介面來檢查程序是否啟動以及程序的健康性，我們需要提供這種健康檢查介面。主要通過 spring boot 的 actuator 實現
- 服務彈性擴容：K8s 需要獲取程序的監控指標來決定是否需要擴容，並且我們也需要監控中心採集這些指標。我們主要通過 grafana（監控中心） + prometheus（採集指標） + actuator（暴露介面） 實現。
本篇主要交代了我們使用 Spring Cloud 作為我們微服務框架的背景以及底層的雲元件和功能邊界，接下來我們會繼續介紹我們要使用微服務框架實現的功能，以及包含的元件和使用中要考慮的問題。
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