一、背景简介

分布式系统中存在很多拆分的服务，在一直迭代降级的过程中，会呈现如下常见的辣手状况：

某个技术组件版本升级，依赖包降级导致局部语法或者API过期，或者组件修复紧急的破绽，从而会导致分布式系统下各个服务被动的降级迭代，很容易引发意外的问题；不同的服务中对组件的依赖和版本各不相同，从而导致不兼容问题的呈现，很难对版本做对立的治理和保护，一旦呈现问题很容易慌手慌脚，引发蝴蝶效应；

所以在简单的零碎中，对于依赖的框架和组件进行对立治理和二次浅封装，能够较大水平升高上述问题的解决老本与危险，同时能够更好的治理和控制技术栈。

二、框架浅封装

1、浅封装作用

为什么浅封装，外围目标在于对立治理和协调组件的依赖与降级，并对罕用办法做一层包装，实际上很多组件应用到的性能点并不多，只是在业务中的应用点很多，这样给组件自身的迭代降级带来了肯定的难度：

例如某个组件罕用的API中存在微小危险破绽，或者替换掉过期的用法，须要对整个零碎中波及的中央做降级，这种操作的老本是十分高的；

如果是对这种罕用的组件办法进行二次包装，作为解决业务的工具办法，那么解决下面的问题就绝对轻松许多，只有对封装的工具办法降级，服务的依赖降级即可，升高工夫老本和危险。

通过浅封装的伎俩，能够实现两个方面的解耦：

业务与技术

技术栈中罕用的办法进行二次浅封装，这样能够较大水平的升高业务与技术的耦合，如此能够独立的降级技术栈，扩大性能而不影响业务服务的迭代。

框架与组件

不同的框架与组件都须要肯定水平的自定义配置，同时分模块治理，在不同的服务中引入特定的依赖，也能够在根底包中做对立依赖，以此实现技术栈的疾速组合搭配。

这里说的浅封装，是指包装惯例罕用的语法，组件自身就是技术层面的深度封装，所以也不可能齐全隔开技术栈原生用法。

2、对立版本控制

例如微服务架构下，不同的研发组负责不同的业务模块，然而受到开发人员的教训和能力影响，很容易呈现不同的服务组件选型不统一，或者雷同的组件依赖版本不同，这样很难对系统架构做规范的对立治理。

对于二次封装的形式，能够严格的控制技术栈的迭代扩大，以及版本抵触的问题，通过对二次封装层的对立降级，能够疾速实现业务服务的降级，解决不同服务的依赖差别问题。

三、实际案例

1、案例简介

Java分布式系统中，微服务根底组件（Nacos、Feign、Gateway、Seata）等，零碎中间件（Quartz、Redis、Kafka、ElasticSearch，Logstash）等，对罕用性能、配置、API等，进行二次浅封装并对立集成治理，以满足日常开发中根底环境搭建与长期工具的疾速实现。

• butte-flyer 组件封装的利用案例；
• butte-frame 罕用技术组件二次封装；

2、分层架构

整体划分五层：网关层、应用层、业务层、中间件层、根底层，组合成一套分布式系统。

服务总览

3、目录构造

在butte-frame中对各个技术栈进行二次封装治理，在butte-flyer中进行依赖援用。

butte-frame├── frame-base          根底代码块├── frame-jdbc          数据库组件├── frame-core          服务根底依赖├── frame-gateway       路由网关├── frame-nacos         注册与配置核心├── frame-seata         分布式事务├── frame-feign         服务间调用├── frame-security      平安治理├── frame-search        搜索引擎├── frame-redis         缓存治理├── frame-kafka         消息中间件├── frame-quartz        定时工作├── frame-swagger       接口文档└── frame-sleuth        链路日志butte-flyer├── flyer-gateway       网关服务：路由管制├── flyer-facade        门面服务：性能合作接口├── flyer-account       账户服务：用户账户├── flyer-quartz        工作服务：定时工作└── flyer-admin         治理服务：后端治理

4、技术栈组件

零碎罕用的技术栈：根底框架、微服务组件、缓存、平安治理、数据库、定时工作、工具依赖等。

四、微服务组件

1、Nacos

Nacos在整个组件体系中，提供两个外围能力，注册发现：适配微服务注册与发现规范，疾速实现动静服务注册发现、元数据管理等，提供微服务组件中最根底的能力；配置核心：对立治理各个服务配置，集中在Nacos中存储管理，隔离多环境的不同配置，并且能够躲避线上配置放开的危险；

连贯治理

spring:  cloud:    nacos:      # 配置读取      config:        prefix: application        server-addr: 127.0.0.1:8848        file-extension: yml        refresh-enabled: true      # 注册核心      discovery:        server-addr: 127.0.0.1:8848

配置管理

• bootstrap.yml ：服务中文件，连贯和读取Nacos中配置信息；
• application.yml ：公共根底配置，这里配置mybatis组件；
• application-dev.yml ：中间件连贯配置，用作环境标识隔离；
• application-def.yml ：各个服务的自定义配置，参数加载；

2、Gateway

Gateway网关外围能力，提供对立的API路由治理，作为微服务架构体系下申请惟一入口，还能够在网关层解决所有的非业务性能，例如：安全控制，流量监控限流，等等。

路由管制：各个服务的发现和路由；

@Componentpublic class RouteFactory implements RouteDefinitionRepository {    @Resource    private RouteService routeService ;    /**     * 加载全副路由     * @since 2021-11-14 18:08     */    @Override    public Flux<RouteDefinition> getRouteDefinitions() {        return Flux.fromIterable(routeService.getRouteDefinitions());    }    /**     * 增加路由     * @since 2021-11-14 18:08     */    @Override    public Mono<Void> save(Mono<RouteDefinition> routeMono) {        return routeMono.flatMap(routeDefinition -> {            routeService.saveRouter(routeDefinition);            return Mono.empty();        });    }}

全局过滤：作为网关的根底能力；

@Componentpublic class GatewayFilter implements GlobalFilter {    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(GatewayFilter.class);    @Override    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {        ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();        String uri = request.getURI().getPath() ;        String host = String.valueOf(request.getHeaders().getHost()) ;        logger.info("request host : {} , uri : {}",host,uri);        return chain.filter(exchange);    }}

3、Feign

Feign组件是申明式的WebService客户端，使微服务之间的调用变得更简略，Feign通过注解伎俩，将申请进行模板化和接口化治理，能够更加规范的治理各个服务间的通信交互。

响应解码：定义Feign接口响应时解码逻辑，校验和管制对立的接口格调；

public class FeignDecode extends ResponseEntityDecoder {    public FeignDecode(Decoder decoder) {        super(decoder);    }    @Override    public Object decode(Response response, Type type) {        if (!type.getTypeName().startsWith(Rep.class.getName())) {            throw new RuntimeException("响应格局异样");        }        try {            return super.decode(response, type);        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();            throw new RuntimeException(e.getMessage());        }    }}

4、Seata

Seata组件是开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简略易用的分布式事务服务，实现AT、TCC、SAGA、XA事务模式，反对一站式的分布式解决方案。

事务配置：基于nacos治理Seata组件的参数定义；

服务注册：在须要治理分布式事务的服务中连贯和应用Seata服务；

seata:  enabled: true  application-id: ${spring.application.name}  tx-service-group: butte-seata-group  config:    type: nacos    nacos:      server-addr: ${spring.cloud.nacos.config.server-addr}      group: DEFAULT_GROUP  registry:    type: nacos    nacos:      server-addr: ${spring.cloud.nacos.config.server-addr}      application: seata-server      group: DEFAULT_GROUP

五、中间件集成

1、Kafka

Kafka是由Apache开源，具备分布式、分区的、多正本的、多订阅者，基于Zookeeper协调的分布式音讯解决平台，由Scala和Java语言编写。还罕用于收集用户在应用服务中产生的日志数据。

音讯发送：封装音讯发送的根底能力；

@Componentpublic class KafkaSendOperate {    @Resource    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate ;    public void send (SendMsgVO entry) {        kafkaTemplate.send(entry.getTopic(),entry.getKey(),entry.getMsgBody()) ;    }}

音讯生产：生产监听时有两种策略；

• 音讯生产方本人生产，通过Feign接口去执行具体生产服务的逻辑，这样有利于流程跟踪排查；
• 音讯生产方间接监听，缩小音讯解决的流程节点，当然也能够打造对立的MQ总线服务（文尾）；

public class KafkaListen {    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaListen.class);    /**     * Kafka音讯监听     * @since 2021-11-06 16:47     */    @KafkaListener(topics = KafkaTopic.USER_TOPIC)    public void listenUser (ConsumerRecord<?,String> record, Acknowledgment acknowledgment) {        try {            String key =  String.valueOf(record.key());            String body = record.value();            switch (key){ }        } catch (Exception e){            e.printStackTrace();        } finally {            acknowledgment.acknowledge();        }    }}

2、Redis

Redis是一款开源组件，基于内存的高性能的key-value数据结构存储系统，它能够用作数据库、缓存和消息中间件，反对多种类型的数据结构，如字符串、汇合等。在理论利用中，通常用来做变动频率低的热点数据缓存和加锁机制。

KV数据缓存：作为Redis最罕用的性能，即缓存一个指定有效期的键和值，在应用时间接获取；

@Componentpublic class RedisKvOperate {    @Resource    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate ;    /**     * 创立缓存，必须带缓存时长     * @param key 缓存Key     * @param value 缓存Value     * @param expire 单位秒     * @return boolean     * @since 2021-08-07 21:12     */    public boolean set (String key, String value, long expire) {        try {            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,value,expire, TimeUnit.SECONDS);        } catch (Exception e){            e.printStackTrace();            return Boolean.FALSE ;        }        return Boolean.TRUE ;    }}

Lock加锁机制：基于spring-integration-redis中RedisLockRegistry，实现分布式锁；

@Componentpublic class RedisLockOperate {    @Resource    protected RedisLockRegistry redisLockRegistry;    /**     * 尝试一次加锁，采纳默认工夫     * @param lockKey 加锁Key     * @return java.lang.Boolean     * @since 2021-09-12 13:14     */    @SneakyThrows    public <T> Boolean tryLock(T lockKey) {        return redisLockRegistry.obtain(lockKey).tryLock(time, TimeUnit.MILLISECONDS);    }    /**     * 开释锁     * @param lockKey 解锁Key     * @since 2021-09-12 13:32     */    public <T> void unlock(T lockKey) {        redisLockRegistry.obtain(lockKey).unlock();    }}

3、ElasticSearch

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜寻服务器，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口，Elasticsearch是用Java开发的，是以后风行的企业级搜索引擎。

索引治理：索引的创立和删除，构造增加和查问；

基于ElasticsearchRestTemplate的模板办法操作；

@Componentpublic class TemplateOperate {    @Resource    private ElasticsearchRestTemplate template ;    /**     * 创立索引和构造     * @param clazz 基于注解类实体     * @return java.lang.Boolean     * @since 2021-08-15 19:25     */    public <T> Boolean createPut (Class<T> clazz){        boolean createIf = template.createIndex(clazz) ;        if (createIf){            return template.putMapping(clazz) ;        }        return Boolean.FALSE ;    }}

基于RestHighLevelClient原生API操作；

@Componentpublic class IndexOperate {    @Resource    private RestHighLevelClient client ;    /**     * 判断索引是否存在     * @return boolean     * @since 2021-08-07 18:57     */    public boolean exists (IndexVO entry) {        GetIndexRequest getReq = new GetIndexRequest (entry.getIndexName()) ;        try {            return client.indices().exists(getReq, entry.getOptions());        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        }        return Boolean.FALSE ;    }}

数据管理：数据新增、主键查问、批改、批量操作，业务性质的搜寻封装复杂度很高；

数据的增删改办法；

@Componentpublic class DataOperate {    @Resource    private RestHighLevelClient client ;    /**     * 批量更新数据     * @param entry 对象主体     * @since 2021-08-07 18:16     */    public void bulkUpdate (DataVO entry){        if (CollUtil.isEmpty(entry.getDataList())){            return ;        }        // 申请条件        BulkRequest bulkUpdate = new BulkRequest(entry.getIndexName(),entry.getType()) ;        bulkUpdate.setRefreshPolicy(entry.getRefresh()) ;        entry.getDataList().forEach(dataMap -> {            UpdateRequest updateReq = new UpdateRequest() ;            updateReq.id(String.valueOf(dataMap.get("id"))) ;            updateReq.doc(dataMap) ;            bulkUpdate.add(updateReq) ;        });        try {            // 执行申请            client.bulk(bulkUpdate, entry.getOptions());        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();        }    }}

索引主键查问，分组查询方法；

@Componentpublic class QueryOperate {    @Resource    private RestHighLevelClient client ;    /**     * 指定字段分组查问     * @since 2021-10-07 19:00     */    public Map<String,Object> groupByField (QueryVO entry){        Map<String,Object> groupMap = new HashMap<>() ;        // 分组API        String groupName = entry.getGroupField()+"_group" ;        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();        sourceBuilder.size(0) ;        TermsAggregationBuilder termAgg = AggregationBuilders.terms(groupName)                                                             .field(entry.getGroupField()) ;        sourceBuilder.aggregation(termAgg);        // 查问API        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(entry.getIndexName());        searchRequest.source(sourceBuilder) ;        try {            // 执行API            SearchResponse response = client.search(searchRequest, entry.getOptions());            // 响应后果            Terms groupTerm = response.getAggregations().get(groupName) ;            if (CollUtil.isNotEmpty(groupTerm.getBuckets())){                for (Terms.Bucket bucket:groupTerm.getBuckets()){                    groupMap.put(bucket.getKeyAsString(),bucket.getDocCount()) ;                }            }        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();        }        return groupMap ;    }}

4、Logstash

Logstash是一款开源的数据采集组件，具备实时管道性能。Logstash可能动静的从多个起源采集数据，进行标准化转换数据，并将数据传输到所抉择的存储容器。

• Sleuth：治理服务链路，提供外围TraceId和SpanId生成；
• ElasticSearch：基于ES引擎做日志聚合存储和查问；
• Logstash：提供日志采集服务，和数据发送ES的能力；

logback.xml：服务连贯Logstash地址，并加载外围配置；

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><configuration>    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml" />    <springProperty scope="context" name="APP_NAME" source="spring.application.name" defaultValue="butte_app" />    <springProperty scope="context" name="DES_URI" source="logstash.destination.uri" />    <springProperty scope="context" name="DES_PORT" source="logstash.destination.port" />    <!-- 输入到LogStash配置，须要启动LogStash服务 -->    <appender name="LogStash"              class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">        <destination>${DES_URI:- }:${DES_PORT:- }</destination>        <encoder                class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">            <providers>                <timestamp>                    <timeZone>UTC</timeZone>                </timestamp>                <pattern>                    <pattern>                        {                        "severity": "%level",                        "service": "${APP_NAME:-}",                        "trace": "%X{X-B3-TraceId:-}",                        "span": "%X{X-B3-SpanId:-}",                        "exportable": "%X{X-Span-Export:-}",                        "pid": "${PID:-}",                        "thread": "%thread",                        "class": "%logger{40}",                        "rest": "%message"                        }                    </pattern>                </pattern>            </providers>        </encoder>    </appender></configuration>

5、Quartz

Quartz是一个齐全由java编写的开源作业调度框架，用来执行各个服务中的定时调度工作，在微服务体系架构下，通常开发一个独立的Quartz服务，通过Feign接口去触发各个服务的工作执行。

配置参数：定时工作根底信息，数据库表，线程池；

spring:  quartz:    job-store-type: jdbc    properties:      org:        quartz:          scheduler:            instanceName: ButteScheduler            instanceId: AUTO          jobStore:            class: org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX            driverDelegateClass: org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate            tablePrefix: qrtz_            isClustered: true            clusterCheckinInterval: 15000            useProperties: false          threadPool:            class: org.quartz.simpl.SimpleThreadPool            threadPriority: 5            threadCount: 10            threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread: true

6、Swagger

Swagger是罕用的接口文档治理组件，通过对API接口和对象的简略正文，疾速生成接口形容信息，并且提供可视化界面能够疾速对接口发送申请和调试，该组件在前后端联调中，极大的提高效率。

配置根本的包扫描能力即可；

@Configurationpublic class SwaggerConfig {    @Bean    public Docket createRestApi() {        return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)                .apiInfo(apiInfo())                .select()                .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com.butte"))                .paths(PathSelectors.any())                .build();    }}

拜访：服务:端口/swagger-ui.html即可关上接口文档；

六、数据库配置

1、MySQL

微服务架构下，不同的服务对应不同的MySQL库，基于业务模块做库的划分是以后罕用的形式，能够对各自业务下的服务做迭代降级，同时能够防止单点故障导致雪崩效应。

2、HikariCP

HikariCP作为SpringBoot2版本举荐和默认采纳的数据库连接池，具备速度极快、轻量简略的特点。

spring:  datasource:    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/${data.name.mysql}?${spring.datasource.db-param}    username: root    password: 123456    db-param: useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false    hikari:      minimumIdle: 5      maximumPoolSize: 10      idleTimeout: 300000      maxLifetime: 500000      connectionTimeout: 30000

连接池的配置依据业务的并发需求量，做适当的调优即可。

3、Mybatis

Mybatis长久层的框架组件，反对定制化SQL、存储过程以及高级映射，MyBatis-Plus是一个MyBatis的加强工具，在MyBatis的根底上只做加强不做扭转，能够简化开发、提高效率。

mybatis-plus:  mapper-locations: classpath*:/mapper/**/*.xml  configuration:    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

• 同系列-架构：┃ 分布式 ┃ 消息中间件 ┃ 事务管理 ┃ 高并发 ┃ 缓存治理 ┃
• 同系列-组件：┃ Kafka音讯 ┃ ElasticSearch搜寻 ┃ Redis缓存 ┃ Quartz工作 ┃ Swagger2接口 ┃

七、源代码地址

利用仓库：https://gitee.com/cicadasmile/butte-flyer-parent组件封装：https://gitee.com/cicadasmile/butte-frame-parent