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统一网关Gateway

为什么需要网关

API网关作用就是把各个服务对外提供的API汇聚起来，让外界看起来是一个统一的接口。同时也可在网关中提供额外的功能。

分布式服务架构、微服务架构与 API 网关：

在微服务架构里，服务的粒度被进一步细分，各个业务服务可以被独立的设计、开发、测试、部署和管理。这时，各个独立部署单元可以用不同的开发测试团队维护，可以使用不同的编程语言和技术平台进行设计，这就要求必须使用一种语言和平台无关的服务协议作为各个单元间的通讯方式。

总结：网关就是所有项目的一个统一入口。

网关的功能：

身份验证
服务路由、负载均衡
请求限流

权限控制：网关作为微服务入口，需要校验用户是是否有请求资格，如果没有则进行拦截。

路由和负载均衡：一切请求都必须先经过gateway，但网关不处理业务，而是根据某种规则，把请求转发到某个微服务，这个过程叫做路由。当然路由的目标服务有多个时，还需要做负载均衡。

限流：当请求流量过高时，在网关中按照下流的微服务能够接受的速度来放行请求，避免服务压力过大。

网关技术实现

在SpringCloud中网关的实现包括两种：

gateway
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。

搭建网关服务

引入依赖

<!--网关-->
<dependency>
   <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>
<!--nacos服务发现依赖-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>

我们将符合Path 规则的一切请求，都代理到 uri参数指定的地址。

本例中，我们将 /user/**开头的请求，代理到lb://userservice，lb是负载均衡，根据服务名拉取服务列表，实现负载均衡。

重启测试

重启网关，访问http://localhost:10010/user/1时，符合/user/**规则，请求转发到uri：http://userservice/user/1，得到了结果：

网关路由的流程图

整个访问的流程如下：

总结：

网关搭建步骤：

创建项目，引入nacos服务发现和gateway依赖
配置application.yml，包括服务基本信息、nacos地址、路由

路由配置包括：

路由id：路由的唯一标示
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
路由断言（predicates）：判断路由的规则，
路由过滤器（filters）：对请求或响应做处理

接下来，就重点来学习路由断言和路由过滤器的详细知识

断言工厂

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:

名称	说明	示例
After	是某个时间点后的请求	- After=2037-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver]
Before	是某个时间点之前的请求	- Before=2031-04-13T15:14:47.433+08:00[Asia/Shanghai]
Between	是某两个时间点之前的请求	- Between=2037-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver], 2037-01-21T17:42:47.789-07:00[America/Denver]
Cookie	请求必须包含某些cookie	- Cookie=chocolate, ch.p
Header	请求必须包含某些header	- Header=X-Request-Id, \d+
Host	请求必须是访问某个host（域名）	- Host=.somehost.org,.anotherhost.org
Method	请求方式必须是指定方式	- Method=GET,POST
Path	请求路径必须符合指定规则	- Path=/red/{segment},/blue/**
Query	请求参数必须包含指定参数	- Query=name, Jack或者- Query=name
RemoteAddr	请求者的ip必须是指定范围	- RemoteAddr=192.168.1.1/24
Weight	权重处理

我们只需要掌握Path这种路由工程就可以了。

过滤器工厂

GatewayFilter是网关中提供的一种过滤器，可以对进入网关的请求和微服务返回的响应做处理：

.路由过滤器的种类

Spring提供了31种不同的路由过滤器工厂。例如：

名称	说明
AddRequestHeader	给当前请求添加一个请求头
RemoveRequestHeader	移除请求中的一个请求头
AddResponseHeader	给响应结果中添加一个响应头
RemoveResponseHeader	从响应结果中移除有一个响应头
RequestRateLimiter	限制请求的流量

请求头过滤器

下面我们以AddRequestHeader 为例来讲解。

需求：给所有进入userservice的请求添加一个请求头：Truth=itcast is freaking awesome!

只需要修改gateway服务的application.yml文件，添加路由过滤即可：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: user-service 
        uri: lb://userservice 
        predicates: 
        - Path=/user/** 
        filters: # 过滤器
        - AddRequestHeader=Truth, Itcast is freaking awesome! # 添加请求头

当前过滤器写在userservice路由下，因此仅仅对访问userservice的请求有效。

默认过滤器

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。格式如下：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: user-service 
        uri: lb://userservice 
        predicates: 
        - Path=/user/**
      default-filters: # 默认过滤项
      - AddRequestHeader=Truth, Itcast is freaking awesome!

总结

过滤器的作用是什么？

① 对路由的请求或响应做加工处理，比如添加请求头

② 配置在路由下的过滤器只对当前路由的请求生效

defaultFilters的作用是什么？

① 对所有路由都生效的过滤器

全局过滤器

上一节学习的过滤器，网关提供了31种，但每一种过滤器的作用都是固定的。如果我们希望拦截请求，做自己的业务逻辑则没办法实现。

全局过滤器作用

全局过滤器的作用也是处理一切进入网关的请求和微服务响应，与GatewayFilter的作用一样。区别在于GatewayFilter通过配置定义，处理逻辑是固定的；而GlobalFilter的逻辑需要自己写代码实现。

定义方式是实现GlobalFilter接口。

public interface GlobalFilter {
    /**
     *  处理当前请求，有必要的话通过{@link GatewayFilterChain}将请求交给下一个过滤器处理
     *
     * @param exchange 请求上下文，里面可以获取Request、Response等信息
     * @param chain 用来把请求委托给下一个过滤器 
     * @return {@code Mono<Void>} 返回标示当前过滤器业务结束
     */
    Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain);
}

在filter中编写自定义逻辑，可以实现下列功能：

登录状态判断
权限校验
请求限流等

自定义全局过滤器

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

实现：

在gateway中定义一个过滤器：

package cn.itcast.gateway.filters;

import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.annotation.Order;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;

@Order(-1)
@Component
public class AuthorizeFilter implements GlobalFilter {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 1.获取请求参数
        MultiValueMap<String, String> params = exchange.getRequest().getQueryParams();
        // 2.获取authorization参数
        String auth = params.getFirst("authorization");
        // 3.校验
        if ("admin".equals(auth)) {
            // 放行
            return chain.filter(exchange);
        }
        // 4.拦截
        // 4.1.禁止访问，设置状态码
        exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.FORBIDDEN);
        // 4.2.结束处理
        return exchange.getResponse().setComplete();
    }
}

过滤器执行顺序

请求进入网关会碰到三类过滤器：当前路由的过滤器、DefaultFilter、GlobalFilter

请求路由后，会将当前路由过滤器和DefaultFilter、GlobalFilter，合并到一个过滤器链（集合）中，排序后依次执行每个过滤器：

排序的规则是什么呢？

每一个过滤器都必须指定一个int类型的order值，order值越小，优先级越高，执行顺序越靠前。
GlobalFilter通过实现Ordered接口，或者添加@Order注解来指定order值，由我们自己指定
路由过滤器和defaultFilter的order由Spring指定，默认是按照声明顺序从1递增。
当过滤器的order值一样时，会按照 defaultFilter > 路由过滤器 > GlobalFilter的顺序执行。

详细内容，可以查看源码：

org.springframework.cloud.gateway.route.RouteDefinitionRouteLocator#getFilters()方法是先加载defaultFilters，然后再加载某个route的filters，然后合并。

org.springframework.cloud.gateway.handler.FilteringWebHandler#handle()方法会加载全局过滤器，与前面的过滤器合并后根据order排序，组织过滤器链

跨域问题

什么是跨域问题

跨域：域名不一致就是跨域，主要包括：

域名不同： www.taobao.com 和 www.taobao.org 和 www.jd.com 和 miaosha.jd.com
域名相同，端口不同：localhost:8080和localhost8081

跨域问题：浏览器禁止请求的发起者与服务端发生跨域ajax请求，请求被浏览器拦截的问题

解决方案：CORS，这个以前应该学习过，这里不再赘述了。不知道的小伙伴可以查看https://www.ruanyifeng.com/blog/2016/04/cors.html

模拟跨域问题

找到课前资料的页面文件：

放入tomcat或者nginx这样的web服务器中，启动并访问。

可以在浏览器控制台看到下面的错误：

从localhost:8090访问localhost:10010，端口不同，显然是跨域的请求。

解决跨域问题

在gateway服务的application.yaml文件中，添加以下配置

spring:
  cloud:
    gateway:
      # 。。。
      globalcors: # 全局的跨域处理
        add-to-simple-url-handler-mapping: true # 解决options请求被拦截问题
        corsConfigurations:
          '[/**]':
            allowedOrigins: # 允许哪些网站的跨域请求 
              - "http://localhost:8090"
            allowedMethods: # 允许的跨域ajax的请求方式
              - "GET"
              - "POST"
              - "DELETE"
              - "PUT"
              - "OPTIONS"
            allowedHeaders: "*" # 允许在请求中携带的头信息
            allowCredentials: true # 是否允许携带cookie
            maxAge: 360000 # 这次跨域检测的有效期

Docker

什么是Docker

Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言并遵从 Apache2.0 协议开源。

Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。

容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）,更重要的是容器性能开销极低。

项目部署的问题

一般大型项目组件比较多，运行环境也较为复杂，部署时候难免会碰到许多问题：

依赖关系复杂，容易出现兼容性问题
开发、测试、生产环境有差异

初识Docker

Docker如何解决依赖的兼容问题的?

将应用的Libs(函数库)、Deps(依赖)、配置与应用一起打包
将每一个应用放到一个隔离容器里运行，避免互相干扰

不同环境的操作系统不同，Docker如何解决？我们先来了解一下操作系统的结构

内核与硬件交互，提供操作硬件的指令
系统应用封装内核指令为函数，便于程序员调用
用户程序基于系统函数库实现功能

Ubuntu和CentOS都是基于Linux内核，只是系统应用不同，提供的函数库有差异

Docker的解决方案

Docker将用户程序与所需要调用的系统(比如Ubuntu)函数库一起打包
Docker运行到不同操作系统时，直接基于打包的库函数，借助于操作系统的Linux内核来运行

Docker的解决方案总结：

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?

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

Docker如何解决开发、测试、生产环境有差异的问题

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与虚拟机

虚拟机(vitual machine)是在操作系统中模拟硬件设备，然后运行另一个操作系统，比如在Windows 系统里面运行Ubuntu系统，这样就可以运行任意的Ubuntu应用了。

镜像与容器

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DockerRegistry。

国内也有类似于DockerHub 的公开服务，比如网易云镜像服务、阿里云镜像库等

Docker架构

Docker是一个CS架构程序，有两部分构成：

服务端(Server):Docker守护进程负责Docker指令，管理镜像、容器等
客户端(client):通过命令或RestAPI想Docker服务发送指令，也可以在本地或者远程想服务端发送指令

Docker的安装

Docker分为CE和EE两大版本。CE 即社区版(免费，支持周期7个月)，EE即企业版，强调安全，付费使用，支持周期24个月。

Docker CE分为stable test和nightly 三个更新频道。

官方网站上有各种环境下的安装指南，这里主要介绍Docker CE在 CentOS上的安装。

CentOS7上安装

Docker CE 支持64位版本CentOS 7，并且要求内核版本不低于3.10，CentOS 7满足最低内核的要求，所以我们在CentOS 7安装Docker。

1.卸载docker

如果之前安装过旧版本的Docker，可以使用下面命令卸载：

yum remove docker \
                  docker-client \
                  docker-client-latest \
                  docker-common \
                  docker-latest \
                  docker-latest-logrotate \
                  docker-logrotate \
                  docker-selinux \
                  docker-engine-selinux \
                  docker-engine \
                  docker-ce

安装docker

首先需要大家虚拟机联网，安装yum工具

yum install -y yum-utils \
           device-mapper-persistent-data \
           lvm2 --skip-broken

然后更新本地镜像源：

# 设置docker镜像源
yum-config-manager \
    --add-repo \
    https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
    
sed -i 's/download.docker.com/mirrors.aliyun.com\/docker-ce/g' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo

yum makecache fast

然后输入命令：

yum install -y docker-ce

docker-ce为社区免费版本。稍等片刻，docker即可安装成功。

启动docker

Docker应用需要用到各种端口，逐一去修改防火墙设置。非常麻烦，因此建议大家直接关闭防火墙！

启动docker前，一定要关闭防火墙后！！

# 关闭
systemctl stop firewalld
# 禁止开机启动防火墙
systemctl disable firewalld

通过命令启动docker：

systemctl start docker  # 启动docker服务

systemctl stop docker  # 停止docker服务

systemctl restart docker  # 重启docker服务

然后输入命令，可以查看docker版本：

docker -v

配置镜像加速

docker官方镜像仓库网速较差，我们需要设置国内镜像服务：

参考阿里云的镜像加速文档：https://cr.console.aliyun.com/cn-hangzhou/instances/mirrors

CentOS7安装DockerCompose

下载

Linux下需要通过命令下载：

# 安装
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.23.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose

修改文件权限

修改文件权限：

# 修改权限
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

Base自动补全命令：

# 补全命令
curl -L https://raw.githubusercontent.com/docker/compose/1.29.1/contrib/completion/bash/docker-compose > /etc/bash_completion.d/docker-compose

如果这里出现错误，需要修改自己的hosts文件：

echo "199.232.68.133 raw.githubusercontent.com" >> /etc/hosts

Docker镜像仓库

搭建镜像仓库可以基于Docker官方提供的DockerRegistry来实现。

官网地址：https://hub.docker.com/_/registry

简化版镜像仓库

Docker官方的Docker Registry是一个基础版本的Docker镜像仓库，具备仓库管理的完整功能，但是没有图形化界面。

搭建方式比较简单，命令如下：

docker run -d \
    --restart=always \
    --name registry	\
    -p 5000:5000 \
    -v registry-data:/var/lib/registry \
    registry

命令中挂载了一个数据卷registry-data到容器内的/var/lib/registry 目录，这是私有镜像库存放数据的目录。

访问http://YourIp:5000/v2/_catalog 可以查看当前私有镜像服务中包含的镜像

带有图形化界面版本

使用DockerCompose部署带有图象界面的DockerRegistry，命令如下：

version: '3.0'
services:
  registry:
    image: registry
    volumes:
      - ./registry-data:/var/lib/registry
  ui:
    image: joxit/docker-registry-ui:static
    ports:
      - 8080:80
    environment:
      - REGISTRY_TITLE=传智教育私有仓库
      - REGISTRY_URL=http://registry:5000
    depends_on:
      - registry

配置Docker信任地址

我们的私服采用的是http协议，默认不被Docker信任，所以需要做一个配置：

# 打开要修改的文件
vi /etc/docker/daemon.json
# 添加内容：
"insecure-registries":["http://192.168.150.101:8080"]
# 重加载
systemctl daemon-reload
# 重启docker
systemctl restart docker

Docker的基本操作

镜像相关命令

镜像名称一般分两部分组成:[repository]:[tag].
在没有指定tag时，默认是latest，代表最新版本的镜像

案例1：

从DockerHub(Docker Hub Container Image Library | App Containerization)中拉取一个nginx镜像并查看

案例2：

利用docker save将nginx镜像导出磁盘，然后再通过load加载回来

步骤一：利用docker xx --help命令查看docker save和docker load的语法

1. docker save -o redis.tar redis:latest
1. docker load -i /nginx.tar

步骤二:使用docker tag创建新镜像mynginx1.0

步骤三:使用docker save导出镜像到磁盘

容器的相关命令

案例1：

创建运行一个Nginx容器：

去DockerHub查看Nginx的容器运行命令

docker run --name containerName -p 80:80 -d nginx
命令解读：
	docker run：创建一个运行容器
	--name ：给容器起一个名字，比如叫做mn(MyNginx)
	-p：将宿主机端口与容器机端口映射，冒号左侧是宿主机端口号，右侧是容器机的端口号
	-d：后台运行
	nginx:镜像名称

查看日志
1. 先用docker logs --help查看日志使用情况

案例-进入容器，修改文件

需求：进入Nginx容器，修改HTML文件内容，添加“传智教育欢迎您”

提示：进入容器要用到docker exec命令。

步骤：

进入容器。进入我们刚刚创建的nginx容器的命令为：
```
docker exec -it mn bash
```

命令解读：

docker exec ：进入容器内部，执行一个命令
-it : 给当前进入的容器创建一个标准输入、输出终端，允许我们与容器交互
mn ：要进入的容器的名称
bash：进入容器后执行的命令，bash是一个linux终端交互命令

进入nginx的HTML所在目录 /usr/share/nginx/html

容器内部会模拟一个独立的Linux文件系统，看起来如同一个linux服务器一样：

nginx的环境、配置、运行文件全部都在这个文件系统中，包括我们要修改的html文件。

查看DockerHub网站中的nginx页面，可以知道nginx的html目录位置在/usr/share/nginx/html

我们执行命令，进入该目录：
```
cd /usr/share/nginx/html
```
查看目录下文件：
修改index.html的内容

容器内没有vi命令，无法直接修改，我们用下面的命令来修改：
```
sed -i -e 's#Welcome to nginx#传智教育欢迎您#g' -e 's#<head>#<head><meta charset="utf-8">#g' index.html
```
在浏览器访问自己的虚拟机地址，例如我的是：http://192.168.150.101，即可看到结果：

小结：

docker run命令的常见参数有哪些？

--name：指定容器名称
-p：指定端口映射
-d：让容器后台运行

查看容器日志的命令：

docker logs
添加 -f 参数可以持续查看日志

查看容器状态：

docker ps
docker ps -a 查看所有容器，包括已经停止的

数据卷（容器数据管理）

在之前的nginx案例中，修改nginx的html页面时，需要进入nginx内部。并且因为没有编辑器，修改文件也很麻烦。

这就是因为容器与数据（容器内文件）耦合带来的后果。

要解决这个问题，必须将数据与容器解耦，这就要用到数据卷了。

什么是数据卷

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。

一旦完成数据卷挂载，对容器的一切操作都会作用在数据卷对应的宿主机目录了。

这样，我们操作宿主机的/var/lib/docker/volumes/html目录，就等于操作容器内的/usr/share/nginx/html目录了

数据集操作命令

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

创建和查看数据卷

需求：创建一个数据卷，并查看数据卷在宿主机的目录位置

① 创建数据卷

docker volume create html

② 查看所有数据

docker volume ls

结果：

③ 查看数据卷详细信息卷

docker volume inspect html

结果：

可以看到，我们创建的html这个数据卷关联的宿主机目录为/var/lib/docker/volumes/html/_data目录。

小结：

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：查看所有数据卷
docker volume inspect：查看数据卷详细信息，包括关联的宿主机目录位置
docker volume rm：删除指定数据卷
docker volume prune：删除所有未使用的数据卷

挂载数据卷

我们在创建容器时，可以通过 -v 参数来挂载一个数据卷到某个容器内目录，命令格式如下：

docker run \
  --name mn \
  -v html:/root/html \
  -p 8080:80
  nginx \

这里的-v就是挂载数据卷的命令：

-v html:/root/htm ：把html数据卷挂载到容器内的/root/html这个目录中

案例-给nginx挂载数据卷

需求：创建一个nginx容器，修改容器内的html目录内的index.html内容

分析：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

步骤：

① 创建容器并挂载数据卷到容器内的HTML目录

docker run --name mn -v html:/usr/share/nginx/html -p 80:80 -d nginx

② 进入html数据卷所在位置，并修改HTML内容

# 查看html数据卷的位置
docker volume inspect html
# 进入该目录
cd /var/lib/docker/volumes/html/_data
# 修改文件
vi index.html

案例-给MySQL挂载本地目录

容器不仅仅可以挂载数据卷，也可以直接挂载到宿主机目录上。关联关系如下：

带数据卷模式：宿主机目录 --> 数据卷 ---> 容器内目录
直接挂载模式：宿主机目录 ---> 容器内目录

如图：

语法：

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]

需求：创建并运行一个MySQL容器，将宿主机目录直接挂载到容器

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/mysql/data

3）创建目录/tmp/mysql/conf，将课前资料提供的hmy.cnf文件上传到/tmp/mysql/conf

4）去DockerHub查阅资料，创建并运行MySQL容器，要求：

① 挂载/tmp/mysql/data到mysql容器内数据存储目录

② 挂载/tmp/mysql/conf/hmy.cnf到mysql容器的配置文件

③ 设置MySQL密码

2.3.7.小结

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
-v 宿主机目录:容器内目录

数据卷挂载与目录直接挂载的

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
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

Dockerfile自定义镜像

常见的镜像在DockerHub就能找到，但是我们自己写的项目就必须自己构建镜像了。

而要自定义镜像，就必须先了解镜像的结构才行。

镜像结构

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。

我们以MySQL为例，来看看镜像的组成结构：

简单来说，镜像就是在系统函数库、运行环境基础上，添加应用程序文件、配置文件、依赖文件等组合，然后编写好启动脚本打包在一起形成的文件。

我们要构建镜像，其实就是实现上述打包的过程。

Dockerfile语法

构建自定义的镜像时，并不需要一个个文件去拷贝，打包。

我们只需要告诉Docker，我们的镜像的组成，需要哪些BaseImage、需要拷贝什么文件、需要安装什么依赖、启动脚本是什么，将来Docker会帮助我们构建镜像。

而描述上述信息的文件就是Dockerfile文件。

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。

更新详细语法说明，请参考官网文档： https://docs.docker.com/engine/reference/builder

构建Java项目

基于Ubuntu构建Java项目

需求：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

其中的内容如下：

# 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JDK
RUN cd $JAVA_DIR \
 && tar -xf ./jdk8.tar.gz \
 && mv ./jdk1.8.0_144 ./java8

# 配置环境变量
ENV JAVA_HOME=$JAVA_DIR/java8
ENV PATH=$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

步骤5：进入docker-demo

将准备好的docker-demo上传到虚拟机任意目录，然后进入docker-demo目录下
步骤6：运行命令：
```
docker build -t javaweb:1.0 .
```

最后访问 http://192.168.150.101:8090/hello/count，其中的ip改成你的虚拟机ip

基于java8构建Java项目

虽然我们可以基于Ubuntu基础镜像，添加任意自己需要的安装包，构建镜像，但是却比较麻烦。所以大多数情况下，我们都可以在一些安装了部分软件的基础镜像上做改造。

例如，构建java项目的镜像，可以在已经准备了JDK的基础镜像基础上构建。

需求：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
  
  内容如下：
```
FROM java:8-alpine
COPY ./app.jar /tmp/app.jar
EXPOSE 8090
ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar
```
④ 使用docker build命令构建镜像
⑤ 使用docker run创建容器并运行

小结：

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

Docker-Compose

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！

初识DockerCompose

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。格式如下：

version: "3.8"
 services:
  mysql:
    image: mysql:5.7.25
    environment:
     MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123 
    volumes:
     - "/tmp/mysql/data:/var/lib/mysql"
     - "/tmp/mysql/conf/hmy.cnf:/etc/mysql/conf.d/hmy.cnf"
  web:
    build: .
    ports:
     - "8090:8090"

上面的Compose文件就描述一个项目，其中包含两个容器：

mysql：一个基于mysql:5.7.25镜像构建的容器，并且挂载了两个目录
web：一个基于docker build临时构建的镜像容器，映射端口时8090

DockerCompose的详细语法参考官网：https://docs.docker.com/compose/compose-file/

其实DockerCompose文件可以看做是将多个docker run命令写到一个文件，只是语法稍有差异。

安装DockerCompose

Docker 分为 CE 和 EE 两大版本。CE 即社区版（免费，支持周期 7 个月），EE 即企业版，强调安全，付费使用，支持周期 24 个月。

Docker CE 分为 stable test 和 nightly 三个更新频道。

官方网站上有各种环境下的安装指南，这里主要介绍 Docker CE 在 CentOS上的安装。

CentOS安装Docker

Docker CE 支持 64 位版本 CentOS 7，并且要求内核版本不低于 3.10， CentOS 7 满足最低内核的要求，所以我们在CentOS 7安装Docker。

卸载（可选）

如果之前安装过旧版本的Docker，可以使用下面命令卸载：

yum remove docker \
                  docker-client \
                  docker-client-latest \
                  docker-common \
                  docker-latest \
                  docker-latest-logrotate \
                  docker-logrotate \
                  docker-selinux \
                  docker-engine-selinux \
                  docker-engine \
                  docker-ce

安装docker

首先需要大家虚拟机联网，安装yum工具

yum install -y yum-utils \
           device-mapper-persistent-data \
           lvm2 --skip-broken

然后更新本地镜像源：

# 设置docker镜像源
yum-config-manager \
    --add-repo \
    https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
    
sed -i 's/download.docker.com/mirrors.aliyun.com\/docker-ce/g' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo

yum makecache fast

然后输入命令：

yum install -y docker-ce

docker-ce为社区免费版本。稍等片刻，docker即可安装成功。

启动docker

Docker应用需要用到各种端口，逐一去修改防火墙设置。非常麻烦，因此建议大家直接关闭防火墙！

启动docker前，一定要关闭防火墙后！！

# 关闭
systemctl stop firewalld
# 禁止开机启动防火墙
systemctl disable firewalld

通过令启动docker：

systemctl start docker  # 启动docker服务

systemctl stop docker  # 停止docker服务

systemctl restart docker  # 重启docker服务

然后输入命令，可以查看docker版本：

docker -v

如图：

配置镜像加速

docker官方镜像仓库网速较差，我们需要设置国内镜像服务：

参考阿里云的镜像加速文档：https://cr.console.aliyun.com/cn-hangzhou/instances/mirrors

CentOS7安装DockerCompose

下载DockerCompose

Linux下需要通过命令下载：

# 安装
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.23.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose

如果下载速度较慢，或者下载失败，可以使用课前资料提供的docker-compose文件：

上传到/usr/local/bin/目录也可以。

修改文件权限

修改文件权限：

# 修改权限
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

Base自动补全命令：

# 补全命令
curl -L https://raw.githubusercontent.com/docker/compose/1.29.1/contrib/completion/bash/docker-compose > /etc/bash_completion.d/docker-compose

如果这里出现错误，需要修改自己的hosts文件：

echo "199.232.68.133 raw.githubusercontent.com" >> /etc/hosts

Docker镜像仓库

搭建镜像仓库可以基于Docker官方提供的DockerRegistry来实现。

官网地址：https://hub.docker.com/_/registry

简化版镜像仓库

Docker官方的Docker Registry是一个基础版本的Docker镜像仓库，具备仓库管理的完整功能，但是没有图形化界面。

搭建方式比较简单，命令如下：

docker run -d \
    --restart=always \
    --name registry	\
    -p 5000:5000 \
    -v registry-data:/var/lib/registry \
    registry

命令中挂载了一个数据卷registry-data到容器内的/var/lib/registry 目录，这是私有镜像库存放数据的目录。

访问http://YourIp:5000/v2/_catalog 可以查看当前私有镜像服务中包含的镜像

带有图形化界面版本

使用DockerCompose部署带有图象界面的DockerRegistry，命令如下：

version: '3.0'
services:
  registry:
    image: registry
    volumes:
      - ./registry-data:/var/lib/registry
  ui:
    image: joxit/docker-registry-ui:static
    ports:
      - 8080:80
    environment:
      - REGISTRY_TITLE=传智教育私有仓库
      - REGISTRY_URL=http://registry:5000
    depends_on:
      - registry

配置Docker信任地址

我们的私服采用的是http协议，默认不被Docker信任，所以需要做一个配置：

# 打开要修改的文件
vi /etc/docker/daemon.json
# 添加内容：
"insecure-registries":["http://192.168.150.101:8080"]
# 重加载
systemctl daemon-reload
# 重启docker
systemctl restar docker

部署微服务集群

需求：将之前学习的cloud-demo微服务集群利用DockerCompose部署

实现思路：

① 查看课前资料提供的cloud-demo文件夹，里面已经编写好了docker-compose文件

② 修改自己的cloud-demo项目，将数据库、nacos地址都命名为docker-compose中的服务名

③ 使用maven打包工具，将项目中的每个微服务都打包为app.jar

④ 将打包好的app.jar拷贝到cloud-demo中的每一个对应的子目录中

⑤ 将cloud-demo上传至虚拟机，利用 docker-compose up -d 来部署

compose文件

查看课前资料提供的cloud-demo文件夹，里面已经编写好了docker-compose文件，而且每个微服务都准备了一个独立的目录：

内容如下：

version: "3.2"

services:
  nacos:
    image: nacos/nacos-server
    environment:
      MODE: standalone
    ports:
      - "8848:8848"
  mysql:
    image: mysql:5.7.25
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123
    volumes:
      - "$PWD/mysql/data:/var/lib/mysql"
      - "$PWD/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d/"
  userservice:
    build: ./user-service
  orderservice:
    build: ./order-service
  gateway:
    build: ./gateway
    ports:
      - "10010:10010"

可以看到，其中包含5个service服务：

nacos：作为注册中心和配置中心
- image: nacos/nacos-server：基于nacos/nacos-server镜像构建
- environment：环境变量
  - MODE: standalone：单点模式启动
- ports：端口映射，这里暴露了8848端口
mysql：数据库
- image: mysql:5.7.25：镜像版本是mysql:5.7.25
- environment：环境变量
  - MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123：设置数据库root账户的密码为123
- volumes：数据卷挂载，这里挂载了mysql的data、conf目录，其中有我提前准备好的数据
userservice、orderservice、gateway：都是基于Dockerfile临时构建的

查看mysql目录，可以看到其中已经准备好了cloud_order、cloud_user表：

查看微服务目录，可以看到都包含Dockerfile文件：

内容如下：

FROM java:8-alpine
COPY ./app.jar /tmp/app.jar
ENTRYPOINT java -jar /tmp/app.jar

修改微服务配置

因为微服务将来要部署为docker容器，而容器之间互联不是通过IP地址，而是通过容器名。这里我们将order-service、user-service、gateway服务的mysql、nacos地址都修改为基于容器名的访问。

如下所示：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://mysql:3306/cloud_order?useSSL=false
    username: root
    password: 123
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
  application:
    name: orderservice
  cloud:
    nacos:
      server-addr: nacos:8848 # nacos服务地址

打包

接下来需要将我们的每个微服务都打包。因为之前查看到Dockerfile中的jar包名称都是app.jar，因此我们的每个微服务都需要用这个名称。

可以通过修改pom.xml中的打包名称来实现，每个微服务都需要修改：

<build>
  <!-- 服务打包的最终名称 -->
  <finalName>app</finalName>
  <plugins>
    <plugin>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
    </plugin>
  </plugins>
</build>

打包后：

拷贝jar包到部署目录

编译打包好的app.jar文件，需要放到Dockerfile的同级目录中。注意：每个微服务的app.jar放到与服务名称对应的目录，别搞错了。

user-service：

order-service：

gateway：

部署

最后，我们需要将文件整个cloud-demo文件夹上传到虚拟机中，理由DockerCompose部署。

上传到任意目录：

部署：

进入cloud-demo目录，然后运行下面的命令：

docker-compose up -d

Docker镜像仓库

推送、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:1.0

② 推送镜像

docker push 192.168.150.101:8080/nginx:1.0

③ 拉取镜像

docker pull 192.168.150.101:8080/nginx:1.0

RabbitMQ

初识MQ

同步和异步通讯

微服务间通讯有同步和异步两种方式：

同步通讯：就像打电话，需要实时响应。

异步通讯：就像发邮件，不需要马上回复。

两种方式各有优劣，打电话可以立即得到响应，但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件，但是往往响应会有延迟。

同步通讯

我们之前学习的Feign调用就属于同步方式，虽然调用可以实时得到结果，但存在下面的问题：

总结：

同步调用的优点：

时效性较强，可以立即得到结果

同步调用的问题：

耦合度高
性能和吞吐能力下降
有额外的资源消耗
有级联失败问题

异步通讯

异步调用则可以避免上述问题：

我们以购买商品为例，用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改，调用物流服务，从仓库分配响应的库存并准备发货。在事件模式中，支付服务是事件发布者（publisher），在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件（event），事件中带上订单id。订单服务和物流服务是事件订阅者（Consumer），订阅支付成功的事件，监听到事件后完成自己业务即可。

为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合，两者并不是直接通信，而是有一个中间人（Broker）。发布者发布事件到Broker，不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件，不关心谁发来的消息。

Broker 是一个像数据总线一样的东西，所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上，这个总线就像协议一样，让服务间的通讯变得标准和可控。

好处：

吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速
故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题
调用间没有阻塞，不会造成无效的资源占用
耦合度极低，每个服务都可以灵活插拔，可替换
流量削峰：不管发布事件的流量波动多大，都由Broker接收，订阅者可以按照自己的速度去处理事件

缺点：

架构复杂了，业务没有明显的流程线，不好管理
需要依赖于Broker的可靠、安全、性能

好在现在开源软件或云平台上 Broker 的软件是非常成熟的，比较常见的一种就是我们今天要学习的MQ技术。

技术对比

MQ，中文是消息队列（MessageQueue），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。

比较常见的MQ实现：

ActiveMQ
RabbitMQ
RocketMQ
Kafka

几种常见MQ的对比：

	RabbitMQ	ActiveMQ	RocketMQ	Kafka
公司/社区	Rabbit	Apache	阿里	Apache
开发语言	Erlang	Java	Java	Scala&Java
协议支持	AMQP，XMPP，SMTP，STOMP	OpenWire,STOMP，REST,XMPP,AMQP	自定义协议	自定义协议
可用性	高	一般	高	高
单机吞吐量	一般	差	高	非常高
消息延迟	微秒级	毫秒级	毫秒级	毫秒以内
消息可靠性	高	一般	高	一般

追求可用性：Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ

追求可靠性：RabbitMQ、RocketMQ

追求吞吐能力：RocketMQ、Kafka

追求消息低延迟：RabbitMQ、Kafka

快速入门

安装RabbitMQ(Docker)

单机部署

我们在Centos7虚拟机中使用Docker来安装。

下载镜像

方式一：

在线拉取
```
docker pull rabbitmq:3-management
```
从本地加载

把下载好的镜像包上传到虚拟机中，使用命令加载镜像。
```
docker load -i [镜像包名]
```

安装MQ

执行下面的命令来运行MQ容器：

docker run \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=itcast \
 -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123321 \
 --name mq \
 --hostname mq1 \
 -p 15672:15672 \
 -p 5672:5672 \
 -d \
 rabbitmq:3-management

集群部署

接下来，我们看看如何安装RabbitMQ的集群。

集群分类

在RabbitMQ的官方文档中，讲述了两种集群的配置方式：

普通模式：普通模式集群不进行数据同步，每个MQ都有自己的队列、数据信息（其它元数据信息如交换机等会同步）。例如我们有2个MQ：mq1，和mq2，如果你的消息在mq1，而你连接到了mq2，那么mq2会去mq1拉取消息，然后返回给你。如果mq1宕机，消息就会丢失。
镜像模式：与普通模式不同，队列会在各个mq的镜像节点之间同步，因此你连接到任何一个镜像节点，均可获取到消息。而且如果一个节点宕机，并不会导致数据丢失。不过，这种方式增加了数据同步的带宽消耗。

我们先来看普通模式集群。

设置网络

首先，我们需要让3台MQ互相知道对方的存在。

分别在3台机器中，设置 /etc/hosts文件，添加如下内容：

192.168.150.101 mq1
192.168.150.102 mq2
192.168.150.103 mq3

并在每台机器上测试，是否可以ping通对方：

MQ的基本结构：

RabbitMQ中的一些角色：

publisher：生产者
consumer：消费者
exchange个：交换机，负责消息路由
queue：队列，存储消息
virtualHost：虚拟主机，隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离

RabbitMQ消息模型

RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例，对应了不同的消息模型：

入门案例

简单队列模式的模型图：

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

publisher实现

思路：

建立连接
创建Channel
声明队列
发送消息
关闭连接和channel

代码实现：

package cn.itcast.mq.helloworld;

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import org.junit.Test;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class PublisherTest {
    @Test
    public void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException {
        // 1.建立连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("192.168.150.101");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/");
        factory.setUsername("itcast");
        factory.setPassword("123321");
        // 1.2.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

        // 2.创建通道Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 3.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 4.发送消息
        String message = "hello, rabbitmq!";
        channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());
        System.out.println("发送消息成功：【" + message + "】");

        // 5.关闭通道和连接
        channel.close();
        connection.close();

    }
}

consumer实现

代码思路：

建立连接
创建Channel
声明队列
订阅消息

代码实现：

package cn.itcast.mq.helloworld;

import com.rabbitmq.client.*;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class ConsumerTest {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {
        // 1.建立连接
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        // 1.1.设置连接参数，分别是：主机名、端口号、vhost、用户名、密码
        factory.setHost("192.168.150.101");
        factory.setPort(5672);
        factory.setVirtualHost("/");
        factory.setUsername("itcast");
        factory.setPassword("123321");
        // 1.2.建立连接
        Connection connection = factory.newConnection();

        // 2.创建通道Channel
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 3.创建队列
        String queueName = "simple.queue";
        channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);

        // 4.订阅消息
        channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,
                                       AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                // 5.处理消息
                String message = new String(body);
                System.out.println("接收到消息：【" + message + "】");
            }
        });
        System.out.println("等待接收消息。。。。");
    }
}

SpringAMQP

SpringAMQP是基于RabbitMQ封装的一套模板，并且还利用SpringBoot对其实现了自动装配，使用起来非常方便。

SpringAmqp的官方地址：https://spring.io/projects/spring-amqp

SpringAMQP提供了三个功能：

自动声明队列、交换机及其绑定关系
基于注解的监听器模式，异步接收消息
封装了RabbitTemplate工具，用于发送消息

Basic Queue 简单队列模型

在父工程mq-demo中引入依赖

<!--AMQP依赖，包含RabbitMQ-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

消息发送

首先配置MQ地址，在publisher服务的application.yml中添加配置：

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

然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest，并利用RabbitTemplate实现消息发送：

package cn.itcast.mq.spring;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Test
    public void testSimpleQueue() {
        // 队列名称
        String queueName = "simple.queue";
        // 消息
        String message = "hello, spring amqp!";
        // 发送消息
        rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);
    }
}

消息接收

首先配置MQ地址，在consumer服务的application.yml中添加配置：

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

然后在consumer服务的cn.itcast.mq.listener包中新建一个类SpringRabbitListener，代码如下：

package cn.itcast.mq.listener;

import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public 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 + "】");
    }
}

WorkQueue

Work queues，也被称为（Task queues），任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列，共同消费队列中的消息。

当消息处理比较耗时的时候，可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往，消息就会堆积越来越多，无法及时处理。

此时就可以使用work 模型，多个消费者共同处理消息处理，速度就能大大提高了。

消息发送

这次我们循环发送，模拟大量消息堆积现象。

在publisher服务中的SpringAmqpTest类中添加一个测试方法：

/**
     * workQueue
     * 向队列中不停发送消息，模拟消息堆积。
     */
@Test
public 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);
        Thread.sleep(20);
    }
}

消息接收

要模拟多个消费者绑定同一个队列，我们在consumer服务的SpringRabbitListener中添加2个新的方法：

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException {
    System.out.println("消费者1接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(20);
}

@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {
    System.err.println("消费者2........接收到消息：【" + msg + "】" + LocalTime.now());
    Thread.sleep(200);
}

注意到这个消费者sleep了1000秒，模拟任务耗时。

测试

启动ConsumerApplication后，在执行publisher服务中刚刚编写的发送测试方法testWorkQueue。

可以看到消费者1很快完成了自己的25条消息。消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息。

也就是说消息是平均分配给每个消费者，并没有考虑到消费者的处理能力。这样显然是有问题的。

能者多劳(prefetch)

在spring中有一个简单的配置，可以解决这个问题。我们修改consumer服务的application.yml文件，添加配置：

spring:
  rabbitmq:
    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

发布/订阅

发布订阅的模型如图：

可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化：

Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机）
Exchange：交换机，图中的X。一方面，接收生产者发送的消息。另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队列、或是将消息丢弃。到底如何操作，取决于Exchange的类型。Exchange有以下3种类型：
- Fanout：广播，将消息交给所有绑定到交换机的队列
- Direct：定向，把消息交给符合指定routing key 的队列
- Topic：通配符，把消息交给符合routing pattern（路由模式）的队列
Consumer：消费者，与以前一样，订阅队列，没有变化
Queue：消息队列也与以前一样，接收消息、缓存消息。

Exchange（交换机）只负责转发消息，不具备存储消息的能力，因此如果没有任何队列与Exchange绑定，或者没有符合路由规则的队列，那么消息会丢失！

Fanout

Fanout，英文翻译是扇出，我觉得在MQ中叫广播更合适。

在广播模式下，消息发送流程是这样的：

1）可以有多个队列
2）每个队列都要绑定到Exchange（交换机）
3）生产者发送的消息，只能发送到交换机，交换机来决定要发给哪个队列，生产者无法决定
4）交换机把消息发送给绑定过的所有队列
5）订阅队列的消费者都能拿到消息

我们的计划是这样的：

创建一个交换机 itcast.fanout，类型是Fanout
创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2，绑定到交换机itcast.fanout

声明队列和交换机

Spring提供了一个接口Exchange，来表示所有不同类型的交换机：

在consumer中创建一个类，声明队列和交换机：

package cn.itcast.mq.config;

import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.FanoutExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class FanoutConfig {
    /**
     * 声明交换机
     * @return Fanout类型交换机
     */
    @Bean
    public FanoutExchange fanoutExchange(){
        return new FanoutExchange("itcast.fanout");
    }

    /**
     * 第1个队列
     */
    @Bean
    public Queue fanoutQueue1(){
        return new Queue("fanout.queue1");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){
        return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);
    }

    /**
     * 第2个队列
     */
    @Bean
    public Queue fanoutQueue2(){
        return new Queue("fanout.queue2");
    }

    /**
     * 绑定队列和交换机
     */
    @Bean
    public Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){
        return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);
    }
}

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testFanoutExchange() {
    // 队列名称
    String exchangeName = "itcast.fanout";
    // 消息
    String message = "hello, everyone!";
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}

消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法，作为消费者：

@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
public void listenFanoutQueue1(String msg) {
    System.out.println("消费者1接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenFanoutQueue2(String msg) {
    System.out.println("消费者2接收到Fanout消息：【" + msg + "】");
}

Direct

在Fanout模式中，一条消息，会被所有订阅的队列都消费。但是，在某些场景下，我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。

在Direct模型下：

队列与交换机的绑定，不能是任意绑定了，而是要指定一个RoutingKey（路由key）
消息的发送方在向 Exchange发送消息时，也必须指定消息的 RoutingKey。
Exchange不再把消息交给每一个绑定的队列，而是根据消息的Routing Key进行判断，只有队列的Routingkey与消息的 Routing key完全一致，才会接收到消息

案例需求如下：

利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听direct.queue1和direct.queue2
在publisher中编写测试方法，向itcast. direct发送消息

基于注解声明队列和交换机

基于@Bean的方式声明队列和交换机比较麻烦，Spring还提供了基于注解方式来声明。

在consumer的SpringRabbitListener中添加两个消费者，同时基于注解来声明队列和交换机：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "direct.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),
    key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

@Test
public void testSendDirectExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "itcast.direct";
    // 消息
    String message = "红色警报！日本乱排核废水，导致海洋生物变异，惊现哥斯拉！";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message);
}

Topic

说明

Topic类型的Exchange与Direct相比，都是可以根据RoutingKey把消息路由到不同的队列。只不过Topic类型Exchange可以让队列在绑定Routing key 的时候使用通配符！

Routingkey 一般都是有一个或多个单词组成，多个单词之间以”.”分割，例如： item.insert

通配符规则：

#：匹配一个或多个词

*：匹配不多不少恰好1个词

举例：

item.#：能够匹配item.spu.insert 或者 item.spu

item.*：只能匹配item.spu

图示：

解释：

Queue1：绑定的是china.# ，因此凡是以 china.开头的routing key 都会被匹配到。包括china.news和china.weather
Queue2：绑定的是#.news ，因此凡是以 .news结尾的 routing key 都会被匹配。包括china.news和japan.news

案例需求：

实现思路如下：

并利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
在consumer服务中，编写两个消费者方法，分别监听topic.queue1和topic.queue2
在publisher中编写测试方法，向itcast. topic发送消息

消息发送

在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法：

/**
     * topicExchange
     */
@Test
public void testSendTopicExchange() {
    // 交换机名称
    String exchangeName = "itcast.topic";
    // 消息
    String message = "喜报！孙悟空大战哥斯拉，胜!";
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message);
}

消息接收

在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法：

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue1"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){
    System.out.println("消费者接收到topic.queue1的消息：【" + msg + "】");
}

@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
    value = @Queue(name = "topic.queue2"),
    exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),
    key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){
    System.out.println("消费者接收到topic.queue2的消息：【" + msg + "】");
}

消息转换器

之前说过，Spring会把你发送的消息序列化为字节发送给MQ，接收消息的时候，还会把字节反序列化为Java对象。

只不过，默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知，JDK序列化存在下列问题：

数据体积过大
有安全漏洞
可读性差

我们来测试一下。

测试默认转换器

我们修改消息发送的代码，发送一个Map对象：

@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {
    // 准备消息
    Map<String,Object> msg = new HashMap<>();
    msg.put("name", "Jack");
    msg.put("age", 21);
    // 发送消息
    rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg);
}

停止consumer服务

发送消息后查看控制台：

.配置JSON转换器

显然，JDK序列化方式并不合适。我们希望消息体的体积更小、可读性更高，因此可以使用JSON方式来做序列化和反序列化。

在publisher和consumer两个服务中都引入依赖：

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId>
    <artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId>
    <version>2.9.10</version>
</dependency>

配置消息转换器。

在启动类中添加一个Bean即可：

因为SpringBoot默认用的是MessageConverter序列化，这里我们用我们自定义的jsonMessageConverter序列化工具替代SpringBoot默认的

@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){
    return new Jackson2JsonMessageConverter()
}

标签：容器,队列,SpringCloud,Gateway,消息,镜像,docker,Douker,Docker
From： https://www.cnblogs.com/lkj1223456/p/17213379.html

SpringCloud第二部分(Gateway、Douker)

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Docker的解决方案总结：

Docker与虚拟机

镜像与容器

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Docker架构

Docker的安装

CentOS7上安装

1.卸载docker

安装docker

启动docker

通过命令启动docker：

配置镜像加速

CentOS7安装DockerCompose

下载

修改文件权限

Base自动补全命令：

Docker镜像仓库

简化版镜像仓库

带有图形化界面版本

配置Docker信任地址

Docker的基本操作

镜像相关命令

案例1：

案例2：

容器的相关命令

案例1：

案例-进入容器，修改文件

数据卷（容器数据管理）

什么是数据卷

数据集操作命令

创建和查看数据卷

挂载数据卷

案例-给nginx挂载数据卷

案例-给MySQL挂载本地目录

2.3.7.小结

Dockerfile自定义镜像

镜像结构

Dockerfile语法

构建Java项目

基于Ubuntu构建Java项目

基于java8构建Java项目

Docker-Compose

初识DockerCompose

安装DockerCompose

CentOS安装Docker

卸载（可选）

安装docker

启动docker

配置镜像加速

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下载DockerCompose

修改文件权限

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简化版镜像仓库

带有图形化界面版本

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