Feign案例

测试下ServiceA服务是否正常

测试下 服务A接口是否正常

项目名：Service-A9001
http://localhost:9001/person/find/1

Feign入门案例

》1：导入依赖

        <!--springcloud整合的openFeign-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
        </dependency>

》2：配置调用接口

/**
 * FeignClient声明需要调用的微服务名称
 * name服务提供者的名称
 */
//1:指定服务名，不使用ip，端口
@FeignClient(name="Service-A9001")
public interface PersonServiceAFeign {
    @RequestMapping(method = RequestMethod.GET,value = "person/find/{id}")
    public Person findById(@PathVariable  Long id);
}
//2:当前只是一个接口，由框架实现本接口

》3：在启动类上激活Feign

//激活Feign
@EnableFeignClients
public class ServiceBApplication

》4：通过自动的接口调用远程微服务

@RestController
@RequestMapping("/useFeign")
public class UseFeignController {

    @Autowired
    PersonServiceAFeign feign;

    @RequestMapping(method = RequestMethod.GET,value = "/get/{id}")
    public Person getByID(@PathVariable Long id){
        Person person = feign.findById(id);
        return person;
    }
}

Feign负载均衡

默认开启，使用轮询

访问服务C，没有添加额外设置
如果服务名下面有多个相同的服务，feign可以按算法来访问。

//1:指定服务名，不使用ip，端口
@FeignClient(name="Service-C")
public interface PersonServiceCFeign {
    @RequestMapping(method = RequestMethod.GET,value = "person/find/{id}")
    public Person findById(@PathVariable  Long id);
}
//2:当前只是一个接口，由框架实现本接口

Feign数据压缩

feign:
  compression:
    request:
      enabled: true # 开启请求压缩
    response:
      enabled: true # 开启响应压缩

同时，我们也可以对请求的数据类型，以及触发压缩的大小下限进行设置：

feign:
  compression:
    request:
      enabled: true # 开启请求压缩
  mime-types: text/html,application/xml,application/json # 设置压缩的数据类型
  min-request-size: 2048 # 设置触发压缩的大小下限

日志级别

添加日志配置

#配置feign日志的输出
#日志配置  
#NONE : 不输出日志(高)   
#BASIC: 适用于生产环境追踪问题
#HEADERS : 在BASIC的基础上,记录请求和响应头信息   
#FULL : 记录所有
feign:
  client:
    config:
      Service-C:
        loggerLevel: FULL
  compression:
    request:
      enabled: true # 开启请求压缩
  mime-types: text/html,application/xml,application/json # 设置压缩的数据类型
  min-request-size: 2048 # 设置触发压缩的大小下限
logging:
  level:
    com.dev1.feign.PersonServiceCFeign: debug

Ribbon案例

需要准备几个节点，上面部署服务C

可以复制服务A
修改成Service-C9004 Service-C9005
注意pom.xml application.yml 请求中的数据

修改项目的pom.xml

准备服务C

Service-C9004

》1：修改服务端口，使用服务名Service-C

server:
  port: 9004
spring:
  application:
    name: Service-C
eureka:
  instance:
    prefer-ip-address: true #使用ip地址注册
    instance-id:  ${spring.cloud.client.ip-address}:${server.port} #向注册中心中注册服务id
    lease-renewal-interval-in-seconds: 5 #向注册中心中注册服务id
    lease-expiration-duration-in-seconds: 10 #续约到期的时间
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:9000/eureka/,http://localhost:8000/eureka/

》2：准备Controller

@RestController
@RequestMapping("/person")
public class PersonController {

    @RequestMapping(method = RequestMethod.GET,value = "/find/{id}")
    public Person find(@PathVariable Long id){
        Person person = new Person();
        person.setId(id);
        person.setName("我是服务A的根据id查询Person信息 负载均衡9004");
        return person;
    }
}

测试 http://localhost:9004/person/find/1

Service-C9005

参考上面
http://localhost:9005/person/find/1

编写消费

Cosumer-C9003

》1：增加Controller
必须使用服务名称，才可以进行负载均衡的算法选择，否则就是直接访问

@RestController
@RequestMapping("/useServiceC")
public class UseServiceCController {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate ;

    @RequestMapping(method = RequestMethod.GET,value = "/get/{id}")
    public Person getByID(@PathVariable Long id){
        //当前的方法要去消息服务C
        //http://localhost:9004/person/find/1
        //http://localhost:9005/person/find/1
        //必须使用服务名称，才可以进行负载均衡的算法选择，否则就是直接访问
        Person person = restTemplate.getForObject("http://Service-C/person/find/"+id,Person.class);
        return person;
    }
}

》2：配置负载均衡@LoadBalanced

@SpringBootApplication
//激活eurekaClient
@EnableEurekaClient
//@EnableDiscoveryClient
public class C9003 {

    //创建RestTemplate，由@Bean将实例放到spring容器里面
    @Bean
    @LoadBalanced
    RestTemplate restTemplate(){
        RestTemplate r = new RestTemplate();
        return r;
    }
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(C9003.class,args);
    }
}

》3：测试http://localhost:9003/useServiceC/get/1

默认使用轮询算法

案例：负载均衡算法

（4）负载均衡策略

Ribbon内置了多种负载均衡策略，内部负责复杂均衡的顶级接口为
com.netflix.loadbalancer.IRule ，实现方式如下
com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule ：以轮询的方式进行负载均衡。
com.netflix.loadbalancer.RandomRule ：随机策略
com.netflix.loadbalancer.RetryRule ：重试策略。
com.netflix.loadbalancer.WeightedResponseTimeRule ：权重策略。会计算每个服务的权重，越高的被调用的可能性越大。
com.netflix.loadbalancer.BestAvailableRule ：最佳策略。遍历所有的服务实例，过滤掉故障实例，并返回请求数最小的实例返回。
com.netflix.loadbalancer.AvailabilityFilteringRule ：可用过滤策略。过滤掉故障和请求数超过阈值的服务实例，再从剩下的实力中轮询调用。

在消费端进行配置

Service-C:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule

案例：重试配置

1 pom.xml添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.retry</groupId>
    <artifactId>spring-retry</artifactId>
</dependency>

2 applicaiton.yml配置

Service-C:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
    ConnectTimeout: 250 # Ribbon的连接超时时间
    ReadTimeout: 1000 # Ribbon的数据读取超时时间
    OkToRetryOnAllOperations: true # 是否对所有操作都进行重试
    MaxAutoRetriesNextServer: 1 # 切换实例的重试次数
    MaxAutoRetries: 1 # 对当前实例的重试次数