1.【Hystrix技术指南】（7）故障切换的码解运作流程原理分析（含源码）
2.陈硕的网络编程实践课程怎么样?
3.netflix已经有了feign这个httpclient,为什么还要开发ribb
4.spring cloud zuul 原理简介及使用
5.ZookeeperApach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）Ver 4.3.0
【Hystrix技术指南】（7）故障切换的运作流程原理分析（含源码）
目前对于一些非核心操作，如增减库存后保存操作日志发送异步消息时（具体业务流程），码解一旦出现MQ服务异常时，码解会导致接口响应超时，码解因此可以考虑对非核心操作引入服务降级、码解服务隔离。码解传统java项目源码
Hystrix说明
Hystrix是码解Netflix开源的一个容灾框架，解决当外部依赖故障时拖垮业务系统、码解甚至引起雪崩的码解问题。
为什么需要Hystrix?码解Hystrix设计理念
想要知道如何使用，必须先明白其核心设计理念，码解Hystrix基于命令模式，码解通过UML图先直观的码解认识一下这一设计模式。
Hystrix如何解决依赖隔离Hystrix流程结构解析
流程说明:
以下四种情况将触发getFallback调用：
熔断器:Circuit Breaker
每个熔断器默认维护个bucket，码解每秒一个bucket，码解每个bucket记录成功，失败,超时,拒绝的状态，默认错误超过%且秒内超过个请求进行中断短路。
Hystrix隔离分析
Hystrix隔离方式采用线程/信号的方式,通过隔离限制依赖的并发量和阻塞扩散.
线程隔离实际案例：
Netflix公司内部认为线程隔离开销足够小，不会造成重大的成本或性能的影响。Netflix 内部API 每天亿的HystrixCommand依赖请求使用线程隔，每个应用大约多个线程池，每个线程池大约5-个线程。
信号隔离
信号隔离也可以用于限制并发访问，防止阻塞扩散,vsto 源码加密 与线程隔离最大不同在于执行依赖代码的线程依然是请求线程（该线程需要通过信号申请）,如果客户端是可信的且可以快速返回，可以使用信号隔离替换线程隔离,降低开销。 信号量的大小可以动态调整, 线程池大小不可以。
线程隔离与信号隔离区别如下图:
fallback故障切换降级机制
有兴趣的小伙伴可以看看： 官方参考文档
源码分析
hystrix-core-1.5.-sources.jar!/com/netflix/hystrix/AbstractCommand.java
executeCommandAndObserve
使用Observable的onErrorResumeNext，里头调用了handleFallback，handleFallback中区分不同的异常来调用不同的fallback。
applyHystrixSemanticsViaFallback方法
hystrix-core-1.5.-sources.jar!/com/netflix/hystrix/AbstractCommand.java
hystrix-core-1.5.-sources.jar!/com/netflix/hystrix/AbstractCommand.java
针对每个commandKey获取或创建TryableSemaphoreActual
fallback源码分析小结
hystrix的fallback主要分为5种类型：
获取以上资源请访问开源项目 点击跳转
陈硕的网络编程实践课程怎么样?
互联网行业多年经验，从sns到搜索后台，项目规模从几十节点扩展到几百。
Apue和Unp有一定学习价值，但对实际项目应用有限。掌握API并不能保证编写出优质代码。
深入研究内核源码，个人认为效果并不高。
有益于实践的途径，一在于吸收公司内部技术框架与流程，这些往往是经过实战考验形成的。二则是借鉴业界先进经验，如Jeff Dean分享的分布式系统案例，以及Google、Netflix、Twitter等公司的开源项目。思考这些设计背后的逻辑，分析其优缺点，探索如何将其应用于自己的海王捕鱼源码项目。
工程问题在教科书上难以找到答案，陈硕的课程提供了简化模型，反映了实际工程中的问题。这种结合理论与实践的教学方式，是十分难得的。
netflix已经有了feign这个httpclient,为什么还要开发ribb
Feign与Ribbon在设计上定位不同，Feign主打远程过程调用（RPC），虽然基于HTTP，但能屏蔽请求细节，用户只需声明接口，即可实现远程服务调用，无需关心HTTP请求细节或参数封装。而Ribbon则专注于负载均衡，RPC功能不是其强项，其主要优势在于从注册中心获取服务实例。二者互补，Feign无需Ribbon也能实现调用，只需指定服务IP和端口；Ribbon也无需Feign，但需实现HTTP请求参数封装。选择两者结合，源于解耦和单一职责原则。
整合原理可参考相关文章。本文继续解析SpringCloud组件原理，重点剖析OpenFeign如何基于Ribbon实现负载均衡，活动app源码以及二者如何协同工作。
一、Feign动态代理调用实现RPC流程分析
Feign客户端接口的动态代理生成基于JDK动态代理，通过FeignInvocationHandler实现方法调用。FeignInvocationHandler对invoke方法的实现避免了不需要RPC调用的方法（如equals、hashCode、toString）。通过dispatch获取要调用方法对应的MethodHandler，执行MethodHandler的invoke方法。MethodHandler在构建动态代理时生成，负责实现RPC调用。SynchronousMethodHandler处理RPC调用，其invoke方法构建RequestTemplate，封装HTTP请求参数。执行findOptions(argv)获取配置参数，使用重试组件，最后调用Client接口实现请求发送。
二、LoadBalancerFeignClient
Feign动态代理调用的关键在于Client，用于发送HTTP请求。通过分析可知，Feign客户端构建动态代理时，填充组件包括LoadBalancerFeignClient，实现Ribbon整合。云端影视源码FeignRibbonClientAutoConfiguration配置类导入相关组件并声明LoadBalancerFeignClient，注入Client实现、CachingSpringLoadBalancerFactory和SpringClientFactory，构建Feign.Builder的实现。
LoadBalancerFeignClient实现整合过程，获取服务名，调用CachingSpringLoadBalancerFactory创建FeignLoadBalancer，实现负载均衡与请求发送。
三、FeignLoadBalancer
FeignLoadBalancer为核心组件，负责选择负载均衡并发送HTTP请求。执行executeWithLoadBalancer重构请求路径，调用execute方法，基于特定Client实现发送请求，最终返回RibbonResponse。
四、总结
本文全面解析了OpenFeign、Ribbon以及Nacos组件在微服务架构中的协同工作原理。OpenFeign实现RPC调用时，Ribbon从注册中心获取服务实例列表，实现负载均衡。Ribbon与Nacos（或其它注册中心）协同工作，确保服务发现和负载均衡的高效执行。通过本文，读者应能理解这三个组件在微服务架构中的作用，并对它们的源码有基本认识。
spring cloud zuul 原理简介及使用
Zuul是Netflix开源的一个API Gateway服务器，它本质上是一个Web Servlet应用，主要用于路由、过滤和增强微服务架构的API调用。
其工作原理主要包括过滤器机制。Zuul通过定义四种标准过滤器类型，如路由（ROUTE）、前置（PRE）、后置（POST）和错误（ERROR），来管理请求的生命周期。内置的过滤器如StaticResponseFilter和SurgicalDebugFilter提供了特殊的功能，如静态响应和调试日志。同时，用户还可以自定义过滤器来定制特定的行为，如直接生成响应，无需转发到后端服务。
Zuul的核心功能在于其动态过滤机制，通过在启动类上添加@EnableZuulProxy注解，能实现API网关的功能，如处理请求、路由规则配置、负载均衡、访问前缀设置等。例如，通过Eureka和Zuul的配合，可以自动配置路由，或者通过配置文件自定义路由规则。Ribbon和Hystrix的集成提供了内置的负载均衡和容错功能。
实战中，你可以引入相关依赖，配置application.yml，启用Zuul的网关功能。通过操作如添加自定义过滤器、配置访问路径前缀，以及使用Spring Boot Actuator查看路由信息，深入了解Zuul的工作方式。相关源码和详细教程可以在gitee和微信公众号等平台找到。
ZookeeperApach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）Ver 4.3.0
Curator是由Netflix开源的一款用于简化Zookeeper客户端开发的工具，它提供了一套高级别API，使得开发者可以更简单易懂地实现分布式应用程序。Curator构建在Zookeeper原生客户端之上，提供了连接重试、异常处理、节点监听等常见功能，减轻了开发者的工作负担。Curator由多个模块组成，其中curator-framework和curator-recipes是最常用的部分，此外还提供了分布式锁等功能。
Curator的最新版本为5.X系列，不再支持ZK 3.4.X及之前的版本。主要的改动在5.X系列中，原因包括代码重构、API调整等，导致不兼容之前的版本。
Curator的下载地址可以通过Maven依赖管理或Apache官方网站获取。要开始使用Curator，需要搭建Zookeeper集群环境，详细部署过程可参考其他文章。
引入Curator依赖后，开发者可以使用CuratorFrameworkFactory构建实例，通过此实例连接Zookeeper集群并执行分布式操作，如分布式锁等。Curator内部实现了重试策略、连接管理等，使得操作更为便捷且稳定。
Curator提供了可重入锁（公平锁）的示例，开发者可以通过简单的代码实现分布式锁功能。初始化CuratorFramework实例的过程包括设置连接参数、构建实例、启动连接等步骤，内部会处理网络重连、异常处理等逻辑。
在Curator的初始化过程中，CuratorFrameworkImpl是核心类，它负责构建与Zookeeper集群的连接，并封装了一系列关键组件，如连接管理、异常检测、负载均衡等。CuratorZookeeperClient类负责Zookeeper客户端的封装和调用。
CuratorFrameworkImpl的启动过程涉及初始化连接状态管理器、启动客户端连接、执行后台操作等关键步骤。通过CAS操作确保线程安全，并在异常情况下自动重试连接。
连接状态管理器（ConnectionStateManager）负责维护连接状态并处理状态变更通知，确保在状态改变时能够及时通知到监听器。通知机制包括注册一次性监听器、注册CuratorListener和ConnectionStateListener，以及处理未处理的错误。
Curator的会话管理机制包括连接状态检查和重连策略，确保在连接断开后能够自动恢复连接。在状态变更时，连接状态管理器会通知所有注册的监听器，执行相应的回调逻辑。
Curator还提供了缓存机制，用于保存节点数据并在数据发生变化时进行更新。此外，Curator支持多次注册监听器，确保在连接断开后能够重新注册监听器，以避免丢失监听事件。
通过上述分析，Curator为开发者提供了高效、稳定的Zookeeper客户端实现，简化了分布式应用程序的开发过程。在实际应用中，开发者需要根据项目需求选择合适的版本和功能模块，以充分利用Curator提供的便利性。
