什么是Spring Cloud?

Spring cloud 流应用程序启动器是基于 Spring Boot 的 Spring 集成应用程序，提供与外部系统的集成，更专注于服务治理。Spring cloud Task，一个生命周期短暂的微服务框架，用于快速构建执行有限数据处理的应用程序。

Spring Cloud和Dubbo的区别

Dubbo关注的领域是Spring Cloud的一个子集。Dubbo专注于服务治理，其在服务治理、灰度发布、流量分发方面比Spring Cloud更全面。Spring Cloud覆盖整个微服务架构领域。

Dubbo使用RPC调用效率高一些，Spring Cloud使用HTTP调用效率低，使用更简单。

REST和RPC的区别

REST风格的系统交互更方便，RPC调用服务提供方和调用方式之间依赖太强。

REST调用系统性能较低，RPC调用效率比REST高。

REST的灵活性可以跨系统跨语言调用，RPC只能在同语言内调用。

REST可以和Swagger等工具整合，自动输出接口API文档。

SpringCloud如何实现服务的注册和发现

服务在发布时 指定对应的服务名（服务名包括了IP地址和端口） 将服务注册到注册中心（eureka或者zookeeper）。

这一过程是springcloud自动实现 只需要在main方法添加@EnableDisscoveryClient 同一个服务修改端口就可以启动多个实例。

调用方法：传递服务名称通过注册中心获取所有的可用实例 通过负载均衡策略调用（ribbon和feign）对应的服务。

什么是服务熔断和服务降级？

熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。当某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回“错误”的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路。

在SpringCloud框架里熔断机制通过Hystrix实现，Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阈值，缺省是5秒内调用20次，如果失败，就会启动熔断机制。

服务降级，一般是从整体负荷考虑。就是当某个服务熔断之后，服务器将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback回调，返回一个缺省值。这样做，虽然会出现局部的错误，但可以避免因为一个服务挂机，而影响到整个架构的稳定性。
Hystrix相关注解：
@EnableHystrix：开启熔断
@HystrixCommand(fallbackMethod=”XXX”)：声明一个失败回滚处理函数XXX，当被注解的方法执行超时（默认是1000毫秒），就会执行fallback函数，返回错误提示。

服务网关的作用

简化客户端调用复杂度，统一处理外部请求。

数据裁剪以及聚合，根据不同的接口需求，对数据加工后对外。

多渠道支持，针对不同的客户端提供不同的网关支持。

遗留系统的微服务化改造，可以作为新老系统的中转组件。

统一处理调用过程中的安全、权限问题。

Ribbon和Feign区别

Ribbon添加maven依赖 spring-starter-ribbon 使用@RibbonClient(value=”服务名称”) 使用RestTemplate调用远程服务对应的方法；Feign添加maven依赖 spring-starter-feign 服务提供方提供对外接口 调用方使用 在接口上使用@FeignClient(“指定服务名”)

Ribbon和Feign的区别：

Ribbon和Feign都是用于调用其他服务的，不过方式不同。

启动类使用的注解不同，Ribbon用的是@RibbonClient，Feign用的@EnableFeignClients。

服务的指定位置不同，Ribbon是在@RibbonClient注解上声明，Feign则是在定义抽象方法的接口中使用@FeignClient声明。

调用方式不同，Ribbon需要自己构建http请求，模拟http请求然后使用RestTemplate发送给其他服务，步骤相当繁琐。

Feign则是在Ribbon的基础上进行了一次改进，采用接口的方式，将需要调用的其他服务的方法定义成抽象方法即可，不需要自己构建http请求。不过要注意的是抽象方法的注解、方法签名要和提供服务的方法完全一致。

Eureka和zookeeper都可以提供服务注册与发现的功能，请说说两个的区别？

Zookeepper保证了CP（C：一致性，P：分区容错性）

Eureka保证了AP（A：高可用）

当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的信息，但不能容忍直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对高可用性要求比较高，但zk会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新选leader。问题在于，选取leader时间过长，30 ~ 120s，且选取期间zk集群都不可用，这样就会导致选取期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事，虽然服务能够恢复，但是漫长的选取时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。

Eureka保证了可用性，Eureka各个节点是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点仍然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端向某个Eureka注册或发现时发生连接失败，则会自动切换到其他节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用，只是查到的信息可能不是最新的。除此之外，Eureka还有自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心发生了网络故障，此时会出现以下几种情况：

Eureka不在从注册列表中移除因为长时间没有收到心跳而应该过期的服务。

Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其他节点上（即保证当前节点仍然可用）。

当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其他节点。

因此，Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像Zookeepper那样使整个微服务瘫痪。

Spring Cloud 配置管理——Config

当我们的微服务系统开始慢慢地庞大起来，那么多 Consumer 、Provider 、Eureka Server 、Zuul 系统都会持有自己的配置，这个时候我们在项目运行的时候可能需要更改某些应用的配置，如果我们不进行配置的统一管理，我们只能去每个应用下一个一个寻找配置文件然后修改配置文件再重启应用。

为了能够对项目配置进行统一管理，同时又能在项目运行中修改配置，Spring Cloud Config提出了解决方案。

Spring Cloud Config 为分布式系统中的外部化配置提供服务器和客户端支持。使用 Config 服务器，可以在中心位置管理所有环境中应用程序的外部属性。

简单来说，Spring Cloud Config就是能将各个 应用/系统/模块的配置文件存放到 统一的地方然后进行管理(Git 或者 SVN)。

Spring Cloud Bus

用于将服务和服务实例与分布式消息系统链接在一起的事件总线。在集群中传播状态更改很有用（例如配置更改事件）。

如果我在应用运行时去更改远程配置仓库(Git)中的对应配置文件，真实的情况是依赖于这个配置的应用并不会出现更改，这就是BUS总线的作用。

简单理解为 Spring Cloud Bus 的作用就是管理和广播分布式系统中的消息，也就是消息引擎系统中的广播模式。当然作为 消息总线的 Spring Cloud Bus 可以做很多事而不仅仅是客户端的配置刷新功能。

而拥有了 Spring Cloud Bus之后，我们只需要创建一个简单的请求，并且加上 @ResfreshScope 注解就能进行配置的动态修改了，下面我画了张图供你理解。

服务链路追踪(Spring Cloud Sleuth)

　微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。

参考文章：

[1] https://my.oschina.net/langwanghuangshifu/blog/3005195

[2] https://snailclimb.gitee.io/javaguide/#/docs/system-design/framework/springcloud