# spring-cloud-demo

**Repository Path**: 85024610/spring-cloud-demo

## Basic Information

- **Project Name**: spring-cloud-demo
- **Description**: 一个SpringCloud demo项目
- **Primary Language**: Java
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 10
- **Forks**: 3
- **Created**: 2017-07-03
- **Last Updated**: 2025-09-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

<!-- TOC -->
  * [项目要求](#项目要求)
  * [service-luna](#service-luna)
  * [service-job](#service-job)
    * [service-xxl-job](#service-xxl-job)
    * [service-elastic-job](#service-elastic-job)
    * [service-dynamic-job](#service-dynamic-job)
  * [service-mq](#service-mq)
    * [service-rocketmq](#service-rocketmq)
    * [service-kafka](#service-kafka)
    * [service-rabbitmq](#service-rabbitmq)
  * [service-miya](#service-miya)
  * [service-k8s](#service-k8s)
    * [service-k8s-consumer](#service-k8s-consumer)
    * [service-k8s-provider](#service-k8s-provider)
    * [service-k8s-gateway](#service-k8s-gateway)
    * [service-k8s-xxl-job-executor](#service-k8s-xxl-job-executor)
  * [service-gateway](#service-gateway)
    * [service-apisix](#service-apisix)
    * [service-springcloud-gateway](#service-springcloud-gateway)
  * [service-shardingsphere-5](#service-shardingsphere-5)
  * [service-nosql](#service-nosql)
    * [service-redis](#service-redis)
  * [graylog 日志系统](#graylog-日志系统)
  * [skywalking](#skywalking)
  * [定时任务](#定时任务)
    * [XXL-JOB](#xxl-job)
    * [Elastic-Job-Lite-UI](#elastic-job-lite-ui)
  * [service-tx(事务)](#service-tx事务)
    * [service-tx-local](#service-tx-local)
    * [service-tx-seata](#service-tx-seata)
  * [nacos](#nacos)
  * [canal](#canal)
  * [Sentinel](#sentinel)
  * [Sentinel-dashboard](#sentinel-dashboard)
  * [Sentinel 集群流控服务](#sentinel-集群流控服务)
  * [SEATA](#seata)
  * [RocketMQ 服务启动](#rocketmq-服务启动)
  * [RabbitMQ](#rabbitmq)
  * [Kubernetes](#kubernetes)
    * [minikube](#minikube)
    * [Istio](#istio)
  * [MySQL](#mysql)
  * [APISIX网关](#apisix网关)
  * [uid 服务](#uid-服务)
<!-- TOC -->

## 项目要求
* 操作系统: windows 10或之后版本
  * 开启Hyper-V (只要开启wsl2，新版的docker desktop不需要Hyper-V)
  * [开启wsl2](https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/basic-commands#install)
  * 安装linux子系统(推荐Ubuntu 22.04)
* 安装 docker-desktop for windows(版本必须4.27.1)
  * 创建自定义docker网络：docker network create customize-network
  * docker-desktop已经包含docker-compose
* 内存：推荐16G或以上（minikube和istio同时运行需要16G内存）
* JDK：Java 21+

## service-luna
* 业务代码：http://localhost:8763/started/hi?name=forezp
* 启动参数：
  * 添加 VM Option：--add-opens=java.base/java.lang=ALL-UNNAMED --add-opens=java.base/sun.reflect.annotation=ALL-UNNAMED
* 功能：
  * 使用nacos作为服务注册中心和配置中心
  * 使用阿里的Sentinel做服务流控和熔断降级
  * 启动命令添加skywalking探针，java -javaagent:x:\xxx\skywalking-agent\skywalking-agent.jar --SW_AGENT_NAME=应用名（必须英文） -jar your_application.jar 
    注意：8.5.0以上的版本，请加上--SW_AGENT_NAME设置服务名，否则会使用skywalking的默认值
  * Junit注解使用JunitAnnotaionTest.java
  * controller目录下功能
    * ApisixControler 测试apisix的功能，其中提供接口给apisix做鉴权测试使用
    * ValidateController 校验请求参数
    * SkywalkingController 配合skywalking功能调试
    * RequestHeaderController 请求头某个属性值JSON转换成对象
    * DateConvertController 请求参数日期转换
    * FilterAndInterceptor 验证请求经过过滤器和拦截器执行顺序
  * function目录下是介绍Java和第三方jar包的使用
    * 算法
      * Kafka 时间轮算法 
      * 快速排序算法
      * 二分查找算法
    * 日志对接graylog
    * retrofit http客户端使用
    * Java线程相关测试
    * 使用shardingsphere实现分库规则 (搭建shardingsphere proxy服务，可以将分库聚合成一个库，通过工具方便查询)
      * 分片策略所在的路径 com.demo.function.shardingsphere.config
      * 强制分片AOP com.demo.function.shardingsphere.aop.ShardingStrageyAop
      * 强制分片注解 com.demo.function.shardingsphere.annotation.ShardingStrategy
    * spring功能使用
      * WebFlux提供WebClient
      * OpenFeign
        * OpenFeign拦截
        * 熔断降级（使用阿里sentinel做熔断降级处理）
      * Loadbalancer灰度负载均衡器，被调用的服务需要走灰度，在nacos的元数据添加gray: true
        * 类：
          * com.demo.config.GrayLoadBalancerConfig （自定义）
          * com.demo.config.SpringHintLoadBalancerConfiguration （Spring Loadbalancer提供）
    * orika类型转换配置
    * caffeine 使用
      * caffeine的Cache，LoadingCache，AsyncCache使用
    * excel
      * easyexcel 
        * 新增通用读取excel工具类
    * filter
      * 防止SQL注入过滤器
      * 防止XSS攻击过滤器
    * mybatis
      * pagehelper
        * 分页使用
      * mybatisplus
        * 根据id批量更新
        * 批量插入
    * utils 工具类
      * 生成树形结构集合
    * HTTP Interface
      * 使用RestClient和WebClient进行远程调用，并且测试异步调用
    * shiro权限控制
    * wiremock
      * 实现对第三方接口进行mock，对新增mock接口只需要在resources/wiremock/mappings/目录下*.json文件修改即可
      * 服务启动时自动启动wiremock服务，服务启动通过注解@AutoConfigureWireMock，相关配置在application.yaml
      * 支持响应变量返回数据，参考：MiyaClient_requestMapping.json。注意里面response的json，使用响应变量必须添加："transformers": ["response-template"]
      * 使用说明：
        * wiremock 请求解析：https://blog.csdn.net/qq_36963950/article/details/123774212
        * wiremock 响应解析：https://zhuanlan.zhihu.com/p/646503463
* 注意：使用延迟初始化，只需要启动以下服务：
  * [MySQL](#MySQL)
  * [nacos](#nacos)
* 可选启动服务：
  * [sentinel-dashboard](#sentinel-dashboard)
  * [apisix网关](#apisix网关)
  * [service-springcloud-gateway](#service-springcloud-gateway)
* Sentinel规则持久化（nacos）
  * 流控规则
    * resource：资源名，即限流规则的作用对象
    * limitApp：流控针对的调用来源，若为 default 则不区分调用来源
    * grade：限流阈值类型（QPS 或并发线程数）；0代表根据并发数量来限流，1代表根据QPS来进行流量控制
    * count：限流阈值
    * strategy：调用关系限流策略
    * controlBehavior：流量控制效果（直接拒绝、Warm Up、匀速排队）
    * clusterMode：是否为集群模式
    ```
    [
      {
        "resource": "/started/hi",
        "limitApp": "default",
        "grade": 1,
        "count": 1,
        "strategy": 0,
        "controlBehavior": 0,
        "clusterMode": false
      }
    ]
    ```
  * 熔断规则
    * count：触发熔断规则阀值
    * grade：熔断策略；0-代表慢调用比例，1-代表异常比例，2-代表异常数
    * limitApp：调用来源，若为 default 则不区分调用来源
    * minRequestAmount：最小请求数
    * resource：资源名，即熔断规则的作用对象
    * slowRatioThreshold：比例阈值，当grade=0，slowRatioThreshold才生效
    * statIntervalMs：统计时长
    * timeWindow：熔断时长（单位：秒）
    ```
    [
      {
        "count":100,
        "grade":0,
        "limitApp":"default",
        "minRequestAmount":2,
        "resource":"GET:http://service-miya/processLongTime",
        "slowRatioThreshold":1,
        "statIntervalMs":1000,
        "timeWindow":10
      }
    ]
    ```
* 部署到docker的创建容器命令：docker run -p 8763:8763 --name service-luna --link nacos --network customize-network service-luna:latest

## service-job
* 主要调度任务框架功能介绍
### service-xxl-job
* 功能：
  * 简单任务调度
  * 多个执行器的分片任务
    * 分片任务配置说明：单机部署多个执行器时，需要在启动参数VM options中添加：-Dserver.port="tomcat端口" -Dxxl.job.executor.port="执行器端口"
### service-elastic-job
* 功能：
  * 简单任务调度，单机多分片执行任务
  * 数据流任务
### service-dynamic-job
* 功能：
  * 动态添加/删除定时任务 

## service-mq
* 主要是mq功能模块功能介绍
### service-rocketmq
 * 常规功能使用
 * 使用RocketMQ订阅canal得到的数据库日志解析
 * 自定义注解@MqConsumer，该注解是方法级别使用。该注解具备@RocketMQMessageListener是一样功能，而且不用为每个主题定义一个类
   * 设计思路：
     * 定义注解MqConsumer
     * 实现BeanPostProcessor接口，在Spring完成对象实例化之后，执行BeanPostProcessor接口实现类，筛选容器里使用MqConsumer的Bean
     * 为每一个使用MqConsumer注解的方法注册一个container的Bean
     * container内部创建一个consumer，监听的topic和tag来自MqConsumer注解
     * 因为container实现SmartLifecycle接口，在Spring容器的Bean创建完成并且初始化完毕执行start方法，启动consumer监听borker的topic
   * 类：
     * RocketMqListenerContainerConfig 拦截使用注解MqConsumer，并且创建container
     * RocketMqListenerContainer 负责创建consumer和启动关闭consumer
 * 消息自动重发，确保消费端能把消息消费成功
   * 设计思路：
     * 生产者发送消息时，把回调key和回调tag设置在message的properties，随消息一起发送
     * 消费者定义回调主题，消费成功根据回调主题发送消息，消息体和tag从消息的properties获取回调key和回调tag
     * 生产者定义一个消费者消费回调消息，更新表flag者
     * 定时任务扫描表flag=0 and retry_num < 5的数据，重新发送
   * 类：
     * RocketCallbackConfig 定义消费者处理回调消息和生产者重新发消息
     * RocketMqConfigPropertites 处理回调消息的消费者配置
     * ServiceSharding 根据nacos获取服务实例数量再计算机器的分片值，根据分片获取指定重发数据再次重发消息
   * 流程图：<br>![avatar](https://thumbsnap.com/i/7UmuuPAL.jpg)
### service-kafka
* Kafka使用
  * 常用功能使用
  * 消费者多线程消费，批量拉取消息消费
    * 类：
      * 配置类：com.demo.kafka.config.KafkaConfig.kafkaListenerContainerFactory
      * 消费者：com.demo.kafka.consumer.KafkaConsumerListener.listenerTopic2
### service-rabbitmq
* rabbitmq使用
  * 常用功能使用
  * 延迟消息使用
    * 需要到官网下载插件：rabbitmq_delayed_message_exchange
    * 插件放到/config/dockerfile/rabbitmq目录下，执行dockerfile生成镜像，启动容器
  * 连接多个RabbitMQ服务器
    * RabbitMQMultiServerConfig配置连接多个RabbitMQ服务器

## service-miya
* 提供接口给service-luna服务调用

## service-k8s
### service-k8s-consumer
* 使用k8s服务发现功能，configmap作为配置中心
* 通过openFeign调用其他服务
* 通过[Istio](#Istio)实现流量控制
* 通过[Istio](#Istio)实现jwt授权认证、跨域请求认证失败返回access-control-allow-origin（Istio 1.14之后版本支持）
  * 类：
    * com.demo.k8s.controller.OauthController
  * 配置s文件：
    * /k8s_config/service-k8s-istio-jwt.yaml
* 通过[Istio](#Istio)实现重写url再转发
* 注意：
  * 项目依赖k8s环境，必须部署k8s。开发推荐搭建本地[minikube](#minikube)
  * 项目通过maven package生成jar包后自动脚本（build镜像，重启pod等等）。如果在windows下使用idea执行maven package命令，必须使用管理员运行idea
  * 动态刷新配置，需要使用Spring Cloud Kubernetes Configuration Watcher服务实现，官网：https://docs.spring.io/spring-cloud-kubernetes/docs/2.0.4/reference/html/#spring-cloud-kubernetes-configuration-watcher
  * 本地开发需要调用k8s集群里的服务，需要使用ktConnect才能直接访问k8s集群内网。KtConnect官网：https://alibaba.github.io/kt-connect/#/。以下是使用KtConnect本地调用k8s集群服务
    * 执行命令：  ktctl -n default（命名空间） connect --dnsMode hosts （必须以管理员模式运行）
    * 在idea配置环境变量 KUBERNETES_SERVICE_HOST=service_ip; KUBERNETES_SERVICE_PORT=service_port

### service-k8s-provider
* 提供接口给service-k8s服务调用
* 注意：
  * 项目通过maven package生成jar包后自动脚本（build镜像，重启pod等等）。如果在windows下使用idea执行maven package命令，必须使用管理员运行idea

### service-k8s-gateway
* 整合k8s服务注册和服务发现功能，提供转发功能（依赖[service-k8s](#service-k8s)）
* 整合k8s + istio，提供转发时并且使用istio做流量控制，根据规则转发到不同版本的服务（依赖[service-k8s-provider](#service-k8s-provider)）
* 注意：
  * 项目通过maven package生成jar包后自动脚本（build镜像，重启pod等等）。如果在windows下使用idea执行maven package命令，必须使用管理员运行idea

### service-k8s-xxl-job-executor
* 整合xxl-job，实现定时任务功能

## service-gateway
### service-apisix
* 自定义apisix插件（*目前apisix java插件修改请求body是无法传递给上游服务*）
* 开发调试：
  * 项目必须在linux环境下开发调试，因为apisix使用sidecar方式加载插件，apisix与插件通信底层使用unix domain socket协议 （[Unix domain Socket详解](https://zhuanlan.zhihu.com/p/493855698)）
  * 如果apisix部署在容器上，自定义插件部署在宿主机上。插件每次启动，apisix也必须重新部署。
  * JDK必须使用11或更新的版本
* apisix容器部署配置在 /config/docker-compose/apisix/apisix-java-plugin（开发调试模式的部署）
* 在项目service-apisix的config目录，是运行模式的部署
### service-springcloud-gateway
* 使用springcloud gateway作为网关，实现统一路由方式
* 功能：
  * 接入阿里Sentinel实现网关流控，配合Sentinel-dashboard使用时，启动命令必须添加启动参数Dcsp.sentinel.app.type=1，这样才能sentinel dashboard显示网关api分组配置。
    并且从nacos获取api管理、限流、降级规则
    * api管理
      * apiName: API 名称
      * ip：下发给sentinel客户端的ip
      * port：下发给sentinel客户端的端口
      * predicateItems.matchStrategy：匹配模式，0-精确，1-前缀，2-正则
      * predicateItems.pattern：匹配串，既请求url。
      ```
      [
        {
          "apiName": "service-luna",
          "app": "service-gateway",
          "gmtCreate": 1673134572355,
          "gmtModified": 1673135210475,
          "id": 1,
          "ip": "192.168.0.70",
          "port": 8720,
          "predicateItems": [
            {
              "matchStrategy": 0,
              "pattern": "/service-luna/started/hi"
            }
          ]
        }
      ]
      ```
    * 限流规则
      * burst：应对突发请求时额外允许的请求数目。
      * controlBehavior：流量整形的控制效果，同限流规则的 controlBehavior 字段，目前支持快速失败和匀速排队两种模式，默认是快速失败。
      * count：限流阈值
      * grade：限流指标维度，同限流规则的 grade 字段。0代表根据并发数量来限流，1代表根据QPS来进行流量控制
      * interval：统计时间窗口，单位是秒，默认是 1 秒。对应界面网关流控规则是间隔选项
      * intervalUnit：统计时间窗口时间单位。0-秒，1-分，2-时，3-天
      * ip：下发给sentinel客户端的ip
      * port：下发给sentinel客户端的端口
      * resource：资源名称，可以是网关中的 route 名称或者用户自定义的 API 分组名称。
      * resourceMode：规则是针对 API Gateway 的 route（RESOURCE_MODE_ROUTE_ID）还是用户在 Sentinel 中定义的 API 分组（RESOURCE_MODE_CUSTOM_API_NAME），默认是 route。0-route，1-API分组
      ```
      [
        {
          "app": "service-gateway",
          "burst": 0,
          "controlBehavior": 0,
          "count": 1.0,
          "gmtCreate": 1673136008860,
          "gmtModified": 1673136187695,
          "grade": 1,
          "id": 2,
          "interval": 10,
          "intervalUnit": 0,
          "ip": "192.168.0.70",
          "port": 8720,
          "resource": "service-luna",
          "resourceMode": 1
        }
      ]
      ```
  * 新服务上线自动添加路由规则，实现功能在com.example.servicegateway.route.rule
    * 流程图：<br>![avatar](https://thumbsnap.com/i/vU8TR6GX.png)
  * 灰度负载均衡器，实现全链路灰度调用
    * 类：
      * com.example.servicegateway.config.GrayLoadBalancerConfig （自定义）
      * com.example.servicegateway.config.SpringHintLoadBalancerConfiguration （Spring Loadbalancer提供）
* 部署到docker的创建容器命令：docker run -p 8764:8764 --name service-springcloud-gateway --network customize-network --link nacos service-springcloud-gateway:latest

## service-shardingsphere-5
* 使用shardingsphere实现数据分片策略
* 分片策略：
  * 强制分片：
    * 强制指定执行sql数据库，类：com.demo.shardingsphere5.service.impl.ForceHintUserServiceImpl
    * 解析sql字段的值，指定数据库，类：com.demo.shardingsphere5.service.impl.HintInLineUserServiceImpl
  * 读写分离：
    * 类：com.demo.shardingsphere5.service.impl.ReadWriteStaticUserServiceImpl
  * 分表：
    * 解析sql字段的值，指定查询的表，类：com.demo.shardingsphere5.service.impl.UserShardingServiceImpl

## service-nosql
### service-redis
* 功能
  * redis使用
    * 实现注解方式添加锁，底层使用redisson加锁和释放锁
    * redisson加锁
    * redisTemplate批量添加数据测试
  * SpringBoot Cache使用
    * 使用spring cache，缓存实现方案用到redis。并且增加注解实现失效时间，配置类：RedisConfig。自定义RedisCacheManager。
* 容器部署
  * docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis:7.0.5
* 集群部署
  * 在容器内部署集群，docker-compose配置文件在/config/docker-compose/redis目录下。

## graylog 日志系统
* Graylog 是一个开源的日志聚合、分析、审计、展现和预警工具。对于功能上来说，和 ELK 类似，但又比 ELK 要简单很多。依靠着更加简洁，高效，部署使用简单的优势很快受到许多人的青睐。当然，在扩展性上面确实没有比 ELK 好，但是其有商业版本可以选择
* 容器部署：
  * 下载镜像：
    * docker pull mongo:4
    * docker pull elasticsearch:7.12.1
    * docker pull graylog/graylog:4.0
  * 启动容器：  
    * docker run --name mongo -d mongo:4
    * docker run --name elasticsearch -e "http.host=0.0.0.0" -e "discovery.type=single-node" -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" -e http.cors.allow-origin="*" -e http.cors.enabled=true -d -p 9200:9200 elasticsearch:7.12.1
      * 安装ik分词插件
        * 进入elasticsearch容器终端
        * 执行命令（多试几次，经常出现连接被拒绝）：./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
    * docker run --name graylog --link mongo --link elasticsearch -p 9000:9000 -p 12201:12201/udp -p 1514:1514 -p 5555:5555/udp -e GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI="http://127.0.0.1:9000/" -e GRAYLOG_ROOT_TIMEZONE="Asia/Shanghai" -d graylog/graylog:4.0
  * graylog email配置
    * docker run --name graylog --link mongo --link elasticsearch -p 9000:9000 -p 12201:12201/udp -p 1514:1514 -p 5555:5555/udp -e GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI="http://127.0.0.1:9000/" -e GRAYLOG_ROOT_TIMEZONE="Asia/Shanghai" -e GRAYLOG_TRANSPORT_EMAIL_ENABLED=true -e GRAYLOG_TRANSPORT_EMAIL_HOSTNAME=mail.example.com -e GRAYLOG_TRANSPORT_EMAIL_PORT=587 -e GRAYLOG_TRANSPORT_EMAIL_USE_AUTH=true -e GRAYLOG_TRANSPORT_EMAIL_USE_TLS=true -e GRAYLOG_TRANSPORT_EMAIL_AUTH_USERNAME=you@example.com -e GRAYLOG_TRANSPORT_EMAIL_AUTH_PASSWORD=密码 -d graylog/graylog:4.0

* graylog端口9000，1514是使用TCP协议，端口12201，5555是使用UDP协议
* 参考文档：
  * [Installing Graylog » Docker](https://docs.graylog.org/en/3.3/pages/installation/docker.html)
  * [docker部署graylog使用教程](https://www.cnblogs.com/jonnyan/p/12566994.html)

## skywalking
* SkyWalking 是观察性分析平台和应用性能管理系统。提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案
* 部署：
  * 物理机：
     * 在bin目录下执行startup.bat或startup.sh即可启动服务，执行startup.bat之后会启动如下两个服务
     * Skywalking-Collector：追踪信息收集器，通过 gRPC/Http 收集客户端的采集信息 ，Http默认端口 12800，gRPC默认端口 11800。
     * Skywalking-Webapp：管理平台页面 默认端口 8080，登录信息 admin/admin
     * skywalking所在目录名称不能有空格
     * 基于8.5.0版本部署
  * 容器：
     * 在config/docker-compose目录下执行命令：
       * 部署：docker-compose -p service-group -f skywalking.yml up
       * 容器销毁：docker-compose -p service-group -f skywalking.yml down
       * 容器停止：docker-compose -p service-group -f skywalking.yml stop
     * 启动完之后，在ES容器执行命令安装ik分词器插件
* 配置文件：https://skywalking.apache.org/docs/main/next/en/setup/backend/configuration-vocabulary/
* Agent使用，Skywalking 采用 Java 探针技术，对客户端应用程序没有任何代码侵入，使用起来简单方便，当然其具体实现就是需要针对不同的框架及服务提供探针插件。使用命令：
  * 版本：8.12.0
  * java -javaagent:G:\github\incubator-skywalking\skywalking-agent\skywalking-agent.jar --SW_AGENT_NAME=应用名（必须英文） -jar your_application.jar
    * 参数说明：
      * --SW_AGENT_NAME 定义服务名称，在skywalking ui显示对应服务（8.5.0不添加此参数，默认显示Your_Application。在6.x不需要配置，直接显示spring.application.name的值）
  * idea在run/debug configurations -> Add VM options 填写：-javaagent:G:\github\incubator-skywalking\skywalking-agent\skywalking-agent.jar -SW_AGENT_NAME=应用名（必须英文）
* Agent过滤URL，在SkyWalking的追踪信息页面不再显示（参考：https://www.jianshu.com/p/4bd310850dd0）
* skywalking日志
  * Skywalking的traceId与日志组件(log4j,logback,elk等)的集成，以logback为例，只要在日志配置xml中增加以下配置,则在打印日志的时候，自动把当前上下文中的traceId加入到日志中去，SkyWalking默认traceId占位符是%tid
    ```
    <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
            <pattern>
                %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{36} - %tid - %msg%n
            </pattern>
        </layout>
    </appender>
    ```
  * 日志上报skywalking配置（skywalking grpc 日志收集 8.4.0版本开始支持）
    ```
    <appender name="skywalking-grpc-log" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout">
                <Pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%tid] [%thread] %-5level %logger{36} -%msg%n</Pattern>
            </layout>
        </encoder>
    </appender>
     ```
  * 日志插件配置，详细配置参考文档：https://skywalking.apache.org/docs/main/v8.5.0/en/setup/service-agent/java-agent/readme/
    ```
    // 配置文件路径：agent\config\agent.config
    plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_host=${SW_GRPC_LOG_SERVER_HOST:127.0.0.1}
    plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_port=${SW_GRPC_LOG_SERVER_PORT:11800}
    plugin.toolkit.log.grpc.reporter.max_message_size=${SW_GRPC_LOG_MAX_MESSAGE_SIZE:10485760}
    plugin.toolkit.log.grpc.reporter.upstream_timeout=${SW_GRPC_LOG_GRPC_UPSTREAM_TIMEOUT:30}
     ```
  * filebeat和kafka上传日志
    * 注意： 版本9.2.0，有bug
      * 日志有中文skywalking出现异常，因为kafka的Bytes对象toString方法中文转成16进制，导致转换JSON报错 
        * 异常的类：org.apache.skywalking.oap.server.analyzer.agent.kafka.provider.handler.JsonLogHandler#parseConsumerRecord
      * 修复插件包在/plugin/kafka-fetcher-plugin-9.2.0.jar
    * docker-compose -p service-group -f skywalking-log-collector.yml up
    * 在windows使用docker要注意： 将/config/filebeat.yml和/plugin/kafka-fetcher-plugin-9.2.0.jar 复制到linux目录下。在linux环境执行上面docker-compose命令。如果在windows执行上面docker-compose命令会报错
    * 在config/docker-compose目录下执行命令：docker-compose -p service-group -f skywalking-log-collector.yml up
* skywalking告警
  * skywalking告警支持本地配置和动态配置
    * 本地配置：在/config/alarm-settings.yml配置告警规则
    * 动态配置（基于nacos）：
      * 修改/config/application.yml的configuration.selector值，指定nacos作为配置中心
      * 在nacos新建dataId=alarm.default.alarm-settings，group=skywalking，配置内容跟/config/alarm-settings.yml一样的格式
      * 动态规则优先级高于本地规则
    * 基于docker动态配置（nacos）：
      * docker-compose -p service-group -f skywalking-log-collector.yml up
    * 告警配置
        ```
        rules:
          # 规则名称，在告警信息中显示的唯一名称，必须以_rule结尾
          service_resp_time_rule:
            # 服务响应时间
            metrics-name: service_resp_time
            # [Optional] Default, match all services in this metrics
            # include-names:
            #  - GET:/skywalking/pref in luna
            # 阈值
            threshold: 100
            # 操作符，支持>, >=, <, <=, =。
            op: ">"
            # 多久告警规则需要被检查一下，时间单位：分钟
            period: 1
            # 在一个周期窗口中，如果按Op计算超过阈值的次数达到Count，则发送告警。
            count: 1
            # 发送的通知消息。可以使用变量，{name} 会解析成规则名称。
            message: "响应时间超过100毫秒告警"
        
        webhooks:
          # SkyWalking的告警消息会通过 HTTP 请求进行发送，请求方法为 POST，Content-Type 为 application/json
          # 容器调用宿主服务，域名必须是host.docker.internal
          - http://host.docker.internal:8763/skywalking/alarm/      
        ```
  * 告警规则key含义
    * metrics-name：取值可以在skywalking ui每个指标的编辑（“...”图标）下可以查看，对应中文名称叫指标。实体类型是该指标适用的范围
    * include-names：包含在此规则之内的实体名称列表，实例名称规则
      * 端点：{端点名称} in {服务名称}，例如： GET:/skywalking/pref in luna
  * 告警文档：
    * https://skywalking.apache.org/docs/main/next/en/setup/backend/dynamic-config/
    * https://skywalking.apache.org/docs/main/next/en/setup/backend/backend-alarm/
    * https://skywalking.apache.org/docs/main/next/en/setup/backend/dynamic-config-nacos/
* skywalking 子线程与主线程输出相同trace id (版本9.2.0的apm-jdk-threading-plugin默认在plugins文件夹下)
  * 在skywalking-agent.jar目录找到 bootstrap-plugins 文件夹
  * bootstrap-plugins/apm-jdk-threading-plugin-8.8.0.jar 复制到 plugins 文件夹下
  * config/agent.config的plugin.jdkthreading.threading_class_prefixes配置包含实现多线程类的包路径，
    例如：plugin.jdkthreading.threading_class_prefixes=com.demo
    目前不支持java 8 CompletableFuture输出trace id

## 定时任务
### XXL-JOB
* XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展
* 容器部署：
  * 版本：3.0.0
    * 启动容器：docker run -e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://mysql:3306/xxl_job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8 --spring.datasource.username=root --spring.datasource.password=123456" -p 8080:8080 -p 9090:9090 -p 9999:9999 -v /tmp:/data/applogs --link mysql --network customize-network --name xxl-job-admin xuxueli/xxl-job-admin:3.0.0
    * 访问地址：http://localhost:8080/xxl-job-admin
* 先部署服务
  * [MySQL](#MySQL)
### Elastic-Job-Lite-UI
* Elastic-Job是一个分布式任务调度平台，具有弹性调度、资源管控、以及作业治理的功能
* 容器部署：
  * 版本：3.0.2
    * 在config/docker-compose/elastic-job-lite-ui目录下执行命令：
    * 执行docker-compose up
* 先部署服务
  * [MySQL](#MySQL)

## service-tx(事务)
### service-tx-local
* 测试spring本地声明式事务

### service-tx-seata
* Seata是一款开源的分布式事务解决方案，在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。
* 功能
  * AT模式分两个阶段：
    * 一阶段，本地事务准备提交时，向seata服务获取该记录的全局锁，如果获取到锁，则提交本地事务，否则回滚事务。注意：此时本地事务已提交，数据的锁在seata服务管理。
    * 二阶段，异步提交事务，释放全局锁。异常则回滚事务。回滚数据记录在undo_log表，undo_log表记录数据修改前和修改后的数据。
  * XA模式分两个阶段：
    * 一阶段，SQL执行后，分支事务处于阻塞阶段，收到commit或rollback，前必须阻塞等待。导致事务资源长时间得不到释放，锁定周期长，而且在应用层上面无法干预，性能差。
    * 二阶段，提交本地事务或回滚，释放锁。
  * TCC模式
    * 一阶段：try阶段，预定操作资源（Prepare） 这一阶段所以执行的方法便是被 @TwoPhaseBusinessAction 所修饰的方法。本地执行TCC事务，必须在接口加上LocalTCC注解才能使用TCC模式。而被调用的第三方服务则不需要添加LocalTCC注解
    * 二阶段：分别有confirm阶段和cancel阶段，confirm只要执行业务commit。cacel则执行事务回滚。
* seata容器部署配置在 /config/docker-compose/seata
* 先部署服务
  * [nacos](#nacos)
  * [mysql](#mysql)
* 执行配置：在nacos配置列表导入配置，配置文件在service-tx-seata/nacos_config/center/nacos_config_export.zip。seataServer.properties是压缩包里的配置文件
* seata tcc相关文章
  * https://juejin.cn/post/7487846902660939810

## service-graalvm
* GraalVM是一个开源的JVM编译器，可以编译为字节码、机器码和Native Code。
* 通过graalvm编译，使sprintboot项目生成native docker镜像
* 生成native docker镜像步骤
  * 启动docker，并且IDEA连接上docker
  * 在IDEA的sidebar的Maven的Profiles选中native
  * 使用idea开发工具，执行spring-boot:build-image。如果网络较好，编译过程能连接docker仓库和github下载相关文件。在这一步就完成编译和镜像的生成。网络不好，则继续走下一步。
  * 下载bellsoft的jdk。如使用java 21版本，通过此链接下载：https://github.com/bell-sw/LibericaNIK/releases/download/23.1.7+1-21.0.7+9/bellsoft-liberica-vm-core-openjdk21.0.7+9-23.1.7+1-linux-amd64.tar.gz
    * 注意：如果不是使用java 21版本。可以通过在编译时看到通过github下载的bellsoft jdk版本，将此版本下载
  * 在config/docker-compose/httpd的docker-compose.yml配置文件，修改volumes参数，将为bellsoft jdk挂载到httpd容器。提供在编译时下载bellsoft jdk的链接
  * 执行config/docker-compose/httpd/docker-compose.yml，启动httpd容器。
  * 修改[42b988836bbe59da1b6703ca6ce9dfa9b49ef3f4437f89c161bd5b63eb0005b9](service-graalvm/platform/bindings/maven/42b988836bbe59da1b6703ca6ce9dfa9b49ef3f4437f89c161bd5b63eb0005b9)文件的url，能从httpd下载bellsoft jdk
    * 注意：42b988836bbe59da1b6703ca6ce9dfa9b49ef3f4437f89c161bd5b63eb0005b9文件名是通过[buildpack.toml](https://github.com/paketo-buildpacks/bellsoft-liberica/blob/main/buildpack.toml)找到bellsoft对应的jdk或jre的sha256值
  * 修改service-graalvm的pom.xml。将[maven](service-graalvm/platform/bindings/maven)目录的完整路径替换到pom的build-》plugins-》plugin-》configuration-》image-》bindings-》bingding的“:”前
  * 再执行spring-boot:build-image

## nacos
* 服务注册中心和配置中心使用nacos
* 官网：https://nacos.io/zh-cn/index.html
* 容器部署：https://hub.docker.com/r/nacos/nacos-server
  * 版本：2.3.2
    * 下载镜像：docker pull nacos/nacos-server:v2.3.2
    * 启动容器：docker run --name nacos --network customize-network -e MODE=standalone -p 8848:8848 -p 9848:9848 -d nacos/nacos-server:v2.3.2
* 集群部署
  * 在config/docker-compose/nacos目录下执行命令：
    * 部署：docker-compose -p nacos-cluster -f nacos-cluster.yml up
    * 如果是第一次部署，mysql启动完，先创建schema=nacos，然后执行目录下的nacos_db.sql的语句，再次重启nacos服务

## canal
* 基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费
* 测试时修改配置文件 
  * conf\canal.properties
    ```
    // 默认值example，server上部署的instance列表，需要在canal.properties目录下建立同名的目录
    canal.destinations = example,example2
    ```
  * conf\example\instance.properties
    ```
    // 数据库地址
    canal.instance.master.address=192.168.1.20:3306
    // username/password,数据库的用户名和密码
    canal.instance.dbUsername = canal
    canal.instance.dbPassword = canal
    
    // 默认topic，动态topic规则匹配不到往默认topic投递消息
    canal.mq.topic=ds
    // 动态topic规则配置
    canal.mq.dynamicTopic=.*\\..*
    ```
* canal配置：https://github.com/alibaba/canal/wiki/Canal-Kafka-RocketMQ-QuickStart

## Sentinel
* Sentinel 提供一个轻量级的开源控制台，它提供机器发现以及健康情况管理、监控（单机和集群），规则管理和推送的功能
* [网关限流介绍](https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%BD%91%E5%85%B3%E9%99%90%E6%B5%81#%E7%BD%91%E5%85%B3%E6%B5%81%E6%8E%A7%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%8F%B0)
* 启动命令：java -Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard -jar sentinel-dashboard.jar
* Sentinel 1.7.2之前版本，如果在网关限流必须配置SPI机制加载GatewaySlotChainBuilder才能在网关限流，配置如下：
    * 在resources新建目录META-INF.services
    * 新建文件，文件名com.alibaba.csp.sentinel.slotchain.SlotChainBuilder
    * SlotChainBuilder文件内容：com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.common.slot.GatewaySlotChainBuilder
* Sentinel 1.7.2开始不需要SPI配置 

## Sentinel-dashboard
* 修改sentinel控制台，将配置规则推送到nacos，使规则持久化
* 修改代码 （基于sentinel控制台 1.8.3）
  * GatewayApiController API管理持久化
  * GatewayFlowRuleController 流控规则持久化
  * DegradeController 降级规则持久化
  * FlowControllerV2 集群流控规程持久化
* 新增类型 （基于sentinel控制台 1.8.3）
  * com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.config.NacosConfig
  * com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.GatewayDegradeRuleNacosProvider
  * com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.GatewayDegradeRuleNacosPublisher
  * com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.GatewayFlowRuleNacosProvider
  * com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.GatewayFlowRuleNacosPublisher
  * com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.GatewayApiRuleNacosProvider
  * com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.GatewayApiRuleNacosPublisher
  * com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.ClusterAssignRuleNacosPublisher
  * com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.ClusterServerNamespaceSetNacosProvider
  * com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.ClusterServerNamespaceSetNacosPublisher  
  * com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.FlowRuleNacosProvider
  * com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.FlowRuleNacosPublisher
  * com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.rule.NacosConfigUtil
* 容器部署：
  * 使用容器部署，没有将规则持久化 
  * docker run --name sentinel -d -p 8858:8858 -p 8719:8719 -d dreamkaylee/sentinel-dashboard:1.8.6 

## Sentinel 集群流控服务
* 应用名：service-sentinel-server
* 独立模式，采用独立应用部署
* 嵌入模式，嵌入Web应用，可以启动多个实例分别作为 Token Server 和 Token Client。本Demo采用嵌入模式开发，独立模式部署运行，不嵌入到其他应用服务里

## SEATA
* Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。
* server端配置
  * file.conf配置存储模式
  * registry.conf配置注册类型
* client端配置
  * nacos新建配置，dataId为seataServer.properties， 
  * 配置内容参考：https://github.com/seata/seata/tree/develop/script/config-center 的config.txt
  * 参数说明：https://seata.io/zh-cn/docs/user/configurations.html

## RocketMQ 服务启动
* 官网：http://rocketmq.apache.org/docs/quick-start/
* 容器部署
  * 单机部署
    * 在config/docker-compose/rocketmq/standalone目录下执行命令：
      * 如果在windows执行docker-compose，必须修改broker.conf配置文件里的brokerIP1为vEthernet (WSL)网卡的ip。因为应用从nameServer获取broker的ip，然后根据ip连接broker。如果不配置WSL网卡ip，则使用容器的ip，是无法通过宿主机连接到容器的broker
      * 执行docker-compose up

## RabbitMQ
* 容器部署
  * docker run -d --name rabbitmq -p 15672:15672 -p 5672:5672 rabbitmq:3.11.11-management
  * 插件安装，通过该地址 https://www.rabbitmq.com/community-plugins.html 可以了解RabbitMQ官方的插件。如果在docker镜像集成插件，修改/config/dockerfile/rabbitmq目录下的dockerfile文件，下载的插件和dockerfile文件必须在同一目录下
    * 构建镜像命令：docker build -t rabbitmq:3.11.11-management-plus . 
    * 运行：docker run -d --name rabbitmq -p 15672:15672 -p 5672:5672 rabbitmq:3.11.11-management-plus
  * 限制RabbitMQ内存大小：docker run -d --memory 256m --memory-swap 256m --name rabbitmq -p 15672:15672 -p 5672:5672 rabbitmq:3.11.11-management	
    * 查看容器内存使用率：docker stats
* 集群部署
  * 在config/docker-compose/rabbitmq/cluster目录下执行命令：
    * 部署：docker-compose up
    * 必须在linux环境执行上面的命令，windows环境无法把文件copy到容器内
* 策略设置
  * 镜像队列策略：rabbitmqctl set_policy -p "/" mirror_mode "^mirror" '{"ha-mode":"all","ha-sync-mode":"automatic"}' (队列名必须以mirror开头才能开启镜像队列)

## Kubernetes
### minikube
* Minikube是由Kubernetes社区维护的单机版的Kubernetes集群，支持Kubernetes的大部分功能，从基础的
  容器编排管理，到高级特性如负载均衡、Ingress，权限控制。适合作为Kubernetes入门，或开发测试环境使用
* Minikube官方网站：https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/
* k8s概念介绍：
  * Pod：是所有业务类型的基础，也是K8S管理的最小单位级，它是一个或多个容器的组合。所有容器都被同一安排和调度。
  * Service：是一种抽象，它定义了一组Pods的逻辑集合和一个用于访问它们的策略，有的时候被称之为微服务。Service的目标Pod集合通常是由Label Selector来决定的
  * Ingress：是对集群中服务（Service）的外部访问进行管理的API对象，典型的访问方式是 HTTP和HTTPS。同时可以提供负载均衡、SSL 和基于名称的虚拟托管
  * ConfigMap：是用于保存配置数据的键值对，可以用来保存单个属性，也可以保存配置文件
  * Secret：为Pod提供密码、Token、私钥等敏感数据
  * Service Account：是指由Kubernetes API管理的账号，用于为Pod之中的服务进程在访问Kubernetes API时提供身份标识，通常要绑定于特定的命名空间，并且附带着一组存储为Secret的用于访问API Server的凭据。
  * Role：是一组权限的集合，例如Role可以包含列出Pod权限及列出Deployment权限，Role用于给某个NameSpace中的资源进行鉴权。
  * RoleBinding：在同一命名空间内将Service Account与Role绑定一起
* Minikube设置
  * Minikube使用版本是v1.25.2 (1.26.0在windows 11执行minikube start会创建集群失败)
  * Minikube部署Istio时，minikube start时必须至少分配6G内存（基于windows 10部署），否则minikube的api server会突然stop
  * kubectl命令：安装完Minikube是没有kubectl，要执行minikube kubectl -- get po -A命令才会下载kubectl。就散下载完毕，在命令窗口也无法执行。
    官方文档介绍执行该命令function kubectl { minikube kubectl -- $args }后可以执行kubectl，但是有个缺点，只要电脑重启，kubectl又执行不了。又要执行function的命令。
    一劳永逸的方法是将kubectl加入系统path的环境变量里，kubectl存放的位置在C:\Users\当前用户名\.minikube\cache\windows\amd64\kubectl的版本
* Minikube dashboard启动失败处理
  * dashboard镜像是从国外下载，下载速度很慢或被墙了。要进行特殊处理，处理方法如下：
    * 命令：kubectl get pods -A。查看镜像状态，状态列出现ImagePullBackOff或者ErrImagePull，说明镜像下载失败
    * 命令：kubectl describe pod dashboard-metrics-scraper-5d59dccf9b-2k4sh(镜像名称) -n kubernetes-dashboard。查看失败具体原因。出现Failed to pull image，大概率被墙了。
    * 命令：minikube ssh。进入minikube容器，通过其他镜像源下载镜像。
    * 命令：docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com(镜像源，不用带上http)/google_containers/metrics-scraper:v1.0.8。通过docker pull临时指定镜像源下载dashboard相关镜像
    * 命令：docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-scraper:v1.0.8 metrics-scraper:v1.0.8 docker.io/kubernetesui/metrics-scraper:v1.0.8。修改镜像名称
    * 重新执行命令：minikube dashboard。如果发现还是不能运行，则继续进行下列操作
    * 将镜像名称中的 @sha256 摘要替换为纯标签格式（问题在这）
    * 命令：kubectl edit deployment dashboard-metrics-scraper -n kubernetes-dashboard。镜像名有@sha256后缀删除。同理其他拉取失败镜像也是这样处理
  * 处理方法：https://blog.csdn.net/frankpath/article/details/146046149
* minikube addons enable ingress 插件启动失败处理
  * ingress使用阿里云镜像也无法下载。要进行特殊处理，处理方法如下：
    * 命令：kubectl get pods -A。查看镜像状态，状态列出现ImagePullBackOff或者ErrImagePull，说明镜像下载失败
    * 命令：kubectl describe pod ingress-nginx-controller-xxxx(pod名称) -n ingress-nginx。查看失败具体原因。出现Failed to pull image，大概率被墙了。
    * 命令：minikube ssh。进入minikube容器，通过其他镜像源下载镜像。
    * 命令：docker pull docker.1ms.run/k8sgcrioingressnginx/kube-webhook-certgen:v1.4.4。下载kube-webhook-certgen镜像
    * 命令：docker pull docker.1ms.run/bitnami/nginx-ingress-controller:1.11.3。下载nginx-ingress-controller镜像
    * 命令：docker tag docker.1ms.run/k8sgcrioingressnginx/kube-webhook-certgen:v1.4.4 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kube-webhook-certgen:v1.4.4。修改镜像名称
    * 命令：docker tag docker.1ms.run/bitnami/nginx-ingress-controller:1.11.3 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/nginx-ingress-controller:v1.11.3。修改镜像名称
    * 重新执行命令：minikube addons enable ingress。如果发现还是不能运行，则继续进行下列操作
    * 将镜像名称中的 @sha256 摘要替换为纯标签格式（问题在这）
    * 命令：kubectl edit deployment ingress-nginx-admission-create-bxqmh(pod名称) -n ingress-nginx。镜像名有@sha256后缀删除。同理其他ingress pod拉取失败镜像也是这样处理
    * 运行成功后，在dashboard中查看ingress-nginx命名空间下的Deployment的ingress-nginx-controller，删除镜像中的@sha256摘要
* Minikube常用命令
```
// 启动minikube
// 使用hyper-v驱动程序，使用docker-desktop驱动会有部分功能不支持
// 可能被墙了，无法更新资源。使用国内镜像，国内镜像是阿里云提供。
minikube start --driver=hyperv --image-mirror-country='cn' --kubernetes-version=v1.23.8

// 配置ingress(默认是Nginx)
minikube addons list
minikube addons enable ingress

// 查看配置信息(例如：Pod，Service，Ingress)
minikube kubectl -- explain
```

### Istio
* Istio一个完全开源的服务网格，作为透明的一层接入到现有的分布式应用程序里。它也是一个平台，拥有可以集成任何日志、遥测和策略系统的 API 接口。
  Istio负载均衡、服务间的身份验证、监控等方法，Istio 可以轻松地创建一个已经部署了服务的网络，而服务的代码只需很少更改甚至无需更改。通过在整个
  环境中部署一个特殊的 sidecar 代理为服务添加 Istio 的支持，而代理会拦截微服务之间的所有网络通信，使用其控制平面的功能来配置和管理 Istio。
  官网：https://istio.io/latest/zh/docs/
* Istio部署（基于Minikube）：
  * 使用Istio版本：1.14.1
  * 将Istio的bin目录下的istioctl客户端添加到环境变量
  * 安装Istio： istioctl install --set profile=demo -y
  * 给命名空间添加标签，指示 Istio 在部署应用的时候，自动注入 Envoy 边车代理：kubectl label namespace default istio-injection=enabled
  * 调整 sidecar 注入顺序。不调整顺序，业务启动时需要调用其它服务(比如从配置中心拉取配置)就会出现调用失败，调用失败的原因是 envoy 还没
    就绪(envoy也需要从控制面拉取配置，需要一点时间)，导致业务发出的流量无法被处理
    * 修改 istio 的 configmap 全局配置:
      ```
      kubectl -n istio-system edit cm istio
      ```
    * 在 defaultConfig 下加入 holdApplicationUntilProxyStarts: true
      ```
      apiVersion: v1
      data:
        mesh: |-
          defaultConfig:
             holdApplicationUntilProxyStarts: true
        meshNetworks: 'networks: {}'
      kind: ConfigMap
      ```
  * 安装 Kiali 和其他插件:
    ```
    kubectl apply -f samples/addons
    kubectl rollout status deployment/kiali -n istio-system
    ```
  * 访问 Kiali 仪表板：istioctl dashboard kiali
* Istio Bookinfo示例部署
  * 部署 Bookinfo 示例应用：kubectl apply -f samples/bookinfo/platform/kube/bookinfo.yaml
  * 部署 Istio 入站网关，提供对外开放应用程序：kubectl apply -f samples/bookinfo/networking/bookinfo-gateway.yaml
    * 判断Kubernetes集群环境是否支持外部负载均衡：kubectl get svc istio-ingressgateway -n istio-system。如果 EXTERNAL-IP 的值
      为 <none> (或者一直是 <pending> 状态)， 则你的环境则没有提供可作为入站流量网关的外部负载均衡。在这个情况下，只能用服务（Service）的
      节点端口访问网关。
    * 获取Ingress端口（在windows必须使用git bash执行命令）：
      kubectl -n istio-system get service istio-ingressgateway -o jsonpath='{.spec.ports[?(@.name=="http2")].port}
    * 获取Ingress host命令：minikube ip
    * 验证外部访问：http://ingress_host:ingress_port/productpage
    * 安装 Kiali 和其他插件:
      ```
      kubectl apply -f samples/addons
      kubectl rollout status deployment/kiali -n istio-system
      ```
    * 访问 Kiali 仪表板：istioctl dashboard kiali
    * 基于用户身份的路由：kubectl apply -f samples/bookinfo/networking/virtual-service-reviews-test-v2.yaml
* 删除路由规则，并销毁应用的 Pod
  * samples/bookinfo/platform/kube/cleanup.sh （在windows必须使用git bash执行命令）
* Istio与SpringCloud对比

| 对比项   | Istio         | SpringCloud                                                    |
|-------|---------------|----------------------------------------------------------------|
| 灰度上线  | 配置路由规则和虚拟服务实现 | 修改代码实现(spring-cloud-starter-loadbalancer > 3.0.2和nacos)        |
| 负载均衡  | 配置路由规则和虚拟服务实现 | 引入spring-cloud-starter-loadbalancer SDK（使用默认负载均衡算法），其他算法需要代码实现 |
| 安全策略  | Istio认证和授权    | 使用Spring Security实现认证，鉴权                                       |
| 限流熔断  | 配置路由规则和虚拟服务实现 | 使用Sentinel或Hystrix                                             |
| 访问白名单 | JWT授权认证       | SpringCloud Gateway和Spring Security配合使用                        |
| 微服务路由 | 配置路由规则和虚拟服务实现 | SpringCloud Gateway                                            |

## MySQL
* 容器部署：https://hub.docker.com/_/mysql?tab=description
  * 下载镜像：docker pull mysql:8.0.36
  * 启动容器：docker run --name mysql --network customize-network -v F:\docker\volumes\mysql:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -p 3306:3306 -d mysql:8.0.36 --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci

## APISIX网关
* Apache APISIX 是一个动态、实时、高性能的云原生 API 网关，提供了负载均衡、动态上游、灰度发布、服务熔断、身份认证、可观测性等丰富的流量管理功能。
* 容器相关部署文档：/config/docker-compose/apisix
  * apisix-java-plugin：apisix使用自定义java插件
  * apisix-nacos：apisix整合nacos，使用服务发现功能对上游服务配置路由等功能
  * apisix-skywalking: 整合skywalking，将请求日志和请求链接上传到skywalking

## uid 服务
* 应用名：service-uid
* 全局唯一ID生成服务，使用snowflake算法生成ID
* 实现通过不能命名空间实现ID隔离，不同命名空间可能产生同一个ID
* 压力测试方法：
  * com.demo.uid.service.SnowFlakeServiceTest.testParallelNextId