Spring Cloud
什么是Spring Cloud？
Spring cloud 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。
项目中zuul常用的功能
提供动态路由
提供安全、鉴权处理
跨域处理
全局动态路由的hystrix(熔断、降级、限流)处理
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。
Spring Cloud中的网关有：Zuul和Spring Cloud Gateway，最新版本中推荐使用后者。
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”)
1.启动类使用的注解不同，Ribbon用的是@RibbonClient，Feign用的@EnableFeignClients。
2.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。
3.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。
ribbon的负载均衡策略
1.RoundRobinRule: 轮询策略
2.RandomRule: 随机策略
3.BestAvailableRule: 最大可用策略，即先过滤出故障服务器后，选择一个当前并发请求数最小的;
4.WeightedResponseTimeRule: 带有加权的轮询策略，对各个服务器响应时间进行加权处理，然后在采用轮询的方式来获取相应的服务器;
简述什么是CAP,并说明Eureka包含CAP中的哪些?
**CAP理论：**一个分布式系统不可能同时满足C (一致性),A(可用性),P(分区容错性).由于分区容错性P在分布式系统中是必须要保证的,因此我们只能从A和C中进行权衡.
Eureka 遵守 AP：
1.Eureka各个节点都是平等的,几个节点挂掉不会影响正常节点的工作,剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。
2.而Eureka的客户端在向某个Eureka 注册或查询时，如果发现连接失败,则会自动切换至其他节点，只要有一台Eureka还在,就能保证注册服务可用(保证可用性),只不过查的信息可能不最新的不保证强一致性。
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？
Zookeeper保证了CP（C：一致性，P：分区容错性）
Eureka保证了AP（A：高可用）
链路跟踪Sleuth
当我们项目中引入Spring Cloud Sleuth后，每次链路请求都会添加一串追踪信息，格式是[server-name, main-traceId,sub-spanId,boolean]：
1.server-name：服务结点名称。
2.main-traceId：一条链路唯一的ID，为TraceID。
3.sub-spanId：链路中每一环的ID，为SpanID。
4.boolean：是否将信息输出到Zipkin等服务收集和展示。
