时间飞逝，转眼间毕业七年多，从事 Java 开发也六年了。我在想，也是时候将自己的 Java 整理成一套体系。 这一次的知识体系面试题涉及到 Java 知识部分、性能优化、微服务、并发编程、开源框架、分布式等多个方面的知识点。

写这一套 Java 面试必备系列文章的初衷。

1. 整理自己学过的知识，总结，让其成为一套体系，方便日后查阅。

2. 现在不少 Java 开发者还比较迷茫，没有形成自己的一套知识体系。希望这一系列的文章能够帮助他们。

目前，Spring Boot+Spring Cloud 架构已经成为 Java 程序员的必备技能之一，刚开始学习时看到琳琅满目的 Spring 全家桶，可能会感到无从下手。如果只了解微服务中的各知识点，而忽略了以微服务分布式架构的方式学习系统的架构顺序，初学者可能就不知道如何使用微服务构建分布式系统。为了使读者更快掌握 Spring Boot+SpringCloud 的基础知识与架构方法，本文的章节顺序即应用系统的架构顺序。

分布式可以理解为人体器官，人体可看成分布式系统，大脑是注册中心的集群，四肢与器官是提供服务的微服务，前进的距离是微服务运行之后的返回值，消耗的体力是微服务中处理的逻辑，影响的记忆是某些微服务对数据库的增删改查。分布式可看成一种思想，而 Spring Cloud 与 Spring Boot 是实现了这种思想的工具。

无论多复杂的分布式应用程序，整合多少个服务器，调用多少种服务接口，使用多少种协议，使用集群还是高可用的何种架构方式，使用客户端还是服务端的何种负载均衡，使用哪个消息中间件、哪个数据库集群，使用搜索引擎/非关系型数据库/时序性数据库/关系型数据库/文件管理等多少种存储介质，其分布式本质都是分布式自身的思想。建议读者动手将本文实例都敲在 IDE 中，在 Linux 服务器上搭建各集群，那么上面那些看起来颇具难度的问题，都将不会是难题。

目录

主要内容

介绍微服务分布式的相关概念，搭建第一个微服务项目，了解微服务项目的运行过程。通过微服务整合 Consul 注册中心，搭建第一个微服务+注册中心的分布式系统。多个微服务与 Consul 注册中心相连，彼此通信，微服务获得彼此的接口及地址，调用彼此的接口与服务。

然后无可避免地需要处理彼此通信时报错的情况，以免单一微服务无法正常提供服务，导致整个分布式系统的瘫痪。此时采用 Ribbon 客户端负载均衡方案，依靠多台服务器部署多个相同微服务项目，以提高系统的性能。在分布式通信不足以解决全部报错问题时，可选择 Hystrix 进行更精细划分，保证在任何一台微服务出现问题时，系统整体仍然能正常运行。

至此初步搭建了分布式系统，然后开始增加微服务的增删改查等业务功能。在系统处理增删改查过程的同时，还需要事务功能的支撑与管理。在初步增删改查后，依靠微服务的缓存增加微服务的性能，同时需要确保 Redis 与 MySQL 之间的增删改查一致性。另外，如果有特殊业务需求，可由分布式消息通信彼此协作、沟通、处理。

在处理基本业务后，还会有定时任务等业务需求，此时需要微服务的任务调度进行处理。而单节点任务调度的微服务可能会有宕机或重复执行等相关问题，只有使多台微服务同时进行任务调度，且彼此协同的情况下，才能解决此类问题。这时需要 Quartz 分布式任务调度解决多个任务调度间彼此协同、相互管理等问题。若有文件上传、下载等相关需求，需要使用微服务的文件上传管理。单节点文件上传可能存在磁盘空间不足或不易管理等问题，需要 FastDFS 分布式文件管理以解决多台文件管理服务器彼此协同、磁盘扩容等问题。

第 1 章微服务分布式架构设计原理；

本章 1.3 节利用 Spring Boot 创建了第一个微服务应用程序。1.5 节将该应用程序的端口号修改为 9090。1.7 节将该应用程序的 properties 配置文件修改成了 YAML 配置文件。1.8 节通过单配置文件让工程适应多应用场景。1.9 节通过多配置文件使工程适应多环境进行开发。

在实际工程中，分布式的环境集成经常会使用多环境配置，多环境配置是微服务十分重要的部分。另外，在实际工程中建议多运用 bootstrap.yml 和 bootstrap.properties 文件，以方便日后维护。

第 2 章分布式的注册中心；

2.3 节初步认识了 Consul 注册中心，并且搭建了 Consul 注册中心的集群，使 Consul 注册中心可以更加良好地运行。

2.4 节使用 Spring Cloud 整合了 Consul 进行注册并获得其他服务的注册地址。

2.5 节使用 Spring Cloud 整合了 Consul 的 Config 功能，可以通过 Java 代码获取 Consul 上的配置参数，方便多个微服务工程管理相同的配置信息。

在得到了其他微服务信息后，第 3 章将介绍使用 Feign 框架通过 Consul 注册中心调用其他微服务接口。

第 3 章分布式的通信；

基于微服务的分布式架构，本章使用 Feign 达到多个微服务互相通信的目的。当调用 Server 端出现异常时，通过 Feign 降级回退函数返回。

微服务集成 Swagger 减少了多个程序员之间的沟通成本，在某程序员提供 Swagger UI 后，其他程序员可以直接了解接口地址、名称、入参、返回值等信息。在得到其他接口的信息后，通过 Feign Client 端可以调用 Server 端微服务提供的接口。Feign 的拦截器在 Feign Client 端调用其他 Server 接口时，对本次请求统一处理。

如果 Feign Client 端调用的 Server 端发生了报错现象，Feign 的 Fallback 类和 Feign 的 Fallback 工厂分别用降级回退类与降级回退工厂，直接将本次请求通过降级函数回退给前台，不会造成线程的阻塞。

如果 Feign Client 端调用的 Server 端发生超时现象，可通过配置 Feign 内置的 Ribbon 负载均衡器进行解决。一旦 Server 端发生超时现象，Feign 都会直接将本次请求通过降级函数回退给前台，不会造成线程的阻塞。

第 4 章分布式的客户端负载均衡；

通过将多个微服务使用相同的微服务名称注册在同一个注册中心上，Feign Client 可以使用 Ribbon 根据算法调用其中任何一个微服务，通过多台服务器提高应用程序的并发承受能力。在分布式架构中，分布式通信是最重要的环节之一，注册中心保证分布式能够得到相关的通信地址，客户端负载均衡减小了分布式通信的并发压力。

第 5 章分布式的断路器；

5.2 节实现了更高级的降级回退方式，在一个函数中使用多个 Feign Client 的 Service，若有任何异常，整个函数都会回退到降级函数中。

5.4 节实现了在调用某个函数后，将该函数的返回结果作为缓存，以防多次调用产生高并发，用“函数名+入参”的形式作为 Key 值，将返回结果作为 Value 值缓存。在一个函数中使用多个 Feign Client 的 Service，以减小多个微服务之间沟通的并发压力。

5.5 节实现了在多次调用某个函数后，将多个线程合并成一个线程进行调用，减小了系统内存和线程并发数量的压力。在一个函数中使用某个 Feign Client 的 Service，将多次得到的 ID 合并成一个 List 对其他微服务进行请求，减小多个微服务之间沟通的并发压力。

5.6 节利用 Hystrix 自带的 Dashboard 性能监控仪表盘页面和性能监控控件，监控其他微服务的 Hystrix 线程池，包括 Hystrix 线程池目前的剩余线程数目、线程池容量、并发情况、运行情况、执行次数等。

其实 Hystrix 自带的 Dashboard 仪表盘使用方法十分简单，在需要被监控的微服务中通过 application 资源配置文件打开被调用地址，通过 @Bean 注解将性能控件相关内容配置在 Spring 容器上，监控端 Dashboard 仪表盘使用 @EnableHystrix-Dashboard 注解开启页面，并在页面上调用 Hystrix 性能控件的相关地址即可。

分布式的三大剑客：注册中心 Consul（包括通信 Feign）、微服务 Spring Application、断路器 Hystrix 已经全部介绍完成。一般在分布式系统搭建初期，先要搭建三个基本要素，再在每个微服务中增加增删改查等业务逻辑。

第 6 章微服务的异步线程池；

异步线程池是一个底层实现复杂但使用方法非常简单的技术，优雅停止异步线程池的测试执行过程则比较复杂。此处要注意每个细节，尤其是在优雅停止异步线程池且执行完成所有应该执行的线程后，线程池中的线程数目是否正确归零。

如果想了解更多关于优化异步线程池的内容，可参考 Java 自带的线程池、Java 第三方线程池、Java 并发编程等相关内容。不论用 Java 自带的线程池，还是第三方开源的线程池，对于异步线程池来说都只是不同的实现而已，并无区别。因为每种线程池的优雅停止实现都不相同，所以每种不同实现出来的异步线程池的优雅停止也不同。

第 7 章微服务整合持久化数据源；

本章通过 Spring Boot 微服务整合 MyBatis 注解和 JPA 注解，达到操作数据库进行增删改查操作的效果。

由于 JPA 注解、MyBatis 注解的分页和多表十分类似，本章不再重复介绍。通过运用 7.2 节和 7.4 节中的 @Select、@Query 等注解，可了解利用注解进行数据库开发的思想。

第 8 章微服务事务；

通过 8.2 节的实例更加完整地了解 @Transational 注解，包括该注解在 @Service 层对多个 dao 层的应用方式，扩展了第 7 章的内容，希望通过本章可以使读者更加清晰地理解事务的使用方式、传播行为、隔离级别等内容。

第 9 章微服务的缓存与分布式的消息通信；

Redis 是最简洁的非关系型缓存数据库，在实际工作中使用较多。9.2 节与 9.6 节分别使用 Spring Data Redis 与 Spring Cache 整合 Redis 以实现缓存的增删改查操作。

9.5 节使用 Redis 作为消息通信中间件进行多个微服务之间的通信。

第 10 章微服务的任务调度与分布式的任务调度；

10.1 节整合了单点任务调度，10.4 节整合了分布式任务调度，以此介绍了任务调度的分布式方法。

Quartz 使用方法十分简捷，在实际项目中也可以使用其他分布式解决方案的框架。其实更重要的是理解任务调度的分布式原理，而非死记硬背 API。

第 11 章微服务的文件上传与分布式文件管理；

11.2 节实现了微服务文件上传，11.7 节实现了微服务的分布式上传。

11.5.4 节介绍了分布式上传的原理，以及微服务的即将上传服务器、文件服务器分割成两个服务器进行操作。FastDFS 安装较为复杂，可参考相关书籍。

第 12 章扩展与部署；

本章拓展了分布式架构的相关方案，总结了本文前几章未涉及的 Spring Boot 与 Spring Cloud 框架扩展内容。

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