概念
服务生产者：服务的被调用方（即：为其他服务提供服务的服务）
服务消费者：服务的调用方（即：依赖其他服务的服务）
以微商城系统为例：用户发起购买商品请求，调用商品信息微服务是否满足购买条件，如果满足那就去查用户信息，如下图所示：
微商城系统
商品微服务是服务消费者，用户微服务就是服务生产者。
接下来以“微商城”系统为例，编写服务生产者和消费者。
编写一个服务生产者
第一步：通过start.spring.io构建服务生产者项目
打开地址：https://start.spring.io
如下图所示，选择相应信息：
构建生产者服务
增加Dependencies模块支持：
1、web
2、jpa 访问持久层
3、h2 内嵌数据库（可以做一些数据的展示）
可以直接搜索添加即可，添加完成后点击Generate the project，将会生产代码的压缩包，解压导入idea开发工具即可。
第二步：编写sql脚本
由于用的是内嵌h2数据库，所以这里编写创建用户表的sql脚本和数据：
schema.sql
drop table user if exists;
create table user(
id bigint generated by default as identity,
user_name varchar(40),
name varchar(20),
age int(3),
balance decimal(10,2),
primary key(id)
)
data.sql
insert into user(id,user_name,name,age,balance) values (1,'tangseng','唐僧',20,98.00);
insert into user(id,user_name,name,age,balance) values (2,'wukong','齐天大圣',18,10000.00);
insert into user(id,user_name,name,age,balance) values (3,'bajie','二师兄',25,898.00);
insert into user(id,user_name,name,age,balance) values (4,'wujing','三师弟',35,998.00);
第三步：application.ml配置文件
server:
port: 8080
spring:
spa:
generate-ddl: false
show-sql: true
hibernate:
ddl-auto: none
datasource:
platform: h2
schema: classpath:schema.sql
data: classpath:data.sql
logging:
level:
root: INFO
org.hibernate: INFO
org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicBinder: TRACE
org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicExtractor: TRACE
com.itunion: DEBUG
第三步：编写User实体类
@Entity
@JsonIgnoreProperties(value = { "hibernateLazyInitializer", "handler" })
public class User {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
private Long id;
@Column
private String userName;
@Column
private String name;
@Column
private int age;
@Column
private BigDecimal balance;
......省略get/set方法
}
第四步：编写UserRepository
@Repository
public interface UserRepository extends JpaRepository<User,Long> {
}
这里继承了JpaRepository。
第五步：编写UserController
@RestController
public class UserController {
@Autowired
private UserRepository userRepository;
@GetMapping("/simple/{id}")
public User findById(@PathVariable Long id){
User user = this.userRepository.getOne(id);
System.out.println(user.toString());
return user;
}
}
第六步：测试
浏览器输入地址：http://127.0.0.1:8080/simple/2
{"id":2,"userName":"wukong","name":"齐天大圣","age":18,"balance":10000.00}
好了，到这里一个简单的微服务服务生产者已经编写完成。
备注：代码结构如下
服务生产者代码结构
编写一个服务消费者
第一步：通过start.spring.io构建服务消费者项目
和上面步骤一样，Artifact需要修改，如下图所示：
构建消费者服务
增加Dependencies模块支持：
1、web
只需要web就可以了，添加完成后点击Generate the project，将会生产代码的压缩包，解压导入idea开发工具。
第二步：编写User实体类
@JsonIgnoreProperties(value = { "hibernateLazyInitializer", "handler" })
public class User {
private Long id;
private String userName;
private String name;
private int age;
private BigDecimal balance;
......省略其他get/set方法
}
这里只是做一个接收数据的映射，不需要jpa的注解。
第三步：编写GoodsController
@RestController
public class GoodsController {
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@GetMapping("/goods/{id}")
public User findById(@PathVariable Long id){
return this.restTemplate.getForObject("http://127.0.0.1:8080/simple/"+id,User.class);
}
}
根据传入的id通过restTemplate的方式去查询服务生产者获取用户信息。
第四步：配置application.yml文件
server:
port: 8081
第五步：启动测试
服务生产者和消费者都需要启动。
访问服务消费者地址：http://127.0.0.1:8081/goods/2
报错信息：
Description:
Field restTemplate in com.itunion.cloud.web.controller.GoodsController required a bean of type 'org.springframework.web.client.RestTemplate' that could not be found.
The injection point has the following annotations:
- @org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired(required=true)
Action:
Consider defining a bean of type 'org.springframework.web.client.RestTemplate' in your configuration.
错误原因：RestTemplate 未实例化，MicroserviceSimpleConsumerGoodsApplication增加RestTemplate实例化代码
@Bean
public RestTemplate restTemplate(){
return new RestTemplate();
};
再次启动并访问：http://127.0.0.1:8081/goods/2
返回结果
{"id":2,"userName":"wukong","name":"齐天大圣","age":18,"balance":10000.00}
总结
简单的服务生产者和服务消费者已经实现了，用户在购买商品的时候调用服务消费者的goods接口，然后服务消费者通过RestTemplate调用服务生产者simple查询用户信息。
文中为了快速实现生产者和消费者的关系，采取了一些硬编码的方式，在实际分布式架构中是不行的，不过没关系后面我们慢慢来使项目更加健壮。
问题
1、生产者和消费者应用如何进行监控？并且也没有画板，啥指标都没得。没办法监控系统压力、QPS、内存、CPU和日活的可视化面板，是不是很low？
2、上面提到的硬编码问题，微服务地址和端口都是固定的，在实际项目场景中每次地址发生变更都需要去修改代码（如果用Docker容器化部署那就更酸爽了）。
3、负载均衡怎么办？
4、服务直接的容错机制如何处理？
5、用户的认证和授权呢？
6、应用发生故障，如何能够进行问题追踪快速定位？
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