【分类筛选 源码 ajax】【问道163插件源码】【影视vip源码上传】spring cloud 源码
1.【SpringCloud原理】OpenFeign之FeignClient动态代理生成原理
2.Spring Cloud Sleuth 原理简介和使用
3.SpringCloud原理OpenFeign原来是这么基于Ribbon来实现负载均衡的
4.SpringCloud远程调用客户端之Feign源码剖析
5.Spring Cloud 2022 正式发布！我的天，OpenFeign 要退出历史舞台了？！
6.Spring Cloud OpenFeign源码FeignClientFactoryBean原理
【SpringCloud原理】OpenFeign之FeignClient动态代理生成原理
在SpringCloud框架中，OpenFeign组件提供了基于Java接口的HTTP客户端实现。本文将深入剖析OpenFeign中的分类筛选 源码 ajaxFeignClient动态代理生成原理，从@EnableFeignClinets注解的作用、Feign客户端接口动态代理的生成源码剖析以及Feign动态代理构造过程总结三方面进行详细阐述。
首先，我们来分析@EnableFeignClinets注解的作用。这个注解实际上是整个Feign组件的入口，通过@Import注解导入FeignClientsRegistrar类，该类实现了ImportBeanDefinitionRegistrar接口，当Spring Boot启动时，会调用该类的registerBeanDefinitions方法动态注入bean到Spring容器中。其中，registerFeignClients方法负责扫描带有@FeignClient注解的类，并生成对应的BeanDefinition。
在Feign客户端接口动态代理的生成源码剖析部分，我们主要关注FeignAutoConfiguration和FeignClientsConfiguration配置类。FeignAutoConfiguration是Feign在整个SpringCloud中的配置类，其中会注入一系列FeignClientSpecification对象，并将其封装到FeignContext中，最后将FeignContext注入到Spring容器中。FeignContext是进行配置隔离的关键组件，它内部维护了每个客户端对应的AnnotationConfigApplicationContext、配置类的封装以及父容器等信息。通过这种方法，每个客户端的配置能够在独立的ApplicationContext中进行解析，实现了配置的问道163插件源码隔离。
接着，我们深入解析NamedContextFactory的作用，它用于进行配置隔离，确保Ribbon和Feign的配置能够被独立管理。通过构建独立的ApplicationContext，每个客户端的配置能够在自己的上下文中进行解析，避免了配置冲突。此外，我们还会剖析FeignClientsConfiguration，这是一个默认配置类，其中包含了生成Feign客户端动态代理所需的各种bean，如解析SpringMVC注解的能力、构建动态代理的类等。
在构建动态代理的过程中，整个流程涉及多个关键步骤：扫描并生成BeanDefinition、注入FeignClientFactoryBean、获取代理对象等。具体而言，当@EnableFeignClinets注解生效时，会扫描所有带有@FeignClient注解的接口并生成对应的BeanDefinition。随后，通过FeignClientFactoryBean重新生成一个bean定义，注册到Spring容器中。当需要获取代理对象时，通过FeignClientFactoryBean的getObject方法调用getTarget()，进一步获取到代理对象。整个过程涉及Feign.Builder的配置、组件的获取以及最终通过Feign.Builder构建动态代理对象。
综上所述，影视vip源码上传OpenFeign在SpringCloud框架中的实现，通过一系列的注解、配置类以及组件的协作，实现了基于Java接口的HTTP客户端的动态代理生成。从@EnableFeignClinets的注解作用到Feign客户端接口的动态代理生成，再到Feign动态代理的构造过程，整个流程设计精巧，有效提高了服务间的互操作性和可维护性。对于希望深入理解OpenFeign原理的开发者而言，本文提供的分析和总结将有助于更好地掌握这一技术。
最后，尽管本文已经详细阐述了OpenFeign的动态代理生成原理，但对于Feign与Ribbon的整合以及其他SpringCloud组件的原理，未来将会有更多深入分析的文章。通过本文的总结，希望能为读者提供一个清晰的视角，以便在实际项目中灵活运用OpenFeign实现高效、稳定的远程调用。
Spring Cloud Sleuth 原理简介和使用
在微服务架构中，用户请求通常从前端A出发，经过中间件B、C（如负载均衡和网关）转发，最终到达后端服务D、E。为了追踪这种多服务请求流程，我们需要服务链路追踪工具，如Spring Cloud Sleuth。它基于Google的Dapper项目，提供了一套专业术语来记录和追踪服务间的源码加密保密协议交互。
首先，我们需要在`maven pom`文件中配置Spring Cloud Sleuth相关依赖，如构建zipkin-server和user-service等服务。在gateway-service中，通过ZuulFilter实现链路数据的拦截和自定义，比如添加操作人信息，同时利用`Tracer`的`addTag`方法。此外，Spring Cloud Sleuth支持通过消息组件（如RabbitMQ）来传输链路数据，这比HTTP方式更灵活和持久。
在案例中，将原先通过HTTP上传的链路数据改为通过RabbitMQ发送，使得数据存储更为可靠。Zipkin Server原本存储在内存中，可通过配置将其数据持久化到Mysql，如8.0.版本的数据库。同样，Elasticsearch也是存储链路数据的可行选择，通过安装和配置ES和Kibana，可以实时查看和分析数据。
最后，要将链路数据存储在Elasticsearch中，需要安装对应版本的ES，通过Kibana界面访问，如..2.:，然后在Zipkin中配置ES索引，以便在Kibana中可视化和分析请求链路。所有这些操作基于Spring Cloud Sleuth提供的API和工具进行，同时，pdf编程源码大全项目源码和相关文献是进一步学习和实践的重要资源。
SpringCloud原理OpenFeign原来是这么基于Ribbon来实现负载均衡的
欢迎来到本篇文章，之前我们已经深入探讨了OpenFeign的动态代理生成原理和Ribbon的运行机制。若要对OpenFeign的动态代理生成原理和Ribbon的运行原理有更深入的了解，可关注微信公众号“三友的java日记”，通过菜单栏查看整理的相关内容。接下来，我们将继续深入SpringCloud组件原理，探讨OpenFeign是如何利用Ribbon实现负载均衡的，以及两组件如何协同工作的。
一、Feign动态代理调用实现rpc流程解析
我们从Feign客户端接口的动态代理生成原理出发，了解到动态代理基于JDK实现，所有方法调用最终都会调用到InvocationHandler接口的实现，即ReflectiveFeign.FeignInvocationHandler。接下来，我们将深入探讨FeignInvocationHandler如何实现rpc调用。
FeignInvocationHandler通过invoke方法实现动态代理功能，其主要逻辑如下：
1. 对于调用的方法是否为equals、hashCode、toString等特殊方法进行判断，若为则无需走rpc调用。
2. 从dispatch获取调用方法对应的MethodHandler，然后调用MethodHandler的invoke方法。
3. MethodHandler在构建动态代理时生成，作用是最终实现rpc调用，每个方法有对应的MethodHandler。
4. SynchronousMethodHandler是实现rpc调用的关键类，通过构造RequestTemplate、Options和重试组件，发起/Netflix/eure...
虽然 Eureka 2.0.0 是 Eureka 的一个新分支，但这个分支与 7 年前的 2.x-archive 旧实验分支无关。
创建 Eureka 2.x 新分支的目的是为了与 JakartaEE 兼容而已，让 Spring Cloud Netflix 可以兼容 Spring Framework 6.0 和 Spring Boot 3.0，仅此而已。
4、Spring Cloud OpenFeign 功能完成公告
由于 Spring 现在提供了自己的 HTTP 接口客户端解决方案，比如在最新的 Spring Boot 3.0 中实现接口调用可以有以下两种解决方案：
所以，从 Spring Cloud .0.0 版本开始，Spring Cloud OpenFeign 模块已经视为功能完成状态了，这意味着 Spring Cloud 团队将不再向该模块添加新功能。
虽然 OpenFeign 不会再添加新功能，但还是会继续修复错误和安全问题，并且也还会考虑和审查来自社区的小规模的 pull requests 请求。
这是不是意味着，在不久的将来，OpenFeign 要退出历史舞台了？
Spring Cloud 支持版本
Spring Cloud 支持的版本情况，以及对应的 Spring Boot 版本如下表所示。
需要注意的是： 正常维护中的版本中有 Spring Cloud + 了，其他的版本已经彻底结束生命周期了，官方不再提供维护支持了，非必要，尽量不要再使用了。
目前最新的 Spring Cloud Alibaba .0.4.0 还是基于 Spring Cloud .0.4.0，尚未同步更新最新的 Spring Cloud .0.0 版本，这个在栈长的微服务课程中也有说明了，两者的版本不一定完全同步，也可能会跳过。
总结
Spring Cloud .0.0 是一个革命性的大版本，依赖的系统环境和模块都有大幅度的更新，特别是 JDK 、Spring 基础框架的最低要求，对于想升级的小伙伴来说无疑是一件难事，国内的应用也都还是以 JDK 8 为主，要迁移到 Spring Cloud 版本恐怕还需要不少的时日。
Spring Boot 理论和实战源码仓库：
github.com/javastacks/s...
你们用的哪个 Spring Cloud 版本呢？欢迎留言分享～
好了，今天的分享就到这里了，后面栈长我会更新更多好玩的 Java 技术文章和最新的技术资讯，关注Java技术栈第一时间推送，不要走开哦。
版权声明： 本文系 "Java技术栈" 原创，原创实属不易，转载、引用本文内容请注明出处，抄袭者一律举报＋投诉，并保留追究其法律责任的权利。
Spring Cloud OpenFeign源码FeignClientFactoryBean原理
Spring Cloud OpenFeign的FeignClientFactoryBean在实例化过程中，通过FactoryBean接口实现，GetObject方法的关键步骤包括获取FeignContext、配置Feign.Builder、创建HardCodedTarget和调用loadBalance方法。这些步骤涉及自动配置、FeignClientSpecification的使用、Logger和Builder组件的定制以及动态代理的生成。最后，getObject方法返回的是一个接口的代理类，用于执行远程调用。
详细分析：
FeignClientFactoryBean在Spring容器中，通过getObject方法转化为实际的FeignClient实例。首先，它从FeignContext获取相关配置，这个配置在引入OpenFeign依赖时自动注入。接下来，通过getTarget方法，FeignClientFactoryBean配置了Builder组件，如Logger（非Slf4j）、RequestInterceptor、Encoder和Decoder等，同时考虑了用户自定义组件的配置。之后，创建了HardCodedTarget，基于FeignClient接口、注解值和完整URL构建，然后通过loadBalance方法，整合了LoadBalancerFeignClient和HystrixTargeter，进行负载均衡和目标URL定位。
在newInstance方法中，解析了接口方法的注解，生成了MethodHandler，并用FeignInvocationHandler封装，这个InvocationHandler在代理类实例化时被调用，实现了远程调用。最终，通过Proxy.newProxyInstance动态生成了代理类，完成FeignClientFactoryBean的实例化过程。
总的来说，FeignClientFactoryBean实例化是通过一系列配置和代理生成，实现了Spring Cloud OpenFeign的远程调用功能。如果你对源码的深入理解感兴趣，下期文章将继续解析调用源码细节。
Spring Cloud Eureka源码分析之心跳续约及自我保护机制
Eureka Server 判断服务不可用的机制是基于心跳续约的健康检查。客户端每秒发起一次心跳续约请求，服务端通过该机制检测服务提供者的状态。心跳续约的周期可以调整，通过配置参数来修改。客户端的续约流程主要在 DiscoveryClient.initScheduledTasks 方法中实现，其中 renewalIntervalInSecs=s，即默认周期为秒。续约线程 HeartbeatThread 调用 renew() 方法，将请求发送到 Eureka Server 的 "apps/" + appName + '/' + id 地址，以更新服务端的最后一次心跳时间。
服务端在收到心跳请求时，调用 InstanceResource 类的 renewLease 方法进行续约处理。续约实现主要涉及两个步骤：从应用对应的实例列表中获取实例信息，然后调用 Lease.renew() 方法进行续约。续约过程更新了服务端记录的服务实例的最后一次心跳时间。
Eureka 提供了一种自我保护机制，以避免因网络问题导致健康服务被误删除的情况。该机制在服务端收到的心跳请求低于特定比例（默认为%）时启动，以保护服务实例免于过期被剔除，保证集群的稳定和健壮性。开启自我保护机制的配置项为 eureka.server.enable-self-preservation，并默认开启。若服务客户端与注册中心之间出现网络故障，Eureka Server 会检测到低于%的正常心跳请求，进而自动进入自我保护状态。
自我保护机制的阈值设置通过配置参数进行调整，具体计算公式为：（服务实例总数 * 0.）。例如，对于个服务实例，预期每分钟收到的续约请求数量为个。若实际收到的续约请求数量低于这个值，Eureka Server 将触发自我保护机制。此外，预期续约数量会随着服务注册和下线的变化而动态调整。当服务提供者主动下线时，需要更新客户端数量，反之则需增加。每隔分钟，自我保护阈值自动更新一次，以适应服务动态变化的场景。
在 Eureka Server 启动时，通过 EurekaServerBootstrap 类的 contextInitialized 方法初始化 Eureka Server 的上下文，包括配置预期每分钟收到的续约客户端数量（expectedNumberOfClientsSendingRenews）。在 openForTraffic 方法中，初始化 expectedNumberOfClientsSendingRenews 和 numberOfRenewsPerMinThreshold 值，以确保自我保护机制正常运行。这些值会根据服务注册和下线情况动态调整，以维持系统的稳定性和准确性。