¶概述

毫无疑问，Spring Cloud 是目前微服务架构领域的翘楚，无数的书籍博客都在讲解这个技术。不过大多数讲解还停留在对 Spring Cloud 功能使用的层面，其底层的很多原理，很多人可能并不知晓。因此本文将通过大量的手绘图，给大家谈谈 Spring Cloud 微服务架构的底层原理。

实际上，Spring Cloud 是一个全家桶式的技术栈，包含了很多组件。本文先从其最核心的几个组件入手，来剖析一下其底层的工作原理。也就是 Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Zuul 这几个组件。

¶前言

Java 提供了种类丰富的锁，每种锁因其特性的不同，在适当的场景下能够展现出非常高的效率。本文旨在对锁相关源码（本文中的源码来自 JDK 8 和 Netty 3.10.6）、使用场景进行举例，为读者介绍主流锁的知识点，以及不同的锁的适用场景。

Java 中往往是按照是否含有某一特性来定义锁，我们通过特性将锁进行分组归类，再使用对比的方式进行介绍，帮助大家更快捷的理解相关知识。下面给出本文内容的总体分类目录：

添加依赖

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
<dependency>

配置信息

¶初识 Kafka

¶什么是 Kafka

Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。

¶Kafka 的基本术语

消息：Kafka 中的数据单元被称为消息，也被称为记录，可以把它看作数据库表中某一行的记录。

批次：为了提高效率， 消息会分批次写入 Kafka，批次就代指的是一组消息。

主题：消息的种类称为 主题（Topic）, 可以说一个主题代表了一类消息。相当于是对消息进行分类。主题就像是数据库中的表。

分区：主题可以被分为若干个分区（partition），同一个主题中的分区可以不在一个机器上，有可能会部署在多个机器上，由此来实现 kafka 的伸缩性，单一主题中的分区有序，但是无法保证主题中所有的分区有序

生产者：向主题发布消息的客户端应用程序称为生产者（Producer），生产者用于持续不断的向某个主题发送消息。

消费者：订阅主题消息的客户端程序称为消费者（Consumer），消费者用于处理生产者产生的消息。

消费者群组：生产者与消费者的关系就如同餐厅中的厨师和顾客之间的关系一样，一个厨师对应多个顾客，也就是一个生产者对应多个消费者，消费者群组（Consumer Group）指的就是由一个或多个消费者组成的群体。

偏移量：偏移量（Consumer Offset）是一种元数据，它是一个不断递增的整数值，用来记录消费者发生重平衡时的位置，以便用来恢复数据。

broker: 一个独立的 Kafka 服务器就被称为 broker，broker 接收来自生产者的消息，为消息设置偏移量，并提交消息到磁盘保存。

broker集群：broker 是集群 的组成部分，broker 集群由一个或多个 broker 组成，每个集群都有一个 broker 同时充当了集群控制器的角色（自动从集群的活跃成员中选举出来）。

副本：Kafka 中消息的备份又叫做 副本（Replica），副本的数量是可以配置的，Kafka 定义了两类副本：领导者副本（Leader Replica） 和 追随者副本（Follower Replica），前者对外提供服务，后者只是被动跟随。

重平衡：Rebalance。消费者组内某个消费者实例挂掉后，其他消费者实例自动重新分配订阅主题分区的过程。Rebalance 是 Kafka 消费者端实现高可用的重要手段。

¶引言

面试中面试官喜欢问组件的实现原理，尤其是常用技术，我们平时使用了 SpringCloud 还需要了解它的实现原理，这样不仅起到举一反三的作用，还能帮助轻松应对各种问题及有针对的进行扩展。
以下是《Java 深入微服务原理改造房产销售平台》课程讲到的部分原理附图，现在免费开放给大家，让大家轻松应对原理面试题。