import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreakerConfig;
import io.github.resilience4j.timelimiter.TimeLimiterConfig;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class Resilience4jConfig {
 
    @Bean
    public CircuitBreakerConfig circuitBreakerConfig() {
        // 设置断路器的配置，如错误率阈值、断路器开启的最小请求数等
        return CircuitBreakerConfig.custom()
            .failureRateThreshold(50)
            .waitDurationInOpenState(10000)
            .ringBufferSizeInHalfOpenState(3)
            .ringBufferSizeInClosedState(3)
            .build();
    }
 
    @Bean
    public TimeLimiterConfig timeLimiterConfig() {
        // 设置超时限制的配置，如超时时间
        return TimeLimiterConfig.custom()
            .timeoutDuration(1000)
            .build();
    }
}

这个配置类定义了断路器和超时限制的配置。在实际使用时，你可以通过Resilience4j提供的注解在服务方法上添加断路器和超时限制的功能。

import org.springframework.cloud.dataflow.core.StreamDefinition;
import org.springframework.cloud.dataflow.server.service.StreamService;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.InstanceInfoFactory;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.EurekaRegistration;
 
// 假设streamService已经注入
@Autowired
private StreamService streamService;
 
// 假设instanceInfoFactory已经注入
@Autowired
private InstanceInfoFactory instanceInfoFactory;
 
// 假设eurekaRegistration已经注入
@Autowired
private EurekaRegistration eurekaRegistration;
 
// 创建数据流定义
StreamDefinition streamDefinition = new StreamDefinition() {{
    setName("dataflow-stream");
    setDslText(":mySource --myProcessor-- mySink");
}};
 
// 注册数据流到Eureka
streamService.save(streamDefinition);
 
// 获取Eureka实例信息
InstanceInfo instanceInfo = instanceInfoFactory.create(eurekaRegistration);
 
// 将数据流信息注册到Eureka
// 注册逻辑需要自定义，以下是伪代码示例
eurekaRegistration.getApplicationInfoManager().registerApplications(instanceInfo);

这个代码示例展示了如何在Spring Cloud Data Flow中创建一个新的数据流定义，并将其注册到Eureka服务中。这里使用了伪代码来表示具体的实现细节，因为这些细节依赖于Spring Cloud Data Flow和Eureka的具体API。在实际应用中，开发者需要根据自己的项目依赖和配置来填充具体的实现。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class SignService {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    @Autowired
    private DefaultRedisScript<Long> signScript;
 
    // 用户签到方法
    public boolean sign(String userId, String date) {
        // 使用BitMap记录用户签到情况，一天使用一个Bit
        String key = "sign_bitmap:" + date;
        Long result = redisTemplate.execute(signScript, Collections.singletonList(key), userId);
        return result != null && result == 1;
    }
 
    // 统计签到用户数方法
    public long countSign(String date) {
        String key = "sign_bitmap:" + date;
        // 使用Redis命令计算BitMap中值为1的个数
        return redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) con -> {
            byte[] keyByte = con.getByteName(key);
            return con.bitCount(keyByte);
        });
    }
}

这个代码实例展示了如何在Spring Boot应用中使用Redis的BitMap实现用户的签到以及签到用户数的统计。sign方法负责用户的签到操作，使用了一个Redis脚本来原子地将用户ID对应的位设置为1。countSign方法则用于统计某一天签到用户的数量，它通过Redis的BITCOUNT命令来实现。

import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
@Component
public class CustomGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 示例：检查请求头中是否有特定参数
        String someHeader = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Some-Header");
        if (someHeader == null) {
            // 如果没有这个头，返回403 Forbidden
            exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.FORBIDDEN);
            return exchange.getResponse().setComplete();
        }
 
        // 如果有这个头，继续请求处理
        return chain.filter(exchange);
    }
 
    @Override
    public int getOrder() {
        // 定义全局过滤器的顺序，数字越小，优先级越高
        return -1;
    }
}

这段代码定义了一个全局过滤器，用于检查进入Spring Cloud Gateway的请求中是否包含特定的头信息。如果请求中没有这个头信息，过滤器会直接返回403 Forbidden响应，否则请求会继续传递给下一个过滤器或目标微服务。通过设置过滤器的顺序为最高，我们确保了这个过滤器会在请求处理的早期阶段执行。

在第四个阶段，我们将实现Apollo配置的动态更新。

@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "some.config")
@Data
public class SomeConfig {
    private String property;
 
    // 使用@Value注解来标记需要动态更新的字段
    @Value("${some.config.anotherProperty:default}")
    private String anotherProperty;
}
 
@Component
public class ApolloConfigChangeListener {
 
    private final SomeConfig someConfig;
 
    @Autowired
    public ApolloConfigChangeListener(SomeConfig someConfig) {
        this.someConfig = someConfig;
    }
 
    @ApolloConfigChangeListener(interestedKeys = {"some.config.property", "some.config.anotherProperty"})
    public void onChange(ConfigChangeEvent changeEvent) {
        for (String key : changeEvent.changedKeys()) {
            ConfigChange change = changeEvent.getChange(key);
            log.info("Found change - key: {}, oldValue: {}, newValue: {}, changeType: {}",
                    change.getPropertyName(), change.getOldValue(), change.getNewValue(), change.getChangeType());
 
            // 根据配置项的变化更新SomeConfig对应的字段
            if ("some.config.property".equals(key)) {
                someConfig.setProperty(change.getNewValue());
            } else if ("some.config.anotherProperty".equals(key)) {
                someConfig.setAnotherProperty(change.getNewValue());
            }
        }
    }
}

在这个例子中，我们创建了ApolloConfigChangeListener类，它会监听some.config.property和some.config.anotherProperty这两个配置项的变化。当这些配置项的值发生变化时，onChange方法会被调用，并且更新SomeConfig类中对应的字段值。这样，我们就实现了配置的动态更新，无需重启服务即可使配置生效。

Spring Cloud Gateway是Spring Cloud的一个全新项目，该项目提供了一个构建在Spring WebFlux之上的API网关，用于路由、过滤等。

以下是一个简单的Spring Cloud Gateway的配置示例：

@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
        return builder.routes()
                .route("path_route", r -> r.path("/mypath/**")
                        .uri("http://myservice"))
                .build();
    }
}

在这个例子中，我们定义了一个名为"path\_route"的路由，它将匹配所有进入"/mypath/"的请求，并将它们转发到"http://myservice"。

Spring Cloud Gateway提供了一些内置的过滤器，例如PrefixPath、AddRequestHeader、RewritePath等。以下是一个使用内置过滤器的例子：

@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public RouteLocator myRoutes(RouteLocatorBuilder builder) {
        return builder.routes()
                .route("add_response_header", r -> r.host("**.myhost.org")
                        .filters(f -> f.addResponseHeader("X-Add-Response-Header", "foobar"))
                        .uri("http://backend"))
                .build();
    }
}

在这个例子中，我们定义了一个名为"add\_response\_header"的路由，它将匹配所有进入的请求，并在请求转发到"http://backend"之前，添加一个名为"X-Add-Response-Header"，值为"foobar"的响应头。

Spring Cloud Gateway提供了一种方法来定义路由和过滤器，使得开发者可以快速、灵活地构建API网关。

SOA（Service-Oriented Architecture）和微服务架构（Microservices Architecture）是两种不同的架构风格。

SOA 强调的是系统中服务的松耦合，服务之间通过标准的接口（例如基于 XML 的 SOAP 协议）交互。微服务架构则是 SOA 的一种演进，它强调将单个应用程序划分为许多小型服务，这些服务能够独立地部署和扩展，服务之间通过轻量级的通信机制（例如 HTTP RESTful API）进行交互。

关系：微服务是 SOA 的一种演进，它更加强调服务的粒度和自治，以及使用现代化的通信手段。微服务架构中的服务通常更加细粒度，每个服务只专注于一个特定的功能，并且可以用更加轻量级的通信机制与其他服务通信。

代码示例：

SOA 风格的代码示例可能包括使用 ESB（Enterprise Service Bus）的 Web 服务。

微服务风格的代码示例可能是使用 Spring Cloud 的服务间通信，每个服务可能使用 Spring Boot 创建 REST API，并使用 Spring Cloud 的服务发现和配置管理功能。

// 微服务风格中的一个服务示例（使用 Spring Boot 和 Spring Cloud）
 
@RestController
public class SomeServiceController {
 
    @Autowired
    private SomeService someService;
 
    @GetMapping("/data")
    public ResponseEntity<?> getData() {
        return ResponseEntity.ok(someService.getData());
    }
}
 
@EnableEurekaClient // 用于服务发现
@SpringBootApplication
public class SomeServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SomeServiceApplication.class, args);
    }
}

在上述代码中，SomeServiceController 提供了一个 REST API 接口，而 SomeServiceApplication 则是服务的启动类，其中使用了 @EnableEurekaClient 注解来启用服务发现功能。这是微服务架构风格的一个简单示例。

在微服务架构中，API Gateway是一个API管理的关键组件，负责所有API调用的路由和管理。Spring Cloud Gateway是Spring Cloud生态中的一个API Gateway实现，它使用的是WebFlux框架，可以非常高效地处理HTTP请求。

以下是Spring Cloud Gateway的核心原理和应用实例：

核心原理：

1. 路由定义：Spring Cloud Gateway的基础路由定义是通过配置文件（如YAML或Properties）或者通过注册中心（如Eureka）进行配置。
2. 过滤器链：Spring Cloud Gateway的过滤器链类似于Servlet的Filter，可以实现权限校验、日志记录、负载均衡等功能。
3. 负载均衡：内置的负载均衡器可以实现客户端的请求分发到不同的服务实例上。

应用实例：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: service-provider
          uri: https://service-provider
          predicates:
            - Path=/service-provider/**
          filters:
            - AddRequestHeader=X-Request-Foo, Bar

以上配置定义了一个路由，该路由匹配所有进入/service-provider/**的请求，并给这些请求添加了一个名为X-Request-Foo，值为Bar的HTTP头。

@Component
public class CustomFilter implements GatewayFilter, Ordered {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 在请求被路由之前，可以在此添加自定义的逻辑
        return chain.filter(exchange);
    }
 
    @Override
    public int getOrder() {
        // 定义过滤器的顺序，数字越小，优先级越高
        return 0;
    }
}

以上代码定义了一个自定义过滤器，并实现了GatewayFilter和Ordered接口，可以在请求被路由之前添加自定义的逻辑。

Spring Cloud Gateway提供了强大的路由和过滤功能，并且与Spring Cloud生态其他组件（如Eureka、Consul）集成紧密，是微服务架构中API管理的首选方案。

import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
 
@FeignClient(name = "service-provider", url = "http://localhost:8080")
public interface ServiceProviderClient {
    @GetMapping("/data/{id}")
    String getData(@PathVariable("id") Long id);
}

这个例子中，我们定义了一个ServiceProviderClient接口，并使用@FeignClient注解标记它。在这个接口中，我们定义了一个getData方法，它使用@GetMapping注解来声明这是一个HTTP GET请求，并且请求路径是/data/{id}。这个方法接受一个参数id，并且通过@PathVariable注解将其绑定到URL路径上。这个Feign客户端接口将用于服务之间的远程调用。

在这个阶段，我们将实现Spring Cloud Config配置中心的高可用。

步骤1：创建一个新的Spring Boot项目，命名为config-server。

步骤2：添加必要的依赖到pom.xml文件中。

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-config-server</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

步骤3：在application.properties文件中配置Eureka和Config Server的相关属性。

spring.application.name=config-server
server.port=8888
 
spring.cloud.config.server.git.uri=https://github.com/your-username/spring-cloud-config.git
spring.cloud.config.server.git.searchPaths=repository
spring.cloud.config.label=master
spring.cloud.config.server.git.username=your-username
spring.cloud.config.server.git.password=your-password
 
eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/

步骤4：创建一个Spring Boot主类，使用@EnableConfigServer注解启用Config Server。

package com.example.configserver;
 
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.config.server.EnableConfigServer;
 
@SpringBootApplication
@EnableConfigServer
public class ConfigServerApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConfigServerApplication.class, args);
    }
}

步骤5：启动Eureka Server和Config Server，确保Eureka Server已经注册。

步骤6：通过访问http://localhost:8888/application-dev.properties来测试配置中心的高可用性。

以上步骤实现了Spring Cloud Config配置中心的高可用，Config Server将从Git仓库中读取配置信息，并通过Eureka Server进行服务注册与发现。