Eureka是Netflix开发的一个开源项目，它是基于REST的服务，主要用于AWS云环境中的中间层服务，用于服务发现和负载平衡。

以下是一个使用Spring Cloud Eureka的简单示例：

1. 首先，创建一个Eureka服务器：

@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}

在application.properties中配置Eureka服务器：

spring.application.name=eureka-server
server.port=8761
eureka.client.register-with-eureka=false
eureka.client.fetch-registry=false

2. 创建一个Eureka客户端：

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RestController
public class EurekaClientApplication {
    @Value("${server.port}")
    private String port;
 
    @GetMapping("/")
    public String home() {
        return "Hello from port: " + port;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaClientApplication.class, args);
    }
}

在application.properties中配置Eureka客户端：

spring.application.name=eureka-client
server.port=8080
eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/

启动Eureka服务器和Eureka客户端，你将会看到Eureka服务器的控制台上注册了Eureka客户端，并且Eureka客户端能够正常地被服务发现和调用。

参考以下代码示例：

// 引入依赖
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>
 
// 配置文件 application.yml
hystrix:
  command:
    default:
      execution:
        isolation:
          thread:
            timeoutInMilliseconds: 5000
 
// 使用Hystrix的服务间调用
@HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackMethod")
public String serviceCall() {
    // 调用远程服务逻辑
}
 
public String fallbackMethod() {
    // 当serviceCall方法失败时，执行的备用逻辑
}
 
// 启动类添加@EnableHystrix注解
@EnableHystrix
@SpringBootApplication
public class MyApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyApplication.class, args);
    }
}
 
// Hystrix Dashboard配置
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId>
</dependency>
 
// 在application.yml中添加配置
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: hystrix.stream
 
// 启动类添加@EnableHystrixDashboard注解
@EnableHystrixDashboard
@SpringBootApplication
public class MyApplication {
    // ...
}

以上代码展示了如何在Spring Cloud项目中配置Hystrix参数、如何使用Hystrix包装可能失败的服务调用、如何实现备用方法，以及如何设置和使用Hystrix Dashboard监控实例的健康状况和调用指标。

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.junit.jupiter.api.extension.ExtendWith;
import org.mockito.InjectMocks;
import org.mockito.Mock;
import org.mockito.junit.jupiter.MockitoExtension;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
 
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
import static org.mockito.Mockito.when;
 
@ExtendWith(MockitoExtension.class)
public class MyServiceTest {
 
    @Mock
    private MyRepository myRepository;
 
    @InjectMocks
    private MyService myService;
 
    @Test
    public void testFindById() {
        // 设置模拟行为
        when(myRepository.findById(1L)).thenReturn(ResponseEntity.ok("Mocked Data"));
 
        // 调用服务层方法
        ResponseEntity<String> result = myService.findById(1L);
 
        // 验证结果
        assertEquals("Mocked Data", result.getBody());
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot项目中使用Mockito框架进行单元测试。我们模拟了MyRepository的findById方法，使得MyService的findById方法在测试时不会实际调用数据库，而是返回预设的模拟数据。这有助于提高测试速度和独立性，同时确保我们的服务层在数据源可用时也能正常工作。

import org.springframework.context.ApplicationEventPublisher;
import org.springframework.context.ApplicationEvent;
 
// 自定义事件，继承自ApplicationEvent
public class CustomEvent extends ApplicationEvent {
    private String message;
 
    public CustomEvent(Object source, String message) {
        super(source);
        this.message = message;
    }
 
    public String getMessage() {
        return message;
    }
}
 
// 事件监听器，实现ApplicationListener接口
public class CustomEventListener implements ApplicationListener<CustomEvent> {
    @Override
    public void onApplicationEvent(CustomEvent event) {
        System.out.println("接收到CustomEvent：" + event.getMessage());
    }
}
 
// 在SpringBoot应用中使用ApplicationEventPublisher发布事件
@Service
public class CustomEventService {
    @Autowired
    private ApplicationEventPublisher publisher;
 
    public void publishCustomEvent(String message) {
        CustomEvent customEvent = new CustomEvent(this, message);
        publisher.publishEvent(customEvent);
    }
}
 
// 在SpringBoot启动类或配置类中注册事件监听器
@Configuration
public class CustomEventConfiguration {
    @Bean
    public CustomEventListener customEventListener() {
        return new CustomEventListener();
    }
}

这个代码示例展示了如何在SpringBoot应用中定义、监听和发布自定义事件。首先定义了一个CustomEvent类来表示事件，然后实现了一个CustomEventListener来监听这个事件。在CustomEventService中，我们可以通过注入ApplicationEventPublisher来发布CustomEvent事件。最后，在配置类中注册了CustomEventListener，以确保它能被Spring容器识别并监听事件。

在Spring Boot中实现读写分离，通常涉及到使用Spring Data JPA或MyBatis等持久层框架，并配合数据源路由来实现。以下是一个简化的例子：

1. 引入依赖（以Spring Data JPA为例）：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>

2. 配置数据源和ShardingSphere：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
      ds0:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
        username: root
        password: 
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
      ds1:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
        username: root
        password: 
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    sharding:
      tables:
        t_order:
          actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_${0..1}
          databaseStrategy:
            standard:
              shardingColumn: user_id
              shardingAlgorithmName: table_sharding_algorithm
          tableStrategy:
            standard:
              shardingColumn: order_id
              shardingAlgorithmName: table_sharding_algorithm
      shardingAlgorithms:
        table_sharding_algorithm:
          type: INLINE
          props:
            algorithm-expression: t_order_${user_id % 2}
    props:
      sql-show: true

3. 配置实体类和Repository接口：

@Entity
public class Order {
    @Id
    private Long id;
    private String userId;
    // 省略其他字段、构造函数、getter和setter
}
 
public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Long> {
    // 自定义查询方法
}

4. 使用读写分离：

@Service
public class OrderService {
 
    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;
 
    @Transactional(readOnly = true)
    public List<Order> listReadOnly() {
        return orderRepository.findAll();
    }
 
    @Transactional
    public Order insert(Order order) {
        return orderRepository.save(order);
    }
}

在上述配置中，listReadOnly方法被标记为只读事务，而insert方法则需要在写操作时确保在主数据源上执行。ShardingSphere会根据配置的分片策略来自动路由读写操作到对应的数据源。

在Spring Cloud中进行并发测试通常涉及使用工具如Apache JMeter或Gatling来模拟大量并发请求。参数调优则可能涉及调整服务消费者和服务提供者的配置，如超时、连接池大小等。

以下是一个使用Apache JMeter进行并发测试的简单示例：

1. 打开Apache JMeter。
2. 创建一个线程组，设置并发用户数和循环次数。
3. 添加HTTP请求默认值，设置测试的服务基础URL。
4. 添加HTTP请求，设置具体的路径、方法和参数。
5. 添加监听器，如Aggregate Report，查看测试结果。
6. 运行测试并分析结果。

参数调优可能需要根据具体应用场景进行调整，以下是一些常见的调优参数：

• hystrix.command.default.execution.isolation.thread.pool.maxConcurrentRequests: Hystrix线程池的最大并发请求数。
• ribbon.ConnectTimeout: Ribbon的连接超时时间。
• ribbon.ReadTimeout: Ribbon的读取超时时间。
• feign.client.config.default.connectTimeout: Feign的连接超时时间。
• feign.client.config.default.readTimeout: Feign的读取超时时间。

具体调整时，需要根据实际情况进行测试和评估，以达到最佳性能。

解释：

这个异常提示表示Spring Cloud Gateway在尝试连接Nacos时出现了问题，Nacos是一个服务发现和配置管理平台，它依赖于客户端与Nacos服务端的连接。如果客户端未能成功连接到Nacos服务端，就会抛出NacosException: Client not connected异常。

解决方法：

1. 检查Nacos服务是否已启动并且可以正常访问。
2. 检查Gateway服务的配置文件，确保Nacos的地址配置正确无误。
3. 检查网络连接，确保Gateway服务能够通过网络连接到Nacos服务。
4. 查看Nacos服务端的日志，检查是否有其他错误信息帮助定位问题。
5. 如果使用了安全组或防火墙，确保相关的端口是开放的。
6. 确认Gateway服务的时间和Nacos服务的时间是否同步，时差过大可能会导致连接问题。

如果以上步骤都无法解决问题，可以考虑查看Spring Cloud Gateway和Nacos的官方文档，或者搜索相关的技术论坛和社区寻求帮助。

在Spring Cloud中，微服务的调用追踪通常可以通过Spring Cloud Sleuth结合Zipkin进行。Spring Cloud Sleuth是一个用于生成、收集和传输Trace信息的工具，而Zipkin则用于收集、展示和分析这些信息。

以下是如何设置Spring Cloud Sleuth和Zipkin的基本步骤：

1. 在所有微服务中添加Spring Cloud Sleuth依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>

2. 设置Zipkin服务器的URL，以便Span信息可以发送到Zipkin：

spring:
  zipkin:
    base-url: http://zipkin-server-url:9411
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 # 设置追踪信息的采样率，1.0表示全部追踪

3. 启动Zipkin服务器。可以使用Spring Cloud提供的Zipkin服务器，也可以使用其他Zipkin实现。
4. 启动微服务，进行调用操作。
5. 查看Zipkin UI，可以看到微服务调用的追踪信息。

确保Zipkin服务器运行正常，并且所有微服务都配置了Zipkin的URL。之后，微服务的调用信息将会被追踪，并展示在Zipkin的界面上。

以下是Spring Cloud Alibaba微服务学习笔记的核心内容：

1. 引言与背景

   Spring Cloud Alibaba 是阿里巴巴提供的微服务开发一站式解决方案，它包含开源模块和商业模块。

2. 快速开始

   安装阿里巴巴的Nacos作为服务注册中心和配置中心。

3. 服务注册与发现

   使用@EnableDiscoveryClient注解启用服务注册发现。

4. 配置管理

   使用Nacos作为配置中心，通过@Value、@ConfigurationProperties等注解获取配置。

5. 服务间调用

   使用@DubboReference注解进行Dubbo RPC调用。

6. 消息驱动能力

   使用@RocketMQMessageListener注解创建RocketMQ消息监听器。

7. 分布式事务

   使用Seata处理分布式事务。

8. 高可用架构

   通过Nacos的服务注册发现机制保证高可用。

9. 扩展功能

   利用Sentinel进行服务限流，使用Arthas进行线上问题排查。

10. 最佳实践

    分享Spring Cloud Alibaba在微服务架构中的应用和优化经验。

示例代码：

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class UserServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(UserServiceApplication.class, args);
    }
}
 
@Service
public class UserService {
 
    @Value("${user.service.name}")
    private String serviceName;
 
    @DubboReference
    private OrderService orderService;
 
    public String getUserInfo() {
        return "User Service " + serviceName + " is running, and order service is " + orderService;
    }
}

以上代码展示了如何使用@EnableDiscoveryClient注解启用服务注册，使用@Value注解获取配置，以及如何使用@DubboReference注解进行Dubbo服务调用。这些是Spring Cloud Alibaba微服务开发中常用的注解和功能。

解释：

Spring Cloud Gateway 是一种构建网关的工具，它提供了网关的功能，如请求路由、过滤链等。当使用 Spring Cloud Gateway 进行请求转发时，如果上游服务响应时间过长超过了设置的超时时间，就会出现请求卡住直到超时的问题。这通常是因为网关等待来自上游服ice的响应超过了预设的时间阈值。

解决方法：

1. 增加超时时间：可以通过设置 spring.cloud.gateway.httpclient.connect-timeout 和 spring.cloud.gateway.httpclient.response-timeout 属性来增加连接超时和响应超时的时间。

spring:
  cloud:
    gateway:
      httpclient:
        connect-timeout: 10000 # 连接超时时间（毫秒）
        response-timeout: 20000 # 响应超时时间（毫秒）

2. 优化上游服务：如果上游服务处理请求的时间较长，应该考虑优化上游服务的性能，比如优化数据库查询、减少网络IO等来缩短响应时间。
3. 检查网络问题：可能是因为网络问题导致请求延迟，检查网络连接是否稳定。
4. 限流：如果上游服务处于高负载状态，可以考虑实施限流措施，避免过载。
5. 使用断路器模式：可以集成如 Hystrix 的断路器库，当上游服务连续失败超过一定次数后，自动切断服务，避免对整个系统造成影响。

根据具体情况选择合适的方法进行解决。