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## 开发环境

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## 文档必备

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* [中国独立开发者项目](https://developer.hubing.online/home)
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## 书籍

* [阿里巴巴Java开发手册](https://ucc.alicdn.com/download/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%B7%B4%E5%B7%B4Java%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%89%8B%E5%86%8C1.4.0.pdf)
* [轻松读论文](https://readpaper.com/home/)
* [IT电子书](https://www.coderutil.com/itbook)

## AI相关

* [硅基流动-AI大模型广场](https://cloud.siliconflow.cn/models)
* [FastGPT 知识库问答系统](https://doc.fastgpt.cn/docs/intro/)
* [One API 接口管理和分发系统](https://openai.justsong.cn/)

## 计算机软考

* [全国计算机技术与软件专业技术资格](https://bm.ruankao.org.cn/sign/welcome)
* [中国计算机技术职业资格网](https://www.ruankao.org.cn/)

## 创业计划

* [方糖外包报价计算器](https://money.ftqq.com/)
* [一人企业方法论](https://ft07.com/)

工作生涯的百宝箱

在网络安全的战场上，验证码作为区分人类用户与机器程序的第一道防线，其重要性不言而喻。然而，传统字符验证码存在用户体验差、机器识别率高等问题，难以平衡安全性与易用性。

今天我们来聊一下 **"开源界最好用的行为验证码工具 tianai-captcha"**。

## tianai-captcha

基于以上问题，tianai-captcha（简称TAC）应运而生，它是一款基于Java开发的行为验证码系统，通过滑动、旋转、点选等交互方式，在提升安全性的同时显著改善了用户体验。该项目已加入Dromara开源社区，被誉为"开源界最好用的行为验证码工具"。

**项目资源**

* 在线体验：<https://captcha.tianai.cloud/>
* 源码地址：<https://gitee.com/dromara/tianai-captcha>
* 在线文档：<http://doc.captcha.tianai.cloud/>

**多样化的验证码类型**

tianai-captcha支持丰富的行为验证码类型，包括：

* 滑块验证码：通过轨迹分析识别人类操作特征
* 旋转验证码：基于角度匹配的防护方案
* 滑动还原验证码：动态生成算法确保每次挑战唯一
* 文字点选验证码：语义化交互提升无障碍体验
* 图标验证码：图形化识别，提升趣味性
* 语序验证码：要求用户按正确顺序排列词语
* 刮刮乐验证码：模拟现实刮奖体验

**安全性与用户体验的完美平衡**

与传统验证码相比，tianai-captcha在多个维度表现出色：

| 特性 | tianai-captcha | 传统验证码 |
| --- | --- | --- |
| 防护强度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| 用户完成时间 | 约2.3秒 | 约5.8秒 |
| 移动端适配 | 全自动响应式 | 需手动调整 |
| 用户完成率 | 高达92% | 约85% |
| 恶意请求拦截率 | 98.7% | - |

**技术优势**

* 轻量级设计：核心包仅2.3MB，对系统资源消耗极小
* 高并发支持：分布式缓存支持下，验证数据TPS可达12,000+
* 快速响应：平均响应时间控制在150-200ms以内
* 多端兼容：支持PC端、移动端及iOS/Android内嵌Webview

## 前端集成

**兼容性**：Chrome、Firefox、Safari、Opera、主流手机浏览器、iOS 及 Android上的内嵌Webview

**框架支持**：H5、Angular、React、Vue2、Vue3

1、 将前端sdk的具体js文件下载到项目中、或者放到某个可以访问到地方，比如oss之类的可以被浏览器访问到的地方供加载函数调用 tac下载地址 <https://gitee.com/dromara/tianai-captcha/releases/tag/tianai-captcha-1.5.3> (opens new window)，里面包含tac.js和tac.css等

2、 引入初始化函数 load.js下载地址 <https://minio.tianai.cloud/public/static/captcha/js/load.min.js> (opens new window)可自己将load.js下载到本地(右键->另存为)

```
html

<html>
<head>
    
    <script src="load.min.js"></script>
</head>
<body>...</body>
</html>
```

3、创建一个div块用于渲染验证码， 该div用于装载验证码

```
html

 <div id="captcha-box"></div>
```

4、在需要调用验证码的时候执行加载验证码方法

```
js

function login() {
    // config 对象为TAC验证码的一些配置和验证的回调
    const config = {
        // 生成接口 (必选项,必须配置, 要符合tianai-captcha默认验证码生成接口规范)
        requestCaptchaDataUrl: "/gen",
        // 验证接口 (必选项,必须配置, 要符合tianai-captcha默认验证码校验接口规范)
        validCaptchaUrl: "/check",
        // 验证码绑定的div块 (必选项,必须配置)
        bindEl: "#captcha-box",
        // 验证成功回调函数(必选项,必须配置)
        validSuccess: (res, c, tac) => {
             // 销毁验证码服务
            tac.destroyWindow();
            console.log("验证成功，后端返回的数据为", res);
			// 调用具体的login方法
            login(res.data.token)
        },
        // 验证失败的回调函数(可忽略，如果不自定义 validFail 方法时，会使用默认的)
        validFail: (res, c, tac) => {
            console.log("验证码验证失败回调...")
            // 验证失败后重新拉取验证码
            tac.reloadCaptcha();
        },
        // 刷新按钮回调事件
        btnRefreshFun: (el, tac) => {
            console.log("刷新按钮触发事件...")
            tac.reloadCaptcha();
        },
        // 关闭按钮回调事件
        btnCloseFun: (el, tac) => {
            console.log("关闭按钮触发事件...")
            tac.destroyWindow();
        }
    }
    // 一些样式配置， 可不传
    let style = {
        logoUrl: null// 去除logo    
        // logoUrl: "/xx/xx/xxx.png" // 替换成自定义的logo   
    }
    // 这里分享一些作者自己调的样式供参考
    // const style = {
    //     // 按钮样式
    //     btnUrl: "https://minio.tianai.cloud/public/captcha-btn/btn3.png",
    //     // 背景样式
    //     bgUrl: "https://minio.tianai.cloud/public/captcha-btn/btn3-bg.jpg",
    //     // logo地址
    //     logoUrl: "https://minio.tianai.cloud/public/static/captcha/images/logo.png",
    //     // 滑动边框样式
    //     moveTrackMaskBgColor: "#f7b645",
    //     moveTrackMaskBorderColor: "#ef9c0d"
    // }
    
    // -------------- 拉起TAC验证码 -----------------
    
    // 参数1： tac文件的URL地址前缀， 目录里包含 tac的js和css等文件，
    //      比如参数为: http://xxxx/tac/, 该js会自动加载 http://xxxx/tac/js/tac.min.js 、http://xxxx/tac/css/tac.css等
    //      具体的js文件可以在 https://gitee.com/tianai/tianai-captcha-web-sdk/releases/tag/1.2 下载
    // 参数2： tac验证码相关配置
    // 参数3： tac窗口一些样式配置
    window.initTAC("./tac", config, style).then(tac => {
        tac.init(); // 调用init则显示验证码
    }).catch(e => {
        console.log("初始化tac失败", e);
    })
}
```

## SpringBoot 集成

对于Spring Boot项目，只需简单几步即可完成集成：

### 添加Maven依赖

```
xml

<dependency>
    <groupId>cloud.tianai.captcha</groupId>
    <artifactId>tianai-captcha-springboot-starter</artifactId>
    <version>1.5.3</version>
</dependency>
```

### 配置 application.yml

在application.yaml中配置验证码相关配置

```
yaml

# 滑块验证码配置， 详细请看 cloud.tianai.captcha.autoconfiguration.ImageCaptchaProperties 类
captcha:
  # 如果项目中使用到了redis，滑块验证码会自动把验证码数据存到redis中， 这里配置redis的key的前缀,默认是captcha:slider
  prefix: captcha
  # 验证码过期时间，默认是2分钟,单位毫秒， 可以根据自身业务进行调整
  expire:
    # 默认缓存时间 2分钟
    default: 10000
    # 针对 点选验证码 过期时间设置为 2分钟， 因为点选验证码验证比较慢，把过期时间调整大一些
    WORD_IMAGE_CLICK: 20000
  # 使用加载系统自带的资源， 默认是 false(这里系统的默认资源包含 滑动验证码模板/旋转验证码模板,如果想使用系统的模板，这里设置为true)
  init-default-resource: true
  # 缓存控制， 默认为false不开启
  local-cache-enabled: false
  # 缓存开启后，验证码会提前缓存一些生成好的验证数据， 默认是20
  local-cache-size: 20
  # 缓存开启后，缓存拉取失败后等待时间 默认是 5秒钟
  local-cache-wait-time: 5000
  # 缓存开启后，缓存检查间隔 默认是2秒钟
  local-cache-period: 2000
  # 配置字体包，供文字点选验证码使用,可以配置多个，不配置使用默认的字体
  font-path:
    - classpath:font/SimHei.ttf
  secondary:
    # 二次验证， 默认false 不开启
    enabled: false
    # 二次验证过期时间， 默认 2分钟
    expire: 120000
    # 二次验证缓存key前缀，默认是 captcha:secondary
    keyPrefix: "captcha:secondary"
```

### 生成和验证验证码

使用 `ImageCaptchaApplication` 生成验证码数据对象

```
java

@RestController
public class TestController {
      @Autowired
      private ImageCaptchaApplication application;
  
      @GetMapping("/genCaptcha")
      public void genCaptcha() {
          // 1.生成验证码(该数据返回给前端用于展示验证码数据)
          // 参数1为具体的验证码类型， 默认支持 SLIDER、ROTATE、WORD_IMAGE_CLICK、CONCAT 等验证码类型，详见： `CaptchaTypeConstant`类
          return  application.generateCaptcha(CaptchaTypeConstant.SLIDER);
      }
  }
```

### 验证码数据验证

使用 `ImageCaptchaApplication` 校验客户端提交的验证码数据

```
java

@RestController
public class TestController {
  @Autowired
  private ImageCaptchaApplication application;

  @PostMapping("/check")
  public ApiResponse<?> checkCaptcha(@RequestBody Data data) {
      ApiResponse<?> response = imageCaptchaApplication.matching(data.getId(), data.getData());
      if (response.isSuccess()) {
          // 验证码验证成功，此处应该进行自定义业务处理， 或者返回验证token进行二次验证等。 
          return ApiResponse.ofSuccess(Collections.singletonMap("validToken", data.getId()));
      }
      return response;
  }

  @lombok.Data
  public static class Data {
      // 验证码id
      private String  id;
      // 验证码数据
      private ImageCaptchaTrack data;
      // 可以加用户自定义业务参数...
  }

}
```

## 高级功能与自定义配置

### 自定义验证码资源

通过扩展ResourceStore接口添加自定义背景图片

添加模板使用 addTemplate(type1, template1) 方法， type1： 验证码类型， template1: 验证码模板相关数据

添加背景图片使用 addResource(type1, res1)方法, type1: 验证码类型， res1: 验证码背景图片数据

```
java

@Component
@RequiredArgsConstructor
public class CaptchaResourceConfiguration {

    private final CrudResourceStore resourceStore;

    @PostConstruct
    public void init() {

        // 滑块验证码 模板 (系统内置) ,这里添加的模板等同于  captcha.init-default-resource=true , 如果配置中设置了加载默认模板，这里模板可不用配置
        ResourceMap template1 = new ResourceMap("default", 4);
        template1.put("active.png", new Resource(ClassPathResourceProvider.NAME, DEFAULT_SLIDER_IMAGE_TEMPLATE_PATH.concat("/1/active.png")));
        template1.put("fixed.png", new Resource(ClassPathResourceProvider.NAME, DEFAULT_SLIDER_IMAGE_TEMPLATE_PATH.concat("/1/fixed.png")));
        ResourceMap template2 = new ResourceMap("default", 4);
        template2.put("active.png", new Resource(ClassPathResourceProvider.NAME, DEFAULT_SLIDER_IMAGE_TEMPLATE_PATH.concat("/2/active.png")));
        template2.put("fixed.png", new Resource(ClassPathResourceProvider.NAME, DEFAULT_SLIDER_IMAGE_TEMPLATE_PATH.concat("/2/fixed.png")));
        // 旋转验证码 模板 (系统内置)
        ResourceMap template3 = new ResourceMap("default", 4);
        template3.put("active.png", new Resource(ClassPathResourceProvider.NAME, StandardSliderImageCaptchaGenerator.DEFAULT_SLIDER_IMAGE_TEMPLATE_PATH.concat("/3/active.png")));
        template3.put("fixed.png", new Resource(ClassPathResourceProvider.NAME, StandardSliderImageCaptchaGenerator.DEFAULT_SLIDER_IMAGE_TEMPLATE_PATH.concat("/3/fixed.png")));

        // 1. 添加一些模板
        addTemplate(CaptchaTypeConstant.SLIDER, template1);
        addTemplate(CaptchaTypeConstant.SLIDER, template2);
        addTemplate(CaptchaTypeConstant.ROTATE, template3);

        // 2. 添加自定义背景图片, resource 的参数1为资源类型(默认支持 classpath/file/url ), resource 的参数2为资源路径, resource 的参数3为标签
        resourceStore.addResource(CaptchaTypeConstant.SLIDER, new Resource("classpath", "bgimages/a.jpg", "default"));
        resourceStore.addResource(CaptchaTypeConstant.SLIDER, new Resource("classpath", "bgimages/b.jpg", "default"));
        resourceStore.addResource(CaptchaTypeConstant.SLIDER, new Resource("classpath", "bgimages/c.jpg", "default"));
        resourceStore.addResource(CaptchaTypeConstant.SLIDER, new Resource("classpath", "bgimages/d.jpg", "default"));
        resourceStore.addResource(CaptchaTypeConstant.SLIDER, new Resource("classpath", "bgimages/e.jpg", "default"));
        resourceStore.addResource(CaptchaTypeConstant.SLIDER, new Resource("classpath", "bgimages/g.jpg", "default"));
        resourceStore.addResource(CaptchaTypeConstant.SLIDER, new Resource("classpath", "bgimages/h.jpg", "default"));
        resourceStore.addResource(CaptchaTypeConstant.SLIDER, new Resource("classpath", "bgimages/i.jpg", "default"));
        resourceStore.addResource(CaptchaTypeConstant.SLIDER, new Resource("classpath", "bgimages/j.jpg", "default"));
        resourceStore.addResource(CaptchaTypeConstant.ROTATE, new Resource("classpath", "bgimages/48.jpg", "default"));
        resourceStore.addResource(CaptchaTypeConstant.CONCAT, new Resource("classpath", "bgimages/48.jpg", "default"));
        resourceStore.addResource(CaptchaTypeConstant.WORD_IMAGE_CLICK, new Resource("classpath", "bgimages/c.jpg", "default"));
    }
}
```

### 二次验证增强安全

对于高安全场景，可以开启二次验证，如果设置配置文件 `captcha.secondary.enabled=true` 时开启了二次验证

```
java

@RestController
public class TestController {
    @Autowired
    private ImageCaptchaApplication sca;

    @RestController
    public class TestController {
        @Autowired
        private ImageCaptchaApplication application;

        @PostMapping("/login")
        public void genCaptcha(@RequestParam String validToken) {
            // 1.生成验证码(该数据返回给前端用于展示验证码数据)
            // 参数1为具体的验证码类型， 默认支持 SLIDER、ROTATE、WORD_IMAGE_CLICK、CONCAT 等验证码类型，详见： `CaptchaTypeConstant`类
            boolean valid = ((SecondaryVerificationApplication) application).secondaryVerification(id);
            if (valid) {
                // 验证码验证成功，此处进行自定义业务处理
            }
            throw new RuntimeException("验证码验证失败");
        }
    }
    
}
```

### 性能调优建议

* 生产环境建议配置Redis集群存储验证数据，提升并发性能
* 图片资源建议使用CDN加速加载，提升用户体验
* 缓存配置根据业务量调整本地缓存大小，默认20个验证码

## 注意事项

### 环境要求

* JDK 1.8+ 环境运行最佳
* Spring Boot 2.x 完全兼容
* Redis（可选，生产环境推荐）

### 安全实践

* 定期更新背景图资源，建议每周更新，防止图库攻击
* 开启IP频率限制，建议10次/分钟，防止暴力攻击
* 禁止前端直接返回校验原始数据，确保数据安全

### 移动端适配

* 验证区域不小于300×150px，确保触摸精度
* 调整触摸事件采样频率，优化移动端体验
* 使用响应式布局方案，适配不同屏幕尺寸

## 总结

tianai-captcha 作为一款开源行为验证码工具，成功解决了传统验证码在安全性、用户体验和开发效率之间的平衡问题。通过简单集成，开发者可以快速为系统添加多种炫酷且安全的行为验证码，有效防御机器攻击的同时提升用户满意度。

无论是创业项目还是企业级应用，tianai-captcha 都能提供可靠的验证码解决方案，让开发者专注于核心业务，而不必在验证码模块投入过多开发维护成本。

Java 工具包 - 开源界最好用的行为验证码工具 tianai-captcha

总结了下 Java 的学习路线与未来的职业规划，欢迎阅读 👏🏻

* 本文适用于有一定基础的新手小白玩家，想要抓重点快速拿下offer
* 同样适用于有一定工作年龄的开发者，想要提升自己的技术能力，提升职业发展上限
* 也适用于高级玩家，提供一些职业生涯规划上帮助与借鉴

## 划重点

* 1️⃣ 工作面试中的必备知识点，重点学习！！！
* 2️⃣ 掌握理论与技巧，在项目中熟练运用，必知必会
* 3️⃣ 提升广度与深度能力，迈向高级的毕竟之路
* 4️⃣ 全知全能的道路，快速成长

## 阶段 1️⃣：企业级开发入门

### Spring

* IOC
* AOP
* 代理
* 事务

### SpringBoot

* 基础使用
* 核心注解
* 配置文件
* 自动装配
* 监听机制
* 内嵌Tomcat的Web容器原理
* 健康检查Actuator

### SpringMVC

* MVC
* 常用注解
* RESTful
* 序列化
* 跨域
* 拦截器
* 全局配置
* Template
* 执行流程

### SpringCloud

* 服务注册与发现
* Ribbon 负载均衡
* Feign 服务调用
* Gateway 网关

### SpringCloud Alibaba

* Nacos 注册、配置中心
* OpenFeign 服务调用
* Sentinel 流控
* Seata 分布式事务

### Mybatis、MyBatis Plus

* 增删改查
* 动态SQL
* 配置文件
* 注解
* XML
* 一级、二级缓存
* 分页实现原理
* 乐观锁、悲观锁
* 延迟加载
* 代码生成

### Mysql 数据库

* 三范式、反三范式
* 数据类型
* 存储引擎
* SQL 编写
* 索引
* 事务
* 视图
* 锁机制
* 存储过程、函数
* 触发器
* 性能调优
* MVCC
* 读写分离

### Redis 缓存

* 数据类型
* 持久化
* 过期键的删除策略
* 线程模型
* 事务
* 集群方案
* 分片
* 分布式锁
* 缓存异常
* Lua脚本

### 消息队列

* 消息队列的选型
* 消息的顺序
* 消息的可靠性
* 消息幂等
* 高可用
* 消息堆积
* MQ设计思路

### 企业级项目的实战应用

* [在线教育实战项目](https://www.bilibili.com/video/BV1dQ4y1A75e)
* [电商项目](https://www.bilibili.com/video/BV13f4y1r7fS)
* [传智健康](https://www.bilibili.com/video/BV1Bo4y117zV)
* [万信金融](https://www.bilibili.com/video/BV1Ub4y1f7rk)
* [大型分布式微服务闪聚支付项目](https://www.bilibili.com/video/BV17v411V79c)
* [好客租房](https://www.bilibili.com/video/BV1sZ4y1F7PD)

## 阶段 2️⃣：进阶

### Java 8、11、17 的新特性

Java 8:

* Lambda 表达式
* Stream API
* 新日期时间 API
* 接口default默认方法

Java11:

* 局部变量类型推断
* 字符串方法增强
* 引入了 Z Garbage Collector（ZGC）
* 优化常量池字符串处理

Java17:

* Switch表达式增强
* 新的类型推断
* 实例方法引用
* HTTP客户端改进
* ZGC改进
* Unicode 13 字符和表情符号的支持
* record关键字

### 设计模式

掌握常用的设计模式

* 单例模式
* 抽象工厂
* 适配器模式
* 组合模式
* 装饰器模式
* 代理模式
* 模板方法模式
* 策略模式
* 状态模式
* 责任链模式
* 观察者模式

### 分布式、微服务

* BASE 理论
* CAP 原理
* 分布式ID
* 分布式锁
* 分布式事务
* Raft一致性算法

### JVM

* Java内存区域
* 内存分配策略
* 垃圾回收算法
* 垃圾收集器
* 类加载机制

### JUC

* Java内存模型
* CAS
* synchronized
* volatile
* final
* AQS
* ReentrantLock
* ReentrantReadWriteLock
* ConcurrentHashMap
* CopyOnWriteArrayList
* BlockingQueue
* ThreadLocal
* 线程池
* CountDownLatch
* CyclicBarrier

## 阶段 3️⃣：深入

### 源码

* JUC
* Spring IOC/AOP
* SpringBoot
* SpringMVC
* Nacos
* MyBatis
* Netty
* RocketMQ

### 调优

* 高并发、海量数据处理
* 缓存设计
* JVM调优
* SQL调优

### 数据结构与算法

* 数组、链表、栈、队列、散列表、树、图
* 排序算法、算法思想、算法应用、算法题（力扣）

## 阶段 4️⃣：扩展

### Netty

* I/O模型
* 线程模型
* 零拷贝
* 架构设计

### 操作系统

* 操作系统的组成
* 进程 / 线程
* 进程 / 线程间通讯方式
* 进程调度算法
* 进程 / 线程同步方式
* 进程 / 线程状态
* 死锁
* 内存管理
* 局部性原理

### 计算机网络

* 网络分层模型
* 网络传输过程
* IP + 端口
* UDP / TCP 协议
* HTTP / HTTPS 协议
* ARP 地址解析协议
* DNS 域名解析
* 网络安全

### Nginx

* 负载均衡
* 反向代理
* 配置
* 动静分离（网站部署）
* 集群搭建

### Linux

* 基础命令
* 文件管理
* 权限
* Shell脚本
* 环境搭建

### Docker

* 基础命令
* 镜像构建
* 镜像管理
* 容器操作
* 调试与日志
* Docker Compose编排
* 网络隔离

### 监控体系

* Prometheus + Grafana监控容器内JVM指标

### 项目实战

* 推荐系统
* 电商系统
* 搜索系统
* 支付系统
* 即时通讯
* 秒杀活动

面向企业的学习路线

从一个表中获取同字段type的最新一条数据，然后将获取的数据进行分页展示

## 需求内容

同一个单据中会有多个批次，在推送记录中展示出所有推送批次中最新的一条，如果推送失败，则展示推送的异常原因与`推送`按钮，推送成功则表示终态，不可在操作。

设计的过程中，需要将历史的推送记录都有留痕，而不是每次推送直接覆盖

## 具体实现

### 逻辑实现

使用 `Mybatis Plus` 进行开发，为了查询效率，具体实现逻辑为

* 将 `relationId` 与 `type` 创建聚合索引
* 子查询中查询同一个单据下所有推送记录 `where relationId = ? and type = ?`
* 然后根据推送类型与推送批次 `group by push_order_type ,push_batch_no` 进行分组
* max(id) 为最新一条，如果时间字段区分度高也可以使用时间字段，或者就用当前自增ID
* 在 in 查询出来的最新id即可

以上子查询中的查询效率会直接命中索引，也就是达到 `覆盖索引`

覆盖索引

如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们称之为`覆盖索引` , 如果索引的叶子节点中已经包含要查询的数据，那么没什么必要再回表查询了

### 代码实现

```
java

// 构建参数
LambdaQueryWrapper<TableEntity> lambdaQueryWrapper = Wrappers.lambdaQuery(TableEntity.class)
                .last("id in (select max(id) from table_name where relation_id = " + req.getRelationId() + " and type = " + req.getType() + " group by push_order_type ,push_batch_no)")
                .orderByDesc(TableEntity::getId);
```

以上解析的sql语句为

```
sql

SELECT
    *
FROM 
    table_name
WHERE id in (
        select max(id) from table_name where relation_id = 42 and type = 1 group by push_order_type, push_batch_no
    )
ORDER BY id DESC;
```

## 总结

工作过程中，经常会遇到一些特殊场景，其中涉及一些复杂且通用的代码逻辑，在此进行记录，下次有此需求时直接套用即可。

数据库 - 如何获取分组中同类型数据最新的一条

最近遇到了一些设计相关的面试题，思考了一些边边角角，但是不全面不体系，复盘了下做一下系统化、体系化的梳理，让自己的内力猛增，展示一下雄厚的 “技术肌肉、技术实力”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提，offer自由”。

* 如果要你设计一个灰度发布组件，你会如何设计它的整体架构？
* 你们的灰度发布是如何设计的？发布的时候出现问题，如何 **进行版本的回滚？**

## 动态灰度发布

传统的负载均衡策略，如轮询（Round-Robin）或随机（Random），虽然简单高效，却也像一位“一视同仁”的舵手，无法应对日益复杂的生产环境需求。

有一个头疼的灰度场景：一个关键服务即将发布新版本，需要 **先让一小部分真实流量进入新版本进行“实弹演习”，验证其稳定性**，而不是 “一刀切”式的流量调度方式。当我们需要进行 A/B 测试、蓝绿部署、金丝雀发布（灰度发布）时，传统的负载均衡策略便显得力不从心。

![image.png](https://blog.liushigong.cn/static/img/d6a3c42c03a235b217b32c026e9424d5.image.webp)

在这我们就需要一个自研 Spring Cloud LoadBalancer 灰度负载均衡组件，实现 **服务发现与负载均衡组件，实现接口请求在众多服务实例间精准路由**。根据预设的规则，将请求流量按比例、按版本、按区域进行精妙的调度。

接下来我们将从剖析 Spring Cloud LoadBalancer 的核心机制出发，最终亲手实现一个企业级的、基于 Nacos 权重的动态灰度发布策略。这不仅是一次负载均衡器的开发实践，更是一场关于微服务治理、风险控制与平滑发布的深度思考。

### 大纲

为了更好地规划这次流量探索之旅，我们先通过以下蓝图来了解将要经历的各个阶段。

业务之殇 - 为何需要精细化流控？

* 传统策略的局限：轮询/随机
* 现代发布的需求：A/B测试、灰度发布、优雅停机

生产重器 - 动态灰度发布策略

* 设计理念：Nacos 权重 + 版本元数据
* 源码剖析：实例的选择

实战演练 - 驾驭生产流量

* 定义灰度版本
* 配置 Nacos 灰度规则
* 启动并验证流量

### 业务之殇 - 为何需要精细化流控？

在微服务实践的早期，我们最常使用的负载均衡策略是轮询。它简单、公平，将请求依次分发给后端的每一个服务实例，如同一个尽职尽责的交通警察，让每条车道都承载相同的车流。然而，随着业务的快速迭代和微服务架构的深入，新的问题开始浮现。

想象一下，你的团队刚刚完成了一个核心交易接口的重大重构。尽管经过了多轮测试，但谁也无法百分之百保证它在真实、复杂的生产流量下能完美运行。此时，最稳妥的方式是进行金丝雀发布（或称灰度发布）：先将 1% 的线上流量导入新版本的服务实例，观察其 CPU、内存、错误率等核心指标。如果一切正常，再逐步将流量比例提升到 10%、50%，直至 100%，最终完成新版本的平滑上线。

在这个场景下，轮询或随机策略不灵了。它们无法识别服务实例的版本差异，更无法按需分配流量比例。这使得我们陷入了一个两难的境地：要么承担巨大风险进行全量发布，要么为了追求绝对安全而大大降低发布效率。为了打破这一僵局，我们必须赋予负载均衡器“智能”，让它能够“看懂”服务实例的元数据（如版本、区域、环境等），并根据我们下发的“指令”（流量策略）进行决策。

### 深入 Spring Cloud LoadBalancer 的内部世界

在构建我们自己的智能负载均衡策略之前，我们必须先理解 Spring Cloud LoadBalancer 的工作原理，因为它是我们所有自定义策略的基石。

自 Spring Cloud 2020.0.0 版本（代号 Ilford）开始，Netflix Ribbon 被正式移除，Spring Cloud LoadBalancer 成为了官方推荐的客户端负载均衡解决方案。它以更简洁、更灵活、全面拥抱响应式编程（Project Reactor）的姿态，为我们提供了强大的扩展能力。

架构三大核心组件Spring Cloud LoadBalancer 的架构可以被精炼地概括为三大核心组件的协作：

* ReactorServiceInstanceLoadBalancer (负载均衡器)：这是负载均衡策略的直接体现者。它的核心职责是接收一个服务实例列表，并根据内部实现的算法（如轮询、随机或我们即将自定义的灰度策略）从中选择一个最合适的实例。
* ServiceInstanceListSupplier (服务实例列表供应商)：它的角色是 客户端 服务实例的“发现者”和“提供者”。它负责与服务发现组件（如 Nacos, Eureka）交互，获取指定服务 ID（serviceId）下所有健康的服务实例列表，并将其提供给负载均衡器。ServiceInstanceListSupplier 还内置了缓存机制，避免了对注册中心的频繁请求。
* ServiceInstance (服务实例)：这是对一个具体服务节点的抽象，包含了该实例的 IP 地址、端口、元数据（metadata）等关键信息。负载均衡器最终选择并返回的就是一个ServiceInstance对象。

#### 核心接口：ReactorServiceInstanceLoadBalancer

负载均衡策略的核心接口是 ReactorServiceInstanceLoadBalancer。

```
java

public interface ReactorServiceInstanceLoadBalancer extends ReactorLoadBalancer<ServiceInstance> {
    Mono<Response<ServiceInstance>> choose(Request request);
}
```

它的 choose 方法接收一个 Request 对象（包含了请求上下文），并返回一个 `Mono<Response<ServiceInstance>>`。

这意味着整个负载均衡过程是异步的、非阻塞的。choose 方法的内部实现，就是负载均衡算法的核心所在。

#### 默认实现：RoundRobinLoadBalancer

Spring Cloud LoadBalancer 的默认实现是 RoundRobinLoadBalancer，它通过一个原子计数器，在所有可用的服务实例中循环选择，实现了轮询策略。

我们的目标，就是通过自定义配置，替换掉这个默认的 RoundRobinLoadBalancer，插入我们自己实现的、更智能的负载均衡器。

#### 工作流程：一次完整的负载均衡之旅

当一个带有 @LoadBalanced 注解的 RestTemplate 或 WebClient 发起请求时，一次完整的负载均衡流程便开始了：

![image.png](https://blog.liushigong.cn/static/img/9217c47ed4f4f1999beb65dd6246f6dd.image.webp)

这个时序图清晰展示了Spring Cloud 客户端负载均衡的完整流程，核心是将客户端对 “服务名” 的请求，通过负载均衡机制转换为对具体 “服务实例 IP + 端口” 的请求。

整个流程以 “客户端发起请求” 为起点，以 “客户端接收最终响应” 为终点，共分为 5 个关键阶段，涉及 5 个核心组件的协同工作。

1、发起请求与拦截触发客户端（如使用 RestTemplate 或 WebClient）发起请求，请求 URL 中使用服务名而非具体 IP，请求 地址 例如 [http://ruoyi-system/user/profile/1。该请求会被负载均衡拦截器（LBInterceptor） 捕获，拦截器是实现客户端负载均衡的入口。](http://ruoyi-system/user/profile/1%E3%80%82%E8%AF%A5%E8%AF%B7%E6%B1%82%E4%BC%9A%E8%A2%AB%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1%E6%8B%A6%E6%88%AA%E5%99%A8%EF%BC%88LBInterceptor%EF%BC%89%C2%A0%E6%8D%95%E8%8E%B7%EF%BC%8C%E6%8B%A6%E6%88%AA%E5%99%A8%E6%98%AF%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E5%AE%A2%E6%88%B7%E7%AB%AF%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1%E7%9A%84%E5%85%A5%E5%8F%A3%E3%80%82)

2、负载均衡器与实例获取拦截器调用负载均衡器（Balancer，如 ReactorServiceInstanceLoadBalancer） 的 choose(request) 方法，请求选择一个合适的服务实例。负载均衡器向服务实例列表供应商（Supplier） 发送 get(request) 请求，获取目标服务的所有可用实例。实例供应商向服务注册中心（Nacos） 发起查询，请求 “ruoyi-system” 微服务的所有健康实例（过滤掉下线或不健康的实例）。

3、实例筛选与算法执行Nacos 返回 “ruoyi-system” 的健康实例列表，例如 [ins1, ins2, ins3]。实例供应商将实例列表传递给负载均衡器。负载均衡器内部执行负载均衡算法（如轮询、随机、权重等），从实例列表中选定一个目标实例（例如 ins2）。

4、 URL 替换与实际请求负载均衡器将选定的实例信息返回给拦截器。拦截器执行关键操作：将请求 URL 中的服务名替换为实例的 IP 和端口。替换前：[http://ruoyi-system/user/profile/1替换后：http://192.168.1.102:9201/user/profile/1拦截器使用替换后的真实](http://ruoyi-system/user/profile/1%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E5%90%8E%EF%BC%9Ahttp://192.168.1.102:9201/user/profile/1%E6%8B%A6%E6%88%AA%E5%99%A8%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E5%90%8E%E7%9A%84%E7%9C%9F%E5%AE%9E) URL，向目标服务实例发起 HTTP 请求。

5、 响应接收与返回目标服务实例处理请求后，将响应返回给客户端。拦截器将收到的响应透传给最初发起请求的客户端，整个负载均衡流程结束。

### 一个简单而实用的自定义负载均衡策略

在深入探讨复杂的灰度发布之前，我们先来分析 一个简单而实用的自定义负载均衡策略——本地优先。

#### 场景：通过调用本地服务提升性能

在一个大型微服务项目中，很多的服务部署在 同一个节点。假设一个 “订单服务”，而它依赖于“用户服务”和“商品服务”。在 rpc 时， 希望“订单服务”调用的 本地启动的“用户服务”， 而不是 其他节点的 “用户服务”和“商品服务”，以方便本地调试并发。

默认的轮询或随机策略无法满足这个需求，它们可能会将请求发送到开发环境的任何一个“用户服务”实例上，导致你的本地调试过程变得极其困难和不可控。

#### 实现：CustomSpringCloudLoadBalancer

为了解决这个问题，一个定制的 本地优先的 `CustomSpringCloudLoadBalancer ，它的核心逻辑非常清晰：

```
java

// org.dromara.common.loadbalance.core.CustomSpringCloudLoadBalancer.java
private Response<ServiceInstance> getInstanceResponse(List<ServiceInstance> instances) {
    if (instances.isEmpty()) {
        // ...
        return new EmptyResponse();
    }
    // 1. 遍历所有实例
    for (ServiceInstance instance : instances) {
        // 2. 判断实例的IP是否是本机IP之一
        if (NetUtil.localIpv4s().contains(instance.getHost())) {
            // 3. 如果是, 立即返回该实例
            return new DefaultResponse(instance);
        }
    }
    // 4. 如果没有找到本机实例, 则退化为随机策略
    return new DefaultResponse(instances.get(ThreadLocalRandom.current().nextInt(instances.size())));
}
```

这个实现非常巧妙：

* (1) 它首先获取本地服务器的所有 IPv4 地址。
* (2) 然后遍历注册中心返回的服务实例列表。
* (3) 如果发现某个实例的 host（IP 地址）是本机 IP，就“插队”，直接选择这个实例。
* (4) 如果遍历完所有实例都没有找到本机 IP，说明本地没有启动该服务，此时策略自动“降级”，采用随机算法选择一个远程实例。

通过 CustomLoadBalanceAutoConfiguration将这个自定义负载均衡器设置为默认策略，`RuoYi-Cloud-Plus` 完美地解决了多团队协同开发时的服务调用问题，极大地提升了开发效率。

### 自定义 一个 动态灰度发布策略

现在，我们将基于 上面的本地优先负载均衡 代码，一步步构建支持动态权重调整的灰度发布策略。

#### 设计理念：Nacos 权重 + 版本元数据

我们的核心设计思想是：利用 Nacos 作为“指挥中心”

* (1) 服务版本定义：在服务的 `application.yml` 中定义版本号，并在注册到 Nacos 时，将其作为实例的元数据（metadata）

```
yaml

spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        metadata:
          version: v1.1.0
```

* (2) 灰度规则定义：在 Nacos 配置中心，为需要进行灰度发布的服务定义流量规则。

```
yaml

gray:
  loadbalancer:
    enabled: true
    # 灰度规则
    rules:
      ruoyi-system:
        # 灰度版本号
        version: v1.1.0
        # 流量权重
        weight: 20
```

* (3) 智能负载均衡器：创建一个新的负载均衡器 `GrayLoadBalancer`，它会同时读取 Nacos 注册中心的服务实例列表（及其元数据）和配置中心的灰度规则，然后按权重动态地将流量分配给“灰度版本实例”和“主版本实例”。

#### 核心实现：GrayLoadBalancer

我们创建的 GrayLoadBalancer 是整个灰度策略的核心。其 getInstanceResponse 方法的执行逻辑如下：

```
java

private Response<ServiceInstance> getInstanceResponse(List<ServiceInstance> instances) {
    // ... 省略非空判断 ...
    // 1. 从配置属性中获取当前服务的灰度规则
    GrayRule grayRule = grayLoadBalancerProperties.getRules().get(serviceId);
    String grayVersion = grayRule.getVersion();
    Integer grayWeight = grayRule.getWeight();
    // 2. 根据版本号元数据, 将实例分为灰度组和主版本组
    List<ServiceInstance> grayInstances = instances.stream()
        .filter(instance -> grayVersion.equals(instance.getMetadata().get("version")))
        .collect(Collectors.toList());
    List<ServiceInstance> normalInstances = instances.stream()
        .filter(instance -> !grayVersion.equals(instance.getMetadata().get("version")))
        .collect(Collectors.toList());
    // ... 省略其中一组为空的降级逻辑 ...
    // 3. 按权重进行流量分配
    int random = new Random().nextInt(100);
    if (random < grayWeight) {
        // 流量走向灰度实例
        // 在选定的灰度实例组中再进行一次随机, 避免所有灰度流量打到同一台机器
        return new DefaultResponse(grayInstances.get(new Random().nextInt(grayInstances.size())));
    } else {
        // 流量走向主版本实例
        // 同样, 在主版本实例组中进行随机, 保证流量均匀
        return new DefaultResponse(normalInstances.get(new Random().nextInt(normalInstances.size())));
    }
}
```

#### 自动装配：让策略 生效（并且动态生效）

为了让 GrayLoadBalancer 能够被 Spring Cloud 框架发现并使用，我们创建了 `GrayLoadBalancerAutoConfiguration` 。

```
java

@Configuration
// 1. 启用我们定义的灰度配置属性类
@EnableConfigurationProperties(GrayLoadBalancerProperties.class)
// 2. 只有在配置文件中 gray.loadbalancer.enabled = true 时, 该配置才会生效
@ConditionalOnProperty(value = "gray.loadbalancer.enabled", havingValue = "true")
public class GrayLoadBalancerAutoConfiguration {
    @Bean
    public ReactorLoadBalancer<ServiceInstance> grayLoadBalancer(
        Environment environment,
        LoadBalancerClientFactory loadBalancerClientFactory,
        GrayLoadBalancerProperties grayLoadBalancerProperties) {
        String name = environment.getProperty(LoadBalancerClientFactory.PROPERTY_NAME);
        // 3. 将我们的 GrayLoadBalancer 注入到 Spring 容器, 替换掉默认的负载均衡器
        return new GrayLoadBalancer(
            loadBalancerClientFactory.getLazyProvider(name, ServiceInstanceListSupplier.class),
            name,
            grayLoadBalancerProperties);
    }
}
```

通过 @ConditionalOnProperty 注解，我们实现了一个“开关”。只有当用户显式地在配置中开启灰度功能时，GrayLoadBalancer 才会覆盖掉默认的 CustomSpringCloudLoadBalancer 或 RoundRobinLoadBalancer，从而实现了对框架的无侵入式扩展。

### 实现动态灰度的实战演练

理论的价值在于指导实践。现在，让我们一步步完成一次完整的灰度发布流程。

#### 步骤一：准备灰度版本

假设我们正在对 ruoyi-system 服务进行升级。

* 修改代码：完成新功能的开发或 Bug 修复。
* 修改版本号: 在 ruoyi-system 模块的 application.yml 中，将元数据版本号修改为新版本，例如 v1.1.0。
* 打包: 单独打包 ruoyi-system 模块，生成 ruoyi-system.jar。

#### 步骤二：配置 Nacos 灰度规则

登录 Nacos 控制台，找到 ruoyi-system-dev.yml（或对应环境的配置），添加或修改灰度发布配置：

```
yaml

# 灰度发布配置
gray:
    loadbalancer:
        # 开启灰度功能
        enabled: true
        # 定义具体服务的规则
        rules:
            # 为 ruoyi-system 服务配置灰度规则
            ruoyi-system:
                # 灰度版本的版本号, 必须与jar包中定义的元数据一致
                version: v1.1.0
                # 分配给灰度版本的流量权重 (0-100), 这里设置为20%
                weight: 20
```

点击“发布”，Nacos 配置中心的这条规则将动态地被我们的 GrayLoadBalancer 感知到。

#### 步骤三：启动并验证流量

1、部署实例:

* 保持原有的 ruoyi-system 服务实例（假设版本为 v1.0.0）运行。
* 将打包好的新版本 ruoyi-system.jar (v1.1.0) 部署并启动。此时 Nacos 中应该能看到两个版本的 ruoyi-system 实例。

2、 验证流量:

为了方便观察， 可以在 ruoyi-system 的某个 Controller 接口中，返回当前实例的版本号。

3、然后使用一个简单的 Shell 脚本来模拟连续请求：

```
sh

#!/bin/bash
# 循环请求100次
for i in {1..100}; do
  # 使用 curl 请求网关的接口, -s 表示静默模式
  # jq 用于解析JSON并提取version字段
  curl -s http://localhost:8080/system/user/profile/1 | jq .data.version
done | \
# 统计各个版本出现的次数
sort | uniq -c | sort -nr
```

4、 观察结果:执行脚本后，你将看到类似下面的输出：

```
text

 81 "v1.0.0"
 19 "v1.1.0"
```

这个结果清晰地表明，在 100 次请求中，约有 80%的流量流向了主版本 (v1.0.0)，约有 20%的流量流向了我们新发布的灰度版本 (v1.1.0)。这证明我们的动态灰度发布策略已成功生效！

接下来，我们可以持续观察灰度版本的各项监控指标（如 CPU、内存、错误率等）。如果一切平稳，只需在 Nacos 控制台将weight的值从20逐步调整到50、80，最终调整到100。当权重为100时，所有流量都将进入新版本。此时，我们就可以将旧版本的服务实例安全下线，完成一次平滑、零中断、风险可控的线上发布。

### 总结与展望

智能负载均衡是微服务治理体系中至关重要的一环。我们实现的灰度发布策略，仅仅是冰山一角。更先进的负载均衡器，可以结合更丰富的维度进行决策，例如：

* 基于请求内容的路由：根据请求头（Header）、参数（Parameter）中的用户信息，将特定用户群体的请求转发到灰度实例。
* 基于性能指标的动态权重：实时采集服务实例的 CPU、内存、响应时间等指标，动态调整实例的权重，自动将流量从性能不佳的实例上移开。

希望本次对 一个自研 Spring Cloud LoadBalancer 灰度负载均衡组件 负载均衡策略的探索，能为你打开一扇通往高级微服务治理的大门，激发你对流量调度架构方案 更深层次的思考与实践。