架构图
不管是来自于客户端（PC或移动端）的请求，还是服务内部调用。一切对服务的请求都会经过Zuul这个网关，然后再由网关来实现 鉴权、动态路由等等操作。Zuul就是我们服务的统一入口。
配置
服务网关是微服务架构中一个不可或缺的部分。通过服务网关统一向外系统提供REST API的过程中，除了具备服务路由、均衡负载功能之外，它还具备了权限控制等功能。为微服务架构提供了前门保护的作用，同时将权限控制这些较重的非业务逻辑内容迁移到服务路由层面，使得服务集群主体能够具备更高的可复用性和可测试性。
主要功能
身份认证与安全：识别每个资源的验证要求，并拒绝那些与要求不相符的请求。（对jwt鉴权）
动态路由：动态地将请求路由到不同的后端集群。
负载均衡和熔断
结合RSA的鉴权
- 首先利用RSA生成公钥和私钥。私钥保存在授权中心，公钥保存在Zuul和各个微服务
- 用户请求登录
- 授权中心校验，通过后用私钥对JWT进行签名加密
- 返回jwt给用户
- 用户携带JWT访问
- Zuul直接通过公钥解密JWT，进行验证，验证通过则放行
- 请求到达微服务，微服务直接用公钥解析JWT，获取用户信息，无需访问授权中心
授权中心的主要职责
- 用户鉴权：接收用户的登录请求，通过用户中心的接口进行校验，通过后生成JWT。使用私钥生成JWT并返回
- 服务鉴权：微服务间的调用不经过Zuul，会有风险，需要鉴权中心进行认证。原理与用户鉴权类似，但逻辑稍微复杂一些（未实现）。
功能需求
- 用户可以在登录状态下将商品添加到购物车
放入数据库
放入redis（采用）
- 用户可以在未登录状态下将商品添加到购物车
- 放入localstorage
- 用户可以使用购物车一起结算下单
- 用户可以查询自己的购物车
- 用户可以在购物车中修改购买商品的数量。
- 用户可以在购物车中删除商品。
- 在购物车中展示商品优惠信息
- 提示购物车商品价格变化
流程图
这幅图主要描述了两个功能：新增商品到购物车、查询购物车。
-
新增商品：
- 判断是否登录
- 是：则添加商品到后台Redis中
- 否：则添加商品到本地的Localstorage
- 判断是否登录
-
无论哪种新增，完成后都需要查询购物车列表：
- 判断是否登录
- 否：直接查询localstorage中数据并展示
- 是：已登录，则需要先看本地是否有数据，
- 有：需要提交到后台添加到redis，合并数据，而后查询
- 否：直接去后台查询redis，而后返回
- 判断是否登录
功能需求
- 用户在确认收货后可以对商品进行评价，每个用户对订单中的商品只能发布一次顶级评论，可以追评，也可以回复别人的评论。
- 当用户确认收货后没有进行手动评价时，3天后自动五星好评
表结构设计
parent和isparent字段是用来实现评论嵌套的。
实现
使用MongoDB存储评论，基本的CRUD。
需求
在分布式系统中，由于服务数量巨多，为了方便服务配置文件统一管理，实时更新，所以需要分布式配置中心组件。在Spring Cloud中，有分布式配置中心组件spring cloudconfig ，它支持配置服务放在配置服务的内存中（即本地），也支持放在远程Git仓库中。
使用SpringCloudBus来实现配置的自动更新。
组成结构
在spring cloud config 组件中，分两个角色，一是config server，二是config client。
Config Server是一个可横向扩展、集中式的配置服务器，它用于集中管理应用程序各个环境下的配置，默认使用Git存储配置文件内容，也可以使用SVN存储，或者是本地文件存存储
Config Client是Config Server的客户端，用于操作存储在Config Server中的配置内容。微服务在启动时会请求Config Server获取配置文件的内容，请求到后再启动容器
实现
创建配置中心，对Config Server进行配置，然后在其它微服务中配置Config Client。最后使用Github上的Webhooks进行配置的动态刷新，所以还要使用内网穿透工具，同时要在配置中心中添加过滤器，因为使用Webhooks提交请求时会加上一段Payload，而本地是无法解析这个Payload的，所以要将它过滤掉。
商品详情浏览量比较大，并发高，所以单独开启一个微服务用来展示商品详情，并且对其进行静态化处理，保存为静态html文件。在用户访问商品详情页面时，让nginx对商品请求进行监听，指向本地静态页面，如果本地没找到，才反向代理到页面详情微服务端口。
主要是对商品分类、品牌、商品的规格参数以及商品的CRUD，为后台管理提供各种接口。
主要接口有：
- 创建订单
- 查询订单
- 更新订单状态
- 根据订单号生成微信付款链接
- 根据订单号查询支付状态
基本架构
- Eureka：就是服务注册中心（可以是一个集群），对外暴露自己的地址
- 提供者：启动后向Eureka注册自己信息（地址，提供什么服务）
- 消费者：向Eureka订阅服务，Eureka会将对应服务的所有提供者地址列表发送给消费者，并且定期更新
- 心跳(续约)：提供者定期通过http方式向Eureka刷新自己的状态
主要功能就是对各种服务进行管理。
主要是对Elasticsearch的应用，将所有商品数据封装好后添加到Elasticsearch的索引库中，然后进行搜索过滤，查询相应的商品信息。
主要接口有：
- 添加参加秒杀的商品
- 查询秒杀商品
- 创建秒杀地址
- 验证秒杀地址
- 秒杀
秒杀的实现及其优化：
前端：秒杀地址的隐藏、使用图形验证码
后端：接口限流，使用消息队列，调用订单微服务执行下单操作。
TODO：需要改进~~~~~~~~~~~~~！！！！！！！！！！！！！
因为系统中不止注册一个地方需要短信发送，因此将短信发送抽取为微服务：leyou-sms-service，凡是需要的地方都可以使用。
另外，因为短信发送API调用时长的不确定性，为了提高程序的响应速度，短信发送我们都将采用异步发送方式，即：
- 短信服务监听MQ消息，收到消息后发送短信。
- 其它服务要发送短信时，通过MQ通知短信微服务。
使用分布式文件系统FastDFS实现图片上传。
FastDFS架构
FastDFS两个主要的角色：Tracker Server 和 Storage Server 。
- Tracker Server：跟踪服务器，主要负责调度storage节点与client通信，在访问上起负载均衡的作用，和记录storage节点的运行状态，是连接client和storage节点的枢纽。
- Storage Server：存储服务器，保存文件和文件的meta data（元数据），每个storage server会启动一个单独的线程主动向Tracker cluster中每个tracker server报告其状态信息，包括磁盘使用情况，文件同步情况及文件上传下载次数统计等信息
- Group：文件组，多台Storage Server的集群。上传一个文件到同组内的一台机器上后，FastDFS会将该文件即时同步到同组内的其它所有机器上，起到备份的作用。不同组的服务器，保存的数据不同，而且相互独立，不进行通信。
- Tracker Cluster：跟踪服务器的集群，有一组Tracker Server（跟踪服务器）组成。
- Storage Cluster ：存储集群，有多个Group组成。
上传流程
- Client通过Tracker server查找可用的Storage server。
- Tracker server向Client返回一台可用的Storage server的IP地址和端口号。
- Client直接通过Tracker server返回的IP地址和端口与其中一台Storage server建立连接并进行文件上传。
- 上传完成，Storage server返回Client一个文件ID，文件上传结束。
下载流程
- Client通过Tracker server查找要下载文件所在的的Storage server。
- Tracker server向Client返回包含指定文件的某个Storage server的IP地址和端口号。
- Client直接通过Tracker server返回的IP地址和端口与其中一台Storage server建立连接并指定要下载文件。
- 下载文件成功。
提供的接口：
- 检查用户名和手机号是否可用
- 发送短信验证码
- 用户注册
- 用户查询
- 修改用户个人资料