在之前的所有Spring Boot教程中，我们都只提到和用到了针对HTML和JSON格式的请求与响应处理。那么对于XML格式的请求要如何快速的在Controller中包装成对象，以及如何以XML的格式返回一个对象呢？

由于Spring Cloud对Etcd的支持一直没能从孵化器中出来，所以目前来说大多用户还在使用Eureka和Consul，之前又因为Eureka 2.0不在开源的消息，外加一些博眼球的标题党媒体使得Eureka的用户有所减少，所以，相信在选择Spring Cloud的用户群体中，应该有不少用户会选择Consul来做服务注册与发现。

最近一致在更新Spring Cloud Config的相关内容，主要也是为这篇埋个伏笔，相信不少调研过Spring Cloud Config的用户都会吐槽它的管理能力太弱。因此，就有了下面为讲推荐的这个开源项目，希望对已经入坑Spring Cloud Config的童鞋们有所帮助！

由于Spring Cloud Config默认采用了Git存储，相信很多团队在使用Spring Cloud的配置中心时也会采用这样的策略。即便大家都使用了Git存储，可能还有各种不同的配置方式，本文就来介绍一下两种常用的配置策略。

通过之前Spring Cloud系列教程中的《Spring Cloud构建微服务架构：服务容错保护（Hystrix服务降级）》一文，我们已经知道如何通过Hystrix来保护自己的服务不被外部依赖方拖垮的情况。但是实际使用过程中经常碰到开发反应“莫名”触发了降级逻辑的情况。为了更精准的定位触发原因，或是在降级逻辑中需要根据不同的异常做不...

在之前的《Spring Cloud构建微服务架构：分布式配置中心》一文中，我们介绍的Spring Cloud Server配置中心采用了Git的方式进行配置信息存储。这一设计巧妙的利用Git自身机制以及其他具有丰富功能的Git服务端产品，让Spring Cloud Server在配置存储和管理的上避开了很多与管理相关的复杂实现，使其具备了配置中心存储配置...

有很多读者问过这样的一个问题：虽然使用Swagger可以为Spring MVC编写的接口生成了API文档，但是在微服务化之后，这些API文档都离散在各个微服务中，是否有办法将这些接口都整合到一个文档中？之前给大家的回复都只是简单的说了个思路，昨天正好又有人问起，索性就举个例子写成博文供大家参考吧。

如果您跟我一样，目前正在使用Spring Cloud Config做为配置中心的话，本篇将来要描述的问题，强烈推荐了解和关注！因为这个问题目前存在于所有的版本中，还没有完全修复。原文链接：[链接]

之前写过一篇关于配置中心对配置内容加密解密的介绍：《Spring Cloud构建微服务架构：分布式配置中心（加密解密）》。在这篇文章中，存在一个问题：当被加密内容包含一些诸如=、+这些特殊字符的时候，使用上篇文章中提到的类似这样的命令curl localhost:7001/encrypt -d去加密和解密的时候，会发现特殊字符丢失的情况。

在微服务架构中，我们通常都会采用DevOps的组织方式来降低因团队间沟通造成的巨大成本，以加速微服务应用的交付能力。这就使得原本由运维团队控制的线上信息将交由微服务所属组织的成员自行维护，其中将会包括大量的敏感信息，比如：数据库的账户与密码等。很显然，如果我们直接将敏感信息以明文的方式存储于微服务应用...

在Spring Cloud封装的Feign中并不直接支持传文件，但可以通过引入Feign的扩展包来实现，本来就来具体说说如何实现。 原文：[链接] 服务提供方（接收文件） 服务提供方的实现比较简单，就按Spring MVC的正常实现方式即可，比如： {代码...} 服务消费方（发送文件） 在服务消费方由于会使用Feign客户端，所以在这里需要在...

LocalDate、LocalTime、LocalDateTime是Java 8开始提供的时间日期API，主要用来优化Java 8以前对于时间日期的处理操作。然而，我们在使用Spring Boot或使用Spring Cloud Feign的时候，往往会发现使用请求参数或返回结果中有LocalDate、LocalTime、LocalDateTime的时候会发生各种问题。本文我们就来说说这种情况下出现的...

通过Trace ID和Span ID已经实现了对分布式系统中的请求跟踪，而这些记录的跟踪信息最终会被分析系统收集起来，并用来实现对分布式系统的监控和分析功能，比如：预警延迟过长的请求链路、查询请求链路的调用明细等。此时，我们在对接分析系统时就会碰到一个问题：分析系统在收集跟踪信息的时候，需要收集多少量的跟踪信息...

在本节内容之前，我们已经对如何引入Sleuth跟踪信息和搭建Zipkin服务端分析跟踪延迟的过程做了详细的介绍，相信大家对于Sleuth和Zipkin已经有了一定的感性认识。接下来，我们介绍一下关于Zipkin收集跟踪信息的过程细节，以帮助我们更好地理解Sleuth生产跟踪信息以及输出跟踪信息的整体过程和工作原理。

通过上一篇《分布式服务跟踪（整合logstash）》，我们虽然已经能够利用ELK平台提供的收集、存储、搜索等强大功能，对跟踪信息的管理和使用已经变得非常便利。但是，在ELK平台中的数据分析维度缺少对请求链路中各阶段时间延迟的关注，很多时候我们追溯请求链路的一个原因是为了找出整个调用链路中出现延迟过高的瓶颈源，...

通过之前的入门示例，我们已经为trace-1和trace-2引入了Spring Cloud Sleuth的基础模块spring-cloud-starter-sleuth，实现了为各微服务的日志信息中添加跟踪信息的功能。但是，由于日志文件都离散的存储在各个服务实例的文件系统之上，仅仅通过查看日志文件来分析我们的请求链路依然是一件相当麻烦的差事，所以我们还需...

通过上一篇《分布式服务跟踪（入门）》的例子，我们已经通过Spring Cloud Sleuth往微服务应用中添加了实现分布式跟踪具备的基本要素。下面通过本文来详细说说实现分布式服务跟踪的一些要点。

通过之前的N篇博文介绍，实际上我们已经能够通过使用它们搭建起一个基础的微服务架构系统来实现我们的业务需求了。但是，随着业务的发展，我们的系统规模也会变得越来越大，各微服务间的调用关系也变得越来越错综复杂。通常一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果，在复...

通过上一篇《消息驱动的微服务（消费组）》的学习，我们已经能够在多实例环境下，保证同一消息只被一个消费者实例进行接收和处理。但是，对于一些特殊场景，除了要保证单一实例消费之外，还希望那些具备相同特征的消息都能够被同一个实例进行消费。这时候我们就需要对消息进行分区处理。

通过之前的《消息驱动的微服务（入门）》一文，相信很多朋友已经对Spring Cloud Stream有了一个初步的认识。但是，对于《消息驱动的微服务（核心概念）》一文中提到的一些核心概念可能还有些迷糊，下面我们将详细的来学习一下这些概念。本文我们就来学习和使用一下“消费组”这一概念。

通过《Spring Cloud构建微服务架构：消息驱动的微服务（入门）》一文，相信大家对Spring Cloud Stream的工作模式已经有了一些基础概念，比如：输入、输出通道的绑定，通道消息事件的监听等。下面在本文中，我们将详细介绍一下Spring Cloud Stream中是如何通过定义一些基础概念来对各种不同的消息中间件做抽象的。

之前在写Spring Boot基础教程的时候写过一篇《Spring Boot中使用RabbitMQ》。在该文中，我们通过简单的配置和注解就能实现向RabbitMQ中生产和消费消息。实际上我们使用的对RabbitMQ的starter就是通过Spring Cloud Stream中对RabbitMQ的支持来实现的。下面我们就通过本文来了解一下Spring Cloud Stream。

虽然之前在《Spring Cloud构建微服务架构》系列文章中介绍了Hystrix服务降级与Hystrix断路器的概念。但是，还是一直收到这样的提问：降级与熔断区别是什么？并且在很多交流过程中，发现有不少童鞋对降级和熔断的概念有混淆的情况。所以，这篇博文准备换一种方式来说说这两个概念，以帮助读者更好的理解之前两篇文章中介...

我们使用Spring Cloud Netflix中的Eureka实现了服务注册中心以及服务注册与发现；而服务间通过Ribbon或Feign实现服务的消费以及均衡负载；通过Spring Cloud Config实现了应用多环境的外部化配置以及版本管理。为了使得服务集群更为健壮，使用Hystrix的融断机制来避免在微服务架构中个别服务出现异常时引起的故障蔓延。

相信很多关注Spring Cloud的爱好者们，不论是读我的系列文章和书籍还是看其他朋友们写的博客佳文，都不可避免的启动多个项目来体验Spring Cloud带来的整套微服务架构方案。其中，Eureka注册中心几乎是每个试验都必须要启动的应用。在整个学习过程中，我们不厌其烦的启动它，为了让微服务之间能够正常的发现并调用服务接口。

在上一篇《服务容错保护（hystrix断路器）》的介绍中，我们提到断路器是根据一段时间窗内的请求情况来判断并操作断路器的打开和关闭状态的。而这些请求情况的指标信息都是HystrixCommand和HystrixObservableCommand实例在执行过程中记录的重要度量信息，它们除了Hystrix断路器实现中使用之外，对于系统运维也有非常大的...

断路器模式源于Martin Fowler的Circuit Breaker一文。“断路器”本身是一种开关装置，用于在电路上保护线路过载，当线路中有电器发生短路时，“断路器”能够及时的切断故障电路，防止发生过载、发热、甚至起火等严重后果。

在上一篇《Spring Cloud构建微服务架构：服务容错保护（Hystrix服务降级）》中，我们已经体验了如何使用@HystrixCommand来为一个依赖资源定义服务降级逻辑。实现方式非常简单，同时对于降级逻辑还能实现一些更加复杂的级联降级等策略。之前对于使用Hystrix来实现服务容错保护时，除了服务降级之外，我们还提到过线程隔离...

在微服务架构中，我们将系统拆分成了一个个的服务单元，各单元应用间通过服务注册与订阅的方式互相依赖。由于每个单元都在不同的进程中运行，依赖通过远程调用的方式执行，这样就有可能因为网络原因或是依赖服务自身问题出现调用故障或延迟，而这些问题会直接导致调用方的对外服务也出现延迟，若此时调用方的请求不断增...

Spring Cloud Config是Spring Cloud团队创建的一个全新项目，用来为分布式系统中的基础设施和微服务应用提供集中化的外部配置支持，它分为服务端与客户端两个部分。其中服务端也称为分布式配置中心，它是一个独立的微服务应用，用来连接配置仓库并为客户端提供获取配置信息、加密/解密信息等访问接口；而客户端则是微服...