最近管点闲事浪费了不少时间，感谢网友libinwalan的留言提醒。及时纠正路线，继续跟大家一起学习Spring Cloud Alibaba。

这篇博文是临时增加出来的内容，主要是由于最近连载《Spring Cloud Alibaba基础教程》系列的时候，碰到读者咨询的大量问题中存在一个比较普遍的问题：版本的选择。其实这类问题，在之前写Spring Cloud基础教程的时候，就已经发过一篇《聊聊Spring Cloud版本的那些事儿》，来说明Spring Boot和Spring Cloud版本之间的关系。

前情回顾： 《Spring Cloud Alibaba基础教程：使用Nacos实现服务注册与发现》 《Spring Cloud Alibaba基础教程：支持的几种服务消费方式》 《Spring Cloud Alibaba基础教程：使用Nacos作为配置中心》 《Spring Cloud Alibaba基础教程：Nacos配置的加载规则详解》 《Spring Cloud Alibaba基础教程：Nacos配置的多环境管理...

通过《Spring Cloud Alibaba基础教程：使用Nacos实现服务注册与发现》一文的学习，我们已经学会如何使用Nacos来实现服务的注册与发现，同时也介绍如何通过LoadBalancerClient接口来获取某个服务的具体实例，并根据实例信息来发起服务接口消费请求。但是这样的做法需要我们手工的去编写服务选取、链接拼接等繁琐的工作，...

昨晚Nacos社区发布了第一个生产级版本：0.8.0。由于该版本除了Bug修复之外，还提供了几个生产管理非常重要的特性，所以觉得还是有必要写一篇讲讲这次升级，在后续的文章中也都将以0.8.0版本为基础。

有的时候，我们对于同一通道中的消息处理，会通过判断头信息或者消息内容来做一些差异化处理，比如：可能在消息头信息中带入消息版本号，然后通过if判断来执行不同的处理逻辑，其代码结构可能是这样的：

之前我们已经通过《Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略（一）：自动重试》一文介绍了Spring Cloud Stream默认的消息重试功能。本文将介绍RabbitMQ的binder提供的另外一种重试功能：重新入队。

那么如果代码本身存在逻辑错误，无论重试多少次都不可能成功，也没有具体的降级业务逻辑，之前在深入思考中讨论过，可以通过日志，或者降级逻辑记录的方式把错误消息保存下来，然后事后分析、修复Bug再重新处理。但是很显然，这样做非常原始，并且太过笨拙，处理复杂度过高。所以，本文将介绍利用中间件特性来便捷地处理...

上一篇《Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略（一）：自动重试》介绍了默认就会生效的消息重试功能。对于一些因环境原因、网络抖动等不稳定因素引发的问题可以起到比较好的作用。但是对于诸如代码本身存在的逻辑错误等，无论重试多少次都不可能成功的问题，是无法修复的。对于这样的情况，前文中说了可以利用日志记...

之前写了几篇关于Spring Cloud Stream使用中的常见问题，比如： 如何处理消息重复消费 如何消费自己生产的消息 下面几天就集中来详细聊聊，当消息消费失败之后该如何处理的几种方式。不过不论哪种方式，都需要与具体业务结合，解决不同业务场景可能出现的问题。 今天第一节，介绍一下Spring Cloud Stream中默认就已经配...

最近收到好几个类似的问题：使用Spring Cloud Stream操作RabbitMQ或Kafka的时候，出现消息重复消费的问题。通过沟通与排查下来主要还是用户对消费组的认识不够。其实，在之前的博文以及《Spring Cloud微服务实战》一书中都有提到关于消费组的概念以及作用。

可能看到这个标题，读者会问：要修改日志的级别，不是直接修改log.xxx就好了吗？为何要搞那么复杂呢？所以，先说一下场景，为什么要通过TurboFilter去动态的修改日志级别。我们在使用Java开发各种项目的时候必然的会引入很多框架，这些框架通过堆叠的方式完成所要提供的业务服务（一个服务请求在进入后会在这些框架中兜...

当我们需要对日志的打印要做一些范围的控制的时候，通常都是通过为各个Appender设置不同的Filter配置来实现。在Logback中自带了两个过滤器实现：ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter和ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter，用户可以根据需要来配置一些简单的过滤规则，下面先简单介绍一下这两个原生的...

现在用Swagger来生成API文档的例子已经非常多了，今天碰到开发同事问了一个问题，帮着看了一下，主要还是配置方法的问题，所以记录一下。如果您也碰到了同样的问题，希望本文对您有用。

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...

通过上一篇《Spring Cloud构建微服务架构：服务消费（基础）》，我们已经学会如何通过LoadBalancerClient接口来获取某个服务的具体实例，并根据实例信息来发起服务接口消费请求。但是这样的做法需要我们手工的去编写服务选取、链接拼接等繁琐的工作，对于开发人员来说非常的不友好。所以，下来我们看看Spring Cloud中针...

通过上一篇《Spring Cloud构建微服务架构：服务注册与发现》，我们已经成功地将服务提供者：eureka-client或consul-client注册到了Eureka服务注册中心或Consul服务端上了，同时我们也通过DiscoveryClient接口的getServices获取了当前客户端缓存的所有服务清单，那么接下来我们要学习的就是：如何去消费服务提供者的接口？

已经有非常长的时间没有更新《Spring Cloud构建微服务架构》系列文章了，自从开始写Spring Cloud的专题内容开始就获得了不少的阅读量和认可，当然也有一些批评，其中也不乏一些很中肯的意见和深度的问题，对我来说也是进一步提高的契机，在此感谢所有关注我博客的读者们。 由于之前主要精力都花在的编写《Spring Cloud微...