SpringCloud系列之Feign-6.Feign上下文构建解析
首先，创建一个Spring Boot基础工程，取名为kyle-service-feign，并在pom.xml中引入spring-cloud-starter-eureka和spring-cloud-starter-feign依赖，具体内容如下所示。
在获取到FeignContext之后，开始封装Feign.Builder。
首先把Feign.configKey(targetType， method) 这个方法签名以及方法放到this.processedMethods里面，大致意思就是证明这个方法已经被处理过了。
Feign组件默认使用Ribbon的重试机制并增加了根据状态码判断重试机制，默认情况下是不启用的。Feign使用的是Spring Retry组件，需要引入依赖才能启用。
1)Basic认证 2)自定义拦截器实现 需要实现接口RequestInterceptor 1)请求头放上TOKEN认证信息 2)将配置添加到feign Feign使用过程中需要打印日志可以实现Fegin的Logger功能，可以打印http的调用链路用于功能调试。
这个方法就是使用了Spring的BeanDefinitionBuilder把FeignClientSpecification这个bean给注册到Spring容器中了。
「SpringCloud」(三十八)搭建ELK日志采集与分析系统
Kafka 是 ELK 和 EFK 里面一个附加的关键组件（缩写 K），它主要是在支持高并发的日志收集系统里面提供分布式的消息队列服务。
Kibana的Visualize是基于Elasticsearch聚合结果进行图形化展示，支持AreaChart、DataTable、PieChart等图表结构。Dashboard则是将多个visualize综合展示，并配注markdown记录，形成完整的数据分析报告。
CLB配置日志存储到COS，Filebeat客户端CVM安装cosfs挂载COS，并配置Filebeat输出到Elasticsearch集群，最后通过Kibana和Grafana分析。
在 6 进程数据写入日志文件后，我们在开启 python 统计脚本的窗口得到如下稳定的统计数据：我们在 tsar 看到的统计数据为：我们在 top 中可以看到 Filebeat 大致占据了 0.9 cores，未达到限制。
SpringCloud--Sleuth日志跟踪(十四)
1、Spring Cloud Sleuth服务链路跟踪功能，就可以帮助我们快速的发现错误根源以及监控分析每条请求链路上的性能等等。Spring Cloud Sleuth是一个在应用中实现日志跟踪的强有力的工具。
2、分析耗时。通过sleuth可以很方便的看出每个采样请求的耗时，分析出哪些服务调用比较耗时。当服务调用的耗时随着请求量的增大而增大时，也可以对服务的扩容提供一定的提醒作用。
3、Spring Cloud项目的既定目标在于为Spring开发人员提供一整套易于使用的工具集，从而保证其轻松构建起自己需要的分布式系统方案。为了实现这一目标，Spring Cloud以Netflix OSS堆栈为基础将大量实现堆栈加以整合并打包。
SpringCloudGateway使用Skywalking时日志打印traceId
1、因为在微服务架构中，SpringCloudGateway做为业务网关，一般需要自定义Filter，调用其它服务接口验证用户身份或判断权限。Gateway进程配置了SkywalkingAgent(8。8。
2、Spring Cloud Sleuth可以应用在各种各样的单一Web应用中。我们可以使用这项技术轻松地为一个请求采集日志，即使请求跨越多个线程。
3、设置状态码 上面两种配置都会设置为401 删除前缀 上面的配置将使/name/blue/red变为nameservice/red。
4、由于x gateway 使用的是netty。要设置起本身可同时工作的线程数需要设置netty中的 reactor.netty.ioWorkerCount 参数。
5、Spring Cloud Gateway启动时首先加载所有的RouteDefinition，然后生成路由并讲路由加载到内中（有缓存机制，主要目的是提供路由匹配的效率）。
6、最近，对SpringCloud-Gateway做了一次压力测试，特此分享一些数据给大家。