Цель: не просто «знать Spring Cloud», а уметь проектировать, разворачивать и поддерживать отказоустойчивую, наблюдаемую и безопасную микросервисную архитектуру в облаке.
Предварительные требования (вы уже знаете)
✅ Уверенное владение:
- Java 11 (LTS),
- Spring Boot 2.7+,
- REST, HTTP, JSON,
- Основы Docker,
- Базовое понимание распределённых систем (CAP-теорема, eventual consistency).
Если это есть — можно начинать.
🗺Этап 1. Основы Spring Cloud: Service Discovery & Load Balancing
Цель:
Научиться динамически находить сервисы и распределять нагрузку между их экземплярами.
Что изучать:
Service Registry -> Eureka Server/Client
Запустите 2 экземпляра order-service, зарегистрируйте в Eureka, вызывайте из api-gateway
Клиентская балансировка -> Spring Cloud LoadBalancer
Используйте @LoadBalanced RestTemplate и WebClient
Статическая регистрация -> spring.cloud.discovery.client.simple
Настройте без Eureka — полезно для тестов
💡 Важно: Ribbon устарел! Используйте только LoadBalancer (начиная с Spring Cloud 2020.0+).
Результат:
Вы можете запустить несколько экземпляров одного сервиса, и клиент автоматически будет балансировать между ними.
Этап 2. API Gateway и маршрутизация
Цель:
Создать единый входной шлюз для всех микросервисов.
Что изучать:
Современный шлюз -> Spring Cloud Gateway
Настройте маршруты: /orders/** → order-service, /payments/** → payment-service
Фильтры -> GlobalFilter, GatewayFilter
Добавьте логгирование, CORS, rate limiting
Интеграция с Discovery -> Автоматическое разрешение имён
Используйте lb://ORDER-SERVICE
⚠️ Не используйте Zuul — он устарел и не поддерживается.
Результат:
Один endpoint (localhost:8080) обслуживает всё приложение, скрывая внутреннюю архитектуру.
Этап 3. Отказоустойчивость и устойчивость к сбоям
Цель:
Сделать систему устойчивой к падению зависимостей.
Что изучать:
Circuit Breaker -> Resilience4j + Spring Cloud CircuitBreaker
Оберните вызовы в CircuitBreaker с fallback
Retry -> spring-retry + @Retryable
Настройте повторные попытки при временных ошибках
Rate Limiting -> Resilience4j RateLimiter
Ограничьте количество запросов к внешнему API
💡 Для Java 11 используйте Resilience4j 1.7.x (2.0+ требует Java 17).
Результат:
При падении payment-service ваш order-service не рушится, а возвращает осмысленный fallback.
Этап 4. Централизованная конфигурация
Цель:
Управлять конфигурацией всех сервисов из одного места.
Что изучать:
Конфиг-сервер -> Spring Cloud Config Server
Храните application.yml в Git-репозитории
Динамическое обновление -> @RefreshScope + Actuator /refresh
Меняйте настройки без перезапуска
Безопасность -> Шифрование свойств через encrypt.key
Защитите пароли и токены
Альтернатива:
Если вы используете Kubernetes — можно обойтись ConfigMap + Secrets, но Config Server полезен для гибридных сред.
Результат:
Изменение логики (например, URL внешнего API) — через Git-commit, без деплоя.
🗺️ Этап 5. Наблюдаемость: логи, метрики, трассировка
Цель:
Видеть, что происходит в распределённой системе.
Что изучать:
Логгирование -> Logback + MDC + correlation ID
Передавайте traceId между сервисами
Метрики -> Micrometer + Prometheus
Экспортируйте метрики в Prometheus
Трассировка -> OpenTelemetry или Sleuth + Zipkin
Визуализируйте цепочку вызовов
Health-checks -> Spring Boot Actuator
/health, /metrics, /loggers
💡 Spring Cloud Sleuth теперь основан на OpenTelemetry (начиная с 2022.0+).
Результат:
Вы видите: какой запрос прошёл через 5 сервисов, где задержка, где ошибка.
Этап 6. Безопасность
Цель:
Защитить микросервисы от несанкционированного доступа.
Что изучать:
OAuth2 / OIDC -> Spring Security + Keycloak/Auth0
Настройте JWT-валидацию в каждом сервисе
Шлюзовая аутентификация -> Spring Cloud Gateway + OAuth2
Аутентифицируйте на шлюзе, передавайте токен внутрь
mTLS (опционально) -> Istio или Spring Vault
Для высоконагруженных систем
⚠️ Не храните секреты в коде! Используйте HashiCorp Vault или Kubernetes Secrets.
Оркестрация и развёртывание
Цель:
Автоматизировать запуск и масштабирование.
Что изучать:
Docker -> Dockerfile для каждого сервиса
Минималистичные образы на eclipse-temurin:11-jre
Docker Compose -> docker-compose.yml
Запуск всей системы локально
Kubernetes (опционально) -> Helm, Ingress, Service
Разверните на Minikube или облаке
💡 Spring Boot 2.7+ отлично работает в контейнерах — используйте server.shutdown=graceful.
Финальный проект: собственный микросервисный стек
Соберите всё вместе:
- Config Server (Git backend)
- Eureka Server
- API Gateway (Spring Cloud Gateway)
- Order Service + Payment Service (с Circuit Breaker)
- Observability Stack (Prometheus + Grafana + Zipkin)
- Security (JWT через Keycloak или простой OAuth2)
Разверните локально через Docker Compose.
Заключение: что дальше?
После прохождения плана вы сможете:
- проектировать микросервисные архитектуры,
- выбирать правильные инструменты Spring Cloud,
- отлаживать распределённые системы,
- готовить их к production.
💡 Spring Cloud — не набор библиотек, а философия:
«Сервисы должны быть независимыми, но наблюдаемыми; отказоустойчивыми, но простыми».
Удачи в освоении!