一、Spring Cloud 基础与核心组件
（一）微服务基础概念
1. 微服务架构的定义与特点
微服务架构是一种将复杂应用程序拆分为一组小型、独立服务的架构风格。每个微服务都围绕特定的业务功能构建，具有独立的开发、部署和扩展能力。其主要特点包括：
独立性：每个微服务独立运行，可以独立部署和扩展，不会相互影响。
技术栈灵活性：不同的微服务可以使用不同的技术栈，开发团队可以根据需求选择最适合的技术。
快速迭代：微服务的独立性使得开发和部署更加灵活，可以快速迭代和更新。
容错性：一个微服务的故障不会导致整个系统崩溃，其他服务可以继续运行。
2. 微服务架构的优缺点
优点：
开发效率高：团队可以独立开发和部署微服务，减少相互依赖。
可扩展性强：可以根据业务需求独立扩展微服务。
技术选型灵活：可以使用最适合的技术栈开发每个微服务。
容错性强：一个服务的故障不会影响整个系统。
缺点：
复杂度增加：需要管理多个服务，增加了运维复杂度。
分布式事务管理复杂：跨服务的事务一致性难以保证。
网络延迟问题：服务间通信依赖网络，可能导致延迟增加。
数据一致性问题：分布式系统中数据一致性难以保证。
3. 微服务架构与单体架构、SOA 的对比
单体架构：
定义：将整个应用程序作为一个单一的、不可分割的单元构建和部署。
优点：简单，易于开发和部署；性能高，因为没有网络调用开销。
缺点：扩展性差，难以快速迭代；一旦某个模块出现问题，整个系统可能崩溃。
SOA（面向服务的架构）：
定义：将应用程序分解为一组服务，服务之间通过标准的接口进行通信。
优点：服务可以复用，提高了系统的灵活性和可扩展性。
缺点：服务之间依赖性强，通常需要集中式的 ESB（企业服务总线）进行管理，增加了复杂度。
微服务架构：
定义：将应用程序分解为一组小型、独立的服务，每个服务独立运行和部署。
优点：开发和部署灵活，可扩展性强，容错性强。
缺点：分布式系统带来的复杂性，如分布式事务、数据一致性等问题。
4. CAP 定理、BASE 理论、服务治理概念
CAP 定理：
一致性（Consistency）：所有节点在同一时间看到相同的数据。
可用性（Availability）：每个请求都能在有限时间内返回响应。
分区容错性（Partition Tolerance）：系统在部分网络分区的情况下仍然可以正常运行。
CAP 定理：在一个分布式系统中，不能同时满足一致性、可用性和分区容错性三个要求，最多只能同时满足其中的两个。
BASE 理论：
基本可用（Basically Available）：分布式系统在出现不可预知故障时，允许部分功能不可用，但核心功能仍然可用。
软状态（Soft State）：分布式系统中的数据可以有一段时间的不同步，但最终会达到一致状态。
最终一致性（Eventually Consistent）：系统经过一段时间后，数据最终会达到一致状态。
服务治理：
定义：对微服务的生命周期进行管理，包括服务注册、发现、配置管理、熔断、降级、监控等。
目标：确保微服务的高可用性、高性能和可扩展性。
（二）服务注册与发现
1. Eureka 核心机制
Eureka 是 Netflix 开发的服务发现框架，Spring Cloud 对其进行了封装，使其可以轻松集成到 Spring Boot 应用中。Eureka 的核心机制包括：
服务注册：服务提供者启动时，向 Eureka Server 注册自己的信息，包括服务名称、IP 地址、端口号等。
心跳检测：服务提供者定期向 Eureka Server 发送心跳，表明自己仍然存活。如果 Eureka Server 在一定时间内没有收到服务提供者的心跳，则认为该服务实例不可用。
自我保护模式：当 Eureka Server 在短时间内收到大量服务实例的注销请求时，会进入自我保护模式，避免因网络问题导致大量服务被误认为不可用。
2. Eureka Server 与 Client 的配置
Eureka Server：
配置：需要配置 Eureka Server 的地址、端口号等信息。
集群部署：为了提高系统的可用性，通常会部署多个 Eureka Server 实例，形成集群。
Eureka Server 配置示例：
server:
port: 8761
eureka:
instance:
hostname: localhost
client:
register-with-eureka: false
fetch-registry: false
service-url:
defaultZone: http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka/
Eureka Client：
配置：服务提供者和消费者都需要配置 Eureka Client，指定 Eureka Server 的地址等信息。
功能：服务提供者向 Eureka Server 注册服务，消费者从 Eureka Server 获取服务列表。
Eureka Client 配置示例：
eureka:
client:
service-url:
defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
3. 对比其他注册中心
Nacos：
特点：阿里巴巴开源的注册中心，支持服务注册、配置管理、服务发现等功能。
优势：支持多环境管理，配置中心功能强大。
Consul：
特点：由 HashiCorp 开发的注册中心，支持服务发现、健康检查、配置管理等功能。
优势：支持多种健康检查机制，支持 DNS 查询。
Zookeeper：
特点：由 Apache 开发的分布式协调服务，支持服务注册、发现、配置管理等功能。
优势：支持强一致性，适用于对一致性要求较高的场景。
（三）服务调用与负载均衡
1. 使用 RestTemplate 与 Ribbon 实现客户端负载均衡
RestTemplate：
定义：Spring 提供的 HTTP 客户端，用于发送 HTTP 请求。
使用：通过 RestTemplate 向服务提供者发送请求，实现服务调用。
RestTemplate 配置示例：
@Configuration
public class RestTemplateConfig {
@Bean
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
}
}
Ribbon：
定义：Netflix 开发的客户端负载均衡框架，Spring Cloud 对其进行了封装。
功能：根据配置的负载均衡策略，从服务列表中选择一个服务实例进行调用。
Ribbon 配置示例：
ribbon:
ReadTimeout: 30000
ConnectTimeout: 30000
OkToRetryOnAllOperations: true
MaxAutoRetriesNextServer: 2
MaxAutoRetries: 1
集成：
配置：在 Spring Boot 应用中配置 Ribbon 的负载均衡策略，如轮询、随机、权重等。
使用：通过 RestTemplate 和 Ribbon 实现服务调用的负载均衡。
RestTemplate 使用示例：
@Service
public class UserService {
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
public User getUserById(Long id) {
String url = "http://user-service/users/" + id;
return restTemplate.getForObject(url, User.class);
}
}
2. Ribbon 的负载均衡策略
轮询策略：按照顺序依次选择服务实例。
随机策略：随机选择服务实例。
权重策略：根据服务实例的权重选择服务实例，权重高的实例被选中的概率更高。
自定义策略：可以根据业务需求自定义负载均衡策略。
自定义 Ribbon 负载均衡策略示例：
@Component
public class CustomLoadBalancerRule extends AbstractLoadBalancerRule {
@Override
public Server choose(Object key) {
ILoadBalancer lb = getLoadBalancer();
List
// 自定义选择逻辑
return servers.get(0); // 示例：选择第一个服务实例
}
}
3. OpenFeign 声明式服务调用
定义：OpenFeign 是 Netflix 开发的声明式服务调用框架，Spring Cloud 对其进行了封装。
功能：通过接口注解的方式定义服务调用，简化了服务调用的代码。
集成：
配置：在 Spring Boot 应用中配置 OpenFeign，指定服务接口和调用方式。
使用：通过接口注解的方式调用服务，OpenFeign 会自动处理服务发现和负载均衡。
OpenFeign 配置示例：
@FeignClient(name = "user-service")
public interface UserClient {
@GetMapping("/users/{id}")
User getUserById(@PathVariable("id") Long id);
}
OpenFeign 使用示例：
@Service
public class UserService {
@Autowired
private UserClient userClient;
public User getUserById(Long id) {
return userClient.getUserById(id);
}
}
与 Ribbon 和 Hystrix 的整合：
负载均衡：OpenFeign 默认集成了 Ribbon，支持多种负载均衡策略。
熔断：OpenFeign 也支持与 Hystrix 的整合，实现服务调用的熔断。
（四）服务熔断与降级
1. Hystrix 熔断原理
Hystrix 是 Netflix 开发的熔断框架，Spring Cloud 对其进行了封装。Hystrix 的熔断原理包括：
熔断器状态机：Hystrix 熔断器有三种状态：关闭、开启和半开启。
关闭状态：允许请求通过，当请求失败率达到一定阈值时，熔断器进入开启状态。
开启状态：拒绝所有请求，直接返回错误信息。经过一定时间后，熔断器进入半开启状态。
半开启状态：允许部分请求通过，如果请求成功，则熔断器回到关闭状态；如果请求失败，则熔断器回到开启状态。
滑动窗口：Hystrix 使用滑动窗口来统计请求的失败率，窗口大小可以配置。
2. 服务降级
定义：当服务调用失败时，返回一个默认的响应，而不是直接抛出异常。
实现：通过 Hystrix 的降级机制实现服务降级。可以在 Hystrix 的回退方法中定义降级逻辑，返回默认的响应。
Hystrix 降级示例：
@Service
public class UserService {
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackGetUserById")
public User getUserById(Long id) {
String url = "http://user-service/users/" + id;
return restTemplate.getForObject(url, User.class);
}
public User fallbackGetUserById(Long id) {
return new User(id, "default", "default");
}
}
3. 请求缓存与请求合并
请求缓存：Hystrix 支持请求缓存，可以缓存请求的结果，减少对服务提供者的调用。
请求合并：Hystrix 支持请求合并，可以将多个请求合并为一个请求，减少网络开销。
Hystrix 请求缓存示例：
@Service
public class UserService {
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@CacheResult
@HystrixCommand
public User getUserById(Long id) {
String url = "http://user-service/users/" + id;
return restTemplate.getForObject(url, User.class);
}
}
4. 替代方案 Sentinel
定义：Sentinel 是阿里巴巴开源的分布式系统流量控制框架。
核心特性：
流量控制：根据配置的规则，对流量进行控制，避免系统过载。
熔断降级：支持熔断降级机制，当服务调用失败时，返回默认的响应。
系统负载保护：根据系统的负载情况，动态调整流量，避免系统崩溃。
与 Hystrix 的对比：
功能：Sentinel 的功能更丰富，支持更多的流量控制策略。
性能：Sentinel 的性能更高，对系统的性能影响更小。
易用性：Sentinel 的配置更简单，使用更方便。
Sentinel 配置示例：
@Service
public class UserService {
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@SentinelResource(value = "getUserById", fallback = "fallbackGetUserById")
public User getUserById(Long id) {
String url = "http://user-service/users/" + id;
return restTemplate.getForObject(url, User.class);
}
public User fallbackGetUserById(Long id) {
return new User(id, "default", "default");
}
}
（五）API 网关
1. Spring Cloud Gateway 的核心概念
Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 官方提供的 API 网关框架。其核心概念包括：
路由：定义了请求的转发规则，将请求转发到指定的服务。
过滤器：对请求进行处理，如修改请求头、添加日志等。
断言：用于判断请求是否符合路由规则，如路径匹配、请求头匹配等。
2. 动态路由配置与过滤器链开发
动态路由配置：Spring Cloud Gateway 支持动态路由配置，可以通过配置文件或数据库动态修改路由规则。
过滤器链开发：可以自定义过滤器，实现对请求的处理。过滤器可以组合成过滤器链，按照顺序对请求进行处理。
Spring Cloud Gateway 配置示例：
spring:
cloud:
gateway:
routes:
- id: user-service
uri: lb://user-service
predicates:
- Path=/users/**
filters:
- StripPrefix=1
3. 对比 Zuul
Zuul：
定义：Netflix 开发的 API 网关框架，Spring Cloud 对其进行了封装。
特点：支持动态路由、过滤器等功能。
Spring Cloud Gateway 与 Zuul 的对比：
性能：Spring Cloud Gateway 基于 WebFlux 框架，性能更高，支持异步处理。
功能：Spring Cloud Gateway 的功能更强大，支持更多的路由规则和过滤器。
易用性：Spring Cloud Gateway 的配置更简单，使用更方便。
（六）分布式配置中心
1. 使用 Spring Cloud Config 实现配置集中管理
Spring Cloud Config 是 Spring Cloud 提供的分布式配置中心框架。其主要功能包括：
配置集中管理：将配置信息集中存储在 Git 或其他存储系统中，方便管理。
动态刷新：支持配置的动态刷新，当配置信息发生变化时，可以自动更新配置。
2. 配置动态刷新
实现：通过 Spring Cloud Config 的动态刷新功能，可以实时更新配置信息。结合 Spring Cloud Bus 和消息中间件（如 RabbitMQ/Kafka），可以实现配置的动态刷新。
使用：在 Spring Boot 应用中配置 Spring Cloud Config，指定配置中心的地址和配置文件的路径。通过注解或 API 调用，可以实现配置的动态刷新。
Spring Cloud Config 配置示例：
spring:
application:
name: user-service
cloud:
config:
uri: http://localhost:8888
3. 对比 Nacos 配置中心
Nacos：
定义：阿里巴巴开源的分布式配置中心框架，支持服务注册、发现、配置管理等功能。
特点：支持多环境管理，配置中心功能强大。
Spring Cloud Config 与 Nacos 的对比：
功能：Nacos 的功能更丰富，支持更多的配置管理功能。
性能：Nacos 的性能更高，对系统的性能影响更小。
易用性：Nacos 的配置更简单，使用更方便。
Nacos 配置示例：
spring:
application:
name: user-service
cloud:
nacos:
config:
server-addr: 127.0.0.1:8848
二、进阶与分布式系统问题
（一）分布式链路追踪
1. 使用 Sleuth + Zipkin 实现全链路追踪
Sleuth：
定义：Spring Cloud Sleuth 是 Spring Cloud 提供的分布式链路追踪框架。
功能：通过在请求中添加 TraceID 和 SpanID，记录请求的链路信息。
Zipkin：
定义：Zipkin 是一个分布式链路追踪系统，支持数据的收集、存储和查询。
功能：通过 Zipkin 的 UI 界面，可以查看请求的链路信息，分析性能瓶颈。
集成：
配置：在 Spring Boot 应用中配置 Sleuth 和 Zipkin，指定 Zipkin 的地址等信息。
使用：通过 Sleuth 和 Zipkin 实现全链路追踪，记录请求的链路信息。
Sleuth + Zipkin 配置示例：
spring:
zipkin:
base-url: http://localhost:9411
sleuth:
sampler:
probability: 1.0
2. TraceID 与 SpanID 的传递原理
TraceID：表示一个完整的请求链路，从客户端发起请求到服务器返回响应的整个过程。
SpanID：表示链路中的一个节点，每个服务的处理过程都是一个 Span。
传递原理：在请求中添加 TraceID 和 SpanID，通过 HTTP 头或消息中间件传递给下游服务。下游服务接收到请求后，会记录自己的 SpanID，并将 TraceID 和 SpanID 传递给下一个服务。
3. 结合日志系统进行问题定位
日志系统：如 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）。
结合方式：将 Sleuth 的链路信息记录到日志中，通过日志系统进行查询和分析。当出现问题时，可以通过 TraceID 和 SpanID 快速定位问题。
日志记录示例：
@Slf4j
@Service
public class UserService {
public User getUserById(Long id) {
log.info("Getting user by id: {}", id);
return restTemplate.getForObject("http://user-service/users/" + id, User.class);
}
}
（二）消息驱动与事件总线
1. Spring Cloud Stream 整合消息中间件
Spring Cloud Stream：
定义：Spring Cloud Stream 是 Spring Cloud 提供的消息驱动框架，支持与多种消息中间件集成。
功能：通过定义消息通道和消息处理器，实现消息的发送和接收。
消息中间件：如 RabbitMQ、Kafka。
集成：
配置：在 Spring Boot 应用中配置 Spring Cloud Stream，指定消息中间件的地址等信息。
使用：通过定义消息通道和消息处理器，实现消息的发送和接收。
Spring Cloud Stream 配置示例：
spring:
cloud:
stream:
bindings:
output:
destination: user-topic
content-type: application/json
input:
destination: user-topic
content-type: application/json
rabbit:
bindings:
output:
producer:
exchangeType: topic
input:
consumer:
concurrency: 3
2. 消息分组、分区、重试机制
消息分组：将消息分为不同的组，每个组可以由不同的消费者处理。
消息分区：将消息存储在不同的分区中，提高消息的处理效率。
消息重试：当消息处理失败时，可以配置重试机制，重新发送消息。
消息发送与接收示例：
@EnableBinding(MessageChannels.class)
public class MessageService {
@Autowired
private MessageChannel output;
@Autowired
private MessageChannel input;
public void sendMessage(User user) {
output.send(MessageBuilder.withPayload(user).build());
}
@StreamListener("input")
public void receiveMessage(User user) {
log.info("Received user: {}", user);
}
}
public interface MessageChannels {
String OUTPUT = "output";
String INPUT = "input";
@Output(OUTPUT)
MessageChannel output();
@Input(INPUT)
SubscribableChannel input();
}
（三）分布式事务
1. 分布式事务场景与解决方案
场景：在微服务架构中，一个业务操作可能涉及多个服务的调用，需要保证这些操作的原子性。
解决方案：
两阶段提交：传统的分布式事务解决方案，但性能较低，容易出现死锁。
补偿事务（TCC）：通过补偿机制实现分布式事务，当某个操作失败时，回滚前面的操作。
本地消息表：通过本地消息表实现分布式事务，将消息存储在本地数据库中，通过消息队列实现服务间的通信。
事件驱动：通过事件总线实现分布式事务，当某个操作完成时，发布事件，其他服务通过订阅事件完成后续操作。
2. Seata 的 AT、TCC 模式原理
Seata：
定义：阿里巴巴开源的分布式事务框架。
功能：支持多种分布式事务解决方案，如 AT、TCC 等。
AT 模式：
原理：通过两阶段提交实现分布式事务，第一阶段准备事务，第二阶段提交或回滚事务。
优点：对业务代码侵入性小，实现简单。
缺点：性能较低，容易出现死锁。
TCC 模式：
原理：通过补偿机制实现分布式事务，当某个操作失败时，回滚前面的操作。
优点：性能较高，不会出现死锁。
缺点：对业务代码侵入性大，实现复杂。
Seata 配置示例：
seata:
enabled: true
application-id: user-service
tx-service-group: my_tx_service_group
service:
vgroup-mapping:
my_tx_service_group: default
grouplist:
default: 127.0.0.1:8091
（四）服务安全
1. OAuth2 认证授权框架
定义：OAuth2 是一种开放的授权框架，允许第三方应用访问用户的资源，而不需要用户将用户名和密码提供给第三方应用。
功能：支持多种授权方式，如授权码模式、密码模式、客户端模式等。
使用：通过 OAuth2 实现微服务的安全认证和授权。
OAuth2 配置示例：
@Configuration
@EnableAuthorizationServer
public class AuthorizationServerConfig extends AuthorizationServerConfigurerAdapter {
@Autowired
private AuthenticationManager authenticationManager;
@Override
public void configure(AuthorizationServerEndpointsConfigurer endpoints) throws Exception {
endpoints.authenticationManager(authenticationManager);
}
@Override
public void configure(ClientDetailsServiceConfigurer clients) throws Exception {
clients.inMemory()
.withClient("client")
.secret("{noop}secret")
.authorizedGrantTypes("password", "refresh_token")
.scopes("read", "write");
}
}
2. Spring Cloud Security 整合微服务权限控制
Spring Cloud Security：
定义：Spring Cloud 提供的安全框架，支持 OAuth2、JWT 等安全机制。
功能：通过定义安全策略，实现微服务的权限控制。
JWT：
定义：JSON Web Token 是一种开放的、无状态的认证机制。
功能：通过 JWT 实现用户认证和授权，将用户的权限信息存储在 JWT 中。
集成：
配置：在 Spring Boot 应用中配置 Spring Cloud Security，指定认证服务器的地址等信息。
使用：通过定义安全策略，实现微服务的权限控制。
Spring Cloud Security 配置示例：
@Configuration
@EnableWebSecurity
public class WebSecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
@Override
protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
http
.authorizeRequests()
.antMatchers("/users/**").authenticated()
.and()
.oauth2ResourceServer()
.jwt();
}
}
（五）服务监控与健康检查
1. Spring Boot Actuator 端点管理
定义：Spring Boot Actuator 是 Spring Boot 提供的监控框架，支持多种监控端点。
功能：通过定义监控端点，可以获取应用的运行状态、配置信息、健康状态等。
使用：在 Spring Boot 应用中配置 Actuator，通过 HTTP 请求访问监控端点。
Actuator 配置示例：
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: health,info,metrics
2. 使用 Prometheus + Grafana 搭建监控体系
Prometheus：
定义：Prometheus 是一个开源的监控系统，支持数据的收集、存储和查询。
功能：通过定义监控指标，可以收集应用的运行状态、性能指标等。
Grafana：
定义：Grafana 是一个开源的可视化工具，支持多种数据源。
功能：通过定义可视化面板，可以展示监控数据，分析性能瓶颈。
集成：
配置：在 Spring Boot 应用中配置 Prometheus，将监控数据发送到 Prometheus。
使用：通过 Grafana 查询 Prometheus 的数据，展示监控面板。
Prometheus 配置示例：
spring:
metrics:
export:
prometheus:
enabled: true
三、实战项目与案例
（一）构建微服务项目
1. 创建微服务架构项目
步骤：
创建服务注册中心：使用 Eureka 或 Nacos 创建服务注册中心。
创建服务提供者：创建多个服务提供者，实现业务逻辑。
创建服务消费者：创建服务消费者，通过服务发现调用服务提供者。
集成服务网关：使用 Spring Cloud Gateway 或 Zuul 创建服务网关，实现请求的转发和过滤。
2. 实现服务注册、发现、调用、熔断、降级等功能
服务注册与发现：通过 Eureka 或 Nacos 实现服务的注册和发现。
服务调用：通过 RestTemplate、Ribbon 或 OpenFeign 实现服务调用。
服务熔断与降级：通过 Hystrix 或 Sentinel 实现服务熔断和降级。
（二）整合第三方组件
1. 整合 Nacos、Sentinel、Seata 等组件
Nacos：
配置：在 Spring Boot 应用中配置 Nacos，指定 Nacos 的地址等信息。
使用：通过 Nacos 实现服务注册、发现、配置管理等功能。
Sentinel：
配置：在 Spring Boot 应用中配置 Sentinel，指定 Sentinel 的规则等信息。
使用：通过 Sentinel 实现流量控制、熔断降级等功能。
Seata：
配置：在 Spring Boot 应用中配置 Seata，指定 Seata 的事务管理器等信息。
使用：通过 Seata 实现分布式事务管理。
（三）性能优化与问题排查
1. 对微服务项目进行性能优化
优化方法：
服务拆分：将复杂的服务拆分为多个小服务，减少服务间的依赖。
缓存优化：使用缓存减少对数据库的访问，提高性能。
异步处理：使用异步处理提高系统的响应速度。
负载均衡：通过负载均衡提高系统的可用性。
2. 学习排查常见问题的方法和工具
排查方法：
日志分析：通过分析日志，定位问题。
性能监控：通过监控工具，分析系统的性能瓶颈。
链路追踪：通过链路追踪工具，分析请求的链路信息。
工具：
日志工具：如 ELK。
监控工具：如 Prometheus + Grafana。
链路追踪工具：如 Sleuth + Zipkin。
四、持续学习与拓展
（一）关注最新技术动态
1. 关注 Spring Cloud 的新版本特性
新版本特性：关注 Spring Cloud 的新版本特性，如新功能、性能优化等。
学习方法：通过阅读官方文档、技术博客等方式，了解新版本特性。
2. 学习新兴的微服务技术
Service Mesh：
定义：Service Mesh 是一种新兴的微服务技术，通过独立的基础设施层管理服务间的通信。
功能：支持服务发现、负载均衡、熔断、安全等功能。
学习方法：通过阅读技术文章、参加技术会议等方式，学习 Service Mesh 的相关技术。
（二）参与开源项目
1. 参与 Spring Cloud 相关的开源项目
开源项目：如 Spring Cloud、Spring Cloud Alibaba 等。
参与方式：通过提交代码、修复问题等方式，参与开源项目。
2. 提交代码、修复问题，提升实战能力
提交代码：通过提交代码，修复开源项目中的问题，提升实战能力。
学习方法：通过阅读开源项目的代码，学习优秀的代码风格和设计模式。