spring-kafka 为支持 Apache Kafka 提供了自动配置。Spring Boot 集成 Kafka 的配置由 spring.kafka.* 属性控制。

在微服务分布式架构中，通常多个服务需要订阅同一个消息主题来做一些相同的操作，例如配置更新等。对于这类需求，通常会使用轻量级的消息代理来构建一个共用的消息主题，让微服务实例连接上来，该主题中的消息会被所有订阅的实例消费，所以称之为 消息总线。

Spring Cloud Bus 使用轻量级消息代理连接分布式系统的节点。 此代理也可用于广播状态更改（例如：配置更改）或其它和管理指令，也可以用作应用程序之间的通信通道。Spring Cloud Bus 为 AMQP 或 Kafka 作为消息代理提供了 starter 支持。

Spring Cloud Bus 官方文档，GitHub > Spring Cloud Bus。

　　源码分析 SpringApplication 执行流程，深入理解 Spring Boot 应用的启动流程。

　　本篇分析基于 Spring Boot 2.1.4.RELEASE 版本。

Sleuth 通过 traceId 实现了对分布式系统调用链路的跟踪。在一次服务请求链路中，会保持并传递一个 traceId，从而将不同服务的请求跟踪信息串联起来，不同服务的 traceId 相同表示处在同一请求链中。

基于 HTTP 请求的数据传递有两种方式：一种是做为参数传递，另一种是做为头信息传递。而 Sleuth 的 traceId 属于附加信息，不参与实际的业务，所以做为参数传递并不合适，实际也是作为头信息来传递的。

　　在 SSM 框架中，通常会在 web.xml 中配置编码过滤器 CharacterEncodingFilter，但在 Spring Boot 应用中却没有要求人为配置编码过滤器，是因为 Spring Boot 基于 习惯优于配置 的原则，默认情况下自动配置了编码过滤器，采用的 UTF-8 编码。

　　本篇分析 Spring Boot 的编码过滤器的自动配置，也更详细的理解和体会 Spring Boot 自动配置的使用。

　　Spring Boot 的一大特性是基于 习惯优与配置 原则为很多组件提供了 自动配置 ，这个强大的特性可以快速将其它功能整合，个人认为这是促成该框架流行的主要原因，特别适合互联网项目的分布式开发(基于业务的单一职责原则)，开发可以将更多精力集中在业务上，而不是配置上。

　　Spring Boot 都会有一个名为 xxxApplication 的启动类，里面有一个标准的 java 应用的入口 main 方法，用于启动 Spring Boot 应用项目。

　　@SpringBootApplication 是 Spring Boot 的核心注解，作用在 xxxApplication 的启动类上，SpringBoot 会自动扫描 @SpringBootApplication 所在类的同级包及下级包里的所有 Bean 。

　　通过 Spring Initializr 或 IDE 支持创建的 Spring Boot 应用的在 groupId + arctifactID 组合的包名下会创建一个 xxxApplication 启动类。

微服务架构下，会有很多微服务，服务之间调用关系会非常复杂，就非常有必要对每个请求的完整调用链进行跟踪，了解调用了那些服务，当出现问题时可以快速定位。

Spring Cloud Sleuth 为 Spring Cloud 实现了一个分布式跟踪解决方案 Sleuth，该组件大量借签了 Dapper、Zipkin 和 HTrace。

对于大多数用户来说，Sleuth 应该是不可见的，它会自动检测系统的交互，可以在日志中捕获跟踪数据，或将其它送到远程日志收集服务器。

Spring Cloud Sleuth 官方文档，Sleuth Zipkin 日志存储跟踪示例，Zipkin GitHub Zipkin UI 示例、OpenZipkin/Brave 捕获延迟信息的库。

本篇是前面两篇 Config Git 和 JDBC 实现的文章的延续，主要对 Spring Cloud Config 服务器端和客户端的相关配置进行详细的描述。

具体包括引导启动、服务存储库、健康检测、安全认证、集成服务发现、请求失败重试等配置详解。

Spring Cloud Config 支持 Git 和 JDBC 做为后端存储库，默认是 Git 存储库，对于开发来说是方便且易于理解的；但对于运维来说，因涉及 Git 操作，可能就不那么方便了。

另外，如果能给分布式配置管理提供 Web 控制台来操作就非常直观和方便了，JDBC 存储库就可以较好的应用在 Web 应用中。