Microservices with Spring Boot and Spring Cloud

Section 1: Lab: รู้จัก Microservices Architecture

• Monolith เทียบกับ Microservices และกรณีที่ยังไม่ควรแยกระบบ
• แบ่งขอบเขต Service ตามโดเมนธุรกิจ และหลัก Database per Service
• ความท้าทายของระบบกระจาย และเครื่องมือที่ Spring Cloud มีให้
• Spring Boot 4.1, Spring Cloud 2025.1 และ Java 25 LTS ทำงานร่วมกันอย่างไร
• Lab: เตรียมโปรเจกต์ด้วย Spring Initializr และ Docker Compose สำหรับฐานข้อมูล

Section 2: Lab: RESTful Service ด้วย Spring Boot 4.1

• ทบทวน Controller, Request Mapping และ HTTP Status Code ที่ถูกต้อง
• Validation และการตอบ Error แบบมาตรฐานด้วย ProblemDetail
• เชื่อมฐานข้อมูลด้วย Spring Data JPA และความสัมพันธ์ระหว่าง Entity
• API Versioning ที่ Spring Framework 7 รองรับในตัว
• Lab: Service จัดการข้อมูลผู้ใช้ที่พร้อมให้ Service อื่นเรียกใช้

Section 3: Lab: เอกสาร API และ Actuator

• สร้างเอกสาร OpenAPI และหน้า Swagger UI ด้วย springdoc-openapi
• Richardson Maturity Model และแนวปฏิบัติที่ดีในการออกแบบ API
• Spring Boot Actuator: Health, Info และ Metrics Endpoint
• Liveness และ Readiness Probe สำหรับระบบที่รันใน Container
• Lab: เปิดเอกสาร API และ Health Check ให้ทุก Service

Section 4: Lab: แยกระบบเป็น Currency Exchange และ Conversion

• ออกแบบ Service แลกเปลี่ยนสกุลเงินและ Service แปลงสกุลเงิน
• กำหนด Port, URL และชื่อ Service ให้เป็นมาตรฐานเดียวกัน
• แยกฐานข้อมูลของแต่ละ Service และเตรียมข้อมูลตั้งต้น
• แสดง Instance และ Port ที่ตอบกลับเพื่อใช้ทดสอบการกระจายโหลด
• Lab: รันหลาย Instance ของ Service เดียวกันพร้อมกัน

Section 5: Lab: เรียก Service อื่นด้วย HTTP Service Client

• RestClient และการเรียก Service ปลายทางแบบ Synchronous
• ประกาศ Client เป็น Interface ด้วย @HttpExchange และจัดกลุ่มด้วย @ImportHttpServices
• ตั้งค่า Base URL และ Timeout แยกตามกลุ่มของ Client
• เทียบกับ Spring Cloud OpenFeign ที่อยู่ในสถานะ Maintenance
• Lab: Service แปลงสกุลเงินเรียกอัตราแลกเปลี่ยนจากอีก Service

Section 6: Lab: Spring Cloud Config Server

• ปัญหาของค่าตั้งค่าที่กระจายอยู่ในแต่ละ Service
• ตั้ง Config Server ที่อ่านค่าจาก Git Repository
• แยกค่าตามชื่อ Service และ Profile เช่น dev และ prod
• เชื่อม Service ด้วย spring.config.import และเข้ารหัสค่าที่เป็นความลับ
• Lab: ย้ายค่าตั้งค่าของ Limits Service และ Currency Service ไปไว้ที่ Config Server

Section 7: Lab: Eureka และ Spring Cloud LoadBalancer

• ทำไมต้องมี Naming Server และหลักการของ Service Registry
• ตั้ง Eureka Server และให้ทุก Service ลงทะเบียนเมื่อเริ่มทำงาน
• เรียก Service ด้วยชื่อแทน URL ผ่าน RestClient ที่ใช้ LoadBalancer
• กระจายคำขอไปหลาย Instance และสังเกตเมื่อ Instance หายไป
• Lab: เพิ่มและลด Instance โดยไม่ต้องแก้โค้ด

Section 8: Lab: API Gateway ด้วย Spring Cloud Gateway

• บทบาทของ API Gateway ในระบบ Microservices
• Spring Cloud Gateway แบบ Server WebMVC และ Server WebFlux ต่างกันอย่างไร
• กำหนด Route, Predicate และ Filter ไปยังแต่ละ Service ผ่าน Eureka
• Global Filter สำหรับ Logging และการจำกัดจำนวนคำขอ
• Lab: ให้ทุกคำขอจากภายนอกผ่าน Gateway จุดเดียว

Section 9: Lab: Fault Tolerance ด้วย Resilience4j

• Cascading Failure และเหตุที่ระบบกระจายต้องออกแบบรับความล้มเหลว
• Circuit Breaker ผ่าน Spring Cloud CircuitBreaker พร้อม Fallback
• Retry, Rate Limiter, Bulkhead และ Time Limiter ของ Resilience4j
• @Retryable และ @ConcurrencyLimit ที่มาใหม่ใน Spring Framework 7
• Lab: ปิด Service ปลายทางแล้วดูระบบตอบด้วย Fallback แทนการล่ม

Section 10: Lab: Spring Cloud Bus และ RabbitMQ

• ปัญหาการรีเฟรชค่าตั้งค่าในทุก Instance พร้อมกัน
• รัน RabbitMQ ด้วย Docker และเชื่อมทุก Service ผ่าน Spring Cloud Bus
• สั่งรีเฟรชค่าทั้งระบบผ่าน Endpoint busrefresh ครั้งเดียว
• แนวคิด Event-driven และการสื่อสารแบบ Asynchronous เบื้องต้น
• Lab: เปลี่ยนค่าใน Git แล้วให้ทุก Instance ใช้ค่าใหม่โดยไม่ Restart

Section 11: Lab: Distributed Tracing

• Trace และ Span ช่วยหาจุดที่ช้าเมื่อคำขอวิ่งข้ามหลาย Service
• Micrometer Tracing และ Observation API ใน Spring Boot 4
• ส่ง Trace ไป Zipkin และทางเลือก OpenTelemetry ผ่าน OTLP
• ใส่ Trace ID ใน Log เพื่อเชื่อมโยงปัญหาข้าม Service
• Lab: ติดตามคำขอตั้งแต่ Gateway จนถึงฐานข้อมูลบนหน้า Zipkin

Section 12: Lab: Metrics และ Dashboard

• เก็บ Metrics ด้วย Micrometer และเปิด Endpoint สำหรับ Prometheus
• Metrics สำคัญของ Microservices: Latency, Error Rate และ Throughput
• สร้าง Dashboard ด้วย Grafana และตั้งการแจ้งเตือนเบื้องต้น
• ดูสถานะ Circuit Breaker ผ่าน Actuator และ Metrics
• Lab: Dashboard ภาพรวมสุขภาพของทุก Service

Section 13: Lab: ความปลอดภัยของ Microservices

• OAuth2 และ OpenID Connect สำหรับระบบหลาย Service
• ใช้ Keycloak เป็น Authorization Server และออก JWT
• ตั้งแต่ละ Service เป็น Resource Server ด้วย Spring Security
• ตรวจสิทธิ์ที่ Gateway และส่งต่อ Token ไปยัง Service ปลายทาง
• Lab: ป้องกัน API ทั้งระบบด้วย JWT และกำหนดสิทธิ์ตามบทบาท

Section 14: Lab: Container และการ Deploy

• สร้าง Image ด้วย Dockerfile หรือ Cloud Native Buildpacks
• รันทั้งระบบด้วย Docker Compose พร้อมลำดับการเริ่มและ Health Check
• Virtual Threads ของ Java 25 กับการรองรับคำขอพร้อมกันจำนวนมาก
• ภาพรวมการย้ายขึ้น Kubernetes และส่วนที่ทดแทน Eureka กับ Config Server ได้

Section 15: Workshop: Capstone ระบบ Microservices

• เพิ่ม Service ใหม่เข้าระบบพร้อม Config, Discovery และ Gateway Route
• ทดสอบความทนทานด้วยการปิด Service และเพิ่มความหน่วงโดยตั้งใจ
• ไล่หาสาเหตุปัญหาจาก Trace, Metrics และ Log
• นำเสนอผลงาน รีวิวร่วมกัน และสรุป Checklist ก่อนขึ้น Production