微服务

　　微服务架构，对于从事JAVA架构的童鞋来说，早已不是什么新鲜的事儿，他们有鼎鼎大名的Spring Cloud这样的全家桶框架支撑，包含微服务核心组件如 1. Eureka：实现服务注册与发现。

微服务架构在大型电商中的运用   电商是促销拉动式的场景，也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。

整合Spring Cloud微服务分布式云架构技术点 View： H5、Vue.js、Spring Tag、React、angularJs Spring Boot/Spring Cloud： Zuul、Ribbon、Feign、Turbine、Hystrix、Oauthor2、Sleu.

最近大家都在谈微服务，随着越来越多的在线业务需要提供更大并发的scale-up 和 scale out能力，微服务确实提供了比较好分布式服务的解决方案。

以下设计原则是在云平台架构实践（参考这里）中的一些经验总结，不一定适合所有微服务架构的体系。 业务原则 单一责任原则：对于一个微服务而言，具有有限的业务范围，可以帮助我们满足服务开发和交付的敏捷性； 适当的边界：关注微服务的范围，而不是一味的把服务做小。

三. Scala的Macro(宏) Scala Macros对scala函数库编程人员来说是一项不可或缺的编程工具，可以通过它来解决一些用普通编程或者类层次编程（type level programming）都无法解决的问题，这是因为Scala Macros可以直接对程序进行修改。

在 2016 年 11 月份的《技术雷达》中，ThoughtWorks 给予了微服务很高的评价。同时，也有越来越多的组织将实施微服务作为架构演进的一个必选方向。只不过在拥有众多遗留系统的组织内，将曾经的单体系统拆分为微服务并不是一件容易的事情。

什么是.Net Core?.Net Core是微软开发的另外一个可以跨Linux、Windows、mac等平台的.Net.Net Core相关知识看文章地步dotnet dllname.dll 运行PostMan 是一个非常专业的调试webapi的工具 Asp.

API和微服务的未来正在建设中 API是当今IT行业发展最快，影响业务的技术。借助API，开发人员可以利用其他应用程序中现有计算机程序的功能。自计算机编程第一次开始以来，API已经存在了很长一段时间。

本文深入解析了JVM内存布局与运行机制，涵盖程序计数器、Java虚拟机栈、本地方法栈、堆、方法区及直接内存等关键区域。结合JDK8特性，探讨了元空间替代永久代的优化方案，并从GC角度分析堆内存管理。内容详尽，适合希望深入了解JVM工作原理的开发者。项目已收录于[Github](https://github.com/Java-Edge/Java-Interview-Tutorial)，欢迎关注！

本文讲的是成功备战微服务的5个准备步骤【编者的话】本文为大家介绍了5个迁移到微服务架构所需做的准备步骤，包括如何划分微服务，微服务和组织结构间的误解，如何划分组织架构，以及在实现微服务架构中需要尽早考虑的一些问题，值得大家参考。

微服务架构体系中，通常一个业务系统会有很多的微服务，比如：OrderService、ProductService、UserService...，为了让调用更简单，一般会在这些服务前端再封装一层，类似下面这样： 前面这一层俗称为“网关层”，其存在意义在于，将"1对N"问题 转换成了"1对1”问题，同时在请求到达真正的微服务之前，可以做一些预处理，比如：来源合法性检测，权限校验，反爬虫之类.

今天重读了Martin Fowler的《Microservices》，在此记录一下对九大特性的理解。 服务组件化 组件，是一个可以独立更换和升级的单元。就像PC中的CPU、内存、显卡、硬盘一样，独立且可以更换升级而不影响其他单元。

近期因工作原因减缓了更新频率，同时为了把Spring Cloud中文社区搭建起来也费了不少时间，几乎每天都在挤牙膏般的凑时间出来做一些有意义的事。未能按原计划更新博文，在此对持续关注我博客的朋友们深表歉意。

阿里云微服务引擎 MSE 面向业界主流开源微服务项目， 提供注册配置中心和分布式协调（原生支持 Nacos/ZooKeeper/Eureka ）、云原生网关（原生支持Higress/Nginx/Envoy，遵循Ingress标准）、微服务治理（原生支持 Spring Cloud/Dubbo/Sentinel，遵循 OpenSergo 服务治理规范）能力。API 网关 (API Gateway），提供 APl 托管服务，覆盖设计、开发、测试、发布、售卖、运维监测、安全管控、下线等 API 生命周期阶段。帮助您快速构建以 API 为核心的系统架构．满足新技术引入、系统集成、业务中台等诸多场景需要。

本文介绍了简单工厂模式与策略模式的概念及其融合实践。简单工厂模式用于对象创建，通过隐藏实现细节简化代码；策略模式关注行为封装与切换，支持动态替换算法，增强灵活性。两者结合形成“策略工厂”，既简化对象创建又保持低耦合。文章通过支付案例演示了模式的应用，并强调实际开发中应根据需求选择合适的设计模式，避免生搬硬套。最后推荐了JVM调优、并发编程等技术专题，助力开发者提升技能。

本文详细解析了Future及其相关类FutureTask的工作原理与应用场景。首先介绍了Future的基本概念和接口方法，强调其异步计算特性。接着通过FutureTask实现了一个模拟外卖订单处理的示例，展示了如何并发查询外卖信息并汇总结果。最后深入分析了FutureTask的源码，包括其内部状态转换机制及关键方法的实现原理。通过本文，读者可以全面理解Future在并发编程中的作用及其实现细节。

使用hutool工具，对常见用户信息脱敏

本文对比了单体应用和微服务架构。单体应用中所有功能模块在一个工程中，而微服务则按领域模型拆分为独立服务，每个服务有明确边界，可独立开发、部署和扩展。微服务允许使用不同语言和技术栈，每个服务有自己的数据库。微服务架构的优点包括易于开发维护、技术栈开放和错误隔离，但缺点包括增加运维成本、调用链路复杂、分布式事务处理困难以及学习成本高。实现微服务通常涉及SpringCloud等开发框架和Docker等运行平台。

本文总结了在SpringBoot中常用的bean装配方法： * profile * conditional * ConditionalOn

微服务-美团动态ThreadPoolExecutor底层实现源码实战3

微服务-美团动态ThreadPoolExecutor底层实现源码实战-改进3

Seata 起源于阿里内部电商业务体系，解决服务化过程中的服务一致性问题，经过了多年标准化建设和大促流量的洗礼，Seata 已成为交易、支付和物流场景的标准化组件。本文将详细介绍微服务架构下数据一致性的挑战，分布式事务 Seata 的架构演进以及如何基于 Seata 扩展 RPC 和数据库。

本文详尽地介绍了如何在云原生网关上做流量防护，包括在不同的场景下该配置何种防护规则，并给出了详细的使用路径，可以从中体验出云原生网关的流量防护功能相对于其它网关产品限流功能的优势。作为云上网关的核心功能之一，后续我们也会持续强化流量防护功能，也欢迎大家持续关注阿里云官网的 MSE 微服务引擎产品动态。

在 Spring Cloud 中，可以通过自定义异常处理器来封装统一的异常处理逻辑。异常处理器能够捕获并处理应用程序中的异常，然后返回适当的错误响应。以下是一个基于 Spring Cloud 的统一异常处理的示例

阿里云微服务引擎 MSE 面向业界主流开源微服务项目， 提供注册配置中心和分布式协调（原生支持 Nacos/ZooKeeper/Eureka ）、云原生网关（原生支持Higress/Nginx/Envoy，遵循Ingress标准）、微服务治理（原生支持 Spring Cloud/Dubbo/Sentinel，遵循 OpenSergo 服务治理规范）能力。

「微服务架构」更多关于微服务-边界，治理，重用和复杂性

5 月 17 日，阿里云峰会·常州站宣布微服务引擎 MSE 三大普惠升级，进一步降低客户享受微服务技术红利的成本。

易波动或者对波动比较敏感；容易影响整体的；不能预测上游行为，或者不能预测下游行为，依赖的上下游有不可预测的行为体。要不要做熔断降级的核心点在于是否可控，有没有不可控因素。

EurekaServer ，它扮演的角色是注册中心，用于注册各种微服务，以便于其他微服务找到和访问。

Twitter下架部分微服务，是微服务错了？

东方证券：我们如何成功实施微服务

如何正确的设计微服务

珍爱网微服务底层框架演进——从开源组件封装到自研

不同的微服务一般会有不同的网络地址，但 web 端或 APP 端需要调用多个服务的接口才能完成一个业务需求。在这种客户端直接与各个服务通信的架构时，会有以下问题： • 客户端需要维护很多服务的请求地址； • 客户端会多次请求不同的微服务，增加了客户端的复杂性； • 存在跨域请求，处理相对复杂； • 认证复杂，每个服务都需要独立认证； • 随着项目的迭代，可能需要重新划分微服务（多个微服务合并成一个或将一个服务拆分成多个），在客户端直接与微服务通信时，重构将会难以实施；

微服务使用RESTful时遇到的坑

开发者对于生产问题故障的排查、定位，随着微服务的喷发，也不再像是以前那边依赖纯日志、gc日志进行问题排查与定位了，本节开始介绍一个生产环境使用的排错工具Arthas，帮助大家更高效、便捷地实现生产问题排错。

开发者对于生产问题故障的排查、定位，随着微服务的喷发，也不再像是以前那边依赖纯日志、gc日志进行问题排查与定位了，本节开始介绍一个生产环境使用的排错工具Arthas，帮助大家更高效、便捷地实现生产问题排错。

前面学习了Zookeeper相关细节，其中对于集群启动而言，很重要的一部分就是Leader选举，接着就开始深入学习Leader选举。

本篇博文详细分析了FastLeaderElection的算法，其是ZooKeeper的核心部分，结合前面的理论学习部分，可以比较轻松的理解其具体过程。

在前面读者朋友们可以了解到ES承载着和MySQL一样的“存储-查询”功能，那么就类似的会有建表语句、表结构、表数据，有了这些才可以存储-查询数据。而这些对应的在ES中是：Mapping映射（表结构-建表语句）、索引库（表本身）、文档（表数据）。本节笔者将带领大家完整上述概念的创建、使用。

在分布式架构系统中，服务不止一个，一个完整的业务链路肯定也不止调用一个服务，此时每个服务都有自己的数据库增删改查，而每一个写操作对应一个本地事务。如果想要确保全部的业务状态一致，也就意味着需要所有的本地事务状态一致，这在我们之前的学习中肯定是不具备的，如何做到跨服务、跨数据源的事务一致性将是本章节的重点学习内容。

在分布式架构系统中，服务不止一个，一个完整的业务链路肯定也不止调用一个服务，此时每个服务都有自己的数据库增删改查，而每一个写操作对应一个本地事务。如果想要确保全部的业务状态一致，也就意味着需要所有的本地事务状态一致，这在我们之前的学习中肯定是不具备的，如何做到跨服务、跨数据源的事务一致性将是本章节的重点学习内容。