微服务

一文了解微服务架构的分解设计

难住了，微服务之间的几种调用方式哪种最佳？

东方证券：我们如何成功实施微服务

微服务循环依赖调用引发的血案

您需要模块，而不是微服务

Redis实现微博好友功能微服务（关注，取关，共同关注）

只要 3 个注解，优雅的实现微服务鉴权！

3 个注解，优雅的实现微服务鉴权

本文我们来讲解一下如何使用 gRPC构建微服务，gRPC是一个开源框架，可用于构建可扩展且高性能的微服务并创建服务之间的通信。

在容器时代（“ Docker 时代”），无论您是否在使用它，都不可否定java的活力。Java 在性能方面一直比较有优势，主要是因为代码和真实机器之间的抽象层，多平台的成本（一次编写，随处运行 - 还记得吗？），其中包含 JVM -between（JVM：模拟真实机器所做的软件机器）。 如今，使用微服务架构，也没有任何优势，为总是在同一个地方和平台上运行的东西(Docker 容器 - Linux) 环境构建多平台（解释）的东西。可移植性现在不那么重要了（可能比以往任何时候都重要），那些额外的抽象级别并不重要。

考虑一下一家外卖公司 应用程序，它是一个在线食品配送应用程序。应用程序的客户端通过发出 HTTPPOST /orders请求来创建订单，并期望在 600 毫秒内得到响应。由于 该 应用程序使用微服务架构，实现订单创建的职责分散在多个服务中。POST请求首先被路由到，然后Order Service它必须与以下服务协作： • Restaurant Service- 了解餐厅的菜单和价格 • Consumer Service- 知道下Consumer订单的状态 • Kitchen Service- 创建一个Ticket，告诉厨师要做什么 • Accounting Service- 授权消费者的信用卡

当您选择将应用程序构建为一组微服务时，您需要决定应用程序的客户端将如何与微服务交互。对于单体应用程序，只有一组（通常是复制的、负载平衡的）端点。然而，在微服务架构中，每个微服务都暴露了一组通常是细粒度的端点。在本文中，我们研究了这如何影响客户端到应用程序的通信，并提出了一种使用API 网关的方法。

如何构建基于 DDD 领域驱动的微服务？

如何构建基于 DDD 领域驱动的微服务？

微服务是什么？底层原理是什么？

为什么会有微服务？ 假如回到10年前，一天张三入职了电商企业—并夕夕商城。 公司初创，人比较少，公司网站的用户也很少，公司只有一个工程师 项目架构比较简单

线上代码经常会出现CPU占用过高的情况，按以往经验我会使用top指令，进一步借助于jstack去查看具体信息从而进行问题排查，但基本上都逃不过需要重新发包的局面，即使是一个增量包，应用也需要短暂停启。后来运维大兄弟让我试一下Arthas，说是可以进行代码的热更新操作，正好来试一下。

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。

　　前面已经分析了Watcher机制中的大多数类，本篇对于ZKWatchManager的外部类Zookeeper进行分析。

前面分析了FileSnap，接着继续分析FileTxnSnapLog源码，其封装了TxnLog和SnapShot，其在持久化过程中是一个帮助类。

在前面的学习中，笔者带领大家完成海量数据导入ES，实现了ES基本的存储功能，但是我们知道ES最擅长的还是搜索、数据分析。所以本节笔者将继续带领大家研究一下ES的数据搜索功能，同上节一样，继续分别采用DSL和RestClient实现搜索。

随着应用数据的陡增，传统关系型数据库如MySQL/Oracle/RDS等，在处理海量数据的关系映射、数据查询场景还是有性能瓶颈。16年左右巅峰的Solr技术，随着近几年的技术发展也逐步被ES所替代。本节开始我们将花费5节的课程时间，带领读者朋友们认识ES、完成ES常见API的使用的代码演练。

应用的硬件、软件架构在涉及到部署时，一般会根据实际请求量做一定的压力测试，以测试系统稳定性、健壮性，避免后续线上未知故障。假设在一个电商的秒杀场景下，订单中心本身能够承载的QPS预设是10W，因为活动的火爆导致流量瞬时达到100W，此时订单中心因无法承载其10倍的请求将会崩溃，那么对于整个分布式架构系统会产生什么问题呢？本节我们将借助于Sentinel的流量控制、隔离降级来解决上述分布式架构中常见的雪崩问题。

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。

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。

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。

在上一节我们完成主从集群的搭建，虽然解决了读的压力，但是当集群主节点宕机时，系统架构有没有备用方案呢？如果没有是不是缓存层就直接失效、甚至异常了呢？在此基础之上我们可以借助于哨兵完成新主节点的选举，实现集群的自动恢复。

消息中间件，作为分布式系统中必不可少的一部分，在前面我们学习过其基本的消息发送、消费，但是读者朋友们肯定也知道，真正的生产环境可不是简单的发送消息这么简单。如何避免消息丢失？如何满足特殊场景下的消息延迟消费？如何解决消费能力不足？如何搭建集群？等等 本节笔者将从消息的可靠性出发，解决消息不丢失的问题。同时借助TTL实现延迟消息，惰性队列解决消息堆积问题，最后完成集群搭建以实现生产环境真正的高可用。

HTTP是全球最大规模的分布式系统网络的基础之一，也采用了传统的服务器-客户端的通信设计模式。从1.0版本到1.1版本再到2.0版本，HTTP始终占据着分布式系统通信领域重要的一席之地。

上一节我们借助于Nacos实现注册中心，完美替换了Eureka在项目之初的功能，开始本章节之前我们一起回忆下Nacos实现注册中心的关键步骤 1. 引入springcloud-alibaba/nacos-discovery依赖 2. 去除原eureka依赖、去除配置文件中eureka注册信息 3. 新增nacos注册信息：spring.cloud.nacos.server-addr:localhost:8848 4. 重启项目并验证 在此基础之上我们验证了Nacos的负载均衡策略、权重控制、环境隔离等信息，希望大家还能有点印象。

负载均衡算法作为Redis、MQ、ZK，GateWay等集群、组件必不可少的算法策略，是微服务框架中不可或缺的一部分知识点，本节我们将花费短暂的时间做个了解。

对于http接口的调用，其历程经历过原始servlet，到后面的struts，SpringMVC，对于后端的参数封装也逐渐从单个属性演变成对象封装，那么什么是RESTful，工作中又如何使用呢？

基于常见组件的微服务场景实战，注册发现 下面开始微服务相关内容的讲解。在这一部分中，仍然从最基础的场景入手，然后再逐步展开说明，帮助大家快速掌握一些微服务组件的实现原理，最终理解微服务架构的本质。

技术选型 项目组决定找一个开源中间件，它需要满足以下5点要求。 1）支持实时同步。 2）支持增量同步。 3）不用写业务逻辑。 4）支持MySQL之间的同步。 5）活跃度高。

竟然这样操作！springcloud微服务多模块打包war部署到tomcat