微服务

在完成了前面的理论学习后，现在可以从源码角度来解析Zookeeper的细节，首先笔者想从序列化入手，因为在网络通信、数据存储中都用到了序列化，下面开始分析。

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。

作为分布式系统的接口测试工具，Jmeter在很多企业都有对应的使用场景，以满足开发者：接口性能测试，测试：接口瓶颈，实现系统上线前的稳定性保障。本节笔者将带领大家完成Jmeter工具的使用、介绍、说明。

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。

单机Redis可以解决应用缓存的问题，但是随着系统流量的增加，读操作开始指数级倍增时，及时单节点Redis基于内存的读写操作再快也会有性能瓶颈，此时我们可以借助主从架构（主负责写、从负责读）来优化上述场景，实现高并发读优化。

我们知道，分布式系统的基础是网络。因此，网络编程是分布式软件工程师和架构师的必备技能之一，而且随着当前大数据和实时计算技术的兴起，高性能RPC架构与网络编程技术再次成为焦点

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（跳转链接），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。

TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol，传输控制协议/互联网络协议）是Internet 的基本协议，简单地说，由底层的IP和TCP组成。TCP/IP的开发工作始于20世纪70年代，该协议是用于互联网的第一套协议。TCP/IP结合 DNS、路由协议等一系列相关协议，最终实现了网络之间任意两点间的数据通信问题。我们来看看在访问百度首页时，数据包是如何从计算机传送到百度的服务器上的。

从RabbitMQ 3.8版本开始，引入了新的仲裁队列，他具备与镜像队里类似的功能，但使用更加方便。

Docker单机部署RabbitMQ

CORS需要浏览器和服务器同时支持。目前，所有浏览器都支持该功能，IE浏览器不能低于IE10。 整个CORS通信过程，都是浏览器自动完成，不需要用户参与。对于开发者来说，CORS通信与同源的AJAX通信没有差别，代码完全一样。浏览器一旦发现AJAX请求跨源，就会自动添加一些附加的头信息，有时还会多出一次附加的请求，但用户不会有感觉。

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。

在上一节我们引入Eureka的同时，不知读者朋友们是否还有印象：我们在启动类getRestTemplate方法上追加了注解 @LoadBalanced，为什么加这个注解？这个注解解决了什么问题？本节笔者将给读者们做详尽的讲解。

因前面提到Netflix相关组件已逐步被SpringCloud剔除，Eureka作为其中的注册中心，在此关注功能性即可，本章节不深入阐述其底层原理。后续章节替换为Nacos后，针对Nacos再做细节讨论。

本节笔者介绍了SpringCloud诞生的由来，以及目前国内主要流行的SpringCloud Alibaba与SpringCloud的关系，同时针对SpringCloud自身的特点、版本号、依赖关系做了概要论述，这些都是为了接下来的实战打好基础。

微服务架构入门教程

通过从实体事件流中按顺序处理实体事件，可以将信息物化成一个有状态的表。每个实体事件都会被更新插入键/值表中，这样对于一个给定的键，表中表示的就是最新读到的事件。

上面讲解了数据一致性的解决方案，这一篇来讲讲服务之间的数据依赖问题，还是先来说说具体的业务场景。 业务场景：如何解决微服务之间的数据依赖问题 在某个供应链系统中，存在商品、订单、采购这3个服务，它们的主数据部分结构表如下。

基于MSE实现微服务的全链路灰度-2

一起来学SpringCloud之微服务概述

对微服务的简单思考