微服务

09 微服务接口：怎么用Mock解决混乱的调用关系？

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。

模式语言提供了讨论问题的交流术语，它明确了特定场景、特定问题的解决方案和延伸性思考。模式语言主要目的是帮助开发者解决在设计和编程中遇到的共同的问题，即清晰的问题陈述、体现问题的解决方案以及推动解决方案的力量（Force）的清晰表述。 微服务架构作为一个现在流行的服务架构，也有一套属于自己的模式。这篇文章是微服务架构相关模式语言的一个提纲。Chris Richardson 从不同的角度，对相关的模式进行了分类。可以点击链接查看每个模式的详细描述。下图通过虚线框细分了不同的微服务模式。

程序员，立之根本还是技术，一个程序员的好坏，虽然不能完全用技术强弱来判断，但是技术水平一定是基础，技术差的程序员只能CRUD，技术不深的程序员也成不了架构师。程序员对于技术的掌握，除了从了解-熟悉-熟练-精通的过程以外，还应该从基础出发，到进阶，到源码，到实战。所以，程序员想要成功，首先要成就自己。

微服务架构的优势

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？

微服务框架：如果不用 Spring Boot，还可以选择谁？

导言 今年似乎因为疫情影响，时间过得特别快，对于需要跳槽换工作的人来，更觉得有些突然，似乎金三银四和金九银四还没开始准备好，就匆匆过去。加上今年的大环境不佳，所以大部分的人在今年的招聘旺季都没有收获到好的结果。 今天分享的主题则是由 一位阿里P7的面试心得，通过32天的高效突击训练，成功拿下offer的学习方法。 篇章分为三大章节，可以根据自己所需来阅读内容和下载资料：

本人18年毕业于长沙某大专，实习期间进入一家和学校合作的互联网公司，一直在公司干着千篇一律的CRUD，生活看不到希望，感觉一直在这里CRUD没有希望，所以在春节回来后就离职了，一直在家中学习。和一些大佬在VX群里交流学习的过程中，无意中从一位腾讯云大佬手中拿到了这份由腾讯云大佬亲码的“Java微服务”学习笔记！

最近刚好有小伙伴在微信上问到这个问题，松哥就来和大家聊一聊，本文主要和小伙伴们聊一聊思路，不写代码，小伙伴们可以结合松哥之前的文章，应该能够自己写出来本文的代码。当然，思路也只是我自己的一点实践经验，不一定是最完美的方案，欢迎小伙伴们在留言中一起探讨。

相信大家在网上会看到很多帖子把分布式跟微服务放在一起讨论。确实，微服务就是一种分布式架构的设计方法。但是，在微服务概念还没有出现之前，分布式这个概念并不能引起人们的强烈关注，如果说自己擅长分布式架构设计，可能没有多少人理你，但如果说自己精于微服务架构设计，情况那就大不一样了。有关于微服务的优点，网上大把的文章已经说的很清楚了，我就不细说了，简单来说微服务能够创建一个“打不垮”的系统。以至于现在，微服务架构已经成为家公司技术 是否先进、是否具有规模发展的标杆配置。

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。

了解一下数据库设计，可以帮助我们对于Soul框架有更好的认知

springboot：2.2.2 alibaba.dubbo：2.0.0 zkclinet：0.10 JDK：1.8

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。

　　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。

前面已经分析了Watcher机制中的第一部分，即在org.apache.zookeeper下的相关类，接着来分析org.apache.zookeeper.server下的WatchManager类。

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。

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。

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

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。