这可能是2023年把微服务讲的最全了:SpringBoot+Cloud+Docker

简介: 最近几年,微服务可谓是大行其道。在业务模型不完善,超大规模流量的冲击的情况下,许多企业纷纷抛弃了传统的单体架构,拥抱微服务。这种模式具备独立开发、独立部署、可扩展性、可重用性的优点的同时,也带来这样一个问题:开发、运维的复杂性提高。有人感觉微服务越做越不方便管理。

前言

最近几年,微服务可谓是大行其道。在业务模型不完善,超大规模流量的冲击的情况下,许多企业纷纷抛弃了传统的单体架构,拥抱微服务。这种模式具备独立开发、独立部署、可扩展性、可重用性的优点的同时,也带来这样一个问题:开发、运维的复杂性提高。有人感觉微服务越做越不方便管理。

然而,随着 Docker 容器技术和自动化运维等相关技术发展,微服务变得更容易维护。因此,未来微服务的发展只会越来越完善,成为将来大中型企业业务架构的发展方向。

但微服务架构包含了 N 多优化、N 多细节,对于一些 coding 的朋友,由于接触不到一线实战架构设计,眼看别人都在向微服务架构转型,自己却只能日复一日地重复造轮子。

什么是微服务架构

简单地说,微服务是系统架构上的一种设计风格,它的主旨是将一个原本独立的系统拆分成多个小型服务,这些小型服务都在各自独立的进程中运行,服务之间通过基于HTTP的RESTfulAPI进行通信协作。被拆分成的每一个小型服务都围绕着系统中的某一项或一些耦合度较高的业务功能进行构建,并且每个服务都维护着自身的数据存储、业务开发、自动化测试案例以及独立部署机制。由于有了轻量级的通信协作基础,所以这些微服务可以使用不同的语言来编写。

最近整理了一套微服务实战文档,讲解很透彻。今天分享给大家。这份资料尤其适合以下人群:

1.没有用过微服务技术,只会用传统的 SSM 框架

2.用过 Spring Cloud、Dubbo等技术,但是只限于使用,遇到问题基本无法解决

3.从来没有系统学习微服务架构,觉得架构设计是遥不可及的

4.对于微服务技术有所了解,但尚没有设计高可用高并发的实践经历

看完这份文档你将获得哪些收获?

  1. 理解当下最火热的微服务架构原理及其开源框架;
  2. 触及一线大厂所配备的微服务核心技术内幕知识;
  3. 对照自己掌握知识点进行查漏补缺,帮助扫除知识盲区、重构知识体系。

此书籍具体内容有:

  1. 基础知识
  2. 微服务设计原则
  3. 微服务之Spring Boot
  4. 微服务之Dcker
  5. 微服务之Spring Cloud
  6. 微服务之Spring Cloud其他框架
  7. 微服务之自动化测试与质量管理
  8. 微服务之JHipster
  9. 微服务之自动化部署
  10. 微服务之日志收集与监控
  11. 完整示例
  12. 微服务核心功能推荐

基础知识:什么是微服务架构、与单体系统的区别、如何实施微服务、为什么选择Spring Cloud、Spring Cloud简介。

微服务之Spring Boot:详细地介绍Spring Boot的开发,包括使用它的优缺点,以及在企业级开发中常用的工具包的整合,包括面向切面编程、Web 开发、文档管理和调度管理,最后结合Dubbo完成一个示例性的分布式工程。

微服务设计原则:针对微服务的设计理念进行整理,包括服务如何折分、前后端分离、CAP 理论和CQRS等,是一个高层次的指导原则

微服务之Dcker:主要讲解Docker的基础操作,介绍微服务中所用到的容器相关的技术,最后给出通用的基于容器的私有云架构。

微服务之Spring Cloud:Spring Cloud实现微服务的几个重要框架进行展开描述,让读者了解注册中心、负载均衡、容错、分布式配置、网关和消息总线,能够完成开发层面的微服务架构。

微服务之Spring Cloud其他框架:对Spring Cloud的非核心框架进行介绍,包括Consul、ZooKeeper. 安全框架和数据流框架。

微服务之自动化测试与质量管理:主要对测试和质量管理进行介绍,测试部分包括单元测试、AB测试、旨烟和回归测试,质量管理部分主要使用静态代码分析,并且基于SonarQube对代码进行静态检查,以及分析代码的总体质量。

微服务之JHipster:对微服务的最佳实践JHipster进行系统的介绍,并且对JHipster部分内容做了处理,将在国内不是很流行的部分进行了处理,尽可能详细地介绍JHipster的应用和配置。

微服务之自动化部署:主要对自动化部署进行介绍,因为微服务的目的不仅仅是简化开发,而且能够提高整个团队的运行效率。所以私服的使用和自动化运维就显得非常重要。

微服务之日志收集与监控:主要讲解日志收集和APM监控,对于线上系统来说,出现问题的概率还是非常大的,如何快速定位并第一时间找到问题所在的点就显得非常重要。APM部分对常用的监控工具进行列举,重点介绍Pinpoint,对使用和邮件告警也进行了重点介绍。

完整案例:通过对PiggyMetrics的全面讲解,让读者能够了解-一个简单的微服务架构所包含的技术点和构建原则,并且实际部署微服务,完成业务的基础操作。

微服务核心功能推荐:对在微服务构建过程中可能涉及的技术点进行讲解,包括工作流引擎、规则引擎、调度系统、分布式配置及单点登录。

由于篇幅限制,小编这里只将此实战文档的所含内容全部展现出来了,需要获取完整文档用以学习的猿友们,可以点击此处来获取就可以了!


相关文章
|
JavaScript 前端开发 API
第二章 搭建TS环境
第二章 搭建TS环境
818 0
|
数据可视化 数据挖掘 大数据
Pandas+Pyecharts | 北京某平台二手房数据分析可视化
Pandas+Pyecharts | 北京某平台二手房数据分析可视化
|
网络协议 Linux
nmcli命令详解
【4月更文挑战第9天】`nmcli`是Red Hat 7及CentOS 7后的网络管理命令,用于配置网卡并持久化设置。它可以显示网络连接信息(如`connection show`、`dev status`),控制网卡状态(启用、停用、删除连接),以及修改配置(如IP地址、DNS)。其他功能包括检查NetworkManager状态、开关网络连接和查看系统网络状态。要了解全部详情和高级用法,建议查阅相关文档。
2332 1
|
11月前
|
监控 数据可视化 Linux
LangSmith:大模型应用开发的得力助手
LangSmith 是大模型应用开发的高效助手,提供从调试、追踪到评估的全流程支持。通过可视化追踪树,清晰展现 LLM 应用每一步执行逻辑,提升可观察性;支持提示词优化、实时监控与自动化评估,助力开发者快速定位问题、迭代优化,构建稳定可靠的智能应用。
1330 0
LangSmith:大模型应用开发的得力助手
|
12月前
|
人工智能 搜索推荐 算法
流行趋势到底能不能预测?用数据分析告诉你真相!
流行趋势到底能不能预测?用数据分析告诉你真相!
546 9
|
API 开发工具 vr&ar
PicoVR Unity SDK⭐️一、SDK下载、项目设置与程序初始配置
PicoVR Unity SDK⭐️一、SDK下载、项目设置与程序初始配置
|
前端开发 JavaScript 项目管理
Poetry vs npm:两个包管理器的迷人相似性
我们知道 Python 有自己的生态链。Python 版本也非常多,为了处理这么多的版本造成的包问题,Python 有了虚拟环境。在开始之前本文默认对 Python 的生态有了基础的了解(pip 等等)。 本文全面介绍了 Python 包管理项目管理,虚拟环境管理工具的 Poetry 的基本用法。对比不同的编程语言对包的管理其实都是相似的,Peotry 的与 npm 极为相似,你掌握其中一个另一个基本也熟悉了。
|
Web App开发 移动开发 编解码
FFmpeg开发笔记(三十二)利用RTMP协议构建电脑与手机的直播Demo
本文讨论了实时数据传输在互联网中的重要性,如即时通讯和在线直播。一对一通信通常使用WebRTC技术,但一对多直播需要流媒体服务器和特定协议,如RTSP、RTMP、SRT或RIST。RTMP由于其稳定性和早期普及,成为国内直播的主流。文章通过实例演示了如何使用OBS Studio和RTMP Streamer进行RTMP推流,并对比了不同流媒体传输协议的优缺点。推荐了两本关于FFmpeg和Android开发的书籍以供深入学习。
807 0
FFmpeg开发笔记(三十二)利用RTMP协议构建电脑与手机的直播Demo
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
动手实践:从零开始训练AI模型的全面指南
【7月更文第14天】随着人工智能技术的飞速发展,训练AI模型已成为科研、工程乃至创业领域的热门技能。本文旨在为初学者提供一个清晰、实用的指南,带领大家从零开始,了解并实践如何训练一个人工智能模型。我们将以一个简单的线性回归任务为例,逐步深入,探讨数据预处理、模型构建、训练过程及评估方法,最后展示如何使用Python和深度学习库PyTorch实现这一过程。
7832 0
|
PyTorch API 算法框架/工具
NumPy 1.26 中文官方指南(三)(3)
NumPy 1.26 中文官方指南(三)
398 1