微服务

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。

单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。 ● 海量数据存储问题：将索引库从逻辑上拆分为N个分片（shard），存储到多个节点 ● 单点故障问题：将分片数据在不同节点备份（replica ） 本节笔者将带领大家完成ES的集群搭建，同时解决集群中出现的脑裂问题。

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。

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。

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。

分布式系统从诞生到现在已经有几十个年头了，其中伴随着一些很重要的基础理论，正是这些影响深远的基础理论，奠定了分布式系统的坚实基础，造就了分布式领域的一座座宏伟大厦。为了练就一身武功，让我们从这些经典的分布式理论开始学起吧。

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

微服务中另一重要组件：网关 进行了实战性演练，网关作为分布式架构中的重要中间件，不仅承担着路由分发（重点关注Path规则配置），同时可根据自身负载均衡策略，对多个注册服务实例进行均衡调用。本节我们借助GateWay实现的网关只是技术实现的方案之一，后续大家可能会接触像：Zuul、Kong等，其实现细节或有差异，但整体目标是一致的。

Axon Framework是一个适用于Java的、基于事件驱动的轻量级CQRS框架，既支持直接持久化Aggregate状态，也支持采用EventSourcing。

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。

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？

本节从Nacos安装、运行到具体规则配置，带领读者们深度参与了Nacos日常使用场景，Nacos作为注册中心可以优雅替换Eureka也离不开SpringCloud Alibaba的开源贡献。作为国内主流的配置、注册中心，Nacos在国内多数微服务公司都有使用，感兴趣的可以阅读一下本节推荐资料，笔者整理归纳在本文第8章节。

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。

前面处理了服务间数据依赖的场景。 除了这种频繁需要其他服务的数据的场景，其实还会碰到服务间依赖太杂乱的问题。 本篇讨论的就是如何缓解服务依赖复杂度的问题。 先把整个业务场景描述一下。

一起来学SpringCloud之微服务概述

核心思想：分而治之，将一个应用拆分成多个松耦合的服务，这些服务之间通过某种协议（REST、RPC等）进行互相协作，其中一个关键点就是各服务之间的松耦合，各服务之间通过一种“标准”的协议进行沟通，不需要理解对方服务的实现逻辑、实现方式，只要在对方不影响自己所提供的服务功能即可。

【微服务安全】使用 Spring Boot、Kafka、Vault 和 Kubernetes 保护微服务间通信——第 4 部分：构建微服务

微服务架构如今非常的流行，这个架构下可能经常会遇到“双写”的场景。双写是指您的应用程序需要在两个不同的系统中更改数据的情况，比如它需要将数据存储在数据库中并向消息队列发送事件。您需要保证这两个操作都会成功。如果两个操作之一失败，您的系统可能会变得不一致。那针对这样的情况有什么好的方法或者设计保证呢？本文就和大家分享一个“发件箱模式”, 可以很好的避免此类问题。