SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架(十六):集成Sentinel高可用流量管理框架【自定义返回消息】
Sentinel限流之后,默认的响应消息为Blocked by Sentinel (flow limiting),对于系统整体功能提示来说并不统一,参考我们前面设置的统一响应及异常处理方式,返回相同的格式的消息。 1、在自定义Sentinel返回消息之前,需要调整一下代码结构,因为这里要用到统一返回异常的格式,考虑到后期可能的使用问题,
从概念、部署到优化,Kubernetes Ingress 网关的落地实践
随着容器和 Kubernetes 技术的兴起,集群入口流量管理方式逐渐通用化、标准化。Kubernetes 通过 Ingress 资源用来管理外部 HTTP/HTTPS 流量进入集群内部的方式。目前,Ingress 的实现者 - Provider 的发展呈现百花齐放的状态,用户可以根据自身业务场景进行产品选型。为了帮助用户从建好 Ingress 网关到用好 Ingress 网关,本文将分享 Kubernetes 集群内,Ingress 网关从概念到部署的落地实践以及 MSE 云原生网关如何更好地实现 Kubernetes Ingress。
从零搭建微服务SpringCloud(三)创建SpringCloud注册中心-Eureka
上文简述了新建一个SpringCloud第一步需要的一些pom依赖配置。那么这篇文章来看一下SpringCloud注册中心应该如何创建以及配置。
微服务架构 | 4.2 基于 Feign 与 OpenFeign 的服务接口调用
Feign 是一个声明式的Web服务客户端,让编写 Web 服务客户端变得非常容易,只需创建一个接口并在接口上添加注解即可;
微服务架构 | *2.3 Spring Cloud 启动及加载配置文件源码分析(以 Nacos 为例)
Spring Cloud 要实现统一配置管理,需要解决两个问题:如何获取远程服务器配置和如何动态更新配置;在这之前,我们先要知道 Spring Cloud 什么时候给我们加载配置文件;
超详细解析微服务架构,写得太好了!
本文将介绍微服务架构和相关的组件,介绍他们是什么以及为什么要使用微服务架构和这些组件。本文侧重于简明地表达微服务架构的全局图景,因此不会涉及具体如何使用组件等细节。
微服务需要拆分到什么程度?
微服务在最近几年大行其道,很多公司的研发人员都在考虑微服务架构,或者在做微服务的路上,拆分服务是个很热的话题。那么我们应该按照什么原则将现有的业务进行拆分?是否拆分得越细就越好?本文将研究把应用程序分解为服务的策略和指南、分解的障碍以及如何解决它们。
ASP.NET Core微服务之基于Ocelot+IdentityServer实现统一验证与授权
Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一、案例结构总览 这里,假设我们有两个客户端(一个Web网站,一个移动App),他们要使用系统,需要通过API网关(这里API网关始终作为客户端的统一入口)先向IdentityService进行Login以进行验证并获取Token,在IdentityService的验证过程中会访问数据库以验证。
ASP.NET Core微服务之基于Polly+AspectCore实现熔断与降级机制
Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一、熔断、降级与AOP 1.1 啥是熔断? 在广义的解释中,熔断主要是指为控制股票、期货或其他金融衍生产品的交易风险,为其单日价格波动幅度规定区间限制,一旦成交价触及区间上下限,交易则自动中断一段时间(“熔即断”),或就此“躺平”而不得超过上限或下限(“熔而不断”)。
开发者测试(4)-采用精准测试工具对dubbo微服务应用进行测试
本文主要目的是把现今主流的Dubbo框架项目和精准测试进行对接,通过精准测试的数据穿透、数据采集、测试用例与代码的双向追溯、数据分析等一系列精准测试的特有功能达到对项目质量的保证。
大型医院HIS,EMR,LIS,PACS源码
本产品支持信创,适用于三级及大中型医院,涵盖全面业务系统,助力医共体与单体医院发展。系统包括门诊和住院医生工作站、护士工作站、电子病历(EMR)、实验室信息系统(LIS)、放射科室管理(PACS/RIS)等模块,实现医院信息化建设目标。功能覆盖人性化服务、集成化管理、智能化操作、无纸化与无胶片化流程,优化医疗资源,提升医疗服务效率与质量,打造现代化数字医院。支持多系统接口与数据交换,满足医保需求,提供统计分析与权限管理,确保信息准确、安全、高效流转。
框架源码私享笔记(01)Tomcat核心架构功能 | 配置详解
本文首先分享了《活出意义来》一书序言中的感悟,强调成功如同幸福,不是刻意追求就能得到,而是全心投入时的副产品。接着探讨了Tomcat的核心功能与架构解析,包括网络连接器(Connector)和Servlet容器(Container),并介绍了其处理HTTP请求的工作流程。文章还详细解释了Tomcat的server.xml配置文件,涵盖了从顶级容器Server到子组件Connector、Engine、Host、Context等的配置参数及作用,帮助读者理解Tomcat的内部机制和配置方法。
热联集团:从 APISIX 迁移到云原生网关
我们将核心业务系统从 IDC 全栈迁移到阿里云后,并采用了云原生 API 网关,通过其独有的软硬一体的加速方案,相比普通 HTTPS 请求 TLS 握手时延降低一倍,极限 QPS 提升 80% 以上,运维效率也提升了 50%,此外,我们把 Nacos 迁移到 MSE Nacos,稳定性、性能和运维成本等方面都具备了明显的优势。
服务器磁盘爆满?别慌,教你轻松清理!
服务器磁盘空间告急?别慌!本文将教你如何快速识别并清理占用大量磁盘空间的文件和目录,优化日志文件,释放磁盘空间,恢复系统正常运行。适合服务器管理员和网站运营者。
一种优雅的方式整合限流、幂等、防盗刷
在工作中,接口防盗刷至关重要,尤其对于短信发送等高风险接口。本文以发送短信接口为例,探讨了仅校验手机号的局限性,并提出基于Ticket机制的解决方案。客户端需先申请Ticket,服务端通过UserAgent、IP等判断请求合法性,生成加密的Ticket。客户端携带Ticket调用接口,并可能需通过图形验证码验证。此方案实现限流、幂等性和防盗刷,适用于多种接口,提升安全性。同时,建议减少明显错误提示,增加破解难度。
Seata:打造行业首个分布式事务产品
Seata 起源于阿里内部电商业务体系,解决服务化过程中的服务一致性问题,经过了多年标准化建设和大促流量的洗礼,Seata 已成为交易、支付和物流场景的标准化组件。本文将详细介绍微服务架构下数据一致性的挑战,分布式事务 Seata 的架构演进以及如何基于 Seata 扩展 RPC 和数据库。
ES客户端spring-boot-starter-data-elasticsearch
SpringDataElasticsearch: ElasticsearchRepository ElasticsearchRestTemplate ElasticsearchOperations
从0到1 手把手搭建spring cloud alibaba 微服务大型应用框架(九)文件服务篇(2):集成minio文件服务
从0到1 手把手搭建spring cloud alibaba 微服务大型应用框架(九)文件服务篇(2):集成minio文件服务
基于jib-maven-plugin快速构建微服务docker镜像
本文介绍基于 Maven 插件 jib-maven-plugin 实现快速构建 Spring Boot 程序镜像,并推送到远程仓库中,且无需安装 Docker 环境 。
微服务应用视角解读如何选择K8S的弹性策略
微服务架构的出现,拆分了庞大的单体应用,让业务之间的开发与协作变得更加灵活。当面临业务流量增加的场景时,往往需要对一些应用组件进行扩容。K8S在应用层面提供了HPA,围绕HPA开源社区延伸出了KEDA这样的弹性组件,为微服务应用以业务指标执行弹性策略提供了实现的可能性。但HPA正常工作的一个大前提是需要保证集群资源充足,为此用户必须提前对集群扩容或时常保持集群资源冗余。本文中就会详细的为你解读一下。
【微服务38】分布式事务Seata源码解析六:全局/分支事务分布式ID如何生成?序列号超了怎么办?时钟回拨问题如何处理?
【微服务38】分布式事务Seata源码解析六:全局/分支事务分布式ID如何生成?序列号超了怎么办?时钟回拨问题如何处理?
【微服务35】分布式事务Seata源码解析三:从Spring Boot特性来看Seata Client 启动时都做了什么
【微服务35】分布式事务Seata源码解析三:从Spring Boot特性来看Seata Client 启动时都做了什么
微服务之consul初体验
consul是google开源的一个使用go语言开发的服务发现、配置管理中心服务。内置了服务注册与发现框 架、分布一致性协议实现、健康检查、Key/Value存储、多数据中心方案,不再需要依赖其他工具(比如ZooKeeper等)。服务部署简单,只有一个可运行的二进制的包。每个节点都需要运行agent,他有两种运行模式server和client。每个数据中心官方建议需要3或5个server节点以保证数据安全,同时保证server-leader的选举能够正确的进行。
微服务性能分析|Pyroscope 在 Rainbond 上的实践分享
随着微服务体系在生产环境落地,也会伴随着一些问题出现,比如流量过大造成某个微服务应用程序的性能瓶颈、CPU利用率高、或内存泄漏等问题。要找到问题的根本原因,我们通常都会通过日志、进程再结合代码去判断根本原因。对于微服务庞大的业务,这必定会很耗时,而且也很难及时找到关键问题点。