微服务

现如今微服务架构十分流行，而采用微服务构建系统也会带来更清晰的业务划分和可扩展性。同时，支持微服务的技术栈也是多种多样的，而Spring Cloud就是这些技术中的翘楚。 作为新一代的服务框架，Spring Cloud提出的口号是开发“面向云环境的应用程序”，它为微服务架构提供了更加全面的技术支持。而且作为Spring的拳头项目，它也能够与Spring Framework、Spring Boot、Spring Data、Spring Batch等其他Spring项目完美融合，这些对于微服务而言是至关重要的。

线上代码经常会出现CPU占用过高的情况，按以往经验我会使用top指令，进一步借助于jstack去查看具体信息从而进行问题排查，但基本上都逃不过需要重新发包的局面，即使是一个增量包，应用也需要短暂停启。后来运维大兄弟让我试一下Arthas，说是可以进行代码的热更新操作，正好来试一下。

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。

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。

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。

本文介绍了微服务基本概念、演变过程，主要的原则及优缺点，最后谈到了微服务的实现方案之一，作为引文此章节偏理论知识一些。后续笔者将借助具体技术实现带领读者一起逐步实现微服务架构体系。

现在，策略通常是它实际管理的软件服务的一个硬编码功能。Open Policy Agent让您可以将策略从软件服务中解耦出来，这样，负责策略的人员就可以从服务本身中分离出来，对策略进行读、写、分析、版本、发布以及一般的管理。OPA还为您提供了一个统一的工具集，使您可以将策略与任何您喜欢的软件服务解耦，并使用任何您喜欢的上下文来编写上下文感知策略。简而言之，OPA可以帮助您使用任何上下文从任何软件系统解耦任何策略。

讲解5种常用的注册中心，对比其流程和原理，无论是面试还是技术选型，都非常有帮助。 对于注册中心，在写这篇文章前，我其实只对ETCD有比较深入的了解，但是对于Zookeeper和其它的注册中心了解甚少，甚至都没有考虑过ETCD和Zookeeper是否适合作为注册中心。 经过近2周的学习，原来注册中心除了ETCD和Zookeeper，常用的还有Eureka、Nacos、Consul，下面我们就对这些常用的注册中心，初探它们的异同，便于后续技术选型。 全文接近 8千字，有点长，建议先收藏，再慢慢看，下面是文章目录：

微服务引擎MSE面向业界主流开源微服务项目， 提供注册配置中心和分布式协调（原生支持Nacos/ZooKeeper/Eureka）、云原生网关（原生支持Ingress/Envoy）、微服务治理（原生支持Spring Cloud/Dubbo/Sentinel，遵循 OpenSergo 服务治理规范）能力。

这篇我们来撸配置中心. 为啥要用配置中心呢? 我用个讨巧的方式来回答这个问题:

在微服务中，rest服务互相调用是很普遍的，我们该如何优雅地调用，其实在Spring框架使用RestTemplate类可以优雅地进行rest服务互相调用，它简化了与http服务的通信方式，统一了RESTful的标准，封装了http链接，操作使用简便，还可以自定义RestTemplate所需的模式。

网络安全已成为每个企业都面临的关键问题。几乎每天都有关于黑客如何窃取公司数据的头条新闻。为了开发安全的软件并远离头条新闻，企业需要解决各种安全问题，包括硬件的物理安全性、传输和静态数据加密、身份验证、访问授权以及修补软件漏洞的策略，等等。

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本文转载自：http://www.cnblogs.com/liuning8023/p/4493156.html ---------------------------------------------------------------------------- 原文是 Martin Fowler 于 2014 年 3 月 25 日写的《Microservices》。

本文介绍了ACL和RBAC两种常见权限模型。ACL通过直接授权用户或角色访问对象，实现简单；RBAC则基于角色分配权限，支持角色继承与职责分离，结构更清晰、易于维护，是现代系统主流的权限管理方式。

天机AI项目聚焦大模型私有化部署、RAG向量库、聊天机器人与AIGC开发，涵盖Stable Diffusion文生图等技术；云岚到家实践Spring Cloud微服务与分布式架构；四方保险构建统一支付平台，应用时序数据库与设计模式。

本文介绍头条文章评论功能的需求分析与实现，涵盖评论的增删改查、按文章ID查询、点赞功能等。采用MongoDB作为数据库，使用SpringDataMongoDB进行持久层操作，并通过MongoTemplate优化点赞等字段的更新效率，提升系统性能。

本文对比AI数字人与云原生AI数字员工的技术差异，揭示“交互组件”到“智能体”的进化路径。基于玄晶引擎与阿里云生态的实践案例，从功能闭环、架构设计、成本收益三维度解析，并提供开发者选型工具包，助力企业实现直播引流、智能下单、库存同步等全链路自动化，降低算力成本60%，提升业务转化率。

本文介绍如何基于 `kratos-ent-example` 项目，集成 `go-curd` 工具简化 Go-Kratos 微服务中 Ent ORM 的 CRUD 操作。通过封装重复逻辑，实现增删改查代码的极简编写，帮助初学者快速上手微服务开发，提升效率，降低学习成本。

截至2023/7/11日，全网最全最直白的SpringDataElasticSearch5.1