微服务

[微服务架构 ]Saga 模式| 如何使用微服务实现业务事务 第一部分

[微服务架构 ]微服务集成中的3个常见缺陷 - 以及如何避免它们

「微服务架构」微服务架构中的数据一致性

「微服务架构」Google和eBay在构建微服务生态系统方面的深刻教训

易波动或者对波动比较敏感；容易影响整体的；不能预测上游行为，或者不能预测下游行为，依赖的上下游有不可预测的行为体。要不要做熔断降级的核心点在于是否可控，有没有不可控因素。

（21）go-micro微服务logstash使用

（15）go-micro微服务main.go开发

（9）go-micro微服务Redis配置

（4）go-micro微服务proto开发

微服务系列专栏介绍

之前mall项目更新到了SpringBoot 2.3.0版本，微服务版本mall-swarm也已同步更新了。此次更新完善了项目的Spring Cloud技术栈，升级至Spring Cloud Hoxton版本并加入了Spring Cloud Alibaba、Oauth2和Knife4j，致力于打造Spring Cloud 最佳实践项目！

阿里云产品体系分为6大分类——企业应用——分为11类——微服务自制脑图

Java 微服务随机掉线排查过程

东方证券：我们如何成功实施微服务

您需要模块，而不是微服务

聊聊微服务中的 BFF 架构

阿里面试败北：5种微服务注册中心如何选型？这几个维度告诉你！

五十五张图告诉你微服务的灵魂摆渡者Nacos究竟有多强？

SpringCloud微服务框架04 - Config统一配置中心

SpringCloud微服务框架01-SpringCloud简介

本文我们来讲解一下如何使用 gRPC构建微服务，gRPC是一个开源框架，可用于构建可扩展且高性能的微服务并创建服务之间的通信。

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？

本文介绍了 Go 微服务体系发展与选型，过去一年 Dubbo-go 社区的飞速发展以及对未来的展望。

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。

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。

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。

在前面读者朋友们可以了解到ES承载着和MySQL一样的“存储-查询”功能，那么就类似的会有建表语句、表结构、表数据，有了这些才可以存储-查询数据。而这些对应的在ES中是：Mapping映射（表结构-建表语句）、索引库（表本身）、文档（表数据）。本节笔者将带领大家完整上述概念的创建、使用。

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。

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。

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。

仅仅懂了Socket编程还不够,因为我们不是简单地写一个发送字符串的Hello World程序，需要实现复杂的对象实例传输，因此，如何将一个对象实例编码成为高效的二进制数据报文传输到对端，并且正确地“还原”出来，就是一个专业的技术问题了。

回顾最初我们为了实现跨服务调用时，在不使用Dubbo这种RPC协议时，我们借助了RestTemplate对象实现跨服务调用，为了解决跨服务调用时调用地址写死的问题我们又引入了注册中心，从而实现根据服务名的调用。但是回过头来查看我们这段调用方法，依然存在服务地址硬编码、代码阅读性差的问题。

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。

负载均衡算法作为Redis、MQ、ZK，GateWay等集群、组件必不可少的算法策略，是微服务框架中不可或缺的一部分知识点，本节我们将花费短暂的时间做个了解。

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？

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。

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。

上面讲解了数据一致性的解决方案，这一篇来讲讲服务之间的数据依赖问题，还是先来说说具体的业务场景。 业务场景：如何解决微服务之间的数据依赖问题 在某个供应链系统中，存在商品、订单、采购这3个服务，它们的主数据部分结构表如下。