微服务

0、目录 整体架构目录：ASP.NET Core分布式项目实战-目录 监控目录：微服务监控zipkin、skywalking以及日志ELK监控系列 一、zipkin介绍  zipkin是一种分布式跟踪系统，有助于收集微服务架构中的延迟问题所需要的时序数据（收集查找），收集微服务之间的调用情况，然后处理调用之间数据延迟等问题。

熔断、降级： 熔断：熔断就是我们常说的“保险丝”，意为当服务出现某些状况时，切断服务，从而防止应用程序不断地常识执行可能会失败的操作造成系统的“雪崩”，或者大量的超时等待导致系统卡死等情况，很多地方也将其成为“过载保护”。

使用传统的异步回调方法编写API组合代码会让你迅速坠入回调地狱。代码会变得混乱、难以理解且容易出错。一个更好的方法是使用响应式方法以一种声明式样式编写API网关代码。响应式抽象概念的例子有Scala中的Future、Java 8中的CompletableFuture和JavaScript中的Promise，还有最初是微软为.NET平台开发的Reactive Extensions（RX）。

许多企业都有业务系统庞杂，想拆解微服务，进而可以降低运营成本，提高开发效率和速度，同时达到节点快速迁移的目的。 恰巧小编最近刚做了一个航空公司的业务系统改造项目，需求是将现有的核心业务拆解微服务，将所有服务模块假设在云端，自由扩展以应对未来各种复杂的开发环境。

今天重读了Martin Fowler的《Microservices》，在此记录一下对九大特性的理解。 服务组件化 组件，是一个可以独立更换和升级的单元。就像PC中的CPU、内存、显卡、硬盘一样，独立且可以更换升级而不影响其他单元。

一、前言 我们在《微服务是在双刃剑 http://www.jianshu.com/p/82ec12651d2d 》中提到了当我们将应用服务化以后，很多在单块系统中能够开展的数据统计和分析业务将会受到很大程度的影响，本文将延续上一篇文章深入分析服务化后，作为后端的数据统计和分析如何做。

前一阵开源过一个基于spring-boot的rest微服务框架，今天再来一篇基于thrift的微服务加框，thrift是啥就不多了，大家自行百度或参考我之前介绍thrift的文章, thrift不仅支持tcp/ip协议的rpc调用，也支持http协议的rest服务调用，同一个项目中甚至可同时支持这二种方式。

如果单纯得做微服务开发，虽然也可以通过传统得脚本，或者Jinkens工具以脚本的方式进行CI/CD发布，但是相对于Docker镜像来讲，还不是最方便的，所以如果要做CI/CD，最好还是使用Docker镜像来发布。

网关 一、为什么使用网关？ 1） 客户端的需求量与每个微服务暴露的细粒度API数量的不匹配。 （比如，移动客户端一个页面，需要请求上百个微服务，没有效率） 2）客户端请求微服务的协议可能并不是web友好型。

阿里系：Duboo做服务化治理，Zookeeper服务注册中心，SpringMVC or SpringBoot基础框架 Spring Cloud栈：Spring Cloud，Netflix Eureka， Spring Boot 来自为知笔记(Wiz)

一、说在前面 微服务是当下最火的词语，现在很多公司都在推广微服务，当服务越来越多的时候，我们是否会纠结以下几个问题： 面对一笔超时的订单，究竟是哪一步处理时间超长呢？ 数据由于并发莫名篡改，到底都谁有重大嫌疑呢？ 处理遗漏了一笔订单，曾经是哪个环节出错把它落下了？ 系统莫名的报错，究竟是哪一个服务报的错误？ 每个服务那么多实例服务器，如何快速定位到是哪一个实例服务器报错的呢？ 现在很多系统都要求可用性达到99.9%以上，那么我们除了增加系统健壮性减少故障的同时，我们又如何在真正发生故障的时候，快速定位和解决问题，也将是我们的重中之重。

image.png 微服务是银弹吗？自2014年“微服务”一词真是越来越火，不谈Microservices彷佛就out了，那么我们先来看微服务具有哪些特点： 组件以服务的形式提供 围绕业务功能进行组织 强化终端与弱化管道 产品而不是项目 ...

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5 月 26 日，SOFAMeetup#2 上海站，SOFAStack 开源核心成员集体出动，本期我们将侧重于各个落地的实际场景进行架构解析。更有最新开源的《让 AI 像 SQL 一样简单 — SQLFlow Demo 》首秀，期待与你不见不散~

今天开始聊一些微服务的实践，第一块，RPC框架的原理及实践，为什么说要搞定微服务架构，先搞定RPC框架呢？

过去，我们投入了大量时间和精力在基础设施资源利用率的提升上；当下，所有从事 AI Infra 的企业都专注在资源的利用率上，从底层硬件、模型层、推理优化层，以及在往上的网关入口层，这将是一场工程和算法比翼的长跑。

项目运行时服务器8080端口被占用，常规`netstat`命令找不到占用进程。解决方法包括：1) 强制关机重启释放端口；2) 使用`netstat -anobq`或Windows 10的`Get-NetTCPConnection` PowerShell命令查找BOUND状态的进程；3) 调整Windows动态端口范围，避免冲突。注意，强制关机可能影响数据安全。

Spring-ai-alibaba-nl2sql 是析言 GBI 产品在数据问答领域的一次重要开源尝试，专注于 NL2SQL 场景下的核心能力开放。

重放攻击（Replay Attack）是一种常见的网络攻击手段，攻击者通过截取网络中传输的合法请求数据（如API调用参数、令牌等），然后在未授权的情况下重复发送该请求，以达到欺骗服务器、获取非法利益的目的。在Java开发中，重放攻击多发生在HTTP接口（尤其是RESTful API）、RPC调用、分布式系统通信等场景。要防御重放攻击，核心思路是让每个合法请求都具备“唯一性”和“时效性”，使攻击者截取的旧请求无法被服务器正常处理。

通过遵循以上最佳实践，可以构建一个高效、可靠的 RAG 系统，为用户提供准确和专业的回答。这些实践涵盖了从文档处理到系统配置的各个方面，能够帮助开发者构建更好的 RAG 应用。

国密指国家密码局认定的国产密码算法，主要包括SM1、SM2、SM3、SM4等，并持续完善。SM1是对称加密算法，加密强度与AES相当，需加密芯片支持；SM2是非对称加密，基于ECC算法，签名和密钥生成速度优于RSA；SM3为杂凑算法，安全性高于MD5；SM4为对称加密算法，用于无线局域网标准。本文提供使用Java和SpringBoot实现SM2和SM4加密的示例代码及依赖配置。更多国密算法标准可参考国家密码局官网。

我们将构建 AI 应用扩展到了运行时和可观测，并尝试将 Agent、LLM、MCP 服务这几者之间如何有机协作尽量清晰化，未来还会扩展到Memory、LiteMQ 等更完整的技术栈，旨在帮助大家厘清完整的企业级 AI 应用构建的最佳实践。

本文深入解析Java中HashMap的底层原理与使用实践，涵盖其“数组+链表+红黑树”的结构演变、哈希计算、扩容机制及线程安全问题，详解常用方法、性能优化与最佳实践，助力开发者高效掌握这一核心数据结构。

基于Uniapp+Vue3+Markdown接入DeepSeek-V3聊天大模型，支持编译到H5+小程序+App端。实现流式输出、支持亮色/暗黑主题、代码高亮、会话本地存储等功能。

在过去一年里大模型领域主要有两大领域的热点，一个是 LLM，几乎每月速度革新，大家关心的是效果和成本。另一个是 AI Agent，大家尝试解决各个领域应用问题，大家关心的是场景和竞争力。下面我们重点分享一下 AI Agent 的趋势和实践。

Spring Cloud LoadBalancer详解和源码分析

此次官方发布的 Spring AI Alibaba OpenManus 实现，包含完整的多智能体任务规划、思考与执行流程，可以让开发者体验 Java 版本的多智能体效果。它能够根据用户的问题进行分析，操作浏览器，执行代码等来完成复杂任务等。