微服务

不同的微服务一般会有不同的网络地址，但 web 端或 APP 端需要调用多个服务的接口才能完成一个业务需求。在这种客户端直接与各个服务通信的架构时，会有以下问题： • 客户端需要维护很多服务的请求地址； • 客户端会多次请求不同的微服务，增加了客户端的复杂性； • 存在跨域请求，处理相对复杂； • 认证复杂，每个服务都需要独立认证； • 随着项目的迭代，可能需要重新划分微服务（多个微服务合并成一个或将一个服务拆分成多个），在客户端直接与微服务通信时，重构将会难以实施；

如何设计一个复杂的业务系统？从对领域设计、云原生、微服务、中台的理解开始

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！

随着互联网行业的发展，对服务的要求也越来越高，服务架构也从单体架构逐渐演变为现在流行的微服务架构。这些架构之间有怎样的差别呢？

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。

在本文中，我们将着眼于代码生成工具 JHipster 生成和支持的微服务架构。 JHipster 是一个代码生成工具，可以为 Kubernetes 创建 Web 应用程序、微服务、部署文件、云集成和 CI/CD Jenkins 文件。这个工具对于可以快速生成代码并避免创建样板代码的开发人员非常有帮助，可以节省 30% 的工作量。 JHipster 支持 Spring Boot 中的后端代码和 Angular/React/Vue.js 中的前端代码。 在本文中，我们将研究 JHipster 生成和支持的微服务架构。

“ BankNext ”正处于雄心勃勃的数字化转型阶段，并希望使其客户入职流程无缝衔接。经过详细的功能流程分析，BankNext 实现了一个编排架构，可以在各种微服务之间进行协作。

当您选择将应用程序构建为一组微服务时，您需要决定应用程序的客户端将如何与微服务交互。对于单体应用程序，只有一组（通常是复制的、负载平衡的）端点。然而，在微服务架构中，每个微服务都暴露了一组通常是细粒度的端点。在本文中，我们研究了这如何影响客户端到应用程序的通信，并提出了一种使用API 网关的方法。

如何构建基于 DDD 领域驱动的微服务？

Yii2.0如何进行微服务开发？具体步骤是怎样的？底层原理是什么？

最近刚好有小伙伴在微信上问到这个问题，松哥就来和大家聊一聊，本文主要和小伙伴们聊一聊思路，不写代码，小伙伴们可以结合松哥之前的文章，应该能够自己写出来本文的代码。当然，思路也只是我自己的一点实践经验，不一定是最完美的方案，欢迎小伙伴们在留言中一起探讨。

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。

Soul 网关在启动时，会从从配置服务同步配置数据，并且支持推拉模式获取配置变更信息，并且更新本地缓存。而管理员在管理后台，变更用户、规则、插件、流量配置，通过推拉模式将变更信息同步给 Soul 网关，具体是 push 模式，还是 pull 模式取决于配置。关于配置同步模块，其实是一个简版的配置中心。

Soul 是基于 WebFlux 实现的响应式的 API 网关，具有异步、高性能、跨语言等特点。 Git地址：https://github.com/Dromara/soul 运行环境： • MySQL 5.* • JDK 1.8+ • MAVEN 3.2.* • Git 更多原理性知识可以参考官网API：https://dromara.org/zh-cn/docs/soul/induction.html

　　前面已经分析了Watcher机制中的大多数类，本篇对于ZKWatchManager的外部类Zookeeper进行分析。

在完成了前面的理论学习后，现在可以从源码角度来解析Zookeeper的细节，首先笔者想从序列化入手，因为在网络通信、数据存储中都用到了序列化，下面开始分析。

随着应用数据的陡增，传统关系型数据库如MySQL/Oracle/RDS等，在处理海量数据的关系映射、数据查询场景还是有性能瓶颈。16年左右巅峰的Solr技术，随着近几年的技术发展也逐步被ES所替代。本节开始我们将花费5节的课程时间，带领读者朋友们认识ES、完成ES常见API的使用的代码演练。

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。

单机Redis可以解决应用缓存的问题，但是随着系统流量的增加，读操作开始指数级倍增时，及时单节点Redis基于内存的读写操作再快也会有性能瓶颈，此时我们可以借助主从架构（主负责写、从负责读）来优化上述场景，实现高并发读优化。

我们知道，分布式系统的基础是网络。因此，网络编程是分布式软件工程师和架构师的必备技能之一，而且随着当前大数据和实时计算技术的兴起，高性能RPC架构与网络编程技术再次成为焦点

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。

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。

在RabbitMQ的官方文档中，讲述了两种集群的配置方式： ● 普通模式：普通模式集群不进行数据同步，每个MQ都有自己的队列、数据信息（其它元数据信息如交换机等会同步）。例如我们有2个MQ：mq1，和mq2，如果你的消息在mq1，而你连接到了mq2，那么mq2会去mq1拉取消息，然后返回给你。如果mq1宕机，消息就会丢失。 ● 镜像模式：与普通模式不同，队列会在各个mq的镜像节点之间同步，因此你连接到任何一个镜像节点，均可获取到消息。而且如果一个节点宕机，并不会导致数据丢失。不过，这种方式增加了数据同步的带宽消耗。

CORS需要浏览器和服务器同时支持。目前，所有浏览器都支持该功能，IE浏览器不能低于IE10。 整个CORS通信过程，都是浏览器自动完成，不需要用户参与。对于开发者来说，CORS通信与同源的AJAX通信没有差别，代码完全一样。浏览器一旦发现AJAX请求跨源，就会自动添加一些附加的头信息，有时还会多出一次附加的请求，但用户不会有感觉。

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。

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。

微服务架构入门教程

基于查询的数据解放涉及查询数据存储并将所选择的结果发布到相关的事件流中。一个使用合适的 API、SQL 或类 SQL 语言的客户端会被用于向数据存储请求特定的数据集。必须能够批量查询数据集以提供事件的历史记录，然后定期更新，以确保数据的更改被发布到输出事件流中。

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。

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。

竟然这样操作！springcloud微服务多模块打包war部署到tomcat