微服务

2019 月 10 月 3 日，Spring Cloud Alibaba 正式 "挂牌" Spring 官方，成为推荐的 Spring Cloud 规范实现之一，官宣地址点击这里。 目前，已包括爱回收、东家、Acmedcare+、生学教育、联想云、凤凰网、平安科技等企业正在通过 Spring Cloud Alibaba 构建自己的微服务架构，并能无缝连接到阿里云的各类服务。

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微服务是一个软件架构模式，对微服务的讨论大多集中在容器或其他技术是否能很好的实施微服务这些方面。 本文将从以下几个角度来和大家分享在微服务架构下进行数据设计需要关注的地方，旨在帮助大家在构建微服务架构时，提供一个数据方面的视角: ● 什么是微服务 ● 微服务的优势及架构特点 ● 微服务架构下的数据设计 ● 一个适合微服务架构的数据库 1 什么是微服务 按照 Martin Fowler 的定义，微服务是一个软件架构模式，通过开发一系列的小型服务的方式来实现一个应用。

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一、预备知识：数据一致性 　　关于数据一致性的文章，园子里已经有很多了，如果你还不了解，那么可以通过以下的几篇文章去快速地了解了解，有个感性认识即可。

【Apache Dubbo】 Apache Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，是国内影响力最大、使用最广泛的开源服务框架之一，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。

本篇是北京云栖大会Tech Insight Workshop金融云主体《使用SOFA来快速构建金融级分布式交易系统》中的一个组成部分，用来介绍如何通过SOFA Boot来快速构建一个分布式微服务系统，以及如果通过金融云下中间件微服务产品来进行查看与管理。

# 集群管理、失败转移和负载均衡的实践     在前一章节中，我们快速的介绍了集群管理、Linux容器，接下来让我们使用这些技术来解决微服务的伸缩性问题。作为参考，我们使用的微服务工程来自于第二、第三和第四章节（Spring Boot、Dropwizard和WildFly Swarm）中的内容，接下来的步骤都适合上述三款框架。

一般而言，企业内部一套成熟的权限系统，都是基于角色（Role）的 访问控制方法（RBAC – Role Based Access Control），即权限 （Permission）与角色相关联，用户（User）通过成为适当角色的成员而得到这 些角色的权限，权限包含资源（或者与操作组合方式相结合），最终实现权限控制 的目的。

引言 What is the Health Check     Health Check（健康状态检查）不仅是对自己应用程序内部检测各个项目之间的健康状态（各项目的运行情况、项目之间的连接情况等），还包括了应用程序对外部或者第三方依赖库的状态检测。

本文介绍了MyBatis的核心配置机制，包括属性加载优先级（方法参数 > resource/url > properties元素）、常用配置项如缓存、延迟加载、执行器类型等，并详解了多环境配置方式及事务管理（JDBC与MANAGED）。通过SqlSessionFactoryBuilder可指定环境构建工厂，默认使用environments中的default配置。适用于多数据源场景，配合Spring时事务由容器自动管理。

GoWind Admin 集成 OPA，实现企业级权限管控。基于“策略即代码”理念，通过 Rego 语言统一管理鉴权逻辑，支持 RBAC、多租户等复杂场景，开箱即用，助力中后台系统安全高效落地。

GoWind Admin 是基于 GORM 的企业级中后台框架，支持 gRPC 与 REST 双协议。本文详解如何从零构建服务：设计表结构、编写 GORM 模型、定义 Proto 接口、实现数据访问与业务逻辑，并注册服务。分层架构清晰，开箱即用，助力高效开发。

1. 什么是服务治理？ SpringCloud封装了Netfix开发的Eureka模块来实现服务治理 在传统pc的远程调用框架中，管理每个服务与服务之间依赖关系比较复杂，管理比较复杂，所以需要使用服务治理，管理服务于服务之间依赖关系，可以实现服务调用、负载均衡、容错等，实现服务发现与注册

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

Nacos作为国内被广泛使用的配置中心，已经成为应用侧的基础设施产品，近年来安全问题被更多关注，这是中国国内软件行业逐渐迈向成熟的标志，也是必经之路，Nacos提供配置加密存储-运行时轮转的核心安全能力，将在应用安全领域承担更多职责。

API 网关并不是一个新的概念，但 DeepSeek 的全民化趋势给 API 网关上了一波热度。本文将围绕 API 网关的上下游概念、演进历程和分类、核心能力、DeepSeek 如何接入 API 网关等方面，和大家一起更加立体的重新认识下 API 网关。

本文介绍了设计模式的六大原则，包括单一职责原则（SRP）、开闭原则（OCP）、里氏替换原则（LSP）、接口隔离原则（ISP）、依赖倒置原则（DIP）和迪米特法则。通过具体案例分析了每个原则的应用场景及优势，强调了这些原则在提升代码可维护性、可复用性、可扩展性和降低耦合度方面的重要作用。文章指出，设计模式的核心在于确保系统模块间的低耦合高内聚，并为后续深入探讨23个经典设计模式打下基础。

鸿蒙原生开发手记：05-开发之外的那些事

本文介绍了JVM内存溢出（OOM）的四种类型：堆内存、栈内存、元数据区和直接内存溢出。每种类型通过示例代码演示了如何触发OOM，并分析了其原因。文章还提供了如何使用JVM命令工具（如jmap、jhat、GCeasy、Arthas等）分析和定位内存溢出问题的方法。最后，强调了合理设置JVM参数和及时回收内存的重要性。

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。

本文介绍了JVM中CMS垃圾回收器对Full GC的优化，包括Stop the world的影响、Full GC触发条件、GC过程的四个阶段（初始标记、并发标记、重新标记、并发清理）及并发清理期间的Concurrent mode failure处理，并简述了GC roots的概念及其在GC中的作用。

本文详细解析了Future及其相关类FutureTask的工作原理与应用场景。首先介绍了Future的基本概念和接口方法，强调其异步计算特性。接着通过FutureTask实现了一个模拟外卖订单处理的示例，展示了如何并发查询外卖信息并汇总结果。最后深入分析了FutureTask的源码，包括其内部状态转换机制及关键方法的实现原理。通过本文，读者可以全面理解Future在并发编程中的作用及其实现细节。

本文通过一线大厂面试真题，模拟消费者-生产者的场景，通过简洁的代码演示，帮助读者快速理解并复用。文章还详细解释了Condition与Object.wait()、notify()的区别，并探讨了Condition的核心原理及其实现机制。

Spring Integration是Spring家族的一员，专为简化企业应用集成(EAI)而设计。相较于硬编码客户端、传统消息队列和其他ESB产品，它更轻量、易测试且易于上手。Spring Integration增强了标准技术如EJB、RMI和JMS的使用，通过简单的配置即可实现复杂的集成场景。它基于Spring框架，继承了依赖注入等特性，使应用上下文成为消息传递的总线。此框架支持多种集成模式，包括文件传输、共享数据库、RPC及消息传递，并能整合不同协议和技术。尽管Spring Integration功能强大且易用，但在特定高级集成需求或专有协议支持方面可能不如某些专业ESB产品全面。

正如优秀的软件设计一样，uni-app把一些移动端常用的功能做成了独立的服务或者插件，我们在使用的时候只需要选择使用即可。但是在使用这些服务或者插件时一定要区分其提供的各种服务和插件的使用场景，例如其提供的【uni-starter快速开发项目模版】几乎集成了移动端所需的所有基础功能，使用非常方便，但是其许可协议只允许对接其uniCloud的JS开发服务端，不允许对接自己的php、java等其他后台系统。

Playfab开发（一）如何调用PlayFab接口

分散的 API 密钥将不利于组织进行 API 的用量计算、管理与付费，从而增加 AI 大模型的使用成本。

关于微服务，这些你都了解吗-微服务介绍

聊聊 微服务 架构中的用户认证方案 下

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。

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。

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。

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。

默认情况下，队列只保存在创建该队列的节点上。而镜像模式下，创建队列的节点被称为该队列的主节点，队列还会拷贝到集群中的其它节点，也叫做该队列的镜像节点。但是，不同队列可以在集群中的任意节点上创建，因此不同队列的主节点可以不同。甚至，一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点。用户发送给队列的一切请求，例如发送消息、消息回执默认都会在主节点完成，如果是从节点接收到请求，也会路由到主节点去完成。镜像节点仅仅起到备份数据作用。当主节点接收到消费者的ACK时，所有镜像都会删除节点中的数据

微服务中另一重要组件：网关 进行了实战性演练，网关作为分布式架构中的重要中间件，不仅承担着路由分发（重点关注Path规则配置），同时可根据自身负载均衡策略，对多个注册服务实例进行均衡调用。本节我们借助GateWay实现的网关只是技术实现的方案之一，后续大家可能会接触像：Zuul、Kong等，其实现细节或有差异，但整体目标是一致的。

前面处理了服务间数据依赖的场景。 除了这种频繁需要其他服务的数据的场景，其实还会碰到服务间依赖太杂乱的问题。 本篇讨论的就是如何缓解服务依赖复杂度的问题。 先把整个业务场景描述一下。