eureka

springcloud架构下的服务器jvm内存波动是正常的 服务器内存波动 本人验证了eureka 和 nacos 两种注册中心 nacos 最低内存占用为 60M 最高内存占用为 450M，波动值为400M左右 eureka 最低内存占用为 60M 最高内存占用为 150M，波动值为100M左右 注册中心总结： 注册在其他的子服务内存同样存在波动 业务代码量比较简单，内存也存在波动，波动值在100M左右 业务代码量比较复杂，内存也存在波动，波动值在250M左右 总结 服务器内存波动 服务器内存波动 是指我们在没有如何的操作的情况下，用jvm（jdk1.8）自带的 jvisualvm.exe 工具去监控我各个项目的内存消耗情况； 本人验证了eureka 和 nacos 两种注册中心 我们直接查看 eureka 和 nacos 服务器的内存情况（在没有如何操作的情况下） nacos 最低内存占用为 60M 最高内存占用为 450M，波动值为400M左右 eureka 最低内存占用为 60M 最高内存占用为 150M，波动值为100M左右 注册中心总结： 1.nacos（除了提供注册中心，还集成了配置中心等） 2.eureka（仅提供注册中心） 3.在提供上述服务的过程中需要产生心跳等操作，所以导致内存波动，服务器在搭载nacos时需要预留400M+的内存

简介： 作为微服务框架的核心引擎--注册中心，是必不可缺少的组件，市面已经有多款注册中心支持 Go 语言，应该如何选择呢？我们可以对目前主流的支持 Go 语言的注册中心做个对比。 作者 | 李志鹏 近几年，随着 Go 语言社区逐渐发展和壮大，越来越多的公司开始尝试采用 Go 搭建微服务体系，也涌现了一批 Go 的微服务框架，如 go-micro、go-kit、Dubbo-go 等，跟微服务治理相关的组件也逐渐开始在 Go 生态发力，如 Sentinel、Hystrix 等都推出了 Go 语言版本，而作为微服务框架的核心引擎--注册中心，也是必不可缺少的组件，市面已经有多款注册中心支持 Go 语言，应该如何选择呢？我们可以对目前主流的支持 Go 语言的注册中心做个对比。 图 1 根据上表的对比我们可以从以下几个维度得出结论： 生态 ：各注册中心对 Go 语言都有支持，但是 Nacos、 Consul、Etcd 社区活跃，zookeeper 和 Eureka 社区活跃度较低； 易用性 ：Nacos、Eureka、Consul 都有现成的管控平台，Etcd、zookeeper 本身作为 kv 存储，没有相应的管控平台，Nacos 支持中文界面，比较符合国人使用习惯； 场景支持 ：CP 模型主要针对强一致场景，如金融类，AP 模型适用于高可用场景，Nacos 可以同时满足两种场景

作者：李志鹏， Github账号：Lzp0412,开源社区爱好者，Nacos Committer，Nacos-SDK-go作者，现就职于阿里云云原生应用平台，主要参与服务发现、CoreDNS、ServiceMesh相关工作，负责推动Nacos Go微服务生态建设。 近几年，随着Go语言社区逐渐发展和壮大，越来越多的公司开始尝试采用Go搭建微服务体系，也涌现了一批Go的微服务框架，如go-micro、go-kit、Dubbo-go等，跟微服务治理相关的组件也逐渐开始在Go生态发力，如Sentinel、Hystrix等都推出了Go语言版本，而作为微服务框架的核心引擎--注册中心，也是必不可缺少的组件，市面已经有多款注册中心支持Go语言，应该如何选择呢？我们可以对目前主流的支持Go语言的注册中心做个对比。 根据上表的对比我们可以从以下几个维度得出结论： 生态: 各注册中心对Go语言都有支持，但是Nacos、 Consul、Etcd 社区活跃，zookeeper和Eureka社区活跃度较低； 易用性： Nacos、Eureka、Consul都有现成的管控平台，Etcd、zookeeper本身作为kv存储，没有相应的管控平台，Nacos支持中文界面，比较符合国人使用习惯； 场景支持： CP模型主要针对强一致场景，如金融类，AP模型适用于高可用场景，Nacos可以同时满足两种场景，Eureka

点击上方“ 方志朋 ”，选择“ 设为星标 ” 回复” 666 “获取新整理的面试文章 Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。本教程旨在为读者提供一个快速入门seata的案例，详细使用请参考官方案例和文档。 seata-server搭建 在seata中，事务管理器是单独的一个服务，无需读者做二次开发，开箱即用。下载地址https://github.com/seata/seata/releases 。本文案例中使用2.1.0这个版本。下载完成并解压后，需要对seata-server进行配置，需要配置conf目录下的file.conf和registry.conf。 其中file.conf是配置seata-server的数据存储方式，支持本地文档和数据库，本文直接使用本地文件存储。配置如下： ## transaction log store, only used in seata-server store { ## store mode: file、db mode = "file" ## file store property file { ## store location dir dir = "sessionStore" #

介绍 easy-im是面向开发者的一款轻量级、开箱即用的即时通讯系统，帮助开发者快速搭建消息推送等功能。 基于easy-im，你可以快速实现以下功能： + 聊天软件 + IoT消息推送 基本用法 项目分为easy-im-client、easy-im-server、easy-im-common三个模块。 服务端： 执行mvn package后生成easy-im-server.tar.gz，解压后至./lib目录执行命令： java -jar -Dport=8888 easy-im-server-1.0-SNAPSHOT.jar,即可启动服务端,其中port是服务端口。 客户端： 执行mvn package后生成easy-im-client.tar.gz，解压后至./lib目录执行命令： java -jar -Duserid=110 -Dusername=zhangsan -Dhost=127.0.0.1 -Dport=8888 easy-im-client-1.0-SNAPSHOT.jar。 其中userid为用户id，username为用户名，host为服务端ip，port为服务端端口，其中userid要保持唯一性。 用法： 客户端启动后，在命令行输入命令，命令格式为 command::content ，命令以英文双冒号为分隔符，现已支持如下命令： + 单聊 sendToUser:

作者：Rajiv Srivastava 翻译：mush 来源：http://mushiming.top/mushblog/archives/823 我是一名云API开发人员和架构师，目前正致力于为美国的大型零售客户提供基于Google GCP的微服务。 过渡/实施微服务给组织带来了重大挑战。基于我对生产中的微服务的曝光，我已经确定了这些挑战和解决方案。 我在2018年6月写这篇文章。目前，微服务架构尚未成熟到足以完全解决所有现有挑战，但是，开源社区和IT产品公司正试图解决所有这些未解决的问题。关于这一主题的所有新研究都是基于寻找新挑战的解决方案。 这些是微服务架构和提出的解决方案的十大挑战： 1.数据同步 – 我们使用事件源代码架构来使用异步消息传递平台解决此问题。传奇设计模式可以应对这一挑战。 2.安全性 – API网关可以解决这些挑战。Kong非常受欢迎，并且是开源的，并且正在被许多公司用于生产。还可以使用JWT令牌，Spring Security和Netflix Zuul / Zuul2为API安全性开发自定义解决方案。还有企业解决方案，如Apigee和Okta（两步认证）。Openshift用于公共云安全的顶级功能，如基于Red Hat Linux Kernel的安全性和基于命名空间的app-to-app安全性。 3.版本控制 –

Spring cloud系列教程第十篇- Spring cloud整合Eureka总结篇 凯哥java 凯哥java Spring cloud系列教程第十篇- Spring cloud整合Eureka总结篇 本文主要内容： 1：spring cloud整合Eureka总结 本文是由凯哥(凯哥Java:kagejava)发布的《spring cloud系列》教程的总第十篇： 本文是几个维度中的第一个维度：注册与发现维度配置中心管理之Eureka相关教程第七篇-Spring cloud整合Eureka总结篇。 一：spring cloud整合Eureka总结 我们来回顾下到目前为止我们所学的知识： 我们先学习了微服务架构的入门知识： 微服务的介绍；spring cloud是什么？简单一句话：spring cloud是分布式微服务一站式解决方案。里面集成了很多优秀的项目，让我们从以下几个维度很好的来管理、治理我们的微服务； 接着我们介绍了分布式体系常见的几个维度： 服务注册与发现；服务调用；服务熔断；负载均衡；服务降级一级服务消息队列。这几个维度来治理的。如下图： 接着我们介绍了在2020年升级之后，每个维度使用的技术。如下图： 具体详见《spring cloud系列教程第一篇-介绍》在这篇文章中凯哥做了详细的介绍 讲完微服务架构后，接着我们马上就来进行代码操作了

在spring cloud ribbon中我们用RestTemplate实现了服务调用，可以看到我们还是需要配置服务名称，调用的方法 等等，其实spring cloud提供了更优雅的服务调用方式，就是这篇文章要讲解的 spring cloud feign，feign内部已经集成了ribbon，所以不用再单独引用，只需要引用spring cloud feign即可。 (一) 版本说明 a) Spring boot 2.0.6.RELEASE b) Spring cloud Finchley.SR2 c) Java version 1.8 (二) 项目配置 1. 服务端项目配置 a) 服务端主要是提供服务功能，这里是把当前的端口返回给调用者，同时把自己注册到服务中心，调用者通过服务中心调用。 b) POM设置 < dependency > < groupId > org.springframework.cloud </ groupId > < artifactId > spring-cloud-starter-netflix-eureka-client </ artifactId > </ dependency > c) application.yml配置文件 eureka: datacenter: ctm environment: dev instance: hostname:

前言 在分布式架构中往往伴随CAP的理论。因为分布式的架构，不再使用传统的单机架构，多机为了提供可靠服务所以需要冗余数据因而会存在分区容忍性Ｐ。 冗余数据的同时会在复制数据的同时伴随着可用性A 和强一致性C的问题。是选择停止可用性达到强一致性还是保留可用性选择最终一致性。通常选择后者。 其中 zookeeper 和 eureka分别是注册中心CP AP 的两种的实践。他们都提供服务注册中心的功能。建议使用AP。不强求数据的强一致性，达成数据的最终一致性。 ★ 服务注册中心的数据也就是返回的可用服务节点(ip+端口号) 服务A开了0-9十个服务节点，服务B需要调用服务A，两次查询返回0-8，1-9 不一致的数据。产生的影响就是0 和9 节点的负载不均衡 ” ★ 只要注册中心在 SLA 承诺的时间内（例如 1s 内）将数据收敛到一致状态（即满足最终一致），流量将很快趋于统计学意义上的一致，所以注册中心以最终一致的模型设计在生产实践中完全可以接受。 ” 1 eureka AP eureka 保证了可用性，实现最终一致性。 Eureka各个节点都是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端在向某个Eureka注册或时如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用(保证可用性)

官方文档: https://projects.spring.io/spring-cloud/spring-cloud.html#spring-cloud-feign 一.Feign是什么 Feign 是一个声明式的Web客户端。它使编写Web服务客户端变得更容易,它的使用方法是定义一个接口,然后在上面添加注解,同时也支持JAX-RS标准的注解。Feign也支持可拔插式的编码器和解码器。SpringCloud对Feign进行了封装,使其支持了SpringMVC标准注解和HttpMessageConverts。Feign可以与Eureka和Ribbon组合使用以支持负载均衡。 二.Feign能做什么 Feign旨在编写Java Http客户端更加容易。 前面在使用Ribbon+RestTemplate时,利用RestTemplate对http请求的封装处理，形成了一套模板化的调用方法。但是实际开发中,由于对服务依赖的调用可能不止一处,往往一个接口会被多次调用,所以通常都会针对每个微服务自行封装一些客户端类来包装这些依赖服务的调用。所以,Feign在此基础上做了进一步封装,由他来帮助我们定义和实现依赖服务接口的定义。在Feign的实现下,我们只需要创建一个接口并使用注解的方式来配置它(以前是Dao接口上面标注Mapper注解,现在是一个微服务接口上面标注一个Feign即可)