微服务

前言：很早就发现cloud微服务，一直没有尝试弄，今天花了点时间跑了一下demo，cloud远程调用是基于http rest风格调用的方式。感觉没有dubbo那么方便，远程调用像调用本地方法。因为我也是参考网上的博客写的，只是了解的很浅的没有深入。如果以后在工作中接触的话再花时间学习学习。 1.注册中心 SpringCloud的注册中心不需要借助第三方，这点还是很方便，不需要多维护 比如 zookeeper 类似的软件。 1.1 先导入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-eureka-server</artifactId> </dependency> 1.2 如果maven更新不下来需要导入 <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId> <version>Brixton.RELEASE</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> <

什么是微服务？ 微服务是一种架构设计模式。在微服务架构中，业务逻辑被分解为一系列小的、松耦合的、分布式组件，组合起来形成大型的应用。每个组件都被称为一个微服务，每个微服务负责一个任务或功能。每个微服务可能被其它一个或多个微服务调用，来执行特定的任务，比如用一种统一的方式来处理搜索、图片展示，或其它需要在应用的不同场景下开发或维护多个版本的情况。 使用微服务架构还能形成一种机制来提高新手的生产率，减少新功能推向市场的时间。 每个微服务有一个有边界的代码库，以及关联的工具集；开发者不需要了解整个大型的复杂系统就能上手，只需要知道与其微服务相关的部分就好。 微服务可以被很快开发出来，因为他们可以使用手边最适合的语言和工具集，不需要担心应用其它组件的技术选型，也不用担心其他开发者对这些语言和工具是否了解。 为了充分发挥小团队轻便灵活的特点，团队需要有自治权，他们要快速做决定，并且屏蔽外部的监管。为了达到这个目的，整个工作组应该包含了从产品管理到发布和运营的所有相关人员。 由于微服务组件是松耦合的，通过API进行通信，对于大部分决定来说，高度的自治权并不影响整个应用的功能。 只要微服务向外开发了自己的API，并能被API调用执行对应的功能，整个系统就能运行良好。 由于一个微服务架构中有这么多独立的组件，在一个弹性的网络环境（比如公有云或私有云）中使用现代的DevOps方式

微服务需要考虑的几点内容, :) 团队规模 团队成员能否围坐在一张桌边？ Yes！ -- 你可能不需要微服务 好文档和好设计可以轻易解决部署等运维操作中遇到的挑战。而微服务要解决的问题你还没有遇到。 No！ -- 微服务应该能帮到你！ 团队大到一定规模了、或者多个团队同时工作，仅仅单靠好的设计已经不能保证组件之间有着清晰的边界。这时将组件间的边界强制变为各独立服务间的边界会很有帮助。 状态 你的系统主要部分是否是无状态的？ Yes！ -- 考虑无服务器架构（serverless）吧！ 如果都是无状态的，你可能可以直接跳过微服务，直接使用无服务器架构——至少对你的部分系统使用。 No！ -- 微服务将带来额外的复杂性 并不是说不要使用微服务，而是要意识到它们对于实现管理来说并不重要，尤其是当系统随着时间推移而不断变化的时候。 用户 你的设计用于单个app或者服务吗？ Yes！ -- 小心！可能会有模糊的域名 如果你的设计只服务于单一消费方（Consumer），你将会发现每次新增特性时都要同时更新许多个服务。微服务可能有效，但在设计域名时要千万小心。 No！-- 微服务非常有价值 如果服务有多个不同的消费方，微服务就变得非常值得尝试，它将允许你给新增的消费方快速带来新特性。 依赖 服务是否有整体依赖？ Yes！ -- 性能是一个问题 这种场景下性能依赖于统一的被依赖方，因此独立的

如何实现分布式id，一般会给出这几种方案 使用数据库自增Id 使用reids的incr命令 使用UUID Twitter的snowflake算法 利用zookeeper生成唯一ID MongoDB的ObjectId mongodb如何实现分布式ID MongoDB的ObjectId设计成轻量型的，不同的机器都能用全局唯一的同种方法方便地生成它。MongoDB 从一开始就设计用来作为分布式数据库，处理多个节点是一个核心要求。使其在分片环境中要容易生成得多。 实现方式 1.引入mongodb依赖 <!--mongodb --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId> </dependency> 2.创建一个实体类 public class Customer { @Id public String id; public String firstName; public String lastName; public Customer() {} 此处省略get,set } 3.创建mongodb 接口类 public interface CustomerRepository extends

Docker是基于Go语言实现的云开源项目，诞生于2013年初，最初发起者是dotCloud公司。Docker自开源后就受到广泛的关注和讨论，目前已有多个相关项目，逐渐形成了围绕Docker的生态体系。dotCloud公司后来也改名为Docker Inc，专注于Docker相关技术和产品的开发。 Docker彻底释放了虚拟化的威力，极大降低了云计算资源供应的成本，同时让应用的分发、测试、部署和分发都变得前所未有的高效和轻松！ 培训时间：11月28日——12月2日 课程难度：高级 课程人数：20-40人 地点：广州市天河区春天里精品酒店（天河燕岭店）3 楼会议室 费用：7999元/人 报名链接： http://www.bagevent.com/event/21681 咨询电话：13241166558 培训对象： Docker研发工程师 Docker运维工程师 有志于从事容器技术的在职人员或者学生 技能要求： 对Docker容器技术有一定了解 工作或者学习中有使用到Docker者 优惠信息： 团购3-4人每人优惠500 团购5人第6人免费 证书： 培训结束后，将提供『云计算容器（Docker）技术能力』中级测评考试，考试通过后，将获得『云计算容器（Docker）技术能力』中级能力测评认证证书，此认证是由科技部统一印制、统一编号、统一管理的国家级职业技能证书

1 概述 秒杀系统之所以难做，是因为在极短的时间内涌入大量的请求，来同时访问有限的服务资源，从而造成系统负载压力大，甚至导致系统服务瘫痪以及宕机的可能。本文会介绍秒杀系统中存在的痛点以及针对这些点的优化思路。 2 秒杀系统是什么鬼 如：12306的春节抢票、各大电商搞的定时抢购活动，如小米手机的在线抢购等，抢过火车票的同学都知道在放票的那一瞬间可能1s都不到，票就被抢购一空了。 3 秒杀系统的难点 （1）短时间内高并发，系统负载压力大 （2）竞争的资源有限，数据库锁冲突严重 （3）避免对其他业务的影响 4 常见的互联网分层架构 （1）客户端层：手机或PC端操作的客户端页面，域名通过DNS解析路由到NG （2）反向代理层：一般通过NG作为反向代理，将客户端请求均衡路由到后端站点服务，NG也可以水平扩展为多实例，且每个实例可单独部署为主从的高可用方案。 （3）站点层：站点层可以水平扩展为多个实例部署，以此来均衡来自客户端请求产生的高并发负载，多个web server之间的session信息可以集中存储于分布式缓存服务（Redis，MemCache）中。 （4）服务层：服务层也可水平扩展为多个实例部署，即时下最火的微服务方式 （5）数据库层：数据库层的常见部署方式，如读写分离，分库分表等 5 秒杀系统的架构原则 （1）尽量将请求拦截在上游 对于秒杀系统来说，系统的瓶颈一般在数据库层

Eureka 在Spring Cloud体系中，eureka承担着服务注册与发现的任务，在整个微服务架构中起着整合作用。eureka的一些概念： 服务提供者 provider，指一个将自身的功能接口暴露出来的应用。 服务消费者 consumer，指需要借助provider提供的功能完成自身业务的应用。 服务注册 当provider应用启动时，会将自身的元数据，比如IP地址，端口，应用名等注册到eureka server中。 服务续约 provider每搁固定的时间段(默认30秒)，向eureka server汇报一次自身状况，如果eureka server在固定的时间段(默认90秒)内没有收到某一provider的服务续约的请求，将会把这个provider实例从服务列表中剔除。 获取注册信息 consumer应用会定时从eureka server获取服务注册列表信息以供自身进行远程调用，consumer应用默认每30秒会更新一次注册列表信息，默认eureka server和consumer应用使用压缩的json进行交互。 服务下线 provider应用关闭时，会向eureka server发送下线请求，eureka server收到请求后会将此provider实例信息从服务注册列表中剔除。 Eureka Server 添加eureka server依赖 <dependency>

分享1《深入浅出js（Node.js）异步流程控制》 StuQ分享专题《深入浅出js（Node.js）异步流程控制》 InfoQ 前端之巅分享 精简版 摘要 目前在js流程控制领域越来越乱，各种派系。。。比如promise，generator，async函数，各种混战，在百花齐放的今天，作为前端或Node.js沾边工程师或全栈工程师，你知道该学哪种么？ 从下一代测试框架ava说起 流程控制发展的前世今生概览 从co引出的血案，到yieldable 5种，到aysnc函数，聊聊同步的流程控制 最后推导一下学习重点、未来趋势 流程控制 从下一代测试框架ava开始 co引出的血案 generator/yield co源码解析 convert or compose yieldable 5种 async/await 推导出学习重点 涵盖 callback vs hell Node.js的error-first和EventEmitter thunk promise/a+ generator/yield async/await 异常处理 各种xxx-fy 地址 源码 https://github.com/i5ting/asynchronous-flow-control 分享2《微服务选型之Modern Node.js》 DockOne微信分享专用（2016-07-12） 摘要 目前Node

概要 docker 1.12版本最大的改变在于集成了docker swarm，在docker engine下提供了 swarm 模式，这里主要说一下docker swarm。 docker engine本身只提供了容器技术，没有解决集群环境下的容器编排和通信。docker swarm是一个容器编排管理工具，docker-engine在1.12版本之后集成了docker swarm，不需要再单独安装。 docker swarm的功能，举个例子，有3台机器都安装了docker环境，称为3台docker节点。那么如何管理这3台docker节点，并把容器以类似于负载均衡的模式分别部署到这3台节点上，并让这些分布在不同节点上的容器之间互相通信呢。这时候需要用到容器编排工具，常用的编排工具有Google开源的kubernetes、apache的mesos、docker公司的swarm。 kubernetes作为Google开源的工具，已经在Google的生产环境运行了多年，功能丰富并且稳定可靠，目前有很多公司都在使用。docker在1.12版本之后内置了swarm模式，把容器编排以核心组件的模式集成到了docker engine中，并借鉴了kubernetes的成功经验。 安装docker 以centos7为例，这里附上官网的安装文档，docker官网实在太慢了。 使用yum安装 更新yum源

在使用 flow.ci 进行持续集成的过程中，也许你会遇到一些小麻烦。最近我们整理了一些常见问题在 flow.ci 文档之 FAQ ，希望对你有用。如果你遇到其他问题，也可以通过「在线消息」或去 Gitter群 给我们反馈 :) 这期 CI Weekly 收录了一些CI/CD进阶线路、具体实践、Dcker/微服务、DevOps相关的技术分享，一起看看~ 『CI/CD进阶路线/相关实践 』 The Continuous Delivery Maturity Model 如何评估 CI / CD 导入的狀況如何？The Continuous Delivery Maturity Model 是个不錯的 CI/CD 技能升级线路，參考一下吧(via : @InfoQ ) <img src="http://7xsn88.com1.z0.glb.clouddn.com/image/8/85/f5071b163e0820ac392685b6826cd.jpg" width = "100%" alt="flow.ci" align=center/> 微店MySQL自动化运维实践 微店实现的MySQL自动化运维体系能够解决规模化的痛点，主要包括实例创建、部署、监控、备份、HA切换、迁移、扩容等的自动化，所有模块的主发点是要能“自动化”的方式运作，尽量少的人为参与。（via :微店技术团队公众号）