Feign是声明式的 Web Service客户端,它让微服务之间的调用变得更简单了,类似 Controller 调用 Service。Spring Cloud 集成了 Ribbon 和 Eureka ,可在使用 Feign 时提供负载均衡的 HTTP 客户端。使用方法添加依赖<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId> </dependency> [email protected]("userservice") public interface UserClient { @GetMapping("/user/{id}") User findById(@PathVariable("id") Long id); } [email protected] private Us

新增配置 DataID:需要唯一不重复,建议使用 微服务名称 + 环境名 + 后缀名(yaml等) 启动流程 项目启动 读取 Nacos 配置文件,通过 bootstrap.yml 文件 读取本地配置文件 application.yml 创建 Spring 容器 加载 bean …… 读取配置 引入客户端依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId> </dependency> 在项目的 resource 目录新增 bootstrap.yml 文件,此文件是引导文件,优先级高于 application.yml spring: application: name: userservic

角色注册中心一般有三种角色: 服务提供者:启动时,向 Nacos 注册服务信息。 服务消费者:定时(间隔30s)拉取服务(pull),将拉取的信息缓存在服务列表中。同时 Nacos 发现服务信息变更,会主动推送变更消息 (push)。 注册中心:Nacos 。 实例Nacos 会将服务提供者划分为 临时实例 和 非临时实例 ,Nacos 对这两种实例的健康监测是不一样的。默认情况下:所有的实例都是临时实例。推荐临时实例,非临时实例对服务器压力大。 临时实例:采用心跳监测。如果服务不存在,从列表中删除。 非临时实例:Nacos 发起请求检测。如果服务不存在,并不会从列表中删除,而是标记不健康,等待恢复健康。 配置非临时实例,通过更改项目配置spring: cloud: nacos: server-addr: localhost:8848 discovery: cluster-name: GZ namespace: 62c75d23-5839

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/BhfjVuMwXkFFQhgvw2KypA日常开发中,为了更好管理线程资源,减少创建线程和销毁线程的资源损耗,我们会使用线程池来执行一些异步任务。但是线程池使用不当,就可能会引发生产事故。线程池默认使用无界队列,任务过多导致OOMJDK 为开发者提供了线程池的实现类,我们基于 Executors 组件,就可以快速创建一个线程池。日常工作中,一些小伙伴为了开发效率,反手就用Executors 新建个线程池。写出类似以下的代码:public class NewFixedTest { public static void main(String[] args) { ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10); for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) { executor.execute(() ->

微服务是一种经过良好架构设计的分布式架构方案,微服务具有以下特征: 单一职责:微服务拆分粒度更小,每个服务都对应唯一的业务能力,做到单一职责,避免重复业务开发。 面向服务:微服务对外暴露业务接口。 自治:团队独立、技术独立、数据独立、部署独立。 隔离性强:服务调用做好隔离、容错、降级,避免出现级联问题。 架构优缺点单体架构简单方便、高度耦合、扩展性差,适合小型项目。将业务的所有功能集中在一个项目中开发,打成一个包部署。优点 架构简单 部署成本低 缺陷 耦合度高 分布式架构松耦合,扩展性好。但架构复杂,难度大。适合大型互联网项目。微服务是一种良好的分布式架构方案。优点 降低耦合度 有利于服务升级扩展 缺点 复杂度增加 部署难度增加 技术栈作用 \ 框架DubboSpring CloudSpring Cloud Alibaba注册中心ZooKeeper、RedisEureka、ConsulNacos、Eureka服务远程调用Dobbo 协议Feign (http 协议)Dubbo、Feign配置中心无Spring Cloud ConfigSpring C

概述从现代计算机中所有的数据二进制的形式存储在设备中。即 0、1 两种状态,计算机对二进制数据进行的运算都是叫位运算,即将符号位共同参与运算的运算。Java 中有以下的运算符:运算符名称示例结果说明<<左移4<<216符号左边的操作数左移指定的位数>>右移4>>12将符号的左边的操作数右移指定位数>>>无符号右移4>>>10将符号左边的操作数右移指定的位数&与运算4&20两个二进制位,只要有一个为0,那么结果就为0,否则结果为1|或运算4!26两个二进制位,只要有一个为1,那么结果就为1,否则结果为0^异或运算4^26相同二进制位,结果为0;不同的二进制位,结果为1~取反-4-5二进制位,0变1;1变0与、或、异或、取反class Playground {     public static void main(String[ ] args) {         int a = 3, b = 4;   &

在微服务架构中,微服务是完成一个单一的业务功能,这样做的好处是可以做到解耦,每个微服务可以独立演进。但是,一个应用可能会有多个微服务组成,微服务之间的数据交互通过远程过程调用完成。这就带来一个问题,假设微服务A调用微服务B和微服务C,微服务B和微服务C又调用其它的微服务,这就是所谓的“扇出”。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源,进而引起系统崩溃,所谓的“雪崩效应”。服务熔断熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。当下游的服务因为某种原因突然变得不可用,上游服务为了保证自己整体服务的可用性,不再继续调用目标服务,直接返回,快速释放资源。如果目标服务情况好转则恢复调用。需要说明的是熔断其实是一个框架级的处理,那么这套熔断机制的设计,基本上业内用的是断路器模式,如Martin Fowler提供的状态转换图如下所示 最开始处于closed状态,一旦检测到错误到达一定阈值,便转为open状态; 这时候会有个 reset timeout,到了这个时间了,会转移到half open状态; 尝试放行一部分请求到后端,一

TCC 一种成熟的分布式事务解决方案,可用于解决跨库操作的数据一致性问题。TCC 是 Try - Confirm - Cancel 缩写,TCC 事务与传统的数据库事务不同,它存在于业务层面,由系统业务逻辑(事务协调器),进行事务控制。TCC 将原业务服务,拆分为了三个操作。可将这三个操作,对应想象成三个方法,每个方法里有不同的业务代码。 Try:检查预留资源 Confirm:业务执行 Cancel:回撤 Try 里执行的操作 Try在 TCC 中,这是一个初步操作,从业务逻辑上来说,这只是检查资源(数据是否正确或业务上是否可执行等)的操作,真正执行实际业务更改是在 Confirm 中。也就是说,Try 操作过后,与后续执行的 Confirm 操作一起(Try - Confirm),才真正构成一个完整的业务逻辑。但如果 Try 操作出现异常,则会执行 Cancel 操作。(Try - Cancel)。TCC服务需要保证Try操作成功之后,Confirm操作一定能成功。Confirm是对 Try 操作的一个补充。当 TCC事务管理器 决定 commit 全局事务时,就会逐个执