Ribbon

都 2020 年了 还没用过 微服务 吗？ 面试的时候高并发回答的总是不能让面试官满意？ 一个互联网项目究竟有多少细节？ 网上搜了一堆秒杀系统方案，究竟真实的线上电商该怎么做？ 那么你缺乏这两个字 实 战 消除痛点、解决面试、积累实战经验 欢迎你参加马士兵教育 微服务与高并发 训练营 本号粉丝： 免 费 两天你将学到 快速 · 上手微服务，了解各个组件的作用 极简 · 从点到面，内容绝不拖泥带水 实战 · 构建微服务项目 架构 · 高并发系统中组件解析与选型 健壮 · 互联网项目常用中间件服务 做到 · 从传统项目转向微服务互联网系统架构 吊打 · 面试官，独家解析淘宝网秒杀系统需求 马士兵是谁？ 马士兵 马士兵老师，清华大学， 推动Java生根中国 ， 推动大数据生根中国 ， 推动AI生根中国 ，视频课程下载次数累计数 27000万次 。 训练营时间： 7月29日-7月30日，20:00 开营前：发放预习的基础资料 长按扫码，领预习资料，入群学习 遇到扫码频繁，请再次识别 福利较大，限前200人 第一天：快速上手SpringCloud微服务系统架构+常用中间件服务 SOA、Webservice、Dubbo、SpringCloud究竟什么是微服务？ 单体应用向微服务异构平台架构演变 SpringCloud微服务组件生态体系 从零开始构建微服务项目各组件应用场景及代码实现

亲爱的BCGSoft用户，我们非常高兴地宣布 BCGControlBar Professional for MFC 和 BCGSuite for MFC v30.4正式发布！此版本包含适用于Visual Studio 2017-2019的新应用程序向导，Ribbon后台视图位于底部项目、新的图表类型Polar Bar、改进的甘特图以及其他新的功能和改进。需要最新版的可以点击这里【 BCG下载 】 图形管理器 1. CBCGPEllipse：新方法PtInEllipse告诉指定点是否位于椭圆内。 2. CBCGPImage：新增对DPI的支持，类的构造函数有一个新的可选参数bScaleByDPI。 如果您希望使图像能够识别DPI，请将其设置为TRUE。 3. CBCGPGraphicsManager：改进3D漏斗切片的绘制。 Edit控件 1. CBCGPEditCtrl :: SetCaret方法具有一个新的可选参数bCleanUpSelection。 如果将此参数设置为TRUE，则将清除当前选择。 2. CBCGPEditCtrl :: ReplaceAll实现已得到显着改进：替换机制现在更加快速，高效。 Gantt Chart 1. CBCGPGanttView：添加一个新的虚拟方法OnChartItemResizing，调整甘特图项目大小时，框架将调用此方法。 2.

前言 “ 微服务 ” 架构在这几年被广泛传播， 变得非常火热. 以至于关于微服务架构相关的开源框架和工具都变得越来越活跃，比如： Net和xOSS、 Dubbo、 Apache T加ft 等。 Spring Cloud 也因为 Spring 社区在企业应用领域的广泛知名度和强大影响力， 受到了广大 架构师与开发者的高度关注。 从接触 Spring Cloud 开始， 我除了被其庞大的项目结构霞撼之外， 还被其所要完成的远大 目标所吸引。 该项目不同于其他 Spring 的优秀项目， 它不再是一个基础框架类， 而是一个更高层次的、 架构视角的综合性大型项目， 其目标旨在构建一套标准化的微服务解决方案， 让架构师、 开 发者在使用微服务理念构建应用系统的时候， 面对各个环节的问题都可以找到相应的组件来 处理。 引用网友戏称的一个比喻 ： Spring Cloud 可以说是 Spring 社区为微服务架构提供的一个“ 全家桶 ” 套餐。 由于 “ 套餐 ” 中的组件通过一个社区进行包装与整合， 使得 “ 套餐 ” 中各个组件之间的 配合变得更加和谐， 这可以有效减少我们在组件的选型和整合上花费的精力， 所以它可以帮 助我们快速构建起基础的微服务架构系统。 目录 第一章 （基础知识） 第二章 （微服务构建Springboot） 第三章 （服务治理： Spring Cloud Eureka）

Spring Cloud 功能 开源实现 说明 通用功能 服务注册与发现 Netflix Eureka Consul Discovery 兼容且提供替换组件 负载均衡 Netflix Ribbon 兼容 服务调用 Feign RestTemplate 兼容 配置管理 Config Server Consul Config 兼容且提供替换组件 服务网关 Spring Cloud Gateway Netflix Zuul Spring Cloud Gateway旨在为微服务架构提供简单、有效和统一的API路由管理方式 ， 目标是替代Netflix Zuul 链路跟踪 Spring Cloud Sleuth 兼容且提供替换组件 消息驱动 Spring Cloud Stream RabbitMQ binder Kafka binder 兼容且提供替换组件 消息总线 Spring Cloud Bus RabbitMQ Kafka 兼容且提供替换组件 安全 Spring Cloud Security 兼容 分布式任务调度 Spring Cloud Task 兼容 分布式协调 Spring Cloud Cluster 兼容 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/guoenzhou/blog/4292964

来源：kujiale webfe.kujiale.com/spring-could-heart/ Spring Cloud 是一个基于 Spring Boot 实现的微服务框架，它包含了实现微服务架构所需的各种组件。 注：Spring Boot 简单理解就是简化 Spring 项目的搭建、配置、组合的框架。因为与构建微服务本身没有直接关系，所以本文不对 Spring Boot 进行展开。 另外本文有一些例子涉及到 Spring 和 Spring Boot，建议先了解一下 Spring 和 Spring Boot 再阅读本文。 本文的阅读对象主要是没有接触过服务架构，想对其有一个宏观的了解的同学。 本文将从 Spring Cloud 出发，分两小节讲述微服务框架的「五脏六腑」： 第一小节「服务架构」旨在说明的包括两点，一服务架构是什么及其必要性；二是服务架构的基本组成。为什么第一节写服务架构而不是微服务架构呢？原因主要是微服务架构本身与服务架构有着千丝万缕的关系，服务架构是微服务架构的根基。 第二小节「五脏六腑」则将结合 Spring Cloud 这个特例来介绍一个完整的微服务框架的组成。 「服务架构」 为了方便理解，我先讲一个小故事：（改编自一知乎答主） Martin（微服务提出者也叫 Martin）刚来到公司时是一个基层员工，它上面有经理、老板，那个时候所有人都听老板的指挥。

1. 背景 通过 Spring Cloud 和微服务 的学习，我们了解到使用Spring Cloud实现微服务的架构基本成型，大致是这样的： 我们使用Spring Cloud Netflix中的Eureka实现了 服务注册中心 以及服务注册与发现；而服务间通过 Ribbon 或Feign实现服务的消费以及均衡负载。为了使得服务集群更为健壮，使用 Hystrix 的熔断机制来避免在微服务架构中个别服务出现异常时引起的故障蔓延。 在该架构中，服务集群包含：内部服务Service A 和 Service B，他们都会注册与订阅服务至Eureka Server，而Open Service是一个对外的服务，通过均衡负载公开至服务调用方。我们把焦点聚集在对外服务这块，直接暴露我们的服务地址，这样的实现是否合理，或者是否有更好的实现方式呢？ 先来说说这样的架构需要做的一些事儿以及存在的不足： • 破坏了服务无状态特点。 为了保证对外服务的安全性，我们需要实现对服务访问的权限控制，而开放服务的权限控制机制将会贯穿并污染整个开放服务的业务逻辑，这会带来的最直接问题是，破坏了服务集群中REST API无状态的特点。 从具体开发和测试的角度来说，在工作中除了要考虑实际的业务逻辑之外，还需要额外考虑对接口访问的控制处理。 • 无法直接复用既有接口。 当我们需要对一个即有的集群内访问接口，实现外部服务访问时

原理：通过请求头埋入指定服务的metadata标识，扩展ribbon的choose策略。 一定要注意hystrix的隔离策略 ！！强烈推荐使用信号量隔离。 因为一旦使用线程隔离（线程池存在复用），会导致InheritThreadLocal（只会在线程init时拷贝父线程的ThreadLocal值）失效。 传送门 下载源码编译 应用集成 maven依赖 <dependency> <groupId>io.jmnarloch</groupId> <artifactId>ribbon-discovery-filter-spring-cloud-starter</artifactId> <version>2.1.0</version> </dependency> 应用配置 #AB测试用，网关会根据该参数路由 spring.cloud.nacos.discovery.metadata.launcher=A 拦截器 public class AbTestingFilter extends OncePerRequestFilter { private final static String SWITCH_KEY = "launcher", SWITCH_HEAD_KEY = "switchTag", DEFAULT_ENV = "B";//默认B为线上测试环境 @Value("${spring

1. 首先说下要解决的内容 1. 1 分布式：分布式session会话、分布式锁、分布式存储、分布式事务 1.2 集群：集群管理、负载均衡、熔断 2. 消息中间件：rocketMQ、rabbitMQ、KAFKA、HIVE MQ、zookeeper、ACTIVE MQ 3.提供分布式事务的：rocketMQ/SEATA SAGA/JTA(spring Atomikos)/mongodb 2PC （ Mongo4.2 ） 4.分布式锁：Redis/zookeeper 5. 分布式存储搭建：可以使用云提供的存储、无需要考虑自己扩展的问题，必须使用MongoDB的云，它既提供了分布式事务，当然也提供了我们分布式存储的功能，当然如果往大的分布式存储的方向考虑就是使用大数据的分布式存储HIVE 和 HBASE 6. 集群管理：zookeeper，SPRING EUREKA 7. RPC调用: DUBBO、NETTY 、RMI(JAVA)/SPRING FEIGN、 8、 负载: NGINX 、 RIBBON 、 ZOOKEEPER , 基本上在中间件里都具备这些负载， 所以重点应该关注负载的一些基础原理： 9. 熔断/容错机制：既然在分布式中的各个中间件都是标榜给分布式带来高可用，就无比在每个中间件学习他们的熔断或者容错机制！ 1. IP HASH 定向负载 2. 轮询 3. 随机负载 4.

Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置选项，比如连接超时、重试、重试算法等，内置可插拔、可定制的负载均衡组件。下面是用到的一些负载均衡策略： 简单轮询负载均衡 加权轮询负载均衡 区域感知轮询负载均衡 随机负载均衡 先写一个类模拟一个IP列表： public class IpMap { // 待路由的Ip列表，Key代表Ip，Value代表该Ip的权重 public static HashMap<String, Integer> serverWeightMap = new HashMap<String, Integer>(); static { serverWeightMap.put("192.168.1.100", 1); serverWeightMap.put("192.168.1.101", 1); // 权重为4 serverWeightMap.put("192.168.1.102", 4); serverWeightMap.put("192.168.1.103", 1); serverWeightMap.put("192.168.1.104", 1); // 权重为3 serverWeightMap.put("192.168.1.105", 3); serverWeightMap.put("192.168.1.106", 1); // 权重为2

描述：该篇文章主要讲解负载均衡的测试和实现方式，手写客户端负载均衡算法来实现父子均衡策略。 作者：林必昭 什么是负载均衡？ Load Balancing，即负载均衡， 是一种计算机技术，用来在多个计算机（计算机集群）、网络连接、CPU、磁盘驱动器或其他资源中分配负载，以达到最优化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、同时避免过载的目的。 实现负载均衡的两大方式： 一、服务端负载均衡：Nginx实现负载均衡 负载均衡是Nginx常用的一个功能，是在服务端通过的负载均衡算法实现的，Nginx也要具有很多不同的负载均衡策略。负载均衡的意思是将请求分摊到不同的服务器上执行，例如：web服务器、企业内部服务器等等，这样可以提高系统的吞吐量和请求的响应速度。 常见的负载均衡算法有三策略（这里只挑选三种来说明）： 轮询（默认） #每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除 upstream test { server localhost:8080; server localhost:8081; } server { 　　listen 8081; 　　server_name localhost; 　　client_max_body_size 1024M; 　　location / { 　　　　proxy_pass http://test;