互联网公司一般都会有专门的数据团队对公司的一些业务指标负责;为了拿到这些基本的业务指标,一般也要工程团队去配合做一些数据采集工作,于是埋点诞生了。
互联网公司一般都会有专门的数据团队对公司的一些业务指标负责;为了拿到这些基本的业务指标,一般也要工程团队去配合做一些数据采集工作,于是埋点诞生了。
网关的核心概念就是路由配置和路由规则,而作为所有请求流量的入口,在实际生产环境中为了保证高可靠和高可用,是尽量要避免重启的,所以实现动态路由是非常有必要的;本文主要介绍Spring Cloud Gateway实现的思路,并且以Nacos为数据源来讲解。
在微服务架构中,我们常常使用异步化的手段来提升系统的吞吐量和解耦上下游,而构建异步架构最常用的手段就是使用消息队列(MQ),那异步架构怎样才能实现数据一致性呢?本文主要介绍如何使用RocketMQ的事务消息来解决一致性问题。
Apache RocketMQ是一个分布式、队列模型的消息中间件,具有低延迟、高性能和高可靠、万亿级容量和灵活的可扩展性。核心组件由四部分组成:Name Servers,Brokers,Producer 和 Consumer;它们中的每一个都可以水平扩展,而没有单一的故障节点。
在微服务架构下,虽然我们会尽量避免分布式事务,但是只要业务复杂的情况下这是一个绕不开的问题,如何保证业务数据一致性呢?本文主要介绍同步场景下使用Seata的AT模式来解决一致性问题。
大家都在提微服务架构,微服务架构到底是什么?它有哪些特点和设计模式?我们在打造微服务架构过程中,这些设计模式在实战当中如何应用?数据的一致性应该如何保证?今天我将针对上述疑问分享一下我的思考。
在我上一篇文章《Spring Cloud开发人员如何解决服务冲突和实例乱窜?》中提到使用服务的元数据来实现隔离和路由,有朋友问到能不能直接通过IP来实现?本文就和大家一起来讨论一下这个问题。
在我们开发微服务架构系统时,虽然说每个微服务都是孤立的可以单独开发,但实际上并非如此,要调试和测试你的服务不仅需要您的微服务启动和运行,还需要它的上下文服务、依赖的基础服务等都要运行;但如果你的系统服务数和依赖比较多呢,那就是一个比较棘手的问题!有没有办法能提高开发效率呢?
网关的核心概念就是路由配置和路由规则,而作为所有请求流量的入口,在实际生产环境中为了保证高可靠和高可用,是尽量要避免重启的,所以实现动态路由是非常有必要的;本文主要介绍实现的思路,并且以Nacos为数据源来讲解。
官方提供的spring boot starter的配置项,我们用IDE配置的时候一般都有自动提示的, 而我们自己自定义的配置却没有,对开发非常不友好容易打错配置,那这个是怎样实现的呢?