标签搜索
- 公众号
- 事务
- 流处理
- 大数据
- 旅行
- mongo db
- SUNO
- github
- IDEA
- 安全
- 注解
- 总结
- 求职
- 分布式事务
- CAP
- 分布式系统
- loadbalancer
- 装修
- 买房
- 前端
- 方案设计
- AIGC
- JVM
- 资讯
- Netty
- NIO
- BIO
- zookeeper
- RocketMQ
- MySQL
- stable diffusion
- spring MVC
- spring AOP
- JDBC
- mybatis
- logback
- docker
- consul
- spring event
- 新冠
- 连接池
- redis
- 运维
- nginx
- hiper-v
- DDD
- 搞笑
- 数据库
- 团建
- 游戏
- Gradle
- 心情
- 好物
- eureka
- spring framework
- spring boot
- 设计模式
- apache common
- ShardingSphere
- KAFKA
- leetcode
- spring cloud
- feign
- ES
- 起点
目 录CONTENT
以下是
spring cloud
相关的文章
-
解析Spring Data Redis源码，探索性能提升之本~ Spring Redis是在多个领域中展现了高效性和实用性的集成和应用。在各种场景中的应用研究表明，Redis作为高性能的键值对数据库，在提高数据读写性能和解决系统负载问题方面发挥了重要作用。特别是在处理高并发请求、提升系统响应速度和吞吐量方面，Redis显示出了其独特的优势。在Spring Boot框架下，Redis被广泛应用于缓存技术，以解决数据同步、提升搜索查询效率和实现线上无纸化信息存储等问题。使用Spring Redis需要添加依赖、配置连接信息、创建RedisTemplate Bean，并可以选择使用Spring Data Redis或Spring Cache进行数据库操作和缓存管理。总体而言，Spring Redis的集成和应用在提高系统性能和优化用户体验方面具有显著效果，是现代软件开发中不可或缺的一部分。 -
一文读懂分布式服务 分布式服务开发涉及到高并发、高负载和故障处理三种问题场景。在高负载情况下，系统资源可能会达到或接近极限，导致性能下降和响应时间延长。高并发指系统在同一时间处理多个并发请求的能力，需要有效地管理和处理大量的并发请求。故障指系统或系统组件未能按照期望的方式运行，可能导致系统功能受损或不可用。 对于高负载和高并发问题，可以采取分布式缓存优化、负载均衡和服务发现、水平扩展和自动伸缩等方式进行处理。分布式缓存优化通过将频繁访问的数据缓存到多个节点，减轻数据库和服务的压力。负载均衡和服务发现通过使用负载均衡器分发请求到多个服务实例，并确保请求被路由到可用的服务节点。水平扩展和自动伸缩通过增加服务实例数量来增加系统的处理能力，并根据负载情况动态调整实例数量。 在故障处理方面，可以采用异步消息队列和事件驱动机制。异步消息队列将耗时的操作异步化，通过消息队列传递任务，降低对同步请求的依赖。事件驱动架构将系统的组件解耦，提高系统的并发处理能力。 总之，对于分布式服务开发，需要理解高并发、高负载和故障处理场景，并采取相应的优化和解决方案来实现高可用、高性能的分布式服务。
-
LoadBalancer如何替代ribbon实现负载均衡？ 因此，Spring Cloud将负载均衡的功能从Ribbon中独立出来，推荐使用LoadBalancer来实现负载均衡。LoadBalancer是一个通用的负载均衡接口，可以与不同的负载均衡实现进行集成。Spring Cloud使用了OpenFeign来替代Ribbon，OpenFeign是一个声明式的HTTP客户端，能够自动地实现负载均衡。在OpenFeign中，负载均衡的配置是通过加载负载均衡客户端工厂配置类、负载均衡客户端工厂类和负载均衡客户端配置类来完成的。同时，OpenFeign提供了多种负载均衡策略，包括同域优先、同实例优先、粘性会话、健康检查、权重和重试等。总的来说，LoadBalancer替代了Ribbon实现负载均衡的功能，而Spring Cloud不再使用Ribbon的原因是Ribbon的未来不确定性以及负载均衡责任的转移。
-
-
服务的注册与发现如何完成？ 本文介绍了Spring Cloud服务的注册和发现流程，首先通过spring-cloud-commons包定义了注册和发现的规范流程，然后通过各个注册中心和管理中心进行具体的服务注册和实现。服务注册和发现包括两个步骤，一是通过EnableDiscoveryClient注解开启自动注册服务，二是在容器启动时向注册中心的注册表进行注册。其中，HostInfoEnvironmentPostProcessor获取了服务实例所属主机信息的属性，并将其封装到springCloudClientHostInfo属性源中。CompatibilityNotMetFailureAnalyzer用于解析当配置不兼容报错时，返回适当的提示信息。在Spring的自动配置中，引入了客户端状态配置和四种客户端的配置，包括通用客户端、响应式客户端、复合客户端和简单客户端。
-
-
spring cloud组件介绍 Spring Cloud是一个用于构建分布式系统的开发工具集合。它提供了许多组件和实用程序，可以帮助开发人员更轻松地管理插件和依赖、连接分布式系统的节点、防止服务雪崩、提供外部化配置、注册中心、声明式客户端、分布式跟踪等等。
其中，有一些核心组件是必不可少的。例如，spring-cloud-bus用于将分布式系统的节点与消息代理链接起来，通过广播状态更改或管理指令来实现系统的协调。另外，spring-cloud-config提供了服务器端和客户端支持，可以使分布式系统中的配置外部化并进行集中管理。spring-cloud-eureka则是一个注册中心，用于服务的注册与发现。而spring-cloud-openfeign提供了声明式客户端的功能，减少了编写客户端代码的复杂性。
除了这些核心组件外，Spring Cloud还提供了一些其他功能。例如，spring-cloud-gateway是一个网关组件，用于构建和管理 API 网关。spring-cloud-stream则提供了一致的开发体验，用于构建连接外部系统的应用程序。另外，还有一些组件用于任务调度、分布式跟踪、客户端支持等。
总体而言，Spring Cloud提供了丰富的工具和组件，帮助开发人员更轻松地构建和管理分布式系统。它的目标是提供一种简化开发过程、提高系统可靠性和可扩展性的解决方案。同时，Spring Cloud还支持无服务器的开发模式，并且可以在各种环境中灵活运行。 -
-
【译文】spring kafka简介及使用参考（三） 本文介绍了Apache Kafka的序列化、反序列化和消息转换。Kafka提供了高级API，用于处理记录值和键的序列化和反序列化。可以通过配置属性或使用重载构造函数来指定序列化器和反序列化器类。对于复杂或特定的情况，可以使用KafkaConsumer和KafkaProducer的重载构造函数来指定键和值的序列化器和反序列化器实例。DefaultKafkaProducerFactory和DefaultKafkaConsumerFactory还提供属性，可以将自定义的序列化器和反序列化器实例注入到目标Producer或Consumer中。同时，可以使用Supplier实例来创建每个Producer或Consumer时调用的序列化器和反序列化器。从2.5版本开始，Spring for Apache Kafka还提供了ToStringSerializer和ParseStringSerializer，用于字符串序列化。以上是本文的主要内容。
-
-
【译文】spring kafka 简介及使用参考（一） 本文介绍了Spring for Apache Kafka项目，该项目将核心Spring概念应用于基于Kafka的消息传递解决方案的开发。该项目提供了发送消息的高级抽象的\模板\，并支持消息驱动的POJO。文中还提到了使用该项目的先决条件，包括安装并运行Apache Kafka，并将spring-kafka JAR及其依赖项添加到类路径中。对于使用Spring Boot的情况，可以省略版本声明，Boot会自动引入与Boot版本兼容的正确版本。最快的入门方法是使用start.spring.io创建一个项目，选择\Spring for Apache Kafka\作为依赖项。本文还说明了该项目的兼容性和最低Java版本要求。
-
-
-
