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Spring Cloud构建微服务架构：服务网关（过滤器）【Dalston版】
在前两篇文章：服务网关（基础）、服务网关（路由配置）中，我们了解了Spring Cloud Zuul作为网关所具备的最基本功能：路由。本文我们将具体介绍一下Spring Cloud Zuul的另一项核心功能：过滤器。 过滤器的作用 通过上面所述的两篇我们，我们已经能够实现请求的路由功能，所以我们的微服务应用提供的接口就可以通过统一的API网关入口被客户端访问到了。但是，每个客户端用户请求微服务应用…- 9
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阿里巴巴的微服务开源之路
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 2019阿里云峰会·北京开发者专场 侠之大者，为国为民。 在金庸小说中，郭靖和黄蓉是“侠之大者，为国为民”的典范，他们以布衣之身帮助宋军守护襄阳十余年。 技术的世界里，并无大小之分。 但当一群程序员由服务公司内部转变为社会的程序员，将技术以开源的方式与社区的开发者一同协作、改进和使用时，他们便被赋予了更大的责任和期待。 …- 4
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Netty游戏服务器实战开发(11)：Spring+mybatis 手写分库分表策略（续）
在大型网络游戏中，传统的游戏服务器无法满足性能上的需求。所以有了分布式和微服务新起，在传统web服务器中，我们保存用户等信息基本都是利用一张单表搞定，但是在游戏服务器中，由于要求比较高，我们不能存在大表操作，即分库分表策略。在以前的文章中有关介绍分库分表的，下面我们来实战一下，首先我们做一个这样的计算。 在博主开源的游戏服务器中有这样一个场景：玩家数据保存到player表中，其中将游戏数据库分为1…- 29
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Netty源码分析第6章(解码器)—->第4节: 分隔符解码器
Netty源码分析第六章: 解码器 第四节: 分隔符解码器 基于分隔符解码器DelimiterBasedFrameDecoder, 是按照指定分隔符进行解码的解码器, 通过分隔符, 可以将二进制流拆分成完整的数据包 同样继承了ByteToMessageDecoder并重写了decode方法 我们看其中的一个构造方法: 1public DelimiterBasedFrameD…- 55
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Netty源码分析第3章(客户端接入流程)—->第2节: 处理接入事件之handle的创建
Netty源码分析第三章: 客户端接入流程 第二节: 处理接入事件之handle的创建 上一小节我们剖析完成了与channel绑定的ChannelConfig初始化相关的流程, 这一小节继续剖析客户端连接事件的处理 回到上一章NioEventLoop的processSelectedKey ()方法: 1private void processSelectedKey(SelectionK…- 5
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[编织消息框架][netty源码分析]7 Unsafe 实现类NioSocketChannelUnsafe职责与实现
Unsafe 是channel的内部接口， 负责跟socket底层打交道。从书写跟命名上看是不公开给开发者使用的，直到最后实现NioSocketChannelUnsafe也没有公开出去 1public interface Channel extends AttributeMap, ChannelOutboundInvoker, Comparable<Channel> { 2 inter…- 7
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Netty In Action中文版 – 第四章：Transports(传输)
Netty In Action中文版 - 第四章：Transports(传输) 本章内容 Transports(传输) NIO(non-blocking IO,New IO), OIO(Old IO,blocking IO), Local(本地), Embedded(嵌入式) Use-case(用例) APIs(接口) 网络应用程序一个很重要的工作是传输数据。传输数据的过程不一样取决是使用哪种交通…- 6
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Mina、Netty、Twisted一起学（三）：TCP消息固定大小的前缀(Header)
在上一篇博文中，有介绍到用换行符分割消息的方法。但是这种方法有个小问题，如果消息中本身就包含换行符，那将会将这条消息分割成两条，结果就不对了。 本文介绍另外一种消息分割方式，即上一篇博文中讲的第2条：use a fixed length header that indicates the length of the body，用一个固定字节数的Header前缀来指定Body的字节数，以此来分割消息…- 11
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Java NIO框架Netty教程 (五) 字符串消息收发
了解了Netty的基本概念，开发起来应该会顺手很多。 在“Hello World”代码中，我们只是在完成绑定的时候，在各自的本地打印了简单的信息，并没有客户端和服务端的消息传递。这个肯定是最基本的功能。在上代码之前，先补充一个Netty中重要的概念，ChannelBuffer. ChannelBuffer ![](http://img.5iqiqu.com/images7/10/109542…- 7
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Netty 实现 WebSocket 聊天功能
websocket评测：http://itindex.net/detail/53887-websocket-框架-性能 不想看那么长文字的可以直接看结果： 1测试结果分析 2Netty, Node.js, Undertow, Vert.x都能正常建立百万连接。 Jetty, Grizzly 和 Spray未能完成百万连接 3Netty表现最好。内存占用非常的少， CPU使用率也不高。 尤其内存占用…- 15
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Netty（ByteBuf）
网络数据的基本单位总是字节。Java NIO提供了ByteBuffer作为它的字节容器，但是这个类使用起来过于复杂，而且也有些繁琐。Netty的ByteBuffer替代品是ByteBuf，一个强大的实现，既解决了JDK API的局限性，又为网络应用程序的开发者提供了更好的API。 Netty的数据处理API通过两个组件暴露——abstract class ByteBuf和inte…- 6
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ASP.NET Core微服务之基于Steeltoe使用Hystrix熔断保护与监控
Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 => Steeltoe目录快速导航： 基于Steeltoe使用Spring Cloud Eureka 基于Steeltoe使用Spring Cloud Zuul 基于Steeltoe使用Spring Cloud Hystrix 一、关于Spring Cloud Hystrix 在微服务架构中，我们将系统拆分为很多个服务，各个服务…- 0
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Kafka、RabbitMQ、RocketMQ消息中间件的对比
引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,目前对Kafka、RabbitMQ、RocketMQ这三个消息中间件做下对比分析。 --kafkaRocketMQRabbitMQ数据来源相关文章定位设计定位系统间的数据流管道，实时数据处理。 例如：常规的消息系统、网站活性跟踪，监控数据，日志收集、处理等非日志的可靠消息传输。 例如：订单…- 25
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基于Kafka+Flink+Redis的电商大屏实时计算案例
前言 一年一度的双11又要到了，阿里的双11销量大屏可以说是一道特殊的风景线。 实时大屏（real-time dashboard）正在被越来越多的企业采用，用来及时呈现关键的数据指标。 并且在实际操作中，肯定也不会仅仅计算一两个维度。 由于Flink的“真·流式计算”这一特点，它比Spark Streaming要更适合大屏应用。 本文从笔者的实际工作经验抽象出简单的模型，并简要叙述计算流程（当然大…- 3
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Strom+Kafka + redis实时计算单词出现频率的案例
案例要实现的目标 在Kafka的shell 客户端中输入内容，通过Storm实时去kafka中取数据并进行计算单词出现的次数，并且实时把这些数据信息存储到redis中。 代码编写 编写Pom文件，代码如下： 1<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 2<project xmlns="http:…- 7
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Spark Streaming使用Kafka保证数据零丢失
spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失，想享受这个特性，需要满足如下条件： 1.数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 2.应用metadata必须通过应用driver checkpoint 3.WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过多种方式作为数据sources(包括ka…- 9
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Java使用RabbitMQ（五）–消息分发策略
消息分发策略 RabbitMQ默认的消息分发策略是公平分发（Fair dispatch），把消息轮流发给每个worker者。 这样有个问题：某个worker很忙的 时候，会累积大量的消息，导致异常、内存溢出等问题。 一个解决方案是：设置某一时间只给一个worker者发送一条消息，在没有收到ack消息回应时，不给发第二个。 1int prefetchCount = 1; 2channel.basic…- 19
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DocKer中下部署rabbitmq性能集群
rabbitmq集群中，各个rabbitmq为对等节点，即每个节点均提供给客户端连接，进行消息的接收和发送。节点分为内存节点和磁盘节点，一般的，均应建立为磁盘节点，为了防止机器重启后的消息消失；这几个节点需要在同一个局域网内；这几个节点需要有相同的erlang cookie，否则不能正常通信。 环境版本 linux发行版本：centos linux 7 linux内核：Linux localhos…- 14
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AMQP-RabbitMQ/4/路由模式
4. 路由模式 Routing 图示 个人理解 生产者定义Exchange，设置类型为direct。将消息发送给Exchange之前，为每条消息指定路由键 消费者定义队列Queue，并将队列与Exchange进行绑定，在绑定的时候需要告诉Exchange，当前这个Queue接受的路由键。 消息由Exchange发送给Queue时，消息的routingKey必须与该队列订阅的routingKey完全…- 56
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基于Python语言使用RabbitMQ消息队列（六）
远程过程调用（RPC） 在第二节里我们学会了如何使用工作队列在多个工人中分布时间消耗性任务。 但如果我们想要运行存在于远程计算机上的方法并等待返回结果该如何去做呢？这就不太一样了，这种模式就是常说的远程过程调用（RPC）。 在本节我们会 在本节我们会使用RabbitMQ创建一个RPC系统：一个客户端和一个可扩展（scalable）的RPC服务。由于我们没什么真正的时间消耗型任务去分配，我们就创建一…- 5
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Rabbitmq 延迟队列
延迟队列存储的对象是对应的延迟消息，所谓"延迟消息"是指当消息被发送以后，并不想让消费者立刻拿到消息，而是等待特定时间后，消费者才能拿到这个消息进行消费，延迟队列的使用场景有很多，比如: 1、在订单系统中，某个用户下单之后通常有30分钟的时间进行支付，如果 30 分钟之内没有支付成功，那么这个订单将进行取消，这时就可以使用延迟队列来处理这些订单了 2、用户希望通过手机远程遥控家…- 5
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分布式消息队列Kafka
文章目录 分布式消息队列Kafka 架构 组成架构 * 好处 * Api 命令行操作 * Java Api * 1.producer 1 * 1）异步提交 2 * 2）同步提交 3 4 * 2.Consumer 5 6 * 1）自动提交 7 * 2）手动提交 8 * 3）自定义存储offset 9 10 * 3.自定义Interceptor 11 12 * 运行机制 13 生产者 1 * 1.分区…- 21
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基于Dubbo框架构建分布式服务
Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架，我们可以非常容易地通过Dubbo来构建分布式服务，并根据自己实际业务应用场景来选择合适的集群容错模式，这个对于很多应用都是迫切希望的，只需要通过简单的配置就能够实现分布式服务调用，也就是说服务提供方（Provider）发布的服务可以天然就是集群服务，比如，在实时性要求很高的应用场景下，可能希望来自消费方（Consumer）的调用响应时间最短，只需要选…- 3
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