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SpringBoot微服务 +tomcat集群+Ngnix负载均衡+Mysql主从复制，读写分离（2）
PS:首先通过虚拟机模拟了两台linux服务器，版本为CentOS6.6, 二：tomcat集群 1.删除Centos6.6默认的jdk版本，然后手动安装jdk1.8版本环境。具体安装可查看http://blog.csdn.net/u011687186/article/details/52590036 首先执行 rpm-qa|grep jdk 命令（查询当前安装的jdk）然后进行卸载，如下图…- 9
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微服务分布式事务实战（一） 项目需求描述和实现步骤
本文通过一个具体实例如何实施springCloud 分布式事务，不对分布式事务理论做探索。由于内容较多，分多个小节来说明 案例需求： 创建2个基于springCloud的微服务，分别访问不同的数据库；然后创建一个整合服务，调用微服务实现数据的保存到2个不同的数据库，要求采用分布式事务，要么都成功，要么都失败。 案例拓扑图: 实现步骤： 1 分布式事务处理器的编译和运行 1Redis 安装 2注册中…- 5
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ASP.NET Core微服务之基于MassTransit实现数据最终一致性（1）
Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一、预备知识：数据一致性 关于数据一致性的文章，园子里已经有很多了，如果你还不了解，那么可以通过以下的几篇文章去快速地了解了解，有个感性认识即可。 （1）左正，《保证分布式系统数据一致性的6种方案》 （2）成金之路，《分布式系统的数据一致性解决方案》 （3）E_Star，《分布式环境下数据一致性的设计总结》 （4）Itegel，《分布式…- 12
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Spring Cloud构建微服务架构：消息驱动的微服务（核心概念）【Dalston版】
通过《Spring Cloud构建微服务架构：消息驱动的微服务（入门）》一文，相信大家对Spring Cloud Stream的工作模式已经有了一些基础概念，比如：输入、输出通道的绑定，通道消息事件的监听等。下面在本文中，我们将详细介绍一下Spring Cloud Stream中是如何通过定义一些基础概念来对各种不同的消息中间件做抽象的。 下图是官方文档中对于Spring Cloud Stream…- 11
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Openstack+Kubernetes+Docker微服务实践之路–RPC
重点来了，本文全面阐述一下我们的RPC是怎么实现并如何使用的，跟Kubernetes和Openstack怎么结合。 在选型一文中说到我们选定的RPC框架是Apache Thrift，它的用法是在Main方法中重启服务，在Client端连接服务去调用， 而我的想法是要跟Dubblo、HSF的用法一样，因为很多人都熟习这两个框架的用法，特别是我们好几个项目都是基于EDAS开发的，而且世面上用Dubb…- 16
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基于.NET CORE微服务框架 -谈谈Cache中间件和缓存降级
1**、前言** surging受到不少.net同学的青睐，也提了不少问题，提的最多的是什么时候集成API 网关，在这里回答大家最近已经开始着手研发，应该在1,2个月内会有个初版API网关，其它像Token身份验证，限流降级等功能完成时间会往后推 最近也更新了surging新的版本 更新内容： Cache中间件基于Redis 所依赖的第三方库已将servicestack.redis转成stacke…- 20
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Netty源码分析第8章(高性能工具类FastThreadLocal和Recycler)—->第7节: 获取异线程释放的对象…
Netty源码分析第8章(高性能工具类FastThreadLocal和Recycler)---->第7节: 获取异线程释放的对象 Netty源码分析第八章: 高性能工具类FastThreadLocal和Recycler 第七节: 获取异线程释放的对象 上一小节分析了异线程回收对象, 原理是通过与stack关联的WeakOrderQueue进行回收 如果对象经过异线程回收之后, 当…- 13
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Netty源码分析第6章(解码器)—->第2节: 固定长度解码器
Netty源码分析第六章: 解码器 第二节: 固定长度解码器 上一小节我们了解到, 解码器需要继承ByteToMessageDecoder, 并重写decode方法, 将解析出来的对象放入集合中集合, ByteToMessageDecoder中可以将解析出来的对象向下进行传播, 这一小节带大家剖析一个最简单的解码器FixedLengthFrameDecoder, 从它入手了解码器的相关…- 16
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Netty源码分析第4章(pipeline)—->第5节: 传播outbound事件
Netty源码分析第五章: pipeline 第五节: 传播outBound事件 了解了inbound事件的传播过程, 对于学习outbound事件传输的流程, 也不会太困难 在我们业务代码中, 有可能使用wirte方法往写数据: 1public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { 2 ctx.c…- 6
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Netty源码分析第2章(NioEventLoop)—->第3节: 初始化线程选择器
Netty源码分析第二章:NioEventLoop ** ** 第三节:初始化线程选择器 回 到上一小节的MultithreadEventExecutorGroup类的构造方法: 1protected MultithreadEventExecutorGroup(int nThreads, Executor executor, 2 EventExecutorChooserFactory choo…- 6
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《Netty in Action》中文版—第五章 ByteBuf
http://ifeve.com/netty-in-action-5/ 《Netty in Action》中文版—第五章 ByteBuf **本文翻译自《Netty in Action》第五章 ** 作者：Norman Maurer, Marvin Allen Wolfthal 译者：桃小胖 本章包含 ByteBuf—Netty的数据容器 API详情 用例 内存分配 正如我们前面提到的，网…- 7
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Mina、Netty、Twisted一起学（五）：整合protobuf
protobuf是谷歌的Protocol Buffers的简称，用于结构化数据和字节码之间互相转换（序列化、反序列化），一般应用于网络传输，可支持多种编程语言。 protobuf如何使用这里不再介绍，本文主要介绍在MINA、Netty、Twisted中如何使用protobuf，不了解protobuf的同学可以去参考我的另一篇博文。 在前面的一篇博文中，有介绍到一种用一个固定为4字节的前缀Heade…- 11
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Java NIO框架Netty教程（一） – Hello Netty
本站采用创作共用版权 CC BY-NC-ND/2.5/CN 许可协议， 如非特别注明，本站内容均为OneCoder原创，转载请务必注明作者和出处 本文地址：链接地址 Java程序员-1群 (已满)：225893085：Java程序员-2群：206787481： Java程序员群论坛，每天分享实用资源 OneCoder的图传已从又拍图片管家迁移到七牛云存储，由于文章过多无法一一修改，如果文中图片无…- 31
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Spark为何使用Netty通信框架替代Akka
导读 一直以来，基于Akka实现的RPC通信框架是Spark引以为豪的主要特性，也是与Hadoop等分布式计算框架对比过程中一大亮点，但是时代和技术都在演化，从Spark1.3.1版本开始，为了解决大块数据（如Shuffle）的传输问题，Spark引入了Netty通信框架，到了1.6.0版本，Netty居然完全取代了Akka，承担Spark内部所有的RPC通信以及数据流传输。 一、网络IO扫盲 在…- 66
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Netty系列之Netty高性能之道
1. 背景 \ 1.1. 惊人的性能数据 \ 最近一个圈内朋友通过私信告诉我，通过使用Netty4 + Thrift压缩二进制编解码技术，他们实现了10W TPS（1K的复杂POJO对象）的跨节点远程服务调用。相比于传统基于Java序列化+BIO（同步阻塞IO）的通信框架，性能提升了8倍多。 \ 事实上，我对这个数据并不感到惊讶，根据我5年多的NIO编程经验，通过选择合适的NIO框架，加上高性能的…- 43
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Netty系列之Netty高性能之道
1. 背景 \ 1.1. 惊人的性能数据 \ 最近一个圈内朋友通过私信告诉我，通过使用Netty4 + Thrift压缩二进制编解码技术，他们实现了10W TPS（1K的复杂POJO对象）的跨节点远程服务调用。相比于传统基于Java序列化+BIO（同步阻塞IO）的通信框架，性能提升了8倍多。 \ 事实上，我对这个数据并不感到惊讶，根据我5年多的NIO编程经验，通过选择合适的NIO框架，加上高性能的…- 6
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Kafka实战(三) – Kafka的自我修养与定位
Kafka是linkedin使用Scala编写具有高水平扩展和高吞吐量的分布式消息系统。 Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer，消息接受者成为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。 无论是Kafka集群,还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性，为集群保…- 6
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Kafka分区分配策略（4）——分配的实施
分配的实施 我们了解了Kafka中消费者的分区分配策略之后是否会有这样的疑问：如果消费者客户端中配置了两个分配策略，那么以哪个为准？如果有多个消费者，彼此所配置的分配策略并不完全相同，那么以哪个为准？多个消费者之间的分区分配是需要协同的，那么这个协同的过程又是怎样？ 在kafka中有一个组协调器（GroupCoordinator）负责来协调消费组内各个消费者的分区分配，对于每一个消费组而言，在ka…- 9
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kafka解决了什么问题?
Web应用：部署在云服务器上，为个人电脑或者移动用户提供的访问体验。 SQL数据库：为Web应用提供数据持久化以及数据查询。 这套架构简洁而高效，很快便能够部署到百度云等云计算平台，以便快速推向市场。互联网不就是讲究小步快跑嘛！ 好景不长。随着用户的迅速增长，所有的访问都直接通过SQL数据库使得它不堪重负，不得不加上缓存服务以降低SQL数据库的荷载；为了理解用户行为，开始收集日志并保存到Hadoo…- 4
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spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中
spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 1./kafka-server-start.sh ../config…- 13
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Java使用RabbitMQ（十）–常用操作以及注意事项
为了防止众所周知的身份信息用于生产环境的系统，guest只能用来访问本地。 channel可以主动关闭，但是这不是必须的，在关闭它所依赖的连接时，channel也会自动被关闭。 connection设计为长连接。 有个no wait 版本的队列 1channel.queueDeclareNoWait(queueName, true, false, false, null); 2 这种队列不接收ra…- 8
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Docker下RabbitMQ四部曲之一：极速体验(单机和集群)
从本章开始，我们一起在Docker环境实战RabbitMQ环境部署和对应的Java开发，当前是《Docker下RabbitMQ四部曲》系列的第一篇，整个系列由以下四篇文章组成： 第一篇，即本章，我们用最快的方式体验RabbitMQ单机环境下生产和消费消息，然后再体验RabbitMQ集群环境下生产和消费消息； 第二篇，详细说明如何制作RabbitMQ的docker镜像文件，这个镜像支持集群，也能通过…- 17
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AMQP-RabbitMQ/6/RPC模式/关注消息处理结果
6. RPC But what if we need to run a function on a remote computer and wait for the result? Well, that’s a different story. This pattern is commonly known as Remote Procedure Call or RPC. 大概意思是说，上面几种模式…- 6
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基于Python语言使用RabbitMQ消息队列（二）
工作队列 在第一节我们写了程序来向命名队列发送和接收消息 。在本节我们会创建一个工作队列（Work Queue）用来在多个工人（worker）中分发时间消耗型任务（time-consuming tasks）。 工作队列(又叫做: Task Queues)背后的主体思想是 避免立刻去执行耗时任务并且等待它们完成。 相反我们可以安排这样的任务稍后执行. 我们可以把任务封装成一个消息并发送到队列中. 一…- 7
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