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区块链技术和微服务架构的关系

微服务比特币数字货币

每一种新技术的产生与发展，都会与既有的技术与实践存在着联系。例如微服务作为一种技术架构，实际上是在SOA架构和JavaEE等分布式架构的基础上，进一步明晰了服务实现的方式与规则。

2020-11-16

2.3K0

区块链技术和微服务架构的关系

微服务比特币数字货币

每一种新技术的产生与发展，都会与既有的技术与实践存在着联系。例如微服务作为一种技术架构，实际上是在SOA架构和JavaEE等分布式架构的基础上，进一步明晰了服务实现的方式与规则。

2020-11-16

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SAAS微服务脚手架推荐

缓存 spring mybatis 分布式微服务

基于SpringCloud(Hoxton.SR3) + SpringBoot(2.2.6.RELEASE) 的SaaS 微服务脚手架，具有统一授权、认证后台管理系统，其中包含具备用户管理、资源权限管理、网关API、分布式事务、大文件断点分片续传等多个模块，支持多业务系统并行开发，可以作为后端服务的开发脚手架。代码简洁，架构清晰，适合学习和直接项目中使用。核心技术采用Nacos、Fegin、Ribbon、Zuul、Hystrix、JWT Token、Mybatis、SpringBoot、Redis、RibbitMQ等主要框架和中间件。

2020-05-25

1.8K0

领域驱动设计（DDD）理论启示

系统架构架构设计微服务 uml

过去几年通天塔一直处于快速的业务能力建设和架构完善的阶段，以应对不断增长的业务需求和容量、高可用等技术需求，现在通天塔平台已经能满足集团主站的大部分活动、频道搭建和运营能力，主流程的新需求越来越少，个性化需求和非标准化流程的数据源和服务接入的需求越来越多，有些甚至是京东零售体系外的，同时通天塔技术和产品也在积极主动寻求变化和创新，这些因素结合在一起驱动通天塔孵化出了一个以技术为导向的项目：通天塔积木，旨在构建一个基于完全开放的前端SDK和后端数据源&服务、高度灵活和强大的积木画布、能够快速移植和部署到任何第三方IT环境的活动搭建解决方案，这套方案的初衷和设计理念也契合了京东国际化赋能和PaaS化的战略。目前通天塔积木已经取得阶段性成果，已开始赋能京东国内和国际站，但如何应对异常复杂的积木业务逻辑和不可预知的业务变化，构建业务和底层技术基础实施的完全解耦的系统，一直是我们面对的巨大挑战。也是时候从更高视角来看清问题和源头，思考一种能应对和控制业务复杂度、具备强扩展性和弹性的解决方案。纵观我们的目标，DDD这个词不知不觉映入了我的眼帘。

2020-03-16

1.7K0

领域驱动设计（DDD）理论启示

系统架构架构设计微服务 uml

过去几年通天塔一直处于快速的业务能力建设和架构完善的阶段，以应对不断增长的业务需求和容量、高可用等技术需求，现在通天塔平台已经能满足集团主站的大部分活动、频道搭建和运营能力，主流程的新需求越来越少，个性化需求和非标准化流程的数据源和服务接入的需求越来越多，有些甚至是京东零售体系外的，同时通天塔技术和产品也在积极主动寻求变化和创新，这些因素结合在一起驱动通天塔孵化出了一个以技术为导向的项目：通天塔积木，旨在构建一个基于完全开放的前端SDK和后端数据源&服务、高度灵活和强大的积木画布、能够快速移植和部署到任何第三方IT环境的活动搭建解决方案，这套方案的初衷和设计理念也契合了京东国际化赋能和PaaS化的战略。目前通天塔积木已经取得阶段性成果，已开始赋能京东国内和国际站，但如何应对异常复杂的积木业务逻辑和不可预知的业务变化，构建业务和底层技术基础实施的完全解耦的系统，一直是我们面对的巨大挑战。也是时候从更高视角来看清问题和源头，思考一种能应对和控制业务复杂度、具备强扩展性和弹性的解决方案。纵观我们的目标，DDD这个词不知不觉映入了我的眼帘。

2020-03-16

1.7K0

三件事能让你的微服务更具有弹性

微服务文件存储

建立一个分布式微服务系统的优点是能够应对承受故障发生以及弹性使用网络资源，弹性的定义很简单，如果传统的monolith发生故障，里面的一切就不能运行了，而微服务则是将其分离成很多小组件，每个组件微服务失败故障不会影响其他。

2019-12-05

5240

三件事能让你的微服务更具有弹性

微服务文件存储

建立一个分布式微服务系统的优点是能够应对承受故障发生以及弹性使用网络资源，弹性的定义很简单，如果传统的monolith发生故障，里面的一切就不能运行了，而微服务则是将其分离成很多小组件，每个组件微服务失败故障不会影响其他。

2019-12-05

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多研究些架构，少谈些框架

微服务数据库 sql uml

微服务现在辣么火，业界流行的对比的却都是所谓的Monolithic单体应用，而大量的系统在十几年前都是已经是分布式系统了，那么微服务作为新的理念和原来的分布式系统，或者说SOA（面向服务架构）是什么区别呢？

2019-09-24

5900

多研究些架构，少谈些框架

微服务数据库 sql uml

微服务现在辣么火，业界流行的对比的却都是所谓的Monolithic单体应用，而大量的系统在十几年前都是已经是分布式系统了，那么微服务作为新的理念和原来的分布式系统，或者说SOA（面向服务架构）是什么区别呢？

2019-09-24

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聊聊微服务的分布式通讯

分布式 rpc 数据库 sql 微服务

微服务目前比较热，但是微服务最难的还是可靠性问题，因为一个系统微服务可能几百个，网络调用频繁，网络的容错性就非常重要，因为对于分布式系统，需要默认网络环境是不可靠的，丢包或堵塞等情况都是可能会发生的，这里面其实就是经典的拜占庭将军问题，两个将军想约定某个时候一起进攻，但是不能确保这个信息能否可靠地传递给对方，是路途耽误了还是送信的人死了永远不可能送达，都无法确定，网络之间的通讯也是如此，A给B发个TCP数据包，这个数据包是因为网络繁忙暂时堵塞，还是就是被丢弃了呢？双方都不知道。

2019-09-05

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什么是四层应用架构？

nginx 网站微服务 cdn

　　随着移动应用的不断普及，传统后端三层架构已经不能再满足需要了，这种三层架构我们通常称为monolithic(巨石整体的铁板一块的)的架构。

2019-08-23

3K0

什么是四层应用架构？

nginx 网站微服务 cdn

　　随着移动应用的不断普及，传统后端三层架构已经不能再满足需要了，这种三层架构我们通常称为monolithic(巨石整体的铁板一块的)的架构。

2019-08-23

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微服务的最终一致性与事件流

数据库 sql 微服务 rpc

微服务是指一个个单个小型业务功能的服务，由于各个微服务开发部署都是独立的，因此微服务天然是分布式的，因此，分布式系统的设计问题如CAP定理同样适合微服务架构，虽然微服务本身是无状态的，但是微服务是需要管理状态的。这些状态是指领域模型的状态或存储在自己的专有数据库中。虽然我们使用微服务必须面对分布式系统，但是好的一方面是有很多关于如何建立复杂分布式系统的成熟模式和最佳实践。典型的问题是微服务之间如果需要共享状态怎么办？实际是在分布式节点之间需要共享或复制状态。关于共享状态有几个解决方案： 1.微服务之间通过共享同一个数据库实现状态共享，但是因为微服务是使用自己专用的数据库，因此，数据库共享方案在微服务中是不适用的，违背了微服务架构宗旨。 2.通过调用同一个微服务实现状态共享，比如A服务和B服务需要共享C数据状态，而C数据状态是由C服务管理的，那么，A服务和B服务共同调用C服务不就是获得同一个C状态吗？但是考虑到分布式系统下，A服务和B服务可能不在同一个节点服务器上，或者不同Docker VM中，那么服务之间调用就需要网络通讯，通常RPC是一种通过网络调用远程服务器上其他服务的同步方式，但是，RPC虽然将网络编程藏起来，其实藏是藏不住，结果造成抽象泄漏了。 "Asynch message-passing makes constraints of network programming firstclass instead of hiding them behind the RPC leaky abstraction"异步消息传递使得网络编程变成第一公民(显式)，而不是像RPC隐藏了网络编程却造成抽象泄漏。在分布式系统中使用异步消息必然会遭遇最终一致性。甚至可以说微服务是使用最终一致性的(microservices use eventual consistency) 最终一致性Eventual Consistency 最终一致性是一种用于描述在分布式系统中数据的操作模型，在分布式系统中状态是被复制然后跨网络多节点保存，其实在关系数据库集群中，最终一致性被用来在集群多个节点之间协调数据复制的写操作，数据库集群中这种写操作挑战是：各个节点接受到的写操作必须严格按照复制的次序进行，这个次序是有时间损耗的，从这个角度看，数据库在集群节点之间的这种状态复制还是可以被认为是一种最终一致性，所有节点状态在未来某个时刻最终汇聚到一个一致性状态，也就是说，最终达成状态一致性。当构建微服务时，最终一致性是开发者 DBA和架构师频繁打交道的问题，当开始在分布式系统中进行状态处理时，头疼问题更加严重。核心问题是：如何在保证数据一致性基础上保证高可用性呢？事务日志几乎所有数据库都支持高可用性集群，大多数数据库对系统一致性模型提供一个易于理解的方式，保证强一致性模型的安全方式是维持数据库事务操作的有序日志，理论上理由非常简单，一个事务日志是一系列数据更新操作的动作有序记录集合，当其他节点从主节点获得这个事务日志时，能够按照这种有序动作集合重新播放这些操作，从而更新自己所在节点的数据库状态，当这个事务日志完成后，次节点的状态最终会和主节点状态一致。这种事务日志非常类似于财务中记账模型，或者类似银行储蓄卡打印出来的流水账，哪天存入一笔钞票（更新操作），哪天又提取了一笔钞票（更新操作），最后当前余额是多少（代表数据库当前状态）。 Event Sourcing Event sourcing事件溯源是借鉴数据库事务日志的一种数据持久方式，在ES中，事务单元变得更细粒度，使用一系列有序的事件来代表存储在数据库中的领域模型状态，一旦一个事件被加入事件日志，它就不能被移走或重新排序，事件被认为是不可变的，事件序列只能被追加方式存储。因为微服务将系统切分成一个个松耦合的小系统，每个系统后面都独占自己的数据库，虽然，微服务是无态的，但是它需要操作自己数据库的状态，如何保证微服务之间操作数据库数据的一致性成了微服务实践中重要问题，使用ES能够帮助我们实现这点。聚合可以被认为是产生任何对象的一致性状态，它提供校订方法用来进行重播产生对象中状态变化的历史。它能使用事件流提供分析数据许多必要输入，能够采取补偿方式对不一致应用状态实现事件回滚。事件流共享我们在微服务之间相互调用中通过引入异步机制，如果不同微服务之间存在共享的状态，或者说需要访问其他微服务的专用数据库，那么我们无需将本来专有的数据库共享出来，也无需在服务层使用2PC+RPC进行性能很慢的跨机同步调用，而是将改变这些共享状态的事件保存并共享，将领域事件以事务日志的方式记录下来，保存在一个统一的存储库，现在EventSourcing标准的存储库是 Apache Kafka。也就是说，微服务之间共享的不是传统数据库，而是Apache Kafka，通过读取ES的事务日志和重新播放，我们可以得到任何时

2019-07-30

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微服务的最终一致性与事件流

数据库 sql 微服务 rpc

微服务是指一个个单个小型业务功能的服务，由于各个微服务开发部署都是独立的，因此微服务天然是分布式的，因此，分布式系统的设计问题如CAP定理同样适合微服务架构，虽然微服务本身是无状态的，但是微服务是需要管理状态的。这些状态是指领域模型的状态或存储在自己的专有数据库中。虽然我们使用微服务必须面对分布式系统，但是好的一方面是有很多关于如何建立复杂分布式系统的成熟模式和最佳实践。典型的问题是微服务之间如果需要共享状态怎么办？实际是在分布式节点之间需要共享或复制状态。关于共享状态有几个解决方案： 1.微服务之间通过共享同一个数据库实现状态共享，但是因为微服务是使用自己专用的数据库，因此，数据库共享方案在微服务中是不适用的，违背了微服务架构宗旨。 2.通过调用同一个微服务实现状态共享，比如A服务和B服务需要共享C数据状态，而C数据状态是由C服务管理的，那么，A服务和B服务共同调用C服务不就是获得同一个C状态吗？但是考虑到分布式系统下，A服务和B服务可能不在同一个节点服务器上，或者不同Docker VM中，那么服务之间调用就需要网络通讯，通常RPC是一种通过网络调用远程服务器上其他服务的同步方式，但是，RPC虽然将网络编程藏起来，其实藏是藏不住，结果造成抽象泄漏了。 "Asynch message-passing makes constraints of network programming firstclass instead of hiding them behind the RPC leaky abstraction"异步消息传递使得网络编程变成第一公民(显式)，而不是像RPC隐藏了网络编程却造成抽象泄漏。在分布式系统中使用异步消息必然会遭遇最终一致性。甚至可以说微服务是使用最终一致性的(microservices use eventual consistency) 最终一致性Eventual Consistency 最终一致性是一种用于描述在分布式系统中数据的操作模型，在分布式系统中状态是被复制然后跨网络多节点保存，其实在关系数据库集群中，最终一致性被用来在集群多个节点之间协调数据复制的写操作，数据库集群中这种写操作挑战是：各个节点接受到的写操作必须严格按照复制的次序进行，这个次序是有时间损耗的，从这个角度看，数据库在集群节点之间的这种状态复制还是可以被认为是一种最终一致性，所有节点状态在未来某个时刻最终汇聚到一个一致性状态，也就是说，最终达成状态一致性。当构建微服务时，最终一致性是开发者 DBA和架构师频繁打交道的问题，当开始在分布式系统中进行状态处理时，头疼问题更加严重。核心问题是：如何在保证数据一致性基础上保证高可用性呢？事务日志几乎所有数据库都支持高可用性集群，大多数数据库对系统一致性模型提供一个易于理解的方式，保证强一致性模型的安全方式是维持数据库事务操作的有序日志，理论上理由非常简单，一个事务日志是一系列数据更新操作的动作有序记录集合，当其他节点从主节点获得这个事务日志时，能够按照这种有序动作集合重新播放这些操作，从而更新自己所在节点的数据库状态，当这个事务日志完成后，次节点的状态最终会和主节点状态一致。这种事务日志非常类似于财务中记账模型，或者类似银行储蓄卡打印出来的流水账，哪天存入一笔钞票（更新操作），哪天又提取了一笔钞票（更新操作），最后当前余额是多少（代表数据库当前状态）。 Event Sourcing Event sourcing事件溯源是借鉴数据库事务日志的一种数据持久方式，在ES中，事务单元变得更细粒度，使用一系列有序的事件来代表存储在数据库中的领域模型状态，一旦一个事件被加入事件日志，它就不能被移走或重新排序，事件被认为是不可变的，事件序列只能被追加方式存储。因为微服务将系统切分成一个个松耦合的小系统，每个系统后面都独占自己的数据库，虽然，微服务是无态的，但是它需要操作自己数据库的状态，如何保证微服务之间操作数据库数据的一致性成了微服务实践中重要问题，使用ES能够帮助我们实现这点。聚合可以被认为是产生任何对象的一致性状态，它提供校订方法用来进行重播产生对象中状态变化的历史。它能使用事件流提供分析数据许多必要输入，能够采取补偿方式对不一致应用状态实现事件回滚。事件流共享我们在微服务之间相互调用中通过引入异步机制，如果不同微服务之间存在共享的状态，或者说需要访问其他微服务的专用数据库，那么我们无需将本来专有的数据库共享出来，也无需在服务层使用2PC+RPC进行性能很慢的跨机同步调用，而是将改变这些共享状态的事件保存并共享，将领域事件以事务日志的方式记录下来，保存在一个统一的存储库，现在EventSourcing标准的存储库是 Apache Kafka。也就是说，微服务之间共享的不是传统数据库，而是Apache Kafka，通过读取ES的事务日志和重新播放，我们可以得到任何时

2019-07-30

1K0

Istio是一个服务网格

微服务分布式

　　现在，基于这些容器编排提供了很多核心功能，如负载平衡，服务发现和安全性，这就是在基础架构上创建所谓的服务网格。

2019-07-19

6160

Istio是一个服务网格

微服务分布式

　　现在，基于这些容器编排提供了很多核心功能，如负载平衡，服务发现和安全性，这就是在基础架构上创建所谓的服务网格。

2019-07-19

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美团即时物流的分布式系统架构设计

微服务分布式运维压力测试

美团外卖已经发展了五年，即时物流探索也经历了3年多的时间，业务从零孵化到初具规模，在整个过程中积累了一些分布式高并发系统的建设经验。最主要的收获包括两点：

2019-07-16

8460

美团即时物流的分布式系统架构设计

微服务分布式运维压力测试

美团外卖已经发展了五年，即时物流探索也经历了3年多的时间，业务从零孵化到初具规模，在整个过程中积累了一些分布式高并发系统的建设经验。最主要的收获包括两点：

2019-07-16

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使用消息系统集成和扩展微服务

　　服务之间交互的风格有两种：同步和异步。所谓同步交互，服务调用者会发出一个调用请求，并且堵塞等到操作完成得到响应，HTTP协议是一个很好的同步交互案例，通常是以请求/响应的同步风格为主；而异步交互风格，服务调用者发出一个请求，但是不会等待被调用的服务操作的完成，也就是不会等到接受到响应，而是只要请求一旦确认被接受，服务调用者就继续做其他事情，这种交互典型是发布/订阅(publish/subscribe)风格，服务调用者也就是消费者不再是直接调用另外一个服务的操作，而是产生了一个事件，希望赶兴趣的消费者能够响应react。

2019-07-16

9890

使用消息系统集成和扩展微服务

　　服务之间交互的风格有两种：同步和异步。所谓同步交互，服务调用者会发出一个调用请求，并且堵塞等到操作完成得到响应，HTTP协议是一个很好的同步交互案例，通常是以请求/响应的同步风格为主；而异步交互风格，服务调用者发出一个请求，但是不会等待被调用的服务操作的完成，也就是不会等到接受到响应，而是只要请求一旦确认被接受，服务调用者就继续做其他事情，这种交互典型是发布/订阅(publish/subscribe)风格，服务调用者也就是消费者不再是直接调用另外一个服务的操作，而是产生了一个事件，希望赶兴趣的消费者能够响应react。

2019-07-16

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