概念 服务治理遇到的问题 在微服务项目中每个服务都是独立运行的项目 不可能对每个项目进行手动部署,涉及到自动化运维的问题 持续集成 持续集成(Continues Integration,简称CI)使用GitLab持续集成 持续集成指的是,频繁(一天多次)地将代码集成到主干,优点有两个: 快速发现错误: 每完成一点更新, 就集成到主干,可以快速发现错误,定位错误 防止分支大幅偏离主题: 如果不是经常集成,主干又在不断更新,会导致以后集成难度变大,甚至难以集成 持续集成强调:开发人员提交了新的代码之后,立即进行
微服务架构指的是将大型复杂系统按功能或者业务需求垂直切分成更小的子系统，这些子系统以独立部署的子进程存在，它们之间通过轻量级的、跨语言的同步（比如REST，gRPC）或者异步（消息）网络调用进行通信。
不知道大家有没有这种体验，代码写完之后，要花大量的时间进行构建和测试，就拿 Python 来说吧，写完代码后，编写测试用例，准备测试环境，执行测试，完成构建，部署到服务器。
随着微服务架构的出现，应用程序堆栈发生了根本性的变化，这对软件测试产生了连锁反应。每天多次发布微型版本，软件测试更加精细，它与开发同时发生，并且与测试单体应用程序有根本的不同。
业界领导者认为CI / CD是应用程序开发周期的重要组成部分，因为企业渴望缩短产品上市时间。持续集成和持续交付有助于改善和提高产品质量，同时降低项目成本。该博客将帮助您了解CI / CD管道的功能，其挑战和好处。在开始详细讨论之前，让我们看一下基本术语。
当更改项目状态（向版本控制库的一次提交）时，提交阶段就开始了。当它结束时，你要么得到失败报告，要么得到后续测试和发布阶段可用的二进制产物和可部署程序集，以及关于当前应用程序状态的报告。理想情况下，提交阶段的运行应该少于五分钟，一定不会超过十分钟。
有没有想过为什么像苹果，eBay和Netflix这样的公司非常关心微服务？是什么让这个简单的架构变得如此特别以至于它被过度炒作？将整个正在运行的应用程序从一体化转移到微服务架构是否值得付出的努力和痛苦？当我们开始在项目中使用微服务时出现了很多类似的问题。在本博客中，我们将尝试回答这些问题并深入研究微服务架构，并将其与一体化架构进行比较。
如果你应用程序中使用的是关系型数据库，随着时间的推移你的数据库结构必然或多或少会有一些变化。在部署你新版本的应用之前，必须确保数据库的结构是最新的，本文不是关于如何生成和管理 schema 迁移的，而是如何将其作为 Kubernetes 上应用部署过程的一部分来完成迁移。
恭喜！您已经建立了 DevOps 实践。现在，完成了艰苦的工作并制定了 DevOps 指标和 DevOps KPI，您可以坐下来放松一下，并见证您的 Dev 和 Ops 团队之间的协作，因为他们可以更快地交付质量更好的软件。
与分布式锁相对应的是「单机锁」，我们在写多线程程序时，避免同时操作一个共享变量产生数据问题，通常会使用一把锁来「互斥」，以保证共享变量的正确性，其使用范围是在「同一个进程」中。
travis提供的是持续集成服务。只要有新的代码提交，就会自动pull。然后提供一个运行环境，执行测试，完成构建，还能部署到服务器。对一些敏感的信息，提供文字加密后和文件加密功能。
译者序 云原生是一种行为方式和设计理念，究其本质，凡是能够提高云上资源利用率和应用交付效率的行为或方式都是云原生的 云原生应用追求的是快速构建高容错性、弹性的分布式应用，追求极致的研发效率和友好的上线与运维体验 ServiceMesher社区 ---- 第1部分 云原生上下文 1 什么是“云原生” ChaosKong演习 Netflix如何能够恢复得如此之快？答案是冗余 图1.1演示了3个区域，每个区域包含4个可用区 📷 图1.1AWS将其服务划分为区域和可用区。区域对应地理地区，而可用区在单个区域内提供进
由于部署工作中的很多步骤根本没有在试运行环境上测试过，所以常常遇到问题。比如，文档中漏掉了一些重要的步骤，文档和脚本对目标环境的版本或配置作出错误的假设，从而使部署失败。部署团队必须猜测开发团队的意图。
Kubernetes 每天可以生成数百万个新指标。监控集群健康状况最具挑战性的方面之一是筛选哪些指标是重要的，需要收集和关注。
除非你一直生活在岩石下面，否则你可能已经知道微服务是当今流行的架构趋势。与这一趋势一同成长，Segment早期就采用了这种最佳实践，这在某些情况下对我们很有帮助，但正如你将很快了解到的，在其他情况下则并非如此。
Gitee地址：https://gitee.com/BytomBlockchain/bytom
在现代软件开发领域，容器化已成为提高部署效率、确保应用环境一致性的重要手段。而Kubernetes（简称K8s）作为容器编排领域的事实标准，它不仅能够自动化部署、扩展和管理容器化的应用程序，还提供了强大的服务发现与负载均衡功能，极大地简化了分布式系统的运维工作。本文旨在通过简明扼要的方式，带你快速理解Kubernetes的核心概念，并揭示一些常见问题及避免策略，最后辅以代码示例加深理解。
CI能够保证新提交的代码与已有的代码进行集成，从而保证所有人保持同步。CI服务器会检测到
我们先来看一封 Break Build（BB） 邮件，如下图所示，这封邮件清楚的展示谁 BB 了，以及如何 BB 的。
平时写的文档一般用Gitbook管理，类似于Git，其实Git主要用于管理代码，而Gitbook则使用Git管理文档。写好的文档可以按照特定的目录编译，运行，部署，然后一个带有文档的网站就展现出来了。而Gitbook也提供了本地的运行环境，通过npm安装gitbook即可，直接通过gitbook 本地部署环境。
由于目前公司使用的gitlab，大部分项目使用的CICD是gitlab的CICD，少部分用的是jenkins，使用了gitlab-ci一段时间后感觉还不错，因此总结一下
与系统中其他变更一样，作为构建、部署、测试和发布过程的一部分，任何对数据库的修改都应该通过自动化过程来管理。也就是说，数据库的初始化和所有的迁移都需要脚本化，并提交到版本控制库中。无论是为开发人员创建一个新的本地数据库，还是为测试人员升级系统集成测试环境，或者作为发布过程的一部分迁移生产环境中的数据库，都应该能够使用这些脚本来管理交付流程中的每个数据库。
微服务在过去几年成为一个非常受欢迎的话题。 “微服务狂热”就像这样： Netflix在devops上非常棒。 Netfix做微服务。 所以：如果我做微服务，我也就非常擅长devops了。 很多情况下，我们已经付出了巨大的努力来选用微服务模式，而没有清楚应用于当前具体问题的成本和收益。 我将详细描述微服务是什么，为什么这种模式非常吸引人，还有一些目前遇到的关键挑战。 如果你正在考虑微服务是否适合你，我会用一系列简单的问题来结束这个问题。 这些问题在文章的最后。 什么是微服务，为什么如此流行？ 让我们从基础
原文作者：Dave Kerr；原文地址：https://www.jdon.com/49261
RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，其中Producer 负责生产消息，Consumer 负责消费消息，Broker 负责存储消息。
准入控制[1]是 Kubernetes 安全的关键部分，与身份验证和授权一样。Webhook 准入控制器被广泛用于以各种方式帮助提高 Kubernetes 集群的安全性，包括限制工作负载的特权和确保部署到集群的镜像满足组织的安全需求。
redis sentinel（redis哨兵） 一、redis哨兵简介 特殊的redis节点，不是数据节点。用来监控数据节点，如果数据节点故障，能够对该节点进行下线标识，如果故障的节点是主节点，sentinel可以实现自动的故障切换。
软件从意外事件中恢复的能力是软件弹性。这意味着软件工程师必须预测意外事件并对其进行解释。创建这种容错的解决方案可以在代码中或在基础设施层上。
微服务架构通过一种良好的服务边界划分，能够有效地进行故障隔离。但就像其他分布式系统一样，在网络、硬件或者应用级别上容易出现问题的机率会更高。服务的依赖关系，导致在任何组件暂时不可用的情况下，就它们的消费者而言都是可以接受的。为了能够降低部分服务中断所带来的影响，我们需要构建一个容错服务，来优雅地应对特定类型的服务中断。
采用混合云模型迁移应用程序的吸引力源于它提供的扩大商业利益：成本节省、一致性和快速部署。值得注意的是，Gartner 预测今年公有云支出将大幅增长 21.7%，这在很大程度上归因于这些好处。然而，成功实施混合云交付的过程复杂，通常需要通过应用程序故障、开发人员沮丧和错过市场机会等挑战来学习。当云转换计划倾向于关注基础设施迁移而忽略建立持续应用交付的治理政策时，这些问题就会出现。
点击关注公众号，Java干货及时送达 微服务架构通过一种良好的服务边界划分，能够有效地进行故障隔离。但就像其他分布式系统一样，在网络、硬件或者应用级别上容易出现问题的机率会更高。服务的依赖关系，导致在任何组件暂时不可用的情况下，就它们的消费者而言都是可以接受的。为了能够降低部分服务中断所带来的影响，我们需要构建一个容错服务，来优雅地应对特定类型的服务中断。 本文基于一些在RisingStack的顾问咨询与开发经验，介绍了如何运用一些最常用的技术和架构模型，去构建与维护一个高可用的微服务系统。 如果你不熟
为了避免单点故障，现在的应用通常至少会部署在两台服务器上。对于一些负载比较高的服务，会部署更多的服务器。这样，在同一环境下的服务提供者数量会大于1。对于服务消费者来说，同一环境下出现了多个服务提供者。这时会出现一个问题，服务消费者需要决定选择哪个服务提供者进行调用。另外服务调用失败时的处理措施也是需要考虑的，是重试呢，还是抛出异常，亦或是只打印异常等。为了处理这些问题，Dubbo 定义了集群接口 Cluster 以及 Cluster Invoker。集群 Cluster 用途是将多个服务提供者合并为一个 Cluster Invoker，并将这个 Invoker 暴露给服务消费者。这样一来，服务消费者只需通过这个 Invoker 进行远程调用即可，至于具体调用哪个服务提供者，以及调用失败后如何处理等问题，现在都交给集群模块去处理。集群模块是服务提供者和服务消费者的中间层，为服务消费者屏蔽了服务提供者的情况，这样服务消费者就可以专心处理远程调用相关事宜。比如发请求，接受服务提供者返回的数据等。这就是集群的作用。 一 选择集群容错方式 集群容错机制是交由 org.apache.dubbo.rpc.cluster.Cluster 接口的子类处理，为了清楚该接口有哪些扩展类，不妨打开该类的 Dubbo SPI 配置文件(扩展点的全限定名)一观：
本文主要是讲解flink on yarn的部署过程，然后yarn-session的基本原理，如何启动多个yarn-session的话如何部署应用到指定的yarn-session上，然后是用户jar的管理配置及故障恢复相关的参数。
如果你阅读过Kubernetes的任何文档、书籍或文章，那么毫无疑问，你会在“Pod被调度到下一个可用节点”之类的短语中看到调度“schedule”这个词。Kubernetes的调度不仅仅是在一个节点上放置一个pod。在本文中，我们将讨论Kubernetes在需要处理新pod时所遵循的不同机制，以及该过程中涉及的组件。
2017年是“微服务”疯狂的一年，如同股灾前的狂欢，各种不同行业的技术团队都在宣讲着自己微服务实践的道路。然而大家是否有反思过自己真的在玩“微服务”吗？您真的在“微服务”中受益了吗？还是为了凑这波的热点，而被折腾的疲惫不堪？ 下面的内容是《The Death of Microservice Madness in 2018》一文的翻译，本文很好地阐述了“微服务”在带来诸多优势的同时也对技术团队增加的复杂度所带来的挑战。各个技术团队Leader们，是时候好好思考一下，在这一波的疯狂中，您的团队是否都做到位了？还
今天，我们很高兴地宣布 Linkerd 新的自动故障转移特性。这个特性，使 Linkerd 能够自动将所有通信，从一个失败或不可访问的服务，重定向到该服务的一个或多个副本，包括其他集群上的副本。而且，正如你所期望的那样，任何重定向流量，都维护着 Linkerd 对应用程序的安全性、可靠性和透明性的所有保证，甚至跨越了由开放互联网分隔的集群边界。
随着公司项目使用gitlab越来越多，业务发布的次数越来越频繁，对于发布效率提出了更高的要求。从2012开始，Gitlab官方开始集成了Continuous Integration (CI) & Continuous Delivery (CD)功能。本文主要针对该功能的实践做一个分享。
微服务架构可以通过定义明确的服务边界隔离故障。但就像在每个分布式系统中一样，网络、硬件或应用程序级别问题的可能性更高。由于服务依赖关系，任何组件都可能对其消费者暂时不可用。为了最大限度地减少部分中断的影响，我们需要构建可以优雅地响应某些类型的中断的容错服务。
在讲述Promise时，曾提及过Deferred对象。下面内容，详细阐述Deferred对象及其用法。
PhxQueue 是微信开源的一款基于 Paxos 协议实现的高可用、高吞吐和高可靠的分布式队列，保证At-Least-Once Delivery，在微信内部广泛支持微信支付、公众平台等多个重要业务。 Github开源地址： https://github.com/Tencent/phxqueue （点击文末“阅读原文”直接访问） 请PhxQueue给一个Star ！ 欢迎提出你的issue和PR 消息队列概述 消息队列作为成熟的异步通信模式，对比常用的同步通信模式，有如下优势： 解耦：防止引入过多的 API
在早期版本的 NTP 服务部署中，直接使用 NTPD 单源提供 NTP 服务，且 NTP 客户端侧直接使用 crontab 定时执行 ntpdate 命令同步时间，这样既简单又能满足所有机器时间一致性的需求。
当我们架构微服务应用时首先遇到的一个问题是，作为消费者如何访问并调用服务提供者所提供的服务，作为服务提供者如何能让服务消费者知道并进行消费。在传统应用开发时，通常是在开发语言层面上解决这个问题，可能我们从来也没有考虑过这个问题，甚至可以说这个问题在传统开发时根本不存在。但在微服务架构下，同一个微服务可能同时存在多个实例，并且这些微服务实例还在不停上线、下线，那么它们如何相知、相识并进行通信呢？使用物理地址显然不行，因为不知道服务提供者到底在哪台服务器，服务当前是否仍然在线，如果服务不在线还进行调用岂不是造成调用失败？
电商交易属于核心业务，比如有这么一个场景同一个商品有1000个库存，那么现在有10000个人同时买这个商品，那么在保证这个1000个库存商品全部卖光的前提下，那么交易后台如何保证这10000个人中必须要最多只有1000个人购买成功，极端情况下也可以少于1000个人，反正就是不能超卖。
Saturn (任务调度系统)是唯品会开源的一个分布式任务调度平台，取代传统的Linux Cron/Spring Batch Job的方式，做到全域统一配置，统一监控，任务高可用以及分片并发处理。
以前一直用rsync同步代码到服务器，这种山寨方法用一次两次还可，每天部署10次就麻烦了，最近抽空研究了一下Fabric，发现这个东西部署起来简直太爽了。 Fabric是一个用Python开发的部署工具，最大特点是不用登录远程服务器，在本地运行远程命令，几行Python脚本就可以轻松部署。 花10分钟写了一个部署脚本fabfile.py（名字不能变），放到工程目录下： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from datetime import da
微服务架构的目标是帮助技术团队更快、更安全、更高质量的推动产品，服务解耦可以让团队快速迭代，对系统的影响最小。
以前一直用rsync同步代码到服务器，这种山寨方法用一次两次还可，每天部署10次就麻烦了，最近抽空研究了一下Fabric，发现这个东西部署起来简直太爽了。
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