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分布式服务的区别

1.分布式服务有什么区别呢? 答:分布式的核心就一个字:拆。只要是将一个项目拆分成了多个模块,并将这些模块分开部署,那就算是分布式。 如何拆呢?...例如,可以将一个项目根据“三层架构”拆分成 表示层(jsp+servlet)、业务逻辑层(service)和数据访问层(dao),然后再分开部署:把表示层部署在服务器A上,把servicedao层部署在服务器...例如,可以根据业务逻辑,将“电商项目”拆分成“订单项目”、“用户项目”“秒杀项目”。显然这三个拆分后的项目,仍然可以作为独立的项目使用。像这种拆分的方法,就成为垂直拆分。 什么是微服务呢?...现在看图中的“订单项目”,它完全可以作为一个分布式项目的组成元素,但就不适合作为微服务的组成元素了(因为它还能再拆,而微服务应该是不能再拆的“微小”服务,类似于“原子性”)。...总结: 分布式:拆了就行。 微服务:细粒度的垂直拆分。 2.Java中不是有GC吗,怎么还有内存泄漏一说? 答:Java内存有两种常见问题:内存溢出内存泄漏。 内存溢出好理解,就是JVM内存有限。

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原创 | SpringBoot微服务分布式

(百度百科) 分布式 所谓分布式,无非就是将一个系统拆分成多个子系统并分布到多个服务器上. 简单的说,是指将用户界面、控制台服务、数据库管理三个层次部署在不同的位置上。...Dubbo Dubbo是阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架,使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出输入功能,可以Spring框架无缝集成。...Zookeeper ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是HadoopHbase的重要组件。...它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务分布式同步、组服务等。 ?...WEB依赖 注意:卖票服务用户消费包名必须相同 具体目录如下: ?

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什么是集群、分布式服务

放到我们的软件生产环境,集群就是通过堆积服务器硬件来做同一个工作来提高效率。 分布式 分布式,顾名思义,就是有个分工的概念。...如果水泥砂浆,搬砖,砌墙都给同一个人做,即使是10个人,可能效率也不高,这个时候分布式就上场了。我们可以安排2个人专门水泥砂浆,2个人搬砖运到墙下,6个人只管砌砖。...那可以这么理解,集群不一定是分布式,但分布式肯定是集群,它需要多个服务器来协同工作。那这个时候,还会有一个问题,如果水泥砂浆没有了,那砌砖工人需要通知水泥砂浆暂停,赶紧把弄好的水泥砂浆运到墙边。...微服务服务是一种架构,原理分布式很像,它的拆分粒度很细,细到每个人仅做一件不可分解的事情,而这些细微的事情不一定每个都放在不同服务器上,一个服务器上可以放很多微服务如A服务,B服务,C服务,另外一台服务器放...如果你的访问量很大,每个流程步骤很复杂,那这个时候,你可以将步骤分布式,再多分配几个服务器集群,这个时候用微服务架构就更合适了。

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分布式事务之TCC服务设计实现

如下图所示,业务实现TCC服务之后,该TCC服务将作为分布式事务的其中一个资源,参与到整个分布式事务中;事务管理器分2阶段协调TCC服务,在第一阶段调用所有TCC服务的Try方法,在第二阶段执行所有TCC...、Cancel 执行次执行多次的业务结果是一样的; ?...;除了上述TCC服务的设计注意事项外,我们在解决用户高并发、高可用需求方面也提供了解决方案,我们对分布式事务做了极致的性能优化以支持双11等大促的高并发需求,我们基于蚂蚁LDC架构的高可用方案能使分布式事务服务达到...99.99%的可用性; 蚂蚁金服大部分业务系统均采用TCC的方式接入分布式事务,但设计TCC服务时要遵循大量设计规范,这无疑对用户提了非常高的要求;为了简化用户接入分布式事务的门槛,蚂蚁金服的分布式事务框架...TCC、FMTXA相互之间是功能互补,相辅相成的,形成了蚂蚁金服完善的分布式事务解决方案。

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分布式服务有什么区别

服务准确的说是微服务架构,而分布式则有分布式系统分布式架构之说,为了不引起不必要的误会,这里统一指分布式架构。...https://blog.csdn.net/jason_wang1989/article/details/88321698 微服务的九大特征: 组件化与服务 围绕业务功能的组织 产品不是项目 智能端点哑管道...举个例子,下面这个系统是分布式架构的,它由WEB集群、数据库集群、缓存集群组成,各个子系统是由不同的计算机组成的,但这个系统不是微服务的。 ?...微服务解决的是系统复杂度问题,一般来说是业务问题,即在一个系统中承担职责太多了,需要打散,便于理解维护,进而提升系统的开发效率运行效率,微服务一般来说是针对应用层面的。...微服务可以是分布式的,即可以将不同服务部署在不同计算机上,当然如果量小也可以部署在单机上。

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分布式服务注册发现consul 简要介绍

Consul是HashiCorp公司推出的开源工具,用于实现分布式系统的服务发现与配置。...与其他分布式服务注册与发现的方案,Consul的方案更"一站式",内置了服务注册与发现框 架、分布一致性协议实现、健康检查、Key/Value存储、多数据中心方案,不再需要依赖其他工具(比如ZooKeeper...综合比较, Consul 作为服务注册配置管理的新星, 比较值得关注研究....Consul 的角色 client: 客户端, 无状态, 将 HTTP DNS 接口请求转发给局域网内的服务端集群....实现服务的注册发现 使用Terraform与Consul自动化现代数据中心 使用consul实现分布式服务注册发现 Consul环境搭建和测试 Docker 负载均衡与服务发现

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信公众号开发:服务订阅号的区别!

信开发又称信公众平台开发、或信公众号开发,分为服务号、信订阅号、以及信企业号,其中服务订阅号是企业对外进行营销的信官方平台,而企业号是针对企业内部,进行的移动化办公应用;通过服务订阅号...随着客户对信公众号的熟悉度越来越高,对服务信订阅号的相同点不同点都有了比较多的认识,但对于一些比较难的问题开发层面的问题则就知之甚少或束手无策了。...服务号与信订阅号的不同点 (1) 认证方面 信订阅号分个人用户企业组织用户,个人用户不支持认证,企业组织用户支持认证。 服务号支持认证。...服务号一个月可以发布4篇文章。 (4)类型修改 信订阅号可以升级成服务号。 服务号不能转化成信订阅号。 3....信公众号的开发是一个比较广泛的话题,也会有很多的问题细节需要讨论和解决,但只要清楚信公众号的各种规则,在解决相关问题的时候就会更加容易,游刃有余。

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分布式任务调度框架服务的区别

几乎每一个技术人都知道掌握了微服务架构,微服务自然有它的美,但是所以技术框架都必须服务于业务,结合自身业务选取甚至自研适合自身的技术框架也是技术人必须首先考虑的事情。...详细查看另一篇文章,专门介绍Saturn:唯品会开源分布式作业调度平台Saturn 03 — 分布式服务框架 3.1 微服务框架的简介 官方对于微服务并没有一个详细的定义,最初是有从传统的单体式应用架构...于是,分布式服务技术就因运而生了。一个去中心化的多业务独立部署运维的SOA(面向服务的架构)集群。...3.2 主流的微服务框架 目前主流的微服务框架有:国外开源项目SpringCloud、阿里巴巴开源项目DubboSpringCloudAlibaba(基于SpringCloud)、新浪博Motan、...基于各自业务场景,选择适合的技术框架是每一个技术人必须要首先考虑的事情。业务驱动技术,技术为业务服务,每一个伟大的技术架构的诞生都是从业务本身抽象发展而来。

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基于NginxZookeeper实现Dubbo的分布式服务

准备在这两套服务器上实现Dubbo的分布式服务,如下图: ?     这里只罗列了部分服务器作为参考说明。其中 api 是消费者服务,driver order 是 提供者服务。...华东1 华东 2 分别是两个局域网,局域网内可用内网通信。两个局域网只能通过外网通信。 二、消费者分布式服务     消费者的分布式是通过 Nginx 配置负载均衡反向代理实现的。...好吧,那就配置吧:     1、服务器的主机名 ?     2、配置 /etc/hosts  vim /etc/hosts ?         如上,在每台服务器配置上本机外网地址主机名。    ...最后,没办法,把华东1的相关服务都以外网的形式注册到 zookeeper 中。成功解决问题! 四、Linux 文件共享     实现分布式服务有个问题就是文件共享。...比如我们系统中,将 api 所在的服务器作为图片服务器,那么,华东1 华东 2 的图片文件夹就要实现共享,只有这样,访问任意一个api服务才不会出现图片路径不存在的问题。

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【翻译】微服务分布式对象第一法则

最近几个月业界对微服务的热情增加,让一些朋友对在微服务场景下对这一法则产生疑问,并且如果法则仍然成立,为什么我还要赞同微服务。 非常重要的一点就是我在第一法则中用了“分布式对象”的说法。...所以本质上,我对分布式对象的看法服务的倡导者们对微服务的看法并不矛盾。 尽管存在这种基本的非冲突,但现在还需要提出另一个问题。...虽然我承认有正当理由为许多系统进行分布式设计,但我确实认为分布式是复杂性的助推器。 粗粒度的 API 比细粒度的 API 更尴尬。 你需要决定如何处理远程调用失败以及一致性可用性的后果。...在设计单体应用时,你必须担心模块之间的职责划分,而对于分布式系统,你必须担心模块之间的职责分配分布因素。...微服务倡导者吹捧你会从异步通信中降低耦合,但异步是另一个复杂性助推器。千篇一律的扩展允许你在不增加分布式复杂性的情况下处理海量请求。 因此,我对分布式持谨慎态度,我是倾向整体设计。

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信小程序Django服务端通信

我在这里详细表述一遍:信小程序具有权限认证、CSRF机制的Django服务端通信的一个可行的例子。。...首先要知道一些基本知识:当信小程序在会话期间想要再次向服务端请求时,不需要再次登录,只需要把sessionid放进cookie中传递过去就可以了,以便防止跨域请求,还要携带上csrftoken。...总体交流过程 1,信小程序使用wx.login()获取到code后发送给服务端 2,服务端向服务器请求得到openidsession_key,进行处理注册登录后,通过session记录用户登录状态...,最后返回给信小程序的cookies有csrftokensessionid 3,信小程序二次请求时在请求上方移动cookie,cookie中存放上次请求得到的csrftokensessionid...cookiecsrftoken向Django服务端请求的需求。

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java面试知识要点汇总(分布式服务)

网上的常规与经典面试题汇总与答案—–分布式服务 面试常考知识点 微服务 你怎么理解 RPC 框架 https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4853234.html Dubbo...,比如我们要关联商品品类,其中商品的ID品类的ID可以构成唯一索引,并且在数据表中也增加了唯一索引。...www.cnblogs.com/duanxz/p/5229352.html 最终一致性的实现方案 https://www.cnblogs.com/BrightMoon/p/5622618.html soa服务...https://www.cnblogs.com/fengzheng/p/5847441.html 分布式 Session 分布式方案 粘性session 服务器session复制 使用Redis等缓存实现...session服务分布式锁的实现方案 数据库锁 基于Redis的分布式锁; 基于ZooKeeper的分布式锁 https://blog.csdn.net/u012867699/article/details

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分布式服务的调用

分布式调用是指在分布式系统中,不同的服务实体相互调用通信,以完成特定的业务功能或交互行为。在分布式系统中,各个服务可以位于不同的物理节点上,彼此之间通过网络进行通信交互。...服务网关:API网关可以提供服务注册与发现、负载均衡、安全认证等功能,便于服务之间的通信调用。 分布式事务:采用分布式事务处理机制来保证多个服务之间的数据一致性事务的隔离性。...分布式调用需要考虑到网络延迟、传输安全、服务治理监控等各个方面,以确保分布式系统的稳定高效运行。合理的分布式调用机制可以大大提高系统的扩展性、灵活性性能。...负载均衡 负载均衡是一种分布式调用的技术,它通过将请求分发到多个服务器上来平衡服务器的负载,提高系统的可用性性能。...分布式存储:对于分布式系统,注册中心可以使用分布式存储技术(如分布式哈希表、分布式文件系统)来存储服务信息。分布式存储可以实现数据的分布式存储处理,提高系统的可扩展性容错能力。

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再谈分布式服务架构

由于可能会有任意多个”逻辑”服务,同时访问修改同一个数据。为了解决并发问题,数据库需要提供ACID功能。 当数据量读写并发量上来以后,数据库就需要进行”分片”来提供可伸缩性。...而游戏服务由于性能原因,不太可能像WEB的工作流程那样,每一次对数据的查询修改都直接穿透到”数据”服务。 大部分常见的做法是,在服务器启动玩家登陆时,加载必要的数据到”逻辑”进程的内存中。...我们可以提升性能的惟一手段就是伸缩,而伸缩性的惟一的手段就是“分片”(把玩家的数据,全服数据分摊到不同的游戏服务中)。 然而,由于现代分布式数据库领域都还没有特别完美的ACID解决方案。...我认为在游戏服务器的分布式领域中,我们只要阻止错误的发生就可以了。至于异常是避免不了的(比如超时)。 基于这个原则和我两年前的架构设计,我重新抽象了整个分布式架构。...这次的抽象上次一样,我并不企图抹平分布式的事实,仅仅只是为了抹平同一个服务会被水平布署多份的事实。 ---- 在设计完这个抽象之后,一个自然而然的事实,摆在我面前。 假如,有三个服务A,B,C。

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分布式协调服务ZooKeeper

分布式协调服务分布式应用中不可缺少的,通常担任协调角色,比如leader选举、负载均衡、服务发现、分布式队列分布式锁 Zookeeper数据模型: 一、层级命名空间 1、data:每个znode拥有一个数据域...三、Session:是客户端与zookeeper通信通道,同一个session中的消息是有序的,Session具有容错性,如何有服务器宕机,客户端会自动切换到其它活着服务上。...ZooKeeper提供了JavaC语言两种API ZooKeeper应用案例: leader选举(eg:Hbase、YARN、HDFS)、分布式队列(帮忙Master节点维护作业及worker信息),...负载均衡:Kafka是场景,BrokerCustomer主要在Zookeeper中写入信息,eg:Broker节点注册信息、Consumer注册信息、Consumer Offset追踪信息。

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zookeeper 分布式服务

分布式服务在大家的项目中或许用的不多,因为大家都把排他放在数据库那一层来挡。当大量的行锁、表锁、事务充斥着数据库的时候。...一般web应用很多的瓶颈都在数据库上,这里给大家介绍的是减轻数据库锁负担的一种方案,使用zookeeper分布式服务。...拆分系统是目前我们可选择的解决系统可伸缩性性能问题的唯一行之有效的方法。但是拆分系统同时也带来了系统的复杂性——各子系统不是孤立存在的,它们彼此之间需要协作和交互,这就是我们常说的分布式系统。...4) 松耦合交互 ZooKeeper提供的Watcher机制使得各客户端与服务器的交互变得松耦合,每个客户端无需知晓其他客户端的存在,就可以其他客户端进行数据交互。...创建成功, 但当前已经锁住(locked)了, 不能继续加锁. zookeeper 客户端编程 分布式服务 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据 基于zookeeper实现的分布式

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分布式服务架构(一)

ESB ESB是企业服务总线的简称,用于设计实现网路化服务交互通信的软件模型,是SOA的另外一种实现。...,HTTP具有跨语言,跨异构系统的优点,当然也可以底层的二进制消息队列协议等进行交互,每个服务功能自治,且可以使用不同的语言 微服务传统单体架构的对比 微服务职责单一,独立的服务,每个服务单独运行一个进程...传统架构运行在单一的jvm进程,整个业务Jvm水平扩展,不能业务组件进行扩展,模块间的依赖将不会氢气,互相耦合,互相依赖是常态 微服务SOA服务化对比 微服务SOA是一脉相承,微服务是SOA的延续...,SOA理念在微服务架构中任然有效,微服务是在SOA服务化的基础上进行了严谨叠加。...但是他们却略不一样 目的不同 SOA服务化涉及的范围更广,强调不同的异构服务之间的协作和契约,并强调有效的继承业务流程编排,而微服务是拆分服务,是服务敏捷开发部署,减少团队的沟通,更容易扩展 部署方式不同

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分布式服务框架 Zookeeper

一旦变化可以通知设置监控的客户端,这个是 Zookeeper 的核心特性,Zookeeper 的很多功能都是基于这个特性实现的,后面在典型的应用场景中会有实例介绍 如何使用 Zookeeper 作为一个分布式服务框架...,主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题,它能提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储,但是 Zookeeper 并不是用来专门存储数据的,它的作用主要是用来维护监控你存储的数据的状态变化...ZooKeeper 典型的应用场景 Zookeeper 从设计模式角度来看,是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架,它负责存储管理大家都关心的数据,然后接受观察者的注册,一旦这些数据的状态发生变化...统一命名服务(Name Service) 分布式应用中,通常需要有一套完整的命名规则,既能够产生唯一的名称又便于人识别记住,通常情况下用树形的名称结构是一个理想的选择,树形的名称结构是一个有层次的目录结构...这些都是 Zookeeper 的基本功能,最重要的是 Zoopkeeper 提供了一套很好的分布式集群管理的机制,就是它这种基于层次型的目录树的数据结构,并对树中的节点进行有效管理,从而可以设计出多种多样的分布式的数据管理模型

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分布式与微服务

0x01:分布式 CAP C:consistency 一致性 分布式系统能够同时访问同一份数据副本 A:availability 可用性 非故障节点能够在合理时间内获得合理的结果 P:Partition...Tolerance 分区容错性 分布式系统当发生网络分区时,服务仍然可用 网络分区:分布式网络中,由于某些节点故障,导致系统分成了几个区域。...对于两个数据库,我们分别设置起始值步长就能避免id重复,但是这时在添加一个数据库,则要重新修改初始值步长。...0x06:网关 微服务下多个服务,对于权限管理,流量控制,日志,监控等业务无关的东西提取出来,统一管理,因此就有网关。 网关可以做:鉴权,限流,请求路由,日志,监控。...熔断降级:Hystrix,sentinel 当服务调用链路A->B->C,其中服务C发生故障,导致B有大量请求堆积,最终耗尽B的所有资源,B挂掉,然后A也堆积大量请求,A也挂掉,这就是服务雪崩。

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