2018年，我们在人保寿险进行了微服务平台建设。针对保险行业，微服务建设有哪些需求，我们又是如何应用DevOps理念的，本文我就和大家分享一下我们在人保寿险的微服务建设之路。希望通过本文，大家能够拨云见日，真正的使DevOps成为企业生产力增长的助推器。
DC/OS 与 Kubernetes 本篇文章将主要介绍“Kubernetes on DC/OS”的实现机制与优势，不会就Mesos与Kubernetes的架构与技术细节做过多的展开。关于Mesos与DC/OS的具体功能细节，大家可以关注本公众号，本公众号后续会陆续推送不同类型的技术文章，这些文章将包括Mesos以及DC/OS的架构介绍、技术原理与实现方式，以及微服务、分布式应用、大数据平台、AI平台在DC/OS平台之上运行的最佳实践。 随着容器技术快速地发展与不断的成熟，与容器相关的生态体系也在不断地丰富
如果说编程只是单纯的承接产品需求开发系统功能，那么基本可以把程序开发简单理解成按照需求PRD，定义属性、创建方法、调用展示，这三个步骤。
译者评论： 微服务架构大家已经耳熟能详，但是我认为这篇文章最有价值的是这段： 但这类解决方案中也存在着以下弊端： 开发者必须应对创建分布式系统所产生的额外的复杂因素。 现有开发者工具/IDE主要面向单体应用程序，因此无法显式支持分布式应用的开发。 测试工作更加困难。 开发者必须采取服务间通信机制。 很难在不使用分布式事务机制的情况下跨服务实现功能。 跨服务实现功能要求各团队进行密切协作。 部署复杂。在生产环境下，对这类多种服务类型构建而成的系统进行部署与管理十分困难。 内存占用量更高。微
互联网的系统常常面临庞大的用户群体，意味着系统需要时刻面临着大量高并发请求，海量的数据存储等问题的挑战，在解决这些问题的同时还要保证系统的高可用性。同时互联网行业更新迭代快，很多互联网巨头的发展初始阶段，为了快速把产品上线发布以占据用户流量，会以最简单的应用架构形态对系统进行部署，不会过多地考虑未来的应用架构的发展，所以很多互联网公司发展到一定规模，都会进行相应的架构重构与改进，以便适应业务的发展。
随着互联网应用的发展，越来越多的应用需要处理高并发场景。在这些场景下，如何保证数据的一致性和可靠性是一个非常重要的问题。分布式锁是一种常用的解决方案，用于实现多个应用实例之间的协调和同步。Redis 作为一个流行的内存数据库，提供了分布式锁的实现方式，本文将介绍 Redis 分布式锁的实现原理和应用场景。
在 2010s 进入移动互联网（web3.0）时代，互联网用户规模再次迎来井喷式增长，面向服务的技术架构在服务海量规模用户时显得力不从心。SOA 架构中 ESB 存在单点以及 RPC 中缺少服务的治理能力，ESB 和 RPC 架构都很难满足移动互联网海量用户的要求，微服务开始出现，并成为今天技术架构的主流。
最近有朋友问到我基于K8s & Spring Cloud的PaaS云平台的相关问题，正好之前在卓望数码 时专门做这个的。考虑到技术选型本身并不涉及业务，也不涉及商业机密，索性整理一下，分享出来。
大家知道，各种网站、应用的运行离不开数据的支撑，尤其对于企业来说，业务数据就是它的生命。
续上篇，这篇我们来进一步探索 Tye 更多的使用方法。本篇我们来了解一下如何在 Tye 中实现对分布式链路追踪。
腾讯云TSF是整合外部开源框架和腾讯内部历经多年锤炼的PaaS平台打造而成的企业级分布式应用服务开发与托管平台，本文重点对TSF中负责服务托管的PaaS平台进行揭秘，从技术角度解析TSF 平台是如何每天应对万亿次调用的服务托管与治理。
内容来源：2017 年 08 月 19 日，HPB芯链创始人汪晓明在“区块链新地标X系列活动：NEO区块链应用实例”进行《基于加速芯片驱动的高性能区块链实现原理》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
第13章 全面了解Operator 随着Kubernetes的蓬勃发展，在数据分析、机器学习等领域相继出现了一些场景更为复杂的分布式应用系统，这也给社区和相关应用的开发运维人员提出了新的挑战 不同场景下的分布式系统通常维护了一套自身的模型定义规范，如何在Kubernetes平台中表达或兼容出应用原先的模型定义？ 当应用系统发生扩缩容或升级时，如何保证当前已有实例服务的可用性；如何保证它们之间的可连通性？ 如何重新配置或定义复杂的分布式应用；是否需要大量的专业模板定义和复杂的命令操作；是否可以向无状态应用那样
也许你们可能没有接触过Dapr，但是一定对它“有所耳闻”，感觉今年它一下子就火了，一时间很多人都在谈论它。我们从其命名（Dapr的全称是“分布式应用运行时Distributed Application Runtime”）可以看出Dapr的定位，它并不是分布式应用的开发框架，它提供的是更底层的“运行时”。我们可以使用不同的编程语言，采用不同的开发框架在这个由Dapr提供的运行时上面构建分布式应用。我们接下来就来感受一下Dapr在.NET上面的开发体验，关于Dapr的基本信息以及环境的安装，请参阅官方文档。(本篇提供的实例已经汇总到《ASP.NET Core 6框架揭秘-实例演示版》）
本文讨论了分布式系统的架构问题，从调度/编排管理、服务发现/注册、系统状态管理/集群管理、数据存储、网络、监控/审计/日志记录等方面介绍了多个关键架构问题。
摘要：分布式数据库市场发展迅速，TDSQL、GuassDB、OceanBase、GoldenDB、TiDB 等各类分布式数据库产品纷纷涌现，尤其在金融行业的落地越来越多。提高分布式数据库的可观测性，提升用户对产品稳定性、可靠性的信心，是金融核心业务云原生化的重要保障。DeepFlow 通过 eBPF 技术零侵扰实现的全景图、分布式追踪和持续剖析等能力为分布式数据库的可观测性建设提供了开创性的新思路。本篇文章以某国有银行分布式核心交易系统为例，介绍 DeepFlow 如何实现 TDSQL 的全链路可观测性，分享如何在客户实践中通过应用、网络、数据库的全栈、全链路统一观测，真实做到 2 至 3 步操作、5 分钟以内的业务异常定界定位。
Newbe.Claptrap 框架依托于一些关键性的基础组件和一些可选的辅助组件。本篇我们来介绍一下如何准备一个开发环境。
最近的项目中需要做一个定时任务，该项目是一个分布式多节点调度任务，所以里面的定时任务在不同的节点不应该同时进行，应该使用其中一个节点做定时任务，目前寻找的方案为ElasticJob，这个篇章简单介绍一下
官方文档：https://spring-cloud-alibaba-group.github.io/github-pages/hoxton/en-us/index.html Spring Cloud Alibaba 为分布式应用开发提供一站式解决方案。它包含开发分布式应用程序所需的所有组件，使您可以轻松地使用 Spring Cloud 开发应用程序。
Dapr 官方团队已于最近（2021.2.17）正式发布Dapr v1.0，Dapr已正式生产可用，可以部署到自托管环境或 Kubernetes 集群。对于绝大多数开发者来说，想必对Dapr只是有所耳闻，而具体是什么（What），可以解决什么样的问题（Why&How），有怎样的应用场景（Where），并不知悉。本文就尝试简要梳理下Dapr，并尝试回答以上问题。
当今世界，我们的物理身份和数字身份有无数种方式交织在一起。如何从合作伙伴以及第三方厂商那里分享和采集信息，并在简化业务流程的同时保持信息的安全性和真实性是一个挑战。
当前社会，人们越来越享受互联网带来的种种便利，同时也对互联网产品有了更高的要求，比如更快的响应速度和更稳定的服务；另一方面，互联网产品在不断发展的过程中也面临着非常多的技术挑战，比如服务化、分布式、并行计算等，那么，Akka在其中的哪些领域可以一展身手呢？
什么是服务治理 服务治理是微服务架构中最核心最基本的模块 用于实现各个微服务的自动化注册与发现 注意是自动化 服务注册 📷 在服务治理框架中，都会构建一个注册中心 每个服务单元向注册中心登记自己提供服务的详细信息，并在注册中心形成一张类似服务的清单 服务注册中心需要以心跳的方式去监测清单中的服务是否可用 如果不可用，需要在服务清单中剔除不可用的服务 服务发现 服务调用方向服务注册中心咨询服务，并获取所有服务的实例清单 实现对具体服务实例的访问 常见的注册中心 Eureka Eureka 学过Spring C
1：分布式协调服务，用于管理大型主机。 ZooKeeper是一种分布式协调服务，用于管理大型主机。在分布式环境中协调和管理服务是一个复杂的过程。ZooKeeper通过其简单的架构和API解决了这个问题。ZooKeeper允许开发人员专注于核心应用程序逻辑，而不必担心应用程序的分布式特性。 ZooKeeper框架最初是在“Yahoo!"上构建的，用于以简单而稳健的方式访问他们的应用程序。 后来，Apache ZooKeeper成为Hadoop，HBase和其他分布式框架使用的有组织服务的标准。 例如，Apache HBase使用ZooKeeper跟踪分布式数据的状态。
无论大小的分布式应用，测试和调试的难度都非常大。因为是分布在网络中的，各台机器可能十分不同，地理位置也可能不同。 进一步的，使用的电脑可能有不同的用户账户、不同的硬盘、不同的软件包、不同的硬件、不同的性能。还可能在不同的时区。对于错误，分布式应用的开发者需要考虑所有这些。查错的人需要面对所有的这些挑战。 目前为止，本书没有花多少时间处理错误，而是关注于开发和部署应用的工具。 在本章，我们会学习开发者可能会碰到的错误。我们还会学习一些解决方案和工具。 概述 测试和调试一个单体应用并不简单，但是有许多工具可以使
服务注册中心不可能是单点的，一定会有一个集群，那么集群中的服务注册信息如何在集群中保持一致的呢？
在提高应用程序速度和性能上，每一毫秒都很重要。根据谷歌的一项研究，假如一个网站在3秒钟或更短时间内没有加载成功，会有 53% 的手机用户会离开。
来自 ImportNew，作者：唐尤华 为什么要在 Java 分布式应用程序中使用缓存？
Furioin 是一款基于.NET5技术开发的功能强大、性能极致、文档完善、示例丰富、极易入门、快速开发、极易维护的Web框架。
etcd 是一款兼具一致性和高可用性的键值数据库，简单、安全、快速、可信，目前是 Kubernetes 的首要数据存储。我们先来看一段 etcd 官方对于名字的解释。
来源：dzone.com/articles/java-distributed-caching-in-redis
分布式锁在分布式应用中应用广泛，想要搞懂一个新事物首先得了解它的由来，这样才能更加的理解甚至可以举一反三。
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 chubby 的开源实现，是 hadoop 和 hbase 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。
分布式应用性能监控也就是全链路分析工具，在使用过程当中比普通的应用性能监控软件功能更加细致和全面，在传统的监控功能当中加入了更多地特性。应用性能监控系统的常用功能就是监测应用的运行状态和即使发送预警信息，保障所有的运行意外和故障得到及时的解决。那么分布式应用性能监控是什么？主要功能都有哪些呢？
今天，我们将开始迈向Apache ZooKeeper的新旅程。在这个ZooKeeper教程中，我们将看到Apache ZooKeeper的含义以及ZooKeeper的流行度。此外，我们将了解ZooKeeper 的功能，优点，应用和用例。此外，我们将讨论不同的术语，如ZooKeeper Client，ZooKeeper Cluster，ZooKeeper WebUI。除此之外，Apache ZooKeeper教程将为使用ZooKeeper的原因提供答案。此外，我们将看到使用ZooKeeper的公司。最后，我们将看到Apache ZooKeeper架构。
背景 数据库作为一个非常基础的系统，任何一家互联网公司都会使用，数据库产品也很多，有Oracle、SQL Server 、MySQL、PostgeSQL、MariaDB等，像SQLServer/Oracle 这类数据库在初期可以帮业务搞定很多棘手的事情，我们可以花更多的精力在业务本身的发展上，但众所周知也得交不少钱。 涉及到钱的事情在公司发展壮大以后总是会回来重新审视这个事情的，在京东早期发展的过程中确实有一些业务的数据就是直接存在oracle或者sqlserver中。 后来随着业务的发展以及数据量访问量的
单点故障（single point of failure），从英文字面上可以看到是单个点发生的故障，通常应用于计算机系统及网络。实际指的是单个点发生故障的时候会波及到整个系统或者网络，从而导致整个系统或者网络的瘫痪。这也是在设计IT基础设施时应避免的。
基于 Kubernetes 平台，我们可以轻松的搭建一些简单的无状态应用，比如对于一些常见的 web apps 或是移动端后台程序，开发者甚至不用十分了解 Kubernetes 就可以利用 Deployment，Service 这些基本单元模型构建出自己的应用拓扑并暴露相应的服务。由于无状态应用的特性支持其在任意时刻进行部署、迁移、升级等操作，Kubernetes 现有的 ReplicaSets，ReplicationControllers，Services 等元素已经足够支撑起无状态应用对于自动扩缩容、实例间负载均衡等基本需求。
英文原文：Introduction to Microservices 这篇文章作者是Chris Richardson，他是早期基于Java的Amazonite EC2 PaaS平台CloudFoundry.com的创始人。现在他为企业提供如何开发和部署应用的咨询服务。他也经常在http://microservices.io上发表有关微服务的文章。 微服务正在博客、社交媒体讨论组和会议演讲中获得越来越多的关注，在Gartner的2014 Hype Cycle上它的排名非常靠前。同时，软件社区中也有不少
Scala语言开发Spark应用程序 本来这篇文章早就应该写了,拖到现在都有点不好意思了，今天就简单写点 算抛砖吧 ，砸不砸到人 ，请各位看官自行躲避。闲话少说步入正题。 Spark内核是由Sca
小伙伴们思考一下，都能回答上来么，如果对于某些问题你还有疑问，楼主会通过本篇文章帮你解答这些问题，理清这些概念！
Python分布式计算 ---- 作者简介 Francesco Pierfederici是一名喜爱Python的软件工程师。过去20年间，他的工作领域涉及天文学、生物学和气象预报。 他搭建过上万CPU核心的大型分布式系统，并在世界上最快的超级计算机上运行过。他还写过用处不大，但极为有趣的应用。他总是喜欢创造新事物。 “我要感谢我的妻子Alicia，感谢她在成书过程中的耐心。我还要感谢Packt出版社的Parshva Sheth和Aaron Lazar，以及技术审稿人James King，他们让这本书变得
这本书是一个简短但有趣的用Python编写并行和分布式应用的旅程。这本书真正要做的是让读者相信使用Python编写一个小型或中型分布式应用不仅是大多数开发者都能做的，而且也是非常简单的。 即使是一个简单的分布式应用也有许多组件，远多于单体应用。也有更多的错误方式，不同的机器上同一时间发生的事情也更多。 但是，幸好可以使用高质量的Python库和框架，来搭建分布式系统，使用起来也比多数人想象的简单。 另外，并行和分布式计算正逐渐变为主流，随着多核CPU的发展，如果还继续遵守摩尔定律，编写并行代码是必须的。 C
构建和部署分布式应用程序后，监视和可视化它至关重要，以确保软件的可靠性，可用性和预期的性能。这并不容易。
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