Elasticsearch（ES）可用于全文检索、日志分析、指标分析、APM等众多场景，而且搭建部署容易，后期弹性扩容、故障处理简单。ES在一定程度上实现了一套系统支持多个场景的希望，大幅度降低使用多套专用系统的运维成本（当然ES不是万能的，不能满足事务等场景）。正是因为其通用性和易用性，ES自2010年发布首个版本以来得到爆发式的发展，广泛应用于各类互联网公司的不同业务场景。
本文旨在解释 gRPC 和 REST 等技术为端到端微服务架构带来的集成挑战。它总结和提出了解决当前在实现微服务时明显的问题，主要包括
image.png 简介 所有的功能打包在一个war包里，基本没有外部依赖（除了容器），部署在一个JEE容器（Tomcat，JBoss，WebLogic）里，包含了DO/DAO，Service，UI等逻辑； 特点 - 开发简单直接，集中式管理； - 基本不会重复开发； - 功能都在本地，没有分布式的管理开销和调用开销； 目的是有效的拆分应用，实现敏捷开发和部署； 定义 - 一系列的独立的服务共同组成系统； - 单独部署，跑在自己的进程中； - 每个服务为独立的业务开发； - 分布式管理； - 分布式服务组
介绍 “微服务”是一种新的软件开发模式，它来源于提高软件开发和管理效率的一系列工程实践。敏捷方法、DevOps文化、PaaS、应用容器、CI/CD文化和技术的广泛采用，使得构建真正的模块化、大规模服务系统成为可能。 什么是微服务？ 微服务是一种架构方法，强调将应用拆分成由跨职能团队管理的单目标、松散耦合的多个服务，以满足如今数字时代对软件系统交付和维护速率与质量的要求。 微服务与编程语言、平台、操作系统无关。它将庞大的应用拆分成更小更简单的应用，这些庞大的应用一般都是打成一个软件包。每个应用只需要做好一件
尽管微服务中的“微”一词表示服务的规模，但它并不是使用微服务的唯一标准。当团队转向基于微服务的架构时，他们旨在提高敏捷性以及自主且频繁地部署功能。很难确定这种架构风格的简单定义。我喜欢Adrian Cockcroft的关于微服务的简短定义：“ 面向服务的体系结构，它由松散耦合的、具有上下文边界的元素组成。”
传统方式 VS 微服务 传统开发方式遇到的问题： 开发效率低：所有的开发在一个项目改代码，递交代码相互等待，代码冲突不断。 代码部署难：代码功能耦合在一起，新人不知道如何下手。 部署不灵活：构建时间长
在单个进程上运行的单片应用程序中，组件使用语言级方法或函数调用彼此调用。如果使用代码创建对象（例如，new ClassName（）），则可以强耦合这些对象；如果使用依赖注入，则可以通过引用抽象而不是具体的对象实例，以分离的方式调用这些对象。不管怎样，对象都在同一进程中运行。当从单一应用程序转变为基于微服务的应用程序时，最大的挑战在于改变通信机制。从进程内方法调用到服务的RPC调用的直接转换将导致在分布式环境中性能不佳的聊天和不高效的通信。正确设计分布式系统的挑战是众所周知的，甚至还有一个被称为分布式计算谬误的经典，它列出了开发人员在从单一设计转向分布式设计时经常做出的假设。
大家好！我是"无敌码农"，最近几个月因为各方面原因公众号没有及时更新，在这里给持续关注本公众号的朋友们表示歉意！2021年我将调整好心态持续给大家输出有价值的技术干货。在接下来的一段时间我所撰写的技术内容将偏向于“云原生”技术相关的内容，主要会涉及Devops、Kubernetes、Service Mesh等内容。而之所以偏向于写这些内容，一方面是自己的兴趣，另一方面也是最近几年以Kubernetes为基础设施的“云原生”技术体系已经成为主流，作为一名研发人员如果只专注于业务代码的研发，而对程序运行的基础环境、架构体系缺乏足够的认识和了解，也是不利于成长和进阶的！
备注：本文7000多字，可先收藏在阅读，精心总结，切勿盗权，认真读后，定会受益匪浅
微服务中的术语"微"传达了一个服务的大小，但这不是将一个应用变为微服务的唯一准则。当团队转变到基于微服务的架构时，需要提高敏捷性(自动部署和频繁发布)。很难对微服务架构的风格做一个准确的定义。我倾向于Adrian Cockcroft 的定义："由松耦合且具有边界上下文的元素构成的面向服务的架构"。
微服务架构（Microservice Architecture）是一种架构概念，旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。你可以将其看作是在架构层次而非获取服务的类上应用很多SOLID原则。微服务架构是个很有趣的概念，它的主要作用是将功能分解到离散的各个服务当中，从而降低系统的耦合性，并提供更加灵活的服务支持。
随着微服务架构的流行,系统的复杂性与运维难度大大增加。如何实时监控系统的运行状态,快速定位性能瓶颈,已成为一个不可回避的问题。SkyWalking正是在这样的背景下诞生的一个全新的开源APM(Application Performance Management)系统。本文将详细介绍SkyWalking的技术原理、应用场景、快速入门等,以帮助读者全面了解这个强大的分布式跟踪、应用监控平台。
本文将讨论微服务与 DDD 涉及到的概念、策划和设计方法，并且尝试将一个单体应用拆分成多个基于 DDD 的微服务。
权威招聘网站显示，超过五成的高薪岗位，都要求掌握微服务架构，如果还不会，你可能连初试机会都没有！想高薪？Microservice你必须懂！
权威招聘网站显示，超过五成的高薪岗位，都要求掌握跨平台和微服务架构，如果还不会，你可能连初试机会都没有！想高薪？Microservice你必须懂！
通过将一个应用程序设计构建为一组松散耦合的协作服务。每个服务都实现了一部分的相关功能。对应于Scale Cube（参考分布式系统三维可缩放模型）的Y轴。
在介入正题前，想谈一下如何阅读，因为技术类的文章虽好，但需要一定的门槛，而且会比较枯燥，读后可能很快就会忘记读了什么，只记得读过。 导读 阅 带着兴趣 带着兴趣也可以带着疑惑去阅读是最好的起点，先不急于阅读，看到标题后，可以先假设一下想了解什么信息，想解决什么问题。千万不要用速度、字数、页数、本数去衡量阅读的成果，而是阅读之后能收获到的东西----知识点。 📷 在知识管理领域有DIKW模型，也是前几年大数据经常会用到的，即数据DATA（文字、符号等）会告诉你大致的概念，信息Information会告诉你它是
资料来源：有群里的朋友给我的一些资料，以及自己百度和论坛、社区找来的一些资料，权当做一个总结式的简介。。。
使用微服务 你准备好了吗？ 目前，几乎所有人都对微服务趋之若鹜。打开你的新闻聚合客户端你会发现，几乎每篇文章都在讲微服务架构。 如果你的公司要进行微服务重构，让你来牵头，你有能力做好这件事吗？ 大部分文章都是很虚的东西，画几张图，讲几个概念就认为是微服务了吗？ 光说不做假把式，我们这套课程就代理大家设计一个微服务的架构。 会把在做微服务架构开发中的一些问题都解决掉，当然不是全部问题 只是大部分的都会给大家讲，还有2部分这套课程中是不会讲的 一个是分布式事物问题，还有就是结合docker快速部署管理我们的微服
这个Demo 架构演示了在微服务体系结构风格中构建的机票搜索系统。每个单独的微服务都是作为REST服务实现的，它位于Spring Boot之上，带有一个嵌入式Tomcat服务器，部署在OpenShift镜像上，并支持OpenJDK。典型微服务的软件栈如下:
微服务的核心要素在于服务的服务的发现、注册、路由、熔断、降级、分布式配置，基于上诉几种必要条件对 Dubbo 和 Spring Cloud做出对比
一提到分层架构，大家应该都不会陌生。因为当我们开始从事软件开发这一行业的时候，接触到的企业项目基本都是采用分层架构的。它产生的时间比较早，可以说，分层架构模式被认为是所有架构的始祖。
上篇文章给大家介绍了什么是微服务架构，本文将会讲到如何实践微服务。 不知道微服务架构的，可以看我上一篇文章 微服务听上去好像不错，具体怎么落地啊？这需要回答下面几个问题： 1、客户端如何访问这些服务？ 2、服务之间如何通信？ 3、这么多服务，怎么找4、服务挂了怎么办？ 5、客户端如何访问这些服务？ 原来的Monolithic方式开发，所有的服务都是本地的，UI可以直接调用，现在按功能拆分成独立的服务，跑在独立的一般都在独立的虚拟机上的 Java进程了。客户端UI如何访问他的？后台有N个服务，前台就需
微服务架构是互联网很热门的话题，是互联网技术发展的必然结果。它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。虽然微服务架构没有公认的技术标准和规范或者草案，但业界已经有一些很有影响力的开源微服务架构框架提供了微服务的关键思路，例如Dubbo和Spring Cloud。各大互联网公司也有自研的微服务框架，但其模式都于这二者相差不大。 微服务主要的优势如下： 1、降低复杂度 将原来偶合在一起的复杂业务拆分为单个服务，规避了原本复杂度无止境的积累。每一个微服务专注于单一功能
产品使用场景 es是一个开源的，分布式的搜素与分析引擎，提供了实时搜索和聚合两大功能 es stack：es，kibana，logstash，beats es：核心引擎，提供了海量存储和搜索还有聚合的能力 beats：轻量级的数据采集器 logstash：数据转换，将采集来的数据转换为json存储到es kibana：可视化展示与分析 es stack被广泛应用：搜索，日志管理，安全分析，指标分析，业务分析，应用性能检测等 与关系型数据库相比：es提供了模糊查询，搜索条件算分等功能，但是对于事物的支持，不如
集群：多台服务器部署相同应用构成一个集群 作用：通过负载均衡设备共同对外提供服务
我的学习是先从Spring boot开始的，然后接触到微服务架构，当然，这一切最大的启迪还是感谢我的一个老师，是他给我指明了新的道路，让我眼前一亮，再次感谢。
随着互联网行业的快速发展，对服务的要求也越来越高，服务架构早就从原来单体架构逐渐演变为现在流行的微服务架构。
单体应用就是将应用程序的所有功能都打包成一个独立的单元，最终以一个WAR包或JAR包存在，没有外部的任何依赖，里面包含DAO、Service、UI等所有的逻辑。单体应用有以下优点:
随着RESTful web服务和JSON数据交换格式流行，简单快速建立一个可连接的服务已经越来越方便了。随着持续交付概念推广以及Docker容器普及，微服务将这两种理念和技术结合起来，形成新的微服务+API + 平台的开发模式，以及容器化微服务的持续交付概念。
基于消息中间件的服务交互模式，或者建立以事件驱动为主导的架构模型，可以帮助业务建立和实现核心的领域事件驱动交互机制。
今天随着移动互联网、物联网、大数据、AI等技术的快速发展，数据已成为所有这些技术背后最重要，也是最具价值的“资产”，同时数据也是每一个商业决策的基石，越来越多的企业选择数字化转型，但数据驱动增长然充满挑战，企业数据孤岛严重、数据一致性难以保证、数据资产沉淀数据分散难以共用、数据分析项目上线经历数月，报表查询响应慢难以应对瞬息万变的市场环境，成本问题在数据量呈指数增长的前提下难以控制，因此在大数据的背景下，如何从海量的超大规模数据中快速获取有价值的信息，已经成为新时代的挑战。
微服务实践最常见的错误之一是把微服务做得过小。本文通过示例，深入讨论了微服务的大小和粒度。
本文已收录于Github仓库：《大数据成神之路》 地址：https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData
Elastic官方宣布Elasticsearch进入Version 8，在速度、扩展、高相关性和简单性方面开启了一个全新的时代。截止5月份已更新发布到了8.2.2版本，新的版本有哪些大的变化，对历史版本会有什么影响？让我们一起探索Elasticsearch的全新特性和应用场景。
微服务架构是互联网很热门的话题，是互联网技术发展的必然结果。它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。
MultiScanner是一款功能强大的文件分析框架，可帮助用户自动化对大量文件集进行分析，并聚合输出分析结果。MultiScanner了自定义构建的Python脚本、Web API以及多个软件工具，而这些工具组件可以在MultiScanner中以模块的形式进行功能和并。
微服务架构似乎终于成为了一种架构模式。上个月，距离 Martin Fowler 和 James Lewis 发表这篇关于这一主题的开创性论文（https://martinfowler.com/articles/microservices.html）已过了 6 年。感觉我们在与任何人讨论架构时，都会涉及这个主题，即使只是这个主题的一部分。
简单的说，RPC就是从一台机器(客户端)上通过参数传递的方式调用另一台机器(服务器)上的一个函数或方法(可以统称为服务)并得到返回的结果
相比传统的“巨石”应用，微服务的一个主要变化是将应用中的不同模块拆分为了独立的进程。在微服务架构下，原来进程内的方法调用成为了跨进程的RPC调用。相对于单一进程的方法调用，跨进程调用的调试和故障分析是非常困难的，很难用传统的调试器或者日志打印来对分布式调用进行查看和分析。
协议 、 序列化方式、 服务发现 、 服务路由 、 日志输出等行为进行封装的服务框架 。 就这样为分布式系统的服务治理框架就出现了， Dubbo 也就这样产生了。
虽然微服务通常是单独部署的，但大多数企业级微服务架构要求服务彼此交互以及与其他外部服务交互。 使用进程间通信（IPC）机制实现该通信。 根据应用程序的要求，微服务之间的通信可以是同步的或异步的。
单体的优缺点 单体应用就是将应用程序的所有功能都打包成一个独立的单元，最终以一个WAR包或JAR包存在，没有外部的任何依赖，里面包含DAO、Service、UI等所有的逻辑。单体应用有以下优点: 便于开发:只需借助IDE的开发、调试功能即可完成 易于测试:只需要通过单元测试或浏览器即可完成测试 易于部署:打包成单一可执行jar包，执行jar包即可完成部署 不幸的是，这种简单的单元有很大的局限性。应用程序随着业务需求的迭代，功能的追加扩展,最终成为一个庞然大物，变得更加复杂，逻辑耦合严重，难以理解。团队开发人
在传统的开发中，我们通常是将所有的功能打包在一起，然后统一部署在一个JEE容器（Tomcat，JBoss，WebLogic）里，包含了 DO/DAO，Service，UI等所有逻辑。如下图所示：
如果使用 Docker 技术来架构微服务体系，服务发现就是一个必然的课题。目前主流的服务发现模式有两种：客户端发现模式，以及服务端发现模式。 客户端发现模式 客户端发现模式的架构图如下： 客户端发现模式的典型实现是Netflix体系技术。客户端从一个服务注册服务中心查询所有可用服务实例。客户端使用负载均衡算法从多个可用的服务实例中选择出一个，然后发出请求。比较典型的一个开源实现就是 Netflix 的 Eureka。 Netflix-Eureka Eureka 的客户端是采用自注册的模式，客户端需要负责
分布式系统比单机系统复杂得多，但经过多年的发展，业界已经有了丰富的分布式系统理论，也有了许多优秀的组件。在分布式系统理论里，最近流行的微服务架构理论成了佼佼者，微服务的概念也成了当前分布式系统实现方案中的主流，显然，微服务架构成了分布式系统的一种形式。优秀的分布式系统组件早期主要以国内阿里巴巴的Dubbo(现今已经被Apache归纳进入其孵化器）为主，后来从国外引入了Spring Boot和Spring Cloud，它们现在是微服务实现的主流方案。
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