在分布式环境中，许多服务依赖关系中的一些必然会失败。Hystrix是一个库，它通过添加延迟容忍和容错逻辑来帮助您控制这些分布式服务之间的交互。Hystrix通过隔离服务之间的访问点、停止跨服务的级联故障并提供回退选项来实现这一点，所有这些选项都提高了系统的总体弹性。
LiveData 是一个可观察数据包装类，与普通观察者不同，LiveData 具备生命周期感知能力，这意味着它遵循其它应用组件的生命周期（Activity、Fragment、Service 等），此感知能力确保了 LiveData 只更新处于生命周期活跃状态的组件的观察者
使用服务网格并非与 Kubernetes 决裂，而是水到渠成的事情。Kubernetes 的本质是通过声明配置对应用进行生命周期管理，而服务网格的本质是提供应用间的流量和安全性管理，以及可观察性。假如已经使用 Kubernetes 构建了稳定的微服务平台，那么如何设置服务间调用的负载均衡和流量控制？
作者 | Srini Penchikala 译者 | 冬雨 策划 | 丁晓昀 在过去的几年里，服务网格（Service Mesh）技术取得了长足的进步。服务网格在不同组织采用云本地的过程中扮演着重要的角色。通过提供连接性、可靠性、可观察性和安全性这四种主要类型的功能，服务网格已经成为 IT 组织的技术和基础设施现代化工作的核心组件。服务网格使开发和运维团队能够在基础设施级别实现这些功能，因此在涉及到非功能需求切面时，应用程序团队不需要付出重复性劳动。 自本文 第一版 于 2020 年 2 月发表以来，
从LiveData具有的特点，我们就能联想到它能够解决我们遇到的什么问题。LiveData具有以下优点：
听说过服务网格并试用过Istio的人可能都会有以下5个疑问。 （1）为什么Istio 要绑定Kubernetes呢？ （2）Kubernetes和服务网格分别在云原生中扮演什么角色？ （3）Istio扩展了Kubernetes的哪些方面？解决了哪些问题？ （4）Kubernetes、xDS协议（Envoy、MOSN等）与Istio之间是什么关系？ （5）到底该不该使用Service Mesh？ 本文将带读者梳理清楚 Kubernetes、xDS协议与Istio服务网格之间的内在联系。此外，本文还将介绍Kub
介绍RxJS前，先介绍Observable 可观察对象（Observable） 可观察对象支持在应用中的发布者和订阅者之间传递消息。 可观察对象可以发送多个任意类型的值 —— 字面量、消息、事件。 基本用法和词汇 作为发布者，你创建一个 Observable 的实例，其中定义了一个订阅者（subscriber）函数。 当有消费者调用 subscribe() 方法时，这个函数就会执行。 订阅者函数用于定义“如何获取或生成那些要发布的值或消息”。 要执行所创建的可观察对象，并开始从中接收通知，你就要调用它的 s
LiveData是Jetpack架构组件Lifecycle 库的一部分，是一个可感知生命周期的可观察容器类 (Observable)。与常规的可观察类不同，LiveData 具有生命周期感知能力，这意味着它具有感知应用组件（如 Activity、Fragment 或 Service）的生命周期的能力，并且LiveData仅更新处于活跃生命周期状态的应用组件观察者。
在分布式系统中，应用通常包含业务逻辑、非功能性需求（NFR）和中间件依赖（三方依赖）。在应用程序中，只有业务逻辑才承载具体的业务价值，NFR 和三方依赖是必要的非增值活动，不直接产生业务价值，但是非增值活动耗费开发人员大量的时间和精力，导致业务交付速度慢。
今天的 IT 系统正在生成、收集和处理比以往更多的数据。而且，他们正在处理高度复杂的流程（正在自动化）以及跨越典型组织边界的系统和设备之间的集成。同时，预计 IT 系统的开发速度更快、成本更低，同时还具有高可用性、可扩展性和弹性。 为了实现这些目标，开发人员正在采用架构风格和编程范式，例如微服务、事件驱动架构、DevOps 等。正在构建新的工具和框架来帮助开发人员实现这些期望。 开发人员正在结合事件驱动架构 (EDA) 和微服务架构风格来构建具有极强可扩展性、可用、容错、并发且易于开发和维护的系统。 在本文
服务网格化是一种新兴的架构模式，它旨在解决微服务架构中的一些常见问题，例如服务发现、负载均衡、故障恢复、安全性等。服务网格化通过将这些功能从应用程序中分离出来，并将它们放在一个专门的网络层中，从而使得应用程序可以更加专注于业务逻辑，而不必担心这些底层的问题。
这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
在前面，我们提出了一个问题：随着模块和节点的增多，微服务之间难免会遇到各种网络问题。为了解决这些问题，目前有一个解决方案，即使用Spring Cloud中的各个组件。然而，这种解决方案不仅需要更多的学习成本，而且对代码有一些要求，比如必须使用Java开发。这就导致了系统的单一性。因此，今天我们将讨论一下服务网格Service Mesh。
主要思想就是用到了观察者模式思想，让观察者和被观察者解耦，同时还能感知到数据的变化，所以一般被用到ViewModel中，ViewModel负责触发数据的更新，更新会通知到LiveData，然后LiveData再通知活跃状态的观察者。
2023 年了，我即将跑路的同事出去面试的时候，告诉我发现面试官还在问“不同框架的响应式有什么区别”这样老生常谈的问题！
根据CNCF的最新年度调查，很明显，很多人对在他们的项目中使用服务网格表现出了浓厚的兴趣，并且许多人已经在他们的生产中使用它们。近69％的人正在评估Istio，64％的人正在研究Linkerd。Linkerd是市场上第一个服务网格，但是Istio使服务网格更受欢迎。这两个项目都是最前沿的，而且竞争非常激烈，因此选择一个项目是一个艰难的选择。在此博客文章中，我们将了解有关Istio和Linkerd体系结构，其运动部件的更多信息，并比较其产品以帮助您做出明智的决定。
这是微服务架构系列文章的第 3 篇 高可用性、可扩展性、故障恢复能力和性能是微服务的特征。您可以使用微服务架构模式来构建微服务应用程序，从而降低微服务失败的风险。 模式分为三层： 应用模式 应用程序模式解决了开发人员面临的问题，例如数据分解、数据维护、测试、用户界面和一些可观察性模式。 让我们回顾一下这些应用程序模式的基础知识。 分解模式 选择如何将单体系统分解为服务 按业务能力分解——服务是围绕业务能力组织的。 按子域分解——服务是围绕域驱动设计的子域组织的。 数据模式 数据一致性——每个
关于LiveData,在2022尾声的今天，从事 Android 开发的小伙伴一定不会陌生。相应的，关于 LiveData 解析与使用的文章更是数不胜数，其中不乏优秀的创作者，在众多的文章以及前辈面前，本篇也不敢妄谈能写的多么深入,易懂。
本文译自 Service Mesh Comparison: Istio vs Linkerd[1]，作者 Anjul Sahu，译者张晓辉。
微服务架构可谓是当前软件开发领域的技术热点，它在各种博客、社交媒体和会议演讲上的出镜率非常之高，无论是做基础架构还是做业务系统的工程师，对微服务都相当关注，而这个现象与热度到目前为止，已经持续了近 5 年之久。
在angular项目中我们不可避免的要使用RxJS可观察对象(Observables)来进行订阅(Subscribe)和退订(Unsubscribe)操作;
非自上而下的客户界面联合项目，极易受客户的工作安排影响，导致实际时间窗口很小。就需要我们的混沌方案，在充分覆盖目标系统的基础上，可以把最重要的事项优先执行以取得客户信任。
DataHub 是第三代元数据平台，支持为现代数据堆栈构建的数据发现、协作、治理和端到端可观察性。DataHub 采用模型优先的理念，重点是解锁不同工具和系统之间的互操作性。
Microsoft DevOps 文档里的文章（https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/devops/report/dashboards/cycle-time-a
Ryann Liu，携程高级软件工程师，负责中文版、国际版支付Android端的开发及维护工作。
- 前言 - 在本教程中，我们将介绍服务网格的基础知识，并了解它如何实现分布式系统架构。 我们将主要关注Istio，它是服务网格的一种具体实现。在此过程中，我们将介绍Istio的核心架构。 - 什么是服务网络 - 在过去的几十年中，我们已经看到了单体应用程序开始拆分为较小的应用程序。此外，诸如Docker之类的容器化技术和诸如Kubernetes之类的编排系统加速了这一变化。 尽管在像Kubernetes这样的分布式系统上采用微服务架构有许多优势，但它也具有相当的复杂性。由于分
首先微服务并没有一个官方的定义，想要直接描述微服务比较困难，我们可以通过对比传统WEB应用，来理解什么是微服务。
译文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/369068128 译者：iyacontrol 来源：分布式实验
我们将主要关注Istio，它是服务网格的一种具体实现。在此过程中，我们将介绍Istio的核心架构。
本文主要介绍 Windows 环境下搭建 PostgreSQL 的主从逻辑复制，关于 PostgreSQl 的相关运维文章，网络上大多都是 Linux 环境下的操作，鲜有在 Windows 环境下配置的教程，所以本文采用 Windows 环境作为演示系统来进行 PostgreSQL 高可用数据库服务的搭建。
规则1：不要在循环，条件或嵌套函数中调用 Hook， 确保总是在你的 React 函数的最顶层调用他们。规则2：只能在函数组件或者自定义hook中使用hook函数。
首先微服务并没有一个官方的定义，想要直接描述微服务比较困难，我们可以通过对比传统WEB应用，来理解什么是微服务。 传统的WEB应用核心分为业务逻辑、适配器以及API或通过UI访问的WEB界面。业务逻辑定义业务流程、业务规则以及领域实体。适配器包括数据库访问组件、消息组件以及访问接口等。一个打车软件的架构图如下：
译自 Dapr as the Ultimate Microservices Patterns Framework 。
王者的诞生：为什么Istio有如此高的呼声？ 什么是 Istio？ 官方定义：它是一个完全开源的服务网格，作为透明的一层接入到现有的分布式应用中。它也是一个平台，可以与任何日志、遥测和策略系统进行集成。Istio 多样化的特性让你能够成功且高效地运行微服务架构，并提供保护、连接和监控微服务的统一方法。 Service Mesh 的新形态：增加控制平面 为什么 Istio 能 C 位出镜？ 出击及时（2017 年 5 月发布 0.1版本） 三巨头光环加身 第二代 Service Mesh Envoy 的加入让
微服务¹架构的目标是帮助工程团队更快，更安全，更高质量地交付产品。解耦服务允许团队快速迭代，对系统的其余部分影响最小。
在开始之前，让我们先谈谈什么是 eBPF。该首字母缩写词代表可扩展伯克利包过滤器。我不认为这很有帮助。您真正需要知道的是，eBPF 允许您在内核中运行自定义代码。它使内核可编程。让我们稍作停顿，确保我们都在同一个页面上了解内核是什么。内核是操作系统的核心部分，分为用户空间和内核。我们通常编写在用户空间中运行的应用程序。每当这些应用程序想要以任何方式与硬件交互时，无论是读取还是写入文件、发送或接收网络数据包、访问内存，所有这些都需要只有内核才能拥有的特权访问权限。用户空间应用程序必须在想要做任何这些事情时向内核发出请求。内核还负责诸如调度这些不同的应用程序之类的事情，以确保多个进程可以同时运行。
MVP 模式将 Controller 改名为 Presenter，同时改变了通信方向。
如果你研究过云原生应用程序和相关技术，大概率你遇到过 CNCF 的云原生全景图。这张全景图技术之多规模之大无疑会让人感到震惊，该如何去理解这张图呢？
我们正在将单体架构转换为微服务，采用服务网格，并从“分布式和解耦优先”的角度接近世界。我不太喜欢引入新术语，但是企业内部不断出现一个概念：“Cluster Out”。意思就是：清晰的愿景，新鲜的代码，对开源的新承诺。
LiveData 的历史要追溯到 2017 年。彼时，观察者模式有效简化了开发，但诸如 RxJava 一类的库对新手而言有些太过复杂。为此，架构组件团队打造了 LiveData: 一个专用于 Android 的具备自主生命周期感知能力的可观察的数据存储器类。LiveData 被有意简化设计，这使得开发者很容易上手；而对于较为复杂的交互数据流场景，建议您使用 RxJava，这样两者结合的优势就发挥出来了。
（前面我们已经了解TRTC的基本架构和功能，现在我们就来接入实时视频通话功能，此功能和微信的一对一视频通话是一致的，需要两个角色，一个角色是主动呼叫、一个为呼叫接听，结合使用场景我们来接入此功能。
Cilium 是一个开源的云原生解决方案，用于提供、保护(安全功能)和观察(监控功能)工作负载之间的网络连接，由革命性的内核技术 eBPF 提供动力。Cilium 主要使用场景是在 Kubernetes中，但 Cilium 的优势并不仅限于 Kubernetes 环境。
PostgreSQL 本身是支持流式复制的，而大部分数据库都支持逻辑复制的方式，流式复制稳定高效，但缺点是不灵活，而逻辑复制的优点就在于此。
ngAfterContentInit:当把内容投影进组件之后调用，第一次调用ngDocheck()之后调用，只调用一次，只适用于组件
微服务架构的目标是帮助工程团队安全快速地完成高质量的产品交付。良好解耦的服务能够在最小化对其它系统的影响的条件下进行快速迭代。
Hystrix的本质作用是当系统资源过载（Over Load Control）时提供服务状态保护机制，包括下面四个方面。
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