服务可以有多个端点。在云计算领域,端点通常是指服务的访问入口。一个服务可以通过多个端点提供访问,以满足不同的需求和场景。例如,一个服务可以提供公共端点和私有端点,以便在不同的网络环境下访问。
在腾讯云中,可以使用负载均衡、端口转发等功能,将多个端点映射到同一个服务。这样可以提高服务的可用性和可靠性,同时也方便用户管理和维护。
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端点切片(EndpointSlices) 是一个新 API,它提供了 Endpoint API 可伸缩和可拓展的替代方案。EndpointSlice 会跟踪 Service Pod 的 IP 地址、端口、readiness 和拓扑信息。
拓扑感知提示包含客户怎么使用服务端点的建议,从而实现了拓扑感知的路由功能。 这种方法添加了元数据,以启用 EndpointSlice(或 Endpoints)对象的调用者, 这样,访问这些网络端点的请求流量就可以在它的发起点附近就近路由。
Spring Boot提供了良好的服务监控模块,只需要通过简单的配置便可以完成服务监控和管理。但是服务监控这块内容往往是最容易被忽略的一块内容,今天我们一起来学习一下使用spring-boot-actuator进行服务监控。spring-boot-actuator提供了监控端点,这些端点直接返回JSON字符串,通过这些端点可以查询服务运行状况,为了防止端点直接暴露,一般情况下会使用安全框架,如Spring Security来管理这些端点的安全性。
使用U D P的一些蕴含对于设计和实现服务器会产生影响。通常,客户端的设计和实现比服务器端的要容易一些,这就是我们为什么要讨论服务器的设计,而不是讨论客户端的设计的原因。典型的服务器与操作系统进行交互作用,而且大多数需要同时处理多个客户。
即使与 REST API 打交道这么多年,当我第一次了解到 GraphQL 和它试图解决的问题时,我还是禁不住把本文的标题发在了 Twitter 上。
在生产环境中,如何保证在服务升级的时候,不影响用户的体验,这个是一个非常重要的问题。如果在我们升级服务的时候,会造成一段时间内的服务不可用,这就是不够优雅的。
Windows Communication Foundation (WCF)是一个面向服务编程的综合分层架构。该架构的顶层称为服务模型层(Service Model Layer),使用户用最少的时间和经历建立自己的软件产品和外界通信的模型。它使得开发者能够建立一个跨平台的安全、可信赖、事务性的解决方案,且能与已有系统兼容协作。我将通过几篇文章和大家一起学习WCF,希望能对新手学习WCF有些帮助。
Windows Communication Foundation (WCF)是一个面向服务编程的综合分层架构。该架构的顶层称为服务模型层(Service Model Layer),使用户用最少的时间和经历建立自己的软件产品和外界通信的模型。它使得开发者能够建立一个跨平台的安全、可信赖、事务性的解决方案,且能与已有系统兼容协作。我将通过几篇文章和大家一起学习WCF,希望能对新手学习WCF有些帮助。 从功能的角度来看,WCF 完全可以看作是ASMX,.Net Remoting,Enterprise Serv
API是一个众所周知的概念,当涉及到应用程序监控时,通常还会提到另一个概念——端点(Endpoint)。有时候这两个术语会被结合在一起使用,比如API端点。
近年来,API 网关成了微服务架构中不可或缺的一部分。API 网关为 Uber 所有的应用程序提供一个统一入口,并提供了一个从后端微服务访问数据、逻辑或功能的接口。同时,它还提供了一个集中的地方来实现许多高级职责,包括路由、协议转换、速率限制、负载削减、丰富头信息并传播、数据中心亲缘性限定、安全审计、用户访问阻塞、移动客户端生成等。
使用etcd grpc-proxy start的命令开启 etcd 的 gRPC proxy 模式,包含上表中的静态成员:
场景:在一个拥有多个 Pods 的服务中,需要创建一个 EndpointSlice 来更有效地管理网络端点。
在之前,ntopng引擎对所有警报的配置是单一的:进入偏好页面并指定警报的发送地点。但这是不理想的,原因有很多:包括不可能在不同的渠道向不同的收件人发送警报,或有选择地决定何时发送警报。
创建 Socket 需要设置超时时长 , 要连接的服务器端的端点信息 , 该端点包括 IP 地址和端口号 ;
EndpointSlices是一个令人兴奋的新API,它提供了Endpoints API的可扩展和可扩张的替代方案。EndpointSlice跟踪Pod服务后面的IP地址,端口,准备情况和拓扑信息。
Oauth2.0是一个很通用的验证框架,很多编程语言都对其进行了实现,包括Java、PHP、Python、NodeJS、Ruby、NET、Erlang、Go、C等。大家可以在如下页面,查看自己所使用语言的实现方案。
配置为使用自定义端口时,还可以使用各种 management.server.ssl.* 属性为管理服务器配置自己的SSL。例如,这样做可以让主应用程序使
今年面试了非常多的程序员,不少人简历中写着会 SpringCloud、SpringBoot。于是我问,你们的服务监控是用什么做的?不少人就当场露馅了,我自己都感觉很不好意思继续追问,感觉圆场。
MDK的RL-USB使用起来非常方便,使用RTE的USBD_Config_MSC.h配置不同Device中对应的参数,这个头文件打开如下:
Translated from WebRTC in the real world: STUN, TURN and signaling. 最近刚接触到WebRTC,网上看到这篇介绍WebRTC的文章不错,仔细读了读还算有用,分享出来能帮到一些刚入门的人也挺好的,翻译不好的地方可以直接看原文。
BFF是(Backends For Frontends)单词的缩写,主要是用于服务前端的后台应用程序,来解决多访问终端业务耦合问题。
在微服务系列的这篇文章中,我们将讨论API网关以及它们如何帮助我们解决基于微服务架构的一些重要问题。我们在本系列的第一篇文章中描述了这些和其他问题。
本文翻译自:https://learnk8s.io/graceful-shutdown
Calico 组件 下图显示了 Kubernetes 的必需和可选 Calico 组件,具有网络和网络策略的本地部署。 Calico 组件 Calico API server Felix BIRD confd Dikastes CNI plugin Datastore plugin IPAM plugin kube-controllers Typha calicoctl 云编排器的插件 Plugins for cloud orchestrators Calico API 服务器 主要任务:让您直接使
在本文中,我们将看到 Kubernetes Ingress 为集群内部基于内容的路由和流量控制提供的功能。
异步消息的主要目的是解决跨系统的通信。所谓异步消息,即消息发送者无需等待消息接收者的处理及返回,甚至无需关心消息是否发送与接收成功。在异步消息中有两个极其重要的概念,即消息代理和目的地。当消息发送者发送消息后,消息将由消息代理管理,消息代理保证消息传递到目的地。 异步消息的目的地主要有两种形式,即队列和主题。
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 来源:blog.csdn.net/qq_35246620/article/ details/109166722 文章目录 前言 优雅下线 常见的下线方式 优雅的下线方式 灰度发布 蓝绿部署 滚动部署 金丝雀部署 ---- 前言 在生产环境中,如何保证在服务升级的时候,不影响用户的体验,这个是一个非常重要的问题。如果在我们升级服务的时候,会造成一段时间内的服务不可用,这就是不够优雅的。那什么是优雅的呢?主要就是指在服务升级的时候,不中断整个
Kubernetes是一个流行的容器编排系统,由许多组件组成。其中一个重要的组件是kube-controller-manager。kube-controller-manager是一个控制器,它运行在Kubernetes的主节点上,负责管理和控制集群中的许多不同的控制器,以确保它们按照预期运行。
近期被重点研究的HTTP-over-QUIC的新协议现在已经正式改名为HTTP/3。IETF中的QUIC工作组致力于创建QUIC传输协议。QUIC是通过UDP完成的TCP替换。QUIC最初是谷歌提出并研究的一个进行一个协议,后更名为“HTTP/2-encrypted-over-UDP”协议。
来源:juejin.im/post/5e2179def265da3e152d2561
Amazon Web Services,Microsoft Azure,Google Compute Engine等云服务提供商以及OpenStack,vCloud,OnApp等平台经过API或Web服务正变得日益可编程。若要使用这些API / Web服务,我们需要开发一个连接器。我们有开发当今几乎所有云平台或服务的API连接器的经验。本博客旨在分享我们的经验,并提供开发云服务或平台Web服务连接器所需的一些最佳练习。
OpenFabrics Interfaces (OFI) 是一个新的应用程序接口系列,它向中间件和应用程序公开通信服务。 Libfabric 是 OFI 的第一个成员,是在 OpenFabrics 联盟的支持下,由行业、学术界和国家实验室合作伙伴组成的广泛联盟在过去两年中设计的。 libfabric 在 verbs 接口的目标和目标的基础上进行构建和扩展,专门设计用于满足高性能应用程序的性能和可扩展性要求,例如消息传递接口 (MPI) 库、对称分层内存访问 (SHMEM) 库、分区全局地址 Space (PGAS) 编程模型、数据库管理系统 (DBMS) 以及在紧密耦合的网络环境中运行的企业应用程序。 libfabric 的一个关键方面是它被设计为独立于底层网络协议以及网络设备的实现。 本文简要讨论了创建新 API 的动机,描述了驱动其设计的新颖需求收集过程,并总结了 API 的高级架构和设计
使用微服务比起使用单体式应用程序结构有许多优点。 但是微服务并不像单体式应用程序一样已经有确定的开发模式。 许多问题尚未解决,我们也还没有看到完善的“微服务方式”的实施标准的出现。 测试也不例外。对于整体来说,有单元测试,组件测试,集成测试。界限清晰,编写测试的方式也很清晰。 但是、对于微服务呢? 假设说,你使用微服务之间的 HTTP(s)和 REST 作为你的通信层。 在一个典型的应用中,一个(微)服务有一系列的依赖关系,可能是其他的(微)服务。 在单元测试中一样,第一个想法是模拟对象测试(mocking
在生产环境中,如何保证在服务升级的时候,不影响用户的体验,这个是一个非常重要的问题。如果在我们升级服务的时候,会造成一段时间内的服务不可用,这就是不够优雅的。那什么是优雅的呢?主要就是指在服务升级的时候,不中断整个服务,让用户无感知,进而不会影响用户的体验,这就是优雅的。
前言 去年我们项目做了微服务1.0的架构转型,但是服务监控这块却没有跟上。这不,最近我就被分配了要将我们核心的微服务应用全部监控起来的任务。我们的微服务应用都是SpringBoot 应用,因此就自然而
阅读本文需要5分钟 前言 去年我们项目做了微服务1.0的架构转型,但是服务监控这块却没有跟上。这不,最近我就被分配了要将我们核心的微服务应用全部监控起来的任务。我们的微服务应用都是SpringBoot
本文将介绍如何启用Spring Boot Actuator的所有Endpoints。首先从maven依赖开始,然后讲解如何通过配置文件来控制Endpoint(后称作端点)。最后再学习一下如何确保端点的安全。
引言 重要的应用程序很少是单独存在的;如果不能与其他的应用程序一起使用,应用程序将难以发挥很大的作用。面向服务的体系结构往往将应用程序集成在一起,这样它们就可以协同工作并提高工作效率,每个应用程序都分成必须相互集成的各个部分。SOA 模型——服务使用者调用服务提供者——可能看起来相当简单,但是它提出了两个重要的问题: 使用者如何找到它需要调用的服务的提供者 使用者如何快速而可靠地调用服务,而网络实际上很慢且不可靠? 对于这两个问题,有一个相当简单的答案,即采用称为企业服务总线 (ESB) 的方法。ESB 处
应用整合Hystrix,同时应用包含 spring-boot-starter-actuator 依赖,就会存在一个 /actuator/hystrix.stream 端点,用来监控Hystrix Command。当被@HystrixCommand 注解了的方法被调用时,就会产生监控信息,并暴露到该端点中。当然,该端点默认是不会暴露的,需使用如下配置将其暴露。
Spring Boot作为构建微服务节点的方案,一定要提供全面而且细致的监控指标,使微服务更易于管理!微服务不同于单体应用,微服务的每个服务节点都单独部署,独立运行,大型的微服务项目甚至有成百上千个服务节点。这就为我们进行系统监控与运维提出了挑战。为了应对这个挑战,其中最重要的工作之一就是:微服务节点能够合理的暴露服务的相关监控指标,用以对服务进行健康检查、监控管理,从而进行合理的流量规划与安排系统运维工作!
在推动功能交付的全生命周期中,我们团队严格遵循一套敏捷实践。首先,我们采用数据驱动的方法来识别和提出潜在的功能点或改进点,然后我们以接收文档的形式提出建议。一旦获批,我们便开始细化需求,界定可交付成果的范围。接下来,我们会专注于迭代开发,通过设定一系列便于管理的里程碑,逐步实现这项功能。在技术文档、初始设计模型、 API Schema 和工单创建等准备工作完成后,我们便开始真正地实现这个功能。
考虑到这一现实,请继续阅读有关Kubernetes性能优化的技巧。无论您是刚开始构建集群,还是已经建立并运行了生产环境,我们都将专注于可以提高Kubernetes性能的简单操作。
PetitPotam技术在人们的脑海 中仍然记忆犹新。虽然它不是直接的利用,但它是一个有用的步骤,可以从特权帐户获取未经身份验证的 NTLM 以转发到 AD CS Web 注册服务之类的东西以破坏 Windows 域。有趣的是,在微软最初对修复这些问题不屑一顾之后,他们发布了一个修复程序,尽管在撰写本文时似乎还不够。
点击关注公众号,Java干货及时送达 前言 在生产环境中,如何保证在服务升级的时候,不影响用户的体验,这个是一个非常重要的问题。如果在我们升级服务的时候,会造成一段时间内的服务不可用,这就是不够优雅的。 那什么是优雅的呢?主要就是指在服务升级的时候,不中断整个服务,让用户无感知,进而不会影响用户的体验,这就是优雅的。 实际上,优雅下线是目标,而不是手段,它是一个相对的概念,例如kill PID和kill -9 PID都是暴力杀死服务,相对于kill -9 PID来说,kill PID就是优雅的。但如果单独
自动伸缩是每个人都想要的,尤其是在微服务领域。让我们看看如何在基于Spring Boot的应用程序中实现。
今天给小伙伴们带来的是管理蘑菇博客微服务组件,一款 Docker 可视化工具 Portainer 的安装和使用。
原文链接:https://dzone.com/articles/spring-boot-autoscaler
前面几篇文章都是从大的方面给大家分享Dapr 能帮助我们解决什么问题,微软从开源到1.0 也是经过2年的时间开发,因此我写了这几篇文章也只能是带领大家对Dapr 有个大的印象,真正对Dapr 有认知上的直观感受还是要从示例代码中去体验了,因此今天给大家分享一个交通控制的示例程序,帮助大家对Dapr 的理解更进一步。 2020年的中国.NET开发者峰会朱永光有专门介绍了Dapr,他的演讲中也引用了这个示例,朱永光的演讲视频请看:https://live.csdn.net/room/dotnetconf/1v1d3YbH 。这个示例是github上的一位荷兰的 MVP 写的 https://github.com/EdwinVW/dapr-traffic-control ,我把它翻译成中文介绍给大家,示例的场景是用于使用 Dapr 模拟流量控制系统。对于此示例,我们将使用超速摄像头装置,该装置可在多个荷兰高速公路上找到。在某条高速公路的整个长度上,将测量车辆的平均速度,如果该平均速度高于该高速公路上的超速极限,则该车辆的驾驶员会收到超速罚单。
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