一、概念 为什么学习Config 分布式系统中，项目比较多，配置文件没有统一管理的方式 配置文件分散在不同项目中，修改起来比较麻烦 配置文件存在安全性问题 配置文件修改后的动态刷新，无法实现的 Config介绍： 将配置文件编写在Git仓库中。 通过ConfigServer拉取Git仓库中的配置信息。 其他服务作为ConfigClient与ConfigServer进行交互，拉取到相应的配置信息 二、搭建ConfigServer 准备Git仓库，并编写配置文件，命名规则：服务名-环境名.yml
Tair是由淘宝网自主开发的Key/Value结构数据存储系统，在淘宝网有着大规模的应用。 在登录淘宝、查看商品详情页面或者在淘江湖和好友“捣浆糊”的时候，都在直接或间接地和Tair交互。
启动项目访问Git上面的配置信息http://localhost:port/{branch}/{application}-{profile}.yml 在ConfigServer无问题后在尝试连接Config-Client
转自：http://code.taobao.org/p/tair/wiki/command/
alibaba有好几个分布式框架，主要有：进行远程调用(类似于RMI的这种远程调用)的(dubbo、hsf)，jms消息服务(napoli、notify)，KV数据库(tair)等。 这个框架/工具/产品在实现的时候，都考虑到了容灾，扩展，负载均衡，于是出现一个配置中心(ConfigServer)的东西来解决这些问题。
默认情况下不能实时刷新配置文件信息,需要重启服务器才能刷新配置文件,这样不是很方便
1.引入actuator依赖spring-boot-starter-actuator
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统，目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB，数百多个 Redis 缓存集群实例，数万多个 Redis 数据节点，其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
一家小超市，一个收银员，同时还兼着干点其他的事情，例如，打扫卫生、摆货。来买东西的人多起来了，排队很长，顾客受不了，于是增加了一个收银台，雇了一个收银员。忙的时候收银员根本没时间去打扫卫生，超市内有点脏，于是雇了一个专门打扫卫生的。随着顾客不断增加，超市也经过好几次装修，由以前的一层变成了两层，这个时候所做的事情就是不断增加收银台、收银员和打扫卫生的人。在超市运转的过程中，老板发现一个现象，有些收银台排很长的队，有些收银台排的人不多，了解后知道是因为收银台太多了，顾客根本看不到现在各个收银台的状况。对于这个现象，一 种简单的方法就是继续加收银台。但一方面，超市没地方可加收银台了，另一方面，作为老板，当然不需要雇太多的人，于是开始研究怎样让顾客了解到收银台的状况，简单地加了一个摄像头和一个大屏幕，在大屏幕上显示目前收银台的状况，这样基本解决了这个问题。排队长度差不多后，又出现了一个现象，就是有些收银台速 度明显比其他的慢，原因是排在这些收银台的顾客买的东西特别 多，于是又想了一招，就是设立专门的10件以下的通道，这样买 东西比较少的顾客就不用排太长的队了，这一招施展后，顾客的满意度明显提升，销售额也好了不少，后来就继续用这招应对团购状况、VIP 状况。在解决了上面的一些烦心事后，老板关注到了一个存在已久的现象，就是白天收银台很闲，晚上则很忙，于是从节省成本上考虑，决定实行部分员工只在晚上上班的机制，白天则关闭一些收银台，顾客仍然可以通过大屏幕看到哪些收银台是关闭的，避免走到没人的收银台去，实行这招后，成本大大降 低了。 这个生活中的例子及其解决的方法，其实和互联网网站发展过程中的一些技术是非常类似的，只是在技术层面用其他名词来 表达了而已，例如，有集群、分工、负载均衡、根据QoS分配资 源等。
HSF全称为High-Speed Service Framework，旨在为淘系的应用提供一个分布式的服务框架，HSF从分布式应用层面以及统一的发布/调用方式层面为大家提供支持，从而可以很容易的开发分布式的应用以及提供或使用公用功能模块，而不用考虑分布式领域中的各种细节技术，例如远程通讯、性能损耗、调用的透明化、同步/异步调用方式的实现等等问题。
MongoDB 是一个高性能、可扩展的 NoSQL 数据库，常用于存储非结构化数据。随着数据量的增加，单个 MongoDB 实例的性能和可用性可能会受到限制。为了解决这个问题，可以使用 MongoDB 集群来实现数据的分布和复制。
Remoting: 网络通信框架，实现了 sync-over-async 和request-response 消息机制.
使用分布式微服务开发和部署项目，其中的一个优势就是：使用分布式配置协调服务，达到统一配置存储和使用。
在启动 aiportal-wsm-service 微服务程序时，我们可以从 console 输出日志定位出 ConfigServicePropertySourceLocator 类调用了配置中心接口地址：http://localhost:8888。
关于OBproxy的功能与介绍就不再详细说明了，从3.1.3开始，OB提供了config server的源码作为tool在开源仓库内。
http://code.taobao.org/p/tair/wiki/index/
在公司业务初创时期，面对的主要问题是如何将一个想法变成实际的软件实现，在这个时候整个软件系统的架构并没有搞得那么复杂，为了快速迭代，整个软件系统就是由“App+后台服务”组成，而后台服务也只是从工程角度将应用进行Jar包的拆分。此时软件系统架构如下：
SpringBoot CLI 是spring Boot项目的脚手架工具。而本文的Spring Cloud cli则是基于SpringBoot Client的一个插件，用于支持Cloud相关的组件。
在微服务架构中，服务之间有着错综复杂的依赖关系，每个服务都有自己的依赖配置，在运行期间很多配置会根据访问流量等因素进行调整，传统的配置信息处理方式是将配置信息写入xml、.properties等配置文件中，和应用一起打包，每次修改配置信息，都需要重新进行打包，效率极低，动态配置中心就是为了解决这一问题。动态配置中心也是一个微服务，我们把微服务中需要动态配置的配置文件存放在远程git私有仓库上，微服务会去服务器读取配置信息，当我们在本地修改完代码push到git服务器，git服务器端hooks自动检测是否有配置文件更新，如果有，git服务端通过消息队列给配置中心发消息，通知配置中心刷新配置文件。
3:准备json数据 自己写了一个json数据，放在服务器上，现在要通过vue项目调用数据 http://47.xxx.xx.78:8091/ConfigServer/picture.action
解释： application： 配置文件的名字 profile：对应的环境 label：不同的分支
「 从0到1学习微服务SpringCloud 」01 一起来学呀! 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」02 Eureka服务注册与发现 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」03 Eureka的自我保护机制 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」04服务消费者Ribbon+RestTemplate 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」05消费者Fegin
在分布式系统中，每一个功能模块都能拆分成一个独立的服务，一次请求的完成，可能会调用很多个服务协调来完成，为了方便服务配置文件统一管理，更易于部署、维护，所以就需要分布式配置中心组件了，在spring cloud中，有分布式配置中心组件spring cloud config，它支持配置文件放在在配置服务的内存中，也支持放在远程Git仓库里。引入spring cloud config后，我们的外部配置文件就可以集中放置在一个git仓库里，再新建一个config server，用来管理所有的配置文件，维护的时候需要更改配置时，只需要在本地更改后，推送到远程仓库，所有的服务实例都可以通过config server来获取配置文件，这时每个服务实例就相当于配置服务的客户端config client,为了保证系统的稳定，配置服务端config server可以进行集群部署，即使某一个实例，因为某种原因不能提供服务，也还有其他的实例保证服务的继续进行。
微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单、松耦合的服务，这样可以降低开发难度、增强扩展性、便于敏捷开发。当前被越来越多的开发者推崇，很多互联网行业巨头、开源社区等都开始了微服务的讨论和实践。Hailo有160个不同服务构成，NetFlix有大约600个服务。国内方面，阿里巴巴、腾讯、360、京东、58同城等很多互联网公司都进行了微服务化实践。当前微服务的开发框架也非常多，比较著名的有Dubbo、SpringCloud、thrift 、grpc等。
将 spring boot 项目部署在 k8s 上，需要打镜像，为了实现配置文件可配置，就需要将配置文件与镜像解耦。
《MongoDB command命令处理模块源码实现一》中我们分析了一个客户端请求到来后，mognodb服务端大体处理流程如下：
在本人的微服务系列中，已经演示了各个spring cloud微服务组件的使用，以及相关的示例微服务应用。在每次启动微服务和对微服务进行扩容、缩容都不方便，本文使用docker-compose将以下的微服务容器化，并进行自动化部署。
在本人的微服务系列中，已经演示了各个spring cloud 微服务组件的使用，以及相关的示例微服务应用。在每次启动微服务和对微服务进行扩容、缩容都不方便，本文使用docker-compose将以下的微服务容器化，并进行自动化部署。
已经4天没有更新了，怎么说呢，就很忙，很忙，很忙。主要还是毕业以及从一个城市到另外一个城市的事情，这段时间尽最大可能保持2，3天一更，最晚不超过4，5天一更。
分布式配置中心(configServer) pom依赖 <dependency>
MongoDB sharding 实例从3.4版本升级到 4.0版本 以后插入性能明显降低，观察日志发现大量的 insert 请求慢日志：
最近有两张图快被我用烂了，但是在这里不得不再用一次。这两张图都来自（http://spring.io）首页！
Redis很好用，相比memcached多了很多数据结构，支持持久化。但是在很长一段时间里，原生是不支持分布式的。后来就出现了很多redis集群类产品，Tair是其中胜出的优秀作品之一。
使用springcloud的过程中，使用webhook自动发送一个post到configserver，在自己本机上测试可行，但是在码云或者github上就报下边的错误。 {“timestamp”:“2020-12-13T07:01:11.392+00:00”,“status”:400,“error”:“Bad Request”,“message”:"",“path”:"/actuator/bus-refresh/"}
Spring Cloud Config服务器支持一个Git仓库URL，其中包含{application}和{profile}（以及{label}）的占位符。
最近不知道为什么，恶意代理的请求数越来越多，明明我返回的都是403Forbidden，但是由于数量实在庞大，还是消耗了我大量的带宽和资源。之前的方法已经没有用了，想了半天还是研究研究防火墙吧，虽然仅仅靠Apache也能对某些IP进行黑名单设置，但是感觉还是有点麻烦的。比如最常见的用iptables，或者是ufw，虽然都能很好的做到管理，但是他们基本都需要一条一条的加，十分麻烦。 网上搜索了下，找到了一个挺方便的小工具--CSF（ConfigServer & Security Firewall），这个工具据说除了能够方便的管理IP blacklist，而且也能稍加配置抵御一定量的DDOS攻击。
服务器安全是保护数据和应用程序免受恶意攻击的关键。作为一种常见的安全措施，配置服务器防火墙是确保服务器安全性的重要步骤之一。ConfigServer Security & Firewall (CSF) 是一个流行的服务器防火墙解决方案，本文将详细介绍如何在 CentOS 8 上安装和配置 CSF。
在之前的学习中，我们发现SpringCloud存在许多需要在配置文件中配置的数据，但实际情况下，我们如果一个一个去配置文件必然极其繁琐。因此我们需要一种更加高级的集中化地配置文件管理工具，集中地对配置文件进行配置。
导语：如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，随着算法的快速发展和数据的日益积累，系统也在高效而稳定地升级。 一、背景介绍 前面的系列文章分别介绍了算法和数据，如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，组合成完整的OCR在线服务。伴随着算法的升级和业务的持续接入，系统也经历了从单机版升级到分布式版本；从为了每个算法定制系统
特点：基于单体应用基于业务进行拆分，拆分出来每一个服务独立项目，独立项目独立部署，运行在自己的计算机进程里面，针对于拆分出来的微服务都是基于分布式和管理。
至少前天接触了有致于做物联网平台的某鞋业集团，发现对MongoDB文档数据库理解还是不够深刻。今天再次在两台Linux CentOS主机安装了MongoDB数据库，对其高级特性进行了验证。有以下经验。
Spring Cloud Config是一个解决分布式系统的配置管理方案。它包含了Client和Server两个部分，Server提供配置文件的存储、以接口的形式将配置文件的内容提供出去，Client通过接口获取数据、并依据此数据初始化自己的应用。
分片是数据跨多台机器存储，MongoDB使用分片来支持具有非常大的数据集和高吞吐量操作的部署。
前言 本文心得包括案例基于《重新定义》，动态扩容Eureka是为了不影响已运行服务的情况下进行扩容。
分布式系统中的可靠性和一致性是无法同时保证的，因为我们必须允许网络错误的发生。tair 采用复制技术来提高可靠性，并且为了提高效率做了一些优化。事实上在没有错误发生的时候，tair 提供的是一种强一致性，但是在有data server发生故障的时候，客户有可能在一定时间窗口内读不到最新的数据，甚至发生最新数据丢失的情况。
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现，该框架可以同时支持多种图像识别算法，并提供了灵活的配置方式和容错机制，可广泛应用于各类业务场景。
Spring Cloud Config为分布式系统中的外部化配置提供了服务器端和客户端支持，服务器端统一管理所有配置文件，客户端在启动时从服务端获取配置信息。服务器端有多种配置方式，如将配置文件存储在本地或者存储在远程Git仓库等等，并且在配置文件被更改时，可以通过多种途径如actuator的/refresh端点或者Spring Cloud Bus来动态刷新客户端的配置，而无需重新启动客户端。
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