EDAS支持语言Java，C++，PHP。EDAS支持Idea，Eclipse；Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理，不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架，能构建高可用的分布式系统，考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网（轻量配置中心）。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置，优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能，可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口，需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的，可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址}；通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS)，调用链查询(可查看慢业务和出错业务)，调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能，但目前只有短信与邮件通知的方式，报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型：中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上，仅允许部署单独一个应用)，Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例)，所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况，对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态，对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器，容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延，容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理，包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数，Tomcat参数，可对应用的实例分组(可按分组部署应用，添加实例到分组)，可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群：Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息，应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组（group、DataId、Content）组成。 EDAS 提供主子账号体系，付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源，所有权限)，但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建，子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权，EDAS授权(两种方式互斥，有了RAM授权，那么就不能在EDAS中授权)，主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB（Server Load Balancer）、专有网络VPC（Virtual Private Cloud）这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生，如果无客户访问网站，
“没有最好的技术，只有最合适的技术。”我想这句话也同样适用于微服务领域，没有最好的服务框架，只有最适合自己的服务改造。在Dubbo的未来规划中，除了保持自身技术上的领先性，关注性能，大流量，大规模集群领域的挑战外，围绕Dubbo核心来发展生态，将Dubbo打造成一个服务化改造的整体方案也是重点之一。这是我们将推出“服务化改造”系列文章的第二篇，通过在一些外围系统和服务化基础组件上的开发实践，分享Dubbo生态下的服务化改造收获和总结。
本文是《微服务治理实践》系列篇的第二篇文章，为大家介绍如何实现服务查询。该系列文章基于阿里云商业化产品 EDAS 的微服务实践，如果你的团队具备较强的微服务治理能力，那么希望我们在微服务治理方面的实践和背后的思考，可以为你提供一些参考。
聊起微服务的服务注册与发现，很多人立马就会脱口而出 zk、etcd、consul、eureka 这些组件，进而聊到 CAP 如何取舍，性能如何，高可用和容灾是怎么实现的。
在 Kubernetes 中针对各种工作负载，提供了多种控制器，其中 Deployment 为官方推荐，被用于管理无状态应用的 API 对象。本文将结合 Deployment 的特性，与常见的发布策略，以及我们在分批发布场景下的实践，做一些分享。
cnblogs.com/huojg-21442/articles/8194348.html
本文主要针对中小型互联网公司，特别适用于手机APP或者pc的后台架构，基本可以支撑5万日活。本文会对可能用到的相关技术进行技术选型的说明，以及技术的架构介绍。
随着互联网架构的扩张，分布式系统变得日趋复杂，越来越多的组件开始走向分布式化，如微服务、消息收发、分布式数据库、分布式缓存、分布式对象存储、跨域调用，这些组件共同构成了繁杂的分布式网络，那现在
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。
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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。
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
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。
分布式系统 分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。内聚性是指每一个数据库分布节点高度自治，有本地的数据库管理系统。透明性是指每一个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的，看不出是本地还是远程。在分布式数据库系统中，用户感觉不到数据是分布的，即用户不须知道关系是否分割、有无复本、数据存于哪个站点以及事务在哪个站点
近年来，美国在 FinTech 领域不断实现技术突破和创新，特别是区块链方向，传统 IT 巨头、金融企业纷纷涉足其中，先后创建了 Hyperledger、R3、EEA 等著名区块链技术与应用联盟，积极地开展开源项目孵化，并在多个应用领域，包括但不限于 1）金融服务 2）政府治理 3）保险 4）医疗健康 5）物联网 6）供应链 7）信息通信技术（ICT）得到广泛的概念验证和试点落地。 为了更好地发展区块链技术，防范技术高速发展所孕育的潜在风险，行业标准刻不容缓。在此背景下，工信部中国电子技术标准化研究院牵头组
ZooKeeper 是一种开源的分布式协调服务，由雅虎公司开发。它可以帮助分布式应用程序实现数据同步、配置管理、命名服务等功能，并具有高可用性、可靠性和可扩展性等特性。本文将对 ZooKeeper 的定义、特性和使用场景进行详细介绍。
一、zookeeper简介 zookeeper是一个分布式应用程序协调服务，分布式应用程序可以基于它实现同步服务。具体来讲zookeeper可以实现的分布式协调服务包括： 1）统一名称服务 2）
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。
上面说这么多，总结一下，ZK 能解决分布式应用开发的问题，ZK 能很好的解决问题。到这一步，疑问就更多了：
上面说这么多，总结一下，ZK 能解决分布式应用开发的问题，ZK 能很好的解决问题 。到这一步，疑问就更多了：
前面给大家介绍了：关系型数据库 MySQL 、 NoSQL 数据库 Redis 、 MongoDB 、搜索引擎 ElasticSearch 、大数据 Hadoop 框架、PostgreSQL 数据库、消息中间件 Kafka 等知识体系学习的文章。
对于很多做离线或者实时数仓的小伙伴来说，我先问几个问题，看看小伙伴萌能回答上来吗？
WCF（Windows Communication Foundation）是微软开发的一种服务导向的框架，用于构建分布式应用程序。WCF是.NET框架中的一部分，提供了一种统一的编程模型，使开发人员可以轻松地创建、配置和管理分布式应用程序。WCF支持多种传输协议和编码方式，如TCP、HTTP、SOAP和JSON等。WCF框架可以使客户端应用程序和分布式服务之间的通信变得更加简单和可靠。
在整个过程中，与团队成员和相关利益相关者进行有效的沟通和协作非常重要。确保你理解需求，并根据实际情况进行适当的调整和改进。此外，遵循良好的分布式系统设计原则和最佳实践，可以提高应用的性能、可靠性和可扩展性。
我们在之前的文章中，连续使用四篇文章的篇幅介绍过 gRPC 的相关知识，如果有读者朋友还未阅读，可以按需翻阅一下前面的四篇关于 gRPC 的文章。
自从产品经理银时小伙和他的开发小哥们在去年12月发布 Cloud Toolkit（一款 IDE 插件）以来，已帮助数以万计的开发者们提高了业务的部署效率。期间，开发者们不仅是 Cloud Toolkit 的使用者，同时也作为设计者参与了插件的更新迭代。
🐯 大家好，我是猫头虎！在这个技术快速发展的时代，软件架构的演进无疑扮演着关键角色，尤其是对我们软件开发者来说。如何选择合适的软件架构，如何权衡其优缺点，无疑是我们每个开发者都要面临的问题。今天，我将深入探讨四种主流的软件架构：单体架构、分布式应用、微服务架构以及Serverless架构。我们将一起探讨它们的核心思想、优劣势以及典型的应用场景，帮助大家更精准地定位到适合自己项目的架构模型。希望这篇博客能够在你的技术道路上点亮一盏指路灯，并为你在软件架构的道路上披荆斩棘！💻🚀
本系列每篇文章都是从实际生产出发，帮助大家理解全局一致性快照。可能很多小伙伴都知道 flink 是使用 barrier 来做全局一致性快照，但是我提两个问题，为什么 flink 的 barrier 能够保证全局一致性快照的正确性？barrier 到底发挥了怎样的作用？小伙伴们能回答上来么，有想过背后的原因嘛，楼主通过本篇文章抛砖引玉，希望小伙伴们能够喜欢~ ❞
现在随处可见分布式集群这个词,由于分布式和集群这两个词经常被放在一起使用,所以两个词似乎就是连在一起使用的,其实并非如此.
典型的互联网应用的日志系统，从功能需求上看主要包括收集，存储和分析，以及展示这样三个部分，因此整个系统我觉得也可以按此思路大致可以分为三个部分：
支付（Payment）系统可以很复杂，比如可以和银行打交道，和信用卡系统打交道。如果我们考虑用户在一家电商买东西，在结账的时候，借助电商支持的支付系统（Payment Service Provider）来完成支付行为。
Blockchain games do give many players a unique and novel experience.Decentralization through smart contract and blockchain technology applications
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。
转载自：https://www.cnblogs.com/jiangyu666/p/8522547.html
在当今大数据时代，处理和存储海量数据已成为许多应用的关键需求。为了满足这一需求，分布式计算和存储技术应运而生。Java作为一种广泛使用的编程语言，具有丰富的生态系统和强大的工具支持，被广泛应用于分布式计算和存储领域。
分布式计算是指会调用其它地址空间的程序，很可能是在其它机器上。调用者只知道一个接口，而关于被调用者的其它信息一无所知
目前分布式应用数量非常多，因为分布式应用具有集中式应用所不具备的优点，在这种分布式环境下，应当如何处理配置文件呢？配置文件在网络环境中是必不可少的一个工具，能够承载海量的信息，想要处理配置文件，必须要通过针对分布式环境的专业工具，那就是分布式配置中心，下面为大家简单介绍分布式配置中心nacos的相关内容。
区块链技术正在重构我们的世界。如果你不信，回头看看过去10年互联网技术对这个世界的改变。今天我们要聊的，是基于区块链技术的分布式应用（DAPP），一个我们降会经常使用的新型应用技术。
Orleans建立在.NET开发人员生产力的基础上，并将其带入了分布式应用程序的世界，例如云服务。 Orleans可从单个本地服务器扩展到云中全局分布的高可用性应用程序。
Leader 作为整个 ZooKeeper 集群的主节点，负责响应所有对 ZooKeeper 状态变更的请求。它会将每个状态更新请求进行排序和编号，以便保证整个集群内部消息处理的 FIFO，写操作都走 leader
反应式编程的提出，是在分布式编程刚兴起不久。当时没有各种 PaaS 平台，而分布式系统中，常常出现一个节点出问题，导致整个系统瘫痪的情况。所以，反应式编程的思想是：不等不靠，即当有一个节点慢下来的时候，整个系统都放慢，以此来避免灾难性的后果。
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。
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