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,
最近leader给了KingYiFan一个任务,就是对接某国企的业务,人家用的淘宝的HSF框架RPC通信 根本不用httpclient what??? RPC不是Dubbo底层协议吗?这怎么通讯呢?翻遍了整个百度没有我想要的。 有一个大佬人家自己封装了一个RPC通讯含监控中心(积分下载的)需要联系我哈。
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。
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。
Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 微服务生态下的网关组件,一直以来备受 Java 社区的用户关注,很多企业选择使用其作为微服务网关或者业务网关。在阿里云上,也不乏有很多网关类型的产品供用户使用,例如 API Gateway 和 MSE Higress,使用 PaaS 化的方式提供网关能力,用户不再需要关注网关的实现,直接获得开箱即用的能力。在从前,用户只能选择自建 Spring Cloud Gateway,或者购买云产品,而今天介绍的 EDAS 增强 Spring Cloud Gateway 的新姿势,给用户提供了一个新的选择。
IDEA 中有很多鬼斧神工的插件,在一次与中间件运营团队的同事的交流中了解到这款插件:“这款免费的 IDEA 插件可以有效地提升开发部署效率。”使用了一段时间之后,决定做一个简单的测评,以向更多的 IDEA 使用者介绍这款工具,如果你拥有云主机并且需要进行开发部署,你可以选择阅读这篇文章。
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。
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上周四晚刚回到家,就接到了软负载同学的电话,说是客户线上出了故障,我一听”故障“两个字,立马追问是什么情况,经过整理,还原出线上问题的原貌:
在接触 Cloud Toolkit 之前,用什么方法来部署一个 SpringBoot 应用呢?作为一个偏正经的测评人员,我不会为了凸显出 Cloud Toolkit 的强大而去翻出一些上古的部署工具来做对比,而是直接使用 Intellij IDEA 的内置功能与之对比。
作为一个 Java 程序员,我们大多数会在 Intellij IDEA 中基于 SpringBoot 来开发 WEB 应用,所以本文中的测评将会基于以下几个架构来构建:
近日,有报道称在 HashCorp 的商业软件试用协议上发现,旗下所有商业产品禁止在中国境内使用、部署、安装,这其中就包含了 Terraform, Consul, Vagrant 等众多知名软件,其中 Consul 是一个在微服务领域的开源软件,可以用于做注册发现、配置管理等场景。
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。
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
9月份的时候,我接到了大量的提问。其中大部分是围绕 Spring Boot、Spring Cloud、Dubbo、Zookeeper、Redis,而这些问题直接问到我怀疑人生。忍不住在想自己是不是一个 Java 后台开发,为什么拥有多年的工作经验却无法进行问题回答。
这是一篇数据科学领域的翻译文章,名称 Common Patterns for Analyzing Data 数据分析的通用模式。
导读:涉及开发的技术人员,永远绕不开的就是将应用部署到相应服务器上,本文将给大家讲解:对于容器服务 ACK,怎么实现真正“一键部署”,提高开发部署效率,在 K8s 的运用上做到快人一步。
随着互联网时代的不断发展,开发者可能会面临这样的困境:为了解决问题、提升开发效率而竭力研发出来的“创新”,似乎削弱了他们在公司的重要程度,甚至取代了他们原先的地位。比如,在云原生时代,部分企业更愿意选择 K8s 来解决运维、弹性的问题,而不是组建一支需要耗费大量雇佣资金、管理资金的研发团队。
在此文之前,我写过一篇 《一文聊透 Dubbo 优雅停机》,这篇文章算是一个续集,优雅停机和优雅上线两者都是微服务生命周期中,开发者必须关心的环节。
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。
cnblogs.com/huojg-21442/articles/8194348.html
Java 凭借着自身活跃的开源社区和完善的生态优势,在过去的二十几年一直是最受欢迎的编程语言之一。步入云原生时代,蓬勃发展的云原生技术释放云计算红利,推动业务进行云原生化改造,加速企业数字化转型。
老早就听闻 ”中间件小姐姐“ 的名气,刚好这一次遇上小姐姐做直播,嗲嗲的声音真是甜得不行,要是以后都是这种软萌音来做直播,我一定准时准点抢座位并且乖乖吃下这一剂安利。
“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。
Spring Boot应用异常处理是指在Spring Boot应用中对异常进行捕获和处理的机制。当应用发生异常时,可以通过异常处理机制来捕获异常并进行相应的处理,例如返回友好的错误信息给用户,记录异常日志等。
在软件开发的世界里,异常就如同人生中的意外,时常会出现,却又令人防不胜防。无论是在什么规模的项目中,异常处理都是不可或缺的一环。今天,我们将深入探讨,在项目开发中,为什么你一定会使用异常处理,以及如何巧妙地运用它,为你的代码赋予更高的稳定性和可维护性。
系统中异常包括两类:预期异常和运行时异常RuntimeException,前者通过捕获异常从而获取异常信息,后者主要通过规范代码开发、测试等手段减少运行时异常的发生。
相信我们每个人在SpringMVC开发中,都遇到这样的问题:当我们的代码正常运行时,返回的数据是我们预期格式,比如json或xml形式,但是一旦出现了异常(比如:NPE或者数组越界等等),返回的内容确实服务端的异常堆栈信息,从而导致返回的数据不能使客户端正常解析; 很显然,这些并不是我们希望的结果。
Java全局异常处理器是一种处理Java程序中未被捕获的异常和错误的机制。它可以捕获在程序中所有代码块中发生的异常和错误,包括未被try-catch块捕获的异常和错误。通过设置全局异常处理器,可以在程序发生异常或错误时进行特定处理,如记录日志、提供友好的错误信息、发送警报等。全局异常处理器需要实现Thread.UncaughtExceptionHandler接口,并在程序启动时通过Thread.setDefaultUncaughtExceptionHandler()方法设置。
在软件开发过程中,错误和异常是不可避免的。异常处理是一种重要的编程技巧,可以帮助我们优雅地处理错误情况,避免程序崩溃或产生意想不到的行为。Python提供了强大的异常处理机制,本文将详细探讨Python的异常处理机制及其应用场景。
异常处理是编写健壮、可靠和易于调试的Python代码中不可或缺的一部分。在本文中,我们将深入探讨Python中的异常处理机制,并分享一些最佳实践和代码示例,以帮助您更好地处理错误情况和提高代码的稳定性。
在快速迭代和持续交付的今天,软件的健壮性、可靠性和用户体验已经成为区别成功与否的关键因素。特别是在Spring框架中,由于其广泛的应用和丰富的功能,如何优雅地处理异常就显得尤为重要。本文旨在探讨在Spring中如何更加高效、准确和优雅地处理异常,帮助开发者更好地构建和维护Spring应用。
异常处理是任何应用程序开发中不可或缺的一部分。Spring Boot提供了强大的异常处理机制,能够帮助开发者优雅地处理各种错误情况,并向用户提供友好的错误信息。本篇博客将介绍Spring Boot中异常处理的基本概念,并通过实例演示如何实现异常处理。
在具体的SSM项目开发中,由于Controller层为处于请求处理的最顶层,再往上就是框架代码的。 因此,肯定需要在Controller捕获所有异常,并且做适当处理,返回给前端一个友好的错误码。
SpringMVC是一种流行的Java Web框架,它为开发人员提供了一种快速、高效的方式来构建Web应用程序。在任何Web应用程序中,异常处理是一个必要的组件,因为它可以帮助我们处理错误和异常情况。SpringMVC提供了一个强大的异常处理机制,使得开发人员能够捕获和处理不同类型的异常,从而提高应用程序的可靠性和可维护性。
在开发Web应用程序时,异常处理是一项非常重要的任务。异常处理可以提高程序的健壮性和稳定性。Java后端开发人员可以设计一个统一的全局异常处理方案来解决异常处理的问题,避免代码冗余,提高开发效率。在本文中,我们将介绍如何设计Java后端的全局异常处理方案。
有余力可以自建异常处理平台,有一套异常处理流程,有个炫酷且实用的Dashboard。
在 Python 中,协程是一种轻量级的线程,可以在同一个线程内执行多个任务,从而实现高效的并发编程。在协程中,异常处理和错误调试也是非常重要的,因为在异步编程中,错误很容易出现并且难以调试。
异常处理是每个程序员在编写代码时都会遇到的重要概念。Python提供了强大而灵活的异常处理机制,允许开发者在面对错误情况时采取适当的措施,以确保程序的稳定性和可维护性。本文将深入探讨Python的异常处理,从基础概念到高级技巧,帮助你更好地理解和利用异常处理机制。
除了使用@ExceptionHandler注解外,我们还可以使用异常处理器配置来实现SpringMVC的异常处理。这种方式需要在Spring配置文件中定义异常处理器,并将其注册到SpringMVC的处理器映射器中。当应用程序发生异常时,处理器映射器将自动查找相应的异常处理器来处理异常。
在 C++ 中,异常处理是一种用于处理程序运行过程中发生的错误或异常情况的机制。当程序出现异常情况时,可以使用异常处理机制来捕获、传递和处理异常,以保证程序的稳定性和可靠性。
其本质还是把异常交给SpringMVC框架来处理 系统的dao、service、controller出现异常都通过throws Exception向上抛出,最后由springmvc前端控制器交由异常处理器进行异常处理。springmvc提供全局异常处理器(一个系统只有一个异常处理器)进行统一异常处理。
在开发过程中,异常处理是必不可少的一部分。SpringBoot 是一款非常流行的微服务框架,它提供了丰富的机制来处理异常。本文将介绍 SpringBoot 中如何优雅地处理异常,包括异常处理机制、全局异常处理器、自定义异常等。
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