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。
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
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。
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:
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。
在一次系统上线后,我们发现某几个节点在长时间运行后会出现CPU持续飙升的问题,导致的结果就是Kubernetes集群的这个节点会把所在的Pod进行驱逐(调度);如果调度到同样问题的节点上,也会出现Pod一直起不来的问题。我们尝试了杀死Pod后手动调度的办法(label),当然也可以排除调度节点。但是在一段时间后还会复现,我们通过监控系统也排查了这段时间的流量情况,但应该和CPU持续占用没有关联,这时我们意识到这可能是程序的问题。
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:
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。
服务治理可以说是微服务架构中最为核心和基础的模块,它主要用来实现各个微服务实例的自动化注册和发现。
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。
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。
服务是指一个或一组软件功能(例如特定信息的检索或一组操作的执行),其目的是不同的客户端可以为不同的目的重用(例如通过跨进程的网络调用)。Nacos 支持主流的服务生态,如 Kubernetes Service、gRPC|Dubbo RPC Service 或者 Spring Cloud RESTful Service。
首先本文仅作为笔者在做一些调研之后的总结,仅提供思路,不提供源码,所以如果是想直接冲着源码来的,可以跳过此文。如果后续有机会将项目开源出来,会第一时间写新文章讲解实线细节。
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。
转载自:https://www.cnblogs.com/jiangyu666/p/8522547.html
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。
什么是微服务(microservice)?这是企业界正在向计算界提出的问题。一个产品的可持续性取决于它的可修改程度。
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。
cnblogs.com/huojg-21442/articles/8194348.html
随着大数据技术和业务不断发展,将企业的核心能力以数字化形式沉淀到平台,形成以企业服务为中心,以业务中台和数据中台构建起数据闭环运转的运营体系,供企业更高效地进行业务探索和创新,以数字化资产的形态构建企业差异化的核心竞争力。企业中台服务不仅是企业数据的集中地和业务的策源地,更是一个企业开始具备有观察自身问题的显微镜和预见未来问题的望远镜这两种能力的过程。
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
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“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。
服务注册发现是一个经久不衰的话题,Dubbo 早期开源时默认的注册中心 Zookeeper 最早进入人们的视线,并且在很长一段时间里,人们将注册中心和 Zookeeper 划上了等号,可能 Zookeeper 的设计者都没有想到这款产品对微服务领域造成了如此深厚的影响,直到 SpringCloud 开始流行,其自带的 Eureka 进入了人们的视野,人们这才意识到原来注册中心还可以有其他的选择。再到后来,热衷于开源的阿里把目光也聚焦在了注册中心这个领域,Nacos 横空出世。
主机1:客户端 192.168.2.10 主机2:服务端 192.168.2.20
本文将向您展示如何在GPT的指导下,使用Java客户端与Elasticsearch集群进行数据安全和监控操作。
对于小白来说,WEB安全方面似乎已经有了很完备的知识体系和漏洞发掘流程,刚刚入门的朋友总是喜欢选择web方向来作为自己的发展方向,因为针对web系统的渗透测试似乎获得的成就感要更高,也有很多小白认为web似乎更好学,然而对于PC客户端漏洞发掘,因为涉及到了一些计算机和操作系统底层的知识,很多人都不敢去碰,而实际上PC客户端的漏洞比大家想象中要容易的多,甚至你并不需要精通汇编语言就能很容易的挖到PC客户端漏洞,不过汇编语言是PC客户端漏洞发掘的基础,最好还是学好它。
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。
作者 | kiritomoe 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/aOIuqop4jjOyeckNOfTirg 前言 服务注册发现是一个经久不衰的话题,Dubbo 早期开源时默认的注册中心 Zookeeper 最早进入人们的视线,并且在很长一段时间里,人们将注册中心和 Zookeeper 划上了等号,可能 Zookeeper 的设计者都没有想到这款产品对微服务领域造成了如此深厚的影响,直到 SpringCloud 开始流行,其自带的 Eureka 进入了人们的视野,人们这才意
Redis是一种流行的NoSQL内存数据库,广泛应用于数据缓存、消息队列、实时数据处理等场景。
zabbix基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案
因为公司开发的项目多、为客户部署的项目实例多。工作中我们都会经常遇到,由于某个客户的项目突然无法访问,一堆研发、售后部门的同事火急火燎处理问题的场景。
前几天,偶然看到了 《扛住100亿次请求——如何做一个“有把握”的春晚红包系统”》(url)一文,看完以后,感慨良多,收益很多。正所谓他山之石,可以攻玉,虽然此文发表于2015年,我看到时已经是2016年末,但是其中的思想仍然是可以为很多后端设计借鉴,。同时作为一个工程师,看完以后又会思考,学习了这样的文章以后,是否能给自己的工作带来一些实际的经验呢?所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行,能否自己实践一下100亿次红包请求呢?否则读完以后脑子里能剩下的东西 不过就是100亿 1400万QPS整流 这样的字眼,剩下的文章将展示作者是如何以此过程为目标,在本地环境的模拟了此过程。
标注:监控zabbix_agentd客户端安装对象是Windows 10操作系统 64位。
源码:https://github.com/liubw320/10billionhongbaos
主动模式和被动模式 主动或者被动是相对客户端来讲的 被动模式,服务端会主动连接客户端获取监控项目数据,客户端被动地接受连接,并把监控信息传递给服务端,服务端请求以后,客户端接受到请求以后,才把相应的数据汇报给服务中心 主动模式,客户端会主动把监控数据汇报给服务端,服务端只负责接收即可。 定义完策略之后,到达定义的时间以后,就会主动汇报数据给服务中心,比如系统的负载,网络的网卡流量等 当客户端数量非常多时,建议使用主动模式,这样可以降低服务端的压力。 服务端有公网ip,客户端只有内网
一、zaabix的主动模式和被动模式 首先确定一点是,主动模式和被动模式针对的是客户端。 被动模式,服务端会主动连接客户端获取监控项目数据,客户端被动地接受连接,并把监控信息传递给服务端 主动模式,客户端会主动把监控数据汇报给服务端,服务端只负责接收即可。 什么时候用主动模式或者被动模式呢? 当客户端数量非常多时,建议使用主动模式,这样可以降低服务端的压力。 服务端有公网ip,客户端只有内网ip,但却能连外网,这种场景适合主动模式。 如果server量不是太多的话,两种模式都可。 二、添加监控主机 1.1
从2013年开始接触Zabbix,之前在一家互联网公司任职监控运维,后来在"中国太平洋保险(集团)有限公司"任职,研究大体量环境下的Zabbix监控系统,
来源:github.com/xiaojiaqi/10billionhongbaos/
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