背景 在 使用springCloud 的@Async注解来做异步操作时,想自定义其线程池. 引发问题 自定义完线程池后,发现代码里并没有使用自定义线程池里的线程,于是新建一个demo工程,一样的配置代码,又测试了一下,发现自定义线程池竟然起作用了,...经过排查,发现项目里对加@Async注解的方法调用是在同一个类里被调用的,即异步方法是被同一个类中的另一个方法调用的,由此想起以前在使用Cacheale因为同类调用导致缓存不起作用. 原因 spring 的这些注解是使用spring aop来动态

用 Python. RabbitMQ 和 Nameko 实现微服务 原创 07-17 17:57 首页 Linux中国 "微服务是一股新浪潮" - 现如今,将项目拆分成多个独立的.可扩展的服务是保障代码演变的最好选择.在 Python 的世界里,有个叫做 "Nameko" 的框架,它将微服务的实现变得简单并且强大. 微服务 在最近的几年里,"微服务架构"如雨后春笋般涌现.它用于描述一种特定的软件应用设计方式,这种方式使得应用可以由多个独立部署的服

一.前言 至今为止编程开发已经11个年头,从 VB6.0,ASP时代到ASP.NET再到MVC, 从中见证了.NET技术发展,从无畏无知的懵懂少年,到现在的中年大叔,从中的酸甜苦辣也只有本人自知.随着岁月的成长,技术也从原来的三层设计到现在的领域驱动设计,从原来的关系型数据库SQL 2000到现在的NOSQL (mongodb,couchbase,redis),从原来基于SOAP协议的web service到现在基于restful 协议的web api,wcf,再到现在rpc微服务.技术的成长也

引言 What is the Health Check Health Check(健康状态检查)不仅是对自己应用程序内部检测各个项目之间的健康状态(各项目的运行情况.项目之间的连接情况等),还包括了应用程序对外部或者第三方依赖库的状态检测. Why use Health Check 现在我们的项目越来越多的从单体多层架构转换成多项目多层架构即现在流行的微服务架构. 原来我们的App把各个模块分层分项目处理,比如Users项目仅仅处理User的一些业务需求,但在整个项目使用的时候,我们仅仅需要引用

eShopOnContainers eShopOnContainers是微软官方的微服务架构示例,GitHub地址https://github.com/dotnet-architecture/eShopOnContainers 在eShopOnContainers架构中有一个使用RabbitMQ实现的EventBus(事件总线),EventBus使用的是发布订阅模式, 使用事件驱动,使得有了一个新需求后直接添加对应Handler并注册订阅即可,符合单一职责原则.下在就详细说说我是如果把eShop

前言 上篇文章实际上只讲了服务治理中的服务注册,服务与服务之间如何调用呢?传统的方式,服务A调用服务B,那么服务A访问的是服务B的负载均衡地址,通过负载均衡来指向到服务B的真实地址,上篇文章已经说了这种方式的缺点.那么下面讲如何在spring cloud+dotnet core的应用下进行服务调用. 代码实现 假设一种场景,有一个订单服务,有一个产品服务,其中产品服务是由两个服务节点组成一个集群.需求是订单服务访问产品服务的一个API接口.根据上一章文章的内容创建3个应用程序ServiceOne

MicroService.Core MicroService.Core 的初衷是为了方便的创建一个微服务, 可作为 Windows Service 或者控制台模式启动. 它底层使用了 OWin 自托管技术,抛弃了微软 Mvc 的那套东 西,进而选择了 Nancy,使得开发过程很顺心,很简单! 快速入门 一.创建控制台项目(需要.net 4.5以上) 二.安装Nuget包 PM> Install-Package MicroService.Core -Version 1.1.1 或在 Nuget 包

前言 这篇文章拖太久了,因为最近实在太忙了,加上这篇文章也非常长,所以花了不少时间,给大家说句抱歉.好,进入正题.目前的项目基本都是前后端分离了,前端分Web,Ios,Android...,后端也基本是Java,.NET的天下,后端渲染页面的时代已经一去不复返,当然这是时代的进步.前端调用后端服务目前大多数基于JSON的HTTP服务,那么就引入的我们今天的内容.客户端访问服务的时候怎么保证安全呢?很多同学都听说过OAuth2.0,都知道这个是用来做第三方登录的,实际上它也可以用来做Api的认证授

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前言 本文非 Surging 官方教程,只是自己学习的总结.如有哪里不对,还望指正. 我对 surging 的看法 我目前所在的公司采用架构就是类似与Surging的RPC框架,在.NET 4.0框架上搭建Socket RPC,通过分组轮询的方式调度RPC,经历过3次双十一的考验,实际最高时有800多人同时作业,同时并发达到600人/连接rpc ,24小时不间断作业,这是实际数据,理论上更高,只需要加RPC就可以了,剩下的就看数据库以及缓存的性能了,说到数据库,这又是另外一个技术栈了.虽然这个数

1,授权认证与微服务架构 1.1,由不同团队合作引发的授权认证问题 去年的时候,公司开发一款新产品,但人手不够,将B/S系统的Web开发外包,外包团队使用Vue.js框架,调用我们的WebAPI,但是这些WebAPI并不在一台服务器上,甚至可能是第三方提供的WebAPI.同时处于系统安全的架构设计,后端WebAPI是不能直接暴露在外面的:另一方面,我们这个新产品还有一个C/S系统,C端登录的时候,要求统一到B/S端登录,可以从C端无障碍的访问任意B/S端的页面,也可以调用B/S系统的一些API,

缘起 哈喽大家好,又是周二了,时间很快,我的第二个系列DDD领域驱动设计讲解已经接近尾声了,除了今天的时间驱动EDA(也有可能是两篇),然后就是下一篇的事件回溯,就剩下最后的权限验证了,然后就完结了,这两个月我也是一直在自学,然后再想栗子,个人感觉收获还是很大的,比如DDD领域分层设计.CQRS读写分离.CommandBus命令总线.EDA事件驱动.四色原理等等,如果大家真的能踏踏实实的看完,或者说多看看书,对个人的思想提高有很大的帮助,这里要说两点,可能会有一些小伙伴不开心,但是还是要说说:

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.REST or RPC ? 1.1 REST & RPC 微服务之间的接口调用通常包含两个部分,序列化和通信协议.常见的序列化协议包括json.xml.hession.protobuf.thrift.text.bytes等:通信比较流行的是http.soap.websockect,RPC通常基于TCP实现,常用框架例如dubbo,netty.mina.thrift. REST:严格意义上说接口很规范,操作对象即为资源,对资源的四种

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.熔断.降级与AOP 1.1 啥是熔断? 在广义的解释中,熔断主要是指为控制股票.期货或其他金融衍生产品的交易风险,为其单日价格波动幅度规定区间限制,一旦成交价触及区间上下限,交易则自动中断一段时间(“熔即断”),或就此“躺平”而不得超过上限或下限(“熔而不断”). 而对于微服务来说,熔断就是我们常说的“保险丝”,意为当服务出现某些状况时,切断服务,从而防止应用程序不断地常识执行可能会失败的操作造成系统的“雪崩”,或者大量的超时等待

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 上一篇我们基于IdentityServer4建立了一个AuthorizationServer,并且继承了QuickStartUI,能够成功获取Token了.这一篇我们了解下如何集成API Service和MVC Web Application. 一.集成API Service 1.1 添加ASP.NET Core WebAPI项目 新建两个WebAPI程序,假设这里取名为ApiService01(占用端口5010)和ApiServic

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.案例结构总览 这里,假设我们有两个客户端(一个Web网站,一个移动App),他们要使用系统,需要通过API网关(这里API网关始终作为客户端的统一入口)先向IdentityService进行Login以进行验证并获取Token,在IdentityService的验证过程中会访问数据库以验证.然后再带上Token通过API网关去访问具体的API Service.这里我们的IdentityService基于IdentityServer

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.消息队列与RabbitMQ 1.1 消息队列 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. 消息队列(Message Queue),是分布式系统中重要的组件,其通用的使用场景可以简单地描述为: 当不需要立即获得结果,但是并发量又需要进行控制的时候,差不多就是需要使用消息队列的时候. 消息队列主要解

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.预备知识:数据一致性 关于数据一致性的文章,园子里已经有很多了,如果你还不了解,那么可以通过以下的几篇文章去快速地了解了解,有个感性认识即可. (1)左正,<保证分布式系统数据一致性的6种方案> (2)成金之路,<分布式系统的数据一致性解决方案> (3)E_Star,<分布式环境下数据一致性的设计总结> (4)Itegel,<分布式事务?No,最终一致性> 必须要了解的点:ACID.CAP.B

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.案例结构与说明 在上一篇中,我们了解了MassTransit这个开源组件的基本用法,这一篇我们结合一个小案例来了解在ASP.NET Core中如何借助MassTransit+Quartz.Net来实现数据的最终一致性.当然,实现数据的最终一致性有很多方案,这里只是举一种我所学到的比较简单易于学习的实现方式而已. 假设我们有一个XX保险微信商城(WechatShop,简称WS)系统,根据服务的划分,针对下订单的这个场景,我们划分了四

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.CAP简介 下面的文字来自CAP的Wiki文档:https://github.com/dotnetcore/CAP/wiki CAP 是一个在分布式系统中(SOA,MicroService)实现事件总线及最终一致性(分布式事务)的一个开源的 C# 库,她具有轻量级,高性能,易使用等特点.我们可以轻松的在基于 .NET Core 技术的分布式系统中引入CAP,包括但限于 ASP.NET Core 和 ASP.NET Core on

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