大家好啊,我是字母哥,今天写一篇关于etcd的文章,其实网上也有很多关于etcd的介绍,我就简明扼要,总结提炼,期望大家通过这一篇文章掌握etcd的核心知识以及编码技能! 本文首先用大白话给大家介绍一下etcd是什么?这部分内容网上已经有很多了. etcd有哪些应用场景?这些应用场景的核心原理是什么? 最后不能光动嘴不动手.先搭建一个etcd单机版,再使用java的客户端操作etcd数据. 本文旨在帮助大家理解etcd,从宏观角度俯瞰etcd全局,掌握etcd的基本操作技能.后续我还会写一个系列

上一篇博客(https://www.cnblogs.com/yangxiaohui227/p/12614343.html)分享了ribbon如何实现对http://product/info/这个链接重构为http://ip:端口/info/的过程本次来分析如何通过服务名称获取服务列表以及通过服务列表如何负载均衡获取一个服务的过程 一.服务列表获取过程调试: 小结:通过SpringClientFactory类的获取ILoadBalancer的方法跟踪,发现最终调用了起父类的getInstance的

前言 上篇介绍了如何使用etcd实现服务发现,本篇将基于etcd的服务发现前提下,介绍如何实现gRPC客户端负载均衡. gRPC负载均衡 gRPC官方文档提供了关于gRPC负载均衡方案Load Balancing in gRPC,此方案是为gRPC设计的,下面我们对此进行分析. 1.对每次调用进行负载均衡 gRPC中的负载平衡是以每次调用为基础,而不是以每个连接为基础.换句话说,即使所有的请求都来自一个客户端,我们仍希望它们在所有的服务器上实现负载平衡. 2.负载均衡的方法 集中式(Proxy

gRPC是一个现代的.高性能.开源的和语言无关的通用RPC框架,基于HTTP2协议设计,序列化使用PB(Protocol Buffer),PB是一种语言无关的高性能序列化框架,基于HTTP2+PB保证了的高性能.go-zero是一个开源的微服务框架,支持http和rpc协议,其中rpc底层依赖gRPC,本文会结合gRPC和go-zero源码从实战的角度和大家一起分析下服务注册与发现和负载均衡的实现原理 基本原理 原理流程图如下: 从图中可以看出go-zero实现了gRPC的resolver和ba

前言 在后台服务开发中,高可用性是构建中核心且重要的一环.服务发现(Service discovery)和负载均衡(Load Balance)一直都是我关注的话题.今天来谈一下我在实际中是如何理解及落地的. 负载均衡 && 服务发现 基础 负载均衡 ,顾名思义,是通过某种手段将流量 / 请求分配到不通的服务器上去,保证后台的每个服务收到的请求都尽可能保持平衡    服务发现 ,就是指客户端按照某种约定的方式主动去(注册中心)寻找服务,然后再连接相应的服务    关于负载均衡的构建与实现,可

互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也

又见毕业 对面工商大学的毕业生叕在拍毕业照了,一个个脸上都挂满了笑容,也许是满意自己四年的修行,也许是期待步入繁华的社会... 恰逢其时的连绵细雨与满天柳絮,似乎也是在映衬他们心中那些离别的忧伤,与对未来的憧憬和彷徨. 想起当年毕业时,来去匆匆,只留下一张全班合影照和寝室好友的一句:再见,珍重!有点小遗憾! 又见毕业,又是一年,感慨两句,珍惜时间,好好加油,废话完结,回到主题. 背景 自毕业以来,一直在现在公司做订餐系统的开发,那会儿没有口碑,没有饿了么,更别说美团外卖,百度外卖了...因为规模

提高服务器响应能力的方法 scale on  在原有服务器的基础上进行升级或者直接换一台新的性能更高的服务器. scale out  横向扩展,将多台服务器并发向外响应客户端的请求.优点:成本低,扩展架构比较简单. 集群(Cluster),通俗地讲就是按照某种组织方式将几台电脑组织起来完成某种特定任务的这样一种架构. 三种集群类型: LB,Load Balancing 负载均衡:在一定程度上能够实现高可用的目的. HA,High Availability 高可用:实时在线,能够及时响应客户端请求

原文链接:http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/41113239 互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行

互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也

互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也

dubbo是阿里巴巴公司开发的一个开源分布式应用框架,基于服务的发布者和订阅者,服务者启动服务向注册中心发布自己的服务:消费者(订阅者)启动服务器向注册中心订阅所需要的服务.注册中心将订阅的服务注册列表返回给订阅者.注册中心会感应服务的提供者的变化,如果服务的提供者发生变化,注册中心会立即通知消费者及时变更服务信息数据:dubbo并且带有审计功能--监控中心,服务的发布者和服务的消费者每分钟间隔都会向监控中心发送自己的统计情况如:调用次数 或者调用时间等(这些数据是保存在内存中以每分钟为单位向监

http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/41113239 互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过

本文介绍的是客户端请求在多个后端服务器之间的均衡,注意与客户端请求在多个nginx进程之间的均衡相区别(Nginx根据每个工作进程的当前压力调整它们获取监听套接口的几率,那些当前比较空闲的工作进程有更多机会获取到监听套接口,从而客户端的请求到达后也就相应地被它捕获并处理).如果Nginx是以反向代理的形式配置运行,那么对请求的实际处理需要转发到后端服务器运行,如果后端服务器有多台,如何选择一台合适的后端服务器来处理当前请求,就是本文要说的负载均衡.这两种均衡互不冲突并且能同时生效. nginx不

互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也

互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也

互联网发展,扩大了网站应用程序的大小.传统的垂直应用架构已经无法应付.分布式服务架构和流量计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架.在这样的情况下诞生的.如今核心业务抽取出来.作为独立的服务,使前端应用能更高速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能仅仅是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得很困难,F5硬件负载均衡器的单点压力

搭建负载均衡和服务发现服务的目的 随着网站业务的不断提升,单个服务器的性能越来越难满足客户的业务需求,所以很多情况下,需要使用多服务器实例和负载均衡器来满足业务需要. Nginx 什么是Nginx Nginx一款高性能的Web服务器,它既可以单独使用,也可以作为负载均衡器与其他Web服务器组合使用. Nginx安装 我们可用从Nginx官网上(http://nginx.org/)下载最新的Windows版本压缩包. 压缩包解压之后目录结构如下: Nginx的配置 events { worker_

前言 SOFA 内置负载均衡,支持 5 种负载均衡算法,随机(默认算法),本地优先,轮询算法,一致性 hash,按权重负载轮询(不推荐,已被标注废弃). 一起看看他们的实现(重点还是一致性 hash). 源码分析 具体源码在 AbstractLoadBalancer 类中,子类需要实现 doSelect 方法: public abstract ProviderInfo doSelect(SofaRequest invocation, List<ProviderInfo> providerInf

前面我们已经完成了注册中心和服务提供者两个基础组件.接着介绍使用Spring Cloud Ribbon在客户端负载均衡的调用服务. ribbon 是一个客户端负载均衡器,可以简单的理解成类似于 nginx的负载均衡模块的功能. 主流的LB方案可分成两类: 一种是集中式LB, 即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施(可以是硬件,如F5, 也可以是软件,如nginx), 由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方: 另一种是进程内LB,将LB逻辑集成到消费方,消费方从服务注册中心获

如果说用Spring Boot+Spring MVC是开发单体应用(或单体服务)的利器,那么Spring Boot+Spring MVC+Spring Cloud将是开发分布式应用(快速构建微服务)的又一法宝,相信大家如果看到我近期总结的<JAVA WEB快速入门>系列文章,对Spring Boot+Spring MVC应该是比较熟悉了吧,从本文开始,一起来熟悉Spring Cloud.玩转Spring Cloud,至于什么是Spring Cloud?我这里就不再介绍了,网上资源太多了,比如: