Grpc介绍 GitHub: https://github.com/grpc/grpc gRPC是一个高性能.通用的开源RPC框架,其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计,基于ProtoBuf(Protocol Buffers)序列化协议开发,且支持众多开发语言.gRPC提供了一种简单的方法来精确地定义服务和为iOS.Android和后台支持服务自动生成可靠性很强的客户端功能库.客户端充分利用高级流和链接功能,从而有助于节省带宽.降低的TCP链接次数.节省CPU使用

微服务架构,对于从事JAVA架构的童鞋来说,早已不是什么新鲜的事儿,他们有鼎鼎大名的Spring Cloud这样的全家桶框架支撑,包含微服务核心组件如 1. Eureka:实现服务注册与发现. 2. Zuul:实现统一API网关. 3. Hystrix:实现熔断保护与可视化监控. 4. Config:实现统一管理配置. (如还有更多组件,欢迎补充) 都是我们NET程序员梦寐以求的组件,而.NET Core发展至今,也专门是为微服务提供的框架平台,只是目前处于各路神仙各显神通的阶段,没有一个统一的

前言 当一个APM或一个日志中心实际部署在生产环境中时,是有点力不从心的. 比如如下场景分析的问题: 从APM上说,知道某个节点出现异常,或延迟过过高,却不能及时知道日志反馈情况,总不可能去相应的节点上一个一个的翻日志文件吧. 从日志中心上说(特别是Exceptionless,能及时反馈出异常信息),知道某个节点出现异常日志,可不知道引起异常的源头在哪:或者出现延迟过高日志,却不能及时知道节点问题,还是链路问题:就算诸上问题都能应付,那么一行行的.一个个的日志文件和使用图形化的表述形式,谁会更加

原文:NET Core微服务之路:实战SkyWalking+Exceptionless体验生产下追踪系统 前言 当一个APM或一个日志中心实际部署在生产环境中时,是有点力不从心的. 比如如下场景分析的问题: 从APM上说,知道某个节点出现异常,或延迟过过高,却不能及时知道日志反馈情况,总不可能去相应的节点上一个一个的翻日志文件吧. 从日志中心上说(特别是Exceptionless,能及时反馈出异常信息),知道某个节点出现异常日志,可不知道引起异常的源头在哪:或者出现延迟过高日志,却不能及时知道节

原文:.NET Core微服务之路:不断更新中的目录 (v0.43) 微服务架构,对于从事JAVA架构的童鞋来说,早已不是什么新鲜的事儿,他们有鼎鼎大名的Spring Cloud这样的全家桶框架支撑,包含微服务核心组件如 1. Eureka:实现服务注册与发现. 2. Zuul:实现统一API网关. 3. Hystrix:实现熔断保护与可视化监控. 4. Config:实现统一管理配置. (如还有更多组件,欢迎补充) 都是我们NET程序员梦寐以求的组件,而.NET Core发展至今,也专门是为微

本篇内容属于非实用性(拿来即用)介绍,如对框架设计没兴趣的朋友,请略过. 快一个月没有写博文了,最近忙着两件事;    一:阅读刘墉先生的<说话的魅力>,以一种微妙的,你我大家都会经常遇见的事物,来建议说话的“艺术和魅力”,对于我们从事软件开发.不太善于沟通和表达的朋友来说,也算是一项软技能了,推荐喜欢阅读的朋友有时间阅读,给你不一样的阅读体验. 二:编写基于Net Core的Rpc框架.之前有朋友说如何将Rpc等整个体系集成到dotnet框架中,我想这篇博文会给你一个答案. 哦,对了,我不建

前言 日志,一直以来都是开发人员和运维人员最关心的问题.开发人员可通过日志记录来协助问题定位,运维人员可通过日志发现系统隐患,故障等定位问题.如果你的系统中没有日志,就像一个断了线的风筝,你永远不知道它会的落脚点(故障点)在什么地方.当然,你说你不用日志,非要用调试模式来一个一个的排查和验证问题,那这将是非常疯狂的. 微服务架构日渐火热,在享受微服务带来的种种好处的同事,也要承担她所带来的各种困扰.因为系统不再是一个独立的个体,而是分部到不同地方.不同宿主.不同区段单独的服务个体(节点),他散落

最近一段时间有些事情耽搁了更新,抱歉各位了. 上一篇我们简单的介绍了DotNetty通信框架,并简单的介绍了基于DotNetty实现了回路(Echo)通信过程. 我们来回忆一下上一个项目的整个流程: 当服务端启动后,绑定并监听(READ)设定的端口,比如1889. 当客户端启动后,绑定指定端口,等待用户输入. 当用户输入任意字符串数据后,客户端将这组数据进行转码为byte格式进行传输到服务端. 当服务端收到客户端传来的数据,进行转码后输出控制台,并将这组数据再次回传到客户端. 客户端收到数据,也

重温最少化集群搭建,我相信很多朋友都已经搭建出来,基于Watch机制也实现了出来,相信也有很多朋友有了自己的实现思路,但是,很多朋友有个疑问,我API和服务分离好了,怎么通过服务中心进行发现呢,这个过程是通过什么来实现的呢,本篇我们就来介绍这个“调用过程”. 本篇干货较多,没有代码,阅读请注意休息!   服务化引入 网站系统随着不断的发展,越来越复杂,架构的变迁也会从MVC—>SOA—>微服务,从简单到复杂,从集中到分布,服务化框架的引入是SOA—>微服务过程必须要解决的问题.面对服务的

重温Consul最少化集群的搭建  

前言 我们都知道,API网关是工作在应用层上网关程序,为何要这样设计呢,而不是将网关程序直接工作在传输层.或者网络层等等更底层的环境呢?让我们先来简单的了解一下TCP/IP的五层模型.     (图片出自http://www.cnblogs.com/qishui/p/5428938.html)   具体的每一层的工作原理想必大家都已经滚瓜烂熟了,笔者也不在重复的复述这内容.回到上面的问题,为何API网关需要工作在应用层上的问题就变得一目了然,物理层面的网关是交给物理设备进行的,例如物理防火墙,而

上一篇我们已经全面的介绍过<基于gRPC服务发现与服务治理的方案>,我们先复习一下RPC的调用过程(笔者会在这一节的几篇文章中反复的强调这个过程调用方案),看下图

前言 上一节中我们介绍了Ocelot的常见使用配置,通过json配置文件,实现API网关的请求处理.和一个使用DownStream扩展下游中间件,来实现Http转RPC的简单实现,功能不算强大,但可以作为一个思路,根据自己的RestFul或业务需求来规范下游中间件的处理功能,也有幸被张队收录,十分感谢. 我们知道,Consul.Etcd.Zookeeper等等这些注册中心都有健康检查的机制,用于检查服务节点的状态,是200,还是非200.但是,这种检测是粗粒度的,她只能检测节点的健康状态,却不能

前言 一致性:很多时候表现在IT系统中,通常在分布式系统中,必须(或最终)为多个节点的数据保持一致.世间万物,也有存在相同的特征或相似,比如儿时的双胞胎,一批工厂流水线的产品,当然,我们不去讨论非IT以外的知识点. 注:我们一定要明白一个词叫“信息不对称”,不论是人.事.物,信息不对称是永远都存在的,要知道,在IT系统中,能引起信息不对称的因素有很多,比如网络上,有丢包.有延迟.硬件上,有不同性能的计算能力和处理能力. 在传统的IT时代,一致性通常是指强一致性,比如一个单体的WEB程序中,从数据

对于普通系统或者服务来说,一般通过打日志来进行埋点,然后再通过elk或splunk进行定位及分析问题,更有甚者直接远程服务器,直接操作查看日志,那么,随着业务越来越复杂,企业应用也进入了分布式服务化的阶段,传统的日志监控等方式无法很好达到跟踪调用.排查问题等需求,可以想象,如果你的服务节点达到有很多很多(两位数以上吧),而没有一个自动跟踪系统,那查找一个问题将成为噩梦.   那么,服务之间调用的问题是:   如何快速发现问题? 如何判断故障影响范围? 如何梳理服务依赖以及依赖的合理性? 如何分析

一.为啥要总结和收集这个系列? 今年从原来的Team里面被抽出来加入了新的Team,开始做Java微服务的开发工作,接触了Spring Boot, Spring Cloud等技术栈,对微服务这种架构有了一个感性的认识.虽然只做了两个月的开发工作,但是对微服务架构的兴趣却没有结束,又因为自己的.NET背景(虽然对.NET的生态有点恨铁不成钢),想要探索一下在.NET平台下的微服务架构的可行性,也准备一些材料作为分享的素材. 幸运的是,在.NET Core首届在线峰会上,看到了很多前辈的分享,也增强

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

今年从原来的Team里面被抽出来加入了新的Team,开始做Java微服务的开发工作,接触了Spring Boot, Spring Cloud等技术栈,对微服务这种架构有了一个感性的认识.虽然只做了两个月的开发工作,但是对微服务架构的兴趣却没有结束,又因为自己的.NET背景(虽然对.NET的生态有点恨铁不成钢),想要探索一下在.NET平台下的微服务架构的可行性,也准备一些材料作为分享的素材. 幸运的是,在.NET Core首届在线峰会上,看到了很多前辈的分享,也增强了自己要摸索和实践.NET Co

一.为啥要写这个系列? 今年从原来的Team里面被抽出来加入了新的Team,开始做Java微服务的开发工作,接触了Spring Boot, Spring Cloud等技术栈,对微服务这种架构有了一个感性的认识.虽然只做了两个月的开发工作,但是对微服务架构的兴趣却没有结束,又因为自己的.NET背景(虽然对.NET的生态有点恨铁不成钢),想要探索一下在.NET平台下的微服务架构的可行性,也准备一些材料作为公司内部培训和分享课程的素材.幸运的是,在.NET Core首届在线峰会上,看到了很多前辈的分享

.NET CORE微服务实践 https://www.cnblogs.com/zengqinglei/p/9570343.html .NET CORE 实践部署架构图 实践源码:https://github.com/zengqinglei/microservice-deploy 为了更加接近生产环境的部署方式,我们使用vmware创建如下几台主机: centos-02:192.168.0.102 应用集群节点-2 centos-03:192.168.0.103 应用集群节点-3 ubuntu-0

一.为啥要总结和收集这个系列? 今年从原来的Team里面被抽出来加入了新的Team,开始做Java微服务的开发工作,接触了Spring Boot, Spring Cloud等技术栈,对微服务这种架构有了一个感性的认识.虽然只做了两个月的开发工作,但是对微服务架构的兴趣却没有结束,又因为自己的.NET背景(虽然对.NET的生态有点恨铁不成钢),想要探索一下在.NET平台下的微服务架构的可行性,也准备一些材料作为分享的素材. 幸运的是,在.NET Core首届在线峰会上,看到了很多前辈的分享,也增强