Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，如服务发现注册、配置中心、智能路由、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等，都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。
Storm 是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用 Storm 可以很容易做到可靠地处理无限的 数据流，像 Hadoop 批量处理大数据一样，Storm 可以实时处理数据。在Storm中，topology的构建是一个有向无环图。结点就是Spout或者Bolt，而边就是Spout和Bolt之间或者是Bolt和Bolt之间连接关系。
本系列专题是围绕分布式系统展开的，如果您有意成为架构师或是进入一些大厂。这些知识可以说是必备的知识点。系列文档从java、中间件到设计依次展开。详细包含：java基础、中间件、存储、配置、架构设计共5方面的内容。
微服务本质上是一种设计模式，一种指导思想。在落地实现时有多种技术选型。在一些文献中也会对其概念、思想、以及与SP或单体服务做些一些对比。这些内容在笔者看来只能是靠个人的理解和悟性来归纳总结，所以就不在此进行描述了。本文会贴合技术来描述下微服务的一些基础知识点。一、基础完整的架构如下图所示：1.1、服务注册发现 服务注册就是维护一个登记簿，它管理系统内所有的服务地址。当新的
一、原理Netty 是一个高性能、异步事件驱动的 NIO 框架，基于 JAVA NIO 提供的 API 实现。它提供了对 TCP、UDP 和文件传输的支持，作为一个异步 NIO 框架，Netty 的所有 IO 操作都是异步非阻塞 的，通过 Future-Listener 机制，用户可以方便的主动获取或者通过通知机制获得 IO 操作结果。 二、核心设计在 IO 编程过程中，
本章简单聊下网络和LBS相关的内容，本文中描述的都是基础部分。一般的公司会在基础上封装成需要的基础服务。网络分4层和7层：4层：网络访问层、网络层、传输层、应用层；7层：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层；一、网络1.1、TCP/IP原理TCP/IP 协议不是 TCP 和 IP 这两个协议的合称，而是指因特网整个 TCP/IP 协议族。从协议分层 模型方面来讲，TCP/IP
一、概念 RabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的 AMQP 的开源实现。 AMQP :Advanced Message Queue，高级消息队列协议。它是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计，基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受产品、开发语言 等条件的限制。 RabbitMQ 最初起源于金融系统，用于在分布式系统中存储转发消息，在易用
一、概念Kafka 是一种高吞吐量、分布式、基于发布/订阅的消息系统，最初由 LinkedIn 公司开发，使用 Scala 语言编写，目前是 Apache 的开源项目。broker：Kafka 服务器，负责消息存储和转发；topic：消息类别，Kafka 按照 topic 来分类消息；partition：topic 的分区，一个 topic 可以包含多个 partition，topic 消息保存在
本章围绕两个主题展开，会话管理和事务的处理（数据处理）流程，目的是了解下zk的CS模式是如何运转的。一、服务端启动详细的启动过程可参考https://blog.51cto.com/arch/5363898 文章中的描述，那么服务端启动后主要要做哪些工作呢，主要有以下三个：设置默认Watcher；设置Zookeeper服务器地址列表；创建ClientCnxn；二、会话2.1、创建会话创建的流
本节所涉及的内容多数都可以由zoo.cfg文件来配置一、内存数据Zookeeper的数据模型是树结构，Zookeeper会定时将数据存储到磁盘上，通过zoo.cfg文件来配置。在内存中存储了整棵树的内容，包括所有的节点路径、节点数据、ACL信息。这也是zk性能比较好的一个原因。1.1、DataTreeDataTree是内存数据存储的核心，它是一个树结构代表了内存中一份完整的数据。DataTree不
一、节点Zookeeper的数据节点称为ZNode，ZNode是Zookeeper中数据的最小单元，每个ZNode都可以保存数据，同时还可以挂载子节点，因此构成了一个层次化的命名空间，称为树，如下图所示：每个数据节点都是由生命周期的，类型不同则会不同的生命周期，节点类型可以分为持久节点（PERSISTENT）、临时节点（EPHEMERAL）、顺序节点（SEQUENTIAL）三大类，可以通过组合生成
Zookeeper是一个高可用的分布式数据管理和协调框架，并且能够很好的保证分布式环境中数据的一致性。在越来越多的分布式系统（Hadoop、HBase、Kafka）中，Zookeeper都作为核心组件使用。典型应用场景数据发布/订阅负载均衡命名服务分布式协调/通知集群管理Master选举分布式锁分布式队列数据发布/订阅数据发布/订阅系统，即配置中心。需要发布者将数据发布到Zookeeper的节点上
一、概述相比单体应用而言分布式应用（因系统的范围比较大，所以笔者习惯使用“应用”这个概念，下文同）具有分布性、对等性、并发性等特点。同样也需要解决缺少全局时钟、通信异常、脑裂（分区异常）、三态（成功、失败、超时）、节点故障等问题；其中最重要的就是数据一致性问题。分布式一致性一般分为强一致性、弱一致性和最终一致性三种模式，最常被应用的是弱一致性和最终一致性这两种模式（最终一致性是弱一致性的一种特例，
一、基础知识ES的搜索由两部分组成：1、查询；2、获取 ；一般来讲，ES很少用match_all查询，正常是通过查询+过滤器组合的方式来完成；后者不计算得分，且结果可被缓存，性能会更好。具体采用哪种查询类型取决于数据在索引中是如何存储的；查询过滤器用于过滤查询结果用，一般用在查询和聚合查询的body条件中。查询 格式说明适用场景match_allmatch_all:{}匹配所有文档全文检查，不太建
es简介 纯java开发，采用倒排索引进行文档的索引，同时通过TF-IDF（词频-逆文档词频）排序算法确保结果的相关性。在索引过程中还可以通过脚本的方式自定义：1、处理拼写错误；2、关键词变体，分词；3、查询内容时附带统计信息；4、自动提示功能等。可以用于主存储也可以用于文档搜索。需要注意的是es不支持事务，所以用做主存储时需要留意。es的优点是：1、以文档为基础，可用作nosql存储；
为select设计索引
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全面讲述数据库索引的原理，系统化的了解索引优化的方法
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