1.配置数据源的问题1.useSSL = false useSSL = true是为了防止访问权限低的用户修改数据库。但是如果有这个的话，则会造成用户访问数据库时被禁止，出现：The last packet sent successfully to the server was 0 milliseconds ago. The driver has not received any packets
前言微服务架构下，比较典型的一个分布式问题就是并发。并且并发访问的资源可能分布在不同的数据存储的实例上。比如很多电商系统的下单减库存流程。订单的微服务和商品的微服务，底层的数据库是分离的。如果没有并发的事务控制，并发场景下会出现“超卖”。如果订单的DB和商品的DB是同一个库，可以使用关系型数据库支持的本地事务做处理。但分布式场景下类似的并发问题要怎么解决？这个也是分布式架构必须要处理的课题之一。为
微服务21_多级缓存02：OpenResty/Redis/Nginx一、安装OpenResty1、安装开发库、仓库、安装OpenResty2、配置环境变量3.启动和运行4.备注二、OpenResty快速入门1、反向代理流程2、OpenResty监听请求3、编写item.lua三、请求参数处理1.获取参数的API2.获取参数并返回。Openresy获取请求id，拼接到返回结果中四、openRest
一直以来，我都发现程序的运行速度不够理想。通过查代码，发现程序对数据库的访问非常频繁，而且检索出来的数据量比较大。为了让程序运行快起来，我想对程序采用适当的缓存方法。我在C#尝试了5种方法进行数据缓存，具体如下：(如有遗漏，错误欢迎大家指正，欢迎提建议。)1：Session方法：此方法是针对于每个用户来的，如果用户量比较大，那么建议不要采用此方法，否则会大量耗尽服务器资源。2：Cache方法：2.
今天我们来聊聊缓存这个话题，看看在微服务环境下如何设计有效的多级缓存架构。主要涉及三方面内容：Web 应用的客户端缓存；应用层静态资源缓存；服务层多级缓存。首先，咱们先讲解微服务架构的多级缓存设计。微服务架构中的多级缓存设计提到缓存，想必每一位软件工程师都不陌生，它是目前架构设计中提高性能最直接的方式。这里我们举个例子：Redis 缓存假设应用程序将原始数据存储在 MySQL 数据库中。众所周知
在开发或软件架构的过程中，经常会遇到一致性的问题。尤其是在微服务架构下，每个微服务都有自己的数据库，导致微服务架构的系统不能简单地满足 ACID，我们就需要寻找微服务架构下的数据一致性解决方案。传统情况下，当一个事务要跨越多个分布式服务时，开发者想到的第一个方案就是两阶段提交——2PC。在这个过程中，事务协调者（事务管理器）给每个参与者（资源管理器）发送 Prepare 消息，如果参与者有可用资源
1 数据同步问题elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库，因此mysql数据发生改变时，elasticsearch也必须跟着改变，这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步。2 数据同步解决方案常见的数据同步方案有三种：
同步调用异步通知监听binlog三种方案的优缺点与选择
方式一：同步调用
优点：实现简单，粗暴缺点：业务耦合度高
Caffeine JVM进程缓存缓存在日常开发中启动至关重要的作用，由于是存储在内存中，数据的读取速度是非常快的，能大量减少对数据库的访问，减少数据库的压力。我们把缓存分为两类：分布式缓存，例如Redis：
优点：存储容量更大、可靠性更好、可以在集群间共享缺点：访问缓存有网络开销场景：缓存数据量较大、可靠性要求较高、需要在集群间共享进程本地缓存，例如HashMap、GuavaCache：
优点：读
简短语言说明缓存击穿概念及应对场景
“缓存”和“击穿”什么是缓存？缓存就是数据交换的缓冲区。我们通常的理解缓存的主要作用是提高查询效率。其实它还有着另一个非常重要的作用，就是上面提到的“缓冲”也就是对下层资源的保护作用。如何理解击穿很简单，我们上面提到的缓存的另外一个主要作用是“缓冲”对下层资源的防护，那么“击穿“就是让你的缓冲失效，从而对被保护的资源进
人们之所以会采用微服务架构，一个非常重要的原因就是这种架构允许不同的团队分工协作，各自推进，互不影响。那么怎样做才能实现微服务架构呢？最近Red Hat的首席中间件架构师、开源爱好者和Apache代码提交者Christian Posta在博客上发表了一篇文章分享了自己的看法，他认为单纯地使用Spring Boot、Dropwizard或者Docker并不意味着你已经走在了微服务的路上，要真正地实现
事务一致性首先，我们来回顾一下ACID原则：Atomicity：原子性，改变数据状态要么是一起完成，要么一起失败Consistency：一致性，数据的状态是完整一致的Isolation：隔离线，即使有并发事务，互相之间也不影响Durability：持久性， 一旦事务提交，不可撤销在单体应用中，我们可以利用关系型数据库的特性去完成事务一致性，但是一旦应用往微服务发展，根据业务拆分成不用的模块，而且每
摘要最近接手的代码中遇到几个缓存的问题，存在一些设计原则的问题，这里总结一下，希望可以对你有帮助问题问题1： 店铺数据的获取，将用户关注的数据放在店铺信息一起返回 对外提供的接口List<Shop> getPageShop(final Query query,final Boolean cache);返回的店铺信息当调用方设置cache为true时，因为有缓存的存在，获取不到用户是否关
1、大数据平台由上到下，可分为三个部分：数据采集、数据处理、数据输出与展示。数据采集将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中，由于数据源不同，这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合。数据库同步通常用 Sqoop（Sqoop适合离线批量导入关系数据库的数据，Canle适合实时导入关系数据库的数据。），日志同步可以选择 Flume，打点采集的数据经过格式化转换后通过 Kafka 等消息队列
问题描述项目使用spring cloud gateway作为网关，nacos作为微服务注册中心，项目搭建好后正常访问都没问题，但是有个很烦人的小瑕疵：当某个微服务重启后，通过网关调用这个服务时有时会出现503 Service Unavailable(服务不可用)的错误，但过了一会儿又可以访问了，这个等待时间有时很长有时很短，甚至有时候还不会出现导致每次重启某个项目都要顺便启动gateway项目才能
众所周知，微服务架构解决了很多问题，通过分解复杂的单体式应用，在功能不变的情况下，使应用被分解为多个可管理的服务，为采用单体式编码方式很难实现的功能提供了模块化的解决方案。同时，每个微服务独立部署、独立扩展，使得持续化集成成为可能。由此，单个服务很容易开发、理解和维护。微服务架构为开发带来了诸多好处的同时，也引发了很多问题。比如服务运维变得更复杂，服务之间的依赖关系更复杂，数据一致性难以保证。本篇
1. 微服务架构缓存:(1). 架构迁移:单体架构 -> 集群架构 -> SOA架构 -> 微服务架构目的:
业务快速迭代、快速上线、业务聚合、弹性扩容等.2. 微服务架构特点:(1). 特点:系统服务可以根据业务独立拆分.
a. 根据需求进行聚合,再将业务单独的进行拆分成独立的服务.微服务单一原则:
a. 拆分的服务尽量不要把多个业务都混在一起拆分.(2). 优点:
原创
2023-09-20 19:34:29
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一、Sentinel简介1、Sentinel 是什么官网： https://github.com/alibaba/Sentinel/中文wiki：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%BB%8B%E7%BB%8D我们之前讲解过 Hystrix ，它也实现了降级与熔断，但是它有如下缺点：需要我们程序员自己手动搭建监控平台没有一套 web
认识微服务（二）之 SpringCloud 微服务的场景模拟1 初始 SpringCloud1.1 SpringCloud 简介1.2 版本2 微服务场景模拟2.1 创建 springcloud-study 父工程2.1.1 Spring 工程创建2.1.2 父工程引入依赖：2.2 服务提供者2.2.1 创建 user-service module2.2.2 user-service 依赖2.2
引入微服务带来便捷的同时，同时也引入了技术上的挑战，比如服务编排,监控等，这介绍下微服务监控方案及监控指标 首先，您需要了解什么是微服务架构设计，同时了解相关微服务与Docker介绍， 微服务架构的本质，是把整体的业务拆分成很多有特定明确功能的服务，通过很多分散的小服务之间的配合，去解决更大，更复杂的问题。对被
前言最近几年，楼主在微服务领域做过一些架构设计，针对新老服务如何微服务化积累一定经验，现分享给大家，希望对大家有用。同时欢迎头条的朋友在评论区留言，共同讨论微服务该如何演进。一、平台微服务改造方案1、启动方式启动方式改为spring-boot启动，需修改pom文件，修改之前的配置文件加载方式。Springboot打包可以打成jar， 也可以打出包含jsp的war，但是war的打包方式目前没有研究。
