OAuth2.0Provider实现在OAuth2.0中，provider角色事实上是把授权服务和资源服务分开，有时候它们也可能在同一个应用中，用SpringSecurityOAuth你可以选择把它们分成两个应用，当然多个资源服务可以共享同一个授权服务。 获取token的请求由SpringMVC的控制端点处理，访问受保护的资源由标准的SpringSecurity请求过滤器处理。
TheOAuth2.0AuthorizationFrameworkOAuth2.0授权框架支持第三方访问有限的HTTP服务，通过在资源所有者和HTTP服务之间进行一个批准交互来代表资源者去访问这些资源，或者通过允许第三方应用程序以自己的名义获取访问权限。 为了方便理解，可以想象OAuth2.0就是在用户资源和第三方应用之间的一个中间层，它把资源和第三方应用隔开，使得第三方应用无法直接访问
实现熔断降级在分布式系统中，网关作为流量的入口，因此会有大量的请求进入网关，向其他服务发起调用，其他服务不可避免的会出现调用失败（超时、异常），失败时不能让请求堆积在网关上，需要快速失败并返回给客户端，想要实现这个要求，就必须在网关上做熔断、降级操作。 为什么在网关上请求失败需要快速返回给客户端？ 因为当一个客户端请求发生故障的时候，这个请求会一直堆积在网关上，当然只有一个这种
前言网关核心功能是路由转发，因此不要有耗时操作在网关上处理，让请求快速转发到后端服务上。!(https://s2.51cto.com/images/blog/202301/30172415_63d78cbf84fca2385.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x
SpringCloudGateWaySpring自己开发的新一代API网关产品，基于NIO异步处理，摒弃了Zuul基于Servlet同步通信的设计。 SpringCloudGateway作为SpringCloud生态系统中的网关，目标是替代NetflixZuul，其不仅提供统一的路由方式，并且基于Filter链的方式提供了网关基本的功能，例如：安全，监控/指标，和限流。 关键特
一、前言canal是阿里的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB)。!(https://s2.51cto.com/images/blog/202301/30171700_63d78b0c81d5319374.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP
Canal简介Canal是阿里开源的一款基于Mysql数据库binlog的增量订阅和消费组件，通过它可以订阅数据库的binlog日志，然后进行一些数据消费，如数据镜像、数据异构、数据索引、缓存更新等。相对于消息队列，通过这种机制可以实现数据的有序化和一致性。 github地址：https://github.com/alibaba/canal(https://github.com/alib
一、在生产环境中使用Sentinel生产环境的SentinelDashboard需要具备下面几个特性：1、规则管理及推送，集中管理和推送规则。2、监控，支持可靠、快速的实时监控和历史监控数据查询。3、权限控制，区分用户角色，来进行操作。1、规则管理及推送一般来说，规则的推送有下面三种模式：推送模式说明优点缺点原始模式API将规则推送至客户端并直接更新到内存中，扩展写数据源简单，无任何依赖不保证一致
前言Sentinel的熔断降级通过断路器实现，本文通过介绍熔断器的定义、如何构建熔断器、断路器校验逻辑、断路器状态转换、异常/慢调用熔断流量是如何统计等方面梳理断路器的工作原理和实现方式。一、断路器定义Sentinel中的熔断降级使用断路器实现，先看下断路器概念，来自维基百科的定义：断路器有分简单与较进阶的版本，简单的断路器只需要知道服务是否可用。而较进阶的版本比起前者更有效率。进阶的断路器带有至
前言在分析Sentinel从而知道它是基于滑动窗口做的流量统计，那么在当我们能够根据流量统计算法拿到流量的实时数据后，下一步要做的事情自然就是基于这些数据做流控。在介绍Sentinel的流控模型之前，我们先来简单看下Sentinel后台是如何去定义一个流控规则的。!(https://s2.51cto.com/images/blog/202301/17171938_63c6682abc9461439
前言Sentinel的核心功能之一是流量统计，例如我们常用的指标QPS，当前线程数等。之前已经大致提到了提供数据统计功能的Slot（StatisticSlot），StatisticSlot在Sentinel的整个体系中扮演了一个非常重要的角色，后续的一系列操作（限流，熔断）等都依赖于StatisticSlot所统计出的数据。 本文所要讨论的重点就是StatisticSlot是如何做的流量
slot概述在Sentinel里面，所有的资源都对应一个资源名称（resourceName），每次资源调用都会创建一个Entry对象。Entry可以通过对主流框架的适配自动创建，也可以通过注解的方式或调用SphUAPI显式创建。Entry创建的时候，同时也会创建一系列功能插槽（slotchain），这些插槽有不同的职责，例如:NodeSelectorSlot：负责收集资源的路径，并将这些资源的调用
本篇主要先讲解几个Sentinel中的核心概念，加深对它的理解。ResourceSlotContextEntryNodeMetricResourceResource是Sentinel中最重要的一个概念，代表一个资源。任何后面需要保护的内容都可抽象成为资源。Sentinel通过资源来保护具体的业务代码或其他后方服务。用户只需要为受保护的代码或服务定义一个资源，然后针对这个资源定义规则即可。资源和规则
前言Sentinel作为ali开源的一款轻量级流控框架，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。相比于Hystrix，Sentinel的设计更加简单，在Sentinel中资源定义和规则配置是分离的，也就是说用户可以先通过SentinelAPI给对应的业务逻辑定义资源（埋点），然后在需要的时候再配置规则，通过这种组合方式，极大的增加了Sentine
前言CMDB在企业中，一般用于存放与机器设备、应用、服务等相关的元数据。当企业的机器及应用达到一定规模后就需要这样一个系统来存储和管理它们的元数据。有一些广泛使用的属性，例如机器的IP、主机名、机房、应用、region等，这些数据一般会在机器部署时录入到CMDB，运维或者监控平台会使用这些数据进行展示或者相关的运维操作。 在服务进行多机房或者多地域部署时，跨地域的服务访问往往延迟较高，一
两种一致性策略如何在nacos中共存或许会有疑问，为什么早先cp模式的Zookeeper或者AP模式的Eureka，都只有支持CAP理论下大家常用的AP实现或者CP实现，而nacos却能够两个都实现呢？ 其实CAP理论，仅仅是针对分布式下数据的一致性而言，如果你对于数据的一致性要求不高，可忍受最终一致性，那么AP模式的Eureka就可以满足你了，如果说你对数据的一致性要求很高，那么就使用
Eureka一致性策略Eureka是一个AP模式的服务发现框架，在Eureka集群模式下，Eureka采取的是Server之间互相广播各自的数据进行数据复制、更新操作；并且Eureka在客户端与注册中心出现网络故障时，依然能够获取服务注册信息——Eureka实现了客户端对于服务注册信息的缓存java@SingletonpublicclassDiscoveryClientimplementsEure
一、Nacos两种健康检查模式1.1、agent上报模式客户端（注册在nacosserver上的微服务实例）健康检查客户端通过心跳上报方式告知服务端(nacos注册中心)健康状态；默认心跳间隔5秒；nacos会在超过15秒未收到心跳后将实例设置为不健康状态；超过30秒将实例删除；1.2、服务端主动检测服务端健康检查。nacos主动探知客户端健康状态，默认间隔为20秒；健康检查失败后实例会被标记为不
Nacos服务发现的领域模型!(https://s2.51cto.com/images/blog/202301/17170019_63c663a3daadf75739.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ
一、Nacos服务心跳1.1、客户端心跳NacosClient会维护一个定时任务通过持续调用服务端的接口更新心跳时间，保证自己处于存活状态，防止服务端将服务剔除，Nacos默认5秒向服务端发送一次，通过请求服务端接口/instance/beat发送心跳。客户端服务在注册服务根据nacosdiscovery的METAINF目录下的spring.factories配置来完成相关类的自动装配。!(htt
一、NacosServer服务注册流程——AP模式Nacos主要是AP模式，CP模式的RaftConsistencyServiceImpl。1、在NacosServer的nacosnaming工程下的InstanceController类中的register方法作为服务注册的入口java@RestController@RequestMapping(UtilsAndCommons.NACOS_NAM
前言再讲Nacos之前，先来讲一下服务注册和发现。我们知道，现在微服务架构是目前开发的一个趋势。服务消费者要去调用多个服务提供者组成的集群。这里需要做到以下几点：1、服务消费者需要在本地配置文件中维护服务提供者集群的每个节点的请求地址。2、服务提供者集群中如果某个节点宕机，服务消费者的本地配置中需要同步删除这个节点的请求地址，防止请求发送到已经宕机的节点上造成请求失败。因此需要引入服务注册中心，它
前言配置文件想必大家都很熟悉，无论什么架构都离不开配置，虽然springboot已经大大简化了配置，但服务环境也好几个，管理配置起来还是很麻烦，并且每次改完配置都需要重启服务，nacosconfig出现就解决了这些问题，它把配置统一放到服务进行管理，客户端这边进行有需要的获取，可以实时对配置进行修改和发布如何使用NacosConfig<parent<groupIdorg.springframewo
前言SpringBoot与SpringCloud版本对应关系：https://start.spring.io/actuator/info(https://start.spring.io/actuator/info)SpringCloud与SpringCloudAlibaba版本对应关系：https://hub.fastgit.org/alibaba/springcloudalibaba/wiki/
API网关的作用如果服务将所有API接口对外直接暴露给用户端，用户可能越权访问不属于它应该访问的功能(如管理员的高级功能)。后台服务可能采用不同的通信方式，如服务A采用restful通信，服务B采用RPC通信。不同的接入方式让用户端接入困难，尤其是App端接入RPC过程更为复杂。在服务访问前很难做到统一的前置处理，如服务访问前需要对用户进行鉴权。这就必须将鉴权代码分散到每个服务模块中，随着服务数量
简介Nacos简介(https://www.jianshu.com/p/24407a8c54fb)Nacos官网：https://nacos.io(https://nacos.io)Nacos源码：https://github.com/alibaba/nacos(https://github.com/alibaba/nacos)下载Nacos服务端压缩包：https://github.com/al
前言Hystrix请求合并用于应对服务器的高并发场景，通过合并请求，减少线程的创建和使用，降低服务器请求压力，提高在高并发场景下服务的吞吐量和并发能力!image.png(https://s2.51cto.com/images/blog/202301/17161700_63c6597cea8da32513.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_Q
什么是服务雪崩效应服务雪崩效应是一种因“服务提供者服务的不可用”（原因）导致“服务调用者服务不可用”（结果），并将不可用逐渐放大的现象。如下图所示!image.png(https://s2.51cto.com/images/blog/202301/16192352_63c533c8c74f037433.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDU
概述Feign是Netflix开源的一个声明式的Http客户端，它的目的就是让WebService基于Http的远程调用变得更加简单。Feign提供了HTTP请求的模板，通过编写简单的接口和插入注解，就可以定义好HTTP请求的参数、格式、地址等信息。而Feign则会完全代理HTTP请求，我们只需要像调用方法一样调用它就可以完成服务请求及相关处理。Feign默认集成了Ribbon，Nacos也很好的
前言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。 LoadBalance负载均衡是用于解决一台机器(一个进程)无法解决所有请求而产生的一种算法。像nginx可以使用负载均衡分配流量，ribbon为客户端提供负载均衡，dubbo服务调用里的负载均衡等等，很多地方都使用到了负载均衡。主流的LoadBalance方案可分成两类：一种是集中式Load
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