p3_1.jpg) • Java Chassis 高性能的微服务框架，提供服务注册发现以及动态配置管理，以及限流降级，容错熔断等服务治理功能 • Service Center 基于Etcd高性能，高可用服务注册中心 • Pack (Saga) 微服务事务最终一致性问题解决方案，提供一个集中式的事务协调器，协调微 服务之间的事务调用，保证事务最终一致性 https://github ee5d57c9a0bb0b4cd7/p5_1.jpg) ## ServiceComb开源微服务解决方案  Public Cloud 服务安全 治理UI 自动部署 对接行业解决方案 监控运维 Java编程 (POJO/SpringMVC/JAX- Gofang 编程 ServiceMesh 平滑上云 ServiceComb微服务解决方案 熔断/容错 边缘服务 处理链 限流 动态配置 负载均衡 Token认证 服务契约 微服务脚手架 Saga事务一致性 通信协议 (Rest&RP C) 服务注册 分布式追踪 服务度量 拥抱开源生态 Dubbo SpringBoot Apollo Zipkin

Mesh在华为公 有云的实践 田晓亮 华为架构师 ## SPEAKER INTRODUCE  ## 田晓亮 华为 架构师 8年软件行业经验，曾就职于三星，2012年进入云计算领域，对PaaS，DevOps，APM有深入的研究和实践经 2016年加入华为担任架构师，负责微服务的Go语言开发框架及Service Mesh设计和落地，Go语言微服务框架被华为5G核心网络采用，Service Mesh服务商用上线公有云 ## TABLE OF CONTENTS 大纲 · 简介 • Service Mesh在华为内部的技术演进 • 实现一个Service Mesh - 使用Service Mesh快速构建微服务 • 生态与扩展 ## 我们在构建微服务，而构建微服务是困难的 我们在构建微服务，而构建微服务是困难的 ## 微服务架构模式引入的问题 启动时向注册中心注册 百分比引流 服务注册 退出时优雅注销 根据微服务元数据引流 路由规则 注册发现 客户端发现 根据请求特征引流 可定制负载均衡策略 服务发现 客户端负载均衡 可定制负载均衡算法 跨语言通信 RPC Http 多语言 重试与backoff退让算法 容错 每种语言的微服务SDK 隔离

## 用状态机封装领域逻辑 潘加宇 DDCHINA CONTENTS 01 状态机的作用 02 状态机要点和建模思路 03 状态机的实现 ## 危险！ 小孩耍大枪 ## 危险！ ➢ Research? Re-Search? ➢ 连Re-Search都没有，随意发明新词 ➢ Subdomain? 主题图。 SECOND EDITION OBJECT-ORIENTED ANALYSIS d5/p6_1.jpg) 学校里经常教的 ## 作用 |图形|视角|映射到实现| |---|---|---| |类图|全局、静态|类的签名| |序列图|局部（用例）、动态|类之间的协作| |状态机图|类、动态|所有的逻辑| ## 三 个不同的图 ## 0 答对问题有奖金 金额从2.56元到20.48元 请扫我微信以便当场转账 加微信时烦告知尊姓大名 ## 作用 ➢都以为自己在做正常的事情， jpg) 状态保护 逻辑内移 ## 作用 专家原则、可视原则 减少get/set Open 接口变简单 Close Close Open Open Withdraw[banlance=minBalance] stm 电视 静音 开声音 关声音 有音 静音 静音 静音 有音 帮助

## RAINBOND服务日志管理 好雨交付工程师-郭逊 ## 大纲 1. Rainbond自身的日志管理机制 2. 对接 Elasticsearch 3. 演示示例 2019-07-31T03:29:22.251Z INFO [monitoring] log/log.go:124 Non-zero metrics in the last 30s {"monitoring": /4/b/d/24bd0bda2e50810fa43321ee941db5bf/p4_1.jpg) # 1.RAINBOND自身日志管理机制 ### 1.1 日志界面 首页 / 我的应用 / 服务日志对接Es示例 / NGINX NGINX 访问 关闭 管理容器 其他操作 最近1000条日志 2019-07-30T15:59:22.251Z INFO [monitoring] log/log RAINBOND自身日志管理机制 1.3 日志来源，以及相关原理 node服务功能与角色 NODE服务会监视DOCKERD进程，观察其创建与销毁容器。获取文件系统中容器日志的路径，监视来自容器标准输出和标准错误输出，并以UDP协议分发到RBD-EVENTLOG组件。 rbd-eventlog组件功能与角色 接收来自NODE服务的推送，用WEBSOCKET协议将日志内容推送到用户所操作的应用控制台。

 链滴 ## rocketmq 服务部署 作者：gitsilence 原文链接：https://ld246.com/article/1632123166220 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享4.0国际(CC BY-SA brokerRole=ASYNC_MASTER # 刷盘方式，ASYNC_FLUSH=异步刷盘，SYNC_FLUSH=同步刷盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # broker对外服务的监听端口 listenPort=10911 # nameServer地址，如果name server是多台集群的话，就用分号分隔 namesrvAddr=192.168.166.20:9876;192 lave节点 brokerRole=SLAVE # 刷盘方式，ASYNC_FLUSH=异步刷盘，SYNC_FLUSH=同步刷盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # broker对外服务的监听端口 listenPort=11011 # nameServer地址，如果name server是多台集群的话，就用分号分隔 namesrvAddr=192.168.166.20:9876;192

ServiceComb 微服务框架 杨波 ServiceComb 社区 / 华为开源软件能力中心 ## ServiceComb微服务解决方案 云 平滑上云 ServiceComb 微服务解决方案 Java编程 (POJO/SpringM VC/JAX-RS) 熔断/容错 处理链 限流 负载均衡 JWT认证 Golang 编程 边缘服务 服务契约 微服务脚手架 通信协议 (Rest&RPC) Saga事务一致性 ServiceMesh 动态配置 服务注册 分布式追踪 服务度量 开源生态能力互通 SpringBoot Zipkin Apollo Istio SpringCloud Skywalking Others..... Dubbo Prometheus 微服务生态 APM/Tracing生态 配置中心生态 ServiceMesh生态 ServiceComb子系统 服务中心 ServiceCenter 是一个使用Go构造的、建立在etcd存储上的高性能、高可用服务中心。 Java微服务SDK Java Chassis是一个由编程模型、运行模型、通信模型和服务契约四个部分组成的微服务框架。 Saga 分布式事务解决方案 Saga 是一个微服务数据一致性解决方案。 Go微服务SDK 编程模型 ![Ima

jpg) ## 什么是服务注册中心？ 服务注册中心具有服务注册和服务发现能力的可靠的分布式服务。 1. 服务注册 2. 服务发现 3. 可靠 4. 分布式  ## 为什么需要服务注册中心？ 是单体架构向微服务服务化演进的需要。 ! jpg) ## 服务注册中心 1. 服务端发现 1. DNS 2. 客户端发现 1. ServiceCenter, eureka 2. etcd, zookeeper, consul  ## 为什么实现自己的服务注册中心？ 1. 提供标准接口（RESTful） 2. 负载均衡，服务订阅（客户端LB，长连接） 3. 运行时依赖（Go） 4. 可靠性（BASE，最终一致性）  ## 从服务注册中心到服务管理中心 1. 元数据 2. 依赖关系 3. 实例变化推送

## 微服务架构云端应用 好雨云创始人 刘凡 ## 自我介绍 刘凡，好雨云创始人兼CEO。曾任澳客网 CTO和CEO职位。拥有超过12年互联网产品开发和管理经验，专注于互联网技术架构设计，对产品设计、敏捷开发、安全、OKRs、大数据等领域有深入研究。推崇反应式编程（http://www.reactivemanifesto.org/），并在多个产品中成功应用。 ## 大纲 01 微服务架构介绍 02 架构模式 03 应用 ## 01 微服务架构 介绍 微服务架构（Microservices Architecture）是将应用拆分成小业务单元开发和部署，使用轻量级协议通信，通过协同工作实现应用逻辑的架构模式。  ## 改变 按职能划分 程序模块 重构 组织结构 按服务划分 逻辑复用 代码臃肿 微服务 废弃或重写 ## 适合互联网公司特点 快速交付 响应变化 不断试错 优点 01 可独立部署、升级、替换、伸缩 02 自由选择开发语言 03 高效利用资源 04 故障隔离 缺点 01 服务多，带来更多操作 02 管理复杂度提升 03 部署难度加大 Twitter

## 微服务容灾治理 ### 1. go-zero 稳定性能力概览 经过这么多年大流量服务端架构设计的沉淀，go-zero 在保护服务的稳定性上下足了功夫，不管是 CPU 密集型还是 IO 密集型服务，go-zero 都能很好的保护服务在如下场景不被拖垮或卡死： 远超服务容量的突发大流量 CPU 打满 • 上下游故障或者超时 • MySQL、MongoDB、Redis 等中间件故障或者超负载（典型的是 如图，我们从三个方面来保护系统的稳定性： 服务端自适应过载保护 服务端自适应熔断 • 客户端自适应熔断 当然，我们还有自动适配后端服务能力的负载均衡算法，对稳定性进一步保驾护航。本文主要讲解自适应过载保护的原理、场景和表现。 ### 2. 自适应过载保护压测 用过 Windows 的同学对这个界面应该都不陌生，这就是典型 CPU 打满服务不可用的表现。此时，我们一般都是心里默默骂一句，然后点左边那个按钮，对吧？ jpg) 那我们想想，如果我们的服务 CPU 被打满了，是不是后面所有的请求也都被卡住了？等服务处理完请求的时候，用户那里可能已经超时离开了，结果服务器很忙，但都是做的无用功。如果这里不能理解，停下来好好思考一番，如果还不懂的话，可以来 go-zero 群里讨论讨论。。。 ### 2.1 模拟 CPU 密集型服务 有人可能会问 CPU 密集型服务怎么定义？你的服务 CPU 会打满吗？处理请求会包含复杂的计算逻辑吗？你经常需要通过