今天和大家聊一下在采用Spring Cloud进行微服务架构设计时，微服务之间调用时异常处理机制应该如何设计的问题。我们知道在进行微服务架构设计时，一个微服务一般来说不可避免地会同时面向内部和外部提供相应的功能服务接口。面向外部提供的服务接口，会通过服务网关（如使用Zuul提供的apiGateway）面向公网提供服务，如给App客户端提供的用户登陆、注册等服务接口。
2016.9.8, 深圳, Ken Fang 微服务到底应该如何的识别? 微服务的粒度为何? 微服务该如何的分析与设计? 这些问题的答案, 取决于: 为何需要微服务? 为何需要微服务? 目的只有一个
上述四种情况，都会去调用fallback降级机制 fallback,你之前都是必须去调用外部的依赖接口，或者从MySQL中去查询数据的，但是为了避免说可能外部依赖会有故障
fallback,你之前都是必须去调用外部的依赖接口，或者从MySQL中去查询数据的，但是为了避免说可能外部依赖会有故障
2016.9.10, 深圳, Ken Fang 当特性负责人, 将特性的所有业务活动均分析出, 其各自的基本流, 扩展流与异常流之后, 特性负责人便可经由组合基本流, 扩展流与异常流, 而分析出从外部
作为Netty的服务端Channel,即NioServerSocketChannel,它的职责就是负责监听ACCEPT事件,当有客户端连接到服务端时,NioServerSocketChannel负责读取这个ACCEPT请求.
F103 在内核水平上搭载了一个异常响应系统，支持为数众多的系统异常和外部中断。其中系统异常有 8 个（如果把 Reset 和 HardFault 也算上的话就是 10 个），外部中断有 60 个。除了个别异常的优先级被定死外，其它异常的优先级都是可编程的。有关具体的系统异常和外部中断可在标准库文件 stm32f10x.h 这个头文件查询到，在 IRQn_Type 这个结构体里面包含了 F103 系列全部的异常声明。
前言：基于微服务系统越来越普遍。下面我们就来看看五种常见的特定微服务性能的挑战，以及如何应解他们。 背景：在IT界微服务架构为基础的系统越来越多， 每一个应用系统都集成了不同的组件和服务，几乎所有的特定业务应用程序都需要集成一个或更多的应用服务。但是一个综合性系统集成不同的服务无疑是一个巨大的挑战。随着基于微服务架构的发展，集成点和接触点的数量大量增加，许多系统基于微服务提供的服务或功能开始进行系统自身的分解。这反过来又增加了性能挑战，影响系统的整体功能。本文主要讨论一些能影响以微服务为基础系统的性能的关键
鄞劭涵，携程框架架构研发部高级软件工程师，爱丁堡大学高性能计算专业硕士。目前主要从事应用监控系统以及消息队列相关基础框架的研发。
规范在团队管理中的意义无需多言，对于开发团队来说，技术方案的设计和执行无疑是日常工作中很重要的一块。编码一定要在思考清楚之后在开始，以免把问题带入线上，或者反复修改造时间、精力的浪费。
其实，这几个问题或多或少是相互关联的。有的时候大家也会自嘲说，“程序员接手的代码永远是烂摊子，然后自己继续在这个烂摊子上产出代码，留给又一波后人接手”。十几年来经历过十来个公司，我看了不少差的代码，也看了不少好的代码，自己产出过垃圾代码，也带领团队实现过一些自认为不错的代码。
这里的“orderId”字符串就称之为魔法字符串，其实很容易写错。而且假如以后这个参数改个名字叫：movieOrderId，那这些字符串就得改很多处，而且不能通过搜索特定字符串一次性替换(因为很多变量名也叫orderId，而且并不见得所有的“orderId”都应该改)。而如果使用常量来代表“orderId”字符串，就在key形成了一致性约束，以后改名字的时候，只需要改常量的内容，put和get操作就自动一致了。这是一个简单的变量“高内聚”
第3章 非侵入的流量治理 通过对本章的学习，可基于Istio的这些配置在不修改代码的情况下实现各种流量治理 ---- 3.1 Istio流量治理的原理 流量治理是一个非常宽泛的话题 动态修改服务间访问的负载均衡策略，比如根据某个请求特征做会话保持 同一个服务有两个版本在线，将一部分流量切到某个版本上 对服务进行保护，例如限制并发连接数、限制请求数、隔离故障服务实例等 动态修改服务中的内容，或者模拟一个服务运行故障等 在Istio中实现这些服务治理功能时无须修改任何应用的代码。Istio以一种更轻便、透明的方
当前的信息安全建设方案中，安全防护都是针对外部的，而对于内部的威胁却少有关注，尤其是内部主机可能存在通过其他途径被黑的情况，一旦被黑客控制成为“肉机”，可能会感染内部更多主机，对内部主机和网络资源造成影响，如果再被控制用来向外部发起攻击，后果影响就更为恶劣。 一起事件引发的思考 类似的情况越来越多出现在我们的客户中，近期我们就遇到多次相关事件，其中比较典型的一起是针对某高校的。该高校在不久前发现内网莫名出现异常，网络经常性出现短时间瘫痪，官网也时常出现无法访问的情况。该事件引起技术人员的重视，立即安排人员
交易核心把公司的业务系统和底层支付关联起来，让业务系统专注于业务，不比关心底层支付。
自2014年由Google开源以来，Kubernetes迅速崛起，凭借着其强大的容器编排能力、灵活的扩展性以及丰富的生态系统，稳坐云原生技术栈的头把交椅。它不仅仅是一个容器管理平台，更是云原生架构的引擎，驱动着应用程序的部署、管理和自动化的持续进化，为开发者提供了前所未有的敏捷性和可移植性。
F103 在内核水平上搭载了一个异常响应系统， 支持为数众多的系统异常和外部中断。其中系统异常有8 个(如果把Reset 和HardFault 也算上的话就是10 个)，外部中断有60个。除了个别异常的优先级被定死外，其它异常的优先级都是可编程的。有关具体的系统异常和外部中断可在标准库文件stm32f10x.h 这个头文件查询到，在IRQn_Type 这个结构体里面包含了F103 系列全部的异常声明。
前面两节讨论了Java 8中的函数式数据处理，那是对38节到55节介绍的容器类的增强，它可以将对集合数据的多个操作以流水线的方式组合在一起。本节继续讨论Java 8的新功能，主要是一个新的类CompletableFuture，它是对65节到83节介绍的并发编程的增强，它可以方便地将多个有一定依赖关系的异步任务以流水线的方式组合在一起，大大简化多异步任务的开发。 之前介绍了那么多并发编程的内容，还有什么问题不能解决？CompletableFuture到底能解决什么问题？与之前介绍的内容有什么关系？具体如何使
本篇博客为大家详细讲解如何解决在Spring Boot项目启动过程中遇到的错误 ERROR o.s.boot.SpringApplication - Application run failed: java.lang.IllegalStateException: Failed to execute CommandLineRunner。我们将分步骤剖析问题，提供详细的操作命令、代码案例以及可能的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中找到解决这个问题的实用技巧和指导。
拓扑图用来描述平台各服务之间的依赖关系，也可以理解为平台服务的整体结构。拓扑图上的每个节点表示服务组件或服务的依赖项，且节点上标注有服务的运行状态和请求信息，点击后可获取详细的观测图表。
今天在群里又看有人问如何设置 Kubernetes 的探针，感觉要补充的话太多了，结合我们在一些 DevOps 项目中痛苦的体验，今天一劳永逸的全部说完，此外，也为大家展现一下为什么 DevOps 这么难？
本文根据美团前端工程师陈瑶在美团第31期技术沙龙的演讲《金融扫码付H5迁移小程序拓荒之旅》整理而成。
DTD：Document Type Definition 即文档类型定义，用来为XML文档定义语义约束。可以嵌入在XML文档中(内部声明)，也可以独立的放在一个文件中(外部引用)，由于其支持的数据类型有限，无法对元素或属性的内容进行详细规范，在可读性和可扩展性方面也比不上XML Schema。
对于service mesh来说，一个比较大的特点就是把路由转发和流量控制这一层下沉到这一层面来做，可以让业务不去操心这部分事情。
支付永远是一个公司的核心领域，因为这是一个有交易属性公司的命脉。那么，支付系统到底长什么样，又是怎么运行交互的呢?抛开带有支付牌照的金融公司的支付架构，下述链路和系统组成基本上符合绝大多数支付场景。其实整体可以看成是交易核心+支付核心 两个大系统。交易系统关联了业务场景和底层支付，而支付系统完成了调用支付工具到对账清算等一系列相关操作。下面我们就来一起看下各个系统的核心组成和交互。
某日袋鼠云运维小哥进行例行运维巡检，通过监控视图发现客户应用服务器cpu使用率突然呈上升趋势。通过专属服务群第一时间与业务方联系，与业务方确认是否有正在执行的定时任务，或者大范围拉取账单等业务操作。然而仔细分析了业务日志后，确认当时业务上并没有进行会消耗大量计算资源和网络资源的操作。
集成测试将模块收集在一起，并将它们作为一个子系统进行测试，以验证它们是否按照预期的方式进行协作，以实现更大的行为块。它们通过子系统执行通信路径，以检查每个模块对于如何与对等体交互的任何错误假设。
为了使服务做好部署到生产环境中的准备，需要确保满足三个关键的质量属性：安全性、可配置性和可观测性。
随着摩尔定律的终结，单机计算性能已达到了极限，然而，我们的软件系统不论是规模还是复杂度一直在增长，所以软件系统都不约而同的朝着分布式化方向发展。近年来，随着云服务、容器的出现，某些分布式系统也更容易微服务化。
1.前言 笔者做了多年的安全服务，这几年集中精力在做安全分析类引擎或产品，关于大数据时代信息安全的三点个人看法，作为引言。 (一) 聚焦细分市场，围绕核心竞争力，合作的模式来做平台。 大数据时代数据的采集、存储、分析、呈现等等，很少有一家能完全做的了，通吃也真没必要也没能力，从细分看， 做采集的可能有集成商或服务商A来完成实施工作；做存储的有擅长存储的B来做；做分析层的需要有懂业务、了解安全的服务商C来完成，数据的呈现又是专门的团队或开发商D来做。做自己最擅长的，其他的找合作伙伴，能够最快速的形成整体来满
嵌入式操作系统是一种专门设计来管理特定硬件的软件系统。它能够在资源有限的环境中高效运行，常见于嵌入式系统中，如智能家居设备、工业控制系统等。
基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发、持续集成的流程。
在暴增的流量请求下，对一些非核心流程业务、非关键业务，进行有策略的放弃，以此来释放系统资源，保证核心业务的正常运行，尽量避免这种系统资源分配的不平衡，打破二八策略，让更多的机器资源，承载主要的业务请求。服务降级不是一个常态策略，而是应对非正常情况下的应急策略。服务降级的结果，通常是对一些业务请求，返回一个统一的结果，可以理解为是一种FailOver快速失败的策略。一般通过配置中心配置开关实现开启降 。
作者：风中程序猿，来自：cnblogs.com/fangfuhai 1 题记 基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发、持续集成的流程。 平台提供基础设施、中间件、数据服务、云服务器等资源，开发人员只需要开发业务代码并提交到平台代码库，做一些必要的配置，系统会自动构建、部署，实现应用的敏捷开发、快速迭代。 在系统架构上，PaaS云平台主要分为微服务架构、Docker容器技术、DveOps三部分，这篇文章重点介绍微服务架构的实
基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发持续集成的流程。平台提供基础设施、中间件、数据服务、云服务器等资源，开发人员只需要开发业务代码并提交到平台代码库，做一些必要的配置，系统会自动构建、部署，实现应用的敏捷开发、快速迭代。在系统架构上，PaaS云平台主要分为微服务架构、Docker容器技术、DveOps三部分，这篇文章重点介绍微服务架构的实施。
作者简介： 董冰，混迹DBA圈子十余载的闲云野鹤，曾服务过政府行业、银行数据中心、互联网游戏上市公司，辗转蛰伏于中国铁塔，励志做一个社会主义的螺丝钉。 故障场景描述： 业务系统和监控同时反映11G的
CPU执行程序时，由于发生了某种随机的事件(外部或内部)，引起CPU暂时中断正在运行的程序，转去执行一段特殊的服务程序(中断服务子程序或中断处理程序)，以处理该事件，该事件处理完后又返回被中断的程序继续执行，这一过程称为中断。
在笔者的上一篇文章中《中断服务子程序是如何被执行的》，详细阐述了中断响应以及执行的整个过程，其中涉及到关于中断向量表的相关知识，本篇文章再次以中断向量表为出发点阐述从上电复位到用户定义的 main 函数的整个过程。
这篇文章是写给想对目前的业务系统进行监控但是又不知道从何入手的小伙伴看的，又或者是对于现有监控机制的一个反思，具体为什么要做这件事情，可以参照一下下边这篇，结合着看看。
作者简介 徐豪杰，携程旅行网技术保障中心流程工具团队资深软件工程师，于2013年加入携程，主要负责携程工作流平台架构设计与建设，在流程建设方面有着比较丰富的积累与经验。 前言 随着互联网技术的迅速发展，运维的事务也日益复杂，如何能更加高效的协调好人、工具与流程之间的关系，把运维人员从低效率、高强度、易犯错的人工操作彻底解放出来，让他们的能力与精力有更大程度的发挥，将是一个很大的挑战。 携程运维工作流平台在经过三年时间的演进，从最开始引入商业产品BMC Remedy ARS做为底层单一工作流引擎，慢慢演化到抽
操作系统需要管理外设，但是外设的速度远远低于CPU的速度，所以我们需要一种机制来弥补这种速度鸿沟，提高CPU的效率。
接口就是内部模块对模块，外部系统对其他服务提供的一种可调用或者连接的能力的标准，就好比usb接口，他是系统向外接提供的一种用于物理数据传输的一个接口，当然仅仅是一个接口是不能进行传输的，我们还的对这个接口怎么进行传输进行进行一些设置和定义。开发所谓的接口是模块模块之间的一种连接，而测试眼中的接口是一种协议（对接口的功能的一种定义）
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
