从上一篇文章大家可以看出，实现一个自己的消息总线框架是非常重要的内容，消息总线可以将界限上下文之间进行解耦，也可以为大并发访问提供必要的支持。
蜂窝消息总线于 2017 年 11 月份上线，截至目前，已经被电商、酒店、大交通、社区等多个技术团队投入到生产环境的使用中。
组件化作为Android客户端技术的一个重要分支，近年来一直是业界积极探索和实践的方向。美团内部各个Android开发团队也在尝试和实践不同的组件化方案，并且在组件化通信框架上也有很多高质量的产出。最近，我们团队对美团零售收银和美团轻收银两款Android App进行了组件化改造。本文主要介绍我们的组件化方案，希望对从事Android组件化开发的同学能有所启发。
前一篇文章我们已经完成了基于RabbitMq实现的的消息总线，这篇文章就来看看生产者(订单微服务)与消费者(经销商微服务)如何接入消息总线实现消息的发送与消息的接收处理。
消息代理中间件构建一个共用的消息主题让所有微服务实例订阅，当该消息主题产生消息时会被所有微服务实例监听和消费。
从前面文章可以看出，消息总线是EDA(事件驱动架构)与微服务架构的核心部件，没有消息总线，就无法很好的实现微服务之间的解耦与通讯。通常我们可以利用现有成熟的消息代理产品或云平台提供的消息服务来构建自己的消息总线；也可以自己完全写一个消息代理产品，然后基于它构建自己的消息总线。通常我们不用重复造轮子（除非公司有特殊的要求，比如一些大型互联网公司考虑到自主可控的白盒子），可以利用比如像RabbitMq这样成熟的消息代理产品作为消息总线的底层支持。
随着云原生技术在我国的不断发展与落实，当一家企业有构建业务系统的需求时，势必会对云产品和相关服务有所依赖。同时对于产品之间互联互动，协同的要求也越来越强。而事件消息总线作为一种统一标准，可以加速事件源集成的效率，为客户提供丰富的事件源触发选择。那么事件消息总线是什么呢？下文中将为大家做详细介绍。
在上一篇文章中物联网网关开发：基于MQTT消息总线的设计过程(上)，我们聊了在一个物联网系统的网关中，如何利用 MQTT 消息总线，在嵌入式系统内部实现多个进程之间的相互通信问题。
如果你还不了解IM系统的整体结构，可以先看看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》（一下简称《IM完整设计》）这篇文章。
前面在1.4.2节中强调过，在微服务架构中，经常会使用REST 服务或基于消息的通信机制。
Spring Boot Actuator 是一个用于监控和管理 Spring Boot 应用程序的工具，而 Spring Cloud Bus 是一个用于在分布式系统中连接服务的消息总线。结合使用这两个工具可以方便地监控和管理消息总线。
Spring Cloud Bus 的工作原理和消息传递机制是实现分布式系统节点之间通信的关键。
这里记录的是学习分享内容，文章维护在 Github：studeyang/leanrning-share。
作为一名嵌入式软件开发人员来说，处理进程之间的通信是很常见的事情。从通信目的的角度来看，我们可以把进程之间的通信分成 3 种：
如何设计一款高性能、高并发、高可用的im综合消息平台是很多公司发展过程中会碰到且必须要解决的问题。比如一家公司内部的通讯系统、各个互联网平台的客服咨询系统，都是离不开一款好用且维护的方便im综合消息系统。
Spring Cloud Bus是用来将分布式系统的节点与轻量级消息系统链接起来的框架，它整合了Java的事件处理机制和消息中间件的功能。Spring Clud Bus目前支持RabbitMQ和Kafka。
一、分布式消息总线 在很多MIS项目之中都有这样的需求，需要一个及时、高效的的通知机制，即比如当使用者A完成了任务X，就需要立即告知使用者B任务X已经完成，在通常的情况下，开发人中都是在使用者B所使用的程序之中写数据库轮循代码，这样就会产品一个很严重的两个问题，第一个问题是延迟，轮循机制要定时执行，必须会引起延迟，第二个问题是数据库压力过大，当进行高频度的轮循会生产大量的数据库查询，并且如果有大量的使用者进行轮循，那数据库的压力就更大了。 那么在这个时间，就需要一套能支持发布-订阅模式的
在很多MIS项目之中都有这样的需求，需要一个及时、高效的的通知机制，即比如当使用者A完成了任务X，就需要立即告知使用者B任务X已经完成，在通常的情况下，开发人中都是在使用者B所使用的程序之中写数据库轮循代码，这样就会产品一个很严重的两个问题，第一个问题是延迟，轮循机制要定时执行，必须会引起延迟，第二个问题是数据库压力过大，当进行高频度的轮循会生产大量的数据库查询，并且如果有大量的使用者进行轮循，那数据库的压力就更大了。
这个系列我们大概写了八篇文章，将微服务的最重要的内容过了一遍。当然其中有些内容还没有涉及到，比如Docker（不是微服务架构风格中必须的）等，关于Docker我们自己可以在网上找找其他文章。
队列是一种先进先出的数据结构，特殊之处在于它只允许在队列的前端（front）进行删除操作，而在队列的后端（rear）进行插入操作。
在微服务架构的系统中，通常会使用轻量级的消息代理来构建一个共用的消息主题，并让系统中所有微服务实例都连接上来。由于该主题中产生的消息会被所有实例监听和消费，所以称它为消息总线。在总线上的各个实例，都可以方便地广播一些需要让其他连接在该主题上的实例都知道的消息。
Spring Cloud Bus 配合Spring Cloud Config 使用可以实现配置的动态刷新。
SOFARegistry 是蚂蚁金服开源的一个生产级、高时效、高可用的服务注册中心。
Spring Cloud Bus 配合 Spring Cloud Config 使用可以实现配置的动态刷新。
本文主要讨论四个问题： （1）为什么会有冗余表的需求 （2）如何实现冗余表 （3）正反冗余表谁先执行 （4）冗余表如何保证数据的一致性 一、需求缘起 互联网很多业务场景的数据量很大，此时数据库架构要进行水平切分，水平切分会有一个patition key，通过patition key的查询能够直接定位到库，但是非patition key上的查询可能就需要扫描多个库了。 例如订单表，业务上对用户和商家都有订单查询需求： Order(oid, info_detail) T(buyer_id, seller_id,
在异步消息传输系统中，消息乱序是一个常见的挑战。当消息在发送过程中发生重试时，很可能会导致消息的乱序，这可能对系统的一致性和可靠性产生负面影响。本文将探讨异步消息发送中可能出现的消息乱序问题，以及解决这些问题的方法。
首先我给大家看一张图，如果大家对这张图有些地方不太理解的话，我希望你们看完我这篇文章会恍然大悟。
Spring Cloud Bus是Spring Cloud体系内的消息总线，支持RabbitMQ和Kafka两种消息中间件。所谓消息总线，简单理解就是一个消息中心，众多微服务实例都可以连接到总线上，实例可以往消息中心发送或接收信息(通过监听)。例如：实例A发送一条消息到总线上，总线上的实例B可以接收到信息(实例B订阅了实例A),消息总线充当一个中间者的角色，使得实例A和实例B解耦，如下图所示。
假设有两个客户端（端口号为3355 和 3366），修改了远程配置文件，只想要端口号为3355的更新，3366的不更新。指定具体某一个实例生效而不是全部 。
Comet技术原理 来自维基百科：Comet是一种用于web的技术，能使服务器能实时地将更新的信息传送到客户端，而无须客户端发出请求，目前有两种实现方式，长轮询和iframe流。 简单的说是一种基于现有Http协议基础上的长轮询技术，之所有会产生这种技术的主要原因是Http协议是无状态的所以客户端和服务端之间没办法建立起一套长时间的连接。比如我们要做一个聊天室，在Web环境下我们通常不能从服务端推送消息到浏览器里，而只能通过每个客户端不断的轮询服务器，以获取最新的消息，这样一来效率非常低，而且不断的向服务器
一，为什么要冗余数据 互联网数据量很大的业务场景，往往数据库需要进行水平切分来降低单库数据量。 水平切分会有一个patition key，通过patition key的查询能够直接定位到库，但是非patition key上的查询可能就需要扫描多个库了。 此时常见的架构设计方案，是使用数据冗余这种反范式设计来满足分库后不同维度的查询需求。 例如：订单业务，对用户和商家都有订单查询需求： Order(oid, info_detail); T(buyer_id, seller_id, oid); 如果用buyer
在SpringCloud-Config里我们讲到了使用外部统一的配置（案例采用GitHub）来托管我们的配置文件。但是有个小问题，如何让他们修改一处就处处生效而不用每个微服务都去手动发一个post请求或者重启服务呢，这就需要用到我们的Bus消息总线了。所以一般他们两个都搭配起来使用的。
引言 重要的应用程序很少是单独存在的；如果不能与其他的应用程序一起使用，应用程序将难以发挥很大的作用。面向服务的体系结构往往将应用程序集成在一起，这样它们就可以协同工作并提高工作效率，每个应用程序都分成必须相互集成的各个部分。SOA 模型——服务使用者调用服务提供者——可能看起来相当简单，但是它提出了两个重要的问题： 使用者如何找到它需要调用的服务的提供者 使用者如何快速而可靠地调用服务，而网络实际上很慢且不可靠？ 对于这两个问题，有一个相当简单的答案，即采用称为企业服务总线 (ESB) 的方法。ESB 处
在企业应用中，有时也会有多个项目共同使用一个 Github repo 的情况，这时候就需要将不同项目的资源文件放到不同目录下，使用如下配置，给你的服务指定一个独立的目录存放配置文件spring.cloud.config.server.git.search-paths=/{appName}
D-Bus 提供一个系统守护进程 (负责 “添加了新硬件” 或 “打印队列发生改变” 等事件)，并对每个用户登录会话提供一个守护进程 (负责一般用户程序的进程间通信)。
一、缘起 如《消息总线消息必达》所述，MQ消息必达，架构上有两个核心设计点： （1）消息落地 （2）消息超时、重传、确认 再次回顾消息总线核心架构，它由发送端、服务端、固化存储、接收端四大部分组成。
D-Bus 是一个消息总线系统，应用之间相互通信的简单方式。D-Bus 支持系统守护进程（例如添加新硬件设备或打印队列更改事件）和每个用户的登录会话守护进程 （例如用户应用程序之间的一般进程间通信）。另外，消息总线在通用一对一消息传递框架之上构建， 该框架使得任意两个应用可以直接通信（而不需要通过消息总线守护进程）。
MySQL冗余数据的三种方案 | 架构师之路
在上一篇中，我们聊了在一个嵌入式系统中，如何利用MQTT消息总线在各进程之间进行通信，文章链接：《我最喜欢的进程之间通信方式-消息总线 》。
Grafana是监控领域比较出名的开源可视化套件，笔者最近在阅读grafana后台源码，里面有很多值得我们学习借鉴的地方，这里通过文章记录下来。
1 SpringCloudBus干啥的呢? 由我上一篇文章集中配置组件SpringCloudConfig 我们已经知道了配置文件可以在远端做一个便捷的统一管理,这比较方便我们去查看和修改 但是呢,
前面我们了解了 Dapr 对发布订阅的支持，本节我们将来介绍了 Dapr 中对消息队列的支持。消息队列，分为两种绑定，一种是输出绑定，一种是输入绑定。出和入是看数据的流向，输出绑定就是作为生产者的服务把消息通过 Dapr 传给消息队列，输入绑定就是作为消费者的服务通过 Dapr 从消息队列里得到消息。
在上一篇文章中，我们主要聊了：在嵌入式系统的应用程序架构设计中，应该从哪些方面来进行需求整理和分析，文章链接：都说软件架构要分层、分模块，具体应该怎么做(一)。
2、 在/etc/apt/preferences.d目录下新建erlang文件并输入以下内容
微服务是一种架构范例。在这种架构中，多个小型独立组件协同工作，从而构成一个系统。尽管它的操作复杂性较高，但这种范式已经被迅速采用。这是因为它有助于将复杂的系统分解为可管理的服务。这些服务更关注微观层面的问题，包括单一责任，关注点分离，模块化等。
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