代码下载地址：https://github.com/f641385712/netflix-learning
本文主要研究一下RibbonLoadBalancerClient的choose方法
小程序新版本上线需要审核，如果有接口新版本返回内容发生了变化，后端直接上线会导致旧版本报错，不上线审核又通不过。
上一讲深入的讲解了Ribbon的初始化过程及Ribbon与Eureka的整合代码，与Eureka整合的类就是DiscoveryEnableNIWSServerList，同时在DynamicServerListLoadBalancer中会调用PollingServerListUpdater 进行定时更新Eureka注册表信息到BaseLoadBalancer中，默认30s调度一次。
什么是灰度发布，概念请参考,我们来简单的通过下图来看下，通俗的讲： 为了保证服务升级过程的平滑过渡提高客户体验，会一部分用户 一部分用户递进更新，这样生产中会同时出现多个版本的客户端，为了保证多个版本客户端的可用需要对应的多个版本的服务端版本。灰度发布就是通过一定策略保证 多个版本客户端、服务端间能够正确对应。
你在开发工作的是否遇到这个问题，微服务模块划分过细，基础模块依赖的比较多？ 比如你要进行微服务开发则需要启动以下基础模块
重写网关的转发规则，其实就是重写ribbon的路由规则，根据客户端不同的用户请求（可以根据入参不同区分）路由到对应的微服务上，所以对应的微服务上要打上标签。biz-service A开发版本，biz-service B开发版本
开篇提示：本文的讲解中，ribbon底层依赖于OkHttpClient，配置如下：
对于Spring中的AnnotationMetadata不太熟悉的同学，可以跑一下下面的CASE
1. Zuul 介绍 Zuul 在 Spring Cloud 微服务体系中担任很重要的角色--服务网关，是基于JVM的路由器和负载均衡器。 Zuul 的基本使用以及 Filter 的介绍就不在这说明了，本文主要介绍 Zuul 的原理。 2. Zuul 处理流程 处理流程如下： Request => ZuulHandlerMapping => ZuulController => ZuulServlet 主要的接收逻辑都在 ZuulServlet 中，执行 Filter 的逻辑，根据 Filter 的类型依次执
Ribbon 的核心组件是 IRule，IRule 是所有负载均衡策略的父接口，其子类有：
图1
本文主要研究一下eureka的ZoneAffinityServerListFilter
可以看到，在整合 Ribbon 之前，请求Rest是通过IP端口直接请求。整合 Ribbon 之后，请求的地址改成了 http://applicationName ，官方取名为虚拟主机名(virtual host name)，当 Ribbon 和 Eureka 配合使用时，会自动将虚拟主机名转换为微服务的实际IP地址，我们后面会分析这个过程。
上文介绍了负载均衡器ILoadBalancer的基本内容，并且详述了基本实现：BaseLoadBalancer。它实现了作为ILoadBalancer负载均衡器的基本功能，比如：服务列表维护、服务定时探活、负载均衡选择Server等。
Spring Cloud Ribbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡工具，它基于Netflix Ribbon实现。通过Spring Cloud的封装，可以让我们轻松地将面对服务的REST模块请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。
IRule离不开负载均衡数据，这个数据如之前所说，是ILoadBalancer的实现BaseLoadBalancer一部分。所以对于IRule的抽象类，需要设置ILoadBalancer来获取负载均衡统计数据：
目前正在研究和开发的各种用于生物认证的方法中，使用面部信息和声音特征的方法尤其突出。在这些方法中，使用指纹认证来识别个体的方法自古以来就有所使用，并且今天被用于签名（通过拇指印）和犯罪调查等目的。指纹识别的应用也在计算机世界的几个领域中得到了发展，并且近年来，这些方法已经开始作为高度便利的技术（提供诸如易于输入的优点）而享有广泛认可，用于一些领域，例如识别智能手机的物主（主要用于解锁屏幕）。
dubbo-go-v1.4.2/protocol/invocation/rpcinvocation.go
指纹识别大家都不陌生，现在比较新的安卓手机大多都已经支持面部识别了，指纹识别更是主流安卓手机的标配功能。这两个功能可以说用过都说好，确实是方便快捷。
flink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/rpc/RpcGateway.java
Google 从 Android 6.0开始，提供了开放的指纹识别相关 API，通过此篇文章可以帮助开发者接入指纹验证的基础功能，并且提供了系统应用基于指纹验证的功能扩展，如指纹验证登录功能核心流程图和关键代码分析。
锁屏要使用指纹解锁，首先要注册指纹服务，我看过的一些大厂项目中，实际上是在KeyguardUpdate.java类中发起注册的，一般是根据当前状态，是不是已经处于上锁状态（侧边指纹机器，是不等上锁即进行指纹服务注册，屏下指纹需要等上锁后，才发起指纹服务注册）。
指纹服务是Android系统中一个较为简单的服务（相比于AMS，WMS等），也比较独立，功能上包括几点
flink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/io/network/buffer/BufferPoolFactory.java
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原理就是利用eureka提供的客户端类来向Eureka Server发送注册请求，把自己提供服务的地址和端口（rpc服务端口，不是springboot启动的http端口）告诉注册中心，这样其他客户端（包括自身）就可以请求Eureka Server获取需要的服务节点信息。
Enterprise Library for .Net Framework 3.5 – EntLib v4.1 是patterns & practices 小组为.NET Framework 3.5 开发一套企业库，目前最新版本为v4.1，共包括9个Application Block，包括数据访问（Data Access Application Block）、异常管理（Exception Handling Application Block）、数据验证（Validation Application Block）等等，对企业应用开发非常有帮助，也非常实用。
flink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/rpc/RpcService.java
操作系统：Red Hat Enterprise Linux Server release 5.6 (Tikanga)
《java版gRPC实战》全系列链接 用proto生成代码 服务发布和调用 服务端流 客户端流 双向流 客户端动态获取服务端地址 基于eureka的注册发现 关于eureka 前面咱们在开发客户端应用时，所需的服务端地址都是按如下步骤设置的： 在application.yml中配置，如下图： 在用到gRPC的bean中，使用注解GrpcClient即可将Stub类注入到成员变量中： 上述操作方式的优点是简单易用好配置，缺点也很明显：服务端的IP地址或者端口一旦有变化，就必须修改application
上一篇重点讲了dubbo中的几种设计模式，和对应的源码。本篇会继续介绍Bean加载、Extension、代理几种机制在dubbo中的应用。
导语：微服务开源框架TARS的RPC调用包含客户端与服务端，《微服务开源框架TARS的RPC源码解析》系列文章将从初识客户端、客户端的同步及异步调用、初识服务端、服务端的工作流程四部分，以C++语言为载体，深入浅出地带你了解TARS RPC调用的原理。
本期将从rpc背景知识开始了解，如何安装进行开发前的环境准备，protobuf文件格式了解，客户端服务端案例分享等，逐渐深入了解如何使用grpc-go框架进行实践开发。
学了netty框架以及看了一下一小部分的netty框架的源码，听说dubbo是基于netty框架的一个优秀的落地实现，所以看了一小部分dubbo的源码，感觉学习netty总要有一个方式证明自己曾经学过，所以写下这一篇小笔记，写给自己看。
最近在做项目的时候遇到了添加打开app图像解锁的功能,自己嘴欠说现在都用指纹功能,自己给自己挖了一个坑,真是没谁了
对于Flink中各个组件（JobMaster、TaskManager、Dispatcher等），其底层RPC框架基于Akka实现，本文着重分析Flink中的Rpc框架实现机制及梳理其通信流程。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 《java版gRPC实战》全系列链接 用proto生成代码 服务发布和调用 服务端流 客户端流 双向流 客户端动态获取服务端地址 基于eureka的注册发现 关于eureka 前面咱们在开发客户端应用时，所需的服务端地址都是按如下步骤设置的： 在application.yml中配置，如下图： [在这里插入图片描述] 在用到gRPC的bean中，使用注解GrpcCl
案例介绍 结合上面两章节，本章将实现rpc的基础功能；提供一给rpc中间件jar给生产端和服务端。 技术点； 1、注册中心，生产者在启动的时候需要将本地接口发布到注册中心，我们这里采用redis作为注册中心，随机取数模拟权重。 2、客户端在启动的时候，连接到注册中心，也就是我们的redis。连接成功后将配置的生产者方法发布到注册中心{接口+别名}。 3、服务端配置生产者的信息后，在加载xml时候由中间件生成动态代理类，当发生发放调用时实际则调用了我们代理类的方法，代理里会通过netty的futuer通信方式进行数据交互。
dubbo RCP请求到达provider后，首先经过数据接收、解码（NettyWokerThread/NioEventLoop），然后传递到RPC后续流程（DubboServerHandler），即filter、service invoke过程，service invoke过程也就是执行真正服务的逻辑，执行完毕后再经过编码作为响应返回给RPC调用者。
出现上面的错误，分别有以下几种情况 第一种：grpc服务地址没有配置，这种情况要么是搞忘记配置，或者没有加载配置，也可能是是配置信息存储在配置中心，且服务中发布到docker容器中且继承了istio，这种是域名相关配置istio还没初始化，从而导致拉取配置失败 第二种：netty-tcnative相关的maven库没引入 根据grpc对应的版本，有以下对应关系
gRPC 是一个由Google开源的，跨语言的，高性能的远程过程调用（RPC）框架。 gRPC使客户端和服务端应用程序可以透明地进行通信，并简化了连接系统的构建。它使用HTTP/2作为通信协议，使用 Protocol Buffers 作为序列化协议。
分布式系统架构时代，RPC框架你一定不会陌生。目前主流的RPC框架有 dubbo、thrift、motan、grpc等。
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