在分布式系统中，服务框架扮演着至关重要的角色，它们帮助开发者简化服务间的通信和治理。Dubbo是一个广受欢迎的Java RPC框架，被广泛应用于微服务架构和分布式系统中。本文将详细解析Dubbo的核心概念、工作原理、关键特性以及示例代码，帮助读者深入理解Dubbo并掌握其使用方法。
在Java的世界里，Dubbo是一个非常流行的高性能、轻量级的RPC框架。它不仅提供了丰富的服务治理功能，还支持多种协议和多种序列化方式。对于想要深入理解分布式系统和RPC框架的开发者来说，阅读Dubbo的源码无疑是一次宝贵的学习机会。今天，我将带领大家一起探索Dubbo源码的奥秘，让你在架构师的道路上更进一步。
技术实现取决于需求，也就是微服务架构需要的考虑的基本技术问题。一个基本的微服务架构需要实现基本的五大核心功能：服务注册和发现、服务间通信、服务容错、数据管理和API网关，基本实现需求如下：
前面一章节，我们学习了常用的网络通信协议，以及各自的优缺点，并做了一个较为全面的总结。这一章节，我们就来对微服务入门基础做一个准备，学习微服务，我们应该从哪些方面去学习。终于有人把tcp、http、rpc和grpc总结完整了
与Hadoop MapReduce相比，Spark的优势如下： ❑ 中间结果：基于MapReduce的计算引擎通常将中间结果输出到磁盘上，以达到存储和容错的目的。由于任务管道承接的缘故，一切查询操作都会产生很多串联的Stage，这些Stage输出的中间结果存储于HDFS。而Spark将执行操作抽象为通用的有向无环图（DAG），可以将多个Stage的任务串联或者并行执行，而无须将Stage中间结果输出到HDFS中。 ❑ 执行策略：MapReduce在数据Shuffle之前，需要花费大量时间来排序，而Spar
Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式流处理平台。最初是由 LinkedIn 团队开发，用于处理该公司产生的大量实时数据。Kafka 的设计旨在处理大型数据流并提供实时数据处理能力。
业务处理系统（Transaction Processing System，简称TPS）是一种信息处理系统，主要用于处理企业日常操作中的交易。它是企业信息系统架构中非常重要的一个组成部分，主要负责处理业务事务，如销唀订单、支付处理、库存管理等。TPS 系统的目标是提高交易处理的效率和准确性，确保数据的完整性和一致性。
日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列，这里整理汇总后分享给大家，让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。 同时在这里也欢迎大家把自己遇到的问题留言或私信给我，我看看其能否给大家解决。
作者 | 赵奕豪 (宿何)：Sentinel & OpenSergo 开源项目负责人
Scala是可伸缩语言(Scalable Language)的缩写，读作skah-lah， 于2004年1月20日发布了第一个公开版本。其实早在2001年，Martin Odersky就开始Scala的设计工作，Martin 是瑞士洛桑联邦理工大学（EPFL）计算机与通信科学学院的一名教授， Martin曾和Haskell 语言设计者之一 Philip Wadler合作，设计了一个原型系统GJ， 最终演变为 Java 泛型。Martin还曾受雇于 Sun 公司，编写了 javac 的参考编译器，这套系统后来
在Spark框架当中，早期的设计由Spark Streaming来负责实现流计算，但是随着现实需求的发展变化，Spark streaming的局限也显露了出来，于是Spark团队又设计了Spark Structured Streaming。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲，Spark Structured Streaming特性。
云原生应用的崛起使得Kubernetes成为了不可或缺的一部分。本文将深入探讨如何将Spring Boot应用与Kubernetes相结合，以实现现代化、可伸缩、高可用的云部署。
Akka 是一个开源的并发、分布式、基于消息驱动的框架，用于构建高可伸缩性、可靠性和并发性强的应用程序。它是基于 JVM（Java虚拟机）的，主要使用 Scala 编程语言开发，但也提供了 Java API，因此可以在 Java 和 Scala 中使用。
微服务架构已经成为许多现代应用程序的首选架构模式，它提供了更好的可扩展性、灵活性和快速交付能力。然而，随着微服务数量的增加，系统的复杂性也在增加，这意味着故障不可避免。在这篇文章中，我们将探讨微服务架构中的故障恢复和容错策略的最佳实践，以确保您的微服务应用程序在面临故障时能够继续提供高可用性的服务。
1.去中心化，客户端直连服务端 2.动态注册和发现服务 3.软负载均衡实现 4.高效稳定的网络传输 5.高效可容错的序列化
PS：微服务的业内主流的java框架就是springcloud 和dubbo，他们的设计思路都是按照分布式的设计思路来的，主要还是围绕服务，发现，注册，调用，负载。一定要明白他的设计思路。这样对学习springcloud和dubbo好处多多。下面的开始一起怼深入怼一把dubbo。
随着软件开发的不断演进，微服务架构已成为许多组织的首选。这种架构风格通过将应用程序拆分成小的、独立的微服务，有助于提高开发速度和可伸缩性。然而，微服务并不是银弹，它引入了新的挑战，特别是在微服务治理方面。本文将探讨微服务治理的重要性，以及如何构建可伸缩和高可用的微服务系统。
微服务从去年以来一直受到众多开发者的热捧，目前国外使用微服务架构的知名厂商中不乏Amazon、Twitter、Netflix等这样的科技巨头，但是国内在微服务领域实践这块，真正成功的案例屈指可数，好雨云平台强调应用一键部署，整个平台的核心正是基于微服务的架构去搭建，可以说，好雨云在微服务领域有着成功的经验和技术。 那么好雨云究竟是一个怎样的平台呢，据该平台创始人刘凡介绍，好雨云平台是提供一站式，开发、部署、运行和伸缩任何类型应用的云平台，强调应用的一键部署，同时，好雨云平台还提供数据服务、开发工具和企业信息
软件架构风格定义了软件系统的框架，指导了系统的结构和行为。独立构件风格（Independent Components Style）强调系统中各个组件的独立性。这种风格中，组件通常通过消息传递进行交互，而不是直接调用对方的方法或函数。
来源：https://www.zhihu.com/question/34101033/answer/743107819
说到大数据，就不得不说Hadoop和 Spark，Hadoop和 Spark作为大数据当前使用最广泛的两种框架，是如何发展的，今天我们就追根溯源，和大家一起了解一下Hadoop和 Spark的过去和未来；在Hadoop出现之前，人们采用的是典型的高性能 HPC workflow，它有专门负责计算的compute cluster，cluster memory很小，所以计算产生的任何数据会存储在storage中，最后在Tape里进行备份，这种workflow主要适用高速大规模复杂计算，像核物理模拟中会用到。
在Java开发领域中，掌握一些常见的面试题和知识点对于求职者来说至关重要。本文将带你逐一了解Java面试中的八大篇章，涵盖Redis、MySQL数据库、框架、微服务、消息中间件、常见集合、并发编程、JVM虚拟机以及企业场景等。通过学习这些知识点，你将增强自己在面试中的竞争力，更好地应对面试官的提问。
Nginx是一块轻量级的Web服务器/反向代理服务器，目前在github上Star 13.3k Fork 4.9k Watch 951，整体关注度也非常高，最近一次更新是2020年12月5日，最新的版本为release-1.19.6。
1.一般本地开发的话，小项目，或者是个人开发建议使用tomcat。 2.linux系统建议使用jetty或apache hpptd 3.大型的项目就用JBOSS或webloigc
大家如果有对 Hystrix 不清楚的，请看下这篇文章：分布式服务防雪崩熔断器，Hystrix理论+实战。
Gson是一个Java库，它不仅可以把Java对象转化为Json格式，它也能将一段Json格式的字符串转化为相对于的Java对象。 Gson适用于所有Java对象，即使是那些你不知道源代码的对象。
有时候，我们在开发和部署的时候，有很多配置文件的数据是不一样的，比如数据库的properties文件等等每次部署或者开发都要改配置文件太麻烦了，这个时候，就需要用到maven的profile配置了
是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。
软件可靠性设计是确保软件系统可靠运行的一系列技术和措施。主要包括避错技术、降低复杂度设计、检错设计（出错告警）和容错设计。下面是这些概念的简要介绍：
CouchDB（Couchbase的前身）是一款开源的分布式文档存储数据库，具有出色的可伸缩性和容错性。本文将深入探讨CouchDB的内部工作原理、数据模型、用途以及如何在不同的应用场景中使用它。
在项目管理中，质量管理是确保项目交付物符合预期质量要求的一系列活动。质量管理的目标是通过规划、控制和持续改进来提高项目的质量。以下是项目管理中常见的质量管理活动：
在说Spark之前，笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议，想要了解、学习、使用好Spark，Spark的官网是一个很好的工具，几乎能满足你大部分需求。同时，建议学习一下scala语言，主要基于两点：1. Spark是scala语言编写的，要想学好Spark必须研读分析它的源码，当然其他技术也不例外；2. 用scala语言编写Spark程序相对于用Java更方便、简洁、开发效率更高（后续我会针对scala语言做单独讲解）。书归正传，下面整体介绍一下Spark生态圈。
在说Spark之前，笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议，想要了解、学习、使用好Spark，Spark的官网是一个很好的工具，几乎能满足你大部分需求。
在当今软件开发领域，微服务架构正成为构建灵活、可伸缩、独立部署的应用的首选，微服务架构作为一种灵活而强大的设计模式，通过将系统拆分为独立的、自治的服务，使得应用更容易维护、扩展和升级。本文将探讨微服务项目架构的关键特征和设计原则，帮助读者更好地理解和应用这一先进的软件设计范式。
文章评论里后台有一些小伙伴，针对具体数据容错的场景，提出了具体的问题。今天就在这篇文章里统一解答，并且给出解决方案。
好的开始等于成功的一半，2022给自己一个美好的期许! 为了感谢2021年广大技术人对奈学科技的关注和支持，在2022新年开篇之际，奈学科技的核心教研团队将于1月11日特别推出【奈学科技技术开放日】免费体验学习活动，以高含金量的智慧福利倾情回馈广大学员！ 在大数据领域，不管你所在的企业部署使用的是离线数仓、实时数仓还是数据湖，Hadoop作为基础支撑技术，是广大技术人必须掌握的发展技能。 数智化时代，海量数据的存储——如何保证数据“不丢、不漏、不重、安全”地存储就成了不少企业面临的重大考验。 而Hadoop
Dubbo是一个高性能、轻量级的Java RPC远程通讯框架，它主要用于分布式服务架构中，解决了服务之间的远程调用问题。以下是Dubbo的主要使用场景：
从事java语言开发的人员，spring是一个绕不开的话题。这里我就简述下spring的发展。语句尽量用最通俗，最浅显的话语表述，不完整处还请谅解，请自行查询补全。
APP容错能力测试主要针对软件的程序运行和数据保存进行模拟，对软件的性能、稳定性、可用性等进行全方位的检测。本文介绍了 APP容错能力测试的具体操作方法，在测试中需要注意控制好软件运行和数据保存间的时间间隔。因为 APP容错能力测试涉及到软件开发人员很大一部分知识层面，对数据资料和数据文件都有较高要求的计算机设备进行测试时可能会出现操作错误，如果处理不当会给计算机造成不必要的损坏等问题。所以为了能够让您更好地了解 APP容错能力，本文介绍了关于 APP容错能力测试中一些常见故障案例分析。如果您想了解更多关于 APP容错能力测试方面的知识或者是软件升级等相关方面知识，请继续往下阅读~
使用spark streaming开发的人员都知道，它的容错机制是通过checkpoint来实现的，但是checkpoint有一个问题，就是当线上在运行一个spark streaming那么这时候你在编译一下（平时也难免不了对代码进行修改编译），再次发布的时候就会报checkpoint反序列化异常的errors。
1、Java 8实战 本书全面介绍了Java 8 这个里程碑版本的新特性，包括Lambdas、流和函数式编程。有了函数式的编程特性，可以让代码更简洁，同时也能自动化地利用多核硬件。全书分四个部分：基础知识、函数式数据处理、高效Java 8 编程和**Java 8，清晰明了地向读者展现了一幅Java 与时俱进的现代化画卷。 2、JavaEE开发的颠覆者：Spring Boot实战 在当今Java EE 开发中，Spring 框架是当之无愧的王者。而Spring Boot 是Spring 主推的基于“习惯优
二维码在我们目前的生活工作中，随处可见，日常开发中难免会遇到需要生成二维码的场景，网上也有很多开源的平台可以使用，不过这里我们可以通过几个开源组件，自己来实现一下。
本文由社区志愿者 陈政羽 整理，内容源自宋辛童 (五藏) 在 8 月 7 日线上 Flink Meetup 分享的《Flink 1.14 新特性预览》。主要内容为：
最近有个好朋友换工作了，面了腾讯后端，跟他要了份面试真题，大家一起来探讨一下，哈哈~
软件架构评估是对软件整体结构设计的系统性分析，旨在确保软件系统能够满足既定的质量要求。在这个过程中，质量属性扮演着关键角色，它们定义了软件系统必须达到的标准和性能。
本文列举了大数据相关的部分热门项目，盘点了该生态圈目前流行的一些开源产品和工具，并用google热度趋势图体现了它们的受关注程度。从不同的热度趋势，可以了解到每一个产品在近5年来全球受关注的走势，是越来越受重视还是渐渐淡出。
MQ全称 Message Queue（消息队列），是在消息的传输过程中保存消息的容器。多用于分布式系统之间进行通信。
我们的产品需要对来自不同数据源的大数据进行采集，从数据源的多样化以及处理数据的低延迟与可伸缩角度考虑，需要选择适合项目的大数据流处理平台。 我最初列出的候选平台包括Flume、Flink、Kafka Streaming以及Spark Streaming。然而对产品架构而言，这个技术选型的决策可谓举足轻重，倘若选择不当，可能会导致较大的修改成本，须得慎之又慎。 我除了在项目中曾经使用过Flume、Kafka以及Spark Streaming之外，对其余平台并不甚了解。即便是用过的这几个平台，也了解得比较
在当今的互联网应用开发中，分布式架构已经成为一种常见的设计和实现方式。在分布式架构中，服务调用是一个关键的环节。Dubbo作为一款成熟而强大的分布式服务框架，提供了完整的调用链路，支持可靠的远程服务调用。本文将深入探讨Dubbo的完整调用链路，帮助读者理解Dubbo的工作原理和实现机制。
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