ISO14229是UDS诊断应用层的协议，定义了诊断服务的实现步骤及具体的诊断服务定义。本文主要依据的是ISO14229-1:2013和ISO14229-3:2012，这是最新版协议，分别代替了之前的ISO14229-1:2006和ISO15765-3:2004，这一点请读者注意。
服务提供者启动时，对外暴露一个 Exporter，它是一个可以接受外界连接代理对象，接受连接的方式是启动一个 Netty Server 监听连接。 服务消费者启动时，调用 RPC 接口时调用的是一个 Invoker 接口，类型是 RpcInvocation。它是一个通过动态代理方式生成的代理对象，可以通过 Netty Client 连接服务提供者。
SpringCloud Gateway（下面简称SG）基于SpringWebFlux，整体架构如下图所示：
image.png 比较架构特性 组件（component）是软件中的一个单位，具有定义良好的接口、定义良好的角色/责任集合。组件是架构的构成元素。对于基于服务的架构，这些构成元素通常被称为服务（或者服务组件）。不管组件带上什么标签，当创建一个架构时，你都需要决定组件如何被共享、组件间如何通信、多个组件如何被整合起来完成业务请求以及如何从远程服务用户的位置访问他们。 为这些问题做出决定并不是件容易的事情，这就是为什么需要了解架构模式的原因。每种架构模式都有独特的拓扑结构用来定义架构的形状和一般属性，包括组
Nginx为我们提供了请求限制模块（ngx_http_limit_req_module）、基于令牌桶算法的流量限制模块（ngx_stream_limit_conn_module），可以方便的控制令牌速率，自定义调节限流，实现基本的限流控制…
Nginx为我们提供了请求限制模块（ ngx_http_limit_req_module）、基于令牌桶算法的流量限制模块（ ngx_stream_limit_conn_module），可以方便的控制令牌速率，自定义调节限流，实现基本的限流控制...
服务运营组织结构 •服务台 •技术管理 •IT运营控制 •应用管理
迄今为止，对于面向服务的架构（Service-Oriented Architecture，SOA）还没有一个公认的定义。许多组织从不同的角度和不同的侧面对 SOA 进行了描述，较为典型的有以下三个：
ZooKeeper 是一个开源的分布式服务框架Hadoop的一个子项目，Zookeeper 实现诸如数据发布/订阅、统一命名服务、分布式协调/通知、配置管理、分布式锁和分布式队列等功能，通俗的讲zookeeper是一个支持增删查改的类似文件系统特点的数据库，按照规则去给节点分配任务。zookeeper底层实现了存储文件和通知回调功能它的数据结构类似于一个标准的文件系统，相比较文件系统zk的每个节点都可以存储数据，但是大小限制为1M。通常我们在使用dubbo的时候会建议使用zookeeper作为注册中心，也可以用redis,eureka作为注册中心，当然我只用过zookeeper,dubbo相当于搭载一个服务框架，zookeeper则是服务注册的中心。
限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务（定向到错误页）、排队等待（秒杀）、降级（返回兜底数据或默认数据）。 高并发系统常见的限流有：限制总并发数（数据库连接池）、限制瞬时并发数（如nginx的limit_conn模块，用来限制瞬时并发连接数）、限制时间窗口内的平均速率（nginx的limit_req模块，用来限制每秒的平均速率）。 另外还可以根据网络连接数、网络流量、CPU或内存负载等来限流。
普元EOS 8 API Gateway作为一个独立模块，可以对API进行创建、发布、维护、监控等全生命周期管理。
在现在存储环境中，集群软件是一个很重要的模块。然而，很多人不清楚集群软件的分类，不知道oracle的RAC，IBM的HACMP，Symantec 的VCS和EMC的AutoStart，甚至一些用户写的脚本，分别属于哪一类，它们之间有什么相同和不同的地方：
Dubbo是阿里巴巴在2012年开源的分布式服务治理框架，不仅是阿里巴巴在开源领域最出名的项目，也应该算称得上是国内影响力最大的开源大作。可是大家有所不知，阿里内部实际上都在使用另一个RPC框架叫HSF(Dubbo和HSF的开发团队是同一拨人马，造轮子狂热症患者)，Dubbo这些年浮浮沉沉，也曾经一度停止了更新，而随着18年Dubbo3.0的强势推进，相信这个大版本中Dubbo会充分借鉴HSF在超高并发场景下积累的经验。
Web服务（WebService）是一种跨网络的、基于标准的交互方式，它允许不同平台和语言之间的应用程序能够互相通信和数据交换。Web服务采用一系列的标准协议和技术，包括XML（可扩展标记语言）、SOAP（简单对象访问协议）、WSDL（Web服务描述语言）和UDDI（统一描述、发现和集成协议）等。
这是一个目前普遍使用的调度算法，算法在WRR的基础上加入了根据服务器端的负载信息周期性地调整服务器性能权值的过程。其基本思想是:根据CPU利用率、内存利用率、磁盘使用情况、连接数、进程数等硬件资源信息综合计算各个服务器的负载值，然后与一个己设定的代表系统利用率的阀值比较，如大于阀值则说明负载较重应调小权值，反之则调大权值。权值的大小决定了该服务器服务请求的能力大小。动态WRR是一种在算法复杂度和效率方面折中的较好算法，研究表明在请求的服务时间长度变化不大的情况下，动态WRR有较高的吞吐率和可伸缩性，包括思科和IBM的商业集群产品采用的也是动态WRR。
（一） 简单理解四层和七层负载均衡: ① 所谓四层就是基于IP+端口的负载均衡；七层就是基于URL等应用层信息的负载均衡；同理，还有基于MAC地址的二层负载均衡和基于IP地址的三层负载均衡。 换句换说，二层负载均衡会通过一个虚拟MAC地址接收请求，然后再分配到真实的MAC地址；三层负载均衡会通过一个虚拟IP地址接收请求，然后再分配到真实的IP地址；四层通过虚拟IP+端口接收请求，然后再分配到真实的服务器；七层通过虚拟的URL或主机名接收请求，然后再分配到真实的服务器。 ② 所谓的四到七层负载均衡，就是在
① 所谓四层就是基于IP+端口的负载均衡；七层就是基于URL等应用层信息的负载均衡；同理，还有基于MAC地址的二层负载均衡和基于IP地址的三层负载均衡。 换句换说，二层负载均衡会通过一个虚拟MAC地址接收请求，然后再分配到真实的MAC地址；三层负载均衡会通过一个虚拟IP地址接收请求，然后再分配到真实的IP地址；四层通过虚拟IP+端口接收请求，然后再分配到真实的服务器；七层通过虚拟的URL或主机名接收请求，然后再分配到真实的服务器。
前面我们介绍了为解决分布式事务而提出来的的二阶段协议，本文首先来讲解二阶段的不足，然后阐述三阶段协议，三阶段协议也是一个标准的协议，也并没有说具体如何实现。
在分布式微服务场景下，由于各个业务服务的纵向拆分，加上通常会使用集群技术来保障业务服务的可靠性，由此导致了应用服务节点的爆炸式增长，服务节点的增多会导致出故障的概率也随之增加。如之前文章所阐述的，某个应用节点的不可用可能导致最终整个平台正常运行受影响，因此我们需要一些手段去应对这种异常情况。Hystrix正是一种专门针对微服务容错处理的基础组件，本文主要针对容错组件Hystrix进行设计分析，希望对大家有所裨益。
作为分布式系统解决方案的 ZooKeeper，被广泛应用于多个分布式场景。例如：数据发布/订阅，负载均衡，命名服务，集群管理等等。
服务分类学 服务分类学指的是在某种架构下服务是如何归类的。有两种服务分类的基本类型：服务类型和业务领域。服务类型分类法会根据整个架构中服务所扮演的角色进行分类。例如，某些服务是实现业务功能的，而另一些服务可能是实现非业务功能的，例如日志、审计和安全。业务领域分类法会根据服务在特定业务功能领域中所扮演的角色来进行分类，例如报表、交易处理和订单送货等等。 服务类型分类一般在架构模式层进行定义，而业务领域分类则在架构实现层进行定义。尽管架构模式提供了很好的基础来定义服务类型，作为一个架构师，你可以按照自己的想法
在常规运维工作中，经常会运用到负载均衡服务。负载均衡分为四层负载和七层负载，那么这两者之间有什么不同？ 废话不多说，详解如下： 一，什么是负载均衡 1）负载均衡（Load Balance）建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。负载均衡有两方面的含义：首先，大量的并发访问或数据流量分担到多台节点设备上分别处理，减少用户等待响应的时间；其次，单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行处理，每个节点设备处理结束
一位工作了 7 年的程序员，最近在面试时被问到一个关于Zookeeper的问题。因为平时很少研究，所以面试的时候只能一直说：不知道，不知道，不知道。当时，他感觉很尴尬，面试还没结束，就已经知道应该被Pass了。于是又来问我，希望我能分享一期这样的视频。
1、事务请求的唯一调度和处理者，保证集群事务处理的顺序性2、集群内部各服务的调度者
要了解一致性哈希，首先我们必须了解传统的哈希及其在大规模分布式系统中的局限性。简单地说，哈希就是一个键值对存储，在给定键的情况下，可以非常高效地找到所关联的值。假设我们要根据其邮政编码查找城市中的街道名称。一种最简单的实现方式是将此信息以哈希字典的形式进行存储 <Zip Code，Street Name>。
严格遵守ACID的分布式事务我们称为刚性事务，而遵循BASE理论（基本可用：在故障出现时保证核心功能可用，软状态：允许中间状态出现，最终一致性：不要求分布式事务打成中时间点数据都是一致性的，但是保证达到某个时间点后，数据就处于了一致性了）的事务我们称为柔性事务，其中TCC编程模式就属于柔性事务，本文我们来阐述其理论。
什么是服务降级？当服务器压力剧增的情况下，根据实际业务情况及流量，对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理，从而释放服务器资源以保证核心交易正常运作或高效运作。
这是微服务架构系列文章的第 3 篇 高可用性、可扩展性、故障恢复能力和性能是微服务的特征。您可以使用微服务架构模式来构建微服务应用程序，从而降低微服务失败的风险。 模式分为三层： 应用模式 应用程序模式解决了开发人员面临的问题，例如数据分解、数据维护、测试、用户界面和一些可观察性模式。 让我们回顾一下这些应用程序模式的基础知识。 分解模式 选择如何将单体系统分解为服务 按业务能力分解——服务是围绕业务能力组织的。 按子域分解——服务是围绕域驱动设计的子域组织的。 数据模式 数据一致性——每个
北极星组件分为控制平面、数据平面以及生态组件3大类，通过这3大类组件，组成一套完整的微服务治理体系。
到目前为止，我已经为你介绍了分布式起源、分布式协调与同步、分布式资源管理与负载调度、分布式计算技术、分布式通信技术和分布式数据存储。
Spring MVC是一种用于构建Web应用程序的框架，它基于MVC（Model-View-Controller）模式并使用了Java Servlet API。它提供了许多注解来简化Web应用程序的开发过程。其中一个常用的注解是@RestController。
前几篇文章介绍了Nacos配置中心服务的能力机制，接下来，我们来介绍Nacos另一个非常重要的特性就是服务注册与发现，说到服务的注册与发现相信大家应该都不陌生，在微服务盛行的今天，服务是非常重要的，而在 Nacos 中服务更被称为他的一等公民。Nacos 支持几乎所有主流类型的 “服务” 的发现、配置和管理。
SoapUI是一个开源测试工具，通过soap/http来检查、调用、实现Web Service的功能/负载/符合性测试。该工具既可作为一个单独的测试软件使用，也可利用插件集成到Eclipse，maven2.X，Netbeans 和intellij中使用。
今天我们针对SpringCloud中服务之间的通讯方式全面的聊一聊。如下是本篇文章的大纲
ZooKeeper 最早起源于雅虎研究院的一个研究小组。当时，雅虎内部很多大型系统基本都需要依赖一个类似的系统来进行分布式协调，但是这些系统往往都存在分布式单点问题。所以，雅虎的开发人员就试图开发一个通用的无单点问题的分布式协调框架，以便让开发人员将精力集中在处理业务逻辑上。
使用微服务架构最关键的一个原则就是将系统划分成一个个相互隔离、无依赖的微服务，这些微服务通过定义良好的协议进行通信。而响应式微服务架构，又有其独特的设计原则和理念。
地负载均衡是指对本地的服务器群做负载均衡，全局负载均衡是指对分别放置在不同的地理位置、有不同网络结构的服务器群间作负载均衡。
近段时间一直在总结分布式系统架构常见的算法。前面我们介绍过布隆过滤器算法。接下来介绍一个非常重要、也非常实用的算法：一致性哈希算法。通过介绍一致性哈希算法的原理并给出了一种实现和实际运用的案例，带大家真正理解一致性哈希算法。
在上一篇文章一文带你彻底厘清 Kubernetes 中的证书工作机制中，我们介绍了 Kubernetes 中证书的工作机制。在这篇文章中，我们继续探讨 Istio 是如何使用证书来实现网格中服务的身份认证和安全通信的。
做系统升级扩容，停服务时候最头疼的时候就是业务数据错乱，数据包的丢失，哪我们如何避免服务停机带来的业务损失？
本文是Spring Cloud系列的第四篇，前面三篇文章(使用Spring Cloud搭建服务注册中心、使用Spring Cloud搭建高可用服务注册中心、Spring Cloud中服务的发现与消费)我们带大家搭建了服务注册中心，向服务注册中心注册了服务，同时也发现和消费了服务。前面的文章我们是以实际代码操作为主，这篇文章我想对前面三篇文章中涉及到的一些知识点再进行详细的梳理，对于一些前面未涉及到的配置再做进一步的说明。 首先，通过前面三篇文章的学习，小伙伴们已经发现了Eureka服务治理体系中涉及到三个核
API 网关和微服务框架这两个概念，对于有 IaaS 基础，初涉 PaaS 的同学有可能容易混淆。我们试着从一些实例入手，来看看 API 网关和微服务框架的相同之处以及差异之处。
在 IT 服务管理中，流程的落地和执行至关重要。请求管理作为 ITSM 的重要组成部分，直接影响到组织内部的服务交付和用户满意度。为了确保请求管理流程的高效性和规范性，我们不仅需要清晰地区分不同类型的请求，还需要优化请求的履行工作流程。本文将分享一些在 ITSM 流程落地过程中关于请求管理的实际经验，探讨如何区分请求类型、优化请求履行工作流、标准化请求模型，以提升整体服务水平。
在上一篇文章为大家介绍了响应式IO模型和WebClient的基本用法。本节来继续深入的为大家介绍：如何使用WebClient作为Http客户端发送GET请求与进行响应结果的接收。
译者：程超 译文：http://www.jianshu.com/p/3986239138fe 一、数据驱动的迁移反模式 微服务会创建大量小的、分布式的、单一用途的服务，每个服务拥有自己的数据。这种服务和数据耦合支持一个有界的上下文和一个无共享数据的架构，其中，每个服务及其对应的数据是独立一块，完全独立于所有其他服务。服务只暴露了一个明确的接口（服务契约）。有界的上下文可以允许开发者以最小的依赖快速轻松地开发，测试和部署。 采用数据驱动迁移反模式主要发生在当你从一个单体应用向微服务架构做迁移的时候。我们之所以
功能即服务 (FAAS) 是一类云计算服务，它提供了一个平台，允许客户开发、运行和管理应用程序功能，而无需构建和维护通常与开发和启动应用程序相关的基础设施的复杂性。构建遵循此模型的应用程序是实现“无服务器”体系结构的一种方式，通常在构建微服务应用程序时使用。
分析结果，可以通过 XShell 等客户端工具查看，并且可以生成 Html 报告。
PS：代码直接看源码，主要是了解思路，对于性能我建议先别考虑，先实现之后才能谈性能问题，性能问题没有绝对的只有相对的。最主要是签名的获取生成的思路。
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