第一种方式 top -p 进程号[yzy@node3 micro-service]$ top -p 20490top - 16:50:32 up 6 days,2:18,1 user,load average: 0.00, 0.01, 0.05Tasks:1 total,0 running,1 sleeping,0 stopped,0 zombie%C

Eureka的限流算法类RateLimiter是基于令牌桶算法来实现的，下面看一看令牌桶算法的原理：对于很多应用场景来说，除了要求能够限制数据的平均传输速率外，还要求允许某种程度的突发传输。这时候漏桶算法可能就不合适了，令牌桶算法更为适合。如图所示，令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。源码解读：

Repository：本身是一个仓库，这个仓库里面可以放具体的镜像，是指具体的某个镜像的仓库，比如Tomcat下面有很多个版本的镜像，它们共同组成了Tomcat的Repository。Registry：镜像的仓库，比如Docker Hub，Registry上有很多的Repository，Redis、Tomcat、MySQL等等Repository组成了Registry。按照Docker的logo来

使用nohup命令就不会了！例：jar包：micro-service/micro-eureka-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar启动命令：nohup java -jar micro-service/micro-eureka-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar &启动之后用 ctrl+c 回到命令行就不会挂掉了，想要看看启动起来没有可以查看进程：ps -ef |

在恶劣线上环境中，我们最担心的是服务挂掉，每当这个时候，运维就想吃柠檬（CNM）了，一些运维工具也可以实现这个功能，但是，既然用了spring cloud，就可以享受它带来的福利吧。此功能基于spring boot admin这个监控工具，了解轻戳：http://blog.csdn.net/rickiyeat/article/details/73109328来看看它的guide referenc

一.前言Nacos是阿里巴巴开源的致力于服务发现与管理、动态配置管理，以及动态DNS服务的中间件，目前已发布至0.5.0版本，除了与Spring Cloud更加紧密结合以外，还丧心病狂地支持JDK11。如果您目前的项目碍于Eureka的性能，而又缺乏成本引进Consul，那么Nacos是您最好的选择。好了，回到正题，在上周许进搞了一个使用Nacos实现Spring Cloud Gateway的动.

如果你的工作围绕一个大型的，复杂的单体应用，可能你每天开发和部署应用的工作都是进展缓慢而痛苦的。微服务看起来像是一个遥不可及的天堂，幸运的是，有方法可以帮助你逃离单体架构的地狱。本文将会介绍如何逐步地将单体应用改造为一系列的微服务。概述将单体应用改造为微服务实际上是应用现代化的过程，这是开发者们在过去十年来一直在做的事情，所以已经有一些可以复用的经验。全部重写是绝对不能用的策略，除非你要集中精力从

微服务迟早是要部署在Linux系统上的，当网络不稳定就会挂掉，但是挂掉后手动去重启是十分麻烦的，下面就以Eureka为例配合shell脚本来实现自动重启。1、启动一台Eureka：20984 20490 99 17:57 pts/000:00:25 java -jar /usr/local/server/micro-service/micro-eureka-server-0.0.1-SNAP

前提是有zuul服务！说一下背景：一个eureka做的服务发现，2个微服务，1个zuul，当一个微服务挂掉后，由于eureka是默认集成了轮询策略，所以，当访问服务时，有50%几率是请求失败的，如何保证挂掉一个服务后还能100%请求成功呢？1、使用Hystrix2、让zuul只路由到活着的那个服务：添加依赖：<dependency><groupId>com.squareup.o

背景：由于Eureka拥有自我保护机制，当其注册表里服务因为网络或其他原因出现故障而关停时，Eureka不会剔除服务注册，而是等待其修复。这是AP的一种实现。为了让其有精准的CP健康检查，可以采取让其剔除不健康节点。server端:eureka.server.enable-self-preservation//（设为false，关闭自我保护主要）eureka.server.evict