netflix 下开源组件eureka 提供了微服务注册和发现的解决方案,Spring整合了netflix 下若干组件用于快速构建微服务集群.本节围绕eureka 展开,举例示意使用eureka实现微服务注册和发现的基本操作.服务注册中心,基于eureka-server 提供,Spring为其提供了简洁的服务管理界面.依赖如下:org.springframework.c

微服务架构中,因分布式环境引起的请求状态通常包含如下三种成功失败超时对于单机系统来说可以很容易的做到快速失败,这是没有问题的,对于分布式环境而言由于网络的不可靠性而导致的请求状态不确定的情况成为必然,我们不能容忍一个无限阻塞的现线程甚哪怕超过1S也不允许我们更愿意看到它快速失败.基于以上简短的描述,微服务中可以引入断路器,来对分布式请求进行控制,进而实现上诉的快速失败,本节以Spr

SpringBoot +SpringCloud为服服务示例,整合FreeMaker,AngularJS干货一篇,本节以SpringBoot + SpringCloud为例 构建轻量级微服务,旨在推荐一种更加敏捷的开发流程,本篇暂不会提及相关概念,皆以代码示意.GIT:https://github.com/poai/spring-cloud-zookeeper-demo.git关键技

完整的微服务解决方案应该包含了微服务所涉及的方方面面,从服务的集中式配置,注册中心,断路器,负载均衡,监控 等模块之后面临的一个问题是如何直观的将微服务集群中的各个服务的状态显示给对"CODE"没有感觉的用户来使用.这当让是生产环境中所必要的,尤其对运维人员来说.幸运的是Spring Boot 生态链中已经实现了基本的微服务管理WEB  UI,允许我们更直观的观察微服务的运行状态.该项目

场景:不同业务下输出了若干Spark的离线任务，原有的方式我们是基于Linux的CRON任务来驱动，不好进行监管、日志不好收集、服务不集中、难于管理、不好配置、资源调度不灵活。SparkLauncher 提供了编程方式提交Spark应用的方式提交Spark应用程序，可以结合Springboot、Quartz等技术来管理Spark任务的提交行为。SparkLauncher APIhttp:/...

https://github.com/poai/spring-starter-fastdfs.git最近Spring Boot用的较多，使用过程中发现一些问题Spring data 下的子项目 redis、elasticsearch、rabbitmq等都提供了深度封装的API由于习惯了原生API的简洁性因此大部分场景下并不倾向于去使用这些模块封装的API对于Reids\Elasti...

最近在考虑Spark在消费Kafka 分区数据的过程中究竟反生了什么? 因为比较疑惑现有系统架构会不会遭遇这方面的瓶颈,遂决定去搞一把,一探究竟.参考:Spark  API章节http://spark.apache.org/docs/1.5.0/streaming-kafka-integration.html   及 http://spark.apache.org/docs/1.5.0/