微服务和 Serverless 架构-函数计算 FC 简介及应用场景
开发者学习笔记【阿里云云原生助理工程师认证（ACA）课程：微服务和 Serverless 架构-函数计算 FC 简介及应用场景】课程地址：https://edu.aliyun.com/course/3112075/lesson/190230微服务和 Serverless 架构-函数计算 FC 简介及应用场景内容介绍:一．函数计算FC功能简介二．丰富的触发器功能三．函数计算FC和微服务的区别四．极....
架构师带你搞明白微服务进阶场景实战：服务之间的数据依赖问题
数据同步上面讲解了数据一致性的解决方案，这一篇来讲讲服务之间的数据依赖问题，还是先来说说具体的业务场景。业务场景：如何解决微服务之间的数据依赖问题在某个供应链系统中，存在商品、订单、采购这3个服务，它们的主数据部分结构表如下。而在设计这个系统时，需要满足以下两点需求。1）根据商品的型号、分类、生成年份、编码等查找订单。2）根据商品的型号、分类、生成年份、编码等查找订单或采购单。初期方案是这样设计....
Spring Security OAuth2 微服务认证中心自定义授权模式扩展以及常见登录认证场景下的应用实战（二）
三. 手机短信验证码授权模式1. 原理手机短信验证码模式时序图如下，变动的角色还是用绿色背景标识。可以看到扩展是对授权者 Granter 和认证提供者 Provider 做切入口。手机短信验证码授权流程： 流程基本上和密码模式一致，根据 grant_type 匹配授权者 SmsCodeTokenGranter , 委托给 ProviderManager 进行认证，根据 SmsCodeAuthen....
Spring Security OAuth2 微服务认证中心自定义授权模式扩展以及常见登录认证场景下的应用实战（一）
一. 前言【APP 移动端】Spring Security OAuth2 手机短信验证码模式 【微信小程序】Spring Security OAuth2 微信授权模式【管理系统】Spring Security OAuth2 密码模式 【管理系统】Spring Security OAuth2 验证码模式Spring Security OAuth2 默认实现的四种授权模式在实际的应用场景中往往满足不....
带你读《Apache Dubbo微服务开发从入门到精通》—— 六、 业务场景示例
六、 业务场景示例 跟随以上讲解的Dubbo流量治理体系，我们可以实现诸如以下流量管控能力： • 动态调整服务调用的超时时间• 动态调整服务失败后的重试次数• 动态的开启或关闭访问日志• 保证同区域内部署的服务被优先• 线上灰度发布隔离环境• 隔离多套测试环境• 基于参数值的请求路由• 基于权重的按比例路由• 金丝雀发布• A/B 测试• 服务降级• 将流量导流到某台固定的机....
基于常见组件微服务场景实战：如何对几十个后台服务进行高效管理
基于常见组件的微服务场景实战，注册发现下面开始微服务相关内容的讲解。在这一部分中，仍然从最基础的场景入手，然后再逐步展开说明，帮助大家快速掌握一些微服务组件的实现原理，最终理解微服务架构的本质。业务场景：如何对几十个后台服务进行高效管理依旧先来看一个实际的业务场景。在笔者团队负责过的某个系统中，已经拥有了50多个服务，并且很多服务之间都有调用关系，而这些服务是使用各种语言编写的，比如Java、G....
秃头也要学习的微服务进阶场景实战：基于Bifrost的数据同步方案
基于Bifrost的数据同步方案技术选型项目组决定找一个开源中间件，它需要满足以下5点要求。1）支持实时同步。2）支持增量同步。3）不用写业务逻辑。4）支持MySQL之间的同步。5）活跃度高。根据这些要求，可以选用以下几个开源中间件：Canal、Debezium、DataX、Databus、Flinkx、Bifrost。网络异常，图片无法展示|这些中间件的对比结果见表14-1。从以上对比来看，比....
微服务进阶场景实战：BFF，如何缓解服务依赖复杂度的问题？
BFF前面处理了服务间数据依赖的场景。除了这种频繁需要其他服务的数据的场景，其实还会碰到服务间依赖太杂乱的问题。本篇讨论的就是如何缓解服务依赖复杂度的问题。先把整个业务场景描述一下。业务场景：如何处理好微服务之间千丝万缕的关系本节所讲的系统包含商品、订单、加盟商、门店（运营）、工单（门店）这几个服务，其他服务就不细说了。除了一个App面向客户以外，还有一个App是给公司的员工和加盟商的员工使用的....
设计稳定的微服务系统时不得不考虑的场景
我们的生产环境经常会出现一些不稳定的情况，如：大促时瞬间洪峰流量导致系统超出最大负载，load 飙高，系统崩溃导致用户无法下单“黑马”热点商品击穿缓存，DB 被打垮，挤占正常流量调用端被不稳定服务拖垮，线程池被占满，导致整个调用链路卡死这些不稳定的场景可能会导致严重后果。大家可能想问：如何做到均匀平滑的用户访问？如何预防流量过大或服务不稳定带来的影响？介绍下面两种方式是在面对流量不稳定因素时常见....
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