31.携程 Apollo 配置中心介绍~1.mp4 32.Apollo核心概念~1.mp4 32.Apollo核心概念~1.mp4 每个应用需要有一个唯一的AppID 要在指定的机器上的server.properties上面指定当前机器是dev类型还是其他类型 在apollo中配置kafka的地址,东区生成环境和西区生产环境是不一样的 应用A可以访问到应用B中公共类型的数据,公共类型的数据中k4的值是v5,应用A可以自己定义覆盖k4的值变成v6,应用A中的私有类型的数据只能应用A本身访问,其他应

原文地址:https://xobo.org/spring-boot-apollo-dubbo-xml-error/ 某Spring Boot项目接入 apollo 后启动 dubbo 报错Caused by: java.lang.IllegalStateException: ApplicationConfig.application == null. 根据异常猜测是 dubbo 启动时未读取到 apollo 内的配置. 解决方法 apollo-client 升到 1.2.0 之后,然后在appl

kafka作为消息中间件的一款产品,她比较轻量级,在吞吐量方面很优秀,默认消息持久化到硬盘当中 168小时=7天,log.retention.hours=168,比较适合来做运营的统计.其他的不多讲,先看看pom依赖吧 这里我使用的版本为: kafka.version=2.2.0.RELEASE kafka-client.version=2.0.0 || 消息提供方 消息提供者的application.properties配置(接口层): 消息提供者发送消息: || 消息消费方 消息消费者者的a

本文讲解如何在 Java 程序中集成 Apollo 配置, 主要涉及到一些基础用法. 对于一些高级用法, 比如如何加密/解密配置项 (可用于数据库密码配置), 如何动态切换数据源地址,如何动态切换日志级别, 可以参考官方的 user cases git 库, 官方代码库 https://github.com/ctripcorp/apollo-use-cases 和 InfoQ 微信文章: GitHub 9K Star!Apollo作者手把手教你微服务配置中心之道 在开始集成之前, 先了解一些 a

      Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景.   一.准备工作 二.Maven Dependency 三.客户端用法 3.1 API使用方式 3.1.1 获取默认namespace的配置 3.1.2 监听配置变化事件 3.1.3 获取公共Namespace的配置 3.1.4 获取非properties格式namespace的配置 3.

在Spring Cloud微服务体系中,由于限流熔断组件Hystrix开源版本不在维护,因此国内不少有类似需求的公司已经将眼光转向阿里开源的Sentinel框架.而以下要介绍的正是作者最近两个月的真实项目实践过程,这中间被不少网络Demo示例级别水文误导过,为了以正视听特将实践过程加以总结,希望能够帮到有类似需要的朋友!(PS:此文有点长,看下概念部分后可以点击关注+收藏,以备需要) 一.Sentinel概述 在基于Spring Cloud构建的微服务体系中,服务之间的调用链路会随着系统的演进变

Sentinel概述 在基于Spring Cloud构建的微服务体系中,服务之间的调用链路会随着系统的演进变得越来越长,这无疑会增加了整个系统的不可靠因素.在并发流量比较高的情况下,由于网络调用之间存在一定的超时时间,链路中的某个服务出现宕机都会大大增加整个调用链路的响应时间,而瞬间的流量洪峰则会导致这条链路上所有服务的可用线程资源被打满,从而造成整体服务的不可用,这也就是我们常说的"雪崩效应". 而在微服务系统设计的过程中,为了应对这样的糟糕情况,最常用的手段就是进行"流量

基本架构 Kafka分布式消息队列的作用: 解耦:将消息生产阶段和处理阶段拆分开,两个阶段互相独立各自实现自己的处理逻辑,通过Kafka提供的消息写入和消费接口实现对消息的连接处理.降低开发复杂度,提高系统稳定性. 高吞吐率:kafka通过顺序读写磁盘提供可以和内存随机读写相匹敌的读写速度,灵活的客户端API设计,利用Linux操作系统提供“零拷贝”特性减少消息网络传输时间,提供端到端的消息压缩传输,对同一主题下的消息采用分区存储.  kafka通过诸多良好的特性利用廉价的机器就可以实现高吞吐率

Apollo源码阅读笔记(二) 前面 分析了apollo配置设置到Spring的environment的过程,此文继续PropertySourcesProcessor.postProcessBeanFactory里面调用的第二个方法initializeAutoUpdatePropertiesFeature(beanFactory),其实也就是配置修改后更新相关处理逻辑. 在继续分析之前,先来看下配置是怎么自动更新的. 1. 配置更新简单示例 通过portal页面,修改配置之后,我们可以通过@Ap

Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的配置管理平台,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端. Apollo官网地址 如何安装服务端可以按照上面官网的步骤. 这里主要说明一下应用如何接入apollo. 应用接入apollo步骤: 1.Appid 确保classpath:/META-INF/app.properties文件存在,并且其中内容形如:app.id=YOUR-APP-ID 服务端的appid 2.Environment 应用在不同的环境可以有不同的配

原文链接:https://blog.csdn.net/luhong327/article/details/81453001 一.Apollo配置中心介绍 1.What is Apollo 1.1 Apollo简介 Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的开源配置管理中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性. Apollo支持4个维度管理Key-Value格式的配置: application (应用)environmen

之前有写过elasticsearch集群和elk集群的博客, 都是基于docker的,使用docker-compose进行编排(K8S暂未掌握) 三台服务器搭建es集群:https://www.cnblogs.com/lz0925/p/12011026.html 单机搭建elk集群:https://www.cnblogs.com/lz0925/p/12018209.html 本文较长,上述两个博文中的内容本文都会重新讲解,建议收藏后进行阅读.本文包含了ELK + kafka(zookeeper)

使用ConfigMap管理应用配置 拆分环境 主机名 角色 ip HDSS7-11.host.com zk1.od.com(Test环境) 10.4.7.11 HDSS7-12.host.com zk2.od.com(Prod环境) 10.4.7.12 重配zookeeper HDSS7-11.host.com上: 复制/opt/zookeeper/conf/zoo.cfg 123456 tickTime=2000initLimit=10syncLimit=5dataDir=/data/zook

在快速开始中,我们演示了接入本地示例数据方式,但Druid其实支持非常丰富的数据接入方式.比如批处理数据的接入和实时流数据的接入.本文我们将介绍这几种数据接入方式. 文件数据接入:从文件中加载批处理数据 从Kafka中接入流数据:从Kafka中加载流数据 Hadoop数据接入:从Hadoop中加载批处理数据 编写自己的数据接入规范:自定义新的接入规范 本文主要介绍前两种最常用的数据接入方式. 1.Loading a file--加载文件 Druid提供以下几种方式加载数据: 通过页面数据加载器

分布式apollo简介 Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的开源配置管理中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性. 本文主要介绍如何使用apollo与springboot实现动态刷新配置,如果之前不了解apollo可以查看如下文档 https://github.com/ctripcorp/apollo 学习了解一下apollo,再来查看本文 正文 apollo与spring实现动态刷新配置本文主要演示2种刷新,一种

背景 项目配置迁移到Apollo之后,通过统一的配置管理及配置监听使得项目配置修改的成本大大降低. 但是,在使用Apollo的过程中,强哥也遇到一个问题:如果我们要获取Apollo下的namespace信息需要通过ConfigServer.getConfig(String namespace)方法来获取,但是使用这个方法的前提是我们必须知道当前项目下有哪些namespace,或者说我们只能使用我们已知的namespace.这就对我们的代码扩展性产生了限制,假如项目已经上线,而之后我们又要新增na

kafka实战教程(python操作kafka),kafka配置文件详解 应用往Kafka写数据的原因有很多:用户行为分析.日志存储.异步通信等.多样化的使用场景带来了多样化的需求:消息是否能丢失?是否容忍重复?消息的吞吐量?消息的延迟? kafka介绍 Kafka属于Apache组织,是一个高性能跨语言分布式发布订阅消息队列系统[7].它的主要特点有: 以时间复杂度O(1)的方式提供消息持久化能力,并对大数据量能保证常数时间的访问性能: 高吞吐率,单台服务器可以达到每秒几十万的吞吐速率: 支持

一.简介 spring boot项目application.properties文件存放及使用介绍 二.方法一多环境配置文件 我们一般都会有多个应用环境,开发环境.测试环境.生产环境,各个环境的配置会略有不同,我可以根据这个创建多份配置文件,由主配置文件来控制读取那个子配置 创建spring boot项目后可以同时创建多个.properties文件,只要符合它要求的格式即可 格式:application-{profile}.properties:{profile}是变量用于自定义配置文件名称 分

上一篇文章讲了Redis缓存的安全防范及Kafka的接入及消息实现,今天接着前面的内容基础说说项目的优化和基础配置,今天要讲的内容主要是Spring Boot项目中的全局异常处理.为什么要做这件事呢?在实际项目中,前端开发最不希望你写的接口没有统一的返回参数规范,甚至服务端抛异常了就把那堆前端完全看不懂的异常信息返回.异常信息处理能很好的保证客户端的友好提示. 局异常处理 Springboot全局异常处理的方式很多,这里是基于@ControllerAdvice注解和@ExceptionHandl

上文主要介绍了Graylog的功能与架构,本篇我们来看看Graylog的源码 一. 项目启动(CmdLineTool) 启动基本做了这几件事:初始化logger,插件加载(这里用到了Java SPI机制),性能度量Metrics初始化(用的是codahale metrics,这个在开源软件中用的 还挺多的,Kafka用的也是这个),最后将使用了JMXReporter将性能监控暴露给JMX. 1. 插件加载(CmdLineTools类): Graylog自定义了一个ClassLoader用于加载指

最近已经推出了好几篇SpringBoot+Dubbo+Redis+Kafka实现电商的文章,今天再次回到分布式微服务项目中来,在开始写今天的系列五文章之前,我先回顾下前面的内容. 系列(一):主要说了使用IDEA对SpringBoot项目的创建,SpringBoot架构下Web项目Maven的基本依赖及实现. 系列(二):主要讲了Maven父子级项目创建依赖.分环境部署配置及服务端口号统一配置,Dubbo的集成接入.服务层(提供者)分模块实现,提供者(四个)和消费者(一个)的配置及服务调用,微服