SpringCloud服务拆分

最新推荐文章于 2025-11-24 17:34:10 发布
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#微服务 #SpringCloud #服务拆分

IT羊资源网分享了一篇关于SpringCloud服务拆分的文章，详细探讨了如何在分布式系统中进行服务拆分，旨在提供最新的技术实践和资源，帮助IT专业人士掌握服务拆分的关键点和最佳实践。

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IT羊资源网-SpringCloud服务拆分

SpringCloud服务拆分初探与案例解析
流楚丶格念的博客
07-18 2064
服务提供者一次业务中，被其它微服务调用的服务。（提供接口给其它微服务）服务消费者一次业务中，调用其它微服务的服务。（调用其它微服务提供的接口）但是，服务提供者与服务消费者的角色并不是绝对的，而是相对于业务而言。如果服务A调用了服务B，而服务B又调用了服务C，服务B的角色是什么？对于A调用B的业务而言A是服务消费者，B是服务提供者对于B调用C的业务而言B是服务消费者，C是服务提供者因此，服务B既可以是服务提供者，也可以是服务消费者。httpshttpshttpshttpshttps。......
SpringCloud服务拆分实践
码出精彩
02-28 983
SpringCloud服务拆分实践1、新建一个普通的maven项目 springcloud2、新建一个maven项目，springcloud-api子模块1. 编写pom.xml文件2. 编写User实体类3、新建一个maven项目，springcloud-provider-user-8001子模块，表示服务提供者1. 编写pom.xml文件2、编写application.yml3. 编写Mapper4. 编写service和service的实现5. 编写controller6. 编写springboot的
SpringCloud服务拆分和调用
m0_49569564的博客
06-09 530
三、微服务消费者和提供者 编写启动类，添加@EnableEurekaServer注解}添加application.yml文件，编写下面的配置： 六、服务注册 首选引入依赖 然后配置yml文件
SpringCloud服务拆分遇到的奇怪问题
ENDINGGG的博客
02-06 1412
将与服务的Entity，Mapper，Service拆分成server模块遇到奇怪问题。
SpringCloud篇（服务拆分 / 远程调用 - 入门案例）
思维码途
11-12 1529
任何分布式架构都离不开服务的拆分，微服务也是一样。
Spring Cloud服务拆分和使用RestTemplate远程调用
loongnoy的博客
11-26 1097
服务接口是微服务间交互的桥梁，应设计简洁、易用、可扩展的接口。
Spring Cloud 服务拆分及远程调用
qq_320922199的博客
08-14 553
HTTP请求做远程调用是与语言无关的调用,只要知道对方的ip,端口,接口路径,请求参数即可。1,微服务需要根据业务模块拆分,做到单一职责,不要重复开发相同业务。2,微服务可以将业务暴露为接口,供其他微服务调用。2)服务消费者:调用其他微服务提供的接口。1)服务提供者:暴露接口给其他服务调用。3,不同服务都应该有只自己的数据库。3)提供者和消费者角色是相对的。发起http请求实现远程调用。1,服务拆分及远程调用。......
SpringCloud服务拆分：Nacos服务注册中心 + LoadBalancer服务负载均衡使用
一位想要成为优秀全栈工程师的有志青年！
05-08 2079
本篇文章主要是使用Nacos来注册服务实例，使用Nacos来管理这些服务实例，然后使用LoadBalancer让服务消费方负载均衡调用服务提供方。这里有一些代码准备，Contorller的代码我就不贴了，贴一个order服务远程调用user服务，获取订单对应的用户信息。这里使用的是RestTemplate来进行调用远程服务，后续会用OpenFeign来进行替换优化。
SpringCloud微服务拆分原则
莫道桑榆晚，为霞尚满天
07-08 675
服务拆分一定要考虑几个问题：什么时候拆？如何拆？一般情况下，对于一个初创的项目，首先要做的是验证项目的可行性。因此这一阶段的首要任务是敏捷开发，快速产出生产可用的产品，投入市场做验证。为了达成这一目的，该阶段项目架构往往会比较简单，很多情况下会直接采用单体架构，这样开发成本比较低，可以快速产出结果，一旦发现项目不符合市场，损失较小。如果这一阶段采用复杂的微服务架构，投入大量的人力和时间成本用于架构设计，最终发现产品不符合市场需求，等于全部做了无用功。所以，对于，随着用户规模扩大、业务复杂后。
SpringCloud (1) 服务拆解
SunnerChen的博客
09-20 1571
SpringCloud
cloud-demo第一次 SpringCloud服务拆分初探与案例解析
07-18
SpringCloud服务拆分初探与案例解析 cloud-demo第一次 SpringCloud服务拆分初探与案例解析 cloud-demo第一次 SpringCloud服务拆分初探与案例解析 cloud-demo第一次 SpringCloud服务拆分初探与案例解析 cloud-demo第...
SpringCloud | 单体商城项目拆分（微服务）
jingling555的博客
07-15 1583
用户，购物车，商品，订单，支付等业务都是放在一起，这样很容易一个文件改动造成多个文件也要变动，而且在团队项目中也不容易维护，所以可以进行微服务拆分，来解决这个问题。同理，剩下的4个业务也是这样拆分，其实公共服务就是把各个业务交织的部分，抽取出来，这样就只需要在hm-api里面去调用就可以，微服务架构，首先是服务化，就是将单体架构中的功能模块从单体应用中拆分出来，独立部署为多个服务。我这里采用的是横向拆分，把它们公共的服务提取出来放在hm-api里面。比如在购物车模块里面，它使用到了商品模块里面的服务，
Go语言高性能网络微服务与gRPC实战分享：接口设计与并发优化经验
2501_94114815的博客
11-23 317
协程池与异步任务提升高并发处理能力批量请求与连接复用优化网络性能服务注册与负载均衡保证系统高可用日志与监控及时发现异常Protobuf 序列化与压缩提高传输效率Go 语言结合 gRPC，通过高并发处理、轻量 RPC 和高效序列化，为物联网和互联网高性能微服务提供了稳定、可扩展的解决方案。
基于 Rust 与 Actix 构建高并发低延迟微服务与实时数据处理系统实践分享
2501_94114632的博客
11-24 313
本文结合实际工程经验，从系统架构设计、异步 Actor 模型、微服务拆分、消息与事件管理、数据库与缓存优化、网络与序列化、性能调优、监控与工程化运维等方面，分享 Rust + Actix 在高并发实时微服务系统下的落地实践与优化经验。模块化拆分保证每个服务职责清晰，可独立部署、扩缩容和快速迭代。通过模块化架构设计、Actor 并发优化、消息与状态管理、网络与序列化优化，以及完善工程化运维体系，开发者能够实现高性能、低延迟、稳定可靠的企业级微服务系统，为金融、在线教育、社交平台和物联网场景提供可靠技术支撑。
基于 Scala 与 Akka 构建高并发分布式微服务与实时事件处理系统实践分享
2501_94114742的博客
11-24 357
本文结合实际工程经验，从系统架构设计、Actor 并发模型、微服务拆分、消息与事件驱动、数据库与缓存优化、网络与序列化、性能调优、监控与工程化运维等方面，分享 Scala + Akka 在高并发实时系统下的实践经验与优化策略。通过模块化架构设计、Actor 优化、消息与状态管理、网络与序列化优化，以及完善工程化运维体系，开发者能够实现高性能、低延迟、稳定可靠的企业级分布式微服务系统，为金融、在线游戏、物联网和社交等场景提供可靠技术支撑。高并发场景下结合限流、断路器、降级和灰度发布策略，保障系统稳定性。
Go语言高性能API网关设计与gRPC实战分享：微服务接口优化与负载均衡经验
2501_94122568的博客
11-23 218
路由聚合与负载均衡保证高并发访问异步 gRPC 调用与批量请求提升吞吐量缓存热点数据减少下游压力监控与日志快速发现性能瓶颈身份认证与限流确保系统安全与稳定Go 结合 gRPC，通过高性能 API 网关设计、异步处理和监控告警，为微服务系统提供了稳定、高效且可扩展的接口管理方案。
架构的取舍之道：在微服务的“混乱”中建立秩序
最新发布
IT幻彩世界之炫酷
11-24 749
本文系统阐述了中级工程师向高级/架构师进阶的关键方法论。核心观点包括：1）采用DDD思想划分服务边界，通过业务、技术、组织三维度考量；2）提出五步决策规则（聚合根归属、生命周期、事务边界、变更频率、团队边界）；3）解决数据冗余与查询问题，建议适度冗余并引入ES宽表；4）分布式事务处理策略，优先本地事务，必要时采用最终一致性方案。文章强调架构设计的核心在于边界划分与权衡思维，为技术晋升提供了系统化的方法论框架。
JAVA微服务脚手架项目详解(一)
hyldzbg的博客
11-20 681
为了满足业务需求，Java提供了一些内置的异常类，但是它们并不一定能够满足我们的具体业务需求，所以我们需要自定义异常类。核心设计给出一份自定义异常模板，项目可按自身需求扩展更多异常类型。继承自 RuntimeException，异常一般在运行阶段抛出。核心字段：状态码 + 提示信息，具体可随项目调整。提供异常捕获：微服务和网关全局异常处理中应该应该分别提供自定义异常的捕获和处理三种构造方式：传入标准状态码，自动取用对应的 code 与 msg。仅传入提示信息，code 使用默认状态码。
Nacos中的Namespace是什么？如何使用它来组织和管理微服务
java1234的博客
11-22 825
Nacos中的Namespace是什么？如何使用它来组织和管理微服务
springcloud服务拆分实践
05-30
### Spring Cloud 服务拆分的最佳实践与微服务架构设计指南 在微服务架构中，Spring Cloud 提供了一套完整的工具和框架来支持服务的拆分、治理和管理。以下是关于 Spring Cloud 服务拆分的最佳实践和实现方法的详细分析[^1]。 #### 1. 明确业务边界 服务拆分的核心在于明确业务边界。每个微服务应专注于单一职责，并确保高内聚低耦合。可以通过领域驱动设计（DDD）的方法，将复杂的业务逻辑分解为多个子域，每个子域对应一个或多个微服务[^2]。 #### 2. 使用服务注册与发现 Spring Cloud 提供了 Eureka 作为服务注册与发现的核心组件。通过 Eureka，微服务可以动态地注册到服务中心，并允许其他服务通过服务名进行调用，而无需硬编码 IP 地址或端口号。以下是一个简单的 Eureka 客户端配置示例： ```yaml eureka: client: service-url: defaultZone: http://localhost:8761/eureka/ ``` 此配置确保微服务能够正确注册到 Eureka 服务器并进行服务发现[^3]。 #### 3. 实现负载均衡 客户端负载均衡是微服务架构中的重要部分。Spring Cloud 提供了 Ribbon 作为默认的负载均衡解决方案。Ribbon 可以根据预定义的策略（如轮询、随机等）选择合适的服务实例。例如，可以通过以下代码实现基于 Ribbon 的负载均衡调用： ```java @LoadBalanced @Bean public RestTemplate restTemplate() { return new RestTemplate(); } ``` 使用 `@LoadBalanced` 注解后，RestTemplate 将自动集成 Ribbon 的负载均衡功能[^4]。 #### 4. 引入熔断机制 为了提高系统的容错能力，Spring Cloud 提供了 Hystrix 作为熔断器。Hystrix 可以在服务调用失败时快速返回默认值，避免级联故障。以下是一个简单的 Hystrix 示例： ```java @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallback") public String callService() { return restTemplate.getForObject("http://service-name/endpoint", String.class); } public String fallback() { return "Fallback response"; } ``` 此代码片段展示了如何在服务调用失败时返回默认响应[^5]。 #### 5. 配置中心的使用 Spring Cloud Config 是一个集中化的配置管理工具，支持外部化配置并在分布式系统中共享配置信息。通过 Git 或其他后端存储，Config Server 可以为所有微服务提供统一的配置管理。以下是一个典型的 Config Server 配置： ```yaml spring: cloud: config: server: git: uri: https://github.com/example/config-repo ``` 此配置使得微服务可以从指定的 Git 仓库中拉取最新的配置文件[^6]。 #### 6. API 网关的设计 Zuul 或 Spring Cloud Gateway 可以作为微服务架构中的网关层，负责请求路由、过滤和负载均衡等功能。以下是一个简单的 Zuul 路由配置： ```yaml zuul: routes: userservice: path: /user/** service-id: user-service ``` 此配置将 `/user/**` 的请求转发到名为 `user-service` 的微服务[^7]。 #### 7. 监控与日志管理 有效的监控和日志管理对于微服务的稳定运行至关重要。Spring Cloud 提供了 Actuator 和 Sleuth 等工具来支持这些功能。Actuator 可以暴露健康检查、指标监控等端点，而 Sleuth 则提供了分布式追踪能力。例如，启用 Actuator 的简单配置如下： ```yaml management: endpoints: web: exposure: include: "*" ``` 此配置将暴露所有 Actuator 端点，便于监控和调试[^8]。 --- ###
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