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最近着手学习netty部分的内容，这里先占个位置。后续整理学习的内容到这里

本文中的demo项目搭建参考Spring Cloud Alibaba专题–2.2.5.RELEASE–Dubbo作为RPC调用框架的使用（十一）-三：基础Spring Boot环境搭建一：点对点直连应用场景：有的时候，为了测试本地的代码是否正确，需要直连本地环境来测试对应的代码1.启动多台服务提供者勾选允许多台同时启动，运行两个实例已经注册进nacos2.代码修改 @DubboReference(url = "172.16.27.230:20880",version = "2.0.0

一：什么是RPC?RPC是指远程过程调用，也就是说两台服务器A，B，一个应用部署在A服务器上，想要调用B服务器上应用提供的函数/方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。比如说，一个方法可能是这样定义的：Employee getEmployeeByName(String fullName)那么：首先，要解决通讯的问题，主要是通过在客户端和服务器之间建立TCP连接，远程过程调用的所有交换的数据都在这个连接里传输。连接可以是按需连接，调用结束后就断掉，也

关于nacos服务端的使用可以参考Spring Cloud Alibaba专题–2.2.5.RELEASE–Nacos作为配置中心的使用（五），这里就不在赘述了一：Nacos服务的分级存储模型命名空间(namespace)：命名空间属于Nacos顶层的结构，用于进行租户级别的隔离，我们最常用的就是不同环境比如测试环境，线上环境进行隔离。服务(Service):服务的概念就和我们平常的微服务一一对应，比如订单服务，物流服务等等。一个命名空间下可以有多个Service，不同的命名空间可以有相

本文转自：架构设计之微服务注册中心选型1.数据模型：注册中心的核心数据是服务的名字和它对应的网络地址，当服务注册了多个实例时，我们需要对不健康的实例进行过滤或者针对实例的一些特征进行流量的分配，那么就需要在实例上存储一些例如健康状态、权重等属性。随着服务规模的扩大，渐渐的又需要在整个服务级别设定一些权限规则、以及对所有实例都生效的一些开关，于是在服务级别又会设立一些属性。再往后，我们又发现单个服务的实例又会有划分为多个子集的需求，例如一个服务是多机房部署的，那么可能需要对每个机房的实例做不同的配置，这样

一：Nacos服务端的使用1.安装包下载首先到nacos的官网下载nacos的服务端，由于，由于我使用的Spirng Cloud Alibaba的版本是2.2.5.RELEASE，根据上一篇中Spring Cloud Alibaba专题–2.2.5.RELEASE–Spring Cloud Alibaba介绍（三）–组件版本关系，应该下载1.4.1版本的nacos服务端2.启动Nacos服务端cd到nacos的bin目录下，启动命令(standalone代表着单机模式运行，非集群模式):sh st

目前市场上常用的配置中心有Spring Cloud Config、Apollo、disconfi及Nacos，每个中间件的能力相似，又存在部分偏差，我直接用的排除法Spring Cloud Config已经不维护了，所以第一个排除至于disconf很久都不维护了，如果用过的还好，我没用过。说实话，剩下的就是Nacos了，看看功能点：功能点Spring Cloud ConfigApolloNacos开源时间2014.92016.52018.6配置实时推送

引子：上文，Spring Cloud Alibaba专题–服务层的架构演进（二）中说到，微服务的架构搭建因为门槛过高，尝试搭建微服务架构的过程像更像是从入门到放弃的劝退过程。就像初期的Spring一样。Spring虽然相比老一代strus2架构搭建简单了很多，但是其配置复杂度仍然让很多人诟病。针对这个问题，Spring官方推出了Spring boot。通过约定大于配置的规范，以及大量默认开箱即用的starter，使得Spring的配置极大的简化，那么微服务门槛高的问题是不是也能照葫芦画瓢呢？Spring

前言1.本专题使用的Spring Cloud Alibaba的版本为2.2.5.RELEASE，对应的Spring Cloud 版本为Hoxton.SR8，可能存在与其他版本不一致的配置或功能，如需自己动手测试注意版本数据层的扩展之前聊过关于数据中间件的微服务架构，使用的核心组件就是Sharding Sphere。事实上整个数据层的架构演变是基于业务数据驱动的，当业务数据量及访问量逐渐增大，我们不得不演进数据层的架构使得数据层能够抗住更多的并发量以及获得更快的性能。在架构演进的过程中，随着垂直横向拆分

Spring Cloud Alibaba专题–目录结构（一）Spring Cloud Alibaba专题–为什么使用Spring Cloud Alibaba（二）（TODO）Spring Cloud Alibaba专题–Spring Cloud Alibaba介绍（三）（TODO）Spring Cloud Alibaba专题-- 配置中心介绍（四）（TODO）Spring Cloud Alibaba专题-- Nacos作为配置中心的使用（五）（TODO）Spring Cloud Alibaba专.

先占个位置

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前言1.基础的环境介绍请移步ShardingSphere应用专题–4.1.1版本–sharding jdbc环境搭建（四）你可以同时打开两个页面，避免因查找原始配置上下翻动。2.ShardingSphere官方文档更新不及时，很容易踩坑。贴出的4.x版本文档实际是4.0.1版本的，如果你准备使用该版本可以参考官方文档。本文使用的是此时最新的正式版本4.1.1版本，配置与官方文档配置不同。事实上，源码中有非常详细的版本配置文档，本文也是参考4.1.1 tag的源码配置。3.ShardingSphere

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1.环境搭建：2.数据库安装：3. 数据库sql：CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydb;DROP TABLE IF EXISTS `mydb`.`bill`;CREATE TABLE `mydb`.`bill` ( `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `bill_name` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '账单名称',

前言：ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成。 他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。ShardingSphere定位为关系型数据库中间件，旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的关系型数据库。 它与NoSQL和

开始阶段：阶段1这个时候项目伊始，怎么简单怎么来自然是使用单一的数据库架构。阶段2随着时间的推移，数据库存储的数据没有超过1TB，存储压力不是很大。但是数据访问量上来了，数据库的链接数及IO吞吐量成为系统瓶颈。这个时候，主从上场：由于主从分离，单一数据库的访问量降低，磁盘IO也随之降低。且随着访问量继续升级，增加从库可以很好的降低系统压力。又没过多久，随着数据量的激增，此时数据库数据量太大。这个时候要分两种情况：阶段3-1整个库的存储早已超过了1TB，且数据量基本平均分布在多个表中，单表最

1.单一架构如图所示，这是单一DB的应用架构最常见的使用方式，业务操作基本都是在一个应用中完成的。优点：种架构适合项目周期短、业务简单或者复杂项目前期使用。短平快，简单。缺点：数据容载量差，没有任何扩展性。2.读写分离（主从复制）架构读写分离的架构就是把我们系统中读操作和写操作分离开，通常写操作的节点叫做Master节点，读操作的节点叫做slave,或者叫做主节点和从节点。其中从节点可以部署多个，来分摊读取数据的压力。适合数据库层访问压力较大，读多写少的场景（现在互联网项目基本都是读多写少

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