单个请求微服务所有节点获取更新问题

三种数据更新机制

最新推荐文章于 2025-04-30 20:58:57 发布

转载最新推荐文章于 2025-04-30 20:58:57 发布 · 199 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/freedommovie/p/7338455.html

本文介绍了三种不同的数据更新机制：一种是在公共区域写入并由节点定时拉取；第二种利用消息队列的topic模式进行更新；第三种采用zk通知机制来实现实时的数据更新。

1、第一种方式写到公共区域，节点定时拉新，完成需求，缺点不够实时。

2、第二种通过消息队列topic模式来进行更新。

3、第三种通过zk通知更新机制来进行节点数据更新。

转载于:https://www.cnblogs.com/freedommovie/p/7338455.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_30411997

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

服务拆分与扩展策略：微服务架构的三维进化

张彦峰的博客

12-25

171万+

本文探讨了微服务架构中的服务拆分与扩展策略，结合架构的轮回理论，分析了X、Y、Z轴扩展的应用场景与技术方案。通过AKF扩展立方体模型，详细阐述了如何通过服务复制、职责划分和数据分区等方法提升系统的可扩展性与灵活性。此外，文章介绍了两种常见的服务拆分策略：绞杀者模式和修缮者模式，并探讨了微服务架构的未来发展方向，包括边缘计算、事件驱动架构和服务网格的结合。旨在为架构师和开发者提供实践指导，帮助构建更加高效、稳定的微服务系统。

详解微服务架构

MX50088的博客

11-11

704

最初的需求几年前，小明和小皮一起创业做网上超市。小明负责程序开发，小皮负责其他事宜。当时互联网还不发达，网上超市还是蓝海。只要功能实现了就能随便赚钱。所以他们的需求很简单，只需要一个网站挂在公网，用户能够在这个网站上浏览商品、购买商品；另外还需一个管理后台，可以管理商品、用户、以及订单数据。我们整理一下功能清单：网站：用户注册、登录功能商品展示下单管理后台：用户管理商品管理订单管理由于需求简单，小明左手右手一个慢动作，网站就做好了。管理后台出于

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

微服务旅程(二)单节点eureka 服务注册中心

飞天代码的博客

10-31

177

第一步采用idea创建父项目：第二步：输入相应的名称第三步：点击finish 完成后，因为这个只是父项目，所以可以把src目录删除掉第四步：修改maven的相关地址及配置第五步：创建eureka服务module 第六步：点击finish，等待maven去下载相应的jar包，jar依赖下载完后添加@EnableEurekaServer的注解信息 package com.exa...

微服务子系统调用消息通知机制

weixin_42222703的博客

11-30

1792

微服务子系统调用消息通知机制欢迎使用Markdown编辑器你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：全新的界...

微服务多节点部署

qq_30374237的博客

06-30

2576

1.准备好注册器consul、网关gateway,普通微服务online， 2.启动consul，给每个微服务增加代码配置负载均衡 @LoadBalanced @Bean RestTemplate restTemplate(){ RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(); restTemplate.getMessageConverters().set(1, new StringHttpMessag

微服务(二)

hukehukehukehuke的博客

12-31

804

注册中心原理在微服务架构下，主要有三种角色：服务提供者（RPC Server）、服务消费者（RPC Client）和服务注册中心（Registry），三者的交互关系请看下面这张图，我来简单解释一下。 RPC Server 提供服务，在启动时，根据服务发布文件 server.xml 中的配置的信息，向 Registry 注册自身服务，并向 Registry 定期发送心跳汇报存活状态。 RPC Client 调用服务，在启动时，根据服务引用文件 client.xml 中配置的信息，向 Registry 订阅服

使用Consul或者Eureka作为注册中心时，微服务如何获取自身服务基本信息

russle的专栏

12-08

6139

本文简要介绍在SpringCloud框架下，使用Eureka或者Consule时，如何获取服务自身基本信息(也可以使用对象类获取其他服务或者所有服务的信息)。问题来源我们在开发微服务中有时候需要将微服务自身一下信息记录下来供debug或者功能使用。例如一个user-service服务有多个实例在运行，但个个别实例又问题，我就需要在日志记录user-service的具体实例作为排查依据。或者我们...

深入理解服务发现与注册：从单体架构到微服务时代的演进

热门推荐

张彦峰的博客

02-14

168万+

本文首先回顾了服务发现与注册技术在不同系统架构时代的应用演进，分析了单体架构、SOA架构和现代微服务架构下的实现方式和挑战。随后，文章详细介绍了服务发现与注册的技术选型，并深入探讨了Eureka作为一种基于AP原则的服务注册中心的设计理念，包括其如何解决服务实例注册、剔除和信息一致性问题。接着，本文分析了Eureka的基本架构和细化结构，包括注册中心服务器、服务提供者和消费者的角色和功能。最后，文章讨论了Eureka的高可用方案、区域亲和性以及参数调优与监控策略，帮助读者更好地理解和应用这一关键技术组件来构

若依微服务离线版使用手册

04-11

7. **服务网关**：服务网关是微服务架构中的重要组件，作为外部请求的入口，它负责路由、认证、限流、熔断等。RuoYi提供的文档将解释如何配置和管理服务网关，以优化微服务系统的性能和稳定性。 8. **熔断和降级**...

大数据领域数据中台的微服务架构实践

AI天才研究院

04-30

868

随着企业数据量从TB级向PB级跨越，传统数据仓库模式暴露出“数据孤岛严重、服务响应慢、复用成本高”等问题。数据中台的核心目标是通过“数据资产化”和“服务化”打破壁垒，但如何支撑日均千万级API调用、毫秒级响应、动态扩缩容等需求？微服务架构通过解耦复杂系统、提升服务弹性，成为数据中台的关键技术选型。本文聚焦大数据场景下数据中台的微服务化改造，覆盖架构设计、技术实现、实战落地全流程。核心概念：解析数据中台与微服务的融合逻辑；架构设计：提出分层微服务架构模型；

Sringcloud 微服务zuul动态获取路由---多服务节点实现负载均衡（eureka）熔断器

qq_35466705的博客

08-11

1317

(这里zuul动态配置路由规则，从DB读取 zuul作为一个网关，是用户请求的入口，担当鉴权、转发的重任，理应保持高可用性和具备动态配置的能力。我画了一个实际中可能使用的配置框架，如图。当用户发起请求后，首先通过并发能力强、能承担更多用户请求的负载均衡器进行第一步的负载均衡，将大量的请求分发至多个网关服务。这是分布式的第一步。如果是使用docker的话，并且使用rancher进行docker管理，那么可以很简单的使用rancher自带的负载均衡，创建HaProxy，将请求分发至多个Zuul的docker

Rabbitmq - 监控

weixin_30412167的博客

06-04

321

系统层面 - CPU - user, system, iowait & idle percentages - MEM - used, buffered, cached & free percentages - Virtual Memory - dirty page flushes, writeback volume - Disk I/O ...

获取EurekaServer的节点信息

yjclsx的博客

07-31

1749

通过url直接获取获取所有节点信息例如我这的EurekaServer的IP端口是192.168.2.109:1001，那么就可以通过调用 http://192.168.2.109:1001/eureka/apps 获得注册到EurekaServer的所有其他节点的信息，下面对部分节点信息进行解释： <instanceId>实例id，ip：port组成</instanc...

【性能优化之道】每秒上万并发下的Spring Cloud参数优化实战

石杉的架构笔记

11-12

1万+

欢迎关注个人微信公众号：石杉的架构笔记（id：shishan100）周一至周五早八点半！精品技术文章准时送上！！往期文章 1. 拜托！面试请不要再问我Spring Cloud底层原理！ 2.【双11狂欢的背后】微服务注册中心如何承载大型系统的千万级访问？目录一、写在前面二、场景引入，问题初现三、扬汤止沸，饮鸩止渴四、问题爆发，洪水猛兽五、追本溯...

SpringCloud微服务实战之服务治理Eureka(单节点)

上善若水

12-19

2006

Euraka是NetFlix微服务套件中的一部分，它基于Netflix Eureka做了二次封装，主要负责完成微服务架构中的服务治理和服务发现功能。示例：一、Eureka搭建服务注册 1、创建maven项目SpringCloud-EurekaServer 2、修改pom.xml文件，pom中添加Euraka依赖jar包。<project xmlns="http://maven.apache

解决CentOS7下zookeeper单个节点启动异常问题

kuaikuai_945的博客

07-17

586

1。重启java程序 ps -aux | grep java 2。查看2181端口占用情况，如果有进程使用，则关闭进程 netstat -apn|grep 2181 kill -9 进程号注：以上操作，所有节点均操作一遍 ...

RabbitMQ学习笔记：Monitoring（监控）

OceanSky的专栏

01-14

6826

springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip

最新发布

09-05

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能

基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现

09-05

在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。一、机器学习基本概念机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。三、逻辑回归模型逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。四、支持向量机模型支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。五、数据预处理步骤在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。六、模型构建与验证借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。七、集成学习方法为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

掌握Node.js微服务架构的关键节点

**微服务节点**通常是指微服务架构中单个独立部署的服务实例。在物理或虚拟的服务器上，每个节点运行着一个或多个微服务的进程。在实际的运行环境中，服务可能运行在容器化平台（如Docker）或微服务框架（如...