SpringBoot应用部署于外置Tomcat容器

SpringBoot平时我们用的爽歪歪,爽到它自己连Tomcat都自集成了,我们可以直接编写SBT启动类,然后一键开启内置的Tomcat容器服务,确实是很好上手。但考虑到实际的情形中,我们的Tomcat服务器一般是另外部署好了的,有专门的维护方式。此时我们需要剥离掉SBT应用内置的Tomcat服务器,进而将应用发布并部署到外置的Tomcat容器之中,本文就实践一下这个。

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函数式编程思维在三行代码情书中的应用

如今主流的编程语言,函数式编程范式或多或少都融入其中成了“标配”,或者说主流语言都在进行函数式方面的扩充,这是一个大趋势。以Java为例,随着 Lambda块 和 Stream API 等这种高阶函数的加持,Java总算是装备了函数式这一利器;博大精深的C++也在2011版的语言标准里加入了Lambda块的支持;再比如前一段时间我初步体验了的 Groovy语言,虽然其运行于JVM之上,然而其对 动态语言、函数式编程范式 以及 元编程功能 的加持所带来的表现力和简洁性可以说甩了Java几条街,可以利用Groovy的所有动态功能构建高性能的JVM应用、将开发效率提高几个数量级。

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Nginx服务器开箱体验

Nginx系列实践文章

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RPC框架实践之:Google gRPC

gRPC是Google开源的通用高性能RPC框架,它支持的是使用Protocol Buffers来编写Service定义,支持较多语言扩平台并且拥有强大的二进制序列化工具集。与文章《RPC框架实践之:Apache Thrift》 一文中实践的另一种通用RPC框架 Thrift 能通过Generator自动生成对应语言的Service接口类似,gRPC也能 自动地生成 Server和Client的 Service存根(Stub),我们只需要 一个命令 就能快速搭建起RPC运行环境。

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RPC框架实践之:Apache Thrift

RPC(Remote Procedure Call)即 远程过程调用,说的这么抽象,其实简化理解就是一个节点如何请求另一节点所提供的服务。在文章 微服务调用链追踪中心搭建 一文中模拟出来的调用链:ServiceA —> ServiceB —> ServiceC 就是一个远程调用的例子,只不过这篇文章里是通过RestTemplate这种 同步调用方式,利用的是HTTP协议在应用层完成的,这种方法虽然奏效,但有时效率并不高。而RPC可以不依赖于应用层协议,可以直接基于TCP进行远程调用,在传输层中即可完成通信,因此更适于某些对效率要求更高的场景。由于RPC调用方式依赖于客户端与服务端之间建立Socket连接来实现二进制数据通信,底层会比较复杂,所以一些RPC框架应运而生来封装这种复杂性,让开发者将精力聚焦于业务之上。常见的RPC框架包括:Thrift、gRPC、Finagle、Dubbo等等,从本文开始作者将选一些实践一下,本文主要记录作者对于Thrift框架的实践过程。

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利用Zipkin追踪Mysql数据库调用链

在前面:微服务调用链追踪中心搭建 一文中我们利用Zipkin搭建了一个微服务调用链的追踪中心,并且模拟了微服务调用的实验场景。利用Zipkin的库Brave,我们可以收集一个客户端请求从发出到被响应 经历了哪些组件、哪些微服务、请求总时长、每个组件所花时长 等信息。本文将讲述如何利用Zipkin对Mysql数据库的调用进行追踪,这里同样借助OpenZipkin库Brave来完成。

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SpringBoot应用监控实战

利用SpringBoot作为微服务单元的实例化技术选型时,我们不可避免的要面对的一个问题就是如何实时监控应用的运行状况数据,比如:健康度、运行指标、日志信息、线程状况等等。本文就该问题做一点探索并记录试验过程。

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微服务调用链追踪中心搭建

一个完整的微服务系统包含多个微服务单元,各个微服务子系统存在互相调用的情况,形成一个 调用链。一个客户端请求从发出到被响应 经历了哪些组件哪些微服务请求总时长每个组件所花时长 等信息我们有必要了解和收集,以帮助我们定位性能瓶颈、进行性能调优,因此监控整个微服务架构的调用链十分有必要,本文将阐述如何使用 Zipkin 搭建微服务调用链追踪中心。

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Docker容器可视化监控中心搭建

一个宿主机上可以运行多个容器化应用,容器化应用运行于宿主机上,我们需要知道该容器的运行情况,包括 CPU使用率、内存占用、网络状况以及磁盘空间等等一系列信息,而且这些信息随时间变化,我们称其为时序数据,本文将实操 如何搭建一个可视化的监控中心 来收集这些承载着具体应用的容器的时序信息并可视化分析与展示!

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SpringBoot应用Docker化

SpringBoot应用Docker化

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