微服务实例,虚拟机未配置反亲和组和微服务实例单点的区别？
微服务实例,虚拟机未配置反亲和组和微服务实例单点的区别？详细介绍
本文目录一览： 虚拟机未配置反亲和组和微服务实例单点的区别？
虚拟机未配置反亲和组和微服务实例单点故障是两种不同的问题。
反亲和组是指虚拟机的不同实例不能同时运行在同一物理机器上，避免在同一物理机器上部署多个虚拟机实例而导致性能损失或资源冲突等问题。如果未配置反亲和组，可能会降低系统整体性能和可用性。
微服务实例单点故障是指如果某个微服务实例出现故障而导致整个服务不可用的情况。为避免单点故障，可以通过部署多个实例并采用负载均衡技术来实现，以提高系统的可用性和稳定性。
因此，反亲和组和微服务实例单点故障是两种不同的问题，需要根据具体情况综合考虑并采取相应的措施来保障系统的性能和可用性。
微服务实例个数跟pod是否一一对应？
是。Service是应用中的组件或者微服务，Pod则对应一个个服务实例，实际上，应用上Kubernetes也是这样来做的，每个Pod都是运行应用的单个实例，需要水平扩展应用，则应该使用多个Pods，所以微服务实例个数跟pod是一一对应。
基于docker部署的微服务架构（二）： 服务提供者和调用者
前一篇 基于docker部署的微服务架构（一）：服务注册中心 已经成功创建了一个服务注册中心，现在我们创建一个简单的微服务，让这个服务在服务注册中心注册。然后再创建一个调用者，调用此前创建的微服务。
新建一个maven工程，修改pom.xml引入 spring cloud 依赖:
在 resources 目录中创建 application.yml 配置文件，在配置文件内容:
这里eureka的注册地址为上一篇中设置的defaultZone。 在 java 目录中创建一个包 demo ，在包中创建启动入口 AddServiceApplication.java
在demo包下新建一个子包controller，在controller子包下创建一个controller对外提供接口。
在服务注册中心已经运行的情况下，运行 AddServiceApplication.java 中的 main 方法，启动微服务。 访问服务注册中心页面 http://localhost:8000 ， 可以看到已经成功注册了 ADD-SERVICE-DEMO 服务。
启动第二个实例，修改端口为 8101 ，修改 AddController.java 中的输出信息为
再次运行 AddServiceApplication.java 中的 main 方法。 访问服务注册中心页面 http://localhost:8000 ， 可以看到已经成功注册了两个 ADD-SERVICE-DEMO 服务，端口分别为 8100 和 8101 。
新建一个maven工程，修改pom.xml引入 spring cloud 依赖:
在 resources 目录中创建 application.yml 配置文件，在配置文件内容:
在 java 目录中创建一个包 demo ，在包中创建启动入口 RibbonClientApplication.java
这里配置了一个可以从服务注册中心读取服务列表，并且实现了负载均衡的 restTemplate 。
在demo包下新建一个子包controller，在controller子包下创建一个controller对外提供接口。
可以看到这里的请求url用了服务注册中心对应的 Application 。
运行 RibbonClientApplication.java 中的 main 方法，启动项目。 在浏览器中访问 http://localhost:8200/add?a=1&b=2 ，得到返回结果：
多次访问，查看 AddServiceApplication 的控制台，可以看到两个 ADD-SERVICE-DEMO 被负载均衡的调用。 demo源码 spring-cloud-1.0/ribbon-client-demo
新建一个maven工程，修改pom.xml引入 spring cloud 依赖:
在 resources 目录中创建 application.yml 配置文件，在配置文件内容:
在 java 目录中创建一个包 demo ，在包中创建启动入口 FeignClientApplication.java
在demo包下新建一个子包service，在service子包下创建一个接口 AddService.java 调用之前创建的微服务 ADD-SERVICE-DEMO 。
这里 @FeignClient 注解中的参数为服务注册中心对应的 Application 。
在demo包下再新建一个子包controller，在controller子包下创建一个 FeignController.java 对外提供接口。
FeignController 里注入了刚才创建的 AddService 接口。
运行 FeignClientApplication.java 中的 main 方法，启动项目。 在浏览器中访问 http://localhost:8300/add?a=1&b=2 ，得到返回结果：
多次访问，查看 AddServiceApplication 的控制台，可以看到两个 ADD-SERVICE-DEMO 被负载均衡的调用。 demo源码 spring-cloud-1.0/feign-client-demo
以 add-service-demo 为例， 复制 application.yml ，重命名为 application-docker.yml ，修改 defaultZone 为：
这里修改了 defaultZone 的访问url，如何修改取决于部署docker容器时的 --link 参数， --link 可以让两个容器之间互相通信。
修改 application.yml 中的 spring 节点为：
这里增加了 profiles 的配置，在maven打包时选择不同的profile，加载不同的配置文件。
在pom.xml文件中增加：
选择 docker profile，运行 mvn install -P docker ，打包项目并生成docker镜像， 注意docker-maven-plugin中的
标签里的内容不能换行，否则在生成docker镜像的时候会报错 。 运行成功后，登录docker节点，运行 docker images 应该可以看到刚才打包生成的镜像了。
在前一篇中，已经创建了一个 service-registry-demo 的docker镜像，这里先把这个镜像运行起来。
对这条命令做个简单说明， -d 指定当前容器运行在后台， --name 指定容器名称， --publish 指定端口映射到宿主机， --volume 这个挂载是为了解决容器内的时区和宿主机不一致的问题，让容器使用宿主机设置的时区，最后指定使用的docker镜像，镜像名称和标签需要根据自己的情况做修改。 运行这条命令之后， service-registry-demo 的容器就启动了。访问 http://宿主机IP:8000 ，打开注册中心的页面。 下边启动 add-service-demo 容器，
这条命令和上一条差不多，只是增加了一个 --link 参数， --link 指定容器间的连接，命令格式 --link 容器名:别名 ，这里连接了之前创建的名为 service-registry-demo 的容器，这里的别名和 application-docker.yml 文件中配置的 defaultZone 一致。其实就是通过别名找到了对应的容器IP，进到容器里查看 hosts 文件就明白了，其实就是加了条hosts映射。 add-service-demo 容器启动成功之后，刷新配置中心的页面，发现已经注册到配置中心了。
Spring微服务灰度发布（热部署）的实现（二）
接着上篇说，我们微服务中用到的nepxion discovery主要采用了三种灰度发布方式，一种是web图形化界面发布，二是zuul过滤器灰度发布，三是业务参数策略灰度发布。下面将重点介绍三种方式的实现。
一、web图形化界面灰度发布
因为我们项目用到了eureka注册中心，所以选择web图形化界面灰度发布比较合适。
1） 首先需要建立一个discovery控制台工程console, 端口为2222，控制台工程负责web图形化界面请求的处理，运行console工程。
2） 下载discovery ui,地址：https://github.com/Nepxion/DiscoveryUI，运行discovery UI，端口为8090
3）浏览器中输入localhost:8090,即可打开控制台，如下
注意：全链路灰度发布需要在“配置中心”下才可用。灰度发布配置中心，负责存储全链路灰度发布规则，并将规则推送到各个微服务中。而配置中心可用nacos，redis等，Discovery 中提供了相应配置中心的插件包。
二、zuul网关过滤器灰度发布
通过网关过滤器传递Http Header的方式传递全链路灰度路由规则。下面代码只适用于Zuul和Spring Cloud Gateway网关，Service微服务不需要加该方式。
三、业务参数在策略类中自定义灰度路由规则
通过策略方式自定义灰度路由规则。下面代码既适用于Zuul和Spring Cloud Gateway网关，也适用于Service微服务，同时全链路中网关和服务都必须加该方式
上面说了具体灰度规则发布方式，那究竟怎么定义灰度规则呢？？
规则是基于XML或者Json为配置方式，存储于本地文件或者远程配置中心，可以通过远程配置中心修改的方式达到规则动态化。其核心代码参考discovery-plugin-framework以及它的扩展、discovery-plugin-config-center以及它的扩展和discovery-plugin-admin-center等，规则示例
XML示例（Json示例见discovery-springcloud-example-service下的rule.json）
黑/白名单的IP地址注册的过滤规则
微服务启动的时候，禁止指定的IP地址注册到服务注册发现中心。支持黑/白名单，白名单表示只允许指定IP地址前缀注册，黑名单表示不允许指定IP地址前缀注册。规则如何使用，见示例说明
最大注册数的限制的过滤规则
微服务启动的时候，一旦微服务集群下注册的实例数目已经达到上限（可配置），将禁止后续的微服务进行注册。规则如何使用，见示例说明
黑/白名单的IP地址发现的过滤规则
微服务启动的时候，禁止指定的IP地址被服务发现。它使用的方式和“黑/白名单的IP地址注册的过滤规则”一致
版本访问的灰度发布规则
版本权重的灰度发布规则
全局版本权重的灰度发布规则
区域权重的灰度发布规则
全局区域权重的灰度发布规则
网关端全链路路由策略的灰度发布规则
注意 路由策略的入口有三个（以{"discovery-springcloud-example-a":"1.0", "discovery-springcloud-example-b":"1.0", "discovery-springcloud-example-c":"1.0;1.2"}）为例：
其作用的优先级为外界传入>网关Filter指定>配置中心或者本地rule.xml配置
您可以根据自己需求，自由定义灰度发布规则，灵活实现微服务的灰度发布。
源码位置：https://github.com/Nepxion/Discovery
微服务 管理多个实例 怎么实现的
就是指支持企业业务运营的一整套信息系统的架构，完整的IT架构应该包括：
1、各业务应用系统，比如PDM、SCM、CRM等
2、各管理应用系统，比如OA、ERP、HR等
3、支持与运行上述各应用系统的中间件软件、数据库软件、操作系统等
4、上述各软件系统运行的硬件设施，比如服务器、存储设备等
5、支持上述系统被正常访问的各种网络设备、机房环境设施等
6、保障上述软硬件系统安全运行的安全设施，包括各种软硬件级别的防火墙、防病毒、防攻击工具，安保措施、供电保障等
7、保障上述所有设备与措施正常运转运营的一整套IT组织与IT管控体系
生产级基于SpringCloud微服务架构性能优化实战，建议收藏
本文将从 Tomcat性能优化，SpringCloud开启重试机制，Zuul网关性能参数优化，Ribbon性能参数优化，Feign与Hystrix性能优化等 五个方面分享在生产环境如何做好SpringCloud性能优化。
一般基于SpringCloud的微服务能够脱离传统的tomcat，独立跑起来，SpringBoot功不可没，其原理是SpringBoot内嵌了tomcat（当然可以换成其他servlet容器，如jetty），能够以java -jar形式就能跑起来。
所以针对每个springboot服务，我们需要对tomcat的一些参数进行优化，以下是楼主项目组优化的tomcat参数配置，供大家参考。
tomcat参数说明：
maxThreads，acceptCount参数应用场景
场景一
场景二
场景三
maxThreads调优
一般说服务器性能要从两个方面说起：
1、cpu计算型指标
2、io密集型指标
所以大部分情况下，tomcat处理io型请求比较多，比如常见的连数据库查询数据进行接口调用。
另外，要考虑tomcat的并发请求量大的情况下，对于服务器系统参数优化，如虚拟机内存设置和linux的open file限制。
maxThreads设置多大合适？
我们知道线程过多，会导致cpu在线程切换时消耗的时间随着线程数量的增加越来越大；线程太少，服务器的请求响应吞吐量会急剧下降，所以maxThreads的配置绝对不是越大越好。
实际情况是设置maxThreads大小没有最优解，要根据具体的服务器配置，实际的应用场景不断的调整和优化。
acceptCount设置多大合适？
尽量与maxThreads的大小保持一致 ， 这个值应该是主要根据应用的访问峰值与平均值来权衡配置的。
当使用URL进行路由时，则需要对zuul.host.connect-timeout-millis和zuul.host.socket-timeout-millis参数控制超时时间。
请求连接的超时时间
请求处理的超时时间
对所有操作请求都进行重试
对当前实例的重试次数，针对同一个服务实例，最大重试次数（不包括首次调用）
对下个实例的重试次数，针同其它的服务实例，最大重试次数（不包括首次server）
注意Hystrix断路器的超时时间需要大于ribbon的超时时间，不然不会触发重试
Feign和Ribbon在整合了Hystrix后，首次调用失败的问题？
目前楼主的强烈做法是： 禁用Hystrix的超时时间，设为false
还有一种是官方提倡的是 设置超时时间。
在实际的项目中亲测，这种方式也有不好的地方， 如请求时间超过5s会出现请求数据时有时无的情况 ，给用户的感觉是 系统不稳定，要求整改 。
另外，禁用hystrix，官方不推荐 。
hystrix超时设置原则
问题：一个http请求，如果feign和ribbon都配置了重试机制，异常情况下一共会请求多少次？
请求总次数 n 为feignClient和ribbon配置参数的笛卡尔积：
n(请求总次数) = feign(默认5次) * (MaxAutoRetries+1) * (MaxAutoRetriesNextServer+1)
其中+1是代表ribbon本身默认的请求。
其实二者的重试机制相互独立，并无联系。但是因为用了feign肯定会用到ribbon，所以feign的重试机制相对来说比较鸡肋，一般会关闭该功能。ribbon的重试机制默认配置为0，也就是默认是去除重试机制的，建议不要修改。
如何使用Spring Cloud
使用Spring Cloud构建实际的微服务架构。
基本概念:
使用Docker进行集成测试
混合持久化
微服务架构
服务发现
API网关
Docker
使用Docker对每一个服务进行构建和部署。使用Docker Compose在一个开发机上进行端到端的集成测试。
混合持久化
混合持久化其实就是说使用多种数据库来存储。不同的微服务实例都会使用它们自己的数据库，并通过REST服务或者消息总线来通信，举个例子，你可以使用基于以下数据库来构建微服务：
Neo4j(图形化)
MongoDB(文档化)
MySQL(关联)
微服务架构
这个例子演示了如何使用微服务创建一个新的应用。由于在项目中的每一个微服务只有一个单一的父项目。开发者为此得到的收益是可以在本机上运行和开发每一个微服务。添加一个新的微服务非常简单，当发现微服务时将会自动发现运行时的集群环境上。
Service Discovery
项目中包含两个发现服务，一个在Netflix Eureka，另一个使用了
Consul from Hashicorp。多种发现服务提供了多种选择，一个是使用(Consul)来做DNS服务集群，另一个是(Consul)基于代理的API 网关。
API 网关
每一个微服务都关联Eureka，在整个集群中检索API路由。使用这个策略，每一个在集群上运行的微服务只需要通过一个共同的API网关进行负载均衡和暴露接口，每一个服务也会自动发现并将路由请求转发到自己的路由服务中。这个代理技术有助于开发用户界面，作为平台完整的 API通过自己的主机映射为代理服务。
Docker 实例
下面的实例将会通过Maven来构建，使用Docker为每一个微服务构建容器镜像。我们可以很优雅的使用Docker Compose在我们自己的主机上搭建全部的微服务集群。
第4篇：微服务之间的调用-feign
外部的应用(网站/app) 通过网关gateway调用微服务, 那么微服务之间又该如何调用呢? 一般来说是用 Spring 提供的 RestTemplate进行调用. 类似于 172.10.10.10/api/xx-service/hello 这种方式. 但显然这种方式非常不好, 原因是:
所以我们必须把组件内部调用再封装一层接口, 通过调用这个接口, 不用管内部到底有几个微服务实例, 到底有几个实例可用. 这就是feign的作用.
在术语中, 这样专门用于微服务之间调用的接口叫做消费者接口. 我个人不是很喜欢用这样的词, 众所周知软件行业喜欢造新词, 就记住这样的接口是用feign 实现, 并且用于微服务之间调用, 就可以了.
工程位于: https://gitee.com/xiaofeipapa/spring-cloud-demo
文件夹: feign-demo
在类里加上一个新方法, 表示是微服务之间的调用方法:
如图:
里面有用feign 实现的一个接口:
为什么要新建一个工程呢? 在实际的业务开发中, 如果A服务需要调用C服务, 为了解耦/不增加太多加载包/方便沟通 等种种原因, 通常我们会在中间加一个调用层, 作为一个独立的jar包而加载, 用图表示如下:
为什么是CA呢? 因为内部服务是C提供的, 当然C服务的团队成员最熟, 所以他们来维护接口更高效方便. (能者多劳大概就是这个意思吧)
在idea 的组件依赖间配好, 让userApi 依赖 orderApiClient. 这涉及idea的使用, 不再赘述.
在pom里加入:
如下:
如果 OrderFeignClient 类放在userApi工程, 那么它会直接被发现. 而现在是在一个独立的工程, 所以要加上扫描路径 backPackages = {xxx }
在controller里增加:
现在, 启动order api / user api / gateway 各个工程, 在浏览器敲入: http://localhost:10000/api/user/test_feign
你应该可以看到这样的结果:
这表示feign 调用已经成功了.
feign的一些配置信息在网上都可以找得到, 不再赘述. 而一些高级知识, 比如负载均衡, 和hystrix的融合, 会在以后再写.
如何快速搭建一个微服务架构
什么是微服务？
微服务(Microservices Architecture)是一种架构风格，一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。系统中的各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。在所有情况下，每个任务代表着一个小的业务能力。
微服务的概念源于2014年3月Martin Fowler所写的文章“Microservices” martinfowler.com/articles/mi…
单体架构(Monolithic Architecture )
企业级的应用一般都会面临各种各样的业务需求，而常见的方式是把大量功能堆积到同一个单体架构中去。比如：常见的ERP、CRM等系统都以单体架构的方式运行，同时由于提供了大量的业务功能，随着功能的升级，整个研发、发布、定位问题，扩展，升级这样一个“怪物”系统会变得越来越困难。
这种架构模式就是把应用整体打包部署，具体的样式依赖本身应用采用的语言，如果采用java语言，自然你会打包成war包，部署在Tomcat或者Jetty这样的应用服务器上，如果你使用spring boot还可以打包成jar包部署。其他还有Rails和Node.js应用以目录层次的形式打包
上图：单体架构
大部分企业通过SOA来解决上述问题，SOA的思路是把应用中相近的功能聚合到一起，以服务的形式提供出去。因此基于SOA架构的应用可以理解为一批服务的组合。SOA带来的问题是，引入了大量的服务、消息格式定义和规范。
多数情况下，SOA的服务直接相互独立，但是部署在同一个运行环境中（类似于一个Tomcat实例下，运行了很多web应用）。和单体架构类似，随着业务功能的增多SOA的服务会变得越来越复杂，本质上看没有因为使用SOA而变的更好。图1，是一个包含多种服务的在线零售网站，所有的服务部署在一个运行环境中，是一个典型的单体架构。
单体架构的应用一般有以下特点：
微服务架构（Microservices Architecture）
微服务架构的核心思想是，一个应用是由多个小的、相互独立的、微服务组成，这些服务运行在自己的进程中，开发和发布都没有依赖。不同服务通过一些轻量级交互机制来通信，例如 RPC、HTTP 等，服务可独立扩展伸缩，每个服务定义了明确的边界，不同的服务甚至可以采用不同的编程语言来实现，由独立的团队来维护。简单的来说，一个系统的不同模块转变成不同的服务！而且服务可以使用不同的技术加以实现！
上图：微服务架构
微服务设计
那我们在微服务中应该怎样设计呢。以下是微服务的设计指南：
微服务消息
在单体架构中，不同功能之间通信通过方法调用，或者跨语言通信。SOA降低了这种语言直接的耦合度，采用基于SOAP协议的web服务。这种web服务的功能和消息体定义都十分复杂，微服务需要更轻量的机制。
同步消息 REST
同步消息就是客户端需要保持等待，直到服务器返回应答。REST是微服务中默认的同步消息方式，它提供了基于HTTP协议和资源API风格的简单消息格式，多数微服务都采用这种方式（每个功能代表了一个资源和对应的操作）
异步消息 – AMQP, STOMP, MQTT
异步消息就是客户端不需要一直等待服务应答，有应到后会得到通知。某些微服务需要用到异步消息，一般采用AMQP, STOMP, MQTT 这三种通讯协议
消息格式 – JSON, XML, Thrift, ProtoBuf, Avro
消息格式是微服务中另外一个很重要的因素。SOA的web服务一般采用文本消息，基于复杂的消息格式（SOAP）和消息定义（xsd）。微服务采用简单的文本协议JSON和XML，基于HTTP的资源API风格。如果需要二进制，通过用到Thrift, ProtoBuf, Avro。
服务约定 – 定义接口 – Swagger, RAML, Thrift IDL
如果把功能实现为服务，并发布，需要定义一套约定。单体架构中，SOA采用WSDL，WSDL过于复杂并且和SOAP紧耦合，不适合微服务。
REST设计的微服务，通常采用Swagger和RAML定义约定。
对于不是基于REST设计的微服务，比如Thrift，通常采用IDL（Interface Definition Languages），比如Thrift IDL。
微服务集成 (服务间通信)
大部分微服务基于RPC、HTTP、JSON这样的标准协议，集成不同标准和格式变的不再重要。另外一个选择是采用轻量级的消息总线或者网关，有路由功能，没有复杂的业务逻辑。下面就介绍几种常见的架构方式。
点对点方式
点对点方式中，服务之间直接用。每个微服务都开放REST API，并且调用其它微服务的接口。
上图：通过点对点方式通信
很明显，在比较简单的微服务应用场景下，这种方式还可行，随着应用复杂度的提升，会变得越来越不可维护。这点有些类似SOA的ESB，尽量不采用点对点的集成方式。
API-网关方式
API网关方式的核心要点是，所有的客户端和消费端都通过统一的网关接入微服务，在网关层处理所有的非业务功能个。通常，网关也是提供REST/HTTP的访问API。服务端通过API-GW注册和管理服务。
上图：通过API-网关暴露微服务
所有的业务接口通过API网关暴露，是所有客户端接口的唯一入口。微服务之间的通信也通过API网关。\
采用网关方式有如下优势：
目前，API网关方式应该是微服务架构中应用最广泛的设计模式。
消息代理方式
微服务也可以集成在异步的场景下，通过队列和订阅主题，实现消息的发布和订阅。一个微服务可以是消息的发布者，把消息通过异步的方式发送到队列或者订阅主题下。作为消费者的微服务可以从队列或者主题共获取消息。通过消息中间件把服务之间的直接调用解耦。
上图：异步通信方式
通常异步的生产者/消费者模式，通过AMQP, STOMP, MQTT 等异步消息通讯协议规范。
数据的去中心化
单体架构中，不同功能的服务模块都把数据存储在某个中心数据库中。
每个微服务有自己私有的数据库，其它微服务不能直接访问。单体架构，用一个数据库存储所有数据
微服务方式，多个服务之间的设计相互独立，数据也应该相互独立（比如，某个微服务的数据库结构定义方式改变，可能会中断其它服务）。因此，每个微服务都应该有自己的数据库。
每个微服务有自己私有的数据库，其它微服务不能直接访问。每个微服务有自己私有的数据库，其它微服务不能直接访问。
数据去中心话的核心要点：
数据的去中心化，进一步降低了微服务之间的耦合度，不同服务可以采用不同的数据库技术（SQL、NoSQL等）。在复杂的业务场景下，如果包含多个微服务，通常在客户端或者中间层（网关）处理。
微服务架构的优点：
微服务架构的缺点：
微服务的一些想法在实践上是好的，但当整体实现时也会呈现出其复杂性。
关于微服务架构的取舍
真想不到！这样设计的微服务云架构，竟能够支撑全世界公司！
想要设计出能支撑全世界公司使用的微服务云架构，得先深入了解微服务架构。
自从Dubbo被Spring Cloud取代后，微服务是越来越拉风了。而Spring Cloud Alibaba是阿里巴巴出品的Spring Cloud第二代实现，是阿里微服务的解决方案与精华沉淀，在业界广泛使用，使用微服务更是大势所趋。
近几年微服务更是面试的高频问点，几乎只要你去一家互联网公司就是必被问到的问题！
最近一个朋友去字节跳动面试，就体验了一把被完虐的感觉！
这位朋友言辞中有些许惭愧：面试官已经给了一些提示，但无奈自己准备得不充分，回答很不理想。他没想到，像Seata、Nacos，Sentinel，Eureka等这些在工作中都有涉及过的技术，面试官会问的这么深入——
1、微服务注册中心的注册表如何更好的防止读写并发冲突？
2、Eureka注册表多级缓存架构有了解过吗？
3、Nacos如何支撑阿里巴巴内部上百万服务实例的访问？
4、Nacos高并发异步注册架构知道如何设计的吗？
5、Sentinel底层滑动时间窗限流算法怎么实现的？
6、Sentinel底层是如何计算线上系统实时QPS的？
7、Seata分布式事务协调管理器是如何实现的？
8、Seata分布式事务一致性锁机制如何设计的？
9、Seata分布式事务回滚机制如何实现的？
10、Nacos集群CP架构底层类Raft协议怎么实现的？
11、Nacos&Eureka&Zookeeper集群架构都有脑裂问题吗？
12、如何设计能支撑全世界公司使用的微服务云架构？
你看完后可能会觉得现在互联网公司面试都这么严格了吗？我想告诉你的是，没有错！甚至会问的更多更深！据我所知，如果能回答的出其中的一半，就算是勉强及格了。如果十二条你都能全部回答出来，那你应该是妥妥的技术大牛了！可以放心去投大厂简历了！
这份一线互联网公司Java面试核心知识点涵盖内容广，尤其是对微服务这一块收纳众多一线互联网面试题以及实操教程，具体内容如下：
1、亿级流量电商网站微服务架构详解
2、Nacos注册中心实现电商微服务拆分实战
3、Ribbon多实例服务负载均衡调用实战
4、Sentinel服务高可用限流熔断降级实战
5、微服务架构下的分布式事务Seata实战
6、路由&限流&安全认证网关Gateway实战
7、Nacos分布式配置中心详解
8、微服务调用链路追踪Pinpoint详解
9、微服务自动化监控Prometheus&Grafana详解
10、阿里京东后端微服务中台架构实战
1、Nacos服务注册与发现源码深度剖析
2、Nacos心跳机制与服务健康检查源码剖析
3、Nacos注册表如何防止多节点读写并发冲突
4、Nacos高并发支撑异步任务与内存队列剖析
5、Nacos集群CP架构底层Raft协议实现源码剖析
6、从脑裂问题剖析Nacos&Eureka&Zookeeper架构异同
7、阿里云超大规模注册中心SaaS架构剖析
8、Sentinel底层滑动时间窗限流算法深度剖析
9、利用Sentinel的Metric机制计算线上系统实时QPS
10、Seata分布式事务回滚机制剖析
1、微服务架构分布式事务详解
2、十分钟快速实战阿里分布式事务框架Seata
3、Seata中AT模式模型架构与数据模型设计
4、Seata事务管理器实现原理详解
5、Seata全局事务与分支事务源码剖析
6、Seata数据源代理扩展源码剖析
7、Seata事务隔离级别底层源码剖析
8、Seata事务超时、二阶段失败解决方案源码剖析
9、生产环境AT模式与TCC模式性能差异分析
微服务这单个章节就包含了这么多内容，还涵盖其他面试题内容，具体如下