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java 中 阻塞队列 非阻塞队列 和普通队列的区别

阻 塞队列与普通队列的区别在于，当队列是空的时，从队列中获取元素的操作将会被阻塞，或者当队列是满时，往队列里添加元素的操作会被阻塞。试图从空的阻塞队列中获取元素的线程将会被阻塞，直到其他的线程往空的队列插入新的元素。同样，试图往已满的阻塞队列中添加新元素的线程同样也会被阻塞，直到其他的线程使队列重新变得空闲起来，如从队列中移除一个或者多个元素，或者完全清空队列. 1.ArrayDeque, （数组双端队列） 2.PriorityQueue, （优先级队列） 3.ConcurrentLinkedQueue, （基于链表的并发队列） 4.DelayQueue, （延期阻塞队列）（阻塞队列实现了BlockingQueue接口） 5.ArrayBlockingQueue, （基于数组的并发阻塞队列） 6.LinkedBlockingQueue, （基于链表的FIFO阻塞队列） 7.LinkedBlockingDeque, （基于链表的FIFO双端阻塞队列） 8.PriorityBlockingQueue, （带优先级的无界阻塞队列） 9.SynchronousQueue （并发同步阻塞队列） 阻塞队列和生产者-消费者模式 阻塞队列（Blocking queue）提供了可阻塞的put和take方法，它们与可定时的offer和poll是等价的。如果Queue已经满了，put方法会被阻塞直到有空间可用；如果Queue是空的，那么take方法会被阻塞，直到有元素可用。Queue的长度可以有限，也可以无限；无限的Queue永远不会充满，所以它的put方法永远不会阻塞。 阻塞队列支持生产者-消费者设计模式。一个生产者-消费者设计分离了“生产产品”和“消费产品”。该模式不会发现一个工作便立即处理，而是把工作置于一个任务（“to do”）清单中，以备后期处理。生产者-消费者模式简化了开发，因为它解除了生产者和消费者之间相互依赖的代码。生产者和消费者以不同的或者变化的速度生产和消费数据，生产者-消费者模式将这些活动解耦，因而简化了工作负荷的管理。 生产者-消费者设计是围绕阻塞队列展开的，生产者把数据放入队列，并使数据可用，当消费者为适当的行为做准备时会从队列中获取数据。生产者不需要知道消费者的省份或者数量，甚至根本没有消费者—它们只负责把数据放入队列。类似地，消费者也不需要知道生产者是谁，以及是谁给它们安排的工作。BlockingQueue可以使用任意数量的生产者和消费者，从而简化了生产者-消费者设计的实现。最常见的生产者-消费者设计是将线程池与工作队列相结合。 阻塞队列简化了消费者的编码，因为take会保持阻塞直到可用数据出现。如果生产者不能足够快地产生工作，让消费者忙碌起来，那么消费者只能一直等待，直到有工作可做。同时，put方法的阻塞特性也大大地简化了生产者的编码；如果使用一个有界队列，那么当队列充满的时候，生产者就会阻塞，暂不能生成更多的工作，从而给消费者时间来赶进进度。 有界队列是强大的资源管理工具，用来建立可靠的应用程序：它们遏制那些可以产生过多工作量、具有威胁的活动，从而让你的程序在面对超负荷工作时更加健壮。 虽然生产者-消费者模式可以把生产者和消费者的代码相互解耦合，但是它们的行为还是间接地通过共享队列耦合在一起了 类库中包含一些BlockingQueue的实现，其中LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue是FIFO队列，与 LinkedList和ArrayList相似，但是却拥有比同步List更好的并发性能。PriorityBlockingQueue是一个按优先级顺序排序的队列，当你不希望按照FIFO的属性处理元素时，这个PriorityBolckingQueue是非常有用的。正如其他排序的容器一样，PriorityBlockingQueue可以比较元素本身的自然顺序（如果它们实现了Comparable），也可以使用一个 Comparator进行排序。 最后一个BlockingQueue的实现是SynchronousQueue，它根本上不是一个真正的队列，因为它不会为队列元素维护任何存储空间。不过，它维护一个排队的线程清单，这些线程等待把元素加入（enqueue）队列或者移出（dequeue）队列。因为SynchronousQueue没有存储能力，所以除非另一个线程已经准备好参与移交工作，否则put和take会一直阻止。SynchronousQueue这类队列只有在消费者充足的时候比较合适，它们总能为下一个任务作好准备。 非阻塞算法 基于锁的算法会带来一些活跃度失败的风险。如果线程在持有锁的时候因为阻塞I/O，页面错误，或其他原因发生延迟，很可能所有的线程都不能前进了。 一个线程的失败或挂起不应该影响其他线程的失败或挂起，这样的算法成为非阻塞（nonblocking）算法；如果算法的每一个步骤中都有一些线程能够继续执行，那么这样的算法称为锁自由（lock-free）算法。在线程间使用CAS进行协调，这样的算法如果能构建正确的话，它既是非阻塞的，又是锁自由的。非竞争的CAS总是能够成功，如果多个线程以一个CAS竞争，总会有一个胜出并前进。非阻塞算法堆死锁和优先级倒置有“免疫性”（但它们可能会出现饥饿和活锁，因为它们允许重进入）。 非阻塞算法通过使用低层次的并发原语，比如比较交换，取代了锁。原子变量类向用户提供了这些底层级原语，也能够当做“更佳的volatile变量”使用，同时提供了整数类和对象引用的原子化更新操作。       from:https://blog.csdn.net/u012240455/article/details/81844055

java队列——queue详细分析

Queue： 基本上，一个队列就是一个先入先出（FIFO）的数据结构 Queue接口与List、Set同一级别，都是继承了Collection接口。LinkedList实现了Deque接 口。   Queue的实现 1、没有实现的阻塞接口的LinkedList： 实现了java.util.Queue接口和java.util.AbstractQueue接口 内置的不阻塞队列： PriorityQueue 和 ConcurrentLinkedQueue PriorityQueue 和 ConcurrentLinkedQueue 类在 Collection Framework 中加入两个具体集合实现。 PriorityQueue 类实质上维护了一个有序列表。加入到 Queue 中的元素根据它们的天然排序（通过其 java.util.Comparable 实现）或者根据传递给构造函数的 java.util.Comparator 实现来定位。 ConcurrentLinkedQueue 是基于链接节点的、线程安全的队列。并发访问不需要同步。因为它在队列的尾部添加元素并从头部删除它们，所以只要不需要知道队列的大 小，　　　　    　　ConcurrentLinkedQueue 对公共集合的共享访问就可以工作得很好。收集关于队列大小的信息会很慢，需要遍历队列。 2)实现阻塞接口的： java.util.concurrent 中加入了 BlockingQueue 接口和五个阻塞队列类。它实质上就是一种带有一点扭曲的 FIFO 数据结构。不是立即从队列中添加或者删除元素，线程执行操作阻塞，直到有空间或者元素可用。 五个队列所提供的各有不同： * ArrayBlockingQueue ：一个由数组支持的有界队列。 * LinkedBlockingQueue ：一个由链接节点支持的可选有界队列。 * PriorityBlockingQueue ：一个由优先级堆支持的无界优先级队列。 * DelayQueue ：一个由优先级堆支持的、基于时间的调度队列。 * SynchronousQueue ：一个利用 BlockingQueue 接口的简单聚集（rendezvous）机制。       下表显示了jdk1.5中的阻塞队列的操作：   　　add        增加一个元索                     如果队列已满，则抛出一个IIIegaISlabEepeplian异常 　　remove   移除并返回队列头部的元素    如果队列为空，则抛出一个NoSuchElementException异常 　　element  返回队列头部的元素             如果队列为空，则抛出一个NoSuchElementException异常 　　offer       添加一个元素并返回true       如果队列已满，则返回false 　　poll         移除并返问队列头部的元素    如果队列为空，则返回null 　　peek       返回队列头部的元素             如果队列为空，则返回null 　　put         添加一个元素                      如果队列满，则阻塞 　　take        移除并返回队列头部的元素     如果队列为空，则阻塞   remove、element、offer 、poll、peek 其实是属于Queue接口。    阻塞队列的操作可以根据它们的响应方式分为以下三类：aad、removee和element操作在你试图为一个已满的队列增加元素或从空队列取得元素时 抛出异常。当然，在多线程程序中，队列在任何时间都可能变成满的或空的，所以你可能想使用offer、poll、peek方法。这些方法在无法完成任务时 只是给出一个出错示而不会抛出异常。   注意：poll和peek方法出错进返回null。因此，向队列中插入null值是不合法的   最后，我们有阻塞操作put和take。put方法在队列满时阻塞，take方法在队列空时阻塞。     LinkedBlockingQueue的容量是没有上限的（说的不准确，在不指定时容量为Integer.MAX_VALUE，不要然的话在put时怎么会受阻呢），但是也可以选择指定其最大容量，它是基于链表的队列，此队列按 FIFO（先进先出）排序元素。 ArrayBlockingQueue在构造时需要指定容量， 并可以选择是否需要公平性，如果公平参数被设置true，等待时间最长的线程会优先得到处理（其实就是通过将ReentrantLock设置为true来 达到这种公平性的：即等待时间最长的线程会先操作）。通常，公平性会使你在性能上付出代价，只有在的确非常需要的时候再使用它。它是基于数组的阻塞循环队 列，此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。 PriorityBlockingQueue是一个带优先级的 队列，而不是先进先出队列。元素按优先级顺序被移除，该队列也没有上限（看了一下源码，PriorityBlockingQueue是对 PriorityQueue的再次包装，是基于堆数据结构的，而PriorityQueue是没有容量限制的，与ArrayList一样，所以在优先阻塞 队列上put时是不会受阻的。虽然此队列逻辑上是无界的，但是由于资源被耗尽，所以试图执行添加操作可能会导致 OutOfMemoryError），但是如果队列为空，那么取元素的操作take就会阻塞，所以它的检索操作take是受阻的。另外，往入该队列中的元 素要具有比较能力。 DelayQueue（基于PriorityQueue来实现的）是一个存放Delayed […]

为什么用Dubbo而不是Spring Cloud？基于支付场景的微服务高可用架构实战

今天给大家带来的分享是基于支付场景的一个微服务实战，会更偏向于应用层的内容。 主要围绕以下四点进行分享： SOA 与微服务 老支付架构遇到的挑战 基于微服务怎么做的改造 未来计划要做的事 SOA 与微服务 在我看来，微服务虽是国外传进来的技术，却和咱们中国的一些理论是挂钩的。所以在正式进入主题之前，先给大家简单介绍一下麦田理论。 关于麦田理论 古代周朝时期，老百姓种地实际是没有任何规划的，也没有任何区域的限制。 一般来说在地里一会种水稻，一会种小麦，一会种蔬菜地交叉来种，可收成之后发现庄稼受阳光程度非常低，营养非常不均衡，后期维护成本非常高。 直到战国时期，有一位农业专家把地划分为多个区域，每一个区域种一种庄稼，地跟地隔开，形成最初的微服务理念。 过去我们看到的很多文章都只是讲到 SOA 和微服务之间的比较，我今天在这个基础上加了一个 DDD。下面就 DDD、SOA 以及微服务的演进过程先做个引子。 DDD、SOA 与微服务 SOA 架构 SOA 是上一个时代的产物，大概是在 2010 年之前出现的，最早提出时是提供给传统行业计算领域的解决方案，当时 Oracle、IBM 也提了很多方案，包括出现的很多流程引擎。 它的思想是将紧耦合的系统，划分为面向业务的粗粒度、松耦合、无状态的服务。 在这之后，微服务的提出者基于 SOA 做了一个改进，就把它变成单一职责、独立部署、细小的微服务，是一个相反的概念。 微服务与 DDD 今天我们一说到微服务就会想到 DDD，有不少朋友认为 DDD 就是为微服务而生的。其实不是这样的，我在接触 DDD 时，它最早是用来做 UML 设计、领域建模的。 DDD 讲究充血模型，而 J2EE 模型以传统的分层架构和 Spring 架构捆绑在一起形成了以贫血模型为主的架构模式。 贫血模型的优点是容易入门、分层清晰，而充血模型要求设计者前期对业务理解较深，不然后期项目会产生混乱。 另外就是 DDD 思想比较宽泛，导致形成百家争鸣的姿态，没有形成一套固定的方法论。 开发者不容易理解，所以后面关注 DDD 的人变少了，而微服务的提出巧妙地借鉴了 DDD 里面的限界上下文、子域、领域事件等关键词，在微服务得到越来越多业界认可的情况下，也给 DDD 带来了重新的焕发机会。 老支付架构遇到的挑战 判断项目好坏的两个角度 我们判断一个优秀项目的好坏，可以从优秀的代码和高可用架构两个方向来讲。 我们在设计高可用架构的同时，也不能忽视代码的重要性，优秀的代码指的是冗错能力、冥等操作、并发情况、死锁情况等，并不一定是指代码写得多漂亮。 这就好比盖楼一样，楼房的基础架子搭得很好，但盖房的工人不够专业，有很多需要注意的地方忽略了，那么在往里面填砖加瓦的时候出了问题。 后果就是房子经常漏雨，墙上有裂缝等各种问题出现，虽然不至于楼房塌陷，但楼房也已经变成了危楼。 从代码和设计的角度来看有： 由不合理的代码所引起的项目无扩展性 数据库经常发生死锁 数据库事务乱用，导致事务占用时间过长 代码容错能力很差，经常因为考虑不足引起事故 程序中打印的大量的无用日志，并且引起性能问题 常用配置信息依然从数据库中读取 滥用线程池，造成栈和堆溢出 从库中查询数据，每次全部查出 业务代码研发不考虑幂等操作 使用缓存不合理，存在惊群效应、缓存穿透等情况 代码上下流流程定义混乱 异常处理机制混乱 再从整体架构角度来看： 整体依然使用单体集群架构 采用单机房服务器布署方式 采用 Nginx+hessian 的方式实现服务化 业务架构划分不彻底，边界模糊 项目拆分不彻底，一个 […]

Dubbo和Spring Cloud微服务架构比较

Dubbo 出生于阿里系，是阿里巴巴服务化治理的核心框架，并被广泛应用于中国各互联网公司；只需要通过 Spring 配置的方式即可完成服务化，对于应用无入侵，设计的目的还是服务于自身的业务为主。 微服务架构是互联网很热门的话题，是互联网技术发展的必然结果。它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。 虽然微服务架构没有公认的技术标准和规范或者草案，但业界已经有一些很有影响力的开源微服务架构框架提供了微服务的关键思路，例如 Dubbo 和 Spring Cloud。 各大互联网公司也有自研的微服务框架，但其模式都与这二者相差不大。 微服务主要的优势 降低复杂度 将原来耦合在一起的复杂业务拆分为单个服务，规避了原本复杂度无止境的积累。 每一个微服务专注于单一功能，并通过定义良好的接口清晰表述服务边界；每个服务开发者只专注服务本身，通过使用缓存、DAL 等各种技术手段来提升系统的性能，而对于消费方来说完全透明。 可独立部署 由于微服务具备独立的运行进程，所以每个微服务可以独立部署。当业务迭代时只需要发布相关服务的迭代即可，降低了测试的工作量同时也降低了服务发布的风险。 容错 在微服务架构下，当某一组件发生故障时，故障会被隔离在单个服务中。比如通过限流、熔断等方式降低错误导致的危害，保障核心业务正常运行。 扩展 单块架构应用也可以实现横向扩展，就是将整个应用完整的复制到不同的节点。 当应用的不同组件在扩展需求上存在差异时，微服务架构便体现出其灵活性，因为每个服务可以根据实际需求独立进行扩展。 本文主要围绕微服务的技术选型、通讯协议、服务依赖模式、开始模式、运行模式等几方面来综合比较 Dubbo 和 Spring Cloud 这 2 种开发框架。 架构师可以根据公司的技术实力并结合项目的特点来选择某个合适的微服务架构平台，以此稳妥地实施项目的微服务化改造或开发进程。 核心部件 微服务的核心要素在于服务的发现、注册、路由、熔断、降级、分布式配置，基于上述几种必要条件对 Dubbo 和 Spring Cloud 做出对比。 总体架构 Dubbo 核心部件（如下图）: Provider：暴露服务的提供方，可以通过 jar 或者容器的方式启动服务。 Consumer：调用远程服务的服务消费方。 Registry：服务注册中心和发现中心。 Monitor：统计服务和调用次数，调用时间监控中心。（Dubbo 的控制台页面中可以显示，目前只有一个简单版本。） Container：服务运行的容器。 Dubbo 总体架构 Spring Cloud总体架构（如下图）： Service Provider： 暴露服务的提供方。 Service Consumer：调用远程服务的服务消费方。 EureKa Server： 服务注册中心和服务发现中心。 Spring Cloud 总体架构 点评：从整体架构上来看，二者模式接近，都需要服务提供方，注册中心，服务消费方。 微服务架构核心要素 Dubbo 只是实现了服务治理，而 Spring Cloud 子项目分别覆盖了微服务架构下的众多部件，服务治理只是其中的一个方面。 Dubbo 提供了各种 Filter，对于上述中“无”的要素，可以通过扩展 Filter 来完善。例如： 分布式配置：可以使用淘宝的 diamond、百度的 disconf 来实现分布式配置管理。 服务跟踪：可以使用京东开源的 Hydra，或者扩展 Filter 用 Zippin 来做服务跟踪。 批量任务：可以使用当当开源的 Elastic-Job、tbschedule。 点评：从核心要素来看，Spring […]

Dubbo与DubboX区别

 前世今生： Dubbo源于阿里的淘宝网开源的分布式的服务架构，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，是SOA服务化治理方案的核心框架。淘宝网将其开源之后，得到了很多的拓展和支持（比较出名的有：当当网的扩展版本dubbox，京东的扩展版本jd-hydra等）        Dubbox（即Dubbo eXtensions）是当当网Fork基于dubbo2.x的升级版本，兼容原有的dubbox。其中升级了zookeeper和spring版本，并且支持restfull风格的远程调用。。 版本： Dubbo目前已停止更新；        Dubbox目前还在更新。 说明：dubbox和dubbo 2.x是兼容的， 没有改变dubbo的任何已有的功能和配置方式（除了升级了Spring之类的版本）。   据说淘宝网dubbo与一个非开源的框架HSF有争执，导致dubbo的团队已经解散了，但是其扩展的版本dubbox却得到不断的发展（升级更新）； <!——--升级详情——--|——————-- dubbox-2.8.0：该版本已经在生产环境中使用，主要支持REST风格远程调用、支持Kryo和FST序列化、升级了Spring和Zookeeper客户端、调整了demo应用等等 dubbox-2.8.1：主要支持基于嵌入式tomcat的http-remoting，优化了REST客户端性能，在REST中支持限制服务端接纳的最大HTTP连接数等等 dubbox-2.8.2： 支持REST中的HTTP logging，包括HTTP header的字段和HTTP body中的消息体，方便调试、日志纪录等等 提供辅助类便于REST的中文处理 改变使用@Reference annotation配置时的异常处理方式，即当用annotation配置时，过去dubbo在启动期间不抛出依赖服务找不到的异常，而是在具体调用时抛出NPE，这与用XML配置时的行为不一致。 较大的充实了Dubbo REST的文档 dubbox-2.8.3： 在REST中支持dubbo统一的方式用bean validation annotation作参数校验（沈理） 在RpcContext上支持获取底层协议的Request/Response（沈理） 支持采用Spring的Java Config方式配置dubbo（马金凯） 在Dubbo协议中支持基于Jackson的json序列化（Dylan） 在Spring AOP代理过的对象上支持dubbo annotation配置（Dylan） 修正Dubbo管理界面中没有consumer时出现空指针异常（马金凯） 修正@Reference annotation中protocol设置不起作用的bug（沈理） 修正@Reference annotation放在setter方法上即会出错的bug（Dylan） 详见：https://github.com/dangdangdotcom/dubbox/releases ———/> 嵌入： dubbo：嵌入式Jetty dubbox：基于嵌入式tomcat实现dubbo的 HTTP remoting体系（即dubbo-remoting-http） 对Servlet API的支持： dubbo：2.5 dubbox：升级到3.1 序列化： dubbo： dubbox：基于Dubbo默认的RPC协议添加新的JSON序列化实现； 支持基于Kryo和FST的Java高效序列化实现； Zookeeper注册中心： dubbo：Dubbo提供了Zookeeper注册中心，在整个Dubbo的设计里面充分考虑到了各类用户的需求，一些底层的通讯或者是信息存储都提供有大量的不同的存储方案； dubbox：升级ZooKeeper客户端到最新版本； 使用场景： dubbo：使用Dubbo的RPC调用方式，服务间仍然会存在API强依赖； dubbox：相对于Dubbo支持了REST风格的原创调用（HTTP +JSON/XML）； ——————————————————- ——简言之（dubbox基于dubbo的升级）： ——————- 支持REST风格远程调用（HTTP + JSON/XML)； 支持基于Kryo和FST的Java高效序列化实现； 支持基于Jackson的JSON序列化； 支持基于嵌入式Tomcat的HTTP remoting体系； 升级Spring至3.x； 升级ZooKeeper客户端； 支持完全基于Java代码的Dubbo配置； ————————————————- 附录： Dubbo： 官网首页：http://dubbo.io/ ， 官方用户指南： http://dubbo.io/User+Guide-zh.htm可以当做SOA架构的学习资料 Dubbox： dubbox入门：http://www.cnblogs.com/yjmyzz/p/dubbox-demo.html dubbox架构： http://www.cnblogs.com/Javame/p/3632473.html  当当网dubbox学习参考文档：http://dangdangdotcom.github.io/dubbox/ 分布式服务框架 dubbo/dubbox 入门示例：http://www.cnblogs.com/wanghang/p/6298957.html  ———————- […]

Spring Boot 容器选择 Undertow 而不是 Tomcat

Spring Boot 内嵌容器Undertow参数设置 配置项：

来看看源代码： https://github.com/undertow-io/undertow/blob/master/core/src/main/java/io/undertow/Undertow.java

很显然，Undertow认为它的运用场景是在IO密集型的系统应用中，并且认为多核机器是一个比较容易满足的点，Undertow初始化假想应用的阻塞系数在0.8~0.9之间，所以阻塞线程数直接乘了个8，当然，如果对应用较精确的估测阻塞系数，可以配置上去。   Spring Boot内嵌容器支持Tomcat、Jetty、Undertow。为什么选择Undertow？ 这里有一篇文章，时间 2017年1月26日发布的： Tomcat vs. Jetty vs. Undertow: Comparison of Spring Boot Embedded Servlet Containers 1. Setup Spring Boot Application We will use Maven to setup a new project in Eclipse with the appropriate dependencies. We will use the starter parent for this example but the dependencies in a production application will likely be altered to streamline, optimize or customize. 1.1 Setup Spring Boot Dependencies The default embedded servlet container is Tomcat. This version of Spring Web […]

Spring Boot ：Undertow

Undertow Undertow 是红帽公司开发的一款基于 NIO 的高性能 Web 嵌入式服务器 Untertow 的特点： 轻量级：它是一个 Web 服务器，但不像传统的 Web 服务器有容器概念，它由两个核心 Jar 包组成，加载一个 Web 应用可以小于 10MB 内存 Servlet3.1 支持：它提供了对 Servlet3.1 的支持 WebSocket 支持：对 Web Socket 完全支持，用以满足 Web 应用巨大数量的客户端 嵌套性：它不需要容器，只需通过 API 即可快速搭建 Web 服务器 默认情况下 Spring Cloud 使用 Tomcat 作为内嵌 Servlet 容器，可启动一个 Tomcat 的 Spring Boot 程序与一个 Undertow 的 Spring Boot 程序，通过 VisualVM 工具进行比较，可看到 Undertow 性能优于 Tomcat 使用 Undertow 添加依赖

  支持 HTTP2

  配置 Undertow

  from:https://www.jianshu.com/p/e625b8aa0e80

flyray项目介绍

flyray项目介绍 使用Spring+SpringMVC+Mybatis+dubbox 开发的一套分布式基础框架，提供支付、对账、清结算、客户管理、营销活动、库存管理、搜索模块、rocketmq做统一的消息队列中心 飞雷开源平台 cms前端工程 开发手册 开发部署文档 接口文档文档 各模块功能文档 有兴趣、想学习部署的可以加群交流  使用技术 后台 Maven构建项目 Jenkins作为持续集成 安全框架：Apache Shiro 1.3 构上采用Dubbox作为RPC框架 使用Spring+Spring MVC+MyBatisSSM框架 数据库连接池使用druid 数据库使用MySQL和Redis 采用elasticsearch实现搜索服务 采用quartz做任务调度 注册中心ZooKeeper 消息中间件RocketMQ, 在分布式事务上则采用了TCC解决订单支付方面时效性要求性高的分布式事务,可靠的消息服务则来解决如会计记录等时效性要求低的分布式事务. 前台 页面交互Vue2.x 数据可视化echarts 项目进度 组织结构 接口总线系统 对外暴露统一规范的接口，包括各个子系统的交互接口示例图：  运营中心 商户中心 开放平台 ##运行流程 ##flyray-base 项目搭建 系统环境：windows10 jdk8 eclipse tomcat8 ##搭建步骤 安装jdk1.8 安装maven 安装zookeeper 下载项目：git clone https://git.oschina.net/boleixiongdi/flyray.git eclipse导入maven项目 在群里下载缺少的dubbox包和zkclient包 解决缺少其他jar包问题，直到项目不报错 ##导入后项目结构  ##项目架构图  ##项目启动步骤 导入数据库脚本 flyray-os-各模块总的数据库.sql flyray-security-三个中心的数据库.sql 修改config工程中的resource下的dubbo、数据库配置文件 修改 flyray-rbac 下的flyray-merchant-web、flyray-open-web、flyray-operation-web中的resource\service-consumer.xml文件的dubbo IP 启动注册中心即zookeeper 启动所有的服务提供者cms、crm、pay、erp下的web工程 启动rest，rest既是cms、crm、pay、erp的服务消费者又是merchant-web、open-web、operation-web的服务提供者 最后启动merchant-web可以登录商户中心、启动operation-web可以登录运营中心、启动open-web可以看到开放平台 from:https://gitee.com/boleixiongdi/flyray

Zookeeper 3.5启动时 8080端口被占用

今天闲来无事，学习Zookeeper，下载了Zookeeper的最新版本3.5。启动以后显示： 1 2 3 ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/zookeeper-3.5.4-beta/bin/../conf/zoo.cfg Starting zookeeper … STARTED 以为启动成功，然后连接时报错，查看后台进程，没有Zookeeper进程。 查看zookeeper的日志文件： 1 2 2018-06-29 01:36:01,142 [myid:] – ERROR [main:ZooKeeperServerMain@79] – Unable to start AdminServer, exiting abnormally org.apache.zookeeper.server.admin.AdminServer$AdminServerException: Problem starting AdminServer on address 0.0.0.0, port 8080 and command URL /commands 发现8080端口被占用，通过查阅Zookeeper3.5的官方文档，发现这是Zookeeper3.5的新特性： 这是Zookeeper AdminServer，默认使用8080端口，它的配置属性如下：   我们可以修改在zoo.cfg中修改AdminServer的端口： 1 admin.serverPort=8888 保存后，再次启动，Zookeeper启动成功。   from:https://www.cnblogs.com/boboooo/p/9242088.html

windows安装zookeeper说明

zookeeper安装教程（zookeeper3.4.8为例） zookeeper有单机、伪集群、集群三种部署方式，可根据自己对可靠性的需求选择合适的部署方式。下边是单机部署的介绍。 一、单机安装 1.1 下载 进入要下载的版本的目录，选择.tar.gz文件下载,具体需要哪个版本，这个由你自己选择 下载链接：http://archive.apache.org/dist/zookeeper/ 1.2 配置，下载解压得到如下图所示： 点击conf,把zoo_sample.cfg修改成zoo.cfg,必须是叫这个名称。然后对其进行修改。 用文本打开zoo.cfg具体修改如下： 1.3，启动zooker服务。启动命令在bin文件下的zkServer.cmd. 当看到这个2181就表示启动成功了。 对于zookeeper集群，其实也就是修改conf/zoo.cfg的dataDir的存放位置以及相应在端口号，如第一个端口号：2181，第二个3181，…依次类推。这里不做详细介绍。 检查是否安装成功方式二：运行cmd,在命令行中输入jps如下图所示，表示zookeeper安装启动成功了。 到此，单机的zookeeper布置就结束。 那么，就可以搭建dubbo了。记得在搭建前先把zookeeper启动！！！   from:https://blog.csdn.net/qq_30764991/article/details/80188652