阿里P8架构师呕心沥血整理出这份Spring Cloud实战

前言

随着互联网的高速发展,庞大的用户群体和快速的需求变化已经成为了传统架构的痛点。在这种情况下,如何从系统架构的角度出发,构建出灵活、易扩展的系统来快速响应需求的变化,同时,随着用户量的增加,如何保证系统的稳定性、高可用性、可伸缩性等等,成为了系统架构面临的挑战。

为了解决这些问题,微服务架构应运而生,它的本质在于分布式、去中心化。在微服务架构的实施和落地过程中,通常我们会进行技术选型,很多人会拿阿里开源的 Dubbo 和 Spring Cloud 进行对比,实际上对比的是 RPC 和 REST,其实 Dubbo 和 Spring Cloud 并不在同一领域,没有可比性。

Spring Cloud 是一个完整的微服务解决方案,它提供分布式情况下的各种解决方案合集。而 Dubbo 是一款高性能的 Java RPC 框架。Spring Cloud 生态和 Dubbo 生态随着技术的发展,会逐渐的融合互补。

下面小编给大家带来一本书《重新定义Spring Cloud实战》

本书不仅对SpringCloud各核心组件进行了细致入微的介绍,同时也跳出了框架本身,为微服务的实施和分布式架构所面临的基本问题交出了SpringCloud式答卷,是开发者快速掌握SpringCloud技术栈的神兵利器。不仅如此,本书还凝聚着SpringCloud中国社区的智慧结晶,让我们看到了国人在开源领域的研发力量,可喜可贺。

目录

第1章 微服务与Spring Cloud

第2章 Spring Cloud Eureka上篇

第3章 Spring Cloud Eureka下篇

第4章 Spring Cloud Feign的使用扩展

第5章 Spring Cloud Ribbon实战运用

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第6章 Spring Cloud Hystrix实战运用

第7章 Spring Cloud Zuul基础篇

第8章 Spring Cloud Zuul中级篇

第9章 Spring Cloud Zuul高级篇

第10章 Spring Cloud基础综合案例

 

第11章 Spring Cloud Config上篇

第12章 Spring Cloud Confg下篇

第13章 Spring Cloud Consul上篇

第14章 Spring Cloud Consul下篇

第15章 Spring Cloud认证和鉴权

第16章 Spring Cloud全链路监控

 

第17章 Spring Cloud Gateway上篇

第18章 Spring Cloud Gateway下篇

第19章 Spring Cloud与gRPC上篇

第20章 gRPC在Spring Cloud与gRPC下篇

第21章 Spring Cloud版本控制与灰度发布

 

第22章 Spring Cloud容器化

第23章 Dubbo向Spring Cloud迁移

第24章 Spring Cloud与分布式事务

第25章 Spring Cloud与领域驱动实践

 

正文

 

 

 

 

 

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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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03-10 11:23
门头沟学院 Java
鹿LF:计算机面试就跟数学题一样,没什么实际价值,但只能这么筛选,本质是考察你的努力,智力和学习能力
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