上一篇文章中，讲了Zuul 转发，动态路由，负载均衡，等等一些Zuul 的特性，这个一篇文章，讲Zuul Filter 使用，关于网关的作用，这里就不再次赘述了，重点是zuul的Filter ，我们可以实现安全控制，比如，只有请求参数中有token和密码的客户端才能访问服务端的资源。那么如何来实现Filter了？

服务网关是微服务架构中一个不可或缺的部分。通过服务网关统一向外系统提供REST API的过程中，除了具备服务路由、均衡负载功能之外，它还具备了权限控制等功能。Spring Cloud Netflix中的Zuul就担任了这样的一个角色，为微服务架构提供了前门保护的作用，同时将权限控制这些较重的非业务逻辑内容迁移到服务路由层面，使...

在上两篇文章中讲了，服务提供者 Eureka + 服务消费者 Feign，服务提供者 Eureka + 服务消费者（rest + Ribbon），本篇文章结合，上两篇文章中代码进行修改加入 断路器监控(Hystrix Dashboard)

使用Feign，只需要创建一个接口并注解，它具有可插拔的注解特性，可使用Feign 注解和JAX-RS注解，Feign支持可插拔的编码器和解码器，Feign默认集成了Ribbon，并和Eureka结合，默认实现了负载均衡的效果。

Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。它是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡器。它可以通过在客户端中配置ribbonServerList来设置服务端列表去轮询访问以达到均衡负载的作用。

Spring Cloud Consul 项目是针对Consul的服务治理实现。Consul是一个分布式高可用的系统，具有分布式、高可用、高扩展性。

Spring Cloud是一个基于Spring Boot实现的云应用开发工具，它为基于JVM的云应用开发中涉及的配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、决策竞选、分布式会话和集群状态管理等操作提供了一种简单的开发方式。

Mycat 数据库分库分表中间件，国内最活跃的、性能最好的开源数据库中间件，网上很有多相关资源，也可以直接访问Mycat官网。 [链接] 环境 {代码...} MySql 主从复制 参考我的另一篇文章-搭建 MySQL 5.7.19 主从复制 在 MySql-Master：192.168.252.121 建库，测试主从复制是否可用 {代码...} Mycat 安装部署 {代码...} 更...

Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系...

ElasticSearch 是一个高可用开源全文检索和分析组件。提供存储服务，搜索服务，大数据准实时分析等。一般用于提供一些提供复杂搜索的应用。

Dubbo是阿里巴巴SOA服务化治理方案的核心框架，每天为2,000+个服务提供3,000,000,000+次访问量支持，并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点。Dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。

本文将讲述 spring boot + mybatis + druid 多数据源配置方案。 环境 CentOs7.3 安装 MySQL 5.7.19 二进制版本 Github 代码 代码我已放到 Github ，导入spring-boot-mybatis 项目 github [链接] 添加依赖 在项目中添加 mybatis，druid 依赖 点击预览 pom.xml {代码...} 基础数据源 {代码...} Druid 监控配置 {代码...} D...

SolrCloud是基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案。当索引越来越大，一个单一的系统无法满足磁盘需求，查询速度缓慢，此时就需要分布式索引。在分布式索引中，原来的大索引，将会分成多个小索引，solr可以将这些小索引返回的结果合并，然后返回给客户端。

概述 一、简介zkui它提供了一个管理界面，可以针对zookeepr的节点值进行CRUD操作，同时也提供了安全认证。 二、下载安装 1、下载地址 [链接] 2、mvn clean install，执行前需要安装 java 环境，maven环境，执行成功后会生成一个jar文件。 3、将config.cfg复制到上一步生成的jar文件所在目录，然后修改配置文件中的zookee...

Kafka 是一种高吞吐的分布式发布订阅消息系统，能够替代传统的消息队列用于解耦合数据处理，缓存未处理消息等，同时具有更高的吞吐率，支持分区、多副本、冗余，因此被广泛用于大规模消息数据处理应用。Kafka 支持Java 及多种其它语言客户端，可与Hadoop、Storm、Spark等其它大数据工具结合使用。

RabbitMQ是一个开源的AMQP实现，服务器端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。

Spring Boot中除了对常用的关系型数据库提供了优秀的自动化支持之外，对于很多NoSQL数据库一样提供了自动化配置的支持，包括：Redis, MongoDB, Elasticsearch, Solr和Cassandra。

Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点：Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

之前创建线程的时候都是用的 newCachedThreadPoo,newFixedThreadPool,newScheduledThreadPool,newSingleThreadExecutor 这四个方法。 当然 Executors 也是用不同的参数去 new ThreadPoolExecutor 实现的，本文先分析前四种线程创建方式，后在分析 new ThreadPoolExecutor 创建方式

根据系统的环境情况，可以自动或手动设置线程数量，达到运行的最佳效果。 少了浪费了系统资源，多了造成系统拥挤效率不高。 用线程池控制线程数量，其他线程排 队等候。一个任务执行完毕，再从队列的中取最前面的任务开始执行。 若队列中没有等待进程，线程池的这一资源处于等待。当一个新任务需要运行时，如果线程池 中...

Jenkins 是什么？ Jenkins 是一个可扩展的持续集成引擎。 主要用于： 持续、自动地构建/测试软件项目。 监控一些定时执行的任务。 Jenkins 拥有的特性包括： 易于安装-只要把jenkins.war部署到servlet容器，不需要数据库支持。 易于配置-所有配置都是通过其提供的web界面实现。 集成RSS/E-mail通过RSS发布构建结果或当构...

CDH是Cloudera Distribution Hadoop的简称，顾名思义，就是cloudera公司发布的Hadoop版本，封装了Apache Hadoop，提供Hadoop所有的服务，包括HDFS,YARN,MapReduce以及各种相关的components:HBase, Hive, ZooKeeper,Kafka等。

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适...

Scala 简介 Scala 是一门多范式（multi-paradigm）的编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。 Scala 运行在Java虚拟机上，并兼容现有的Java程序。 Scala 源代码被编译成Java字节码，所以它可以运行于JVM之上，并可以调用现有的Java类库。 准备工作 环境 {代码...} 依赖环境 Scala 语言可以运行...

Hive 是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据。它把海量数据存储于 hadoop 文件系统，而不是数据库，但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制，并采用 HQL （类 SQL ）语言对这些数据进行自动化管理和处理。我们可以把 Hive 中海量结构化数据看成一个个的表，而实际上这些数据是分布式存...

Apache Phoenix 是运行在Hbase之上的高性能关系型数据库，通过Phoenix可以像使用jdbc访问关系型数据库一样访问hbase。

提到大数据的存储，大多数人首先联想到的是 Hadoop 和 Hadoop 中的 HDFS 模块。大家熟知的 Spark、以及 Hadoop 的 MapReduce，可以理解为一种计算框架。而 HDFS，我们可以认为是为计算框架服务的存储层。因此不管是 Spark 还是 MapReduce，都需要使用 HDFS 作为默认的持久化存储层。那么 HBase 又是什么，可以用在哪里，...

HBase是一个数据模型，类似于谷歌的大表设计，可以提供快速随机访问海量结构化数据。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。

2003-2004年，Google公开了部分GFS和Mapreduce思想的细节，以此为基础Doug Cutting等人用了2年业余时间实现了DFS和Mapreduce机制，一个微缩版：Nutch

环境 三台虚拟机(IP)： 192.168.252.121 192.168.252.122 192.168.252.123 1.修改主机名 修改三台主机名，以此类推，node1，node3，node3 命令格式 {代码...} {代码...} 剩下的虚拟机依次修改hostnamectl set-hostname[1-3] 重启操作系统 {代码...} 2.修改映射关系 1.在 node1 的 /etc/hosts 文件下添加如下内容 {代码.....