摘要： 我为啥给项目取 go-zero 这个名字，我希望解决问题的时候是我们回到原点去思考，而不是遇到钉子就找锤子。正所谓：做正确的事，正确的做事！ 阅读全文

摘要： 上一篇文章一起学习了Resolver的原理和源码分析，本篇继续和大家一起学习下和Resolver关系密切的Balancer的相关内容。这里说的负载均衡主要指数据中心内的负载均衡，即RPC间的负载均衡。 传送门 服务发现原理分析与源码解读 基于go-zero v1.3.5 和 grpc-go v1.4 阅读全文

摘要： 在微服务架构中，有许多绕不开的技术话题。比如服务发现、负载均衡、指标监控、链路追踪，以及服务治理相关的超时控制、熔断、降级、限流等，还有RPC框架。这些都是微服务架构的基础，只有打牢这些基础，才敢说对微服务是有了一点理解，出门也好意思和别人打招呼了，被人提问的时候也能侃侃而谈了，线上出了问题往往也能 阅读全文

摘要： gRPC 服务要加 HTTP 接口？ go-zero 给大家带来极简的 RESTful 和 gRPC 服务开发体验的同时，社区又给我们提出了新的期望： 我想只写一次代码 既要 gRPC 接口 也要 HTTP 接口 既要。。。也要。。。 也有道理嘛！你看用户怎么说： 用户A：一套逻辑，api和rpc一 阅读全文

摘要： 本篇是整个系列的最后一篇了，本来打算在系列的最后一两篇写一下关于k8s部署相关的内容，在构思的过程中觉得自己对k8s知识的掌握还很不足，在自己没有理解掌握的前提下我觉得也很难写出自己满意的文章，大家看了可能也会觉得内容没有干货。我最近也在学习k8s的一些最佳实践以及阅读k8s的源码，等待时机成熟的时 阅读全文

摘要： 在分布式应用场景中，分布式事务问题是不可回避的，在目前流行的微服务场景下更是如此。比如在我们的商城系统中，下单操作涉及创建订单和库存扣减操作两个操作，而订单服务和商品服务是两个独立的微服务，因为每个微服务独占一个数据库实例，所以下单操作就涉及到分布式事务问题，即要把整个下单操作看成一个整体，要么都成 阅读全文

摘要： 上一篇文章中引入了消息队列对秒杀流量做削峰的处理，我们使用的是Kafka，看起来似乎工作的不错，但其实还是有很多隐患存在，如果这些隐患不优化处理掉，那么秒杀抢购活动开始后可能会出现消息堆积、消费延迟、数据不一致、甚至服务崩溃等问题，那么后果可想而知。本篇文章我们就一起来把这些隐患解决掉。 批量数据聚 阅读全文

摘要： 在前几篇的文章中，我们花了很大的篇幅介绍如何利用缓存优化系统的读性能，究其原因在于我们的产品大多是一个读多写少的场景，尤其是在产品的初期，可能多数的用户只是过来查看商品，真正下单的用户非常少。但随着业务的发展，我们就会遇到一些高并发写请求的场景，秒杀抢购就是最典型的高并发写场景。在秒杀抢购开始后用户 阅读全文

摘要： 前两篇文章我们介绍了缓存使用的各种最佳实践，首先介绍了缓存使用的基本姿势，分别是如何利用go-zero自动生成的缓存和逻辑代码中缓存代码如何写，接着讲解了在面对缓存的穿透、击穿、雪崩等常见问题时的解决方案，最后还重点讲解了如何保证缓存的一致性。因为缓存对于高并发服务来说实在是太重要了，所以这篇文章我 阅读全文

摘要： 你有同感吗？ 当大家在开发服务端代码的时候，会不会经常有如下疑问？ 纳闷 MySQL 连接池到底有多少连接？ 每个连接的生命周期持续多久？ 连接异常断开的时候到底是服务端主动断的，还是客户端主动断的？ 当长时间没有请求的时候，底层库是否有 KeepAlive 请求？ 复杂网络情况的处理从来都是后端开 阅读全文

摘要： 缓存是高并发服务的基础，毫不夸张的说没有缓存高并发服务就无从谈起。本项目缓存使用Redis，Redis是目前主流的缓存数据库，支持丰富的数据类型，其中集合类型的底层主要依赖：整数数组、双向链表、哈希表、压缩列表和跳表五种数据结构。由于底层依赖的数据结构的高效性以及基于多路复用的高性能I/O模型，所以 阅读全文