c微服务

⑴ 为什么说c语言比Java难

从语言所完成的工作上来说，C更底层更基础，java因为是面向对象语言，很多功能有人直接写回好作为包，你可答以直接加载之，C的话因为做底层开发，所以一般都是需要自己搞定的，其实如果只是说语言的难度的话，其实C和java没有谁更难或者更简单，关键是它们做的项目不同，导致其使用难度不同

⑵ 学c++，c语言将来能找那些工作啊

所以，假如你学的是C++，同时也不在乎业内莫名其名的岗位歧视链的话，找一个客户端开发的工作也是非常不错的。只不过相较于后端开发，你可能需要重新审视客户端这个角色。

⑶ 微服务中，A服务调用B,B调用C,C调用D,连续调用过程中，出现超时怎么办

传递调用，如果超时传递就失效了，没有太好的 办法，记录日志，返回报错信息。

⑷ 微服务 进程间通信和事件源用用一个mq吗

编写一段程序，使用系统调用fork( )创建两个子进程。当此程序运行时，在系统中有一个父进程和两个子进程活动。让每一个进程在屏幕上显示一个字符；父进程显示字符“a”，子进程分别显示字符“b”和“c”。试观察记录屏幕上的显示结果，并分析原因。
〈程序〉
#include
main()
{
int p1,p2;
if(p1=fork()) /*子进程创建成功*/
putchar('b');
else
{
if(p2=fork()) /*子进程创建成功*/
putchar('c');
else putchar('a'); /*父进程执行*/
}
}

bca(有时会出现abc的任意的排列)

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

编制一段程序，实现进程的管道通信。使用系统调用pipe()建立一条管道线。两个子进程p1和p2分别向通道个写一句话：
child1 process is sending message!
child2 process is sending message!
而父进程则从管道中读出来自两个进程的信息，显示在屏幕上。

〈程序〉
#include
#include
#include
int pid1,pid2;

main( )
{
int fd[2];
char outpipe[100],inpipe[100];
pipe(fd); /*创建一个管道*/
while ((pid1=fork( ))==-1);
if(pid1==0)
{
lockf(fd[1],1,0);
sprintf(outpipe,"child 1 process is sending message!");
/*把串放入数组outpipe中*/
write(fd[1],outpipe,50); /*向管道写长为50字节的串*/
sleep(5); /*自我阻塞5秒*/
lockf(fd[1],0,0);
exit(0);
}
else
{
while((pid2=fork( ))==-1);
if(pid2==0)
{
lockf(fd[1],1,0); /*互斥*/
sprintf(outpipe,"child 2 process is sending message!");
write(fd[1],outpipe,50);
sleep(5);
lockf(fd[1],0,0);
exit(0);
}
else
{
wait(0); /*同步*/
read(fd[0],inpipe,50); /*从管道中读长为50字节的串*/
printf("%s\n",inpipe);
wait(0);
read(fd[0],inpipe,50);
printf("%s\n",inpipe);
exit(0);
}
}
}
〈运行结果〉
延迟5秒后显示:
child1 process is sending message!
再延迟5秒:
child2 process is sending message!

附：我承认我是复制的 不过很符合题意~

⑸ 微服务架构的分布式事务问题如何处理

分布式系统架构中，分布式事务问题是一个绕不过去的挑战。而微服务架构的流行，让分布式事问题日益突出！

下面我们以电商购物支付流程中，在各大参与者系统中可能会遇到分布式事务问题的场景进行详细的分析！

⑹ 麓上学教育培训余老师教Java技术是不是很厉害

余老师，我认识。我就是他的学员，这个问题我比较感兴趣。正好路过，我就来谈谈吧。
余老师,我们一般都叫它老余。听老余课经常有我家老爸的味道，在经常我们会采坑的地方反复讲。
在知识点儿讲解上面，经常会跨语言讲解。比如:C和Java里面的指针对比分析，C语言内存处理和Java语言内存处理机制。C的指针和Java对象之间的关系，sun公司JVM和阿里的JVM之间区别 为什么这么设计。我去，听的我一愣一愣的。看他课程我就感觉挺天书，好难懂的时候，他就来了一句，这一段听懂就听懂，没听懂就当给你们扫盲。后面我们还会讲一遍。顿时心就放下来了。经常心理暗骂，该死的老余不早说。
每节课重点知识点儿时: 先用代码验证效果，然后画图，最后分析。他能从当时设计者怎么想的，到原理分析，到代码实战。一撸到底，经常不知不觉的一节课就没有了，又来一节。一晚上会看好几节课。像看电影样的。关键知识点儿讲解完了，老余还要吐槽一些。这个设计者有点脑子断电，要是他会怎么设计怎么设计。
最牛B还是看他写项目的时候，上来先画一个项目架构图，功能图。从单体应用，到MVC，到SOA,到微服务 及微服务没有解决的问题，及微服务之后Service Mesh(服务网格)都是信手拈来。写起代码来，那快捷键溜溜的。只要走神一下，就跟不上了。必须把视频倒回来重新看。

⑺ 如何在Python中使用ZeroMQ和Docker构建微服务架构

微服务是什么？

微服务是一种架构风格，它包括多个彼此间进行通信的独立进程。在设计上，这些进程具有高度的可扩展性、相互解耦而且一次只完成一个较小的任务。这些服务都拥有自己的资源以及通过网络实现彼此间通信的进程。

相比于靠后端的 单体结构
来封装所有服务器逻辑的传统客户端－服务器架构（C/S架构）而言，微服务架构的差异性体现在关注点分离（Separation of
concern）。这种设计模式更易于维护，使得灵活性、可扩展性及容错能力更强。但是这种分布式架构所的不足之处体现在如果设计不合理就会使得排错及维
护变得复杂。

一个简单微服务的例子

让我们来分析这样的一个场景：你正在使用微服务模式构建一个电子商务网店。

对于一个电商网店上的常见商品，好比说iPhone，其详情页会显示：

。产品的及基本信息

。你的购买历史

。哪些人买了iPhone也买了手机套

。与苹果手机相关的优惠和折扣

。店家的数据

。送货方式

。推荐商品等等

此外，这个简单的产品详情页的接口将有多个版本的来匹配web、移动端以及用于第三方应用程序的REST API。

在微服务模式中数据分布在多个服务之间。在这个例子中，服务包括：

。产品详情服务

。商家服务

。支付服务

。优惠及折扣服务

。库存服务

。定价服务

。回顾服务

。推荐服务

这些独立的服务是如何被访问的呢？

解决办法是使用一个API网管，它作为所有客户端的单一入口并且根据需求调用分布在整个基础架构中的特定微服务。以上模式的行业应用案例是NetFlix API网关，它具有支持不同设备的多个API客户端。你可以点击此处 了解更多 。

构建一个简单的微服务

目前有很多方法可以用于构建你的微服务。

在本文中我们将使用ZeroMQ来创建两个进程之间的通信。ZeroMQ提供了用于在套接字之上开发可扩展、分布式systed的构建块。它使用椭圆曲线密码体制（第四版）来实现安全性，并提供了即刻开启的 通讯模式 。

关于ZMQ，还有很多 优点 。MQ即是针对异步工作而设计的线程化消息队列。谈论太多zeroMQ的内容已经超出了本文的范畴，你可以阅读 使用zeromq 以及 zeromq用于分布式系统 。

我们要使用的另一个工具是 Docker 。本文假设读者对Docker已经有了基础的了解。

ZeroMQ有很多种通讯模式，为了开始我们的工作，让我们用ZeroMQ和Flask来配置一个简单的PUB－SUB。下图展示了组件之间的关系和数据流。

1&3 － 一个flask服务器运行在5000端口上而且其URL是 /downcase/ 。该URL用来接受（GET）请求，而所有格式为的请求将收到回应：答谢字符将会转换为小写字符并返回。

2 － 回应的消息也被发送给同一个容器中的ZMQ发布者（Publisher）

4，5 － ZMQ订阅者（subscriber）持续监听并将来自ZMQ服务器的消息保存到名为 subscriber.log 的文件中

创建服务器

首先看一下我们的Dockerfile

<pre><code>

FROM ubuntu:14.04

RUN apt-get update

RUN apt-get install -y --force-yes python python-dev python-setuptools software-properties-common gcc python-pip

RUN apt-get clean all

RUN pip install pyzmq

RUN pip install Flask

ADD zmqserver.py /tmp/zmqserver.py

Flask Port

EXPOSE 5000

Zmq Sub Server

EXPOSE 4444

CMD ["python","/tmp/zmqserver.py"]

</code></pre>

我们选择Ubuntu
14.04作为容器操作系统。我们安装了基本的软件包。通过pip，我们安装pyzmq（zeromq的Python绑定）同时也安装了Flask。接着
我们导出端口5000（flask服务器）和4444（发布者运行的端口）。此外，我们复制了包含所有flask及zeromq
pythond代码的脚本文件 zmqserver.py 并运行它。

现在我们来看一下zmqserver.py的内容：

server.py

import time

import zmq

HOST = '127.0.0.1'

PORT = '4444'

_context = zmq.Context()

_publisher = _context.socket(zmq.PUB)

url = 'tcp://{}:{}'.format(HOST, PORT)

def publish_message(message):

try:

_publisher.bind(url)

time.sleep(1)

_publisher.send(message)

except Exception as e:

print "error {}".format(e)

finally: _publisher.unbind(url)

from flask import Flask

from flask import request

app = Flask(__name__)

@app.route("/downcase/", methods=['GET'])

def lowerString():

_strn = request.args.get('param')

response = 'lower case of {} is {}'.format(_strn, _strn.lower()) publish_message(response)

return response

if __name__ == '__main__':

app.run(host='0.0.0.0', debug=False)

ZMQ发布者运行在4444端口上。我们创建了一个context并且声明了URL。我们运行了flask app，它通过URL ／downcase/ 把GET获得的参数 Param 转换成小写字符，这就是服务的应答。应答的字符串是 published ，它作为一个消息把相同的字符串返回给浏览器。

为了构建以上的Docker映像（image），我们执行以下的命令：
sudo docker build -t docker-zmq-pub

并且在该映像之上执行：
docker run --name docker-pub-server -p 5000:5000 -p 4444:4444 -t docker-zmq-pub

我们把容器中的端口5000和4444映射到这台主机上，于是无论客户端在哪里，它们都可以订阅这个发布者。

订阅者客户端

client.py

import zmq

import sys

import time

import logging

import os

HOST = '127.0.0.1'

PORT = '4444'

logging.basicConfig(filename='subscriber.log', level=logging.INFO)

class ZClient(object):

def __init__(self, host=HOST, port=PORT):

"""Initialize Worker"""

self.host = host

self.port = port

self._context = zmq.Context()

self._subscriber = self._context.socket(zmq.SUB)

print "Client Initiated"

def receive_message(self):

"""Start receiving messages"""

self._subscriber.connect('tcp://{}:{}'.format(self.host, self.port))

self._subscriber.setsockopt(zmq.SUBSCRIBE, b"")

while True:

print 'listening on tcp://{}:{}'.format(self.host, self.port)

message = self._subscriber.recv()

print message

logging.info(

'{} - {}'.format(message, time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M")))

if __name__ == '__main__':

zs = ZClient()

zs.receive_message()

我们声明了发布者的IP地址及端口，当前它运行在同一个的主机上因此地址是127开头。我们在URL tcp://IP:PORT 上进行监听。一旦我们收到一个消息，就将其附上时间戳后记录到名为 subscriber.log 的文件中。运行客户端要做的所有工作就是执行 python <name_of_client_file>.py 。如果你在以上的架构上进行构建，它可以很好地充当近实时的日志聚合引擎。

我在Unbuntu主机上对以上的代码进行了测试。这里所用的代码保管在 github 上。这是一个如何配置zmq、docker和python服务器的基础讲解，在我的下一片文章中我们会使用我们已经学习的东西构建简单的微服务。