1.Golang微服务框架Kratos应用Kafka消息队列
2.国内低代码平台哪家强？
3.一文搞懂大数据批量处理框架Spring Batch的高并购买完美解析方案是什么。
4.Golang微服务框架Kratos应用RocketMQ消息队列
5.golang微服务框架现在用哪个比较好?发微服务
6.vert.x相比spring全家桶系列,除了性能外,还有什么优势?

Golang微服务框架Kratos应用Kafka消息队列

       在现代分布式系统中，消息队列（Message Queue，框架MQ）扮演着至关重要的源码角色，它们在无服务器和微服务架构中作为异步通信的微服务高桥梁，保障系统间的架构微信小程序报名活动源码解耦与高并发处理能力。MQ的高并购买核心特性在于消息在被处理和删除前被暂存，每条消息仅被单个用户处理一次。发微服务这一特性使得MQ在分离重量级处理、框架缓冲或批处理工作以及缓解高峰期工作负载方面展现出显著优势。源码

       消息队列是微服务高构建大型分布式系统不可或缺的中间件，也是架构高并发系统基石，因此掌握MQ技术变得至关重要。高并购买本文将深入探讨消息队列的发微服务定义、Kafka作为MQ的框架实例，以及如何在微服务框架Kratos中应用Kafka进行业务开发。消息队列的定义与应用场景

       消息队列（Message Queue，简称MQ）实质上是一个存储消息的容器，其本质类似于数据队列。消息中间件（Message Broker）利用高效可靠的消息传递机制实现服务间通信，支持平台无关的数据交换，为分布式系统构建高性能、高可用和可伸缩架构。目前广泛使用的MQ产品包括：ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、NAQ、NATS、Pulsar等。

       消息队列的应用场景丰富多样，包括但不限于异步处理、应用解耦、流量削峰和消息通讯等关键领域。

       异步处理：在微服务架构中，通过引入消息队列，可以将耗时且不需立即响应的业务操作异步化执行。这不仅提升系统响应速度，还能在高负载情况下保持性能稳定。例如，在用户下单后，通过消息队列将订单生成、积分赠送、红包发放等操作异步执行，显著降低系统响应时间，提高吞吐量。

       应用解耦：消息队列通过解耦应用系统间的依赖，使得每个系统能够独立运行，不受其他系统状态的影响。以电商系统为例，订单系统和积分系统通过消息队列实现消息订阅，订单系统只需将下单信息写入队列，无需直接调用积分系统接口。即使积分系统发生故障，订单系统依然可以正常运行，确保业务流程的连续性。流量削峰：在面对突发流量高峰时，消息队列通过缓冲大量请求，避免直接冲击系统资源，从而有效缓解服务器压力。例如，秒杀活动中，大量用户请求通过消息队列缓冲，系统仅在处理能力允许的情况下逐步处理请求，防止服务器因过载而崩溃。消息通讯：消息队列不仅用于处理异步任务，还可以作为应用间的源码指标封装数据通信手段。通过高效的消息传输机制，消息队列支持点对点通信或发布-订阅模式，实现消息的可靠传递与广播。Apache Kafka介绍与工作原理

       Apache Kafka是专为大规模实时数据流设计的分布式平台，用于实时发布、订阅、存储和处理数据流。Kafka最初由LinkedIn开发，现已成为广泛应用于各类企业需求的开源数据流处理解决方案。其核心优势在于能够跨多个使用实例分发数据处理，同时支持多订阅者，实现高可扩展性和高吞吐量。

       Apache Kafka结合了列队与发布-订阅两种消息收发模型，通过分区日志模型将二者融合，提供高效的数据流处理能力。分区日志允许数据被分割成多个独立的部分，每个部分对应一个订阅者，确保系统能够同时处理多个数据流，实现并行处理与高可扩展性。Kafka的这一模型还支持可重放性，允许多个应用从数据流中按各自的速率独立读取数据，增强系统的灵活性与可靠性。应用Kafka于Kratos微服务框架

       要将Kafka整合到Kratos微服务框架中，首先需要引用封装Kafka客户端的库，以便将其与Kratos的通信模型无缝对接。通过引入封装库，可以将Kafka客户端封装为Kratos Server，进而简化与Kratos服务层的交互。具体应用方法包括在Data层引用Kafka Broker，以及在Server层引用Kafka Server。在Data层，创建Kafka Broker实例并注入到Wire的ProviderSet，然后在Service中调用相关方法。确保生成Wire胶水代码后，即可在服务中使用Kafka进行数据处理和异步通信。在Server层，创建Kafka Server并将其注册到Kratos Server中，使得服务能够接收和处理来自Kafka的消息。通过这种方式，Kratos微服务框架与Kafka的集成简化了消息处理流程，提升系统的整体性能与可靠性。总结而言，消息队列作为分布式系统中的关键组件，通过异步通信、应用解耦与流量管理等功能，显著提升系统性能与可用性。Apache Kafka作为高效、可扩展的MQ解决方案，在集成至微服务框架Kratos时，通过其独特的工作原理与封装库的支持，能够进一步优化业务流程，实现更高效的数据处理与传输。

国内低代码平台哪家强？

       1、织信Informat，是深圳基石协作推出的面向业务人员的低/零代码开发平台，具有高度灵活的“数据+权限+流程”动态信息管理模型，用户不再需要以来代码开发，可以通过自主配置的方式，快速搭建企业运营所需的各类管理系统。而且它与企业微信、钉钉紧密集成，能够大幅节约研发成本和时间，帮助企业实现全方位的数字化转型。它还提供了+现成的应用和行业模板，企业不需要从零开始，直接基于应用或模板来修改或拓展功能，可以更快速高效地搭建出贴近需求的应用。

       ç¬¬äºŒä¸ªï¼Œé’‰é’‰å®œæ­ï¼Œé˜¿é‡Œè‡ªå·±å¼€å‘的低代码平台，跟钉钉也有比较深度的绑定，其实功能都是差不多的，通过拖拉拽的方式设计表单设计流程，设计仪表盘之后，你可以一键把它发布到电脑端和手机端，让你公司其他同事来使用。

       ç¬¬ä¸‰ä¸ªæ˜¯å¥¥å“²ï¼Œè¿™ä¸ªä¹Ÿæ˜¯é’‰é’‰å‚股的。它的特点是面向不同的场景和不同的人群做了一些细分。比如说，有面向专业开发者的、面向业务人群的、面向数字化管理员的，你可以根据你们公司不同的开发水平去选择某一个。

       ç¬¬å››ä¸ªæ˜¯æ€æ³‰äº‘。我之所以介绍这一点，是发现他们把 OA 和 CRM 做了打通，相当于是专注在某一个点上。如果你对这方面需求比较强的话，可以试一试。

       ç¬¬äº”个呢就是伙伴云，创始人是戴志康，过去的后创业四少，当时创业就做了Discuz！国内的论坛软件，其实一直也是 To B 得，也是国内最早一批做零代码开发平台的。

       ä»–们其实跟企业微信的打通比较多，你在企业微信里边做线上的销售，一整套的CRM流程他们做的是比较完善的。

       ç¬¬å…­ä¸ªå°±æ˜¯æ˜Žé“云，这也是一个非常老牌的创业公司了，从最早明道去做企业服务，然后现在明道云做的低代码。他们家的有一个特点就是能够提供私有化的部署。

       å¦‚果你对数据安全各方面有要求的话，你就可以试试，他们感觉会更适合中大型的企业。

       ç¬¬ä¸ƒä¸ªå°±æ˜¯ç®€é“云，我发现他们的介绍写得特别好，你用它去做开发，基本上就是三步，第一步是设计表单，第二步设计流程，第三个就是仪表盘。简单的应用搭建用它还行。

       ä»¥ä¸Šå†…容，希望大家有所帮助！

一文搞懂大数据批量处理框架Spring Batch的完美解析方案是什么。

       如今微服务架构讨论的如火如荼。但在企业架构里除了大量的OLTP交易外，还存在海量的批处理交易。在诸如银行的金融机构中，每天有3-4万笔的批处理作业需要处理。针对OLTP，业界有大量的开源框架、优秀的架构设计给予支撑；但批处理领域的框架确凤毛麟角。是时候和我们一起来了解下批处理的世界哪些优秀的框架和设计了，今天我将以SpringBatch为例，和大家一起探秘批处理的世界。

       初识批处理典型场景探秘领域模型及关键架构实现作业健壮性与扩展性批处理框架的不足与增强批处理典型业务场景

       对账是典型的批处理业务处理场景，各个金融机构的往来业务和跨主机系统的业务都会涉及到对账的过程，如大小额支付、成本决策源码银联交易、人行往来、现金管理、POS业务、ATM业务、证券公司资金账户、证券公司与证券结算公司。

       下面是某行网银的部分日终跑批实例场景需求。

       涉及到的需求点包括：

       批量的每个单元都需要错误处理和回退；每个单元在不同平台中运行；需要有分支选择；每个单元需要监控和获取单元处理日志；提供多种触发规则，按日期，日历，周期触发；

       除此之外典型的批处理适用于如下的业务场景：

       定期提交批处理任务（日终处理）并行批处理：并行处理任务企业消息驱动处理大规模的并行处理手动或定时重启按顺序处理依赖的任务(可扩展为工作流驱动的批处理)部分处理：忽略记录(例如在回滚时)完整的批处理事务

       与OLTP类型交易不同，批处理作业两个典型特征是批量执行与自动执行（需要无人值守）：前者能够处理大批量数据的导入、导出和业务逻辑计算；后者无需人工干预，能够自动化执行批量任务。

       在关注其基本功能之外，还需要关注如下的几点：

       健壮性：不会因为无效数据或错误数据导致程序崩溃；可靠性：通过跟踪、监控、日志及相关的处理策略（重试、跳过、重启）实现批作业的可靠执行；扩展性：通过并发或者并行技术实现应用的纵向和横向扩展，满足海量数据处理的性能需求；

       苦于业界真的缺少比较好的批处理框架，SpringBatch是业界目前为数不多的优秀批处理框架（Java语言开发），SpringSource和Accenture（埃森哲）共同贡献了智慧。

       Accenture在批处理架构上有着丰富的工业级别的经验，贡献了之前专用的批处理体系框架（这些框架历经数十年研发和使用，为SpringBatch提供了大量的参考经验）。

       SpringSource则有着深刻的技术认知和Spring框架编程模型，同时借鉴了JCL(JobControlLanguage)和COBOL的语言特性。年JSR-将批处理纳入规范体系，并被包含在了JEE7之中。这意味着，所有的JEE7应用服务器都会有批处理的能力，目前第一个实现此规范的应用服务器是Glassfish4。当然也可以在JavaSE中使用。

       但最为关键的一点是：JSR-规范大量借鉴了SpringBatch框架的设计思路,从上图中的核心模型和概念中可以看出究竟，核心的概念模型完全一致。

       通过SpringBatch框架可以构建出轻量级的健壮的并行处理应用,支持事务、并发、流程、监控、纵向和横向扩展,提供统一的接口管理和任务管理。

       框架提供了诸如以下的核心能力，让大家更关注在业务处理上。更是提供了如下的丰富能力：

       明确分离批处理的执行环境和应用将通用核心的服务以接口形式提供提供“开箱即用”的简单的默认的核心执行接口提供Spring框架中配置、自定义、和扩展服务所有默认实现的核心服务能够容易的被扩展与替换，不会影响基础层提供一个简单的部署模式，使用Maven进行编译批处理关键领域模型及关键架构

       先来个HelloWorld示例，一个典型的批处理作业。

       典型的一个作业分为3部分：作业读、作业处理、作业写，也是典型的三步式架构。整个批处理框架基本上围绕Read、Process、Writer来处理。除此之外，框架提供了作业调度器、作业仓库（用以存放Job的元数据信息，支持内存、DB两种模式）。

       完整的领域概念模型参加下图：

       JobLauncher（作业调度器）是SpringBatch框架基础设施层提供的运行Job的能力。通过给定的Job名称和作JobParameters，可以通过JobLauncher执行Job。

       通过JobLauncher可以在Java程序中调用批处理任务，也可以在通过命令行或者其它框架（如定时调度框架Quartz）中调用批处理任务。沈阳网店源码

       JobRepository来存储Job执行期的元数据（这里的元数据是指JobInstance、JobExecution、JobParameters、StepExecution、ExecutionContext等数据），并提供两种默认实现。

       一种是存放在内存中；另一种将元数据存放在数据库中。通过将元数据存放在数据库中，可以随时监控批处理Job的执行状态。Job执行结果是成功还是失败，并且使得在Job失败的情况下重新启动Job成为可能。Step表示作业中的一个完整步骤，一个Job可以有一个或者多个Step组成。

       批处理框架运行期的模型也非常简单：

       JobInstance（作业实例）是一个运行期的概念，Job每执行一次都会涉及到一个JobInstance。

       JobInstance来源可能有两种：一种是根据设置的JobParameters从JobRepository（作业仓库）中获取一个；如果根据JobParameters从JobRepository没有获取JobInstance，则新创建一个新的JobInstance。

       JobExecution表示Job执行的句柄，一次Job的执行可能成功也可能失败。只有Job执行成功后，对应的JobInstance才会被完成。因此在Job执行失败的情况下，会有一个JobInstance对应多个JobExecution的场景发生。

       总结下批处理的典型概念模型，其设计非常精简的十个概念，完整支撑了整个框架。

       Job提供的核心能力包括作业的抽象与继承，类似面向对象中的概念。对于执行异常的作业，提供重启的能力。

       框架在Job层面，同样提供了作业编排的概念，包括顺序、条件、并行作业编排。

       在一个Job中配置多个Step。不同的Step间可以顺序执行，也可以按照不同的条件有选择的执行（条件通常使用Step的退出状态决定），通过next元素或者decision元素来定义跳转规则；

       为了提高多个Step的执行效率，框架提供了Step并行执行的能力（使用split进行声明，通常该情况下需要Step之间没有任何的依赖关系，否则容易引起业务上的错误）。Step包含了一个实际运行的批处理任务中的所有必需的信息，其实现可以是非常简单的业务实现，也可以是非常复杂的业务处理，Step的复杂程度通常是业务决定的。

       每个Step由ItemReader、ItemProcessor、ItemWriter组成，当然根据不同的业务需求，ItemProcessor可以做适当的精简。同时框架提供了大量的ItemReader、ItemWriter的实现，提供了对FlatFile、XML、Json、DataBase、Message等多种数据类型的支持。

       框架还为Step提供了重启、事务、重启次数、并发数；以及提交间隔、异常跳过、重试、完成策略等能力。基于Step的灵活配置，可以完成常见的switch模块源码业务功能需求。其中三步走（Read、Processor、Writer）是批处理中的经典抽象。

       作为面向批的处理，在Step层提供了多次读、处理，一次提交的能力。

       在Chunk的操作中，可以通过属性commit-interval设置read多少条记录后进行一次提交。通过设置commit-interval的间隔值，减少提交频次，降低资源使用率。Step的每一次提交作为一个完整的事务存在。默认采用Spring提供的声明式事务管理模式，事务编排非常方便。如下是一个声明事务的示例：

       框架对于事务的支持能力包括：

       Chunk支持事务管理，通过commit-interval设置每次提交的记录数；支持对每个Tasklet设置细粒度的事务配置：隔离界别、传播行为、超时；支持rollback和norollback，通过skippable-exception-classes和no-rollback-exception-classes进行支撑；支持JMSQueue的事务级别配置；

       另外，在框架资深的模型抽象方面，SpringBatch也做了极为精简的抽象。

       仅仅使用六张业务表存储了所有的元数据信息（包括Job、Step的实例，上下文，执行器信息，为后续的监控、重启、重试、状态恢复等提供了可能）。

       BATCH_JOB_INSTANCE：作业实例表，用于存放Job的实例信息BATCH_JOB_EXECUTION_PARAMS：作业参数表，用于存放每个Job执行时候的参数信息，该参数实际对应Job实例的。BATCH_JOB_EXECUTION：作业执行器表，用于存放当前作业的执行信息，比如创建时间，执行开始时间，执行结束时间，执行的那个Job实例，执行状态等。BATCH_JOB_EXECUTION_CONTEXT：作业执行上下文表，用于存放作业执行器上下文的信息。BATCH_STEP_EXECUTION：作业步执行器表，用于存放每个Step执行器的信息，比如作业步开始执行时间，执行完成时间，执行状态，读写次数，跳过次数等信息。BATCH_STEP_EXECUTION_CONTEXT：作业步执行上下文表，用于存放每个作业步上下文的信息。实现作业的健壮性与扩展性

       批处理要求Job必须有较强的健壮性，通常Job是批量处理数据、无人值守的，这要求在Job执行期间能够应对各种发生的异常、错误，并对Job执行进行有效的跟踪。

       一个健壮的Job通常需要具备如下的几个特性：

       1.容错性

       在Job执行期间非致命的异常，Job执行框架应能够进行有效的容错处理，而不是让整个Job执行失败；通常只有致命的、导致业务不正确的异常才可以终止Job的执行。

       2.可追踪性

       Job执行期间任何发生错误的地方都需要进行有效的记录，方便后期对错误点进行有效的处理。例如在Job执行期间任何被忽略处理的记录行需要被有效的记录下来，应用程序维护人员可以针对被忽略的记录后续做有效的处理。

       3.可重启性

       Job执行期间如果因为异常导致失败，应该能够在失败的点重新启动Job；而不是从头开始重新执行Job。

       框架提供了支持上面所有能力的特性，包括Skip（跳过记录处理）、Retry（重试给定的操作）、Restart（从错误点开始重新启动失败的Job）：

       Skip，在对数据处理期间，如果数据的某几条的格式不能满足要求，可以通过Skip跳过该行记录的处理，让Processor能够顺利的处理其余的记录行。Retry，将给定的操作进行多次重试，在某些情况下操作因为短暂的异常导致执行失败，如网络连接异常、并发处理异常等，可以通过重试的方式避免单次的失败，下次执行操作时候网络恢复正常，不再有并发的异常，这样通过重试的能力可以有效的避免这类短暂的异常。Restart，在Job执行失败后，可以通过重启功能来继续完成Job的执行。在重启时候，批处理框架允许在上次执行失败的点重新启动Job，而不是从头开始执行，这样可以大幅提高Job执行的效率。

       对于扩展性，框架提供的扩展能力包括如下的四种模式:

       MultithreadedStep多线程执行一个Step;ParallelStep通过多线程并行执行多个Step;RemoteChunking在远端节点上执行分布式Chunk操作;PartitioningStep对数据进行分区，并分开执行;

       我们先来看第一种的实现MultithreadedStep：

       批处理框架在Job执行时默认使用单个线程完成任务的执行，同时框架提供了线程池的支持（MultithreadedStep模式），可以在Step执行时候进行并行处理，这里的并行是指同一个Step使用线程池进行执行，同一个Step被并行的执行。使用tasklet的属性task-executor可以非常容易的将普通的Step变成多线程Step。

       MultithreadedStep的实现示例：

       需要注意的是SpringBatch框架提供的大部分的ItemReader、ItemWriter等操作都是线程不安全的。

       可以通过扩展的方式显现线程安全的Step。

       下面为大家展示一个扩展的实现：

       需求：针对数据表的批量处理，实现线程安全的Step，并且支持重启能力，即在执行失败点可以记录批处理的状态。

       对于示例中的数据库读取组件JdbcCursorItemReader，在设计数据库表时，在表中增加一个字段Flag，用于标识当前的记录是否已经读取并处理成功，如果处理成功则标识Flag=true，等下次重新读取的时候，对于已经成功读取且处理成功的记录直接跳过处理。

       MultithreadedStep（多线程步）提供了多个线程执行一个Step的能力，但这种场景在实际的业务中使用的并不是非常多。

       更多的业务场景是Job中不同的Step没有明确的先后顺序，可以在执行期并行的执行。

       ParallelStep：提供单个节点横向扩展的能力

       使用场景：StepA、StepB两个作业步由不同的线程执行，两者均执行完毕后，StepC才会被执行。

       框架提供了并行Step的能力。可以通过Split元素来定义并行的作业流，并制定使用的线程池。

       ParallelStep模式的执行效果如下：

       每个作业步并行处理不同的记录，示例中三个作业步，处理同一张表中的不同数据。

       并行Step提供了在一个节点上横向处理，但随着作业处理量的增加，有可能一台节点无法满足Job的处理，此时我们可以采用远程Step的方式将多个机器节点组合起来完成一个Job的处理。

       RemoteChunking：远程Step技术本质上是将对Item读、写的处理逻辑进行分离；通常情况下读的逻辑放在一个节点进行操作，将写操作分发到另外的节点执行。

       远程分块是一个把step进行技术分割的工作，不需要对处理数据的结构有明确了解。

       任何输入源能够使用单进程读取并在动态分割后作为块发送给远程的工作进程。

       远程进程实现了监听者模式，反馈请求、处理数据最终将处理结果异步返回。请求和返回之间的传输会被确保在发送者和单个消费者之间。

       在Master节点，作业步负责读取数据，并将读取的数据通过远程技术发送到指定的远端节点上，进行处理，处理完毕后Master负责回收Remote端执行的情况。

       在SpringBatch框架中通过两个核心的接口来完成远程Step的任务，分别是ChunkProvider与ChunkProcessor。

       ChunkProvider：根据给定的ItemReader操作产生批量的Chunk操作；

       ChunkProcessor：负责获取ChunkProvider产生的Chunk操作，执行具体的写逻辑；

       SpringBatch中对远程Step没有默认的实现，但我们可以借助SI或者AMQP实现来实现远程通讯能力。

       Step本地节点负责读取数据，并通过MessagingGateway将请求发送到远程Step上；远程Step提供了队列的监听器，当请求队列中有消息时候获取请求信息并交给ChunkHander负责处理。

       接下来我们看下最后一种分区模式；PartitioningStep：分区模式需要对数据的结构有一定的了解，如主键的范围、待处理的文件的名字等。

       这种模式的优点在于分区中每一个元素的处理器都能够像一个普通SpringBatch任务的单步一样运行，也不必去实现任何特殊的或是新的模式，来让他们能够更容易配置与测试。

       通过分区可以实现以下的优点：

       分区实现了更细粒度的扩展；基于分区可以实现高性能的数据切分；分区比远程通常具有更高的扩展性；分区后的处理逻辑，支持本地与远程两种模式；分区作业典型的可以分成两个处理阶段，数据分区、分区处理；

       数据分区：根据特殊的规则（例如：根据文件名称，数据的唯一性标识，或者哈希算法）将数据进行合理的数据切片，为不同的切片生成数据执行上下文ExecutionContext、作业步执行器StepExecution。可以通过接口Partitioner生成自定义的分区逻辑，SpringBatch批处理框架默认实现了对多文件的实现org.springframework.batch.core.partition.support.MultiResourcePartitioner；也可以自行扩展接口Partitioner来实现自定义的分区逻辑。

       分区处理：通过数据分区后，不同的数据已经被分配到不同的作业步执行器中，接下来需要交给分区处理器进行作业，分区处理器可以本地执行也可以远程执行被划分的作业。接口PartitionHandler定义了分区处理的逻辑，SpringBatch批处理框架默认实现了本地多线程的分区处理org.springframework.batch.core.partition.support.TaskExecutorPartitionHandler；也可以自行扩展接口PartitionHandler来实现自定义的分区处理逻辑。

       SpringBatch框架提供了对文件分区的支持，实现类org.springframework.batch.core.partition.support.MultiResourcePartitioner提供了对文件分区的默认支持，根据文件名将不同的文件处理进行分区，提升处理的速度和效率，适合有大量小文件需要处理的场景。

       示例展示了将不同文件分配到不同的作业步中，使用MultiResourcePartitioner进行分区，意味着每个文件会被分配到一个不同的分区中。如果有其它的分区规则，可以通过实现接口Partitioner来进行自定义的扩展。有兴趣的TX，可以自己实现基于数据库的分区能力哦。

       总结一下，批处理框架在扩展性上提供了4中不同能力，每种都是各自的使用场景，我们可以根据实际的业务需要进行选择。

       批处理框架的不足与增强

       SpringBatch批处理框架虽然提供了4种不同的监控方式，但从目前的使用情况来看，都不是非常的友好。

       通过DB直接查看，对于管理人员来讲，真的不忍直视；通过API实现自定义的查询，这是程序员的天堂，确实运维人员的地狱；提供了Web控制台，进行Job的监控和操作，目前提供的功能太，无法直接用于生产；提供JMX查询方式，对于非开发人员太不友好；

       但在企业级应用中面对批量数据处理，仅仅提供批处理框架仅能满足批处理作业的快速开发、执行能力。

       企业需要统一的批处理平台来处理复杂的企业批处理应用，批处理平台需要解决作业的统一调度、批处理作业的集中管理和管控、批处理作业的统一监控等能力。

       那完美的解决方案是什么呢？

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       高并发等架构技术

       企业级批处理平台需要在SpringBatch批处理框架的基础上，集成调度框架，通过调度框架可以将任务按照企业的需求进行任务的定期执行；

       丰富目前SpringBatchAdmin（SpringBatch的管理监控平台，目前能力比较薄弱）框架，提供对Job的统一管理功能，增强Job作业的监控、预警等能力；

       通过与企业的组织机构、权限管理、认证系统进行合理的集成，增强平台对Job作业的权限控制、安全管理能力。

       由于时间关系，今天的分享就到这里，很多内容未能展开讨论。欢迎大家在实际业务中使用SpringBatch框架。

       最后的话

       觉得还不错可以转发关注支持一波~私信架构资料获取一些我私人整理的Java进阶资料！

       为什么某些人会一直比你优秀，是因为他本身就很优秀还一直在持续努力变得更优秀。而你是不是还在满足于现状且内心在窃喜?“对于程序员来说，如果哪一天开始他停止了学习，那么他的职业生涯便开始宣告消亡。”所以行动起来，学习起来！

Golang微服务框架Kratos应用RocketMQ消息队列

       在Golang微服务框架Kratos中，RocketMQ是一种强大的消息队列解决方案，它在分布式系统中发挥着关键作用，尤其适合无服务器和微服务架构。消息队列作为异步通信方式，通过存储消息并允许多个处理任务并行，有助于提升系统性能和处理高峰期负载。

       消息队列，如RocketMQ，本质上是一个数据容器，作为中间件，它通过高效可靠的消息传递机制，实现平台无关的数据交换，构建分布式系统。掌握消息队列技术对构建高并发、高可用的系统至关重要。常见的消息队列选项包括ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ等。

       在实际应用中，消息队列常用于异步处理，例如用户下单时，通过将业务分解为生成订单、积分处理、发送通知等异步任务，以减少系统响应时间。此外，它还用于解耦应用，如电商系统中，通过消息队列将订单操作与积分系统解耦，避免单点故障影响用户体验。

       流量削峰也是 RocketMQ 的重要功能，例如在秒杀活动中，通过消息队列缓存请求，待系统稳定后再处理，避免瞬间流量过大导致系统崩溃。消息通讯方面，RocketMQ 提供高效的数据通信机制，支持一对一或一对多的通信模式。

       RocketMQ，由阿里捐赠给Apache，是一款具有低延迟、高并发特性、在淘宝双十一等场景中得到验证的分布式消息中间件。其架构包括 NameServer、Broker、Producer 和 Consumer 集群，提供服务发现、消息存储、高可用性和可靠性。

       在Kratos中应用RocketMQ，可通过封装库简化操作。一是将RocketMQ客户端集成到Data层的Broker服务，二是将RocketMQ服务器注册到Server层。具体操作涉及创建和配置Broker，将服务注入Kratos框架，以及编写接收并处理RocketMQ消息的业务逻辑。

       具体实例代码和相关项目可以在指定开源项目中查看，尽管示例使用的是Kafka，但原理类似，只是参数调整以适应RocketMQ。理解并熟练运用RocketMQ在Kratos中的集成，将显著提升微服务架构的灵活性和性能。

golang微服务框架现在用哪个比较好?

       在构建Golang微服务架构时，选择合适的框架至关重要。本文将深入探讨Golang微服务框架的选择与应用。在进行大规模项目开发时，通常会面临业务复杂度增加、服务拆分的需求，以实现高效、可扩展的系统设计。

       首先，了解微服务框架的基本概念与优势。微服务架构强调服务的独立性、可部署性与可扩展性，有助于提高开发效率与系统稳定性。Golang凭借其简洁高效的语法、强大的并发处理能力以及出色的性能，在微服务领域展现出色的应用潜力。

       目前，市场上存在多款优秀的Golang微服务框架，如Gin、Echo、Mux等。这些框架提供了丰富的特性与工具，如路由管理、中间件支持、API文档生成等，极大地简化了微服务的开发流程。

       在选择框架时，需要考虑的因素包括项目规模、团队技能、性能需求以及社区支持等。例如，Gin框架以其轻量级、高性能的特点受到广泛欢迎，适合构建高并发、响应迅速的微服务应用。Echo框架则以其丰富的功能集、优秀的文档与社区支持，成为许多开发者的选择。

       为确保微服务架构的成功实现，建议在项目初期进行详细的需求分析与设计，明确服务间的边界与数据隔离策略。此外，采用持续集成与持续部署（CI/CD）流程，结合监控与日志系统，可以有效提高开发效率与系统稳定性。

       总结而言，在Golang微服务框架的选择上，开发者应综合考虑项目特性、技术栈与团队资源，结合最佳实践与社区推荐，以确保构建出高效、稳定且易于维护的微服务架构。

vert.x相比spring全家桶系列,除了性能外,还有什么优势?

       选择开发工具时，性能并非唯一考量，需根据项目特性和需求进行综合评估。快速项目开发推荐使用Nutz，因其与Spring系列框架思路一致，上手难度较低。

       而对于业务规模庞大且不断变动和扩张的应用，Spring系列框架的地位难以撼动。尤其在高并发系统开发领域，Vert.X成为首选。

       Vert.X的核心优势在于其异步方法论。处理高并发系统，同步、资源竞争、线程调度问题常见，而异步IO框架能有效解决这些问题。Vert.X在设计上致力于消除同步和资源竞争，通过让所有内存访问集中于同一线程，从根本上解决内存共享问题，使得大多数需求都能得到满足。

       相比Nginx，Vert.X提供了一种更为系统的运作方式，尽量减少对应用编写逻辑的干扰，让程序员聚焦于解题思路而非方法。它吸收了Node.js的单线程调度、Netty的多处理器协同以及Akka/Actor模型的优点，为高并发问题提供优雅解决方案。

       然而，Vert.X的“一刀切”方法论可能难以与现有不一致的模块共存，对程序员的挑战较大。因此，合理策略是使用Vert.X构建系统中的高并发微服务，其他部分则沿用传统方案。

       尽管对单个人而言，同时掌握和应用不同框架有挑战，但这也是程序猿们追求技能多样性与灵活性的乐趣所在。选择开发工具时，除了性能外，还需考虑项目需求、团队技能和长期维护成本，作出最合适的选择。