思维导图

一、概述

Apollo（阿波罗）是携程框架部门研发的开源配置管理中心，能够集中化管理应用不同环境、不同集群的配置，配置修改后能够实时推送到应用端，并且具备规范的权限、流程治理等特性。部署是区分环境的 设置不同的namespace，作用不同，类似不同的property文件 key、value对应关系，替换工程变量值。

摘要

为了更好的解决分布式环境下多台服务实例的配置统一管理问题，本文提出了一套完整的分布式配置管理解决方案（简称为disconf[4]，下同）。首先，实现了同构系统的配置发布统一化，提供了配置服务server，该服务可以对配置进行持久化管理并对外提供restful接口，在此基础上，基于zookeeper实现对配置更改的实时推送，并且，提供了稳定有效的容灾方案，以及用户体验良好的编程模型和WEB用户管理界面。其次，实现了异构系统的配置包管理，提出基于zookeeper的全局分布式一致性锁来实现主备统一部署、系统异常时的主备自主切换。通过在百度内部以及外部等多个产品线的实践结果表明，本解决方案是有效且稳定的。

简介

在大数据领域开发者常常会听到MQ这个术语，该术语便是消息队列的意思，
Kafka是分布式的发布—订阅消息系统。它最初由LinkedIn(领英)公司发布，使用Scala语言编写，与2010年12月份开源，成为Apache的顶级项目。Kafka是一个高吞吐量的、持久性的、分布式发布订阅消息系统。它主要用于处理活跃的数据(登录、浏览、点击、分享、喜欢等用户行为产生的数据)。

1.消息 Message

网络中的两台计算机或者两个通讯设备之间传递的数据。例如说：文本、音乐、视频等内容。

2.队列 Queue(栈的特点FILO 队列FIFO)

简介

RocketMQ是由阿里捐赠给Apache的一款低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件。经历了淘宝双十一的洗礼。RocketMQ既可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。

核心概念

• Topic：消息主题，一级消息类型，生产者向其发送消息。

• Message：生产者向Topic发送并最终传送给消费者的数据消息的载体。

• 消息属性：生产者可以为消息定义的属性，包含Message Key和Tag。

• Message Key：消息的业务标识，由消息生产者（Producer）设置，唯一标识某个业务逻辑。

• Message ID：消息的全局唯一标识，由消息队列RocketMQ系统自动生成，唯一标识某条消息。

• Tag：消息标签，二级消息类型，用来进一步区分某个Topic下的消息分类

• Producer：也称为消息发布者，负责生产并发送消息至Topic。

• Consumer：也称为消息订阅者，负责从Topic接收并消费消息。

• 分区：即Topic Partition，物理上的概念。每个Topic包含一个或多个分区。

• 消费位点：每个Topic会有多个分区，每个分区会统计当前消息的总条数，这个称为最大位点MaxOffset；分区的起始位置对应的位置叫做起始位点MinOffset。

• Group：一类生产者或消费者，这类生产者或消费者通常生产或消费同一类消息，且消息发布或订阅的逻辑一致。

• Group ID：Group的标识。

• 队列：个Topic下会由一到多个队列来存储消息。

• Exactly-Once投递语义：Exactly-Once投递语义是指发送到消息系统的消息只能被Consumer处理且仅处理一次，即使Producer重试消息发送导致某消息重复投递，该消息在Consumer也只被消费一次。

• 集群消费：一个Group ID所标识的所有Consumer平均分摊消费消息。例如某个Topic有9条消息，一个Group ID有3个Consumer实例，那么在集群消费模式下每个实例平均分摊，只消费其中的3条消息。

• 广播消费：一个Group ID所标识的所有Consumer都会各自消费某条消息一次。例如某个Topic有9条消息，一个Group ID有3个Consumer实例，那么在广播消费模式下每个实例都会各自消费9条消息。

• 定时消息：Producer将消息发送到消息队列RocketMQ服务端，但并不期望这条消息立马投递，而是推迟到在当前时间点之后的某一个时间投递到Consumer进行消费，该消息即定时消息。

• 延时消息：Producer将消息发送到消息队列RocketMQ服务端，但并不期望这条消息立马投递，而是延迟一定时间后才投递到Consumer进行消费，该消息即延时消息。

• 事务消息：RocketMQ提供类似X/Open XA的分布事务功能，通过消息队列RocketMQ的事务消息能达到分布式事务的最终一致。

• 顺序消息：RocketMQ提供的一种按照顺序进行发布和消费的消息类型，分为全局顺序消息和分区顺序消息。

• 全局顺序消息：对于指定的一个Topic，所有消息按照严格的先入先出（FIFO）的顺序进行发布和消费。

• 分区顺序消息：对于指定的一个Topic，所有消息根据Sharding Key进行区块分区。同一个分区内的消息按照严格的FIFO顺序进行发布和消费。Sharding Key是顺序消息中用来区分不同分区的关键字段，和普通消息的Message Key是完全不同的概念。

• 消息堆积：Producer已经将消息发送到消息队列RocketMQ的服务端，但由于Consumer消费能力有限，未能在短时间内将所有消息正确消费掉，此时在消息队列RocketMQ的服务端保存着未被消费的消息，该状态即消息堆积。

• 消息过滤：Consumer可以根据消息标签（Tag）对消息进行过滤，确保Consumer最终只接收被过滤后的消息类型。消息过滤在消息队列RocketMQ的服务端完成。

• 消息轨迹：在一条消息从Producer发出到Consumer消费处理过程中，由各个相关节点的时间、地点等数据汇聚而成的完整链路信息。通过消息轨迹，您能清晰定位消息从Producer发出，经由消息队列RocketMQ服务端，投递给Consumer的完整链路，方便定位排查问题。

• 重置消费位点：以时间轴为坐标，在消息持久化存储的时间范围内（默认3天），重新设置Consumer对已订阅的Topic的消费进度，设置完成后Consumer将接收设定时间点之后由Producer发送到消息队列RocketMQ服务端的消息。

• 死信队列：死信队列用于处理无法被正常消费的消息。当一条消息初次消费失败，消息队列RocketMQ会自动进行消息重试；达到最大重试次数后，若消费依然失败，则表明Consumer在正常情况下无法正确地消费该消息。此时，消息队列RocketMQ不会立刻将消息丢弃，而是将这条消息发送到该Consumer对应的特殊队列中。  消息队列RocketMQ将这种正常情况下无法被消费的消息称为死信消息（Dead-Letter Message），将存储死信消息的特殊队列称为死信队列（Dead-Letter Queue）。

1、SpringBoot简介

Spring Boot(英文中是“引导”的意思)，是用来简化Spring应用的搭建到开发的过程。应用开箱即用，只要通过 “just run”（可能是 java -jar 或 tomcat 或 maven插件run 或 shell脚本），就可以启动项目。

• 简化了j2ee开发

• 整合了spring技术栈(springmvc springweb)

• 整合了 mybatis等

  Spring Boot将各个第三方框架 设置成一个个场景 Starter，会将场景所依赖的所有依赖自动加载注入。例如：选择Web，会把tomcat\json\web-mvc\web 自动注入

spring mvc是一种基于java的web应用程序开发框架，它是spring框架的一部分，提供了一种模型、视图、控制器的架构模式，用于构建灵活、可扩展和高效的web应用程序。spring mvc的核心组件包括dispatcherservlet、handlermapping、handler、viewresolver和view等。

Spring MVC是一种基于Java的Web应用程序开发框架，它是Spring框架的一部分。Spring MVC提供了一种模型-视图-控制器（Model-View-Controller，MVC）的架构模式，用于构建灵活、可扩展和高效的Web应用程序。

基础概念

概述 首先我们要知道什么是XXL-JOB？

官方简介：XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用

XXL-JOB的有点特性：

 1、简单：支持通过Web页面对任务进行CRUD操作，操作简单，一分钟上手；
 2、动态：支持动态修改任务状态、启动/停止任务，以及终止运行中任务，即时生效；
 3、调度中心HA（中心式）：调度采用中心式设计，“调度中心”自研调度组件并支持集群部署，可保证调度中心HA；
 4、执行器HA（分布式）：任务分布式执行，任务"执行器"支持集群部署，可保证任务执行HA；
 5、注册中心: 执行器会周期性自动注册任务, 调度中心将会自动发现注册的任务并触发执行。同时，也支持手动录入执行器地址；
 6、弹性扩容缩容：一旦有新执行器机器上线或者下线，下次调度时将会重新分配任务；
 7、路由策略：执行器集群部署时提供丰富的路由策略，包括：第一个、最后一个、轮询、随机、一致性HASH、最不经常使用、最近最久未使用、故障转移、忙碌转移等；
 8、故障转移：任务路由策略选择"故障转移"情况下，如果执行器集群中某一台机器故障，将会自动Failover切换到一台正常的执行器发送调度请求。
 9、阻塞处理策略：调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略，策略包括：单机串行（默认）、丢弃后续调度、覆盖之前调度；
 10、任务超时控制：支持自定义任务超时时间，任务运行超时将会主动中断任务；
 11、任务失败重试：支持自定义任务失败重试次数，当任务失败时将会按照预设的失败重试次数主动进行重试；其中分片任务支持分片粒度的失败重试；
 12、任务失败告警；默认提供邮件方式失败告警，同时预留扩展接口，可方便的扩展短信、钉钉等告警方式；
 13、分片广播任务：执行器集群部署时，任务路由策略选择"分片广播"情况下，一次任务调度将会广播触发集群中所有执行器执行一次任务，可根据分片参数开发分片任务；
 14、动态分片：分片广播任务以执行器为维度进行分片，支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量，协同进行业务处理；在进行大数据量业务操作时可显著提升任务处理能力和速度。
 15、事件触发：除了"Cron方式"和"任务依赖方式"触发任务执行之外，支持基于事件的触发任务方式。调度中心提供触发任务单次执行的API服务，可根据业务事件灵活触发

1、什么叫计算？

（1）算术运算。“计算”体现的是一种数学技能，这是人类的基本技能。

（2）较复杂的运算，即根据已知量算出未知量。

对于复杂的数值计算问题，可以利用计算机进行问题求解，即利用计算机运算速度快、计算精度高的特点，通过重复执行简单的操作，完成复杂的计算。

广义的理解：

“计算”体现的是问题求解的方法和手段。

“计算”是科学研究和工程应用的重要工具。

2、什么是科学计算？

利用计算机处理数值问题的方法，称为科学计算（ Scientific Computing）。

为什么需要容错限流

• 复杂分布式系统通常有很多依赖，如果一个应用不能对来自依赖 故障进行隔离，那么应用本身就处在被拖垮的风险中。在一个高流量的网站中，某个单一后端一旦发生延迟，将会在数秒内导致 所有应用资源被耗尽（一个臭鸡蛋影响一篮筐）。
• 如秒杀、抢购、双十一等场景，在某一时间点会有爆发式的网络流量涌入，如果没有好的网络流量限制，任由流量压到后台服务实例，很有可能造成资源耗尽，服务无法响应，甚至严重的导致应用崩溃。

Hystrix是什么

Hystrix 能使你的系统在出现依赖服务失效的时候，通过隔离系统所依赖的服务，防止服务级联失败，同时提供失败回退机制，更优雅地应对失效，并使你的系统能更快地从异常中恢复。