Java微服务架构

Kafka与消息是怎么交互的？怎么发消息？怎么存消息？怎么消费消息？消息怎么防重？怎么快速处理？等等……

我们继续来了解服务通信的异步方式——消息队列（Message Queue,MQ）。 这种方式通常应用于异步处理、流量削峰\缓冲、数据广播、事件分发、最终一致性保障等场景，追求高性能、应用解耦。

事务贯穿于各类信息系统之中，是数据库、分布式共享数据等技术不可或缺的组成部分。 只要系统涉及信息的存储、处理或数据的管理，事务机制就扮演着关键角色，通过其特性确保数据操作的可靠性和一致性。

本篇主要讨论服务集群故障时的处理方案设计。 故障情况一：集群整个不可用，此时需要考虑整体架构的容错性，情况二：部分服务不可用，这种情况健康服务实例的流量激增需要控制。

在上一篇服务通信 中我们已经了解到服务同步通信的选择，本篇继续探索服务通信的设计思想。 负载均衡 为设计算法获取信息 数据采集方式 设计流量分发算法 轮询 最小连接数 动态权重算法

服务通信的最后过程 —— 通信本身的简单概述。简单讲述了服务通信的同步通信方式REST与gRPC，并简单介绍了RPC是什么，gRPC为什么快。