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@ -127,7 +127,7 @@ for _, endpoint := range endpointList {
```shell ```shell
ls /platform/order-system/create-order-service-http ls /platform/order-system/create-order-service-http
[] ['10.1.23.1:1023', '10.11.23.1:1023']
``` ```
当与 zk 断开连接时,注册在该节点下的临时节点也会消失,即实现了服务节点故障时的被动摘除。 当与 zk 断开连接时,注册在该节点下的临时节点也会消失,即实现了服务节点故障时的被动摘除。
@ -136,16 +136,51 @@ ls /platform/order-system/create-order-service-http
## 基于 zk 的完整服务发现流程 ## 基于 zk 的完整服务发现流程
节点故障断开 zk 连接时zk 会负责将该消息通知所有监听方。
用代码来实现一下上面的几个逻辑。 用代码来实现一下上面的几个逻辑。
### 临时节点注册 ### 临时节点注册
```go ```go
package main
import (
"fmt"
"time"
"github.com/samuel/go-zookeeper/zk"
)
func main() {
c, _, err := zk.Connect([]string{"127.0.0.1"}, time.Second)
if err != nil {
panic(err)
}
res, err := c.Create("/platform/order-system/create-order-service-http/10.1.13.3:1043", []byte("1"),
zk.FlagEphemeral, zk.WorldACL(zk.PermAll))
if err != nil {
panic(err)
}
println(res)
time.Sleep(time.Second * 50)
}
``` ```
### 服务节点获取 在 sleep 的时候我们在 cli 中查看写入的临时节点数据:
```shell
ls /platform/order-system/create-order-service-http
['10.1.13.3:1043']
```
在程序结束之后,很快这条数据也消失了:
```shell
ls /platform/order-system/create-order-service-http
[]
```
### watch 数据变化
### 消息通知 ### 消息通知

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@ -118,4 +118,4 @@ Go 自身的 timer 就是用时间堆来实现的,不过并没有使用二叉
两种方案各有优缺点,如果采用 1那么如果消息队列出故障会导致整个系统不可用当然现在的消息队列一般也会有自身的高可用方案大多数时候我们不用担心这个问题。其次一般业务流程中间走消息队列的话会导致延时增加定时任务若必须在触发后的几十毫秒到几百毫秒内完成那么采用消息队列就会有一定的风险。如果采用 2会加重定时任务系统的负担。我们知道单机的 timer 执行时最害怕的就是回调函数执行时间长,这样会阻塞后续的任务执行。在分布式场景下,这种忧虑依然是适用的。一个不负责任的业务回调可能就会直接拖垮整个定时任务系统。所以我们还要考虑在回调的基础上增加经过测试的超时时间设置,并且对由用户填入的超时时间做慎重的审核。 两种方案各有优缺点,如果采用 1那么如果消息队列出故障会导致整个系统不可用当然现在的消息队列一般也会有自身的高可用方案大多数时候我们不用担心这个问题。其次一般业务流程中间走消息队列的话会导致延时增加定时任务若必须在触发后的几十毫秒到几百毫秒内完成那么采用消息队列就会有一定的风险。如果采用 2会加重定时任务系统的负担。我们知道单机的 timer 执行时最害怕的就是回调函数执行时间长,这样会阻塞后续的任务执行。在分布式场景下,这种忧虑依然是适用的。一个不负责任的业务回调可能就会直接拖垮整个定时任务系统。所以我们还要考虑在回调的基础上增加经过测试的超时时间设置,并且对由用户填入的超时时间做慎重的审核。
## 幂等考量 ## rebalance 和幂等考量