diff --git a/docs/distributed-system/dubbo-operating-principle.md b/docs/distributed-system/dubbo-operating-principle.md index a26fdbd..ad152df 100644 --- a/docs/distributed-system/dubbo-operating-principle.md +++ b/docs/distributed-system/dubbo-operating-principle.md @@ -32,4 +32,4 @@ MQ、ES、Redis、Dubbo，上来先问你一些思考的问题，原理（kafka ![dubbo-operating-principle](/images/dubbo-operating-principle.png) ### 注册中心挂了可以继续通信吗？ -可以，因为刚开始初始化的时候，消费者会将提供者的地址等信息**拉取到本地缓存**，所以注册中心挂了可以继续通信。 +可以，因为刚开始初始化的时候，消费者会将提供者的地址等信息**拉取到本地缓存**，所以注册中心挂了可以继续通信。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/distributed-system/dubbo-service-management.md b/docs/distributed-system/dubbo-service-management.md index 40ef484..8fed2f1 100644 --- a/docs/distributed-system/dubbo-service-management.md +++ b/docs/distributed-system/dubbo-service-management.md @@ -34,7 +34,7 @@ - 每个服务的可用性的监控（接口调用成功率？几个9？99.99%，99.9%，99%。） ### 服务降级 -比如说服务 A调用服务 B，结果服务 B 挂掉了，服务 A 重试几次调用服务 B，还是不行，那么直接降级，走一个备用的逻辑，给用户返回响应。 +比如说服务 A 调用服务 B，结果服务 B 挂掉了，服务 A 重试几次调用服务 B，还是不行，那么直接降级，走一个备用的逻辑，给用户返回响应。 举个栗子，我们有接口 `HelloService`。`HelloServiceImpl` 有该接口的具体实现。 diff --git a/docs/distributed-system/why-dubbo.md b/docs/distributed-system/why-dubbo.md index f504775..c115b43 100644 --- a/docs/distributed-system/why-dubbo.md +++ b/docs/distributed-system/why-dubbo.md @@ -8,7 +8,7 @@ 早些年，印象中在 2010 年初的时候，整个 IT 行业，很少有人谈分布式，更不用说微服务，虽然很多 BAT 等大型公司，因为系统的复杂性，很早就是分布式架构，大量的服务，只不过微服务大多基于自己搞的一套框架来实现而已。 -但是确实，那个年代，大家很重视 ssh2，很多中小型公司几乎大部分都是玩儿 struts2、spring、hibernate，稍晚一些，才进入了spring mvc、spring、mybatis 的组合。那个时候整个行业的技术水平就是那样，当年 oracle 很火，oracle 管理员很吃香，oracle 性能优化啥的都是 IT 男的大杀招啊。连大数据都没人提，当年 OCP、OCM 等认证培训机构，火的不行。 +但是确实，那个年代，大家很重视 ssh2，很多中小型公司几乎大部分都是玩儿 struts2、spring、hibernate，稍晚一些，才进入了 spring mvc、spring、mybatis 的组合。那个时候整个行业的技术水平就是那样，当年 oracle 很火，oracle 管理员很吃香，oracle 性能优化啥的都是 IT 男的大杀招啊。连大数据都没人提，当年 OCP、OCM 等认证培训机构，火的不行。 但是确实随着时代的发展，慢慢的，很多公司开始接受分布式系统架构了，这里面尤为对行业有至关重要影响的，是阿里的 dubbo，**某种程度上而言，阿里在这里推动了行业技术的前进**。 @@ -24,7 +24,7 @@ 假设一个系统是 20 万行代码，其中 小A 在里面改了 1000 行代码，但是此时发布的时候是这个 20 万行代码的大系统一块儿发布。就意味着 20 万上代码在线上就可能出现各种变化，20 个人，每个人都要紧张地等在电脑面前，上线之后，检查日志，看自己负责的那一块儿有没有什么问题。 -小A 就检查了自己负责的 1 万行代码对应的功能，确保ok就闪人了；结果不巧的是，小A 上线的时候不小心修改了线上机器的某个配置，导致另外 小B 和 小C 负责的 2 万行代码对应的一些功能，出错了。 +小A 就检查了自己负责的 1 万行代码对应的功能，确保 ok 就闪人了；结果不巧的是，小A 上线的时候不小心修改了线上机器的某个配置，导致另外 小B 和 小C 负责的 2 万行代码对应的一些功能，出错了。 几十个人负责维护一个几十万行代码的单块应用，每次上线，准备几个礼拜，上线 -> 部署 -> 检查自己负责的功能。 @@ -44,7 +44,7 @@ 如果是多人维护一个服务，最理想的情况下，几十个人，1 个人负责 1 个或 2~3 个服务；某个服务工作量变大了，代码量越来越多，某个同学，负责一个服务，代码量变成了 10 万行了，他自己不堪重负，他现在一个人拆开，5 个服务，1 个人顶着，负责 5 个人，接着招人，2 个人，给那个同学带着，3 个人负责 5 个服务，其中 2 个人每个人负责 2 个服务，1 个人负责 1 个服务。 -个人建议，一个服务的代码不要太多，1万行左右，两三万撑死了吧。 +个人建议，一个服务的代码不要太多，1 万行左右，两三万撑死了吧。 大部分的系统，是要进行**多轮拆分**的，第一次拆分，可能就是将以前的多个模块该拆分开来了，比如说将电商系统拆分成订单系统、商品系统、采购系统、仓储系统、用户系统，等等吧。