【代码】solace: producer和consumer入门。
五、调用一下服务消费者端对外暴露的接口（不调用的话有可能sentinel-dashboard控制台上看不到服务提供者的注册）。然后打开sentinel-
七、客户端调用dubbo服务sayHello接口，满足降级的条件后，将从接口获取到类似如下的响应（其中getDubbo这个接口调用了上面的say
配置中心只是为 Dubbo 配置提供管理使用的（比如配置服务超时时间等)。不要尝试通过@Value类似的方式从dubbo 配置中心(比如nacos、zookeeper、Apollo)来获取数据。
然后将生成的java代码拷贝到src下，再编写接口实现文件以及服务端主类和客户端主类，这种方式实际是使用了grpc进行了通信。也可以在src/main/proto目录下创建.proto文件，其中注册中心为zookeeper 3.6.2。然后使用compile生成接口定义文件。
一、服务器端接口的定义和实现：package cn.edu.tju.service;import java.util.concurrent.CompletableFuture;public interface Asyn
dubbo3 服务端，在使用tripple协议时，底层可以使用grpc协议，因此其它的客户但可以通过grpc通信的方式来访问dubbo 3的服务端。七来访问dubbo服务端。
通过@DubboService注解指定了group和version。三、客户端分别调用不同的group&版本。
服务调用和响应时，除了请求的方法和返回的响应，还可以通过上下文(Context)传递更多的数据(附加数据）会向服务器发
3.客户端在没有拿到服务器端接口定义的情况下，直接通过反射获取服务。客户端在没有拿到服务器端接口定义的情况下现接口。
其中LogicService使用了seata提供的分布式事务注解@GlobalTransactional,addUser方法正常提交事务，addUser2方法用除零错误让分布写入的数据是否被撤回。五、服务消费者端的依赖，和服务提供者端类似。六、服务消费者端定义接口和自己本身业务逻辑。
用来在服务响应返回到客户端之前进行额外处理。三、配置文件中指定Filter。二、SPI注入Filter。一、定义Filter。
九、服务消费者自己的业务逻辑，其中通过@DubboReference来调用dubbo服务。十一、服务消费者端的启动类和
三、服务端配置文件(resources目录下dubbo-demo-provider.xml）其中使用了CountDownLatch，使服务端一直运行。其中配置
【代码】etcd: 从带密码的etcd中读取数据。
相同的钩子，如果在setup里写了，配置项里也写了，setup里的钩子先执行。
2.配置文件中配置dubbo相关信息（使用dubbo协议）和zookeeper的地址。4.定义服务实现,使用注解@DubboServi和服务提供者端相同。1.添加依赖，和服务生产者类似。3.创建服务定义接口。
这样配置之后，当服务端响应超过55毫秒时，在服务消费者的控制台就会看到超时信息。在dubbo admin中。可以进行类似如下配置。
【代码】java:使用代理服务器发送http请求。
需要在@DubboReference注解指定loadbalance属性。默认的配置是random。
给服务提供者指定标签有两种方式，一种是通过在@DubboService注解的tag属性来指定，如下示例。只有服务提供者的标签和服务消费者的标签一致时，才会进行请
比如拦截ip地址为192.168.31.227的请求。只需要在dubbo admin中的条件路由菜单创建相应的规则。根据指定的条件，对不满足条件的请求进行拦截。
三、通过Sink把从文件中读取的内容写到clickhouse。二、clickhouse中建表。
二、实现思路：先通过一个MapReduce将顾客的消费金额进行汇总，再通过一个MapReduce来根据金额进行排序。六、定义主类，其中定
其中DBOutputFormat.setOutput(job, “word_count”, “word”, “count”);这句设置往数据库写数据。任务的输入数据来自hdfs.三、定义实体类，实现DBWritabl
其中 job.setOutputFormatClass(MyOutputFormat.class);用来指定reduce的结果写到哪里。其中getRecordWriter方法返回了一个Recor。
可通过etcdctl 进行连接验证。四、创建客户端，访问etcd。二、带证书启动etcd。
二、通过kubectl 去k8s集群获取token。三、通过token访问k8s,使用Fabric框架。
二、在清单文件中使用imagePullSecrets来引入上面这个步骤中创建的secret。一、根据私有仓库的用户名密码等信息创建secret。
就可以通过kafka console producer 和consumer或者java程序和pulsar构造出来的"kafka”交换数据了。三、编辑broker.conf(如果是集群)或者standa路径修改）
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