2019/6/25に行われたJavaコミュ@福岡での登壇資料です
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2019/6/25に行われたJavaコミュ@福岡での登壇資料です
この記事はMERPAY TECH OPENNESS MONTHの15日目の記事です。 こんにちは。メルペイのPayment PlatformチームでPaymentServiceの開発を担当するエンジニアの @foghost です。 メルペイではマイクロサービスのアーキテクチャで決済システムを開発しています。その中でPaymentServiceは決済トランザクション管理の基盤サービスとして、下位層のサービス(外部サービスも含め)が提供する各種決済手段を利用して、上位層のサービス(メルカリ、NFC,コード払いなど)に必要な決済フローを共通APIとして提供しています。PaymentServiceが提供する決済処理に複数のサービスを跨いでお金の動きを正確に管理する必要があるので、作り始めた頃から決済トランザクション管理を最も重要な課題として、サービスを跨いでもデータの整合性が取れる仕組みを作ってき
The document describes Spring Cloud Stream, an event-driven microservice framework built on Spring Boot and Spring Integration. It provides primitives for building message-driven microservices including persistent publish-subscribe messaging, consumer groups, and support for multiple message brokers like RabbitMQ and Kafka. Applications are developed as message sources, sinks and processors. Sprin
※ 2016年の記事なので、すでに古い情報が多いです。 今の会社で、全社の外部サービスで利用できるAPIを作ってね、という話があったので、環境構築からコーディング、運用まで一人で行っている。 基本はAWSのサービスを利用し、ログの保存だけGCPのBig Queryを利用した。 ※ 2017/10/13 追記 このときの経験を踏まえて、コンテナでの環境構築を行ったので記録した。 → 一からAPIサーバの開発フローを作った話〜コンテナ編 関連記事 マイクロサービスで調査しやすいログをつくる マイクロサービスのテスト作成方針 マイクロサービス作成時におこなった負荷対策 deployフローに関しての振り返り ウェブサービス構築時に導入する、開発が3倍速くなる仕組み 簡単な要件 ゲームなど自社で利用するユーザアカウント情報を1つにする 現在のアカウントで引き続きサービスは利用できる アカウント以外に
2016 - 08 - 12 Dockerホストのパフォーマンスを引き出すTCPカーネルパラメータチューニング Docker Linux もう半年くらいフルDockerでmicroservicesなサービスを運用してるんですが、イマイチパフォーマンスを出し切れていないなという面がありまして、今回Dockerホストの TCP カーネル パラメータを抜本的に見直しました。 そしたら劇的に症状が改善して、 インスタンス 数も削減できた上に安定して メシウマ状態 になったので紹介します。実際効果があったのでチューニングポイントとしてはある程度正解であったと考えていますが、もちろん扱ってるアプリケーションの特性にもよるはずなので一つの ケーススタディ であることをご了承頂ければと。 前提 まずは今回のお話の前提を。こんな環境です。 EC2 c3.xlarge ホストは Ubuntu (EC2 Opt
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
github.com HystrixはNetflixが開発しているオープンソースのJavaライブラリで、主として分散システムにおけるサービス間のやり取りをラップして以下のような機能を提供します。 スレッドプールの分離 フォールバック、サーキットブレーカー タイムアウト キャッシュ モニタリング 例えば外部サービスに障害があり呼び出しがエラーになる場合や、処理に時間がかかった場合にフォールバック値を返すことで呼び出し元の処理を継続できたり、外部サービスの呼び出しでエラーが多発する場合は一時的に呼び出しをショートカットして呼び出し先の回復を待ったりといった制御を行うことができます。 マイクロサービスではあるサービスの障害や遅延が他のサービスに波及する危険性がありますが。このような仕組みをサービス間の通信に導入することでサービス全体のレジリエンスの向上が期待できます。 今回はHystrixの基本
こんにちは。技術部の吉川です。 最近ではMicroservicesという言葉もかなり浸透し、そのテクニックも体系化されつつあります。 一方でMicroservicesについての話は概論や抽象的な話が多く、具体像が見えないという方もいらっしゃるのではないでしょうか。 当ブログでは1年半ほど前にMicroservicesへのとりくみについてご紹介しました。 当時社内ライブラリだったGarageはその後オープンソースとして公開され、また社内のシステムも当時と比べ飛躍的な進化を遂げています。 そういったクックパッドにおける最近のMicroservices事例を先日Microservices Casual Talksで紹介しました。 Microservicesの抽象的な話は一切割愛し、具体的な事例に終始した内容となっています。 Microservicesの基本となる考え方はわかったものの、実践方法で
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