springcloud和dubbo区别？springcloud有必要学吗

大家好，今天小编来为大家解答springcloud和dubbo区别这个问题，springcloud有必要学吗很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

谁能全面地说一下Dubbo和Spring Cloud什么区别

还是了解下微服务和分布式开发过程中会产生什么问题，总的来说就是服务器间通信，服务器的管理，服务不可用降级，事物等等一堆问题要解决，dubbo是远程调用工具，只解决了分布式服务器之间的通信问题，用zookepper又能解决分布式服务的一些其他问题，但还有一系列等等麻烦的分布式开发难点，需要自己解决。dubbo交给了Apache，相信将来不久应该会有一整套分布式解决方案。springcloud是一整套的微服务解决方案，跟springboot一样，是一个约束，规定了微服务开发中问题的解决接口，组件化解决方案，优化升级简易方便，可以由第三方通过实现接口自己实现想要的功能，现在也有许多优秀的开源组建，开箱即用，简单方便，而且换个依赖不用改代码就能使用其他springcloud组建，总的来说springboot使开发快速，springcloud使微服务简单。

dubbo和feign哪个用得多

dubbo用的多。

ApacheDubbo(incubating)|?d?b??|是一款高性能、轻量级的开源JavaRPC框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。

Dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案、服务治理方案。

springcloud与alibaba版本区别

服务对象不同。服务对象不同是springcloud与alibaba版本最大的区别。springcloud主要是服务于微框架结构，受众群体为年轻人，而alibaba是有阿里巴巴公司旗下研发的，服务于广大电商平台。

分布式与集群的区别是什么

“我是哟哟吼说科技，专注于数据网络的回答，欢迎大家与我交流数据网络的问题”

分布式是指将不同功能，或不同地点，或拥有不同数据的多台计算机通过网络连接起来，由控制系统统一管理，完成大规模信息处理的计算机系统。集群是指将多台服务器集中在一起提供同一种服务，在逻辑上可以看做是一台服务器对外进行服务，这些服务器组合就是集群。

如题，分布式和集群的区别是什么？

哟哟简单总结一句话：分布式是“并联”工作的，集群是“串联”工作的。

下面哟哟来具体介绍一下两者的区别：

1、从概念上就可以看出两者最主要的区别就是分布式是将一种业务拆分成多个子业务部署在多台服务器上，进而对外提供服务；而集群就是将多台服务器组合在一起提供同一种服务；

2、集群强调在多台服务器位置集中，并且容易统一管理；而分布式没有具体要求，不论放置在哪个位置，只要通过网络连接起来就行；

3、集群是一种物理形态，即多台服务器在一起提供一种服务；而分布式是一种工作方式，即一个程序或业务分解到多台服务器分别完成；

总之，两者最明显的区别还是集群是多台服务器做相同类型的任务，分布式是多台服务器协同做一种任务。

欢迎大家多多关注我，在下方评论区说出自己的见解。

SpringCloud和Dubbo哪个会先被K8S淘汰JAVA大军，如何快速掌握K8S

Kubernetes统治部署时代已经是事实了，生态完备，接口规范，基金会稳如磐石。唯一的瓶颈，在于学习曲线，内容大，层次深。只掌握Java编程知识的程序员是掌握不了的。对于任何普通程序员，Kubernetes都需要学习DNS、负载均衡器、代理、NAT网络穿透、CIDR网段管理、虚拟文件系统、…很多操作系统底层的知识。

从性能上，springcloud、dubbo和k8s没法比较，差距太大，最典型的就是服务网关，k8s采用kerneliptable路由规则和ipvs实现，Java系则是http代理，性能差距很大。

从生态上，k8s非常完善，文档齐全，springcloud正在与netflix出现工具停更问题，dubbo则不受国外软件界认可。

k8s会催生一些新职业，负责构建云设施的高级系统程序员，需要对Linux系统有深厚理解，对网络、IO、内存管理、容器化、虚拟数据中心有深厚了解，才能驾驭得了。

spring cloud和dubbo哪个会被淘汰

事实上，很多系统根本就没必要用什么所谓微服务。目前过度设计已经泛滥，明明是一个用户数量有限，功能并不复杂的系统，也要套用所谓的微服务架构，或者要大搞所谓中台，既浪费时间，又浪费金钱，最后系统运维还比较复杂，需要持续投入运维。

以服务调用的方式，固然可以有更好的复用性，也可以解耦复杂系统。但实际上，我认为微服务也仅仅是组件化的一种实现方式。对于组件化，广义的讲，有多种实现方式：

第一种，最原始的方式就是以静态函数库或者包的形式存在。这种形式优点是开发方式简单，调用效率高，数据以参数方式进行传递，但耦合度也高，底层组件函数一旦发生变化，则需要重新编译整个工程。通常对于不经常发生变化的基础函数库，可以用这种形式进行开发，形成所谓的公共函数库，供大家使用。

第二种，称之为动态函数库，在windows环境下以dll形式存在，linux环境下以so形式存在。动态函数库相对于静态函数库，优势在于可以在运行时动态加载，可以在不用重新启动整个应用的情况下进行更新。缺点是动态函数不能共享原应用程序的存储空间，导致动态函数调用有时需要传递大量参数，导致一些不便。动态函数库也具有一定耦合度，函数名和参数必须严格按照约定调用，否则会报错。在早期单体架构下，动态函数库还是有大量使用的。

第三种，就是目前所谓的微服务架构了。微服务事实上也是可以看作是一种函数调用方式，提供基于RPC和restful远程调用方式。调用时需要传递调用的服务名称及数据报文。这种方式耦合度自然是比较低一些的，但是调用效率肯定低于函数调用方式，主要是数据传输和报文解析方面消耗的时间。此外还需要考虑通讯流量控制，超时机制，服务寻址，服务可用性等方面的问题。因而降低耦合度，事实上是以增加了系统的整体复杂度和降低调用效率为代价的。个人认为不应该过度解耦，或者仅仅强调可复用性。要知道，任何事情都是有代价的，必须要充分评估这种代价是否值得。

第四种，就更进一步，即以独立的系统存在，该系统具有独立性和完备性，可以不过于依赖其他外部系统独立运行，对外部以服务或api的形式进行交互。例如，单点登录系统，信贷系统，核心系统等。

因而，在系统架构设计和建设过程中，必须认真进行评估，不应该过分侧重于某一方面特性的实现，否则就是过犹不及，最后导致整体出现问题。

个人认为，目前大部分所谓基于微服务的中台系统就是陷入了过于强调解耦的误区，导致过度的解耦设计，而忽略了由此带来的弊端，最后陷入了泥潭。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。