eureka和nacos区别(nginx和eureka的区别)

6月份阿里开源的Nacos发布了1.0.1版本，从去年7月份第一个release版本到现在一直在默默关注官方的版本规划为：Nacos从0.8.0开始支持生产可用，1.0版本可大规模生产可用，2.0版本接入k8s、SpringCloud、ServiceMesh、ServerLess公司目前的项目都是Springcloud，由于eureka2.X的断更、以及Nacos面世，所以自然而然最近就进行了一次试水爬坑，虽然过程艰苦，但是最终效果似乎还不错。本文主要从以下几点来带大家熟悉下NacosNacos是什么？好像没听过，不要紧。那Eureka听说过吧，在SpringCloud中做服务注册中心组件，类似的还有Zookeeper、Consul。所以Nacos也是一个注册中心组件咯，当然是，不过它不仅仅是注册中心。Nacos也是一个配置中心，比如SpringCloud中的Config，将配置文件版本化管理。那么Nacos到底是什么呢, 总结为官网一句话就是:首先要说Nacos的发展历程就要从阿里巴巴的内部产品ConfigServer说起了，因为Nacos是ConfigServer 的开源实现早在2008年阿里就开始服务化的进程(那个时候我好像还在上初中啊)，在那个时候阿里内部自研的服务发现解决方案就叫做ConfigServerConfigServer经历了十年的发展从V1.0的单机版演变为目前对外公布的V4.0集群版。2018年7月阿里巴巴高级技术专家许真恩（慕义）发布了Nacos首个开源版本V0.1.0，Nacos作为ConfigServer的开源实现截止目前已经更新到了V1.0.1的大版本，并且支持大规模生产版本。虽然 官方文档 也有介绍，但是语言比较官方，我就用大白话谈一点自己的使用感受。首先先上一张官方的生态图除了对于阿里开源生态体系如 Dubbo 等自身的支持，也非常强调融入其它的开源生态，这里就包括 Java 的微服务生态体系 Spring Cloud，Kubernetes/CNCF 云原生生态体系。Nacos 无缝支持 Spring Cloud，为 Spring Cloud 用户其提供更简便的配置中心和注册中心的解决方案。Nacos支持目前几乎所有主流的微服务生态体系。Nacos从官方的介绍上看，就像是SpringCloud中Eureka+Config+Bus+Git+MQ的一个结合体，当然也不能完全这么理解。Nacos是脱胎于阿里内部的ConfigServer，而ConfigServer早在3.0版本就解决了Eureka在1.0版本留下的隐患，所以从技术的更新和迭代角度来看，稳定版本的Nacos将更适合做为微服务体系中的服务注册发现组件，当然了他也不单单只是注册和发现。更多的特性和功能，不如一起搭建试试吧。Nacos官方手册

服务发现就是服务提供者将自己提供的地址post或者update到服务中介，服务消费者从服务中介那里get自己想要的服务的地址。但是有两个问题：第一个问题：如果有一个服务提供者宕机，那么中介的key/value中会有一个不能访问的地址，该怎么办？心跳机制： 服务提供者需要每隔5秒左右向服务中介汇报存活，服务中介将服务地址和汇报时间记录在zset数据结构的value和score中。服务中介需要每隔10秒左右检查zset数据结构，踢掉汇报时间严重落后的地址。这样就可以保证服务列表中地址的有效性。第二个问题是服务地址变动时如何通知消费者。有两种解决方案。第一种是轮询，消费者每隔几秒查询服务列表是否有改变。如果服务地址很多，查询会很慢。这时候可以引入服务版本号机制，给每个服务提供一个版本号，在服务变动时，递增这个版本号。消费者只需要轮询这个版本号的变动即可知道服务列表是否发生了变化。第二种是采用pubsub。这种方式及时性要明显好于轮询。缺点是每个pubsub都会占用消费者一个线程和一个额外的连接。为了减少对线程和连接的浪费，我们使用单个pubsub广播全局版本号的变动。所谓全局版本号就是任意服务列表发生了变动，这个版本号都会递增。接收到版本变动的消费者再去检查各自的依赖服务列表的版本号是否发生了变动。这种全局版本号也可以用于第一种轮询方案。CAP理论CAP理论是分布式架构中重要理论关于P的理解，我觉得是在整个系统中某个部分，挂掉了，或者宕机了，并不影响整个系统的运作或者说使用，而可用性是，某个系统的某个节点挂了，但是并不影响系统的接受或者发出请求，CAP 不可能都取，只能取其中2个。原因是（1）如果C是第一需求的话，那么会影响A的性能，因为要数据同步，不然请求结果会有差异，但是数据同步会消耗时间，期间可用性就会降低。（2）如果A是第一需求，那么只要有一个服务在，就能正常接受请求，但是对与返回结果变不能保证，原因是，在分布式部署的时候，数据一致的过程不可能想切线路那么快。（3）再如果，同事满足一致性和可用性，那么分区容错就很难保证了，也就是单点，也是分布式的基本核心，好了，明白这些理论，就可以在相应的场景选取服务注册与发现了。平时经常用到的服务发现的产品进行下特性的对比，首先看下结论：补充：（1）运维和开发如果是 Java 更熟，也更多 Java 的应用，那毫无疑问应该用 ZK；如果是搞 Go 的，那么还是 etcd 吧，毕竟有时候遇到问题还是要看源码的。（2）在创建一百万个或更多键时，etcd可以比Zookeeper或Consul稳定地提供更好的吞吐量和延迟。此外，它实现了这一目标，只有一半的内存，显示出更高的效率。但是，还有一些改进的余地，Zookeeper设法通过etcd提供更好的最小延迟，代价是不可预测的平均延迟。（3）一致性协议： etcd 使用 Raft 协议，Zookeeper 使用 ZAB（类PAXOS协议），前者容易理解，方便工程实现；运维方面：etcd 方便运维，Zookeeper 难以运维；数据存储：etcd 多版本并发控制（MVCC）数据模型 ， 支持查询先前版本的键值对项目活跃度：etcd 社区与开发活跃，Zookeeper 感觉已经快死了；API：etcd 提供 HTTP+JSON, gRPC 接口，跨平台跨语言，Zookeeper 需要使用其客户端；访问安全方面：etcd 支持 HTTPS 访问，Zookeeper 在这方面缺失；与 Eureka 有所不同，Apache Zookeeper 在设计时就紧遵CP原则，即任何时候对 Zookeeper 的访问请求能得到一致的数据结果，同时系统对网络分割具备容错性，但是 Zookeeper 不能保证每次服务请求都是可达的。从 Zookeeper 的实际应用情况来看，在使用 Zookeeper 获取服务列表时，如果此时的 Zookeeper 集群中的 Leader 宕机了，该集群就要进行 Leader 的选举，又或者 Zookeeper 集群中半数以上服务器节点不可用（例如有三个节点，如果节点一检测到节点三挂了 ，节点二也检测到节点三挂了，那这个节点才算是真的挂了），那么将无法处理该请求。所以说，Zookeeper 不能保证服务可用性。当然，在大多数分布式环境中，尤其是涉及到数据存储的场景，数据一致性应该是首先被保证的，这也是 Zookeeper 设计紧遵CP原则的另一个原因。但是对于服务发现来说，情况就不太一样了，针对同一个服务，即使注册中心的不同节点保存的服务提供者信息不尽相同，也并不会造成灾难性的后果。因为对于服务消费者来说，能消费才是最重要的，消费者虽然拿到可能不正确的服务实例信息后尝试消费一下，也要胜过因为无法获取实例信息而不去消费，导致系统异常要好（淘宝的双十一，京东的618就是紧遵AP的最好参照）。当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30~120s，而且选举期间整个zk集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署环境下， 因为网络问题使得zk集群失去master节点是大概率事件，虽然服务能最终恢复，但是漫长的选举事件导致注册长期不可用是不能容忍的。Spring Cloud Netflix 在设计 Eureka 时就紧遵AP原则。Eureka是在Java语言上，基于Restful Api开发的服务注册与发现组件，由Netflix开源。遗憾的是，目前Eureka仅开源到1.X版本，2.X版本已经宣布闭源。Eureka Server 也可以运行多个实例来构建集群，解决单点问题，但不同于 ZooKeeper 的选举 leader 的过程，Eureka Server 采用的是Peer to Peer 对等通信。这是一种去中心化的架构，无 master/slave 之分，每一个 Peer 都是对等的。在这种架构风格中，节点通过彼此互相注册来提高可用性，每个节点需要添加一个或多个有效的 serviceUrl 指向其他节点。每个节点都可被视为其他节点的副本。在集群环境中如果某台 Eureka Server 宕机，Eureka Client 的请求会自动切换到新的 Eureka Server 节点上，当宕机的服务器重新恢复后，Eureka 会再次将其纳入到服务器集群管理之中。当节点开始接受客户端请求时，所有的操作都会在节点间进行复制（replicate To Peer）操作，将请求复制到该 Eureka Server 当前所知的其它所有节点中。当一个新的 Eureka Server 节点启动后，会首先尝试从邻近节点获取所有注册列表信息，并完成初始化。Eureka Server 通过 getEurekaServiceUrls() 方法获取所有的节点，并且会通过心跳契约的方式定期更新。默认情况下，如果 Eureka Server 在一定时间内没有接收到某个服务实例的心跳（默认周期为30秒），Eureka Server 将会注销该实例（默认为90秒， eureka.instance.lease-expiration-duration-in-seconds 进行自定义配置）。当 Eureka Server 节点在短时间内丢失过多的心跳时，那么这个节点就会进入自我保护模式。Eureka的集群中，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用（保证可用性），只不过查到的信息可能不是最新的（不保证强一致性）。除此之外，Eureka还有一种自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：Eureka不再从注册表中移除因为长时间没有收到心跳而过期的服务；Eureka仍然能够接受新服务注册和查询请求，但是不会被同步到其它节点上（即保证当前节点依然可用）；当网络稳定时，当前实例新注册的信息会被同步到其它节点中；因此，Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使得整个注册服务瘫痪。Consul 是 HashiCorp 公司推出的开源工具，用于实现分布式系统的服务发现与配置。Consul 使用 Go 语言编写，因此具有天然可移植性（支持Linux、windows和Mac OS X）。Consul采用主从模式的设计，使得集群的数量可以大规模扩展，集群间通过RPC的方式调用(HTTP和DNS)。Consul 内置了服务注册与发现框架、分布一致性协议实现、健康检查、Key/Value 存储、多数据中心方案，不再需要依赖其他工具（比如 ZooKeeper 等），使用起来也较为简单。Consul 遵循CAP原理中的CP原则，保证了强一致性和分区容错性，且使用的是Raft算法，比zookeeper使用的Paxos算法更加简单。虽然保证了强一致性，但是可用性就相应下降了，例如服务注册的时间会稍长一些，因为 Consul 的 raft 协议要求必须过半数的节点都写入成功才认为注册成功 ；在leader挂掉了之后，重新选举出leader之前会导致Consul 服务不可用。默认依赖于SDKConsul本质上属于应用外的注册方式，但可以通过SDK简化注册流程。而服务发现恰好相反，默认依赖于SDK，但可以通过Consul Template（下文会提到）去除SDK依赖。Consul TemplateConsul，默认服务调用者需要依赖Consul SDK来发现服务，这就无法保证对应用的零侵入性。所幸通过Consul Template，可以定时从Consul集群获取最新的服务提供者列表并刷新LB配置（比如nginx的upstream），这样对于服务调用者而言，只需要配置一个统一的服务调用地址即可。Consul强一致性(C)带来的是：Eureka保证高可用(A)和最终一致性：其他方面，eureka就是个servlet程序，跑在servlet容器中; Consul则是go编写而成。etcd是一个采用http协议的分布式键值对存储系统，因其易用，简单。很多系统都采用或支持etcd作为服务发现的一部分，比如kubernetes。但正事因为其只是一个存储系统，如果想要提供完整的服务发现功能，必须搭配一些第三方的工具。比如配合etcd、Registrator、confd组合，就能搭建一个非常简单而强大的服务发现框架。但这种搭建操作就稍微麻烦了点，尤其是相对consul来说。所以etcd大部分场景都是被用来做kv存储，比如kubernetes。etcd 比较多的应用场景是用于服务发现，服务发现 (Service Discovery) 要解决的是分布式系统中最常见的问题之一，即在同一个分布式集群中的进程或服务如何才能找到对方并建立连接。和 Zookeeper 类似，etcd 有很多使用场景，包括：配置管理服务注册发现选主应用调度分布式队列分布式锁按照官网给出的数据， 在 2CPU，1.8G 内存，SSD 磁盘这样的配置下，单节点的写性能可以达到 16K QPS, 而先写后读也能达到12K QPS。这个性能还是相当可观。etcd 提供了 etcdctl 命令行工具 和 HTTP API 两种交互方法。etcdctl命令行工具用 go 语言编写，也是对 HTTP API 的封装，日常使用起来也更容易。所以这里我们主要使用 etcdctl 命令行工具演示。（1）注册中心ZooKeeper、Eureka、Consul 、Nacos对比https://zhuanlan.zhihu.com/p/165217227?utm_source=wechat_session（2）常用的服务发现对比（Consul、zookeeper、etcd、eureka）https://blog.csdn.net/gaohe7091/article/details/101197107

SpringCloud的组件非常繁杂，拥有相当多的子项目，包括为人熟知的阿里开源的生态也融入其中，称之为SpringCloudAlibaba； 在SpringCloud中，最为人熟知的当属SpringCloud Netflix了，它是由Netflix公司开源的，主要涵盖Eureka，Hystrix，Zuul，Ribbon等组件~除了SpringCloudNetflix，还有Spring开发团队自研的，比如Feign、Config，Gateway，Bus~不过，最近1年，Netflix宣布要将自家技术闭源，不过不用担心，国产的微服务技术栈已经崛起，阿里的Nacos，Sentinel，Dubbo~有逐步替代之势，由于SpringCloud的背后支撑，微服务技能栈，互相彼此切换非常容易； 如果你想掌握时下热门微服务技术栈，跟上时代技术步伐，欢迎关注黑马程序员
SpringCloud的组件非常繁杂

像这样的问题，我已经回答了很多次，现在很多新手，特别是刚刚入行想学java的同学，不知道该从哪里入手，我是在成都课工场学java入的行，现在已变成老司机，我整理了一些java的知识点，一共分为六个阶段，273个技能点，第一阶段、第二阶段、第三阶段、第四阶段是必须要掌握的，很多机构忽悠人，就只学到第四阶段，第五阶段和第六阶段就是高薪、高职的保障，就说说想高薪必须得把后面两个阶段的给掌握了，老铁，觉得合适采纳下啊。第一阶段：java基本功修炼1. 认识计算机硬件2. 计算机组成原理3. 计算机软件知识4. 计算机网络知识5. 常用网络应用操作6. 认识计算机病毒7. 逻辑训练8. 初识Java9. 变量和数据类型10. 选择结构11. 循环结构for12. 循环结构do-while13. 循环结构while14. 多重循环及程序调试15. 循环进阶16. 一维数组及经典应用17. 二维数组18. 认识类与对象19. 方法及方法重载20. 封装与继承21. 方法重写与多态22. 项目实战-汽车租赁系统23. 抽象类和接口24. 异常25. 项目实战-QuickHit26. Java 中的集合类型27. List 集合28. Set 集合29. HashMap 集合30. Iterator31. Collections 算法类及常用方法32. enum33. 包装类及装箱拆箱34. String、StringBuffer 类常用方法操作字符串35. Date、Calendar36. Math 类常用方法37. IO/NIO38. 字节输入流(InputStream、FileInputStream、BufferedInputStream)39. 字节输出流(OutputStream、FileOutputStream、BufferedOutputStream)40. 字符输入流(Reader、InputStreamReader、FileReader BufferedReader)41. 字节输出流(Writer、OutputStreamWriter、FileWriter、BufferedWriter)42. 文件复制43. Serialize、Deserialize44. 职场晋升力：四象限时间管理与精力管理45. 多线程(Thread、Runnable)46. Thread LifeCycle47. 线程的调度48. 线程的同步和死锁49. Thread Pool50. 职场晋升力：团队合作51. Socket(TCP、UDP)52. XML 概念、优势、规范53. XML 中特殊字符的处理54. 使用DOM 读取、添加、删除、解析 XML 数据第二阶段：javaweb开发55. 搭建和配置MySQL 数据库56. 数据库增、删、查、改语句57. 事务58. 视图59. 数据库备份与恢复60. 数据库用户管理61. 数据库设计62. 项目实战-银行ATM 存取款机系统63. 走进 HTML 和CSS64. 列表表格及表单美化65. CSS 高级操作66. Bootstrap67. CSS 组件68. JavaScript 面向对象69. JavaScript 判断、循环70. JavaScript 闭包71. JavaScript 语法72. Bootstrap 综合案例73. HTML5、CSS374. jQuery 基础75. jQuery 基本操作76. jQuery 事件与特效77. jQuery Ajax78. jQuery 插件79. 搭建Web 环境初识JSP80. JSP 九大内置对象81. JSP 实现数据传递和保存82. JDBC83. 单例模式、工厂模式84. MVC、三层模式85. Commons-fileupload、CKEditor86. 分页查询87. EL 与 JSTL88. Servlet 与Filter89. Listener 与MVC90. Ajax 与 jQuery91. jQuery 的Ajax 交互扩展92. 项目实战—使用Ajax 技术改进新闻发布系统93. 反射94. Linux 系统的安装95. 在Linux 中管理目录和文件96. 在Linux 中管理用户和权限97. 在Linux 服务器环境下安装软件和部署项目98. 职场晋升力：职场沟通第三阶段： 企业级框架开发99. MyBatis 环境搭建100. SQL 映射文件101. 动态SQL102. MyBatis 框架原理103. Spring IOC104. 构造注入、依赖注入、注解105. Spring 整合MyBatis(SqlSessionTemplate、MapperFactoryBean、事务处理)106. Spring 数据源(属性文件、JNDI)、Bean 作用域107. Spring 框架的运行原理108. SpringMVC 体系概念109. SpringMVC 之数据绑定、数据效验、110. SpringMVC 之视图及视图解析111. SpringMVC 之文件上传、本地化解析112. SpringMVC 之静态资源处理、请求拦截器、异常处理113. Oracle 数据库环境搭建、安装114. Oracle 数据库 SQL、分页、备份、还原115. Hibernate 概念、依赖116. HQL 查询语言117. Hibernate 中配置关联映射118. HQL 连接查询与 Hibernate 注解119. Struts 2 概念、依赖120. Struts 2 配置121. OGNL 表达式122. Struts 2 拦截器123. SSH 框架整合124. 使用Maven 构建项目125. 使用Struts 2 实现Ajax126. Jsoup 网络爬虫127. 多线程网络爬虫128. 反爬及反反爬策略129. 通用爬虫设计130. Echart 图表分析131. IKAnalyzer 分词132. 企业框架项目实战-代理商管理系统133. 企业框架项目实战-SL 会员商城134. 企业框架项目实战-会员管理系统135.企业框架项目实战-互联网招聘信息采集分析平台第四阶段： 前后端分离开发136. GitHub137. Git 基础(checkout、pull、commit、push、merge 等)138. Git 进阶(多分支协作)139. GitLab140. IDEA 的使用141. Maven 介绍(概念、仓库、构建、命令)142. 使用Maven 构建WEB 项目143. 使用Maven 构建多模块项目144. 使用Maven 搭建私服仓库145. Scrum 框架介绍(三个角色、三个工件、四个会议)146. Scrum Team 组建团队147. 产品需求和用户故事148. 每日立会149. 使用敏捷-Scrum 方式开发管理实战150. 前后端分离、分布式集群架构、垂直架构151. SSM（SpringMVC+Spring+MyBatis）整合实战152. Git、Maven 私服Nexus153. 第三方接入技术（微信、阿里）154. MySQL 电商实战155. Redis（缓存服务）156. 搜索引擎-Solr157. 集成API Doc 工具-Swagger158. 图片自动化处理：Tengine+LUA+GraphicsMagic159. 手机、邮箱注册160. 单点登录 Token161. OAuth2.0 认证162. Jsoup 网络爬虫(多线程爬虫/代理 IP 爬虫)163. ExecutorService 线程池164. IK 中文分词165. Postman166. ReactJS167. webpack168. 职场晋升力：简历撰写169. 程序猿面试宝典之项目面试170.大型互联网旅游电商项目实战-爱旅行第五阶段： 分布式微服架构开发171. Spring Boot 环境搭建172. Spring Boot 常用技能173. Spring Boot 整合Redis174. Spring Boot 整合Mybatis175. 微服务架构及架构设计176. 消息队列ActiveMQRabbitMQ177. 分布式事务178. 分布式锁 Redis-setnx179. Zookeeper 注册中心180. 基于 ActiveMQ 实现高并发181. Docker 环境搭建182. Docker 镜像加速183. Docker 容器管理184. Docker 镜像管理185. Docker 容器文件备份186. Dockerfile187. Docker 私服仓库188. 真实互联网高并发电商项目实战-双十一抢购189. 可视化监控 Portainer190. Docker Compose 容器编排191. Docker Compose 扩容、缩容192. Docker Swarm 集群编排193. Jenkins 安装、插件配置194. Jenkins 配置普通任务195. Jenkins 配置管道任务196. Jenkins 自动发布服务197. Spring Cloud Eureka198. Spring Cloud Feign199. Spring Cloud Ribbon200. Spring Cloud Zuul201. Spring Cloud Config202. Spring Cloud Hystrix203. Spring Cloud Sleuth204. Spring Boot Admin205.Eureka 注册原理探秘206. Spring Cloud 大坑解读207. Zipkin208. Zipkin 整合RabbitMQ209. Zipkin 整合MySQL210. ELK 日志收集211.Kafka212. Elasticsearch 映射管理213. Elasticsearch 查询/复合查询214. Elasticsearch 集群/集群规划215. Elasticsearch 聚合216. Elasticsearch 集群监控217. Elasticsearch 插件(Head/BigDesk)218. Mycat 读写分离219. Mycat 一主多从220. Mycat 多主多从221. Mycat 数据分片222. Redis223. Redis-Redlock224. Elasticsearch 环境搭建225. Elasticsearch 客户端226. Elasticsearch 索引管理227. Elasticsearch 文档管理228. Mycat 集群229. Jmeter 并发测试230. Jmeter 生成测试报告231. 微信登录232. 微信支付233. 支付宝支付234. 百度地图235. Sonar 本地检测236. Sonar +Jenkins 线上检测237. CI/CD238. Spring Boot 改造爱旅行项目实战239. 大型互联网票务类电商项目实战-大觅网240. ES6 概念(les、const)241. ES6 对象和数组242. ES6 函数扩展243. VUE 环境搭建244. VUE.JS 指令245.VUE 交互246. VUE 实例生命周期247. VUE 组件248. VUE 项目环境配置及单文件组件249.VUE 路由第六阶段：cc服务250. Spring Cloud Gateway251. Consul252. Nacos253. Eureka、Consu、lNacos、Zookeeper 对比分析254. Prometheus + Grafana255. ES 分布式存储原理256. NoSQL 数据库解决方案(Redis、MongoDB)257. OAuth2.0 认证( authorization code 模式)258. OAuth2.0 认证( implicit 模式)259. OAuth2.0 认证( resource owner password credentials 模式)260. OAuth2.0 认证( client credentials 模式)261. NAS/FastDFS 分布式文件存储262. Python 基础263. Python 爬虫264. 大数据及 Hadoop 概述265. 分布式文件系统 HDFS266. 分布式计算框架MapReduce267. 分布式列式数据库 HBase268. Hadoop 综合应用269. 面试大局观270. 职业规划271. 项目面试272. 具体业务场景化解决方案273. 更多技术专题持续增加中我估计能把你看晕，有不清楚的可以私信我
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对于不同的公司要求有所不同，但大体上可分为两种情况： 1. 一般的公司招java实习生，只需实习生具备入门Java基础即可；2. 但有些公司要求实习生具备扎实的计算机基础，例如：数据结构基础、算法基础、程序设计基础等，即大学计算机专业涵盖的知识掌握牢固。如果想快速进入企业找到合适的工作，可以看下小编整理的这套2020年Java开发程序员学习线路图，其中还包含所需要学习的技术教程及相关课程配套视频。从基础到中高级，java程序员必学或了解的一些知识点内容，供大家学习参考。1.Java基础JavaEE的学习内容从Java开发介绍开始，为你入门编程语言扫盲，什么是程序，如何配置Java开发环境，Java编程的过程是怎样的，Java有什么物特点，程序是如何运行的，这些你都可以在这里得到答案。接下来是介绍Java编程的基础语法，共分为10个知识点，我们将学习变量，基本数据类型，进制，转义字符，运算符，分支语句和循环语句等，以达到训练基础语法和逻辑能力的目的。还有对数组、面向对象和异常处理等。本阶段相关学习教程：1.Java初识与职业发展 (内含课件、学习路线、及视频)2.Java入门全套教程（程序员必备）（内含学习工具、软件、课件、代码、习题及答案）3.从零开始系列-从零开始学编程 （内含学习视频、学习路线、源码、学习笔记、学习资料）4.从零开始系列-从零开始学网络 （内含学习视频、课件、学习路线）5.从零开始系列-从零开始学电脑 （内含视频、学习路线、学习笔记及课件）2.JavaWeb的学习Web前端开发基础和框架、Servlet和JSP在Web后端的应用、Web后端开发相关专题、MVC和分层架构以及项目开发流程及CASE工具的使用等。3.Java框架框架是程序中另一种存储数据的方式，比直接使用数组来存储更加的灵活，在项目中应用十分广泛。框架整合开发（SSH/SSS）RESTful架构和移动端接口设计第三方接口和在线支付功能网站安全和Spring Security应用实战复杂用户交互处理和Spring Web Flow的应用MyBatis的应用和SSM整合我们将深入研究其中涉及到的数据结构和算法，对学员的技术深度有了一个质的提升。本阶段相关学习教程：1.JavaEE+微服务架构开发课程框架应用（强烈推荐）——提取码：wtnd2.Java教程-EasyUI框架入门 （内含学习视频、源码、学习笔记、学习资料）3.Java教程-ElasticSearch6入门 （内含学习视频、源码、学习笔记）4.Java教程-Hibernate框架从入门到实战 （内含学习视频、学习笔记、学习资料）5.Java教程-Jpa框架实战教程 （内含视频、源码、学习笔记、学习资料）6.Java教程-SSM框架从入门到实战 （内含视频、学习笔记、学习资料）4.Java+云数据亿级并发架构演进、Linux基础、搭建tomcat环境以及大数据开发云计算等高级Java教程，是Java技术的高端知识。其中穿插项目实战演练，企业真实项目供学员应用学习，进行知识体系的“二次学习”。本阶段相关学习教程：Java视频教程-Linux全集 （内含视频、课件、学习笔记、学习资料）Java教程-容灾项目从入门到实战 （内含视频、学习笔记、学习资料、项目源码）Java教程-Java微服务架构(SpringBoot+SpringCloud)（内含视频、学习笔记、学习资料）Java教程-dubbo+zookeeper分布式系统架构基础（内含视频、学习笔记、学习资料、源码）Java教程-分布式环境搭建教程（热门推荐）（内含视频、学习笔记、学习资料、项目源码）Java教程-自定义ORM、MVC框架实战（内含视频、学习笔记、学习资料、源码，课件）.......如何快速入门去学习好Java？在看过上面的学习路线图之后，相信大家更有一个直观的了解，不是懵懵懂懂不知从何入手！相信学习这些相关教程，找实习工作并不是什么难事。最后，一点学习建议：1. 既然已经选择了这个行业，就要有极强的求知欲，在校期间踏实学习，基础知识学到位，同时自行尝试一些简单项目，将知识与实践相结合，去检验自己的实力。公司不同，绝大多数公司招聘实习生，都会更加中意这样的童鞋，因为学习能力强，可塑造性高，公司的培养成本低； 2. 多问、多学，这是个分享的时代，网络上有各种牛人分享经验（学习经验、项目经验、职场经验等），既要专门闭门造车，同时也要看看外面的世界。
java的课程可包括Java基础语法• 面向对象基础• 常用API• 集合框架• 线程（池）• 代理反射• 网络编程、html•Css•javaScript•Jquery• JavaWeb• session（cookie）• filter• 上传和下载组件• JSP• Tomcat服务器• Druid连接池、Spring SpringMVC SpringBoot MyBatis(MyBatis-plus) Maven管理 GitTomcat集成数据库分库分表、Dubbo分布式框架• SpringCloud微服务• RocketMQ消息中间件• Redis缓存中间件• ES查询中间件• Vue前端框架•OSS对象存储中间件、mysql数据库->javase->javaweb->企业级框架->微服务框架->互联网新技术的面试拉练， 15000多道面试题的练习，N次模拟面试，以及每次面试的调优复盘，同时还可参与公司 的商业外包项目的开发。

客户端发现：使用客户端发现模式时，客户端决定相应服务实例的网络位置，并且对请求实现负载均衡。客户端查询服务注册表，后者是一个可用服务实例的数据库；然后使用负载均衡算法从中选择一个实例，并发出请求。客户端从服务注册服务中查询，其中是所有可用服务实例的库。客户端使用负载均衡算法从多个服务实例中选择出一个，然后发出请求。服务端发现：客户端通过负载均衡器向某个服务提出请求，负载均衡器查询服务注册表，并将请求转发到可用的服务实例。如同客户端发现，服务实例在服务注册表中注册或注销。

肯定是存在区别的