2024-08-16



# 使用Kong作为API网关,并通过Docker集成Konga来管理Kong实例
FROM kong:latest
 
# 安装Konga管理界面的依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    curl \
    git \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 克隆Konga仓库并安装
RUN git clone https://github.com/pantsel/konga.git /opt/konga \
    && cd /opt/konga \
    && npm install \
    && npm run-script build
 
# 配置Node.js应用的环境变量
ENV NODE_ENV=production \
    DB_ADAPTER=postgres \
    DB_HOST=your_database_host \
    DB_PORT=5432 \
    DB_USER=your_database_user \
    DB_PASSWORD=your_database_password \
    DB_DATABASE=konga
 
# 暴露Konga的端口
EXPOSE 1337
 
# 启动Konga服务
CMD ["node", "/opt/konga/dist/app.js"]

这个Dockerfile演示了如何将Kong API网关与Konga管理界面集成。它安装了必要的依赖,克隆了Konga的仓库,构建了Konga,并配置了数据库连接信息,然后暴露了Konga的默认端口并启动了服务。这为希望集成Kong和Konga进行API管理的开发者提供了一个简明的示例。

2024-08-16

以下是使用Docker搭建LNMP环境并部署WordPress论坛的基本步骤:

  1. 安装Docker:确保你的系统上安装了Docker。
  2. 编写docker-compose.yml文件:



version: '3'
 
services:
  nginx:
    image: nginx:alpine
    ports:
      - "80:80"
    volumes:
      - ./nginx:/etc/nginx/conf.d
      - ./html:/usr/share/nginx/html
    depends_on:
      - php
      - mysql
    networks:
      - lnmp-network
 
  php:
    image: php:7.4-fpm
    volumes:
      - ./html:/usr/share/nginx/html
    networks:
      - lnmp-network
 
  mysql:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword
      MYSQL_DATABASE: wordpress
      MYSQL_USER: user
      MYSQL_PASSWORD: password
    volumes:
      - dbdata:/var/lib/mysql
    networks:
      - lnmp-network
 
volumes:
  dbdata:
 
networks:
  lnmp-network:
    driver: bridge
  1. 创建nginx目录并编写配置文件default.conf



server {
    listen       80;
    server_name  localhost;
 
    location / {
        root   /usr/share/nginx/html;
        index  index.php index.html index.htm;
        try_files $uri $uri/ /index.php?$args;
    }
 
    error_page  404              /404.html;
 
    location ~ \.php$ {
        fastcgi_pass   php:9000;
        fastcgi_index  index.php;
        fastcgi_param  SCRIPT_FILENAME  /usr/share/nginx/html/$fastcgi_script_name;
        include        fastcgi_params;
    }
}
  1. html目录中创建index.php文件,用于连接MySQL和处理WordPress安装:



<?php
  define('DB_NAME', 'wordpress');
  define('DB_USER', 'user');
  define('DB_PASSWORD', 'password');
  define('DB_HOST', 'mysql');
  define('DB_CHARSET', 'utf8');
  define('DB_COLLATE', '');
  define('AUTH_KEY',         'put your unique key here');
  define('SECURE_AUTH_KEY',  'put your unique key here');
  define('LOGGED_IN_KEY',    'put your unique key here');
  define('NONCE_KEY',        'put your unique key here');
  define('AUTH_SALT',        'put your unique key here');
  define('SECURE_AUTH_SALT', 'put your unique key here');
  define('LOGGED_IN_SALT',   'put your unique key here');
  define('NONCE_SALT',       'put your unique key here');
  $table_prefix  = 'wp_';
  define('WPLANG', '');
  define('WP_DEBUG', false);
  if ( !defined('ABSPATH') )
    define('ABSPATH', dirname(__FILE__) . '/wordpress/');
  require_once(ABSPATH . 'wp-settings.php');
?>
  1. 在终端中运行以下命令来启动Docker容器:



docker-compose up -d
2024-08-16

在Spring Boot项目中使用Redis实现分布式Session,你需要做以下几步:

  1. 添加依赖:确保你的pom.xml包含Spring Session和Redis的依赖。



<dependencies>
    <!-- Spring Session Data Redis -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.session</groupId>
        <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Redis 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置application.properties或application.yml:



# Redis 配置
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
 
# 开启Spring Session
spring.session.store-type=redis
  1. 确保你的Spring Boot启动类继承了SpringBootServletInitializer并且是@EnableRedisHttpSession注解的使用者。



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletComponentRegistrationBean;
import org.springframework.boot.web.servlet.support.SpringBootServletInitializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.session.data.redis.config.annotation.web.http.EnableRedisHttpSession;
 
@SpringBootApplication
@EnableRedisHttpSession
public class Application extends SpringBootServletInitializer {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
 
    // 如果你使用了WebSocket等需要注册Servlet的情况,可以使用这种方式
    @Bean
    public ServletComponentRegistrationBean<MyCustomServlet> servletRegistrationBean() {
        return new ServletComponentRegistrationBean<>(new MyCustomServlet(), "/custom/*");
    }
}
  1. 确保你的项目中没有其他配置会影响Session的创建和管理,例如不要配置多个HttpSessionStrategy的实现。

完成以上步骤后,Spring Boot项目会自动将Session存储在Redis中,实现分布式Session管理。

2024-08-16

ZooKeeper是一个开源的分布式服务框架,它提供了各种各样的服务,比如配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。在这里,我们将使用Python语言结合kazoo库来创建一个简单的ZooKeeper客户端,以演示如何使用ZooKeeper服务。

首先,你需要安装kazoo库。可以使用pip进行安装:




pip install kazoo

下面是一个简单的使用kazoo库与ZooKeeper服务交互的例子:




from kazoo.client import KazooClient
 
# 创建一个ZooKeeper客户端实例
zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')
 
# 启动客户端
zk.start()
 
# 创建一个节点
zk.create('/myapp', b'hello world')
 
# 获取并打印节点数据
data, stat = zk.get('/myapp')
print(data.decode('utf-8'))  # 输出: hello world
 
# 更新节点数据
zk.set('/myapp', b'new data')
 
# 再次获取并打印节点数据
data, stat = zk.get('/myapp')
print(data.decode('utf-8'))  # 输出: new data
 
# 删除节点
zk.delete('/myapp')
 
# 停止客户端
zk.stop()

这段代码展示了如何使用kazoo库与本地的ZooKeeper服务进行交互。首先,创建了一个KazooClient实例并连接到ZooKeeper服务。然后,创建了一个新节点,获取并打印了该节点的数据,更新了节点数据,再次获取并打印了更新后的数据,最后删除了该节点并停止了客户端。这个过程展示了ZooKeeper的基本使用方法,是学习ZooKeeper必不可少的一部分。

2024-08-16

您的问题看起来是在寻求一个具体的技术解决方案,但您提供的信息不足以明确需要解决的问题。"阿里巴巴架构实战"可能指的是阿里巴巴的开源项目或书籍,如"Java中间件实战"或"Fescar"等。

如果您指的是书籍或项目中的具体代码问题,请提供更详细的信息,例如是代码示例、错误信息、期望的行为等。

如果您需要一个具体的技术解决方案,请提供一个明确的问题描述,例如:

  1. 您遇到了关于Spring Boot, Spring Cloud, Docker, Nginx或分布式系统的具体问题吗?
  2. 您是在安装环境、配置应用程序、解决特定错误还是实现某个功能?
  3. 您有具体的代码示例或错误信息吗?

提供这些信息后,我可以为您提供更精确的帮助。

2024-08-16

在Spring Cloud中使用Micrometer进行分布式链路追踪,通常会结合Spring Cloud Sleuth一起使用。以下是一个简单的例子:

  1. pom.xml中添加依赖:



<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Sleuth -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖... -->
</dependencies>
  1. application.propertiesapplication.yml中配置:



# application.properties
spring.application.name=my-service
  1. 在您的服务中添加一个Controller:



import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.cloud.sleuth.Span;
import org.springframework.cloud.sleuth.Tracer;
 
@RestController
public class MyController {
 
    private final Tracer tracer;
 
    public MyController(Tracer tracer) {
        this.tracer = tracer;
    }
 
    @GetMapping("/trace")
    public String trace() {
        Span span = tracer.createSpan("myCustomSpan");
        try (Tracer.SpanInScope ws = tracer.withSpan(span)) {
            // 你的逻辑代码
            return "Trace ID: " + span.traceId();
        } finally {
            span.finish();
        }
    }
}
  1. 确保你的服务注册到了服务发现系统(如Eureka, Consul)。
  2. 使用ZIPKIN或其他分布式追踪系统,如SkyWalking,Pinpoint等,来收集追踪信息。

以上代码提供了一个REST接口/trace,它创建了一个自定义的追踪span,并返回了span的trace ID。Spring Cloud Sleuth会自动将追踪信息注入到HTTP请求中,并且与Zipkin集成时,可以将追踪信息发送到Zipkin服务器。

请注意,这只是一个简单的例子,实际使用时需要配置Zipkin服务器的地址,并且可能需要额外的配置来支持例如消息追踪等场景。

2024-08-16



#include "redis.h"
 
/* 根据配置文件初始化数据库状态 */
void initDb(redisDb *db, dict *dict, redisConfig *config) {
    db->id = 0; // 假设数据库ID为0
    db->dict = dict; // 设置数据库字典
    db->expires = dictCreate(...); // 创建过期字典
    db->avg_ttl = 0; // 初始化平均时间至生
    db->defrag_later = listCreate(); // 创建defrag_later列表
    db->config = config; // 设置数据库配置
    // ... 其他初始化代码
}
 
/* 创建一个新的Redis数据库实例 */
redisDb *createDb(redisConfig *config) {
    redisDb *db = zmalloc(sizeof(*db));
    dict *d = dictCreate(...); // 创建数据字典
    if (db && d) {
        initDb(db, d, config); // 初始化数据库状态
    }
    return db;
}
 
/* 主要的Redis服务器结构 */
struct redisServer {
    // ... 其他字段
    redisDb *db; // 指向数据库的指针
};
 
/* 服务器初始化函数 */
void initServerConfig(redisServer *server) {
    redisConfig *config = zmalloc(sizeof(*config));
    // ... 加载配置信息
    server->db = createDb(config); // 创建数据库实例
}
 
int main() {
    redisServer server;
    initServerConfig(&server); // 初始化服务器配置
    // ... 其他逻辑
    return 0;
}

这个代码示例展示了如何根据配置文件创建一个Redis数据库实例,并初始化它的状态。它使用了假设的dictCreate函数来创建数据字典和过期字典,并展示了如何定义和初始化数据库结构。这个例子简化了实际的Redis实现,但足以说明数据库初始化的核心步骤。

2024-08-16

在分析OpenFeign的使用之前,我们先来回顾一下上一节的内容。在上一节中,我们使用了Ribbon结合RestTemplate来实现服务间的调用。虽然这种方式可以满足基本的需求,但是在实际开发中,我们往往需要更为便捷的方式来完成服务间的调用。

OpenFeign是一个声明式的Web服务客户端,它的目的就是简化HTTP远程调用。OpenFeign的使用方式是定义一个接口,然后在接口上添加一些注解来指定被调用的服务地址、请求方式以及参数等信息。OpenFeign使用了基于接口的动态代理,在运行时动态生成实现该接口的实例,实现对HTTP请求的封装。

下面是使用OpenFeign进行服务间调用的一个简单示例:

  1. 首先,我们需要在服务消费者的pom.xml中引入OpenFeign的依赖:



<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
  1. 然后,我们需要在启动类上添加@EnableFeignClients注解来启用OpenFeign客户端:



@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class ConsumerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
    }
}
  1. 接下来,我们定义一个OpenFeign的接口,并使用@FeignClient注解来指定被调用的服务名称,然后在方法上使用HTTP相关的注解来指定请求的方式、路径以及参数等信息:



@FeignClient(name = "provider")
public interface ProviderClient {
    @GetMapping("/provider/hello")
    String hello(@RequestParam(value = "name") String name);
}

在这个例子中,我们定义了一个名为ProviderClient的接口,并使用@FeignClient注解指定了服务提供者的名称为"provider"。然后,我们定义了一个名为hello的方法,并使用@GetMapping注解指定了被调用的路径为"/provider/hello",同时使用@RequestParam注解来指定传递的参数。

  1. 最后,我们可以在服务消费者的业务逻辑中调用这个OpenFeign接口:



@RestController
public class ConsumerController {
    @Autowired
    private ProviderClient providerClient;
 
    @GetMapping("/consumer/hello")
    public String hello(@RequestParam(value = "name") String name) {
        return providerClient.hello(name);
    }
}

在这个例子中,我们在ConsumerController中注入了ProviderClient,然后在hello方法中调用了ProviderClient的hello方法,实现了服务间的调用。

以上就是使用OpenFeign进行服务间调用的一个简单示例。OpenFeign提供了一种更为简洁、更为高效的方式来实现服务间的调用,是微服务架构中服务间调用的一种常用技术。

2024-08-16

以下是一个简化的Java分布式秒杀系统的框架代码示例。请注意,这不是一个完整的系统,而是提供了核心的秒杀逻辑和框架。




import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
 
public class DistributedSecKillSystem {
 
    // 库存数量
    private final AtomicInteger stockCount = new AtomicInteger(10); // 假设只有10个商品
 
    // 秒杀方法
    public boolean startSecKill() {
        // 使用CAS操作来减少库存
        while (true) {
            int currentCount = stockCount.get();
            if (currentCount <= 0) {
                // 库存不足
                return false;
            }
            // 尝试减少库存
            if (stockCount.compareAndSet(currentCount, currentCount - 1)) {
                // 秒杀成功
                System.out.println("秒杀成功!");
                return true;
            }
            // 如果CAS失败,说明库存可能已经被其他请求减少,重试
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        DistributedSecKillSystem secKillSystem = new DistributedSecKillSystem();
 
        // 模拟多个线程并发执行秒杀
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            new Thread(() -> {
                boolean success = secKillSystem.startSecKill();
                if (!success) {
                    System.out.println("秒杀失败!");
                }
            }).start();
        }
    }
}

这个简单的例子使用了AtomicInteger来安全地处理库存。当有请求尝试秒杀时,系统会检查库存数量,并通过CAS操作减少库存。如果CAS操作成功,则表示秒杀成功;如果库存不足或CAS失败,则表示秒杀失败。这个框架可以扩展,比如加入分布式锁来处理更复杂的场景,或者引入消息队列来解耦秒杀请求。

2024-08-16

ServiceComb 支持与 Zipkin 集成以实现分布式跟踪。以下是实现这一功能的步骤和示例代码:

  1. 在项目中添加 Zipkin 依赖。
  2. 配置 Zipkin 服务器地址和端口。
  3. 启用 ServiceComb 分布式跟踪功能。

以 Maven 为例,在 pom.xml 中添加 Zipkin 集成依赖:




<dependency>
    <groupId>org.apache.servicecomb</groupId>
    <artifactId>brave-opentracing-servlet</artifactId>
    <version>您的ServiceComb版本</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-server</artifactId>
    <version>您的Zipkin版本</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
    <version>您的Zipkin版本</version>
</dependency>

application.yaml 或者 microservice.yaml 中配置 Zipkin 服务器地址和端口:




servicecomb:
  tracing:
    zipkin:
      enabled: true
      baseUrl: http://localhost:9411 # Zipkin 服务器的 URL

启动 Zipkin 服务器:




java -jar zipkin.jar

确保你的 ServiceComb 服务可以访问到 Zipkin 服务器。

最后,确保你的服务启动类或者其他配置类中包含了对分布式跟踪的支持:




@SpringBootApplication
public class YourApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(YourApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate(ClientHttpRequestFactory factory) {
        return new RestTemplate(factory);
    }
 
    @Bean
    public ClientHttpRequestFactory clientHttpRequestFactory() {
        return new HttpComponentsClientHttpRequestFactory();
    }
}

当你的服务运行并且有请求被跟踪时,Zipkin 界面将展示这些请求的追踪信息。