2024-08-11

在Spring Boot中,你可以使用Redisson来实现分布式可重入锁。以下是一个简单的例子:

  1. 首先,在pom.xml中添加Redisson依赖:



<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.16.2</version>
</dependency>
  1. application.ymlapplication.properties中配置Redisson连接信息:



spring:
  redisson:
    address: redis://127.0.0.1:6379
    password: your_password
  1. 使用Redisson提供的RLock接口实现分布式锁:



import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.api.RLock;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
@Service
public class DistributedLockService {
 
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
 
    public void lockAndExecute(String lockKey, long timeout, TimeUnit unit) {
        RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
        try {
            // 尝试获取锁,最多等待100秒,锁定之后最多持有锁10秒
            boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, unit);
            if (isLocked) {
                // 业务逻辑
                System.out.println("Lock acquired. Executing...");
            } else {
                System.out.println("Lock not available. Skipping...");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        } finally {
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
                System.out.println("Lock released");
            }
        }
    }
}

在这个例子中,RedissonClient是自动装配的,你可以通过getLock方法获取一个RLock实例。tryLock方法尝试获取锁,如果在指定的等待时间内成功获取,则执行同步的业务逻辑代码。最后,确保在完成业务逻辑后释放锁。

2024-08-11

在这个示例中,我们将使用Redis和Lua脚本来实现一个分布式令牌桶限流器。这里的解决方案将使用Redis的EVAL命令来运行Lua脚本,以确保操作的原子性。




import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class RateLimiter {
 
    private static final String LUA_SCRIPT = 
        "local key = KEYS[1] " +
        "local limit = tonumber(ARGV[1]) " +
        "local current = tonumber(redis.call('get', key) or '0') " +
        "if current + 1 > limit then return 0 else " +
        "redis.call('INCRBY', key, '1') " +
        "redis.call('EXPIRE', key, '10') " +
        "return 1 end";
 
    private Jedis jedis;
    private String key;
    private int limit;
 
    public RateLimiter(Jedis jedis, String key, int limit) {
        this.jedis = jedis;
        this.key = key;
        this.limit = limit;
    }
 
    public boolean isAllowed() {
        Long isAllowed = (Long) jedis.eval(LUA_SCRIPT, 1, key, String.valueOf(limit));
        return isAllowed == 1L;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost");
        RateLimiter rateLimiter = new RateLimiter(jedis, "rate_limit", 10);
 
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            if (rateLimiter.isAllowed()) {
                System.out.println("Request allowed");
            } else {
                System.out.println("Request not allowed, hit the limit");
            }
        }
 
        jedis.close();
    }
}

在这个Java代码示例中,我们定义了一个RateLimiter类,它有一个isAllowed方法,该方法使用了Redis的EVAL命令来运行Lua脚本。Lua脚本会检查当前令牌桶的令牌数是否超过限制,并相应地增加令牌或返回不允许的信号。

这个简单的例子展示了如何使用Redis和Lua脚本来实现分布式系统中的请求限流,这对于防止恶意请求、防止系统被暴力攻击等场景非常有用。

2024-08-11



import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerConfig, ProducerRecord}
import java.util.Properties
 
// 初始化Kafka生产者配置
val props = new Properties()
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka-broker1:9092,kafka-broker2:9092")
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
 
// 创建Kafka生产者实例
val producer = new KafkaProducer[String, String](props)
 
// 发送消息到Kafka的事件日志主题
val eventLogTopic = "events"
producer.send(new ProducerRecord[String, String](eventLogTopic, "event-key", "event-value"))
 
// 关闭生产者实例
producer.close()

这段代码展示了如何使用Apache Kafka的Scala API来创建和配置一个Kafka生产者,并发送一条简单的事件消息到一个指定的Kafka主题。这是实现分布式事件驱动架构的一个基本示例。

2024-08-11

在Spring Cloud环境中,你可能需要使用Elasticsearch作为分布式搜索和数据聚合的工具,同时结合RabbitMQ进行异步通信。以下是一个简化的示例,展示如何在Spring Cloud应用中集成Elasticsearch和RabbitMQ。

  1. 添加依赖(Maven示例):



<!-- Elasticsearch -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
 
<!-- RabbitMQ -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
  1. 配置Elasticsearch和RabbitMQ:



# Elasticsearch
spring.data.elasticsearch.cluster-name=your-cluster-name
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=es-node-1:9300,es-node-2:9300
 
# RabbitMQ
spring.rabbitmq.host=your-rabbitmq-host
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=your-username
spring.rabbitmq.password=your-password
  1. 使用Elasticsearch进行搜索和数据聚合:



@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
 
public List<Item> searchItems(String query) {
    // 使用ElasticsearchTemplate执行搜索
    return elasticsearchTemplate.queryForList(new SimpleQuery(query), Item.class);
}
  1. 使用RabbitMQ进行异步通信:



@Autowired
private RabbitTemplate rabbitTemplate;
 
public void sendMessage(String queueName, Object payload) {
    rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, payload);
}
  1. 集成Elasticsearch集群和RabbitMQ的注意事项:
  • 确保Elasticsearch集群正常运行,并且所有节点都可以被正确解析。
  • 检查RabbitMQ服务是否运行,并且网络连接没有问题。
  • 考虑集群的高可用性和负载均衡。
  • 处理消息队列中的消息,确保消息消费的可靠性。

这个示例展示了如何在Spring Cloud应用中集成Elasticsearch和RabbitMQ。在生产环境中,你需要考虑更多的配置细节,比如集群的管理、资源的隔离、安全性等。

2024-08-11

在Spring Cloud Gateway中,可以通过定义过滤器来实现额外的功能拓展。以下是一个自定义过滤器的例子,该过滤器会在请求被路由之前记录一些信息:




import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.util.Date;
 
public class CustomGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 在发送请求前打印日志
        System.out.println("CustomGlobalFilter started at: " + new Date());
        
        // 可以添加自定义逻辑,例如修改请求头信息等
        // exchange.getRequest().mutate().header("My-Header", "MyValue").build();
 
        // 继续执行下一个过滤器或路由处理
        return chain.filter(exchange).then(Mono.fromRunnable(() -> {
            // 在响应返回后打印日志
            System.out.println("CustomGlobalFilter completed at: " + new Date());
        }));
    }
 
    @Override
    public int getOrder() {
        // 定义过滤器执行顺序,数字越小,优先级越高
        return -1;
    }
}

要使这个自定义过滤器生效,你需要将其注册为Spring Bean:




import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class FilterConfig {
 
    @Bean
    public CustomGlobalFilter customGlobalFilter() {
        return new CustomGlobalFilter();
    }
}

这样,每次请求通过Spring Cloud Gateway时,都会先经过这个自定义的CustomGlobalFilter过滤器,你可以在其中添加任何想要的逻辑。

2024-08-11

以下是在CentOS 7上安装FastDFS的基本步骤,包括编译和配置FastDFS以及FastDFS-nginx-module模块。

  1. 安装依赖项:



sudo yum install -y gcc gcc-c++ make automake autoconf libtool pcre pcre-devel zlib zlib-devel openssl openssl-devel
  1. 下载FastDFS源码并编译安装:



# 下载FastDFS
wget https://github.com/happyfish100/fastdfs/archive/V6.06.tar.gz
# 解压
tar -zxvf V6.06.tar.gz
# 编译安装
cd fastdfs-6.06/
./make.sh
# 安装
./make.sh install
  1. 配置FastDFS:

    复制示例配置文件到 /etc/fdfs




cp /your_path_to/fastdfs-6.06/conf/* /etc/fdfs/

修改 /etc/fdfs/tracker.conf/etc/fdfs/storage.conf 配置文件,设置 base_path 指向你的存储目录。

  1. 启动FastDFS:

    启动tracker服务:




/usr/bin/fdfs_trackerd /etc/fdfs/tracker.conf start

启动storage服务:




/usr/bin/fdfs_storaged /etc/fdfs/storage.conf start
  1. 安装FastDFS-nginx-module模块:



# 下载FastDFS-nginx-module源码
git clone https://github.com/happyfish100/fastdfs-nginx-module.git --branch v1.20
# 下载nginx
wget http://nginx.org/download/nginx-1.15.2.tar.gz
# 解压
tar -zxvf nginx-1.15.2.tar.gz
# 编译nginx
cd nginx-1.15.2/
./configure --add-module=/your_path_to/fastdfs-nginx-module/src
make
sudo make install
  1. 配置nginx与FastDFS整合:

    修改FastDFS-nginx-module源码中的配置文件:




cd /your_path_to/fastdfs-nginx-module/src/
vi config



修改 `ngx_http_fastdfs_module.conf` 文件,配置FastDFS的tracker服务器地址。
  1. 修改nginx配置文件以加载FastDFS模块:



# 复制示例配置文件
cp /your_path_to/fastdfs-nginx-module/src/mod_fastdfs.conf /etc/fdfs/
# 编辑mod_fastdfs.conf
vi /etc/fdfs/mod_fastdfs.conf



修改 `FastDFS tracker_server` 指向你的tracker服务器。
  1. 修改nginx的配置文件以包含FastDFS模块:



# 编辑nginx.conf
vi /usr/local/nginx/conf/nginx.conf



在 `http` 块中添加:



    server {
        listen       80;
        server_name  localhost;
 
        location / {
            root   html;
            index  index.html index.htm;
        }
 
        location /group1/M00 {
            ngx_fastdfs_module;
        }
    }
  1. 重启nginx使配置生效:



sudo /usr/local/nginx/sbin/nginx -s reload
  1. 测试上传文件:

    使用FastDFS提供的测试程序 test.sh 上传文件:




cd /your_path_to/fastdfs-
2024-08-11

在Spring Cloud中整合Sentinel,主要涉及到以下几个步骤:

  1. 引入Sentinel依赖。
  2. 配置Sentinel数据源。
  3. 配置Sentinel dashboard。
  4. 使用注解定义资源,并配置流控规则。

以下是一个简化的示例,展示了如何在Spring Cloud项目中整合Sentinel:




<!-- 在pom.xml中添加Sentinel依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>



# 在application.yml中配置Sentinel
spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 # Sentinel dashboard 地址
        port: 8719 # 默认端口,可以不配置



// 启动类上添加@EnableSentinel注解
@EnableSentinel
@SpringBootApplication
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}



// 在服务提供者中定义受保护的资源和流控规则
@SentinelResource("hello")
public String helloService() {
    return "Hello, Sentinel!";
}

在Sentinel dashboard中配置流控规则,以保护helloService不会被过多请求调用。

注意:具体的Sentinel dashboard配置和使用方法需要根据实际环境和需求进行设置。上述代码仅展示了整合Sentinel的基本步骤。

2024-08-11

在Elasticsearch中,进行更高级的查询,如地理位置查询、高亮搜索结果、过滤等,可以使用Elasticsearch的查询DSL(领域特定语言)。以下是一个使用Elasticsearch DSL进行地理位置查询的例子:




GET /_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "10km",
      "location": {
        "lat": 40,
        "lon": -70
      }
    }
  }
}

这个查询会找到所有距离给定纬度和经度(在这个例子中是纽约)距离不超过10公里的文档。

对于更复杂的查询,例如布尔查询,你可以这样做:




GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "title": "Elasticsearch"
        }
      },
      "filter": {
        "range": {
          "date": {
            "gte": "2015-01-01",
            "lt": "2016-01-01"
          }
        }
      }
    }
  }
}

这个查询会找到所有标题中包含"Elasticsearch"且发布日期在2015年1月1日至2016年1月1日之间的文档。

请注意,这些查询应该在Elasticsearch的REST API中作为请求体发送。对于不同类型的查询,Elasticsearch提供了丰富的查询DSL,可以根据需求进行组合和使用。

2024-08-11

为了避免RabbitMQ丢失消息,你可以启用以下几种机制:

  1. 持久化队列:通过将队列声明为持久化(durable),可以保证队列本身不会丢失消息。
  2. 持久化消息:发送消息时将消息标记为持久化(设置delivery\_mode=2),这样消息会被写入磁盘,即使RabbitMQ服务重启,消息也不会丢失。
  3. 消息确认:如果启用了confirm模式,消息一旦被投递到队列中就会立即被确认,从而减少丢失消息的风险。
  4. 增加消息的TTL(Time-To-Live):设置一个合理的消息过期时间,可以防止因为服务宕机导致的消息积压。
  5. 合理的prefetch count:通过限制消费者同时处理的消息数量,可以避免因为消费者处理能力不足导致的消息堆积。

以下是使用Python的pika库示例代码,演示如何配置持久化队列和持久化消息:




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明一个持久化的队列
channel.queue_declare(queue='persistent_queue', durable=True)
 
# 发送一条持久化的消息
channel.basic_publish(
    exchange='',
    routing_key='persistent_queue',
    body='Hello, RabbitMQ!',
    properties=pika.BasicProperties(
        delivery_mode=2,  # 使消息持久化
    ),
)
 
# 确保消息被消费后发送确认
channel.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
 
# 关闭连接
connection.close()

在实际应用中,你需要根据你的具体需求和RabbitMQ的配置来调整这些设置。

2024-08-11



# 设置Jenkins的用户和用户组
JENKINS_USER="jenkins"
JENKINS_GROUP="jenkins"
 
# 创建Jenkins的主目录
mkdir /home/$JENKINS_USER
chown $JENKINS_USER:$JENKINS_GROUP /home/$JENKINS_USER
 
# 创建Jenkins Dockerfile
cat <<EOF > /home/$JENKINS_USER/Dockerfile
FROM jenkins/jenkins:lts
USER root
ARG dockerGid=0
RUN echo "docker:x:\$dockerGid:docker" >> /etc/group
USER \$JENKINS_USER
EOF
 
# 构建Jenkins Docker镜像
docker build -t my-jenkins:latest /home/$JENKINS_USER
 
# 清理Dockerfile
rm /home/$JENKINS_USER/Dockerfile

这段代码展示了如何创建一个用于Jenkins的Dockerfile,并构建一个自定义的Jenkins Docker镜像。这是在Kubernetes环境中部署分布式Jenkins的一个基本步骤。