2024-08-11

Spring Cloud RSocket 是一个基于 RSocket 协议的项目,它提供了在 Spring Cloud 服务中使用 RSocket 的工具和抽象。RSocket 是一种二进制的网络协议,设计用于提供更高效的数据传输和更低的开销。

以下是一个简单的例子,展示如何使用 Spring Cloud RSocket 创建一个服务提供者和消费者。

服务提供者 (Provider):

  1. 添加依赖到 pom.xml:



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-rsocket</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置 RSocket 服务:



@Configuration
public class RSocketConfiguration {
    @Bean
    public RSocketServiceRegistration rsocketServiceRegistration(MyService service) {
        return RSocketServiceRegistration.builder()
                .service(MyService.class, service)
                .dataMimeType(MimeTypeUtils.APPLICATION_JSON_VALUE)
                .build();
    }
}
  1. 提供服务接口:



public interface MyService {
    Mono<String> hello(String name);
}
 
@Service
public class MyServiceImpl implements MyService {
    @Override
    public Mono<String> hello(String name) {
        return Mono.just("Hello " + name);
    }
}

服务消费者 (Consumer):

  1. 添加依赖到 pom.xml:



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-rsocket-core</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 使用 RSocket 客户端调用服务:



@Service
public class MyRSocketService {
 
    private RSocketRequester rSocketRequester;
 
    public MyRSocketService(RSocketRequester.Builder builder) {
        this.rSocketRequester = builder.tcp("localhost", 7000)
                .dataMimeType(MimeTypeUtils.APPLICATION_JSON_VALUE)
                .connectTcp(Duration.ofSeconds(10));
    }
 
    public Mono<String> callHelloService(String name) {
        return rSocketRequester.route("hello")
                .data(name)
                .retrieveMono(String.class);
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个简单的服务提供者和消费者,服务提供者使用 RSocket 协议暴露了一个 hello 方法,服务消费者使用 RSocket 客户端连接到服务提供者并调用这个方法。

注意:这只是一个简化的例子,实际使用时需要更多的配置和安全措施。

2024-08-11

Spring整合RabbitMQ通常涉及以下步骤:

  1. 添加依赖:确保在项目的pom.xml中添加了Spring AMQP和RabbitMQ的依赖。



<dependencies>
    <!-- Spring AMQP 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.amqp</groupId>
        <artifactId>spring-rabbit</artifactId>
        <version>2.2.18.RELEASE</version>
    </dependency>
    <!-- RabbitMQ 客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>com.rabbitmq</groupId>
        <artifactId>amqp-client</artifactId>
        <version>5.9.0</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置RabbitMQ连接:在Spring配置文件中配置RabbitMQ连接信息。



<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
                           http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">
 
    <bean id="connectionFactory" class="org.springframework.amqp.rabbit.connection.CachingConnectionFactory">
        <property name="host" value="localhost"/>
        <property name="port" value="5672"/>
        <property name="username" value="guest"/>
        <property name="password" value="guest"/>
    </bean>
 
    <bean id="rabbitTemplate" class="org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate">
        <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory"/>
    </bean>
 
</beans>
  1. 配置Queue、Exchange和Binding:在Spring配置文件中声明队列、交换器和绑定关系。



<rabbit:queue id="myQueue" name="myQueue" />
 
<rabbit:direct-exchange name="myExchange">
    <rabbit:bindings>
        <rabbit:binding queue="myQueue" key="myRoutingKey" />
    </rabbit:bindings>
</rabbit:direct-exchange>
  1. 发送和接收消息:使用RabbitTemplate发送消息,并编写消息监听器处理接收到的消息。



// 发送消息
rabbitTemplate.convertAndSend("myExchange", "myRoutingKey", "Hello RabbitMQ!");
 
// 接收消息
@Component
public class MyMessageListener implements MessageListener {
    public void onMessage(Message message) {
        System.out.println("Received message: " + new String(message.getBody()));
    }
}
  1. 配置监听器容器:在Spring配置文件中配置消息监听器容器,并指定队列和监听器。



<rabbit:listener-container connection-factory="connectionFactory">
    <rabbit:listener ref="myMessageListener" method="onMessage"
2024-08-11

以下是一个简单的WebSocket中间件实现的示例,使用Python语言和Flask框架。

首先,安装Flask:




pip install Flask

然后,编写WebSocket中间件:




from flask import Flask, request
from geventwebsocket.handler import WebSocketHandler
from gevent.pywsgi import WSGIServer
from geventwebsocket.websocket import WebSocket
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/ws')
def ws():
    # 检查是否是WebSocket请求
    if request.environ.get('wsgi.websocket') is None:
        return 'Must be a WebSocket request.'
    else:
        ws = request.environ['wsgi.websocket']
        while True:
            message = ws.receive()
            if message is not None:
                # 处理接收到的消息
                ws.send(message)  # 将接收到的消息发送回客户端
 
if __name__ == "__main__":
    # 使用gevent WebSocketServer运行Flask应用
    server = WSGIServer(('', 5000), app, handler_class=WebSocketHandler)
    server.serve_forever()

这个示例使用了gevent库来处理WebSocket请求。当客户端连接到ws路由时,服务器接收WebSocket请求,并进入一个循环,处理来自客户端的消息。收到的每条消息都会被发回给客户端。这只是一个简单的示例,实际的应用可能需要更复杂的逻辑处理。

2024-08-11

在Go中优雅地记录操作日志通常涉及到以下几个步骤:

  1. 选择一个日志库,如log标准库、logruszap
  2. 定义日志格式,包括时间戳、日志级别、文件名、行号等。
  3. 使用一个单独的包来管理日志,以便在整个应用程序中统一使用。

以下是使用logrus库的一个简单示例:

首先,安装logrus




go get github.com/sirupsen/logrus

然后,创建一个日志初始化文件,如logger.go




package logger
 
import (
    "github.com/sirupsen/logrus"
    "os"
)
 
var Log = logrus.New()
 
func init() {
    Log.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})
    Log.SetOutput(os.Stdout)
    Log.SetLevel(logrus.InfoLevel)
}

在其他文件中使用日志:




package main
 
import (
    "github.com/yourusername/yourapp/logger"
)
 
func main() {
    logger.Log.Info("This is an info log message")
    logger.Log.Error("This is an error log message")
}

这个例子中,我们定义了一个全局变量Log,并在包初始化时设置了日志的格式和输出级别。在main函数中,我们通过导入的logger包来记录日志。这样,我们就可以在整个应用程序中统一地管理日志,并且可以通过简单地修改logger文件来调整日志行为。

2024-08-11

要在Spring Cloud微服务中集成Sleuth和Zipkin进行链路追踪,你需要按照以下步骤操作:

  1. 在所有微服务中添加Sleuth依赖。
  2. 将Zipkin服务器集成到你的微服务架构中。

以下是具体操作步骤和示例代码:

步骤1:添加Sleuth依赖

在Spring Cloud项目的pom.xml中添加Sleuth和Zipkin sender的依赖。




<!-- Spring Cloud Sleuth -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<!-- Zipkin server sender -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>

步骤2:配置Zipkin

application.propertiesapplication.yml中配置Zipkin服务器的URL。




# application.properties
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411
spring.sleuth.sampler.probability=1.0 # 设置为1.0表示记录所有请求,可根据需要调整采样率

步骤3:启动Zipkin服务器

你可以使用Spring Cloud提供的开箱即用的Zipkin服务器。




# 使用Docker启动Zipkin
docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

步骤4:启动微服务

启动你的微服务,并确保它们将跟踪信息发送到Zipkin服务器。

完成以上步骤后,你的微服务将会向Zipkin发送跟踪信息,并且可以在Zipkin UI中查看服务间调用的链路信息。

2024-08-11

以下是使用Docker搭建Nginx和PHP-FPM的示例代码:

首先,创建一个名为docker-compose.yml的文件,内容如下:




version: '3'
 
services:
  nginx:
    image: nginx:latest
    ports:
      - "80:80"
    volumes:
      - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
      - ./html:/usr/share/nginx/html
    depends_on:
      - php-fpm
    networks:
      - app-network
 
  php-fpm:
    image: php:7.4-fpm
    volumes:
      - ./html:/usr/share/nginx/html
    networks:
      - app-network
 
networks:
  app-network:
    driver: bridge

然后,创建一个名为nginx.conf的文件,用于配置Nginx:




user  nginx;
worker_processes  1;
 
error_log  /var/log/nginx/error.log warn;
pid        /var/run/nginx.pid;
 
events {
    worker_connections  1024;
}
 
http {
    include       /etc/nginx/mime.types;
    default_type  application/octet-stream;
 
    #log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
    #                  '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
    #                  '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
 
    #access_log  /var/log/nginx/access.log  main;
 
    sendfile        on;
    #tcp_nopush     on;
 
    keepalive_timeout  65;
 
    #gzip  on;
 
    server {
        listen       80;
        server_name  localhost;
 
        #charset koi8-r;
 
        #access_log  /var/log/nginx/host.access.log  main;
 
        location / {
            root   /usr/share/nginx/html;
            index  index.php index.html index.htm;
        }
 
        #error_page  404              /404.html;
 
        # redirect server error pages to the static page /50x.html
        #
        #error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        #location = /50x.html {
        #    root   /usr/share/nginx/html;
        #}
 
        # pass the PHP scripts to FastCGI server listening on 127.0.0.1:9000
        #
        location ~ \.php$ {
            root           /usr/share/nginx/html;
            fastcgi_pass    php-fpm:9000;
            fastcgi_index  index.php;
            fastcgi_param  SCRIPT_FILENAME  $document_root$fastcgi_script_name;
            include        fastcgi_params;
        }
    }
}

最后,在html目录中创建一个简单的index.php文件,以便Nginx可以处理PHP请求:




<?php
echo "Hello, World!";

在这个配置中,Nginx接收到.php请求时会转发给php-fpm服务,而php-fpm服务处理这些请求。

要启动服务,只需在包含这些文件的目录中运行以下命令:




docker-compose up -d

这将启动Nginx和PHP-FPM容器,并在后台运行。打开浏览器,访问服务器的IP地址或域名,你应该能看到Hello, World!的输出。

2024-08-11

Java常用的中间件有:

  1. 消息中间件:Apache Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ。
  2. 分布式服务:Dubbo、Spring Cloud。
  3. 分布式任务调度:Elastic-Job、XXL-JOB。
  4. 数据访问:MyBatis、Hibernate。
  5. 数据库连接池:HikariCP、Druid。
  6. 分布式事务:Seata。
  7. 服务网格:Istio。
  8. 服务注册与发现:Zookeeper、Eureka。
  9. 全文搜索:Elasticsearch、Solr。
  10. 分布式缓存:Redis、Memcached。
  11. 数据库中间件:ShardingSphere、MyCAT。
  12. 系统监控:Prometheus、Grafana。
  13. 分布式锁:RedLock。
  14. 分布式配置中心:Apollo、Spring Cloud Config。
  15. 负载均衡:Nginx、OpenResty。
  16. 服务容错保护:Hystrix、Resilience4j。
  17. 分布式会话:Spring Session。
  18. 事件驱动:Spring Cloud Stream。
  19. 服务端点检查工具:Spring Boot Actuator。

更新中...

2024-08-11

在微服务架构中,使用消息队列(MQ)服务进行异步通信是一种常见的模式。以下是一个使用RabbitMQ实现的简单示例:

首先,需要安装RabbitMQ并确保其正常运行。

然后,可以使用以下代码来发送和接收消息:

生产者(发送消息):




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
 
# 发送消息
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
 
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
 
# 关闭连接
connection.close()

消费者(接收消息并处理):




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
 
# 定义回调函数来处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
# 开始监听并接收消息,并指定回调函数
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
# 开始监听消息
channel.start_consuming()

确保先运行消费者来监听队列,然后生产者可以发送消息。当消费者接收到消息时,会调用callback函数来处理接收到的消息。

2024-08-11

在ASP.NET Core中,可以通过定义一个类来实现自定义的中间件。这个类需要实现IMiddleware接口或者使用更简单的方式,直接使用扩展方法UseRun

下面是一个简单的自定义中间件的例子:




public class CustomMiddleware
{
    private readonly RequestDelegate _next;
 
    public CustomMiddleware(RequestDelegate next)
    {
        _next = next;
    }
 
    public async Task InvokeAsync(HttpContext context)
    {
        // 在调用下一个中间件之前可以做的一些操作
        // ...
 
        // 调用下一个中间件
        await _next(context);
 
        // 在调用下一个中间件之后可以做的一些操作
        // ...
    }
}
 
// 在Startup.cs中配置中间件
public void Configure(IApplicationBuilder app)
{
    app.UseMiddleware<CustomMiddleware>();
    // 其他中间件配置
}

在这个例子中,CustomMiddleware类实现了InvokeAsync方法,该方法是中间件的核心处理逻辑。在HTTP请求处理的正确和错误分支,你可以执行自定义的逻辑,例如日志记录、身份验证、响应缓存等。

Configure方法中,通过UseMiddleware<CustomMiddleware>()将自定义中间件添加到请求处理管道中。这样,每次请求经过这个管道时,都会触发CustomMiddleware中定义的逻辑。

2024-08-11



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.env.EnvironmentPostProcessor;
import org.springframework.core.env.ConfigurableEnvironment;
import org.springframework.core.env.MapPropertySource;
 
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
public class MiddlewarePerformanceTuningEnvironmentPostProcessor implements EnvironmentPostProcessor {
 
    @Override
    public void postProcessEnvironment(ConfigurableEnvironment environment, SpringApplication application) {
        Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
 
        // 根据具体的中间件调优参数进行设置
        // 例如,对于RabbitMQ,可以设置以下参数来提高性能:
        properties.put("spring.rabbitmq.cache.channel.checkout-timeout", 0);
        properties.put("spring.rabbitmq.cache.channel.size", 20);
        properties.put("spring.rabbitmq.cache.connection.mode", "CONNECTION");
        properties.put("spring.rabbitmq.cache.connection.size", 10);
 
        // 将调优参数以MapPropertySource的形式添加到Spring Environment中
        // 确保在Spring Boot配置文件加载之前应用这些调优参数
        environment.getPropertySources().addFirst(new MapPropertySource("MiddlewarePerformanceTuning", Collections.unmodifiableMap(properties)));
    }
 
    // 主类中的main方法用于启动Spring Boot应用
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MiddlewarePerformanceTuningEnvironmentPostProcessor.class, args);
    }
}

这个代码示例展示了如何实现EnvironmentPostProcessor接口,并在postProcessEnvironment方法中根据具体的中间件调整参数。在这个例子中,我们调整了RabbitMQ的参数,以提高其性能。这种方式确保了在Spring Boot应用程序启动时就应用了这些调优参数。