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



# 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。

2024-08-11



import io.minio.MinioClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class MinioConfig {
 
    @Value("${minio.url}")
    private String minioUrl;
 
    @Value("${minio.accessKey}")
    private String minioAccessKey;
 
    @Value("${minio.secretKey}")
    private String minioSecretKey;
 
    @Bean
    public MinioClient minioClient() {
        try {
            return new MinioClient(minioUrl, minioAccessKey, minioSecretKey);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("Error while initializing MinioClient", e);
        }
    }
}

这段代码定义了一个配置类,它使用Spring的@Configuration注解标注该类,表示这是一个配置类。@Value注解用于注入配置文件中定义的MinIO服务器的URL、访问密钥和秘密密钥。minioClient()方法使用@Bean注解标注,Spring将会自动调用这个方法来创建一个MinIO客户端的实例,并将其注册为一个Bean,以便其他组件可以使用它来执行MinIO相关的操作。如果在创建MinIO客户端实例时出现任何异常,它将抛出一个运行时异常。

2024-08-11

由于篇幅所限,我将提供一个简化的核心函数示例,展示如何在Vue前端和Spring Cloud后端之间实现微服务间的通信。

后端服务提供API接口(Spring Cloud微服务端)




// 假设有一个物流服务的控制器
@RestController
@RequestMapping("/logistics")
public class LogisticsController {
 
    // 查询所有快递公司信息
    @GetMapping("/companies")
    public ResponseEntity<List<ShippingCompany>> getAllShippingCompanies() {
        List<ShippingCompany> companies = logisticsService.findAllCompanies();
        return ResponseEntity.ok(companies);
    }
 
    // ...其他API方法
}

前端Vue客户端调用API




<template>
  <div>
    <ul>
      <li v-for="company in companies" :key="company.id">{{ company.name }}</li>
    </ul>
  </div>
</template>
 
<script>
import axios from 'axios';
 
export default {
  data() {
    return {
      companies: []
    };
  },
  created() {
    this.fetchCompanies();
  },
  methods: {
    async fetchCompanies() {
      try {
        const response = await axios.get('/logistics/companies');
        this.companies = response.data;
      } catch (error) {
        console.error('Error fetching shipping companies:', error);
      }
    }
  }
};
</script>

在这个例子中,我们创建了一个简单的Vue组件,它在创建时调用一个方法来从后端获取快递公司的列表。这里使用了axios库来发送HTTP GET请求,并将结果存储在本地状态中以用于渲染。这个例子展示了前后端交互的核心步骤,但在实际应用中还需要考虑更多的安全性、错误处理等方面。

2024-08-11

在Elasticsearch中,搜索可以通过使用Elasticsearch的查询DSL来实现。以下是一个简单的Elasticsearch搜索请求的例子,它使用了match查询来搜索content字段中包含单词"elasticsearch"的文档:




GET /_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "elasticsearch"
    }
  }
}

更复杂的搜索可以结合多种查询类型,如bool查询,它可以组合其他查询,如must, should, must_not子句。




GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "content": "elasticsearch" }},
        { "match": { "status": "active" }}
      ],
      "must_not": [
        { "match": { "retired": "true" }}
      ]
    }
  }
}

此外,Elasticsearch还支持高级查询如function_score查询,它允许你定义复杂的评分函数来影响搜索结果的排名。




GET /_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "content": "elasticsearch"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "filter": { "match": { "type": "article" }},
          "weight": 5
        }
      ],
      "boost_mode": "multiply"
    }
  }
}

以上代码仅展示了Elasticsearch查询DSL的一部分功能。实际应用中,你可以根据需求组合不同的查询类型以满足复杂的搜索需求。

2024-08-11

以下是一个基于CentOS的Spark开发环境搭建的简化版本,包括了安装Java和Scala,以及配置Spark。




# 更新系统
sudo yum update -y
 
# 安装Java
sudo yum install java-1.8.0-openjdk-devel -y
 
# 验证Java安装
java -version
 
# 下载Scala
wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.15/scala-2.12.15.tgz
 
# 解压Scala
tar -xvf scala-2.12.15.tgz
 
# 移动Scala到合适的位置
sudo mv scala-2.12.15 /usr/local/scala
 
# 配置环境变量
echo 'export SCALA_HOME=/usr/local/scala' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin' >> ~/.bashrc
 
# 应用环境变量更改
source ~/.bashrc
 
# 验证Scala安装
scala -version
 
# 下载Spark
wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.2.1/spark-3.2.1-bin-hadoop3.2.tgz
 
# 解压Spark
tar -xvf spark-3.2.1-bin-hadoop3.2.tgz
 
# 移动Spark到合适的位置
sudo mv spark-3.2.1-bin-hadoop3.2 /usr/local/spark
 
# 配置环境变量
echo 'export SPARK_HOME=/usr/local/spark' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin' >> ~/.bashrc
 
# 应用环境变量更改
source ~/.bashrc
 
# 验证Spark安装
spark-shell

以上脚本提供了从基本系统更新到安装Java、Scala和Spark的全过程,并配置了环境变量,使得可以在命令行中运行Spark。在运行这些命令之前,请确保你的CentOS虚拟机可以连接到互联网,以便下载所需的文件。

2024-08-11



from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch(hosts=["localhost:9200"])
 
# 创建一个新索引
index_name = 'test_index'
create_index_response = es.indices.create(index=index_name, ignore=400)
print(create_index_response)
 
# 定义一个文档并添加到索引
document = {
    'author': 'test_author',
    'text': 'Sample document',
    'timestamp': datetime.now()
}
 
# 索引文档
index_document_response = es.index(index=index_name, id=1, document=document)
print(index_document_response)
 
# 获取并打印文档
get_document_response = es.get(index=index_name, id=1)
print(get_document_response)
 
# 更新文档
update_response = es.update(index=index_name, id=1, document={'doc': {'text': 'Updated document'}})
print(update_response)
 
# 删除索引
delete_index_response = es.indices.delete(index=index_name, ignore=[400, 404])
print(delete_index_response)

这段代码展示了如何使用Elasticsearch Python API进行基本的索引库操作,包括创建新索引、添加文档、检索文档、更新文档以及删除索引。代码简洁明了,注重于展示核心功能,便于理解和学习。

2024-08-11

由于篇幅所限,我无法提供完整的代码实现。但我可以提供一个简化的微服务架构设计的例子,以及一些核心组件的代码示例。

假设我们有一个家教信息微服务,我们可以设计它的基本架构如下:

  1. 服务注册与发现:使用Spring Cloud Netflix Eureka。
  2. 客户端负载均衡:使用Spring Cloud Netflix Ribbon或Spring Cloud LoadBalancer。
  3. 服务间调用:使用Spring Cloud OpenFeign。
  4. 配置管理:使用Spring Cloud Config。
  5. 服务熔断器:使用Spring Cloud Netflix Hystrix。
  6. 路由网关:使用Spring Cloud Gateway。

以下是一个使用Spring Cloud Feign Client的示例代码:




@FeignClient(name = "tutor-service", url = "http://tutor-service-url")
public interface TutorClient {
    @GetMapping("/tutors/{id}")
    Tutor getTutorById(@PathVariable("id") Long id);
 
    @PostMapping("/tutors")
    Tutor createTutor(@RequestBody Tutor tutor);
 
    // 其他CRUD操作
}

这个接口定义了对家教服务的REST API调用。Spring Cloud Feign会自动实现服务发现和负载均衡。

请注意,这些代码只是框架的一部分,并且需要完整的Spring Cloud配置才能运行。在实际项目中,你还需要配置服务注册中心(如Eureka Server),以及其他基础设施服务(如配置服务器等)。

由于篇幅限制,我不能提供完整的项目代码。但是,我可以提供一个简化的微服务架构设计的例子,以及一些核心组件的代码示例。这应该足够帮助开发者入门并实现一个微服务项目的基本功能。

2024-08-11



from celery import Celery
 
# 创建Celery实例
app = Celery('my_task', broker='redis://localhost:6379/0')
 
# 定义一个Celery任务
@app.task
def add(x, y):
    return x + y
 
# 使用Celery任务
result = add.delay(4, 4)
print(result.result)  # 输出: 8

这段代码演示了如何使用Celery创建一个简单的分布式任务。首先,我们创建了一个Celery实例,指定了要使用的消息代理(这里是Redis)。然后,我们定义了一个名为add的任务,该任务接受两个参数并返回它们的和。最后,我们调用add.delay()来异步执行任务,并打印出结果。这个例子简单明了地展示了Celery的基本使用方法。