2024-09-04

Spring Cloud 本身不提供分布式事务管理的解决方案,但可以通过一些外部的组件来实现分布式事务管理。一个常用的解决方案是使用 Seata,它是一个阿里巴巴开源的分布式事务解决方案。

以下是一个使用 Seata 进行分布式事务管理的简单示例:

  1. 首先,需要在项目中引入 Seata 客户端依赖:



<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
</dependency>
  1. resources 目录下添加 file.confregistry.conf 配置文件,并进行相应配置。

file.conf 示例配置:




service {
  vgroup_mapping.my_test_tx_group = "default"
  default.grouplist = "127.0.0.1:8091"
}

registry.conf 示例配置:




registry {
  type = "file"
 
  file {
    name = "file.conf"
  }
}
  1. 在业务代码中使用 @GlobalTransactional 注解来标注需要进行事务管理的方法:



@GlobalTransactional
public void doBusiness() {
    // 对本地资源的操作
    // ...
 
    // 对远程服务的调用
    // ...
}

确保 Seata Server 正确配置并运行,客户端通过配置指向 Seata Server,并且在业务代码中正确使用 Seata 相关注解和API。

以上只是一个简单的示例,实际使用时需要根据具体的业务场景和架构进行详细配置和编码。

2024-09-04



import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
 
class MySpider(RedisSpider):
    name = 'myspider'
    redis_key = 'myspider:start_urls'
 
    def parse(self, response):
        # 解析响应内容的逻辑
        pass
 
    def closed(self, reason):
        # 当爬虫关闭时需要做的清理工作
        super().closed(reason)
        print(f"Spider {self.name} closed for reason: {reason}")

这个简单的爬虫示例展示了如何使用scrapy_redis库创建一个名为MySpider的Redis爬虫。这个爬虫从myspider:start_urls键中读取起始URL,并在解析每个响应时定义一个parse方法来处理数据提取。当爬虫关闭时,closed方法被调用,并打印关闭的原因。这个例子演示了如何使用scrapy_redis库进行分布式爬取,并且提供了一个简单的模板,方便开发者进行实际项目的爬虫开发。

2024-09-04

在Java中,可以使用Redisson框架来实现分布式锁。以下是一个简单的例子,展示了如何使用Redisson来获取和释放一个锁:

首先,需要添加Redisson的依赖到项目中,例如使用Maven:




<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.XX.X</version> <!-- 使用最新的稳定版本 -->
</dependency>

然后,可以通过以下方式使用Redisson实现分布式锁:




import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
 
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
public class RedissonLockExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 配置RedissonClient
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
 
        // 获取锁对象实例
        RLock lock = redisson.getLock("myLock");
 
        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, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                // 业务逻辑
                System.out.println("Lock acquired");
                // 处理完业务逻辑后释放锁
            } else {
                // 如果未能获取锁,可以做其他事情
                System.out.println("Lock not acquired");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 确保释放锁
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
                System.out.println("Lock released");
            }
        }
 
        // 关闭RedissonClient
        redisson.shutdown();
    }
}

在上述代码中,我们首先配置了RedissonClient,指定了Redis服务器的地址。然后,我们获取了一个锁对象实例,并尝试通过tryLock方法获取锁。如果在指定的等待时间内成功获取锁,就可以执行需要同步的代码。执行完毕后,通过unlock方法释放锁。这里使用了tryLock的带有超时参数的版本来避免死锁。最后,关闭RedissonClient以释放资源。

2024-09-04

以下是一个使用Docker搭建Redis三主三从分布式集群的基本步骤和示例配置:

  1. 安装Docker。
  2. 准备Redis配置文件。
  3. 编写Dockerfile来构建Redis镜像。
  4. 使用Docker Compose启动集群。

准备Redis配置文件

创建一个名为 redis.conf 的配置文件,并设置以下基本配置:




port 6379
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes

编写Dockerfile

创建一个Dockerfile来构建Redis镜像,并安装必要的包和工具:




FROM redis:6.0
 
COPY redis.conf /usr/local/etc/redis/redis.conf
 
CMD [ "redis-server", "/usr/local/etc/redis/redis.conf" ]

使用Docker Compose

创建一个 docker-compose.yml 文件来定义集群服务:




version: '3'
 
services:
  redis1:
    image: your-redis-image
    command: redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf
    ports:
      - "7001:6379"
 
  redis2:
    image: your-redis-image
    command: redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf
    ports:
      - "7002:6379"
 
  redis3:
    image: your-redis-image
    command: redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf
    ports:
      - "7003:6379"
 
  redis4:
    image: your-redis-image
    command: redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf
    ports:
      - "7004:6379"
 
  redis5:
    image: your-redis-image
    command: redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf
    ports:
      - "7005:6379"
 
  redis6:
    image: your-redis-image
    command: redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf
    ports:
      - "7006:6379"

启动集群

运行以下命令来启动集群:




docker-compose up -d
redis-cli --cluster create <ip1>:7001 <ip1>:7002 <ip1>:7003 <ip2>:7004 <ip2>:7005 <ip2>:7006 --cluster-replicas 1

替换 <ip1><ip2> 为你的服务器IP地址或者 localhost,如果你在本地运行。

以上步骤将会启动一个由6个Redis节点组成的集群,其中3个是主节点,而另外3个是它们的从节点。记得在你的实际环境中替换配置文件和Dockerfile中的Redis配置,以及docker-compose.yml文件中的镜像名称。

2024-09-04

Spring Cloud Sleuth 提供了一种简单的方式来追踪分布式系统中的请求链路。以下是如何在 Spring Cloud 应用中集成 Spring Cloud Sleuth 的步骤和示例代码:

  1. 在项目的 pom.xml 文件中添加依赖:



<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 文件中配置(可选):



# application.properties
spring.application.name=my-spring-cloud-application

或者




# application.yml
spring:
  application:
    name: my-spring-cloud-application
  1. 在您的应用代码中,使用 Sleuth 提供的工具来记录日志:



import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class MyController {
 
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(MyController.class);
 
    @GetMapping("/trace")
    public String trace() {
        log.info("Handling trace request");
        // 业务逻辑
        return "Trace ID: " + Span.current().traceId() + " Log ID: " + Span.current().spanId();
    }
}
  1. 将 Sleuth 与 Zipkin 服务器集成,以收集和查看追踪信息:

pom.xml 中添加 Zipkin 依赖:




<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

application.propertiesapplication.yml 中配置 Zipkin 服务器:




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

或者




# application.yml
spring:
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9411
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 # 记录所有请求,可以根据需要调整采样率
  1. 启动 Zipkin 服务器,并访问 Zipkin UI (http://localhost:9411) 来查看追踪信息。

确保您已经启动了 Zipkin 服务器,它默认运行在 9411 端口。

以上步骤提供了一个基本的 Spring Cloud Sleuth 集成指南,用于追踪分布式系统中的请求链路。

2024-09-04



@Configuration
public class SeataAutoConfiguration {
 
    @Value("${spring.application.name}")
    private String applicationName;
 
    @Value("${server.port}")
    private int port;
 
    @Bean
    public ServletRegistrationBean<?> seataServletRegistration() {
        // 注册Seata服务
        SeataServlet seataServlet = new SeataServlet();
        ServletRegistrationBean<SeataServlet> registrationBean = new ServletRegistrationBean<>(seataServlet, "/seata/*");
        registrationBean.setLoadOnStartup(1);
        registrationBean.setAsyncSupported(true);
        return registrationBean;
    }
 
    @Bean
    public RegistryConfig registryConfig() {
        // 指定Seata服务注册中心和配置中心
        RegistryConfig registryConfig = new RegistryConfig();
        registryConfig.setType("file"); // 使用file注册中心
        registryConfig.setFileExtension("reg"); // 指定注册中心的文件扩展名
        return registryConfig;
    }
 
    @Bean
    public Config config() {
        // 配置Seata服务的相关参数
        Config config = new Config();
        config.setType("file"); // 使用file配置中心
        config.setFileExtension("conf"); // 指定配置中心的文件扩展名
        return config;
    }
 
    @Bean
    public ServiceBean serviceBean() {
        // 服务端口设置
        ServiceBean serviceBean = new ServiceBean();
        serviceBean.setPort(port + 1);
        serviceBean.setApplication(applicationName);
        serviceBean.setGroupName("SEATA_GROUP");
        return serviceBean;
    }
 
    @Bean
    public ConsumerConfig consumerConfig() {
        // 消费者配置
        ConsumerConfig consumerConfig = new ConsumerConfig();
        consumerConfig.setRegistry("file");
        return consumerConfig;
    }
 
    @Bean
    public ServerConfig serverConfig() {
        // 服务端配置
        ServerConfig serverConfig = new ServerConfig();
        serverConfig.setPort(port + 2);
        return serverConfig;
    }
 
    @Bean
    public ClientConfig clientConfig() {
        // 客户端配置
        ClientConfig clientConfig = new ClientConfig();
        clientConfig.setServerAddr("127.0.0.1:" + (port + 2));
        return clientConfig;
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Cloud项目中通过配置方式来整合Seata,包括注册Seata的Servlet、配置Seata的注册中心和配置中心,以及配置Seata服务端口和应用信息。这是分布式事务解决方案Seata在Spring Cloud环境下的配置示例。

2024-09-04



import redis
from scrapy.utils.project import get_project_settings
 
class RedisSpiderMiddleware:
    """Spider中间件,用于处理爬虫的Redis相关操作"""
    
    def __init__(self, server, key):
        self.server = server
        self.key = key
        self.priority = 1000
 
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        """使用爬虫设置初始化中间件"""
        settings = get_project_settings()
        server = redis.StrictRedis(host=settings['REDIS_HOST'], 
                                   port=settings['REDIS_PORT'], 
                                   db=settings['REDIS_DB'])
        key = settings.get('REDIS_START_URLS_KEY', 'scrapy:start_urls')
        return cls(server, key)
 
    def process_spider_open(self, spider):
        """爬虫开启时,从Redis中获取起始URLs"""
        start_urls = self.server.lrange(self.key, 0, -1)
        for url in start_urls:
            spider.crawler.engine.crawl(spider.make_requests_from_url(url), spider)
 
    def process_spider_output(self, response, result, spider):
        """爬虫产生输出时,将新的items和requests存储到Redis中"""
        for item in result:
            if isinstance(item, dict):
                # 将Item存储到Redis中
                pass
            elif isinstance(item, Request):
                # 将Request的callback和priority记录到Redis中
                pass
        return result
 
    def process_spider_exception(self, response, exception, spider):
        """爬虫异常处理"""
        # 异常处理逻辑
        pass
 
    def process_start_requests(self, start_requests, spider):
        """处理起始请求"""
        for req in start_requests:
            self.server.rpush(self.key, req.url)
            yield req

这个示例代码展示了如何使用Redis来管理Scrapy爬虫的起始URLs和处理过程中产生的Items和Requests。它提供了一个基本框架,开发者可以根据实际需求进一步完善具体的存储逻辑。

2024-09-04

由于提问中没有具体的编程问题,我将提供一个针对如何使用PolarDB-X的简单示例。以下是一个简单的Python脚本,用于连接PolarDB-X数据库并执行一个查询:




import pymysql
 
# 连接PolarDB-X配置
config = {
    'host': 'your-polardbx-endpoint',
    'port': 3306,
    'user': 'your-username',
    'password': 'your-password',
    'db': 'your-database',
    'charset': 'utf8mb4',
    'cursorclass': pymysql.cursors.DictCursor
}
 
# 连接数据库
connection = pymysql.connect(**config)
 
try:
    # 创建游标对象
    with connection.cursor() as cursor:
        # 编写SQL语句
        sql = "SELECT * FROM your_table LIMIT 10"
        # 执行SQL语句
        cursor.execute(sql)
        # 获取查询结果
        results = cursor.fetchall()
        # 输出结果
        for row in results:
            print(row)
finally:
    connection.close()  # 关闭数据库连接

在这个脚本中,我们首先导入了pymysql库,这是一个用于连接MySQL数据库的Python库。然后,我们定义了一个配置字典,包含PolarDB-X的连接信息。接着,我们使用pymysql.connect方法建立连接。在try-finally语句中,我们通过创建游标对象来执行SQL查询,并打印结果。最后,不论发生什么,我们都确保关闭了数据库连接。

请注意,您需要将your-polardbx-endpointyour-usernameyour-passwordyour-databaseyour-table替换为您的实际PolarDB-X连接信息和目标表名。

2024-09-04



import redis
import time
import uuid
 
class RedisLock:
    def __init__(self, client: redis.Redis, lock_name: str, lock_timeout: int = 10):
        self.client = client
        self.lock_name = lock_name
        self.lock_timeout = lock_timeout
 
    def acquire_lock(self):
        identifier = str(uuid.uuid4())
        end = time.time() + self.lock_timeout
        while time.time() < end:
            if self.client.set(self.lock_name, identifier, ex=self.lock_timeout, nx=True):
                return identifier
            time.sleep(0.001)
        return False
 
    def release_lock(self, identifier):
        pipe = self.client.pipeline(True)
        while True:
            try:
                pipe.watch(self.lock_name)
                if pipe.get(self.lock_name) == identifier:
                    pipe.multi()
                    pipe.delete(self.lock_name)
                    pipe.execute()
                    return True
                pipe.unwatch()
                break
            except redis.exceptions.WatchError:
                pass
        return False
 
# 使用示例
client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
lock = RedisLock(client, "my_lock")
identifier = lock.acquire_lock()
if identifier:
    try:
        # 在这里执行需要互斥访问的代码
        print("Lock acquired and executed code")
    finally:
        lock.release_lock(identifier)
else:
    print("Could not acquire lock")

这段代码实现了一个基于Redis的分布式锁,使用Python语言和redis-py库。它提供了一种方法来避免多个服务实例同时写入数据或执行特定操作。锁通过一个唯一标识符来释放,确保只有获得锁的服务实例能够执行操作。这是构建微服务时常用的一种技术,以确保数据的一致性和系统的可靠性。

2024-09-04

在Spring Cloud Alibaba整合Seata进行分布式事务管理时,你需要按照以下步骤进行操作:

  1. 引入Seata相关依赖。
  2. 配置Seata服务器地址和应用名。
  3. 配置分布式事务管理规则。
  4. 使用@GlobalTransactional注解标注你的分布式事务方法。

以下是一个简单的示例:

步骤1:添加Maven依赖




<dependencies>
    <!-- Seata 客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>io.seata</groupId>
        <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>你的Seata版本</version>
    </dependency>
    <!-- Spring Cloud Alibaba 分布式事务 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

步骤2:配置application.yml




spring:
  cloud:
    alibaba:
      seata:
        tx-service-group: my_tx_group
        service:
          vgroup-mapping: my_tx_group=default
          grouplist: default:你的Seata服务器地址:8091

步骤3:配置分布式事务规则

在你的业务代码中使用@GlobalTransactional注解。

步骤4:使用@GlobalTransactional




import io.seata.spring.annotation.GlobalTransactional;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
@Service
public class YourService {
 
    @Autowired
    private FirstService firstService;
    @Autowired
    private SecondService secondService;
 
    @GlobalTransactional
    public void yourBusinessMethod() {
        // 调用第一个服务的方法
        firstService.firstMethod();
        // 调用第二个服务的方法
        secondService.secondMethod();
    }
}

确保你的服务firstServicesecondService的方法firstMethodsecondMethod都使用了@Transactional注解,并且这些本地事务可以被Seata无缝集成进入全局分布式事务。