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Spring Boot+Atomikos进行多数据源的分布式事务管理详解和实例
System
2024-09-04
所有,java



import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.transaction.annotation.EnableTransactionManagement;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import com.atomikos.icatch.jta.UserTransactionImp;
import com.atomikos.icatch.config.UserTransactionServiceImp;
import javax.transaction.UserTransaction;
import javax.sql.XADataSource;
import com.atomikos.icatch.config.Configuration;
import com.atomikos.icatch.config.ImplicitTransactionManager;
import com.atomikos.jdbc.AtomikosDataSourceBean;
 
@Configuration
@EnableTransactionManagement
public class TransactionConfig {
 
    @Bean(initMethod = "init", destroyMethod = "close")
    public UserTransactionImp userTransaction() {
        UserTransactionImp userTransaction = new UserTransactionImp();
        userTransaction.setTransactionTimeout(600000);
        return userTransaction;
    }
 
    @Bean(initMethod = "init", destroyMethod = "close")
    public UserTransactionServiceImp userTransactionService() {
        UserTransactionServiceImp userTransactionService = new UserTransactionServiceImp();
        userTransactionService.setMaxTransactions(100);
        userTransactionService.setTransactionTimeout(600000);
        return userTransactionService;
    }
 
    @Bean
    public ImplicitTransactionManager implicitTransactionManager() {
        ImplicitTransactionManager implicitTransactionManager = new ImplicitTransactionManager();
        implicitTransactionManager.setAllowNestedTransactions(true);
        return implicitTransactionManager;
    }
 
    @Bean(initMethod = "init", destroyMethod = "close")
    public AtomikosDataSourceBean dataSource1(@Qualifier("xadsDataSource1") XADataSource xaDataSource) {
        AtomikosDataSourceBean ds = new AtomikosDataSourceBean();
        ds.setXaDataSource(xaDataSource);
        ds.setUniqueResourceName("dataSource1");
        ds.setMinPoolSize(5);
        ds.setMaxPoolSize(20);
        ds.setMaxLifetime(18
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《MySQL DBA: 分布式事务》
System
2024-09-04
所有,数据库

在MySQL中，分布式事务通常是通过XA事务（eXtended Architecture Transactions）来管理的。XA事务是一个分布式事务模型，它允许多个资源管理器（如数据库）参与全局事务。

以下是使用XA事务的基本步骤：

  1. 准备：开始一个全局事务并获取一个事务ID。
  2. 准备：对每个参与资源管理器执行XA READ ONLY命令，以确保事务可以成功执行。
  3. 执行：对每个参与资源管理器执行必要的操作。
  4. 提交：对每个参与资源管理器执行XA PREPARE命令。
  5. 提交：如果所有资源管理器都准备好提交，执行XA COMMIT以提交全局事务。

这里是一个简化的例子，演示如何在MySQL中使用XA事务：




-- 连接到MySQL服务器
 
-- 开始一个新的全局事务并获取一个事务ID
XA START 'my_transaction_id';
 
-- 对第一个资源管理器的操作
-- 假设我们操作的是名为db1的数据库
USE db1;
UPDATE some_table SET some_column = 'value' WHERE some_condition;
 
-- 对第二个资源管理器的操作
-- 假设我们操作的是名为db2的数据库
USE db2;
INSERT INTO some_table (some_column) VALUES ('value');
 
-- 准备提交全局事务
-- 对每个资源管理器执行XA PREPARE
XA PREPARE 'my_transaction_id';
 
-- 提交全局事务
XA COMMIT 'my_transaction_id';

请注意，实际使用时，你需要替换my_transaction_id、数据库名称、表和列名以及条件来匹配你的具体情况。同时，确保所有参与的资源管理器都支持XA事务并且配置正确。

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Spring Cloud 分布式事务管理
System
2024-09-04
所有,java

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. 在 resources 目录下添加 file.conf 和 registry.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。

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千万级分布式爬虫：Scrapy-Redis 深入解析与实战
System
2024-09-04
所有,redis



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。

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Redisson实现分布式锁
System
2024-09-04
所有,redis

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。

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基于Docker 搭建Redis三主三从分布式集群
System
2024-09-04
所有,redis

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> 和 <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。

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Spring Cloud Sleuth 分布式请求链路追踪
System
2024-09-04
所有,java

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. 在 application.properties 或 application.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：

在 pom.xml 中添加 Zipkin 依赖：




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

在 application.properties 或 application.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。

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微服务: Seata AT springCloud整合分布式事务以配置方式(中篇)
System
2024-09-04
所有,java



@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。

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探索分布式爬虫的新境界：Scrapy-Redis 深度解析
System
2024-09-04
所有,redis



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。

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DBA福利：云原生分布式数据库 PolarDB-X 操作指南
System
2024-09-04
所有,数据库

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-endpoint、your-username、your-password、your-database和your-table替换为您的实际PolarDB-X连接信息和目标表名。

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