2024-08-23

在使用RabbitMQ实现分布式事务时,可以使用以下步骤:

  1. 使用RabbitMQ的“发送方确认”模式来确保消息生产者成功发送消息到队列。
  2. 将消息的“delivery mode”设置为2,将消息设置为持久化,确保消息不会因为RabbitMQ服务器的崩溃而丢失。
  3. 使用RabbitMQ的“持久化交换器”和“持久化队列”来确保消息不会因为RabbitMQ服务器的崩溃而丢失。
  4. 使用RabbitMQ的“消费者确认”模式来确保消息消费者成功处理完消息。

以下是Python代码示例,使用pika库实现上述步骤:




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 确保队列存在,设置为持久化
channel.queue_declare(queue='my_queue', durable=True)
 
# 发送消息
channel.basic_publish(
    exchange='',
    routing_key='my_queue',
    body='Hello, RabbitMQ!',
    properties=pika.BasicProperties(
        delivery_mode=2,  # 将消息设置为持久化
    ),
)
 
# 关闭连接
connection.close()

在消费者端,你需要启用确认模式,并处理消息。




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 确保队列存在,设置为持久化
channel.queue_declare(queue='my_queue', durable=True)
 
# 定义回调函数处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f"Received {body}")
 
# 开启确认模式,并设置回调函数
channel.basic_consume(
    queue='my_queue',
    on_message_callback=callback,
    auto_ack=False,  # 关闭自动确认
)
 
print('Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
 
# 开始监听消息
channel.start_consuming()

以上代码仅展示了如何使用RabbitMQ实现消息的生产和消费,并确保消息的持久化。在实际的分布式事务场景中,可能还需要结合数据库事务、两阶段提交(2PC)或者使用RabbitMQ的“发布确认”模式来保证事务的最终一致性。

2024-08-23

以下是搭建高可用RocketMQ集群的核心步骤,并非完整的实例代码:

  1. 准备服务器环境:确保每台服务器上安装了Java环境,并且版本符合RocketMQ要求。
  2. 下载并解压RocketMQ:从官网下载RocketMQ二进制包,并解压到指定目录。
  3. 配置名称服务器(Name Server):

    • 在每台服务器上创建配置文件conf/broker.conf,设置brokerRoleASYNC_MASTERSLAVE,并指定名称服务器地址。
  4. 启动名称服务器(Name Server):

    • 在每台服务器上运行bin/mqnamesrv命令启动名称服务器。
  5. 启动代理服务器(Broker Server):

    • 在每台服务器上运行bin/mqbroker -c conf/broker.conf启动代理服务器。
  6. 配置负载均衡器(可选):

    • 如果使用LVS或者F5等硬件负载均衡器,根据其说明文档进行配置。
    • 如果使用DNS轮询或是软件负载均衡器如LVS等,直接配置即可。
  7. 测试集群:

    • 使用RocketMQ提供的客户端API测试消息的发送和接收,确保集群工作正常。
  8. 监控集群:

    • 使用RocketMQ控制台或者命令行工具查看集群状态和性能指标。
  9. 错误处理和性能调优:

    • 根据监控结果进行故障排查和性能调优。

注意:以上步骤为高可用RocketMQ集群的基本搭建步骤,具体配置和命令可能根据RocketMQ版本和操作系统有所不同。在实际操作中,还需要考虑网络配置、防火墙规则、操作系统优化等因素。

2024-08-23



// 引入RocketMQ客户端所需的包
import org.apache.rocketmq.client.producer.LocalTransactionState;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionListener;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionMQProducer;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
 
// 实现TransactionListener接口
class YourTransactionListener implements TransactionListener {
    @Override
    public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
        // 执行本地事务
        // 根据事务执行结果,返回对应的状态
        return LocalTransactionState.UNKNOW;
    }
 
    @Override
    public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
        // 检查本地事务状态
        // 根据检查结果,返回对应的状态
        return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
    }
}
 
// 使用RocketMQ实现分布式事务消息的示例代码
public class DistributedTransactionExample {
    public static void main(String[] args) throws MQClientException {
        // 创建事务型Producer
        TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("your_producer_group");
        // 设置TransactionListener
        producer.setTransactionListener(new YourTransactionListener());
        // 设置NameServer地址
        producer.setNamesrvAddr("your_name_server_address");
        // 启动Producer
        producer.start();
 
        // 创建消息
        Message msg = new Message("your_topic", "your_tag", "your_message_body".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
        // 发送事务消息
        try {
            producer.sendMessageInTransaction(msg, null);
        } catch (MQClientException | UnsupportedEncodingException e) {
            e.printStackTrace();
        }
 
        // 关闭Producer
        producer.shutdown();
    }
}

这个代码示例展示了如何使用RocketMQ实现分布式事务消息。首先,我们定义了一个实现了TransactionListener接口的YourTransactionListener类,并实现了其中的executeLocalTransactioncheckLocalTransaction方法。这两个方法分别用于执行本地事务和检查本地事务状态。然后,我们创建了一个事务型的Producer,设置了NameServer地址,并启动了它。最后,我们创建了一条消息并使用sendMessageInTransaction方法发送事务消息。

2024-08-23

XXL-JOB 是一个分布式任务调度平台,它能够管理任务的执行过程,包括任务的调度、执行和管理等。

以下是一个简单的XXL-JOB任务的配置和执行示例:

  1. 添加依赖:在项目的pom.xml中添加XXL-JOB的客户端依赖。



<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>
  1. 配置执行器:在项目的配置文件中配置XXL-JOB的执行器。



# 调度中心地址
xxl.job.admin.addrs=http://xxl-job-admin-address
 
# 执行器相关配置
xxl.job.executor.appname=your-app-name
xxl.job.executor.ip=
xxl.job.executor.port=9999
xxl.job.accessToken=
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler
xxl.job.executor.logretentiondays=30
  1. 创建任务处理器:实现IJobHandler接口来定义任务的具体执行逻辑。



@JobHandler(value="demoJobHandler")
public class DemoJobHandler extends IJobHandler {
    @Override
    public ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {
        // 任务执行的具体逻辑
        System.out.println("任务执行中...");
        return ReturnT.SUCCESS;
    }
}
  1. 配置并启动执行器:在启动类或者配置类中配置并启动XXL-JOB的执行器。



@Configuration
public class XxlJobConfig {
 
    @Value("${xxl.job.admin.addrs}")
    private String adminAddrs;
 
    @Value("${xxl.job.executor.appname}")
    private String appName;
 
    @Value("${xxl.job.executor.ip}")
    private String ip;
 
    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;
 
    @Value("${xxl.job.accessToken}")
    private String accessToken;
 
    @Value("${xxl.job.executor.logpath}")
    private String logPath;
 
    @Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")
    private int logRetentionDays;
 
    @Bean(initMethod = "start", destroyMethod = "destroy")
    public XxlJobExecutor xxlJobExecutor() {
        XxlJobExecutor xxlJobExecutor = new XxlJobExecutor();
        xxlJobExecutor.setAdminAddrs(adminAddrs);
        xxlJobExecutor.setAppName(appName);
        xxlJobExecutor.setIp(ip);
        xxlJobExecutor.setPort(port);
        xxlJobExecutor.setAccessToken(accessToken);
        xxlJobExecutor.setLogPath(logPath);
        xxlJobExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);
        return xxlJobExecutor;
    }
}
  1. 调度任务:在需要的地方调用XXL-JOB的API来调度任务。



XxlJobExecutor xxlJobExecutor = ...; // 获取执行器实例
int jobId = ...; // 任务的ID
String param = "参数";
xxlJobExecutor.triggerJob(jobId, param);

以上步骤展示了如何配置和使用XXL-JOB执行分布式任务。在实际应用中,你需要将XXL-JOB集成到你的项目中,并在XXL-JOB管理平台中配置你的任务。

2024-08-23

MyCat 是一个开源的数据库分库分表中间件,用于实现 MySQL 数据库的高可用、高性能和伸缩性。

以下是一个简单的 MyCat 配置示例,用于展示如何配置 MyCat 以实现数据库的分库分表:




<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <!-- 配置数据库服务器 -->
    <mycat:dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
    <mycat:dataNode name="dn2" dataHost="localhost2" database="db2" />
 
    <!-- 配置数据主机 -->
    <mycat:dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1"
                   writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
        <mycat:heartbeat>select user()</mycat:heartbeat>
        <mycat:writeHost host="hostM1" url="localhost:3306" user="user1" password="password1">
            <mycat:readHost host="hostS1" url="localhost:3306" user="user1" password="password1" />
        </mycat:writeHost>
    </mycat:dataHost>
 
    <!-- 配置分片规则 -->
    <mycat:table name="tb1" dataNode="dn1,dn2" rule="auto-sharding-long" />
</mycat:schema>

在这个配置中,我们定义了两个数据节点 dn1dn2,它们分别连接到两个不同的数据库服务器上。我们还定义了一个分片规则 auto-sharding-long,它会根据记录中的某个长型字段的值来决定记录应该存储在哪个数据节点上。

要注意的是,MyCat 配置非常灵活,可以根据实际需求进行更多复杂的配置。上述配置仅为一个简单的示例,实际使用时需要根据具体环境进行调整。

2024-08-23

在CentOS上进行分布式部署前端、后端和Redis中间件,你需要按以下步骤操作:

  1. 前端代码部署:

    • 在CentOS上安装Nginx或Apache。
    • 将前端代码(通常是静态文件)复制到Nginx或Apache的web根目录下。
    • 配置服务器以服务静态文件并确保正确设置路由。
  2. 后端代码部署:

    • 安装Java环境(如果你的后端是Java)或相应的语言环境(如Python, Node.js等)。
    • 部署后端应用服务器(如Tomcat, Jetty, Gunicorn, PM2等)。
    • 将后端代码部署到服务器上。
    • 配置服务器以运行你的后端应用。
  3. Redis中间件部署:

    • 安装Redis服务器。
    • 配置Redis,确保网络访问权限和持久化设置。
    • 在后端应用中配置Redis连接。

以下是一个简化的示例:




# 安装Nginx
sudo yum install nginx
 
# 启动Nginx
sudo systemctl start nginx
 
# 将前端代码复制到Nginx目录
sudo cp -r /path/to/frontend /var/www/html
 
# 安装Java
sudo yum install java-1.8.0-openjdk
 
# 安装Redis
sudo yum install redis
 
# 启动Redis
sudo systemctl start redis

在这个例子中,你需要替换/path/to/frontend为你的实际前端代码路径,并在你的后端应用配置中指定Redis连接信息。

请注意,这些命令可能需要根据你的CentOS版本和具体需求进行调整。

2024-08-23

在CSDN学习Golang分布式中间件(Kafka),以下是一个使用sarama库进行Kafka生产者和消费者的基本示例。

首先,确保你已经安装了sarama库:




go get github.com/Shopify/sarama

生产者示例代码:




package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/Shopify/sarama"
)
 
func main() {
    config := sarama.NewConfig()
    config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll
    config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner
    producer, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"localhost:9092"}, config)
    if err != nil {
        fmt.Println("Failed to start producer:", err)
        return
    }
    defer producer.Close()
 
    msg := &sarama.ProducerMessage{
        Topic: "myTopic",
        Value: sarama.StringEncoder("Hello Kafka!"),
    }
    partition, offset, err := producer.SendMessage(msg)
    if err != nil {
        fmt.Println("Failed to send message:", err)
        return
    }
    fmt.Printf("Message sent to partition %d at offset %d\n", partition, offset)
}

消费者示例代码:




package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/Shopify/sarama"
)
 
func main() {
    consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"localhost:9092"}, nil)
    if err != nil {
        fmt.Println("Failed to start consumer:", err)
        return
    }
    defer consumer.Close()
 
    partitionConsumer, err := consumer.ConsumePartition("myTopic", 0, sarama.OffsetNewest)
    if err != nil {
        fmt.Println("Failed to start consumer:", err)
        return
    }
    defer partitionConsumer.Close()
 
    for msg := range partitionConsumer.Messages() {
        fmt.Printf("Consumed message offset %d\n", msg.Offset)
    }
}

确保你的Kafka服务器运行在localhost:9092,并且你已经创建了名为myTopic的Kafka主题。

以上代码仅供学习使用,实际生产环境需要更复杂的错误处理和资源管理。

2024-08-23

在Scrapy中使用中间件可以拦截并修改请求和响应的处理过程。以下是一个简单的示例,展示如何创建一个自定义中间件:




from scrapy import signals
 
class CustomMiddleware:
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        # 初始化中间件时,从爬虫设置中获取配置
        # ...
        return cls()
 
    def process_request(self, request, spider):
        # 在发送请求前,可以修改请求或做其他处理
        # ...
        return None  # 如果不需要修改请求,返回None
 
    def process_response(self, request, response, spider):
        # 在接收响应后,可以修改响应或做其他处理
        # ...
        return response  # 返回修改后的响应
 
    def process_exception(self, request, exception, spider):
        # 在处理过程中出现异常时,可以做异常处理或记录
        # ...
        return None  # 如果不想忽略异常,可以重新抛出异常

要在Scrapy项目中启用这个中间件,需要在settings.py文件中添加它:




DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.CustomMiddleware': 543,
}

关于Scrapy-Redis实现分布式爬虫,以下是一个基本的配置示例:




# settings.py
 
# 启用Scrapy-Redis组件
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,
}
 
# 指定Redis的连接信息
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379
 
# 其他可选配置
REDIS_PARAMS = {
    'decode_responses': True,
    'ssl': False,
}

在这个配置中,爬虫使用Scrapy-Redis的调度器来管理任务队列,使用其重复过滤器来避免重复请求,并且使用Scrapy-Redis的管道将数据存储到Redis中。这样,多个爬虫可以共享同一个任务队列和去重记录,从而实现分布式爬取。

2024-08-23

Zookeeper中的Paxos协议主要用于保证分布式一致性,确保集群的数据一致性和状态的同步。

Paxos协议的基本原理是:当一个proposer提出一个提案(value)时,需要收集多数的acceptor的同意,然后才能说这个提案被接受。如果提案被多数的acceptor接受,那么learner就可以学习到这个提案。

Paxos协议有两种形式:

  1. Basic Paxos:适用于一个proposer提出提案,一个acceptor接受提案。
  2. Multi-Paxos:适用于多个proposer提出提案,多个acceptor接受提案。

Paxos协议的运作流程大致如下:

  1. Prepare阶段:Proposer选择一个全局唯一的ID(Proposal ID),然后向Acceptor发送Prepare请求,请求是否接受该ID的提案。
  2. Accept阶段:如果Acceptor收到的Prepare请求中的ID大于自己已经接受的提案ID,则它会接受该提案,并返回给Proposer一个Promise。
  3. Learn阶段:Proposer收集到多数Acceptor的Promise后,会发送一个Proposal给Acceptor,该Proposal包含了选举出来的ID和提案内容。
  4. Accepted阶段:Acceptor收到Proposal后,如果ID与自己之前接受的一致,则执行该提案。

在Zookeeper中,Paxos协议被用于保证Leader选举、集群数据同步等过程。Zookeeper的Zab协议(Zookeeper Atomic Broadcast)是Paxos的一个变体,并加入了一些特定的优化,如Leader选举、同步、广播等机制,确保集群的高可用性和数据的一致性。

2024-08-23



import org.apache.shiro.session.Session;
import org.apache.shiro.subject.Subject;
import org.apache.shiro.web.filter.authc.LogoutFilter;
import org.apache.shiro.web.util.WebUtils;
import javax.servlet.ServletRequest;
import javax.servlet.ServletResponse;
import java.io.IOException;
 
public class CustomShiroLogoutFilter extends LogoutFilter {
 
    @Override
    protected boolean preHandle(ServletRequest request, ServletResponse response) throws Exception {
        Subject subject = getSubject(request, response);
        // 在这里可以添加自定义逻辑,例如通知其他系统或服务删除用户会话
        // ...
 
        // 执行标准登出操作
        subject.logout();
        // 删除Session
        Session session = subject.getSession(false);
        if (session != null) {
            session.stop();
        }
        try {
            // 重定向到登录页面或其他页面
            WebUtils.issueRedirect(request, response, getRedirectUrl());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return false;
    }
}

这个代码示例展示了如何扩展Shiro的LogoutFilter来实现自定义登出逻辑。在preHandle方法中,我们首先执行标准的登出流程,然后停止Shiro会话,并执行重定向操作。这个例子演示了如何在登出时执行额外的系统操作,如通知其他服务删除用户的会话信息。