标签分布式下的文章

2024-09-05

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Redis 是一个开源的使用 C 语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库，并提供多种语言的 API。

Redis 与其他数据库解决方案的不同之处在于它支持的存储值的类型相对更多，如字符串、列表、集合、有序集合、哈希表等。

Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在硬盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

Redis 不仅提供了 Python，Ruby，Erlang 等操作接口，而且支持客户端分片和复制，这使得 Redis 能够为较大的应用提供服务。

Redis 的主要优势在于其速度和易用性，它是高性能应用的理想选择。

分布式系统是由一组计算机组成，这些计算机在网络中相互连接，它们共享资源，并且根据某种策略协同工作。

分布式系统的主要优点包括：

可靠性：一个组件的失败不会使整个系统停止服务。
可扩展性：可以通过添加更多的资源来扩展系统。
资源共享：系统中的所有节点都可以使用共享资源。
性能：系统可以利用更多的资源提高性能。
经济：通过多服务器分散负载，可以节省成本。

以下是一个简单的 Python 示例，演示如何使用 redis-py 客户端与 Redis 进行交互：




import redis
 
# 连接到 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置键值对
r.set('foo', 'bar')
 
# 获取键的值
print(r.get('foo'))

在这个例子中，我们首先导入了 redis 模块，然后创建了一个 Redis 对象来连接到运行在本地的 Redis 服务器。然后我们使用 set 方法来设置一个键值对，使用 get 方法来获取一个键的值。

注意：在运行这个例子之前，你需要确保 Redis 服务器正在运行，并且 Python 环境中已经安装了 redis 模块，可以通过 pip install redis 命令来安装。

Spring Boot+Redis 分布式锁：模拟抢单

2024-09-05

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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 RedisDistributedLockExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 配置Redisson客户端
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
 
        // 获取锁对象
        RLock lock = redisson.getLock("lockKey");
 
        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("获取锁成功，执行业务逻辑");
                // 模拟耗时操作
                Thread.sleep(2000);
            } else {
                // 获取锁失败
                System.out.println("获取锁失败，其他线程已获取锁");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 释放锁
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
                System.out.println("锁已释放");
            }
        }
 
        // 关闭Redisson客户端
        redisson.shutdown();
    }
}

这段代码使用Redisson框架模拟了一个简单的抢单操作。它首先配置了Redisson客户端，然后尝试获取名为"lockKey"的锁。如果在指定的等待时间内获取到锁，则执行业务逻辑，并在完成后释放锁；如果未能获取锁，则输出相应信息，并在最后确保释放了Redisson客户端资源。

2024-09-05




import org.springframework.cloud.sleuth.Span;
import org.springframework.cloud.sleuth.Tracer;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class TracingController {
 
    private final Tracer tracer;
 
    public TracingController(Tracer tracer) {
        this.tracer = tracer;
    }
 
    @GetMapping("/start-tracing")
    public String startTracing() {
        // 创建一个新的span
        Span span = tracer.createSpan("startTracing");
        try (Tracer.SpanInScope ws = tracer.withSpan(span.start())) {
            // 在这个span的范围内执行一些逻辑
            // ...
 
            // 返回结果
            return "Tracing has started";
        } finally {
            // 完成span
            span.finish();
        }
    }
}

这个简单的Spring Boot应用程序示例展示了如何使用Spring Cloud Sleuth创建和管理一个span。在startTracing方法中，我们创建了一个新的span，在span的范围内执行了一些模拟的逻辑，并且在完成工作后正确地关闭了span。这个例子有助于理解微服务追踪的基本概念和实践。

使用Spring Boot实现分布式配置管理

2024-09-05




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
import org.springframework.cloud.config.server.EnableConfigServer;
 
@SpringBootApplication
@EnableConfigServer // 启用Spring Cloud Config服务端功能
@EnableDiscoveryClient // 启用服务发现功能，以便注册到服务注册中心
public class ConfigServerApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConfigServerApplication.class, args);
    }
}

这段代码展示了如何使用Spring Cloud Config创建一个配置服务器。@EnableConfigServer注解启用了配置服务器的功能，并且通过@EnableDiscoveryClient注解将应用注册为一个服务，这样就可以将其集成到服务发现机制中，并且可以通过服务注册中心管理配置。这是一个简化的示例，实际使用时需要配置外部存储如Git等，并且可能需要额外的安全配置。

如何使用Spring Cloud Config进行分布式配置，知道一个算你牛

2024-09-05

Spring Cloud Config 是一个用于集中管理微服务配置的框架。以下是使用 Spring Cloud Config 进行分布式配置管理的基本步骤：

创建配置仓库：在 Git 仓库中保存所有配置文件。
引入依赖：在 Spring Cloud Config 服务器和客户端添加相关依赖。
配置服务器：使用 Spring Boot 应用程序作为服务器来暴露配置信息。
客户端配置：在微服务应用中配置 Config 服务器并使用配置。

以下是一个简单的 Spring Cloud Config 服务器和客户端的示例：

配置服务器 (application.properties):




spring.cloud.config.server.git.uri=https://github.com/your-username/config-repo.git
spring.cloud.config.server.git.username=your-git-username
spring.cloud.config.server.git.password=your-git-password

客户端 (bootstrap.properties):




spring.cloud.config.uri=http://config-server-url
spring.cloud.config.profile=dev
spring.application.name=your-application

依赖 (pom.xml 或 build.gradle):




<!-- Spring Cloud Config Server -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-config-server</artifactId>
</dependency>
 
<!-- Spring Cloud Config Client -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>
</dependency>

以上代码提供了一个概念性的框架，展示了如何使用 Spring Cloud Config 进行配置管理。在实际应用中，你需要根据自己的 Git 仓库和安全设置调整配置服务器的配置，并在客户端指定正确的配置服务器地址和配置文件信息。

微服务 | Springboot整合Seata+Nacos实现分布式事务

2024-09-05

在Spring Boot中整合Seata与Nacos实现分布式事务，你需要按照以下步骤操作：

引入Seata和Nacos的依赖。
配置Seata全局事务和Nacos注册中心。
在业务代码中使用@GlobalTransactional注解。

以下是一个简化的示例：

步骤1： 在pom.xml中添加Seata和Nacos的依赖。




<!-- Seata starter -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
    <version>${seata.version}</version>
</dependency>
<!-- Nacos client -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.nacos</groupId>
    <artifactId>nacos-client</artifactId>
    <version>${nacos.version}</version>
</dependency>

步骤2： 在application.yml中配置Seata和Nacos。




spring:
  cloud:
    alibaba:
      seata:
        tx-service-group: my_tx_group
        service:
          vgroup-mapping:
            my_tx_group: default
          grouplist:
            default: localhost:8091
 
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848

步骤3： 在你的业务方法上使用@GlobalTransactional注解。




import io.seata.spring.annotation.GlobalTransactional;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import com.alibaba.nacos.api.config.annotation.NacosValue;
 
@RestController
public class BusinessService {
 
    @Autowired
    private StorageService storageService;
    @Autowired
    private OrderService orderService;
 
    @GlobalTransactional
    @RequestMapping("/purchase")
    public void purchase(String userId, String commodityCode, int orderCount) {
        storageService.deduct(commodityCode, orderCount);
        orderService.create(userId, commodityCode, orderCount);
    }
}

确保StorageService和OrderService是你定义的服务，并且它们在执行过程中会涉及数据库的操作。

以上代码提供了整合Seata和Nacos的基本框架，你需要根据自己的业务逻辑和数据库结构来实现StorageService和OrderService的具体方法。

分布式数据库实验三：Oracle分布式分片技术实现

2024-09-05

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-- 创建分片数据库的配置
BEGIN
    -- 设置分片数据库的全局名称
    DBMS_RCVY.SET_GLOBAL_DB_NAME(
        db_name => '分片数据库名称',
        rcvy_db => TRUE
    );
 
    -- 设置分片数据库的日志目录
    DBMS_RCVY.SET_GLOBAL_LOG_DIR(
        log_dir => '/path/to/分片数据库日志目录'
    );
 
    -- 设置分片数据库的归档日志模式
    DBMS_RCVY.SET_GLOBAL_ARCHIVE_LOG_MODE(
        mode => DBMS_RCVY.ARCHIVE_LOG_ON
    );
 
    -- 设置分片数据库的归档日志目录
    DBMS_RCVY.SET_GLOBAL_ARCHIVE_LOG_DIR(
        log_dir => '/path/to/归档日志目录'
    );
 
    -- 设置分片数据库的归档日志归档目标
    DBMS_RCVY.SET_GLOBAL_ARCHIVE_DESTINATION(
        dest_name => '归档目的地名称'
    );
 
    -- 设置分片数据库的归档日志格式
    DBMS_RCVY.SET_GLOBAL_ARCHIVE_LOG_FORMAT(
        format => '归档日志格式'
    );
 
    -- 设置分片数据库的归档日志文件大小
    DBMS_RCVY.SET_GLOBAL_ARCHIVE_LOG_SIZE(
        size => '归档日志文件大小'
    );
 
    -- 初始化分片数据库配置
    DBMS_RCVY.INIT_CONFIG();
 
    -- 打印分片数据库配置信息
    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('分片数据库配置已初始化。');
END;
/

这个PL/SQL脚本展示了如何在Oracle数据库中设置分片数据库的全局配置参数，并最终初始化这些配置。这是在Oracle Real Application Clusters (RAC)环境中配置分布式数据库的一个基本示例。在实际应用中，你需要根据具体环境和需求替换掉以上代码中的占位符（如分片数据库名称、分片数据库日志目录等）。

SpringCloud-服务保护和分布式事务

2024-09-05

在Spring Cloud中，服务保护通常指的是对服务进行防护，防止非法用户访问或滥用，保证系统的安全性。服务保护可以通过多种方式实现，例如使用Spring Security、OAuth2等。

而谈到分布式事务，Spring Cloud提供了几种解决方案，例如使用Spring Cloud Stream配合RabbitMQ实现事务消息、使用Seata实现分布式事务等。

以下是一个使用Spring Cloud Stream和RabbitMQ实现分布式事务的简单示例：




@Transactional
public void processMessage(Object payload) {
    // 执行本地数据库操作
    repository.save(payload);
 
    // 发送消息到RabbitMQ，并期望它们在同一个事务中
    streamBridge.send("output-out-0", payload);
}

在这个例子中，processMessage方法被标记为@Transactional，这意味着在方法执行期间发生的任何异常都会导致事务回滚。这个方法首先在本地数据库执行一个保存操作，然后通过Spring Cloud Stream的streamBridge发送一条消息到RabbitMQ。这两个操作都被认为是同一个事务的一部分，如果在发送消息的过程中出现任何异常，事务将被回滚，确保数据库和消息队列的数据一致性。

对于分布式事务，你还可以使用更复杂的解决方案，如Seata，它是一个为微服务架构提供高性能和简单易用的分布式事务解决方案。




@GlobalTransactional
public void processMessage(Object payload) {
    // 执行本地数据库操作
    db1.save(payload);
 
    // 执行另一个服务的数据库操作
    db2.save(payload);
}

在Seata中，你可以通过@GlobalTransactional注解标记方法来开启全局事务，确保本地数据库操作和远程服务的数据库操作要么同时成功，要么同时失败，维护数据一致性。

探索分布式锁的高效解决方案：Redis-Semaphore

2024-09-05

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import redis
from redis_semaphore import RedisSemaphore
 
# 假设已经有一个Redis连接对象
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 创建一个Redis-Semaphore实例，并指定资源名称和最大同时访问数
semaphore = RedisSemaphore('my_resource', max_leases=5, redis_client=redis_client)
 
# 尝试获取锁
with semaphore:
    # 在这个区块内的代码将在获得锁的情况下执行
    # 可以放置需要互斥访问的代码
    print("已获取锁，执行操作...")

这段代码展示了如何使用redis_semaphore库来创建一个名为my_resource的分布式信号量，并且在获取锁的上下文管理器中执行一些需要互斥访问的操作。这是一个在分布式系统中实现锁定机制的高效方法。

2024-09-05

在Spring Cloud中使用TCC事务，你需要引入相关的依赖，并配置相关的事务管理器。以下是一个简化的例子：

添加Maven依赖：




<dependencies>
    <!-- 添加TCC-Transaction的Spring Cloud依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-tcc-transaction</artifactId>
        <version>最新版本</version>
    </dependency>
</dependencies>

配置TCC事务管理器：




@Configuration
public class TccConfig {
 
    @Bean
    public PlatformTransactionManager transactionManager() {
        return new TccPlatformTransactionManager(); // 使用TCC平台事务管理器
    }
}

实现TCC事务的Try、Confirm、Cancel接口：




@Component
public class MyTccService implements TccTransactionInterface {
 
    @Override
    public boolean tryOperation() {
        // 尝试操作，预留资源
        return true;
    }
 
    @Override
    public boolean confirmOperation() {
        // 确认操作，确认提交
        return true;
    }
 
    @Override
    public boolean cancelOperation() {
        // 取消操作，释放资源
        return true;
    }
}

使用TCC事务：




@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void executeTccTransaction() {
    myTccService.tryOperation(); // 尝试操作
    // 业务操作...
    if (业务操作失败) {
        myTccService.cancelOperation(); // 如果业务操作失败，则取消操作
    } else {
        myTccService.confirmOperation(); // 如果业务操作成功，则确认操作
    }
}

确保你的服务注册中心（如Eureka）、配置中心（如Config Server）等都已经正确配置，以便TCC-Transaction组件能正常工作。