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。

2024-09-04

在使用Redis做分布式缓存时,本地锁和分布式锁是两种不同的锁机制。

  1. 本地锁(synchronized, ReentrantLock等)适合单个JVM内部方法同步,不适合分布式环境。
  2. 分布式锁(如基于Redis的RedLock、Zookeeper等)适合分布式环境,确保同一时刻只有一个客户端可以获取锁执行操作。

以下是使用本地锁改造查询接口的伪代码示例:




public Object getDataWithLocalLock(String key) {
    // 使用本地锁保证同一时刻只有一个线程进行数据库查询
    synchronized(this) {
        // 本地缓存查询
        Object data = localCache.get(key);
        if (data != null) {
            return data;
        }
        
        // 缓存未命中,查询数据库
        data = db.queryData(key);
        
        // 将查询结果存入本地缓存
        localCache.put(key, data);
        
        return data;
    }
}

在这个示例中,我们使用了synchronized关键字来实现一个简单的本地锁。当多个线程尝试获取同一个锁时,它们会进入阻塞状态,确保同一时间只有一个线程执行数据库查询。这种方法适合单个JVM内部的应用场景,不适合分布式环境。在分布式环境下,你需要使用分布式锁(如RedLock)来保证同一时刻只有一个机器的一个线程能进行数据库查询操作。

2024-09-04

整合Spring Cloud和Nacos作为配置中心和服务注册中心,使用Seata作为分布式事务解决方案的示例代码如下:

  1. pom.xml中添加Seata和Spring Cloud alibaba的依赖:



<dependencies>
    <!-- Seata 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>io.seata</groupId>
        <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>你的Seata版本号</version>
    </dependency>
    <!-- Spring Cloud Alibaba 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. application.ymlapplication.properties中配置Seata和Nacos:



spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 你的Nacos服务器地址
      config:
        server-addr: 你的Nacos服务器地址
        file-extension: yaml
 
seata:
  tx-service-group: my_tx_group
  service:
    vgroup-mapping:
      my_tx_group: default
  1. 在Seata服务器中配置对应的vgroup和事务控制规则。
  2. 在服务提供者中使用@GlobalTransactional注解启动全局事务:



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 org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.cloud.client.discovery.DiscoveryClient;
 
@RestController
public class BusinessService {
 
    @Autowired
    private DiscoveryClient discoveryClient;
 
    @GlobalTransactional
    @RequestMapping("/api/business")
    public String business() {
        // 执行业务操作...
        // 获取服务列表
        List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("service-name");
        // 执行远程调用...
        return "success";
    }
}

确保Seata服务器正常运行,并且配置正确。以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体业务逻辑进行调整。

2024-09-04

在Spring Cloud项目中使用Seata进行分布式事务管理,首先需要引入Seata相关依赖,并进行配置。

  1. 添加Seata依赖到pom.xml



<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
</dependency>
  1. application.ymlapplication.properties中配置Seata:



spring:
  cloud:
    alibaba:
      seata:
        tx-service-group: my_tx_group
        service:
          vgroup-mapping:
            my_tx_group: default
          grouplist:
            default: localhost:8091
  1. 在业务代码中使用@GlobalTransactional注解开启全局事务:



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 org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
@RestController
public class BusinessService {
 
    @Autowired
    private BusinessService1 service1;
 
    @Autowired
    private BusinessService2 service2;
 
    @GlobalTransactional
    @RequestMapping(value = "/doBusiness")
    public void doBusiness() {
        service1.doBusiness1();
        service2.doBusiness2();
    }
}
 
@Service
public class BusinessService1 {
    @Transactional
    public void doBusiness1() {
        // 业务逻辑处理
    }
}
 
@Service
public class BusinessService2 {
    @Transactional
    public void doBusiness2() {
        // 业务逻辑处理
    }
}

在上述代码中,@GlobalTransactional注解被用于标注一个方法为全局事务的开始。在这个方法内调用的其他标有@Transactional注解的方法将作为同一个全局事务的一部分参与分布式事务管理。如果任何一个业务服务的方法执行失败,整个全局事务都会被回滚。

2024-09-04

在Spring Cloud中,使用配置管理通常涉及以下步骤:

  1. 使用Spring Cloud Config Server来集中管理配置。
  2. 将配置信息存储在一个外部配置仓库中,如Git。
  3. 通过Spring Cloud Config Client动态刷新配置。

以下是一个简化的示例,展示如何使用Spring Cloud Config Server和Client。

首先,创建一个Spring Cloud Config Server:




@EnableConfigServer
@SpringBootApplication
public class ConfigServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConfigServerApplication.class, args);
    }
}

application.properties中配置Git仓库路径:




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

然后,创建一个Spring Cloud Config Client来使用Config Server提供的配置:




@EnableConfigServer
@SpringBootApplication
public class ConfigClientApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConfigClientApplication.class, args);
    }
}

bootstrap.properties中指定Config Server和应用的信息:




spring.cloud.config.uri=http://localhost:8888
spring.application.name=your-application
spring.cloud.config.profile=default
spring.cloud.config.label=master

要动态刷新配置,需要在Client应用中添加Spring Cloud的actuator依赖,并开启配置刷新功能:




<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

application.properties中启用配置刷新:




management.endpoints.web.exposure.include=refresh

通过以上步骤,你可以创建一个Config Server来集中管理配置,并通过Config Client来使用这些配置,并且可以通过actuator的/actuator/refresh端点来动态刷新配置。这样,你就可以实现分布式系统中的配置管理。