2024-08-11



package main
 
import (
    "fmt"
    "net/http"
    "github.com/gorilla/mux"
)
 
func helloWorld(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    fmt.Fprintf(w, "Hello, World!")
}
 
func main() {
    router := mux.NewRouter().StrictSlash(true)
 
    // 设置路由
    router.HandleFunc("/", helloWorld)
 
    // 设置端口
    port := "8080"
    fmt.Printf("Starting server at port %s\n", port)
 
    // 启动服务器
    http.ListenAndServe(":"+port, router)
}

这段代码演示了如何在Go语言中使用Gorilla的mux库创建一个简单的Web服务器,并定义了一个路由处理函数helloWorld,它返回“Hello, World!”。服务器在端口8080上启动,并且可以接收根路径(/)的HTTP请求。这是微服务架构设计的一个很好的入门示例。

2024-08-11



package main
 
import (
    "github.com/ameba/ameba"
    "net/http"
)
 
// 定义一个简单的API接口
type ExampleController struct {
    ameba.Controller
}
 
// URLMapping 定义了路由规则
func (c *ExampleController) URLMapping() {
    c.Mapping("GET", "/example", c.Example)
}
 
// Example 处理GET请求 /example
func (c *ExampleController) Example() {
    c.Ctx.Write([]byte("Hello, Ameba!"))
}
 
func main() {
    // 初始化Ameba框架
    ameba.New().
        Handle(new(ExampleController)).
        Listen(":8080") // 在8080端口监听
    // Ameba将处理所有ExampleController定义的路由
}

这段代码展示了如何使用Ameba框架来创建一个简单的Web服务。它定义了一个控制器ExampleController,该控制器处理一个简单的HTTP GET请求,并返回一个问候消息。然后,在main函数中,我们初始化Ameba,将这个控制器绑定到路由上,并设置服务监听的端口。这个例子是学习如何使用Ameba的一个很好的起点。

2024-08-11



package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/micro/go-micro/v2"
    "github.com/micro/go-micro/v2/config/source/consul"
    "github.com/micro/go-micro/v2/registry/consul"
    "log"
)
 
func main() {
    // 初始化consul源
    consulSource, err := consul.NewSource(
        consul.WithAddress("localhost:8500"),
        consul.WithPrefix("/micro/config"),
    )
    if err != nil {
        log.Fatalf("初始化consul源失败: %v", err)
    }
 
    // 初始化配置
    cfg := micro.NewConfig(func(options *micro.ConfigOptions) {
        options.Source = consulSource
    })
 
    // 创建服务
    service := micro.NewService(
        micro.Name("my.micro.service"),
        micro.Registry(consul.NewRegistry(func(options *registry.Options) {
            options.Addrs = []string{"localhost:8500"}
        })),
        micro.Config(cfg),
    )
 
    // 运行服务
    if err := service.Run(); err != nil {
        log.Fatalf("运行服务失败: %v", err)
    }
}

这段代码展示了如何在go-micro中使用consul作为服务注册和配置中心。首先,我们初始化了一个指向consul的配置源,并将其传递给配置对象。接着,我们创建了一个新的服务,指定了服务名称,使用consul注册表,并使用了上面的配置。最后,我们运行服务并处理可能出现的错误。这个例子简洁地展示了如何将consul集成到go-micro服务中。

2024-08-11

Spring Cloud RSocket 是一个基于 RSocket 协议的项目,它提供了在 Spring Cloud 服务中使用 RSocket 的工具和抽象。RSocket 是一种二进制的网络协议,设计用于提供更高效的数据传输和更低的开销。

以下是一个简单的例子,展示如何使用 Spring Cloud RSocket 创建一个服务提供者和消费者。

服务提供者 (Provider):

  1. 添加依赖到 pom.xml:



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-rsocket</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置 RSocket 服务:



@Configuration
public class RSocketConfiguration {
    @Bean
    public RSocketServiceRegistration rsocketServiceRegistration(MyService service) {
        return RSocketServiceRegistration.builder()
                .service(MyService.class, service)
                .dataMimeType(MimeTypeUtils.APPLICATION_JSON_VALUE)
                .build();
    }
}
  1. 提供服务接口:



public interface MyService {
    Mono<String> hello(String name);
}
 
@Service
public class MyServiceImpl implements MyService {
    @Override
    public Mono<String> hello(String name) {
        return Mono.just("Hello " + name);
    }
}

服务消费者 (Consumer):

  1. 添加依赖到 pom.xml:



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-rsocket-core</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 使用 RSocket 客户端调用服务:



@Service
public class MyRSocketService {
 
    private RSocketRequester rSocketRequester;
 
    public MyRSocketService(RSocketRequester.Builder builder) {
        this.rSocketRequester = builder.tcp("localhost", 7000)
                .dataMimeType(MimeTypeUtils.APPLICATION_JSON_VALUE)
                .connectTcp(Duration.ofSeconds(10));
    }
 
    public Mono<String> callHelloService(String name) {
        return rSocketRequester.route("hello")
                .data(name)
                .retrieveMono(String.class);
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个简单的服务提供者和消费者,服务提供者使用 RSocket 协议暴露了一个 hello 方法,服务消费者使用 RSocket 客户端连接到服务提供者并调用这个方法。

注意:这只是一个简化的例子,实际使用时需要更多的配置和安全措施。

2024-08-11

要在Spring Cloud微服务中集成Sleuth和Zipkin进行链路追踪,你需要按照以下步骤操作:

  1. 在所有微服务中添加Sleuth依赖。
  2. 将Zipkin服务器集成到你的微服务架构中。

以下是具体操作步骤和示例代码:

步骤1:添加Sleuth依赖

在Spring Cloud项目的pom.xml中添加Sleuth和Zipkin sender的依赖。




<!-- Spring Cloud Sleuth -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<!-- Zipkin server sender -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>

步骤2:配置Zipkin

application.propertiesapplication.yml中配置Zipkin服务器的URL。




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

步骤3:启动Zipkin服务器

你可以使用Spring Cloud提供的开箱即用的Zipkin服务器。




# 使用Docker启动Zipkin
docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

步骤4:启动微服务

启动你的微服务,并确保它们将跟踪信息发送到Zipkin服务器。

完成以上步骤后,你的微服务将会向Zipkin发送跟踪信息,并且可以在Zipkin UI中查看服务间调用的链路信息。

2024-08-11

在微服务架构中,使用消息队列(MQ)服务进行异步通信是一种常见的模式。以下是一个使用RabbitMQ实现的简单示例:

首先,需要安装RabbitMQ并确保其正常运行。

然后,可以使用以下代码来发送和接收消息:

生产者(发送消息):




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
 
# 发送消息
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
 
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
 
# 关闭连接
connection.close()

消费者(接收消息并处理):




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
 
# 定义回调函数来处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
# 开始监听并接收消息,并指定回调函数
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
# 开始监听消息
channel.start_consuming()

确保先运行消费者来监听队列,然后生产者可以发送消息。当消费者接收到消息时,会调用callback函数来处理接收到的消息。

2024-08-11



using Nest;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
 
namespace ElasticSearchExample
{
    public class ElasticSearchService
    {
        private readonly ElasticClient _elasticClient;
 
        public ElasticSearchService(ElasticClient elasticClient)
        {
            _elasticClient = elasticClient;
        }
 
        public async Task<IReadOnlyCollection<TDocument>> SearchAsync<TDocument>(string indexName, QueryContainer query)
            where TDocument : class
        {
            var searchResponse = await _elasticClient.SearchAsync<TDocument>(s => s
                .Index(indexName)
                .Query(q => query)
            );
 
            return searchResponse.Documents;
        }
    }
}

这个代码示例展示了如何使用 NEST 库与 ElasticSearch 进行交互。ElasticSearchService 类中的 SearchAsync 方法接受索引名和查询对象,然后执行异步搜索操作,并返回结果。通过使用泛型,该方法可以用于搜索不同类型的文档。这种方法的好处是它解耦了服务与特定的文档模型,使得更改模型不会影响服务本身。

2024-08-11

在Spring Cloud中整合Sentinel,主要涉及到以下几个步骤:

  1. 引入Sentinel依赖。
  2. 配置Sentinel数据源。
  3. 配置Sentinel dashboard。
  4. 使用注解定义资源,并配置流控规则。

以下是一个简化的示例,展示了如何在Spring Cloud项目中整合Sentinel:




<!-- 在pom.xml中添加Sentinel依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>



# 在application.yml中配置Sentinel
spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8080 # Sentinel dashboard 地址
        port: 8719 # 默认端口,可以不配置



// 启动类上添加@EnableSentinel注解
@EnableSentinel
@SpringBootApplication
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}



// 在服务提供者中定义受保护的资源和流控规则
@SentinelResource("hello")
public String helloService() {
    return "Hello, Sentinel!";
}

在Sentinel dashboard中配置流控规则,以保护helloService不会被过多请求调用。

注意:具体的Sentinel dashboard配置和使用方法需要根据实际环境和需求进行设置。上述代码仅展示了整合Sentinel的基本步骤。

2024-08-11

由于篇幅所限,我将提供一个简化的核心函数示例,展示如何在Vue前端和Spring Cloud后端之间实现微服务间的通信。

后端服务提供API接口(Spring Cloud微服务端)




// 假设有一个物流服务的控制器
@RestController
@RequestMapping("/logistics")
public class LogisticsController {
 
    // 查询所有快递公司信息
    @GetMapping("/companies")
    public ResponseEntity<List<ShippingCompany>> getAllShippingCompanies() {
        List<ShippingCompany> companies = logisticsService.findAllCompanies();
        return ResponseEntity.ok(companies);
    }
 
    // ...其他API方法
}

前端Vue客户端调用API




<template>
  <div>
    <ul>
      <li v-for="company in companies" :key="company.id">{{ company.name }}</li>
    </ul>
  </div>
</template>
 
<script>
import axios from 'axios';
 
export default {
  data() {
    return {
      companies: []
    };
  },
  created() {
    this.fetchCompanies();
  },
  methods: {
    async fetchCompanies() {
      try {
        const response = await axios.get('/logistics/companies');
        this.companies = response.data;
      } catch (error) {
        console.error('Error fetching shipping companies:', error);
      }
    }
  }
};
</script>

在这个例子中,我们创建了一个简单的Vue组件,它在创建时调用一个方法来从后端获取快递公司的列表。这里使用了axios库来发送HTTP GET请求,并将结果存储在本地状态中以用于渲染。这个例子展示了前后端交互的核心步骤,但在实际应用中还需要考虑更多的安全性、错误处理等方面。

2024-08-11



from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch(hosts=["localhost:9200"])
 
# 创建一个新索引
index_name = 'test_index'
create_index_response = es.indices.create(index=index_name, ignore=400)
print(create_index_response)
 
# 定义一个文档并添加到索引
document = {
    'author': 'test_author',
    'text': 'Sample document',
    'timestamp': datetime.now()
}
 
# 索引文档
index_document_response = es.index(index=index_name, id=1, document=document)
print(index_document_response)
 
# 获取并打印文档
get_document_response = es.get(index=index_name, id=1)
print(get_document_response)
 
# 更新文档
update_response = es.update(index=index_name, id=1, document={'doc': {'text': 'Updated document'}})
print(update_response)
 
# 删除索引
delete_index_response = es.indices.delete(index=index_name, ignore=[400, 404])
print(delete_index_response)

这段代码展示了如何使用Elasticsearch Python API进行基本的索引库操作,包括创建新索引、添加文档、检索文档、更新文档以及删除索引。代码简洁明了,注重于展示核心功能,便于理解和学习。