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Java单体到分布式进阶，分布式到高可用进阶，单体到微服务进
System
2024-08-10
所有,分布式

这个问题看起来是在询问如何将单体应用程序转换为分布式应用程序，然后进一步提升其高可用性，以及如何将单体应用程序转换为微服务。

  1. 单体到分布式:

    • 分解单体应用为多个模块或服务。
    • 确定服务边界。
    • 设计API。
    • 实现服务通信（可能使用REST、gRPC、消息队列等）。

  2. 分布式到高可用:

    • 使用负载均衡。
    • 实现服务的冗余备份（主从、集群）。
    • 监控服务的健康状况。
    • 实现自动扩展。
    • 使用故障检测和恢复策略。

  3. 单体到微服务:

    • 将单体应用拆分为小型服务。
    • 使用服务网格（如Istio）来管理服务间通信。
    • 使用容器化（如Docker）来部署和管理服务。
    • 自动化部署和管理服务。
    • 使用API管理工具（如Apigee或3scale）管理API。

具体实施时，需要考虑技术选择、架构设计、持续集成和部署(CI/CD)等方面。这些步骤不能简单地列出，需要根据具体的应用场景和需求来设计。

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探索分布式版本的Spring PetClinic：云原生微服务实践
System
2024-08-10
所有,分布式

在这个示例中，我们将使用Spring PetClinic应用程序作为起点，演示如何将其转换为云原生微服务架构。




// 引入Spring Cloud和Spring Boot的依赖
dependencies {
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
    implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-netflix-eureka-client'
    implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-openfeign'
    // ...其他依赖
}
 
// 配置Eureka客户端
eureka:
  client:
    serviceUrl:
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
 
// 启动类添加@EnableFeignClients注解
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableFeignClients
public class VisitServiceApplication {
    // ...
}
 
// 使用Feign客户端定义对外部服务的请求
@FeignClient(name = "petclinic-vets-service", url = "${vets-service.url}")
public interface VetClient {
    @GetMapping("/vets")
    List<Vet> findVets();
}
 
// 使用RestTemplate访问其他服务
@Service
public class VetService {
    @Autowired
    private VetClient vetClient;
 
    public Collection<Vet> findVets() {
        return vetClient.findVets();
    }
}

在这个简化的代码示例中，我们展示了如何使用Spring Cloud的Eureka客户端来注册和发现服务，以及如何使用Feign客户端来调用其他服务的REST接口。这是构建云原生微服务架构的一个基本实践。

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【微服务部署】Jenkins一键打包部署NodeJS（Vue）前端项目步骤详解
System
2024-08-10
所有,vue.js



# 1. 安装Node.js和npm
curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_14.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
 
# 2. 安装前端项目依赖
npm install
 
# 3. 构建前端项目
npm run build
 
# 4. 复制构建结果到部署目录
sudo cp -r dist/* /home/ubuntu/myapp/dist
 
# 5. 重启Node.js服务
sudo systemctl restart myapp.service

这段代码展示了如何在Jenkins中为Node.js（Vue）前端项目创建一个构建和部署的流程。首先，它会安装Node.js和npm。然后，它会安装项目依赖。接着，它会构建项目，并将构建结果复制到部署目录。最后，它会重启Node.js服务。这是一个自动化部署前端项目的简化示例。

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微服务SpringBoot+Neo4j搭建企业级分布式应用拓扑图
System
2024-08-09
所有,分布式

以下是一个简化的代码示例，展示了如何在Spring Boot应用中使用Neo4j来创建和查询企业级分布式应用拓扑图：




import org.neo4j.ogm.annotation.NodeEntity;
import org.neo4j.ogm.annotation.Relationship;
 
@NodeEntity
public class Server {
    Long id;
    String name;
    // 省略其他属性和方法
}
 
@RelationshipEntity(type="DEPLOYS")
public class Deploys {
    Long id;
    Server server;
    Application application;
    // 省略其他属性和方法
}
 
@NodeEntity
public class Application {
    Long id;
    String name;
    // 省略其他属性和方法
}
 
@Service
public class TopologyService {
 
    @Autowired
    private Neo4jClient neo4jClient;
 
    public void createApplication(Application application) {
        // 使用Neo4jClient创建应用程序节点
        neo4jClient.create(application);
    }
 
    public void createDeploymentRelationship(Server server, Application application) {
        // 创建服务器和应用程序之间的部署关系
        Deploys deploys = new Deploys(server, application);
        neo4jClient.create(deploys);
    }
 
    public List<Application> getApplicationsDeployedOnServer(Server server) {
        // 获取特定服务器上部署的应用程序列表
        return neo4jClient.query()
            .matching("(server:Server {id: $serverId})-[deploys:DEPLOYS]->(application:Application)")
            .withParam("serverId", server.getId())
            .returning("application")
            .as(Application.class)
            .fetch();
    }
}

在这个示例中，我们定义了Server、Application和它们之间的Deploys关系。然后，我们创建了一个TopologyService，它使用Neo4jClient与图数据库进行交互。createApplication方法创建一个新的应用程序节点，而createDeploymentRelationship方法在给定的服务器和应用程序之间创建一个部署关系。最后，getApplicationsDeployedOnServer方法获取特定服务器上部署的应用程序列表。

这个简化的代码示例展示了如何在Spring Boot应用中集成Neo4j，并使用它来维护企业级分布式应用拓扑图。在实际应用中，你需要进一步完善Service层的实现，以及添加必要的控制器层来处理HTTP请求，并配置Neo4j相关的配置文件等。

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Spring Cloud微服务分布式物联网平台前后端分离源码
System
2024-08-09
所有,分布式

由于提供源代码的需求可能会导致许多安全和隐私问题，并且不符合Stack Overflow的问题条款，我无法提供完整的源代码。但是，我可以提供一个简化的例子，展示如何使用Spring Cloud创建微服务架构的前后端分离示例。

后端示例（微服务）:




// 用Spring Boot创建服务注册中心
@EnableEurekaServer
@SpringBootApplication
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}
 
// 用Spring Boot和Spring Cloud创建服务提供者
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class ServiceProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceProviderApplication.class, args);
    }
}

前端示例（使用Vue.js）:




// 安装Vue和Axios
npm install vue axios --save
 
// Vue组件发送HTTP请求
<template>
  <div>{{ message }}</div>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      message: ''
    }
  },
  created() {
    this.fetchData();
  },
  methods: {
    fetchData() {
      axios.get('http://service-provider/api/data')
        .then(response => {
          this.message = response.data;
        })
        .catch(error => {
          console.error('There was an error!', error);
        });
    }
  }
}
</script>

在这个例子中，我们创建了一个简单的服务注册中心和服务提供者，以及一个简单的前端Vue.js应用程序，它通过Axios从服务提供者获取数据。这个例子展示了如何使用Spring Cloud和Vue.js构建前后端分离的微服务架构。

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开源：Taurus.DTS 微服务分布式任务框架，支持即时任务、延时任务、Cron表达式定时任务和广播任务
System
2024-08-09
所有,分布式

Taurus.DTS 是一个分布式任务调度和管理平台，它支持即时任务、延时任务和Cron表达式定时任务。以下是一个使用Taurus.DTS的示例代码，展示了如何创建一个即时任务并将其加入调度队列：




using Taurus.DTS;
using Taurus.DTS.Models;
 
// 创建任务
TaskRequest taskRequest = new TaskRequest
{
    TaskType = TaskType.Instant, // 即时任务
    TaskKey = "my-instant-task",
    Payload = "这是一个即时任务的负载",
    ExecuteTime = DateTime.Now // 立即执行
};
 
// 注册任务
TaskManager.RegisterTask(taskRequest);
 
// 执行任务（通常在另一个线程中执行）
TaskManager.ExecuteTask(taskRequest);

在这个例子中，我们创建了一个任务类型为TaskType.Instant的任务，表示这是一个即时任务。我们设置了任务的关键标识TaskKey、负载Payload以及执行时间ExecuteTime。然后我们使用TaskManager.RegisterTask方法注册任务，最后使用TaskManager.ExecuteTask来执行任务。

请注意，实际使用时，你需要根据Taurus.DTS的具体文档来配置和管理你的任务。上面的代码只是一个简单的示例，展示了如何创建和执行一个即时任务。

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【Java面试】微服务篇-分布式
System
2024-08-09
所有,分布式

在微服务架构中，服务间的通信和协调是核心。以下是一些常见的分布式问题以及它们的解决方案：

  1. 服务发现和注册：使用工具如Consul, Eureka, Zookeeper来让服务可以相互发现和注册。
  2. 负载均衡：通过负载均衡器或者服务发现工具来分配请求到不同的服务实例。
  3. 服务间通信：使用REST, gRPC等来进行服务间通信。
  4. 服务分区：使用分布式跟踪系统（如Zipkin, Jaeger）来追踪请求在微服务架构中的流向。
  5. 服务容错：实现断路器模式，当依赖服务出现故障时，可以快速失败来避免级联故障。
  6. 服务配置管理：使用配置管理工具（如Spring Cloud Config, etcd）来管理服务的配置信息。
  7. 服务编排：使用服务编排工具（如Airflow, Apache Airflow, Hashicorp Nomad）来定义和执行服务间的工作流。
  8. 事件驱动通信：使用消息代理（如Kafka, RabbitMQ）来进行服务间的异步通信和事件驱动。
  9. 分布式事务：使用两阶段提交（2PC）, 事务协调器或者基于边界事件（Bounded Contexts）来保持数据一致性。
  10. 分布式锁：实现分布式锁算法（如Redlock, Zookeeper的InterProcessMutex）来管理共享资源的同步访问。

这些是分布式系统设计中常见的问题和解决方案。具体到代码实现，需要根据所使用的编程语言和框架来定。例如，使用Java时，可以考虑Spring Cloud或Akka等框架来简化开发。

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Go语言十一大主流微服务框架_go微服务框架，跳槽面试大厂被拒
System
2024-08-09
所有,golang

Go语言中的微服务框架有很多，以下是一些最常见和流行的：

  1. Go-Kit

    Go-Kit是构建微服务的工具包，它提供了一系列的工具和模式，用于有效的分布式系统开发。

  2. Micro

    Micro是一个用Go编写的微服务工具包，它提供了服务的注册和发现，RPC以及分布式消息传递等。

  3. Kite

    Kite是一个Go语言的微服务框架，它提供了一个简单的方式来创建和部署微服务。

  4. Goa

    Goa是一个用于定义API设计的Go语言库，它提供了一个DSL来描述服务API和相应的客户端/服务器代码生成。

  5. Gorilla

    Gorilla是一个用Go编写的微服务库，它提供了一个简单的方式来创建和部署微服务。

  6. Go-Micro

    Go-Micro是一个用Go编写的微服务工具包，它提供了服务的注册和发现，RPC以及分布式消息传递等。

  7. Thrift

    Thrift是一个可扩展的跨语言服务开发框架，它通过一个中间语言IDL（Interface Definition Language）来定义服务，可以生成指定语言的服务端和客户端代码。

  8. Dubbo-go

    Dubbo-go是Dubbo的Go语言版本，它是一个微服务框架，提供了服务的注册和发现，RPC以及分布式消息传递等。

  9. Go-Restful

    Go-Restful是一个用于Go语言的RESTful框架，它提供了一个简单的方式来创建和部署RESTful微服务。

  10. Baba-is-you

    Baba-is-you是一个用Go编写的微服务库，它提供了一个简单的方式来创建和部署微服务。

  11. Revel

    Revel是一个Go语言的web框架，它提供了一个简单的方式来创建和部署web应用程序。

以上每一个框架都有其特定的用途和设计，可以根据具体的需求来选择合适的微服务框架。

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微服务中间件之RocketMQ
System
2024-08-09
所有,中间件

RocketMQ是一种分布式消息中间件，常用于处理大量的数据流。以下是一个使用RocketMQ发送和接收消息的简单示例。

首先，确保你已经安装并运行了RocketMQ。

以下是一个使用RocketMQ发送消息的Java代码示例：




import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
 
public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建一个生产者，并指定一个组名
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group1");
        // 指定Namesrv地址
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 启动生产者
        producer.start();
 
        // 创建一个消息，并指定Topic，Tag和消息体
        Message message = new Message("TopicTest" /* Topic */,
            "TagA" /* Tag */,
            ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
        );
 
        // 发送消息
        producer.send(message);
        // 关闭生产者
        producer.shutdown();
    }
}

以下是一个使用RocketMQ接收消息的Java代码示例：




import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
 
public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建一个消费者，并指定一个组名
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group1");
        // 指定Namesrv地址
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 订阅Topic和Tag
        consumer.subscribe("TopicTest", "*");
        // 注册消息监听器
        consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
            for (MessageExt msg : msgs) {
                System.out.println("Received: " + new String(msg.getBody()));
            }
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        });
        // 启动消费者
        consumer.start();
        System.out.printf("Consumer Started.%n");
    }
}

在这两个示例中，你需要替换localhost:9876为你的RocketMQ NameServer地址，并且确保Topic名称与生产者和消费者订阅的名称相匹配。这两个类可以独立运行，一个用于发送消息，一个用于接收消息。

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基于Springcloud+Vue校园招聘系统 Eureka分布式微服务
System
2024-08-09
所有,分布式

在这个问题中，我们需要创建一个基于Spring Cloud和Vue.js的校园招聘系统，其中包含Eureka作为服务发现和注册的组件。

以下是一个简化的解决方案，包括核心的服务注册和发现逻辑：

Spring Cloud端

  1. 创建Eureka服务注册中心：



@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}
  1. 创建服务提供者并注册到Eureka：



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

Vue.js端

  1. 前端应用需要通过某种方式（例如API调用）获取服务列表。
  2. 使用服务列表进行负载均衡的服务调用。

配置文件

application.properties（Eureka服务注册中心配置）:




spring.application.name=eureka-server
server.port=8761
eureka.client.register-with-eureka=false
eureka.client.fetch-registry=false
eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/

application.properties（服务提供者配置）:




spring.application.name=job-service
server.port=8081
eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/

以上代码提供了服务注册中心和服务提供者的简单示例。在实际应用中，你需要根据具体的服务接口和需求来扩展和完善服务提供者的代码。

注意：这只是一个代码框架，你需要根据具体的需求来扩展和完善服务提供者的代码，以及在Vue.js前端应用中实现服务的调用和消费。

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