标签微服务下的文章

2024-08-07

在Go语言中，消息机制通常指的是通过channel进行goroutine之间的通信。Channel是Go语言中的一个重要概念，它允许你在不同的goroutine之间同步发送和接收值。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用channel来传递消息：




package main
 
import (
    "fmt"
    "time"
)
 
func sendMessage(c chan string) {
    c <- "Hello, 世界" // 发送消息到channel
}
 
func receiveMessage(c chan string) {
    msg := <-c // 从channel接收消息
    fmt.Println(msg)
}
 
func main() {
    c := make(chan string) // 创建一个string类型的channel
 
    go sendMessage(c) // 在新的goroutine中发送消息
    go receiveMessage(c) // 在新的goroutine中接收消息
 
    time.Sleep(1 * time.Second) // 等待goroutine执行完成
}

在这个例子中，我们创建了一个string类型的channel c，然后启动两个goroutine，一个用于发送消息，一个用于接收消息。main函数中的time.Sleep用来等待goroutine执行完成，实际应用中应避免使用time.Sleep，可以通过WaitGroup或其他同步机制来管理并发。

Go语言中的消息机制还可以通过使用更高级的工具，如Go语言中的Golang标准库中的sync包提供的Mutex和RWMutex，以及通过context包进行上下文传递。这些都是Go语言中构建并发、可伸缩服务时非常有用的工具。

System

2024-08-07

所有,分布式




-- 假设我们有一个用户表，需要根据用户的 ID 进行分片
 
-- 创建分布式表
CREATE TABLE distributed_users (
    user_id UUID PRIMARY KEY,
    username TEXT,
    email TEXT
) DISTRIBUTED BY (user_id);
 
-- 创建本地表，用于存储用户的密码信息
CREATE TABLE users_passwords (
    user_id UUID PRIMARY KEY,
    password TEXT
);
 
-- 将本地表与分布式表关联
ALTER TABLE users_passwords SET SCHEMA public;
 
-- 将本地表与分布式表关联
ALTER TABLE distributed_users ADD CHECK (user_id = replica_identity);
 
-- 将本地表与分布式表关联
INSERT INTO distributed_users (user_id, username, email)
SELECT user_id, username, email FROM users_passwords;
 
-- 查询分布式表，将自动路由到正确的分片
SELECT * FROM distributed_users WHERE user_id = '特定用户ID';

这个例子展示了如何在 PostgreSQL + Citus 环境中创建分布式表，并且如何将本地表与分布式表进行关联，以便在查询时能够自动路由到正确的分片。这是构建基于 PostgreSQL 和 Citus 的分布式数据库系统的一个基本示例。

- 阅读更多 -

【分布式微服务专题】SpringSecurity快速入门

System

2024-08-07

所有,分布式




import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.EnableWebSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.WebSecurityConfigurerAdapter;
 
@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
 
    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeRequests()
                .anyRequest().authenticated()
                .and()
            .formLogin()
                .and()
            .httpBasic();
    }
}

这段代码定义了一个简单的Spring Security配置，它将所有请求保护起来，要求用户必须认证后才能访问。同时，它启用了表单登录和基本认证。在实际部署时，你需要提供具体的用户认证信息（如用户详情服务地址）以及其他安全配置（如密码加密方式等）。

- 阅读更多 -

Go-Zero从0到1实现微服务项目开发

System

2024-08-07

所有,golang

在这个系列的第二部分，我们将继续构建我们的Go-Zero微服务项目。以下是一些核心代码示例：

定义用户服务的API接口：




package service
 
import (
    "context"
    "go-zero-mall/api/internal/types"
)
 
type UserServiceHandler struct {
    // 依赖注入
}
 
// Register 用于用户注册
func (u *UserServiceHandler) Register(ctx context.Context, in *types.RegisterRequest) (*types.Response, error) {
    // 实现用户注册逻辑
    // ...
    return &types.Response{
        State:  1,
        Msg:    "注册成功",
        Result: "",
    }, nil
}
 
// Login 用于用户登录
func (u *UserServiceHandler) Login(ctx context.Context, in *types.LoginRequest) (*types.Response, error) {
    // 实现用户登录逻辑
    // ...
    return &types.Response{
        State:  1,
        Msg:    "登录成功",
        Result: "",
    }, nil
}




Name: user.rpc
ListenOn: 127.0.0.1:8080

在main.go中启动用户服务：




package main
 
import (
    "go-zero-mall/api/internal/config"
    "go-zero-mall/api/internal/handler"
    "go-zero-mall/api/internal/svc"
    "github.com/zeromicro/go-zero/core/conf"
    "github.com/zeromicro/go-zero/zrpc"
)
 
func main() {
    var c config.Config
    conf.MustLoadConfig("etc/user.yaml", &c)
    
    // 初始化服务
    server := zrpc.MustNewServer(c.RpcServerConf, func(s *zrpc.Server) {
        s.AddUnary(handler.NewUserServiceHandler(&svc.ServiceContext{
            // 依赖注入
        }))
    })
    
    // 启动服务
    server.Start()
}

这些代码示例展示了如何定义服务的API接口、配置服务并启动它。在实际的项目中，你需要根据具体的业务逻辑填充接口的实现和依赖注入的具体内容。

System

2024-08-07

所有,分布式

解释：

Feign 是一个声明式的Web服务客户端，用来简化HTTP远程调用。当你在Feign中进行异步调用时，可能会遇到“获取不到ServletRequestAttributes”的错误，这通常发生在使用Feign进行异步调用时，异步上下文（AsyncContext）中无法访问到原始请求的属性，因为Servlet容器的请求和响应对象不会被传递到异步线程中。

解决方法：

使用Feign的Hystrix集成时，可以通过HystrixConcurrencyStrategy自定义线程池的策略，从而在执行异步调用时保持请求的上下文。
如果你使用的是Spring Cloud Feign，可以考虑使用Spring Cloud Sleuth提供的追踪解决方案，它可以在异步调用时传递上下文。
另一种方法是手动传递必要的信息，例如请求头（headers），到异步执行的方法中。
如果是在Spring环境下，可以考虑使用RequestContextHolder来主动获取当前请求的属性，并在异步执行的代码块中使用。

示例代码：




import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;
 
ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
 
// 在异步线程中手动传递attributes

请根据你的具体情况选择合适的解决方法。

- 阅读更多 -

【分布式高级篇-微服务架构篇【RabbitMQ】

System

2024-08-04

所有,分布式

对于您提到的“雷丰阳-谷粒商城”的“分布式高级篇-微服务架构篇”的第22节“RabbitMQ”，这一节主要讲解了RabbitMQ在微服务架构中的应用。RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器，用于通过轻量级和可靠的消息在服务器之间进行通信。

在本节中，您可能会学习到以下内容：

消息队列（Message Queue）：RabbitMQ通过消息队列来存储和转发消息，实现了应用程序之间的异步通信。
异步处理：通过RabbitMQ，可以实现应用的解耦和流量的控制。消息发送者将消息发送到队列，接收者可以根据自己的处理能力来消费消息，从而避免后台服务因流量过大而宕机。
消息确认机制：RabbitMQ提供了消息确认机制，包括发送端的ConfirmCallback和ReturnCallback，以及消费端的消息确认，以确保消息的可靠传输。
RabbitMQ概念：您将了解到RabbitMQ的基本概念，如消息（Message）、生产者（Publisher）、交换器（Exchange）和队列（Queue）等。

通过学习本节内容，您将能够更好地理解RabbitMQ在微服务架构中的重要作用，并学会如何在实际应用中配置和使用RabbitMQ来实现高效、可靠的消息通信。

请注意，以上内容是基于您提供的信息和一般性的RabbitMQ知识进行的推测。为了获取最准确的学习内容，建议您直接参考“雷丰阳-谷粒商城”的官方教程或相关视频资源。

- 阅读更多 -