2024-08-23

Connect-Mongo 是一个用于 Connect 会话存储的 MongoDB 持久化存储引擎。以下是如何使用 Connect-Mongo 的示例代码:




var express = require('express');
var session = require('express-session');
var MongoStore = require('connect-mongo')(session);
 
var app = express();
 
// 配置 express-session 和 connect-mongo
app.use(session({
    secret: 'your secret',
    store: new MongoStore({
        url: 'mongodb://localhost:27017/mydatabase', // MongoDB 连接 URL
        ttl: 14 * 24 * 60 * 60 // 设置 session 的存活时间,单位为秒
    }),
    resave: false,
    saveUninitialized: true
}));
 
// 其他中间件和路由配置...
 
app.listen(3000, function () {
    console.log('Server is running on port 3000');
});

在这个例子中,我们首先引入了必要的模块,并创建了一个 Express 应用。然后,我们配置了 express-session 中间件,并将其存储引擎设置为 MongoStore,它是通过将 Connect-Mongo 与 express-session 集成而生成的。最后,我们设置了 MongoDB 的连接 URL 和 session 的存活时间,并启动了服务器监听 3000 端口。

2024-08-23

Sentinel 是阿里巴巴开源的面向分布式服务架构的流量控制组件,主要以流量为切入点,提供多个维度的流量控制、服务降级、系统自保护等多个功能。

以下是一个使用 Sentinel 的简单示例,演示如何在 Spring Cloud 应用中集成 Sentinel 并配置简单的流量控制规则。

  1. 在 Spring Cloud 项目的 pom.xml 中添加 Sentinel 依赖:



<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
  1. application.yml 配置文件中配置 Sentinel 控制台信息:



spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080 # Sentinel 控制台地址
        port: 8719 # 默认端口,若控制台端口不同需要修改
  1. 创建一个 REST 控制器,并定义一个需要被保护的资源:



@RestController
public class TestController {
 
    @GetMapping("/test")
    @SentinelResource("test") // 标记为 Sentinel 资源
    public String test() {
        return "Hello, Sentinel!";
    }
}
  1. 配置流量控制规则。可以在 Sentinel 控制台中手动配置,也可以通过编程的方式进行配置:



@Configuration
public class SentinelConfig {
 
    @PostConstruct
    public void init() {
        List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
        FlowRule rule = new FlowRule();
        rule.setResource("test"); // 对应 @SentinelResource 中的 value
        rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // 流量控制方式
        rule.setCount(1); // 每秒允许通过的请求数
        rules.add(rule);
 
        FlowRuleManager.loadRules(rules);
    }
}

上述代码中,我们定义了一个名为 "test" 的资源,并通过 @SentinelResource 注解标记它。然后,我们编程配置了一个流量控制规则,限制每秒钟通过的请求数不超过 1 个。这个规则会在应用启动时加载,并在 Sentinel 控制台中显示。

当您启动应用并访问 /test 接口时,Sentinel 会根据配置的规则限制流量,超出规则的请求会被限流。这个简单的例子展示了如何在 Spring Cloud 应用中集成 Sentinel 并设置基本的流量控制规则。

2024-08-23

由于这个问题涵盖了多个方面,并且涉及的内容较多,我将提供每个部分的简要概述和示例代码。

  1. Django中使用Cookies和Session:

在Django中设置cookie:




def view(request):
    response = HttpResponse('Hello, World!')
    response.set_cookie('my_cookie', 'cookie_value')
    return response

在Django中读取cookie:




def view(request):
    cookie_value = request.COOKIES.get('my_cookie', 'default_value')
    return HttpResponse(f'The value of my_cookie is {cookie_value}')

启用和配置Session:




# settings.py
SESSION_ENGINE = 'django.contrib.sessions.backends.db'
SESSION_COOKIE_NAME = 'my_session'
 
# views.py
def view(request):
    # 设置session
    request.session['key'] = 'value'
 
    # 获取session
    session_value = request.session.get('key', 'default_value')
    return HttpResponse(f'The value of key in session is {session_value}')
  1. Django中间件:

创建自定义中间件:




# middleware.py
class SimpleMiddleware:
    def __init__(self, get_response):
        self.get_response = get_response
 
    def __call__(self, request):
        # 在请求处理之前运行的代码
        response = self.get_response(request)
 
        # 在响应返回给用户之前运行的代码
        return response
 
# settings.py
MIDDLEWARE = [
    'django.middleware.security.SecurityMiddleware',
    'your_app.middleware.SimpleMiddleware',  # 添加自定义中间件
    # ...
]
  1. Nginx + uWSGI 安装和配置:

安装Nginx和uWSGI:




# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install nginx uwsgi uwsgi-plugin-python3
 
# CentOS/RHEL
sudo yum install nginx uwsgi uwsgi-plugin-python3

配置uWSGI:




[uwsgi]
socket = :8000  # 使用socket连接与Nginx通信
chdir = /path/to/your/project  # 你的Django项目路径
module = your_project.wsgi:application
processes = 4
threads = 2

配置Nginx与uWSGI连接:




server {
    listen 80;
    server_name example.com;
 
    location / {
        include uwsgi_params;  # 包含uWSGI的参数
        uwsgi_pass 127.0.0.1:8000;  # 连接到uWSGI的socket
        uwsgi_read_timeout 2;
    }
 
    location /static/ {
        alias /path/to/your/project/static/;  # 你的静态文件路径
    }
}

启动uWSGI:




uwsgi --ini /path/to/your/uwsgi.ini

启动Nginx:




sudo service nginx start

以上是针对每个部分的简要说明和示例代码。由于篇幅限制,安装过程中遇到的具体错误和配置细节需要你根据实际环境进行调整。

2024-08-23

RabbitMQ是一种流行的开源消息队列系统,用于通信系统的可靠传递,异步处理以及资源的扩展。RabbitMQ支持多种消息模式,以下是其中的六种:

  1. 简单模式(Simple)
  2. 工作队列模式(Work Queue)
  3. 发布/订阅模式(Publish/Subscribe)
  4. 路由模式(Routing)
  5. 主题模式(Topics)
  6. RPC模式(RPC)

以下是Python中使用pika库的RabbitMQ客户端代码示例:

  1. 简单模式:

生产者:




import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='hello')
 
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
 
connection.close()

消费者:




import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='hello')
 
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
  1. 工作队列模式:

多个消费者竞争模式:




import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
 
message = 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='task_queue',
                      body=message,
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2,  # make message persistent
                      ))
print(f" [x] Sent {message}")
 
connection.close()

消费者:




import pika
import time
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
 
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
    time.sleep(body.count(b'.'))
    print(f" [x] Done")
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
 
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(queue='task_queue', on_message_callback=callback)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consumi
2024-08-23

在RabbitMQ中,进阶主要涉及到更复杂的消息路由、可靠性保证、集群管理等方面。以下是一个使用RabbitMQ进行异步通信的Python代码示例,演示如何发送和接收消息:




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明一个队列,如果不存在会创建
channel.queue_declare(queue='hello')
 
# 发送消息
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
 
print(" [发送] Hello World!")
 
# 定义一个回调函数来处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [接收] {body}")
 
# 告诉RabbitMQ我们准备接收消息,并且调用callback函数来处理消息
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print(' [等待接收消息]')
 
# 开始监听队列,并进入阻塞状态,直到进程被中断
channel.start_consuming()

这段代码演示了如何连接到RabbitMQ服务器,声明一个队列,发送一个消息,并且接收和处理这个消息。通过这个示例,开发者可以进一步理解RabbitMQ的工作原理,并在实际应用中根据需求进行定制化开发。

2024-08-23

Spring Boot 项目的部署通常涉及将打包后的应用程序(通常是一个 WAR 或 JAR 文件)部署到 Servlet 容器中。然而,东方通中间件 TongWeb 并不是一个标准的 Servlet 容器,它是基于 Java EE 的企业级中间件产品。

要将 Spring Boot 项目部署到 TongWeb 中,你需要遵循以下步骤:

  1. 确保你的 Spring Boot 项目可以打包成 WAR 或 JAR 文件。如果你的项目是基于 Spring Boot 的 Maven 或 Gradle 构建系统,确保你的 pom.xmlbuild.gradle 文件配置正确。
  2. 将打包好的应用程序(WAR 或 JAR)部署到 TongWeb 服务器。这通常涉及将文件上传到 TongWeb 服务器的相应目录中,并可能需要通过 TongWeb 管理控制台进行配置。
  3. 配置 TongWeb 以正确处理 Spring Boot 应用程序的请求。这可能包括设置适当的虚拟主机和上下文路径。
  4. 确保 TongWeb 与 Spring Boot 应用程序的兼容性。由于 TongWeb 不是标准的 Servlet 容器,你可能需要对 Spring Boot 应用程序做一些调整,以确保它能够在 TongWeb 环境中正常运行。

由于 TongWeb 是专有软件,具体的部署步骤可能会根据你的项目需求和 TongWeb 的版本而有所不同。你可能需要参考 TongWeb 的官方文档或联系东方通的技术支持来获取详细的部署指南。

以下是一个简化的指导步骤,但请注意,这不是一个完整的部署指南,因为它依赖于你的具体项目和 TongWeb 配置:




# 打包 Spring Boot 应用程序
mvn clean package
 
# 或者如果你使用 Gradle
./gradlew build
 
# 将生成的 JAR 或 WAR 文件上传到 TongWeb 服务器指定目录
scp target/myapp.war user@tongwebserver:/path/to/deployment/directory
 
# 接下来,你需要通过 TongWeb 管理控制台进行配置或通过命令行工具(如 twctl)来启动应用程序

请确保你有适当的权限来上传文件和配置 TongWeb,并且在执行这些步骤之前已经安装了 TongWeb 服务器。如果你在部署过程中遇到具体的错误或问题,请参考 TongWeb 的文档或联系技术支持。

2024-08-23



const express = require('express');
const log4js = require('log4js');
 
// 配置log4js
log4js.configure({
  appenders: {
    console: { type: 'console' },
    access: { type: 'file', filename: 'logs/access.log' },
    application: { type: 'file', filename: 'logs/app.log' }
  },
  categories: {
    default: { appenders: ['console', 'application'], level: 'info' },
    http: { appenders: ['console', 'access'], level: 'info' }
  }
});
 
const app = express();
const logger = log4js.getLogger('http');
 
// 输出日志的中间件
app.use((req, res, next) => {
  logger.info(`${req.method} ${req.path}`);
  next();
});
 
app.get('/', (req, res) => {
  res.send('Hello, World!');
});
 
app.listen(3000, () => {
  console.log('Server is running on port 3000');
});

这段代码使用了log4js库来配置日志系统,并创建了一个Express应用程序,其中包含了一个输出日志的中间件。当访问服务器根路径时,将会记录一条日志信息。

2024-08-23



# 安装celery和redis依赖
# pip install celery redis
 
from celery import Celery
 
# 创建Celery实例,指定消息中间件为Redis
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
 
# 定义一个celery任务
@app.task
def add(x, y):
    return x + y
 
# 使用Celery任务
# 在命令行启动celery worker:
# celery -A tasks worker --loglevel=info
 
# 在Python代码中调用异步任务
result = add.delay(4, 4)
print(f"等待结果: {result.id}")

这段代码演示了如何安装和设置Celery以及如何定义和调用一个简单的异步任务。在实际应用中,你需要确保Redis服务器正在运行,并且根据你的环境可能需要修改broker的URL。

2024-08-23

以下是一个简化的示例,展示了如何创建和使用一个简单的缓存中间件:




using Microsoft.AspNetCore.Builder;
using Microsoft.AspNetCore.Http;
using System.Threading.Tasks;
 
public class MemoryCacheMiddleware
{
    private readonly RequestDelegate _next;
 
    public MemoryCacheMiddleware(RequestDelegate next)
    {
        _next = next;
    }
 
    public async Task InvokeAsync(HttpContext context, IMemoryCache cache)
    {
        var cacheKey = "data_key";
        var cacheData = await cache.GetOrCreateAsync(cacheKey, entry =>
        {
            entry.AbsoluteExpiration = DateTime.Now.AddMinutes(10);
            return LoadDataFromDatabaseAsync();
        });
 
        // 使用缓存数据
        await context.Response.WriteAsync(cacheData);
    }
 
    private Task<string> LoadDataFromDatabaseAsync()
    {
        // 模拟从数据库加载数据
        return Task.FromResult("Database data");
    }
}
 
public static class MemoryCacheMiddlewareExtensions
{
    public static IApplicationBuilder UseMemoryCacheMiddleware(this IApplicationBuilder builder)
    {
        return builder.UseMiddleware<MemoryCacheMiddleware>();
    }
}

Startup.cs中配置中间件:




public void Configure(IApplicationBuilder app, IMemoryCache cache)
{
    app.UseMemoryCacheMiddleware();
}

这个示例展示了如何使用IMemoryCache来缓存数据。如果数据不在缓存中,它将加载数据并将其存储在缓存中,并设置一个过期时间。这样,后续的请求可以直接从缓存中获取数据,从而提高应用程序的性能。

2024-08-23

WebSocket-Manager是一个.NET Core库,用于简化WebSocket的使用。以下是一个如何使用WebSocket-Manager发送和接收消息的示例代码:

首先,安装NuGet包:




Install-Package WebSocketManager

然后,在你的Startup.cs文件中配置服务和中间件:




public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    services.AddWebSocketManager();
}
 
public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
{
    app.UseWebSockets();
    app.UseWebSocketManager();
 
    // 其余配置...
}

在你的控制器或中间件中,你可以这样使用WebSocket-Manager:




public class WebSocketTestController : Controller
{
    private IWebSocketManager _webSocketManager;
 
    public WebSocketTestController(IWebSocketManager webSocketManager)
    {
        _webSocketManager = webSocketManager;
    }
 
    public async Task SendMessage(string message)
    {
        await _webSocketManager.WebSocketConnections.BroadcastAsync(message);
    }
 
    public async Task ReceiveMessage()
    {
        var webSocket = await _webSocketManager.GetWebSocket();
        var buffer = new byte[1024 * 4];
        while (webSocket.State == WebSocketState.Open)
        {
            var result = await webSocket.ReceiveAsync(new ArraySegment<byte>(buffer), CancellationToken.None);
            if (result.MessageType == WebSocketMessageType.Text)
            {
                var message = Encoding.UTF8.GetString(buffer, 0, result.Count);
                // 处理接收到的消息
            }
        }
    }
}

在这个示例中,SendMessage方法使用_webSocketManager.WebSocketConnections.BroadcastAsync来发送广播消息,而ReceiveMessage方法使用WebSocket.ReceiveAsync来接收客户端发送的消息。这个库简化了WebSocket的使用,使得在.NET Core应用中集成WebSocket变得更加容易。