标签中间件下的文章

2024-08-13

官方中间件是指由C#语言官方提供，并且被广泛认可和使用的库或工具。以下是一些常用的官方或者认可的中间件：

ASP.NET Core - 用于构建Web应用和服务的跨平台框架。
Entity Framework Core - 官方的对象关系映射器，支持多种数据库。
.NET Core - 一个用于Windows、Linux和macOS的各种应用类型的通用环境。
.NET Framework - 用于Windows平台的开发框架。
XUnit - 用于C#编程语言的开源测试框架。
NuGet - 官方的包管理器，用于安装、更新和管理库依赖。
Roslyn - 用于C#和Visual Basic编程语言的编译器和相关工具的代码分析API。

这些中间件是C#开发中必不可少的部分，并且它们都是开源的，有着庞大的社区支持。

.Net Core 中间件验签

2024-08-13

在.NET Core中，为了实现中间件验签，你可以创建一个自定义的中间件来处理请求验签。以下是一个简单的示例，演示了如何在ASP.NET Core应用程序中实现一个基本的请求验签：




public class ValidateSignatureMiddleware
{
    private readonly RequestDelegate _next;
 
    public ValidateSignatureMiddleware(RequestDelegate next)
    {
        _next = next;
    }
 
    public async Task Invoke(HttpContext context)
    {
        // 验证签名逻辑
        bool isValid = ValidateSignature(context);
 
        if (isValid)
        {
            await _next(context);
        }
        else
        {
            context.Response.StatusCode = 403; // Forbidden
            await context.Response.WriteAsync("Invalid signature");
        }
    }
 
    private bool ValidateSignature(HttpContext context)
    {
        // 这里添加你的签名验证逻辑
        // 例如，检查请求头中的签名与密钥
        // 返回 true 如果验证通过，false 如果失败
        return true; // 示例返回true，实际应用中应该根据实际逻辑进行验证
    }
}
 
// 在 Startup.cs 的 Configure 方法中使用中间件
public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
{
    // ...
 
    app.UseMiddleware<ValidateSignatureMiddleware>();
 
    // ...
}

在这个示例中，ValidateSignatureMiddleware 类实现了中间件管道中的一个自定义组件，负责验证请求的签名。你需要在 ValidateSignature 方法中实现具体的签名验证逻辑。然后，在 Startup.cs 的 Configure 方法中使用 app.UseMiddleware<ValidateSignatureMiddleware>() 将中间件添加到请求处理管道中。

请根据你的具体签名验证需求替换 ValidateSignature 方法中的代码。这只是一个简单的示例，实际应用中你可能需要处理复杂的签名验证过程，例如使用密钥、对请求的某些部分进行哈希等。

weblogic中间件安装

2024-08-13

WebLogic Server的安装通常遵循以下步骤：

确保您的系统满足WebLogic的最小系统要求。
从Oracle官网下载WebLogic Server的安装文件。
解压下载的文件到指定目录。
运行安装程序。
遵循安装向导的步骤完成安装配置。

以下是一个简化的安装示例（以Linux系统为例）：




# 1. 下载WebLogic Server安装文件
wget https://download.oracle.com/otn/nt/middleware/12c/12213/wls12213_linux64.zip
 
# 2. 解压安装文件
unzip wls12213_linux64.zip
 
# 3. 进入解压后的目录
cd WLS_12213/
 
# 4. 运行安装脚本
./configure.sh
 
# 5. 按照安装向导进行下一步安装配置
# 安装向导会引导你完成域的创建、管理服务器的配置等步骤

请注意，上述命令可能需要在具有图形界面的环境中运行，因为configure.sh脚本可能会启动一个图形安装向导。如果你在无头服务器上运行安装，你可能需要使用X11转发来显示安装界面。

确保你有足够的权限执行上述命令，并且在安装过程中遵循Oracle的许可协议。如果你是在生产环境中安装WebLogic，建议咨询Oracle支持或者参考最新的官方文档。

2024-08-13

整合MongoDB和ElasticSearch的核心步骤如下：

引入Maven依赖




<!-- MongoDB -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>
<!-- ElasticSearch -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

配置MongoDB和ElasticSearch




spring:
  data:
    mongodb:
      uri: mongodb://localhost:27017/mydb
    elasticsearch:
      rest:
        uris: http://localhost:9200

定义实体类和Repository接口




// MongoDB Entity
@Document
public class Product {
    @Id
    private String id;
    private String name;
    // 省略其他字段和getter/setter方法
}
 
// MongoDB Repository
public interface ProductRepository extends MongoRepository<Product, String> {
}
 
// ElasticSearch Document
@Document(indexName = "product")
public class ProductDocument {
    @Id
    private String id;
    private String name;
    // 省略其他字段和getter/setter方法
}
 
// ElasticSearch Repository
public interface ProductSearchRepository extends ElasticsearchRepository<ProductDocument, String> {
}

服务层代码




@Service
public class ProductService {
    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;
    @Autowired
    private ProductSearchRepository productSearchRepository;
 
    public Product createProduct(Product product) {
        Product savedProduct = productRepository.save(product);
        ProductDocument productDocument = new ProductDocument(savedProduct.getId(), savedProduct.getName());
        productSearchRepository.save(productDocument);
        return savedProduct;
    }
 
    public List<Product> getAllProducts() {
        return productRepository.findAll();
    }
 
    public Optional<Product> getProductById(String id) {
        return productRepository.findById(id);
    }
 
    public List<ProductDocument> searchProducts(String query) {
        return productSearchRepository.search(queryBuilder -> queryBuilder.keyword()
                .onFields("name"), PageRequest.of(0, 10)).getContent();
    }
}

以上代码展示了如何在Spring Boot应用中整合MongoDB和ElasticSearch。通过定义实体类和相应的Repository接口，可以进行CRUD操作。服务层的ProductService类中包含了创建产品、获取所有产品、通过ID获取产品以及搜索产品的方法。在搜索方法中，使用了ElasticSearch的查询构建器来构建搜索查询，并返回前10条结果。

2024-08-13

在消息中间件的选型中，Kafka和RabbitMQ是两种常见的消息传递系统。它们之间的主要区别在于它们的设计理念和目标用途。

Kafka是一个分布式流处理平台，主要特点是高吞吐量，可以处理大量的数据，对于需要实时处理大量数据的场景，如实时数据处理、日志收集等，Kafka是一个很好的选择。Kafka通过将数据持久化到磁盘，保证了数据的可靠性，但是它不提供消息的立即处理，这是因为它主要是设计用于数据流处理的。

RabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器，主要特点是可靠性和灵活性，它支持多种消息传递协议，可以用于异步任务处理、解耦系统组件等。RabbitMQ提供了消息确认、持久化、Priority队列等特性，确保消息的可靠传递。

以下是两种消息传递方式的代码示例：

Kafka生产者（Python）:




from kafka import KafkaProducer
 
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092'])
producer.send('test-topic', b'Hello, World!')
producer.flush()  # 确保所有消息都已发送

Kafka消费者（Python）:




from kafka import KafkaConsumer
 
consumer = KafkaConsumer('test-topic', bootstrap_servers=['localhost:9092'])
for message in consumer:
    print(message.value)

RabbitMQ生产者（Python）:




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!')
 
connection.close()

RabbitMQ消费者（Python）:




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()

在选择Kafka还是RabbitMQ时，需要考虑到具体的使用场景和需求。如果需要处理大量数据并保证数据的可靠性，Kafka可能是更好的选择。如果需要快速响应和处理消息，以及确保消息的准时处理，RabbitMQ可能更适合。

【Golang】在 Gin 框架中添加网关中间件

2024-08-13




package main
 
import (
    "github.com/gin-gonic/gin"
    "net/http"
)
 
// 自定义的网关中间件
func MyGatewayMiddleware() gin.HandlerFunc {
    return func(c *gin.Context) {
        // 在这里可以添加你的逻辑
        // 例如，检查请求头或者其他信息
 
        // 如果满足条件，则继续处理请求
        c.Next()
 
        // 如果需要在请求处理后做些事情，可以在这里添加
    }
}
 
func main() {
    r := gin.Default() // 创建一个Gin引擎
 
    // 添加自定义的网关中间件
    r.Use(MyGatewayMiddleware())
 
    // 示例的一个简单路由
    r.GET("/hello", func(c *gin.Context) {
        c.String(http.StatusOK, "Hello from Gin!")
    })
 
    // 启动服务器
    r.Run(":8080")
}

这段代码定义了一个简单的网关中间件MyGatewayMiddleware，并在Gin引擎中使用了这个中间件。在中间件中，你可以添加任何你需要的逻辑，比如验证请求、记录日志、修改请求或响应等。在main函数中，我们创建了一个Gin引擎，添加了自定义的中间件，并定义了一个简单的GET路由。最后，我们启动服务器并监听8080端口。

SpringBoot 中间件设计和开发【分库分表组件简易版】

2024-08-13

以下是一个简化版的分库分表组件的核心方法示例，仅包含核心功能：




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class SimpleShardService {
 
    @Autowired
    private DataSourceRoutingDataSource dataSourceRoutingDataSource;
 
    public void setDataSourceKey(String dataSourceKey) {
        // 设置当前线程使用的数据源key
        DataSourceContextHolder.setDataSourceKey(dataSourceKey);
    }
 
    public void clearDataSourceKey() {
        // 清除当前线程使用的数据源key
        DataSourceContextHolder.clearDataSourceKey();
    }
 
    public void shard(String key, String value) {
        // 根据key和value进行分库分表逻辑处理
        String dataSourceKey = generateDataSourceKey(key, value);
        setDataSourceKey(dataSourceKey);
        // 执行业务操作...
        // 业务操作完成后清除数据源key
        clearDataSourceKey();
    }
 
    private String generateDataSourceKey(String key, String value) {
        // 这里只是一个示例，实际的分库分表逻辑需要根据key和value进行计算
        // 返回计算后的数据源key
        return "db_" + key + "_" + value;
    }
}

这个示例中，SimpleShardService 类提供了设置和清除数据源key的方法，以及一个包含分库分表逻辑的shard方法。generateDataSourceKey方法用于模拟根据key和value生成数据源key的过程。在实际应用中，这个方法需要根据具体的分库分表规则来实现。

性能测试 —— Nginx中间件监控与调优！

2024-08-13

Nginx 是一款高性能的 HTTP 和反向代理服务器，也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。在进行性能测试时，监控和调优 Nginx 的性能非常重要。以下是一些常用的 Nginx 监控和调优技巧：

配置监控指标：确保 Nginx 配置了状态模块，以便可以通过 stub_status 获取性能数据。
使用 Nginx 状态页面：配置一个专用的 location 块来提供状态数据。




server {
    listen 80;
    server_name localhost;
 
    location /nginx_status {
        stub_status on;
        access_log off;
        allow 127.0.0.1; # 只允许本地访问
        deny all;        # 拒绝其他IP访问
    }
}

监控工具：使用第三方工具比如 Nagios、New Relic 或 Prometheus 与 Nginx 集成，实时监控性能指标。
调优配置：根据监控结果调整 Nginx 配置，常见调优参数包括 worker_processes、worker_connections、keepalive_timeout 等。
压力测试：使用 ab (Apache Benchmark) 或 wrk 等工具对 Nginx 进行压力测试，以识别瓶颈。
查看日志：分析 Nginx 访问日志和错误日志，识别可能的性能瓶颈。
优化配置文件：确保配置文件的位置、大小写敏感性、指令优化等。
使用 opentracing：通过集成 opentracing 和 Jaeger 或其他分布式追踪系统，可以追踪请求在系统中的流动情况。
启用 gzip 压缩：开启 gzip 压缩可以减少网络传输数据量，加快页面加载速度。
开启 HTTP/2：如果支持的话，启用 HTTP/2 可以提高性能，因为它可以多路复用连接。
关闭不必要的模块：只保留必要的 Nginx 模块，关闭不需要的，以减少资源消耗。
使用缓存：配置合适的缓存策略，减少后端服务压力。
使用第三方模块：如果特定场景需要，可以考虑使用第三方高级模块，如 ngx\_http\_geoip\_module 用于地理位置信息处理。
监控系统资源：监控 CPU、内存、网络和磁盘等系统资源，以确保 Nginx 不会成为瓶颈。
自动扩展：使用 Kubernetes 或 Docker 等容器编排工具可以实现自动扩展 Nginx 服务。
定期更新：保持 Nginx 更新到最新版本，以获取最新的性能优化和安全修复。

以上是 Nginx 监控和调优的一些基本方法，具体实施时需要根据实际情况和需求进行调整。

2024-08-13

Spring Boot Actuator 是 Spring Boot 的一个重要组件，它提供了一系列的端点，用于监控和管理运行中的应用程序。在本篇博客中，我们将会概述 Spring Boot Actuator 提供的一些核心端点，以及如何使用它们来监控和管理应用程序。

健康检查（Health Endpoint）




@RequestMapping("/health")
public Health health() {
    return Health.up().withDetail("msg", "Hello, World!").build();
}

度量收集（Metrics Endpoint）




@RequestMapping("/metrics")
public Map<String, Object> metrics() {
    Map<String, Object> metrics = new HashMap<>();
    metrics.put("counter.name.requests", requestCounter.count());
    // 其他度量数据
    return metrics;
}

环境变量（Environment Endpoint）




@RequestMapping("/env")
public Map<String, Object> env() {
    return Collections.unmodifiableMap(System.getenv());
}

日志级别动态调整（Loggers Endpoint）




@RequestMapping("/loglevel")
public void setLogLevel(String logger, String level) {
    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(logger);
    switch (level) {
        case "OFF":
            logger.setLevel(Level.OFF);
            break;
        case "ERROR":
            logger.setLevel(Level.ERROR);
            break;
        // 其他级别
    }
}

线程转储（Thread Dump Endpoint）




@RequestMapping("/threaddump")
public String threadDump() {
    final ThreadMXBean threadMXBean = ManagementFactory.getThreadMXBean();
    return threadMXBean.dumpAllThreads(true, true);
}

以上代码展示了如何通过自定义控制器来扩展或替换 Actuator 的默认端点行为。在实际应用中，你可以根据自己的需求，通过 Actuator 的 API 或者自定义端点来提供更加详细的监控信息和管理功能。

缓存中间件Redis

2024-08-13

问题描述不够清晰，我假设你想要的是如何在Python中使用Redis作为缓存中间件。

首先，你需要安装Redis和Python的Redis客户端，可以使用pip安装Redis客户端：




pip install redis

然后，你可以使用以下代码来使用Redis作为缓存：




import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置缓存
r.set('key', 'value')
 
# 获取缓存
value = r.get('key')
print(value)
 
# 删除缓存
r.delete('key')

如果你想要一个更高级的缓存，例如设置缓存的过期时间，你可以使用：




# 设置缓存，并设置过期时间
r.setex('key', 10, 'value')  # 这个key将在10秒后过期

如果你想要一个缓存的装饰器，你可以这样做：




import redis
 
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
def cache(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        key = func.__name__ + str(args) + str(kwargs)
        result = r.get(key)
        if result:
            return pickle.loads(result)
        else:
            result = func(*args, **kwargs)
            r.set(key, pickle.dumps(result))
            return result
    return wrapper
 
@cache
def expensive_computation(x):
    print("Running expensive_computation")
    return x ** 2
 
result = expensive_computation(4)
print(result)  # 输出: Running expensive_computation, 16
result = expensive_computation(4)
print(result)  # 不会打印"Running expensive_computation"，直接返回缓存的结果

这个装饰器会缓存函数的结果，如果后续再次调用这个函数并传递相同的参数，它将会从Redis缓存中返回结果，而不是重新运行这个函数。