标签中间件下的文章

2024-08-12

由于THS(TongHttpServer)是一个自研的HTTP服务器，并没有广泛的应用和标准化，因此在性能上的比较可能会有一定的局限性。不过，我们可以通过已有的信息进行一些假设和分析。

Nginx是一款广泛使用的高性能HTTP和反向代理服务器，同时也是一个成熟的开源项目。通常情况下，Nginx的性能会优于自研的HTTP服务器，因为它经过了长时间的优化和大量用户的实践检验。

如果我们要进行性能比较，可以考虑以下几个方面：

并发连接处理：Nginx通过epoll模型优化了对高并发连接的处理能力。
静态文件处理：Nginx采用了sendfile()系统调用，能够高效地传输静态文件。
内存和CPU占用：Nginx在资源占用方面通常比自研的HTTP服务器更低。
配置和扩展能力：Nginx有丰富的配置选项和第三方模块，易于进行高级配置和扩展。

如果你需要进行性能测试，可以使用如ab (ApacheBench) 或 wrk 等工具进行基准测试。

由于THS和Nginx是两个不同的软件，没有直接的性能可比性能数据，你可能需要自己进行测试，并记录下不同场景下的性能数据。

以下是一个非常简单的测试脚本示例，使用Python的http.server模块来模拟一个简单的HTTP服务器，和Nginx进行性能对比：




# Python 3.x 版本
from http.server import HTTPServer, SimpleHTTPRequestHandler
 
# 定义HTTP服务器监听的地址和端口
host = 'localhost'
port = 8000
 
httpd = HTTPServer((host, port), SimpleHTTPRequestHandler)
print(f"Serving at http://{host}:{port}")
httpd.serve_forever()

在另外一个终端运行上述脚本启动自研的HTTP服务器，然后使用Nginx和ab工具进行性能测试，并记录结果。

请注意，由于THS和Nginx各自的具体实现细节不同，这些性能数据仅供参考，实际使用中可能需要根据自己的应用场景和需求进行调整和优化。

[docker-compose中间件集群系列] - 2 搭建DNS解析服务

2024-08-12




# 使用Alpine Linux作为基础镜像
FROM alpine:latest
 
# 安装BIND和相关工具
RUN apk add --no-cache bind bind-tools
 
# 创建一个新的配置文件，用于设置DNS服务器的基础设置
RUN echo '
options {
    directory "/etc/bind";
};
' > /etc/bind/named.conf
 
# 创建一个新的目录，用于存放区域文件
RUN mkdir /etc/bind/zones
 
# 将本地的区域文件复制到容器内的对应目录
COPY named.conf /etc/bind/
COPY zones/ /etc/bind/zones/
 
# 设置容器启动时运行的命令
CMD ["/usr/sbin/named", "-g", "-c", "/etc/bind/named.conf", "-u", "named"]

这个Dockerfile为构建一个简单的DNS服务器提供了基础设置。它创建了一个可以运行BIND DNS服务的容器，并且可以根据需要进行配置和扩展。通过复制本地的named.conf和区域文件到容器内部的指定目录，可以方便地定义DNS记录。

消息中间件之RocketMQ源码分析

2024-08-12

在RocketMQ中，消息存储主要依赖于CommitLog这个类，它负责消息的持久化存储。以下是CommitLog部分核心方法的简化代码示例：




public class CommitLog {
    // 文件映射
    private MappedFileQueue mappedFileQueue;
 
    public void putMessage(MessageExtBrokerInner message) {
        MappedFile mappedFile = this.mappedFileQueue.getLastMappedFile();
        // 当前文件不足以存储消息时，创建新的mapped file
        if (mappedFile.isFull()) {
            mappedFile = this.mappedFileQueue.getLastMappedFile();
        }
        // 将消息序列化到文件中
        mappedFile.appendMessage(message);
    }
 
    public SelectMappedBufferResult getMessage(long offset) {
        // 定位到消息所在的物理文件，并读取消息
        return this.mappedFileQueue.getMappedFileByOffset(offset).selectMappedBuffer(offset);
    }
 
    // 其他方法...
}
 
public class MappedFileQueue {
    // 获取最后一个mapped file
    public MappedFile getLastMappedFile() {
        // 逻辑...
    }
 
    // 根据偏移量获取对应的mapped file
    public MappedFile getMappedFileByOffset(long offset) {
        // 逻辑...
    }
 
    // 其他方法...
}
 
public class MappedFile {
    // 是否满了
    public boolean isFull() {
        // 逻辑...
    }
 
    // 追加消息
    public void appendMessage(MessageExtBrokerInner message) {
        // 逻辑...
    }
 
    // 选择映射缓冲区
    public SelectMappedBufferResult selectMappedBuffer(long offset) {
        // 逻辑...
    }
 
    // 其他方法...
}

以上代码展示了消息写入和读取时，CommitLog类和其相关依赖类如MappedFileQueue和MappedFile的关键方法。实际代码中还涉及到文件映射、内存映射等技术，以及消息物理存储和逻辑组织方式。这些细节在源码中都有详细的实现，有助于理解RocketMQ消息存储的设计和实现。

【Python】【进阶篇】10、Django中间件

2024-08-12

Django中间件是一个轻量级的插件系统，可以介入Django的请求和响应处理过程，修改Django的输入或输出。

要创建一个自定义的Django中间件，你需要定义一个遵守特定结构的类，该类包含以下方法中的一个或多个：

process_request(self, request)
process_view(self, request, view_func, view_args, view_kwargs)
process_template_response(self, request, response)
process_exception(self, request, exception)
process_response(self, request, response)

以下是一个简单的中间件示例，它在每个响应中设置一个自定义的HTTP头：




# my_middleware.py
from django.utils.deprecation import MiddlewareMixin
 
class CustomMiddleware(MiddlewareMixin):
    def process_response(self, request, response):
        response['Custom-Header'] = 'My Custom Value'
        return response

要使用这个中间件，你需要将其添加到你的Django项目的settings.py文件中的MIDDLEWARE配置类列表中：




# settings.py
MIDDLEWARE = [
    # ...
    'path.to.my_middleware.CustomMiddleware',
    # ...
]

这个中间件示例演示了如何在process_response方法中修改响应。每个方法都有其特定的用途，例如process_request可以用于检查请求并决定是否要修改它，或者直接返回HttpResponse以停止进一步处理。

记住，中间件方法应该返回None或HttpResponse对象，以允许请求-响应循环继续。如果返回HttpResponse对象，它也可以返回修改后的HttpResponse对象。

2024-08-12

该问题涉及到Apache Tomcat服务器中的一个文件上传漏洞（CVE-2017-12615），该漏洞允许未经身份验证的攻击者上传包含恶意代码的文件到服务器，从而可能导致远程代码执行。

解决方法：

升级Apache Tomcat到不含该漏洞的版本。对于Tomcat 9.0.0.M1到9.0.14，7.0.0到7.0.89，以及6.0.0到6.0.50，你需要应用安全补丁。

如果不能立即升级，可以通过以下方法暂时防御：

移除Tomcat的webapps目录以及work目录下的内容。

修改Tomcat的conf/web.xml，添加或修改以下行，以禁止上传到管理应用：




<servlet>
    <servlet-name>default</servlet-name>
    <servlet-class>org.apache.catalina.servlets.DefaultServlet</servlet-class>
    <init-param>
        <param-name>readonly</param-name>
        <param-value>true</param-value>
    </init-param>
    <init-param>
        <param-name>debug</param-name>
        <param-value>0</param-value>
    </init-param>
    <load-on-startup>1</load-on-startup>
</servlet>

确保不对外部公开管理应用。

请注意，在实施任何安全更改之前，应该与你的组织的安全政策和程序保持一致。如果你不是技术专家，建议联系专业的IT安全团队来进行这些更改。

东方通中间件SystemOutLogger.log报错

2024-08-12

报错问题描述不够详细，但是根据提供的信息，“东方通中间件SystemOutLogger.log”这个报错可能指的是使用东方通中间件时，日志系统出现了问题，导致SystemOutLogger（标准输出日志）无法正常记录日志。

解决方法：

检查日志配置文件：确认日志配置是否正确，例如日志文件路径是否可写，日志文件权限设置是否合理。
查看日志文件大小：如果日志文件过大，可能会导致日志无法写入，可以尝试清空或者删除日志文件后重新启动应用程序。
检查磁盘空间：确保磁盘空间足够，日志文件可以正常写入。
查看日志级别设置：确认日志级别是否设置正确，过于敏感的日志级别可能会导致日志无法记录。
查看应用程序日志配置：确认应用程序是否正确配置了日志框架，是否有相关的日志依赖。
查看中间件版本和兼容性：确认是否有最新的补丁或者更新版本，可能存在已知的bug，需要更新到最新版本。
查看系统权限：确保运行中间件的用户有足够的权限去写入日志文件。
查看错误日志：检查SystemOutLogger日志文件或者中间件的错误日志，查看具体的错误信息，根据错误信息进一步排查问题。
联系技术支持：如果以上步骤都无法解决问题，可以联系东方通中间件的技术支持寻求帮助。

由于报错信息不详，以上步骤提供了一般性的解决问题的方法，具体解决时需要根据实际情况进行调整。

2024-08-12

在Redis和MySQL双写的场景下，为了保证数据的一致性，可以采用以下策略：

先写MySQL，后写Redis：如果写MySQL成功，但写Redis失败，则可能导致缓存中存在旧数据，解决方法是在写Redis失败时，捕获异常，并尝试修复数据一致性。
先写Redis，后写MySQL：如果写Redis成功，但写MySQL失败，则缓存中存在新数据，而数据库中是旧数据。解决方法是利用事务或锁机制，确保数据一致性。
最终一致性：在双写失败的情况下，可以通过后台异步任务定期校对或修复数据不一致的情况。

示例代码（使用Python和MySQLdb）：




import redis
import MySQLdb
 
# 初始化Redis和MySQL客户端
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='your_username', passwd='your_password', db='your_db')
cursor = conn.cursor()
 
# 更新MySQL
def update_mysql(key, value):
    try:
        cursor.execute("UPDATE your_table SET your_column=%s WHERE your_key=%s", (value, key))
        conn.commit()
        return True
    except MySQLdb.Error as e:
        print(f"Error: {e}")
        return False
 
# 更新Redis
def update_redis(key, value):
    try:
        r.set(key, value)
        return True
    except redis.RedisError as e:
        print(f"Error: {e}")
        return False
 
# 业务逻辑
def write_data(key, value):
    if update_mysql(key, value):  # 先写MySQL
        if update_redis(key, value):  # 再写Redis
            return True
        else:
            # 如果写Redis失败，尝试恢复MySQL数据一致性
            update_mysql(key, value)
            return False
    else:
        return False
 
# 使用示例
key = "some_key"
value = "some_value"
if write_data(key, value):
    print("数据写入成功")
else:
    print("数据写入失败")

注意：

示例代码中的update_mysql和update_redis函数需要根据实际情况进行错误处理和异常捕获。
为了保证数据一致性，在双写失败时，应该考虑使用事务或分布式锁来同步对MySQL和Redis的操作。

[中间件] RabbitMQ的重要组件让消息传输更简单

2024-08-12

RabbitMQ是一个开源的消息队列系统，用于在分布式系统中存储和转发消息，它可以在不同的应用之间提供通信。RabbitMQ的一些重要组件包括：

生产者（Producer）：发送消息的应用。
队列（Queue）：存储消息的缓冲区。
消费者（Consumer）：接收并处理消息的应用。
交换器（Exchange）：用来根据路由键将消息转发到队列。
路由键（Routing Key）：生产者用来指定消息的路由规则。
绑定（Binding）：将交换器和队列按照路由键联系起来的规则。

以下是一个简单的Python代码示例，使用pika库来发送和接收RabbitMQ中的消息：




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!'")
 
# 定义一个回调函数来处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
# 接收消息
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

这段代码首先建立了一个到RabbitMQ服务器的连接，然后声明了一个名为'hello'的队列。之后，它发送了一条文本消息"Hello World!"到这个队列。接着，它定义了一个回调函数来处理接收到的消息，并且开始消费'hello'队列中的消息。

这个示例展示了RabbitMQ的基本使用方法，包括如何启动一个生产者来发送消息，如何声明一个队列，以及如何启动一个消费者来接收和处理消息。这对于开发者理解RabbitMQ的工作原理和如何在自己的应用中使用它是很有帮助的。

SpringBoot中间件—封装超时熔断器

2024-08-12

在Spring Boot中，可以使用Hystrix来实现超时熔断器。以下是一个简单的例子，展示如何在Spring Boot应用程序中创建和使用Hystrix超时熔断器。

首先，在pom.xml中添加Hystrix的依赖：




<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>

在Spring Boot应用的主类或者配置类上添加@EnableCircuitBreaker注解来启用Hystrix：




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.circuitbreaker.EnableCircuitBreaker;
 
@SpringBootApplication
@EnableCircuitBreaker
public class MyApp {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyApp.class, args);
    }
}

创建一个服务类，并在需要熔断的方法上使用@HystrixCommand注解来定义熔断逻辑：




import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class MyService {
 
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackMethod", commandProperties = {
        @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "3000")
    })
    public String timeoutMethod() {
        // 模拟长时间运行的操作
        try {
            Thread.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
        return "Response after a long time";
    }
 
    public String fallbackMethod() {
        return "Fallback response due to timeout";
    }
}

在这个例子中，timeoutMethod模拟了一个长时间运行的操作，并通过@HystrixCommand注解配置了熔断器。如果该方法在3秒内没有完成，Hystrix将触发熔断器，并执行fallbackMethod作为回退方法。

确保你的应用配置了合适的Hystrix线程池和信号量大小，以及合适的熔断器策略。这样可以确保熔断器在超时和错误率达到阈值时正常工作。

【云原生进阶之PaaS中间件】第一章Redis-2.2Redis IO模型

2024-08-12

在第一章中，我们讨论了Redis的IO模型，并介绍了Redis的单线程处理机制。Redis采用了非阻塞I/O，事件驱动，单线程模型，这是其高性能的重要基础。

Redis的IO模型主要包括以下几个部分：

文件事件处理器：
文件事件处理器使用I/O多路复用（multiplexing）机制同时监听多个socket，并基于此处理文件事件（可读，可写）。
文件事件：
文件事件是对socket操作的抽象，包括可读事件，可写事件等。
事件驱动：
事件驱动是一种编程范式，可以用于解决高并发服务器编程问题。在Redis中，事件驱动主要通过文件事件处理器来实现。
单线程：
Redis采用单线程模型，所有的命令都在一个线程中按序执行，避免了线程上下文切换和竞争条件带来的开销。

下面是一个简单的Redis IO模型示例，使用epoll作为I/O多路复用技术：




// 伪代码示例
 
// 初始化epoll
int epfd = epoll_create(...);
 
// 创建socket
int socketfd = socket(...);
 
// 设置socket为非阻塞模式
int flags = fcntl(socketfd, F_GETFL, 0);
fcntl(socketfd, F_SETFL, flags | O_NONBLOCK);
 
// 将socket添加到epoll中
struct epoll_event event;
event.data.fd = socketfd;
event.events = EPOLLIN | EPOLLOUT | EPOLLET;
epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, socketfd, &event);
 
// 循环处理事件
struct epoll_event events[MAX_EVENTS];
while (1) {
    int nevents = epoll_wait(epfd, events, MAX_EVENTS, -1);
    for (int i = 0; i < nevents; i++) {
        if ((events[i].events & EPOLLIN) != 0) {
            // 可读事件
            handle_read(events[i].data.fd);
        }
        if ((events[i].events & EPOLLOUT) != 0) {
            // 可写事件
            handle_write(events[i].data.fd);
        }
        // ... 其他事件处理
    }
}

在这个示例中，我们创建了一个socket，并将其设置为非阻塞模式。然后，我们将socket添加到epoll中，并在一个循环中调用epoll\_wait来监听和处理事件。当有事件发生时（如可读或可写事件），我们调用相应的处理函数来处理这些事件。这就是Redis的基本IO模型。