[客户端智能路由选择策略与ZooKeepe...]的搜索结果

...rnetes更深度的集成支持以及对Compose文件格式的重大更新，使得在Docker中管理多个容器及服务变得更加方便和高效。 同时，Nginx Inc.也在不断优化其开源产品Nginx Plus，新版本强化了负载均衡、动态上游配置和API Gateway等功能，尤其针对微服务架构下的多应用代理场景提供了更为精细的控制策略。例如，Nginx 1.21版本引入了新的location匹配优先级规则，允许开发者更加灵活地处理请求路由，从而更好地适应复杂多变的应用部署需求。 此外，在云原生生态中，Istio Service Mesh作为服务间通信的管理和安全层，也逐渐成为解决多服务代理问题的重要工具。它能够实现服务间的智能路由、故障恢复、熔断限流等高级特性，对于运行在Docker或Kubernetes环境中的SpringBoot应用集群来说，结合Istio进行流量管理将是一个值得探索的前沿实践。 综上所述，随着容器技术和周边生态的不断发展，我们不仅需要掌握基础的Docker+Nginx部署技巧，更应关注这些技术的最新进展，以便在实际工作中应对日益复杂的微服务部署与管理挑战。

...对微服务间通信故障的策略与实践 随着微服务架构的普及，SpringCloud作为微服务开发的一站式解决方案，在提升系统可扩展性和高可用性方面发挥着重要作用。然而，在这错综复杂的网络世界里，微服务之间的交流可能会因为网络时不时的“闹情绪”而遭遇一些难题。本文将探讨这一问题，并通过实例展示如何利用SpringCloud技术进行有效应对。 1. 微服务间通信失败的场景及影响 在分布式微服务体系中，各微服务之间通常通过HTTP、RPC等方式进行通信。当网络闹脾气，出现些小故障，比如网络分区啦、节点罢工啥的，就可能让微服务间的那些“你来我往”的调用请求没法按时到达目的地，或者干脆让人干等不回应。这样一来，可就捅娄子了，可能会引发一场服务雪崩，链路断裂等问题接踵而至，严重的时候，整个系统的稳定性和业务连续性可是要大大地受影响！ java // 假设我们有一个使用FeignClient进行服务间调用的示例 @FeignClient(name = "userService") public interface UserService { @GetMapping("/users/{id}") User getUser(@PathVariable("id") Long id); } // 在网络故障的情况下，上述调用可能因网络中断导致抛出异常 try { User user = userService.getUser(1L); } catch (Exception e) { log.error("Failed to fetch user due to network issue: {}", e.getMessage()); } 2. SpringCloud的故障转移和恢复机制 面对这类问题，SpringCloud提供了丰富的故障转移和恢复策略： 2.1 服务熔断（Hystrix） Hystrix是SpringCloud中的一个强大的容错工具，它引入了服务熔断和服务降级的概念，当某个服务的故障率超过预设阈值时，会自动开启熔断，防止服务间连锁故障的发生。 java @FeignClient(name = "userService", fallbackFactory = UserServiceFallbackFactory.class) public interface UserService { // ... } @Component public class UserServiceFallbackFactory implements FallbackFactory { @Override public UserService create(Throwable cause) { return new UserService() { @Override public User getUser(Long id) { log.warn("UserService is unavailable, fallback in action due to: {}", cause.getMessage()); return new User(-1L, "Fallback User"); } }; } } 2.2 负载均衡与重试（Ribbon & Retry） SpringCloud Ribbon实现了客户端负载均衡，可以在多个服务实例间进行智能路由。同时呢，要是用上了Retry注解这个小玩意儿，就能让那些失败的请求再接再厉地试一次，这样一来，即使在网络状况不稳定的时候，也能大大提高咱们的成功率。 java @FeignClient(name = "userService", configuration = FeignRetryConfig.class) public interface UserService { // ... } @Configuration public class FeignRetryConfig { @Bean public Retryer feignRetryer() { return new Retryer.Default(3, 1000, true); } } 2.3 服务注册与发现（Eureka） Eureka作为SpringCloud的服务注册与发现组件，能够动态管理服务实例的上线、下线，确保在发生网络故障时，客户端能及时感知并切换到健康的实例，从而维持微服务间的通信连通性。 3. 总结与思考 尽管网络故障难以完全避免，但借助SpringCloud提供的丰富功能，我们可以有效地实现微服务间的健壮通信，减轻乃至消除其带来的负面影响。在实际做项目的时候，把这些技术手段摸透，并且灵活运用起来，就像是给咱们的分布式系统穿上了铁布衫，让它在面对各种网络环境的风云变幻时，都能稳如泰山，妥妥应对挑战。 此外，面对复杂多变的网络环境，我们还应持续关注并探索如服务网格Istio等更先进的服务治理方案，以进一步提升微服务架构的韧性与稳定性。在实际操作中，不断吸取经验教训，逐步摸索出一套与自家业务场景完美契合的最佳方案，这正是我们在“微服务探索之路”上能够稳步向前、不摔跟头的秘诀所在。

...布式系统的管理工具，ZooKeeper以其高效、稳定的特点受到了广大开发者的喜爱。然而，在实际操作中，我们可能会碰见这么个情况：ZooKeeper客户端连接突然断掉了之后，它竟然没能自己重新连上，就像掉线后不会自动重拨的电话那样。本文将从问题产生的原因出发，深入分析，并给出相应的解决方案。 二、问题现象与产生原因 当ZooKeeper客户端连接断开后，通常情况下，客户端应该能够自动重新建立连接并恢复服务。不过呢，有时候我们会碰到这么个情况：客户端没能够妥妥地应对这个问题，它非但没有停下来，反而还在不断地试图跟ZooKeeper服务器进行通信。这就导致了服务器的资源被一直占着用，就像有人把你的玩具一直霸着玩，都不给别人碰一下似的。 这个问题的主要原因在于ZooKeeper客户端的设计。ZooKeeper客户端在连接断开后，会一直尝试重新连接，而不会主动关闭连接。这就意味着，一旦网络信号不稳定或者服务器闹情绪了，客户端它可不管那么多，还是会一个劲儿地发送请求，这不仅白白消耗了服务器的宝贵资源，还可能殃及池鱼，影响到其他本来正常工作的客户端连接。 三、解决方法 针对上述问题，我们可以采用以下两种方式来解决： 1. 优化ZooKeeper客户端代码 首先，我们可以修改ZooKeeper客户端的代码，使其在连接断开后能够主动关闭连接。这样一来，就算网络突然抽风或者服务器闹情绪罢工了，客户端也能识趣地不再去频繁请求，这样就能有效地避免咱们宝贵的服务器资源被白白浪费掉啦。 以下是一个简单的示例： java public class MyZooKeeper extends ZooKeeper { private final String connectString; private volatile boolean connected = false; public MyZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher) throws IOException { super(connectString, sessionTimeout, watcher); this.connectString = connectString; } @Override protected void finalize() throws Throwable { if (!connected) { super.close(); } super.finalize(); } public synchronized void reconnect() throws IOException { connected = false; close(); super.initialize(connectString, sessionTimeout, watcher); } } 在这个示例中，我们在MyZooKeeper类中添加了一个reconnect方法，用于在连接断开后重新连接Zookeeper服务器。 2. 使用心跳机制 另外，我们还可以利用ZooKeeper的心跳机制，定时向服务器发送心跳包，以便检测连接是否正常。假如在预定的时间内，服务器迟迟没有给咱回应，那咱就大概率觉得这连接怕是已经断掉了。这时候，客户端最好麻溜地把这连接给关掉，别耽误功夫。 以下是一个使用心跳机制的示例： java public class HeartbeatZooKeeper extends ZooKeeper { private final String connectString; private volatile boolean connected = false; private long lastHeartbeatTime = 0; public HeartbeatZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher) throws IOException { super(connectString, sessionTimeout, watcher); this.connectString = connectString; } @Override protected void finalize() throws Throwable { if (!connected) { super.close(); } super.finalize(); } @Override public void sendPacket(ProtocolHeader header, ByteBuffer packet) throws KeeperException.ConnectionLossException { // 发送心跳包时，先检查连接是否已经断开 checkConnectivity(); // 发送心跳包 super.sendPacket(header, packet); } private void checkConnectivity() throws KeeperException.ConnectionLossException { long currentTime = System.currentTimeMillis(); if (currentTime - lastHeartbeatTime > sessionTimeout / 2) { throw new KeeperException.ConnectionLossException("Connection lost"); } } } 在这个示例中，我们在sendPacket方法中添加了一段代码，用于检查连接是否已经断开。如果超出了预定的时间限制，系统就会给你抛出一个KeeperException.ConnectionLossException异常，这就意味着你的连接已经“掉线”了。 四、总结 通过以上的讨论，我们了解到ZooKeeper客户端连接断开后无法自动断开的问题是由其设计缺陷引起的。我们可以通过修改ZooKeeper客户端代码或者使用心跳机制来解决这个问题。这不仅能够节省服务器资源，也能够提高客户端的可用性和稳定性。

...好帮手或者是一个超级智能调度员，它把一群干着同样工作的Pod们聚在一起，并给它们提供了一个公共的“大门”，让大家都能通过这个入口方便地找到并使用它们的服务。同时呢，这个Service还像是一块招牌，确保了这群Pod在网络世界中的身份标识始终稳定可靠，不会让人找不到北。 2. Kubernetes服务发现的实现原理 2.1 Service资源 在Kubernetes中创建一个Service时，我们实际上是定义了一个逻辑意义上的抽象层，它会根据选择的Selector（标签选择器）来绑定后端的一组Pod。Kubernetes会为这个Service分配一个虚拟IP地址（ClusterIP），这就是服务的访问地址。当客户端向这个ClusterIP发起请求时，kube-proxy组件会负责转发请求到对应的Pod。 yaml apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: my-service spec: selector: app: MyApp ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 9376 上述YAML配置文件定义了一个名为my-service的Service，它会选择标签app=MyApp的所有Pod，并暴露80端口给外部，请求会被转发到Pod的9376端口。 2.2 kube-proxy的工作机制 kube-proxy是Kubernetes集群中用于实现Service网络代理的重要组件。有多种模式可选，如iptables、IPVS等，这里以iptables为例： - iptables：kube-proxy会动态更新iptables规则，将所有目标地址为目标Service ClusterIP的流量转发到实际运行Pod的端口上。这种方式下，集群内部的所有服务发现和负载均衡都是由内核级别的iptables规则完成的。 bash 这是一个简化的iptables示例规则 -A KUBE-SVC-XXXXX -d -j KUBE-SEP-YYYYY -A KUBE-SEP-YYYYY -m comment --comment "service/my-service" -m tcp -p tcp -j DNAT --to-destination : 3. DNS服务发现 除了通过IP寻址外，Kubernetes还集成了DNS服务，使得服务可以通过域名进行发现。每个创建的Service都会自动获得一个与之对应的DNS记录，格式为..svc.cluster.local。这样一来，应用程序只需要晓得服务的名字，就能轻松找到对应的服务地址，这可真是把不同服务之间的相互调用变得超级简便易行，就像在小区里找邻居串门一样方便。 4. 探讨与思考 Kubernetes的服务发现机制无疑为分布式系统带来了便利性和稳定性，它不仅解决了复杂环境中服务间互相定位的问题，还通过负载均衡能力确保了服务的高可用性。在实际做开发和运维的时候，如果能真正搞明白并灵活运用Kubernetes这个服务发现机制，那可是大大提升我们工作效率的神器啊，这样一来，那些烦人的服务网络问题引发的困扰也能轻松减少不少呢。 总结来说，Kubernetes的服务发现并非简单的IP映射关系，而是基于一套成熟且灵活的网络模型构建起来的，包括但不限于Service资源定义、kube-proxy的智能代理以及集成的DNS服务。这就意味着我们在畅享便捷服务的同时，也要好好琢磨并灵活运用这些特性，以便随时应对业务需求和技术挑战的瞬息万变。 以上就是对Kubernetes服务发现机制的初步探索，希望各位读者能从中受益，进一步理解并善用这一强大工具，为构建高效稳定的应用服务打下坚实基础。

ZooKeeper的节点负载均衡策略：深入理解与实战示例 在分布式系统中，ZooKeeper作为一种高可用、高性能且分布式的协调服务，为集群节点间的负载均衡提供了强大的支持。嘿，伙计，这篇东西啊，咱们要从理论的高山一步一步下到实战的平原，带你深入探访ZooKeeper节点负载均衡策略的那个神秘又精彩的领域。而且，咱还会掏出实例代码给你现场展示，让你亲身体验，实实在在地感受到这个策略有多大的魔力！ 1. ZooKeeper基础及其在负载均衡中的作用 （1）首先，我们简要回顾一下ZooKeeper的基本概念。ZooKeeper，这个家伙可厉害了，它是个开源的分布式应用程序协调小能手。想象一下，你在管理一大群分布式应用程序时，就像在动物园里指挥各种动物协同完成任务一样，这时候ZooKeeper就扮演了那个神奇的驯兽师角色。它提供了一些超级实用的一致性小工具，比如分布式锁呀、队列呀、选举机制什么的，这样一来，甭管你的分布式环境多复杂，都能让这些程序宝宝们高效又稳定地一起愉快玩耍、共同工作啦！ （2）在负载均衡场景下，ZooKeeper扮演了至关重要的角色。它能够像个小管家一样，时刻保管并更新集群里每个小节点的状态信息，确保这些数据都是鲜活、热乎的。客户端能够通过ZooKeeper这个小帮手，实时掌握各个节点的最新负载状况。这样一来，它就能像一个聪明的调度员，火眼金睛地做出最佳的服务请求转发方案，确保不同节点之间的活儿分配得均匀，实现工作负载的完美均衡。 2. ZooKeeper节点负载均衡策略详解 （1）数据节点（ZNode）管理 在ZooKeeper中，每个服务节点可以注册为一个ZNode，同时附带该节点的负载信息。例如，我们可以创建一个持久化的ZNode /services/serviceName/nodes/nodeId，并在其数据部分存储节点负载量。 java // 创建ZNode并设置节点负载数据 String path = "/services/serviceName/nodes/nodeId"; byte[] data = String.valueOf(nodeLoad).getBytes(StandardCharsets.UTF_8); zk.create(path, data, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); （2.）监听器（Watcher） 客户端可以通过在特定ZNode上设置Watcher，实时感知到节点负载信息的变化。一旦某个服务节点的负载发生变化，ZooKeeper会通知所有关注此节点的客户端。 java // 设置监听器，监控节点负载变化 Stat stat = new Stat(); byte[] data = zk.getData("/services/serviceName/nodes/nodeId", new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { // 在这里处理节点负载变化事件 } }, stat); （3）选择最佳服务节点 基于ZooKeeper提供的最新节点负载数据，客户端可以根据预设的负载均衡算法（如轮询、最小连接数、权重分配等）来选择当前最合适的服务节点进行请求转发。 java List children = zk.getChildren("/services/serviceName/nodes", false); children.sort((node1, node2) -> { // 这里根据节点负载数据进行排序，选择最优节点 }); String bestNode = children.get(0); 3. 探讨与思考 运用ZooKeeper实现节点负载均衡的过程中，我们能够感受到它的灵活性与强大性。不过，到了实际用起来的时候，有几个挑战咱们也得留心一下。比如，怎么捣鼓出一个既聪明又给力的负载均衡算法，可不是件轻松事儿；再者，网络延迟这个磨人的小妖精怎么驯服，也够头疼的；还有啊，在大规模集群里头保持稳定运行，这更是个大大的考验。这就意味着我们得不断动手尝试、灵活应变，对策略进行微调和升级，确保把ZooKeeper这个分布式协调服务的大能耐，彻彻底底地发挥出来。 总结来说，ZooKeeper在节点负载均衡策略上的应用，既体现了其作为一个通用分布式协调框架的价值，又展示了其实现复杂分布式任务的能力。利用ZooKeeper那个相当聪明的数据模型和监听功能，咱们完全可以捣鼓出一个既能让业务跑得溜溜的，又能稳如磐石、始终保持高可用性的分布式系统架构。就像是用乐高积木搭建一座既美观又结实的大厦一样，我们借助ZooKeeper这块宝，来创建咱所需要的高性能系统。所以，在我们实实在在做开发的时候，要是能摸透并熟练运用ZooKeeper这家伙的节点负载均衡策略，那可是对提升我们系统的整体表现力有着大大的好处，这一点儿毋庸置疑。

...行控制、遥测和安全性策略实施；而Linkerd也是一种轻量级的服务网格，旨在简化和保护云原生应用的服务间通信。 负载均衡（@LoadBalanced注解） , 负载均衡是一种计算机网络技术，用于在多个计算资源之间分配工作负载，以优化资源使用、最大化吞吐量、最小化响应时间并避免过载。在SpringCloud中，@LoadBalanced注解用于启用HTTP客户端（如RestTemplate）的负载均衡功能，使得服务消费者可以根据服务中心提供的服务实例列表进行智能选择，从而实现请求的均衡分布和故障转移。如果忘记添加该注解，可能会导致服务提供者无法正常注册到服务中心，或者消费者无法正确地从多个服务实例中选取目标进行调用。

...例的服务注册，并实现智能路由、熔断限流等高级特性，极大提升了微服务架构的可观察性和运维效率。 与此同时，轻量级服务发现方案如gRPC中的Name Resolution机制也逐渐受到关注。它支持多种服务发现机制，包括DNS、环境变量、静态配置以及第三方服务发现插件，为开发者提供了灵活的选择空间，以适应不同场景下的微服务部署需求。 此外，在API治理方面，业界正积极推动OpenAPI规范和GraphQL等接口定义标准，旨在强化微服务间的契约化通信。通过这些标准化手段，不仅能确保服务间调用的清晰性与一致性，还能结合自动化测试工具进行集成验证，有效防止因服务接口变更带来的潜在问题。 综上所述，尽管注册中心在Spring Cloud微服务架构中不可或缺，但随着技术发展，服务发现及API交互方式正在持续创新和完善，以更好地服务于大规模分布式系统的设计与实施。对这些最新趋势和技术方案保持敏感度和了解深度，将有助于我们在实际项目中构建更为健壮、易维护且具有前瞻性的微服务架构体系。

...怎么合理地给服务器和客户端搭桥铺路，就像给好朋友之间搭建方便沟通的桥梁一样。别让信息传得慢吞吞的，还得考虑怎么优化服务，就像给跑车换上更轻便、更给力的引擎，让性能飙起来！毕竟，谁都不想自己的程序像蜗牛一样爬行吧？所以，得花点心思在这上面，让用户体验嗖的一下就上去了！ 三、性能优化策略 1. 网络层优化 - 减少网络延迟：通过减少数据包大小、优化编码方式、使用缓存机制等方式降低网络传输的开销。 - 选择合适的网络协议：根据实际应用场景选择HTTP、TCP或其他协议，HTTP可能在某些场景下提供更好的性能和稳定性。 2. 缓存机制 - 服务缓存：利用Dubbo的本地缓存或第三方缓存如Redis，减少对远程服务的访问频率，提高响应速度。 - 结果缓存：对于经常重复计算的结果，可以考虑将其缓存起来，避免重复计算带来的性能损耗。 3. 负载均衡策略 - 动态调整：根据服务的负载情况，动态调整路由规则，优先将请求分发给负载较低的服务实例。 - 健康检查：定期检查服务实例的健康状态，剔除不可用的服务，确保请求始终被转发到健康的服务上。 4. 参数优化 - 调优配置：合理设置Dubbo的相关参数，如超时时间、重试次数、序列化方式等，以适应不同的业务需求。 - 并发控制：通过合理的线程池配置和异步调用机制，有效管理并发请求，避免资源瓶颈。 四、实战案例 案例一：服务缓存实现 java // 配置本地缓存 @Reference private MyService myService; public void doSomething() { // 获取缓存，若无则从远程调用获取并缓存 String result = cache.get("myKey", () -> myService.doSomething()); System.out.println("Cache hit/miss: " + (result != null ? "hit" : "miss")); } 案例二：动态负载均衡 java // 创建负载均衡器实例 LoadBalance loadBalance = new RoundRobinLoadBalance(); // 配置服务列表 List serviceUrls = Arrays.asList("service1://localhost:8080", "service2://localhost:8081"); // 动态选择服务实例 String targetUrl = loadBalance.choose(serviceUrls); MyService myService = new RpcReference(targetUrl); 五、总结与展望 通过上述的实践分享，我们可以看到，Dubbo的性能优化并非一蹴而就，而是需要在实际项目中不断探索和调整。哎呀，兄弟，这事儿啊，关键就是得会玩转Dubbo的各种酷炫功能，然后结合你手头的业务场景，好好打磨打磨那些参数，让它发挥出最佳状态。就像是调酒师调鸡尾酒，得看人下菜，看场景定参数，这样才能让产品既符合大众口味，又能彰显个性特色。哎呀，你猜怎么着？Dubbo这个大宝贝儿，它一直在努力学习新技能，提升自己呢！就像咱们人一样，技术更新换代快，它得跟上节奏，对吧？所以，未来的它呀，肯定能给咱们带来更多简单好用，性能超棒的功能！这不就是咱们开发小能手的梦想嘛——搭建一个既稳当又高效的分布式系统？想想都让人激动呢！ 结语 在分布式系统构建的过程中，性能优化是一个持续的过程，需要开发者具备深入的理解和技术敏感度。嘿！小伙伴们，如果你是Dubbo的忠实用户或者是打算加入Dubbo大家庭的新手，这篇文章可是为你量身打造的！我们在这里分享了一些实用的技巧和深刻的理解，希望能激发你的灵感，让你在使用Dubbo的过程中更得心应手，共同创造分布式系统那片美丽的天空。快来一起探索，一起成长吧！

... 1. 为什么选择Consul？ Consul 是一个开源的分布式系统工具包，提供了服务发现、健康检查、配置管理和多数据中心支持等功能。哎呀，这个东西啊，是建立在Raft一致性算法的基础上的，就像咱们家里的电路，不管外面刮风下雨，都能稳稳地供电一样，它在那些分散开来的设备间跑来跑去，遇到问题也能自己想办法解决，保证啥时候你用着都舒心，不会突然断电。这可是个厉害的小家伙呢！相比于其他服务发现方案，Consul 的优势在于其简洁的设计、丰富的API接口以及良好的社区支持。 2. Consul 的基本概念 - 服务（Service）：在Consul中，服务被定义为一组运行在同一或不同节点上的实例。 - 服务注册（Service Registration）：服务需要主动向Consul注册自己，提供诸如服务名称、标签、地址和端口等信息。 - 服务发现（Service Discovery）：Consul通过服务标签和健康检查结果，为客户端提供服务的动态位置信息。 3. 安装与配置Consul 首先，确保你的开发环境已经安装了Go语言环境。然后，可以使用官方提供的脚本或者直接从源码编译安装Consul。接下来，配置Consul的基本参数，如监听端口、数据目录等。对于生产环境，建议使用持久化存储（如Etcd、KV Store）来存储状态信息。 bash 使用官方脚本安装 curl -s https://dl.bintray.com/hashicorp/channels | bash -s -- -b /usr/local/bin consul 启动Consul服务 consul server 4. 使用Consul进行服务注册与发现 服务注册是Consul中最基础的操作之一。通过简单的HTTP API，服务可以将自己的信息（如服务名、IP地址、端口）发送给Consul服务器，完成注册过程。 go package main import ( "fmt" "net/http" "os" "github.com/hashicorp/consul/api" ) func main() { c, err := api.NewClient(&api.Config{ Address: "localhost:8500", }) if err != nil { fmt.Println("Error creating Consul client:", err) os.Exit(1) } // 注册服务 svc := &api.AgentService{ ID: "example-service", Name: "Example Service", Tags: []string{"example", "service"}, Address: "127.0.0.1", Port: 8080, Weights: []float64{1.0}, Meta: map[string]string{"version": "v1"}, Check: &api.AgentServiceCheck{ HTTP: "/healthcheck", Interval: "10s", DeregisterCriticalServiceAfter: "5m", }, } // 发送注册请求 resp, err := c.Agent().ServiceRegister(svc) if err != nil { fmt.Println("Error registering service:", err) os.Exit(1) } fmt.Println("Service registered:", resp.Service.ID) } 服务发现则可以通过查询Consul的服务列表来完成。客户端可以通过Consul的API获取所有注册的服务信息，并根据服务的标签和健康状态来选择合适的服务进行调用。 go package main import ( "fmt" "time" "github.com/hashicorp/consul/api" ) func main() { c, err := api.NewClient(&api.Config{ Address: "localhost:8500", }) if err != nil { fmt.Println("Error creating Consul client:", err) os.Exit(1) } // 查询特定标签的服务 opts := &api.QueryOptions{ WaitIndex: 0, } // 通过服务名称和标签获取服务列表 services, _, err := c.Health().ServiceQuery("example-service", "example", opts) if err != nil { fmt.Println("Error querying services:", err) os.Exit(1) } for _, svc := range services { fmt.Printf("Found service: %s (ID: %s, Address: %s:%d)\n", svc.Service.Name, svc.Service.ID, svc.Service.Address, svc.Service.Port) } } 5. 性能与扩展性 Consul通过其设计和优化，能够处理大规模的服务注册和发现需求。通过集群部署，可以进一步提高系统的可用性和性能。同时，Consul支持多数据中心部署，满足了跨地域服务部署的需求。 6. 总结 Consul作为一个强大的服务发现工具，不仅提供了简单易用的API接口，还具备高度的可定制性和扩展性。哎呀，你知道吗？把Consul整合进服务网格里头，就像给你的交通系统装上了智能导航！这样一来，各个服务之间的信息交流不仅快得跟风一样，还超级稳，就像在高速公路上开车，既顺畅又安全。这可是大大提升了工作效率，让咱们的服务运行起来更高效、更可靠！随着微服务架构的普及，Consul成为了构建现代服务网格不可或缺的一部分。兄弟，尝试着运行这些示例代码，你会发现如何在真正的工程里用Consul搞服务发现其实挺好玩的。就像是给你的编程技能加了个新魔法，让你在项目中找服务就像玩游戏一样简单！这样一来，你不仅能把这玩意儿玩得溜，还能深刻体会到它的魅力和实用性。别担心，跟着我，咱们边做边学，保证让你在实际操作中收获满满！

...术，允许电子设备（如智能手机、笔记本电脑等）通过无线电波在一定范围内连接到互联网或交换数据。在本文中，WIFI设置教程指导用户如何在智能手机上配置无线网络连接参数，以便自动连接到家庭、办公室或其他公共场所提供的WIFI热点进行高速上网。 GPRS , 通用分组无线服务技术（General Packet Radio Service, GPRS）是移动通信系统中的2.5G技术，它扩展了第二代（2G）移动通信网络的数据传输能力，使得手机和移动终端能够以更快的速度访问Internet并进行数据交换。在文章中，GPRS设置步骤帮助用户建立与移动运营商网络之间的连接，通常用于在没有WIFI覆盖时接入互联网，以及发送彩信等业务，其费用通常是按流量计费。 调制解调器（Modem） , 在本文语境下，调制解调器是指负责将数字信号转换为模拟信号以便通过无线电信号传输，或反之将接收到的模拟信号还原为数字信号的硬件设备。对于智能手机而言，内置的蜂窝电话线路调制解调器支持GPRS数据通信，允许设备通过移动网络连接互联网；而在WIFI设置部分，由于直接通过无线网络卡与无线路由器通讯，此处并未涉及调制解调器的具体配置。 代理服务器（Proxy Server） , 在网络技术中，代理服务器是一个中间节点，它接收来自客户端（如智能手机）的请求，并根据预设规则转发这些请求至目标服务器。在文章中，用户需对WIFI和GPRS分别进行代理服务器设置，比如在GPRS设置中，通过指定特定IP地址（如10.0.0.172）及端口号来实现对WWW网站、WAP网站以及其他类型网络资源的访问控制和数据缓存，同时也可能涉及到网络费用节省和安全策略的实施。

...还在安装流程中融入了智能化安装选项和更快捷的驱动识别机制。此外，随着云技术和虚拟化技术的发展，Windows To Go和Azure Sphere等新型安装方式为系统部署提供了更多可能。 在网络配置方面，IPv6在全球范围内的普及速度加快，许多网络设备厂商正致力于提升产品对IPv6协议栈的支持。与此同时，Windows操作系统也在不断更新其网络功能，包括DHCPv6客户端功能增强、DNS-over-HTTPS（DoH）支持以及更完善的组播服务管理工具。此外，Windows防火墙已新增多项高级策略设置，以满足日益复杂的网络安全需求。 最后，关于Office软件中的实用技巧，Microsoft Office 365定期发布更新，提供更丰富的协作工具和智能功能，例如Excel的数据预处理和分析能力得到显著提升，Outlook则集成了更多智能邮件管理和日程安排助手。这些实时更新和新增功能有助于用户提高工作效率，应对各种办公场景挑战。 总之，随着科技不断发展，无论是操作系统的基础架构、网络配置的复杂度还是办公应用的智能化程度都在持续演进，关注行业动态和技术前沿将帮助我们更好地理解和运用文中提及的相关知识。

...程：媒资信息的上传、选择、发布到前端门户、搜索门户测试，在线学习的播放视频。 目录 内容会比较多，小伙伴门可以根据目录进行按需查阅。 文章目录 😎 知识点概览 目录 一、学习页面：查询课程计划 0x01 需求分析 0x02 Api接口 0x03 服务端开发 Controller Service 测试 0x04 前端开发 配置NGINX虚拟主机 前端 API 方法 前端 API 方法调用 测试 二、学习页面：获取视频播放地址 0x01 需求分析 0x02 课程发布：储存媒资信息 需求分析 数据模型 Dao Service 测试 0x03 Logstash：扫描课程计划媒资 创建索引 创建模板文件 配置 mysql.conf 启动 logstash.bat Logstash多实例运行 0x04 搜素服务：查询课程媒资接口 需求分析 Api接口定义 Service Controller 测试 三、在线学习：接口开发 0x01 需求分析 0x02 搭建开发环境 0x03 Api接口 0x04 服务端开发 需求分析 搜索服务注册Eureka 搜索服务客户端 自定义错误代码 Service Controller 测试 0x05 前端开发 需求分析 api方法 配置代理 视频播放页面 简单的测试 完整的测试 1、上传文件 一些问题 ~~方案1：删除本地分块文件重新尝试上传~~ 方案2：检查前端提交的MD5值是否正确 2、为课程计划选择媒资信息 3、前端门户测试 四、待完善的一些功能 😁 认识作者 一、学习页面：查询课程计划 0x01 需求分析 到目前为止，我们已可以编辑课程计划信息并上传课程视频，下一步我们要实现在线学习页面动态读取章节对应的视频并进行播放。在线学习页面所需要的信息有两类： 课程计划信息 课程学习信息（视频地址、学习进度等） 如下图： 在线学习集成媒资管理的需求如下： 1、在线学习页面显示课程计划 2、点击课程计划播放该课程计划对应的视频 本章节实现学习页面动态显示课程计划，进入不同课程的学习页面右侧动态显示当前课程的课程计划。 0x02 Api接口 课程计划信息从哪里获取？ 在课程发布完成后会自动发布到一个 course_pub 的表中，logstash 会自动将课程发布后的信息自动采集到 ES 索引库中，这些信息也包含课程计划信息。 所以考虑性能要求，课程发布后对课程的查询统一从 ES 索引库中查询。 前端通过请求 搜索服务 获取课程信息，需要单独在 搜索服务 中定义课程信息查询接口。 本接口接收课程id，查询课程所有信息返回给前端。 我们在搜素服务 API 下添加以下方法 @ApiOperation("根据id搜索课程发布信息")public Map<String,CoursePub> getdetail(String id); 返回的课程信息为 json 结构：key 为课程id，value 为课程内容。 0x03 服务端开发 在搜索服务中开发查询课程信息接口。 Controller 在搜素服务下添加以下方法 / 根据id搜索课程发布信息 @param id 课程id @return JSON数据/@Override@GetMapping("/getdetail/{id}")public Map<String, CoursePub> getdetail(@PathVariable("id")String id) {return esCourseService.getdetail(id);} Service / 根据id搜索课程发布信息 @param id 课程id @return JSON数据/public Map<String, CoursePub> getdetail(String id) {//设置索引SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(es_index);//设置类型searchRequest.types(es_type);//创建搜索源对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//设置查询条件,根据id进行查询searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("id",id));//这里不使用source的原字段过滤,查询所有字段// searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name", "grade", "charge","pic"}, newString[]{});//设置搜索源对象searchRequest.source(searchSourceBuilder);//执行搜索SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}//获取搜索结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits(); //获取最优结果Map<String,CoursePub> map = new HashMap<>();for (SearchHit hit: searchHits) {//从搜索结果中取值并添加到coursePub对象Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();String courseId = (String) sourceAsMap.get("id");String name = (String) sourceAsMap.get("name");String grade = (String) sourceAsMap.get("grade");String charge = (String) sourceAsMap.get("charge");String pic = (String) sourceAsMap.get("pic");String description = (String) sourceAsMap.get("description");String teachplan = (String) sourceAsMap.get("teachplan");CoursePub coursePub = new CoursePub();coursePub.setId(courseId);coursePub.setName(name);coursePub.setPic(pic);coursePub.setGrade(grade);coursePub.setTeachplan(teachplan);coursePub.setDescription(description);//设置map对象map.put(courseId,coursePub);}return map;} 测试 使用 swagger-ui 或 postman 测试查询课程信息接口。 0x04 前端开发 配置NGINX虚拟主机 学习中心的二级域名为 ucenter.xuecheng.com ，我们在 nginx 中配置 ucenter 虚拟主机。 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;} } 前端ucenterupstream ucenter_server_pool{server 127.0.0.1:7081 weight=10;server 127.0.0.1:13000 weight=10;} 在学习中心要调用搜索的 API，使用 Nginx 解决代理，如下图： 在 ucenter 虚拟主机下配置搜索 Api 代理路径 后台搜索（公开api）upstream search_server_pool{server 127.0.0.1:40100 weight=10;} 学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/;} } 前端 API 方法 在学习中心 xc-ui-pc-leanring 对课程信息的查询属于基础常用功能，所以我们将课程查询的 api 方法定义在base 模块下，如下图： 在system.js 中定义课程查询方法： import http from './public'export const course_view = id => {return http.requestGet('/openapi/search/course/getdetail/'+id);} 前端 API 方法调用 在 learning_video.vue 页面中调用课程信息查询接口得到课程计划，将课程计划json 串转成对象。 xc-ui-pc-leanring/src/module/course/page/learning_video.vue 1、定义视图 课程计划 <!--课程计划部分代码--><div class="navCont"><div class="course-weeklist"><div class="nav nav-stacked" v-for="(teachplan_first, index) in teachplanList"><div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>{ {teachplan_first.pname} }<i class="pull-right"></i></div><li v-if="teachplan_first.children!=null" v-for="(teachplan_second, index) in teachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li><!-- <div class="tit nav-justified text-center"><i class="pull-left glyphicon glyphicon-th-list"></i>第一章<i class="pull-right"></i></div><li ><i class="glyphicon glyphicon-check"></i><a :href="url" >第一节</a></li>--><!--<li><i class="glyphicon glyphicon-unchecked"></i>为什么分为A、B、C部分</li>--></div></div></div> 课程名称 <div class="top text-center">{ {coursename} }</div> 定义数据对象 data() {return {url:'',//当前urlcourseId:'',//课程idchapter:'',//章节Idcoursename:'',//课程名称coursepic:'',//课程图片teachplanList:[],//课程计划playerOptions: {//播放参数autoplay: false,controls: true,sources: [{type: "application/x-mpegURL",src: ''}]},} } 在 created 钩子方法中获取课程信息 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败，请重新进入此页面！")return ;} let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;} })}, 测试 在浏览器请求：http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e581617f945f01617f9dabc40000/0 4028e581617f945f01617f9dabc40000：第一个参数为课程 id，测试时从 ES索引库找一个课程 id 0：第二个参数为课程计划 id，此参数用于点击课程计划播放视频。 如果出现跨域问题，但是确定已经配置了跨域，请尝试结束所以 nginx.exe 的进程 和 清空浏览器缓存。 如果还没有解决？重启电脑试试。 二、学习页面：获取视频播放地址 0x01 需求分析 用户进入在线学习页面，点击课程计划将播放该课程计划对应的教学视频。 业务流程如下： 业务流程说明： 1、用户进入在线学习页面，页面请求搜索服务获取课程信息（包括课程计划信息）并且在页面展示。 2、在线学习请求学习服务获取视频播放地址。 3、学习服务校验当前用户是否有权限学习，如果没有权限学习则提示用户。 4、学习服务校验通过，请求搜索服务获取课程媒资信息。 5、搜索服务请求ElasticSearch获取课程媒资信息。 为什么要请求 ElasticSearch 查询课程媒资信息？ 出于性能的考虑，公开查询课程信息从搜索服务查询，分摊 mysql 数据库的访问压力。 什么时候将课程媒资信息存储到 ElasticSearch 中？ 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch，因为课程发布后课程信息将基本不再修改。 0x02 课程发布：储存媒资信息 需求分析 课程媒资信息是在课程发布的时候存入 ElasticSearch 索引库，因为课程发布后课程信息将基本不再修改，具体的业务流程如下。 1、课程发布，向课程媒资信息表写入数据。 1）根据课程 id 删除 teachplanMediaPub 中的数据 2）根据课程 id 查询 teachplanMedia 数据 3）将查询到的 teachplanMedia 数据插入到 teachplanMediaPub 中 2、Logstash 定时扫描课程媒资信息表，并将课程媒资信息写入索引库。 数据模型 在 xc_course 数据库创建课程计划媒资发布表： CREATE TABLE teachplan_media_pub (teachplan_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程计划id',media_id varchar(32) NOT NULL COMMENT '媒资文件id',media_fileoriginalname varchar(128) NOT NULL COMMENT '媒资文件的原始名称',media_url varchar(256) NOT NULL COMMENT '媒资文件访问地址',courseid varchar(32) NOT NULL COMMENT '课程Id',timestamp timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT'logstash使用',PRIMARY KEY (teachplan_id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 数据模型类如下： package com.xuecheng.framework.domain.course;import lombok.Data;import lombok.ToString;import org.hibernate.annotations.GenericGenerator;import javax.persistence.;import java.io.Serializable;import java.util.Date;@Data@ToString@Entity@Table(name="teachplan_media_pub")@GenericGenerator(name = "jpa-assigned", strategy = "assigned")public class TeachplanMediaPub implements Serializable {private static final long serialVersionUID = -916357110051689485L;@Id@GeneratedValue(generator = "jpa-assigned")@Column(name="teachplan_id")private String teachplanId;@Column(name="media_id")private String mediaId;@Column(name="media_fileoriginalname")private String mediaFileOriginalName;@Column(name="media_url")private String mediaUrl;@Column(name="courseid")private String courseId;@Column(name="timestamp")private Date timestamp;//时间戳} Dao 创建 TeachplanMediaPub 表的 Dao，向 TeachplanMediaPub 存储信息采用先删除该课程的媒资信息，再添加该课程的媒资信息，所以这里定义根据课程 id 删除课程计划媒资方法： public interface TeachplanMediaPubRepository extends JpaRepository<TeachplanMediaPub, String> {//根据课程id删除课程计划媒资信息long deleteByCourseId(String courseId);} 从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息 //从TeachplanMedia查询课程计划媒资信息public interface TeachplanMediaRepository extends JpaRepository<TeachplanMedia, String> {List<TeachplanMedia> findByCourseId(String courseId);} Service 编写保存课程计划媒资信息方法，并在课程发布时调用此方法。 1、保存课程计划媒资信息方法 本方法采用先删除该课程的媒资信息，再添加该课程的媒资信息，在 CourseService 下定义该方法 //保存课程计划媒资信息private void saveTeachplanMediaPub(String courseId){//查询课程媒资信息List<TeachplanMedia> byCourseId = teachplanMediaRepository.findByCourseId(courseId);if(byCourseId == null) return; //没有查询到媒资数据则直接结束该方法//将课程计划媒资信息储存到待索引表//删除原有的索引信息teachplanMediaPubRepository.deleteByCourseId(courseId);//一个课程可能会有多个媒资信息,遍历并使用list进行储存List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for (TeachplanMedia teachplanMedia: byCourseId) {TeachplanMediaPub teachplanMediaPub = new TeachplanMediaPub();BeanUtils.copyProperties(teachplanMedia, teachplanMediaPub);teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//保存所有信息teachplanMediaPubRepository.saveAll(teachplanMediaPubList);} 2、课程发布时调用此方法 修改课程发布的 coursePublish 方法： ....//保存课程计划媒资信息到待索引表saveTeachplanMediaPub(courseId);//页面urlString pageUrl = cmsPostPageResult.getPageUrl();return new CoursePublishResult(CommonCode.SUCCESS,pageUrl);..... 测试 测试课程发布后是否成功将课程媒资信息存储到 teachplan_media_pub 中，测试流程如下： 1、指定一个课程 2、为课程计划添加课程媒资 3、执行课程发布 4、观察课程计划媒资信息是否存储至 teachplan_media_pub 中 注意：由于此测试仅用于测试发布课程计划媒资信息的功能，可暂时将 cms页面发布的功能暂时屏蔽，提高测试效率。 测试结果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Vrzs5589-1595567273126)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image7)] 0x03 Logstash：扫描课程计划媒资 Logstash 定时扫描课程媒资信息表，并将课程媒资信息写入索引库。 创建索引 1、创建 xc_course_media 索引 2、并向此索引创建如下映射 POST: http://localhost:9200/xc_course_media/doc/_mapping {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }} 索引创建成功 创建模板文件 在 logstach 的 config 目录文件 xc_course_media_template.json 文件路径为 %ES_ROOT_DIR%/logstash6.8.8/config/xc_course_media_template.json %ES_ROOT_DIR% 为 ElasticSearch 和 logstash 的安装目录 内容如下： {"mappings" : {"doc" : {"properties" : {"courseid" : {"type" : "keyword"},"teachplan_id" : {"type" : "keyword"},"media_id" : {"type" : "keyword"},"media_url" : {"index" : false,"type" : "text"},"media_fileoriginalname" : {"index" : false,"type" : "text"} }},"template" : "xc_course_media"} } 配置 mysql.conf 在logstash的 config 目录下配置 mysql_course_media.conf 文件供 logstash 使用，logstash 会根据 mysql_course_media.conf 文件的配置的地址从 MySQL 中读取数据向 ES 中写入索引。 参考https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html 配置输入数据源和输出数据源。 input {stdin {} jdbc {jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/xc_course?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=true&serverTimezone=UTC" 数据库信息jdbc_user => "root"jdbc_password => "123123" MYSQL 驱动地址,修改为maven仓库对应的位置jdbc_driver_library => "D:/soft/apache-maven-3.5.4/repository/mysql/mysql-connector-java/5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40.jar" the name of the driver class for mysqljdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"jdbc_paging_enabled => "true"jdbc_page_size => "50000"要执行的sql文件statement_filepath => "/conf/course.sql"statement => "select from teachplan_media_pub where timestamp > date_add(:sql_last_value,INTERVAL 8 HOUR)"定时配置schedule => " "record_last_run => truelast_run_metadata_path => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_metadata"} } output {elasticsearch {ES的ip地址和端口hosts => "localhost:9200"hosts => ["localhost:9200","localhost:9202","localhost:9203"]ES索引库名称index => "xc_course_media"document_id => "%{teachplan_id}"document_type => "doc"template => "D:/soft/elasticsearch/logstash-6.8.8/config/xc_course_media_template.json"template_name =>"xc_course_media"template_overwrite =>"true"} stdout {日志输出codec => json_lines} } 启动 logstash.bat 启动 logstash.bat 采集 teachplan_media_pub 中的数据，向 ES 写入索引。 logstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf 课程发布成功后，Logstash 会自动参加 teachplan_media_pub 表中新增的数据，效果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ILPBxfXi-1595567273134)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image10)] Logstash多实例运行 由于之前我们还启动了一个 Logstash 对课程的发布信息进行采集，所以如果想两个 logstash 实例同时运行，因为每个实例都有一个.lock文件，所以不能使用同一个目录来存放数据，所以我们需要使用 --path.data= 为每个实例指定单独的数据目录，具体的代码如下： 该配置是在windows下进行的 课程发布实例 logstash_start_course_pub.bat @title logstash in course_publogstash.bat -f ..\config\mysql.conf --path.data=../data/course_pub 课程计划媒体发布实例 logstash_start_teachplan_media.bat @title logstash i n teachplan_media_publogstash.bat -f ../config/mysql_course_media.conf --path.data=../data/teachplan_media/ 同时运行效果如下 0x04 搜素服务：查询课程媒资接口 需求分析 搜索服务 提供查询课程媒资接口，此接口供学习服务调用。 Api接口定义 @ApiOperation("根据课程计划查询媒资信息")public TeachplanMediaPub getmedia(String teachplanId); Service 1、配置课程计划媒资索引库等信息 在 application.yml 中配置 xuecheng:elasticsearch:hostlist: ${eshostlist:127.0.0.1:9200} 多个结点中间用逗号分隔course:index: xc_coursetype: docsource_field: id,name,grade,mt,st,charge,valid,pic,qq,price,price_old,status,studymodel,teachmode,expires,pub_time,start_time,end_timemedia:index: xc_course_mediatype: docsource_field: courseid,media_id,media_url,teachplan_id,media_fileoriginalname 2、service 方法开发 在 课程搜索服务 中定义课程媒资查询接口，为了适应后续需求，service 参数定义为数组，可一次查询多个课程计划的媒资信息。 / 根据一个或者多个课程计划id查询媒资信息 @param teachplanIds 课程id @return QueryResponseResult/public QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> getmedia(String [] teachplanIds){//设置索引SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(media_index);//设置类型searchRequest.types(media_type);//创建搜索源对象SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//源字段过滤String[] media_index_arr = media_field.split(",");searchSourceBuilder.fetchSource(media_index_arr, new String[]{});//查询条件,根据课程计划id查询(可以传入多个课程计划id)searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termsQuery("teachplan_id", teachplanIds));searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = null;try {searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}//获取结果SearchHits hits = searchResponse.getHits();long totalHits = hits.getTotalHits();SearchHit[] searchHits = hits.getHits();//数据列表List<TeachplanMediaPub> teachplanMediaPubList = new ArrayList<>();for(SearchHit hit:searchHits){TeachplanMediaPub teachplanMediaPub =new TeachplanMediaPub();Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();//取出课程计划媒资信息String courseid = (String) sourceAsMap.get("courseid");String media_id = (String) sourceAsMap.get("media_id");String media_url = (String) sourceAsMap.get("media_url");String teachplan_id = (String) sourceAsMap.get("teachplan_id");String media_fileoriginalname = (String) sourceAsMap.get("media_fileoriginalname");teachplanMediaPub.setCourseId(courseid);teachplanMediaPub.setMediaUrl(media_url);teachplanMediaPub.setMediaFileOriginalName(media_fileoriginalname);teachplanMediaPub.setMediaId(media_id);teachplanMediaPub.setTeachplanId(teachplan_id);//将对象加入到列表中teachplanMediaPubList.add(teachplanMediaPub);}//构建返回课程媒资信息对象QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = new QueryResult<>();queryResult.setList(teachplanMediaPubList);queryResult.setTotal(totalHits);return new QueryResponseResult<TeachplanMediaPub>(CommonCode.SUCCESS,queryResult);} Controller / 根据课程计划id搜索发布后的媒资信息 @param teachplanId @return/@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")@Overridepublic TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId) {//为了service的拓展性,所以我们service接收的是数组作为参数,以便后续开发查询多个ID的接口String[] teachplanIds = new String[]{teachplanId};//通过service查询ES获取课程媒资信息QueryResponseResult<TeachplanMediaPub> mediaPubQueryResponseResult = esCourseService.getmedia(teachplanIds);QueryResult<TeachplanMediaPub> queryResult = mediaPubQueryResponseResult.getQueryResult();if(queryResult!=null&& queryResult.getList()!=null&& queryResult.getList().size()>0){//返回课程计划对应课程媒资return queryResult.getList().get(0);} return new TeachplanMediaPub();} 测试 使用 swagger-ui 和 postman 测试课程媒资查询接口。 三、在线学习：接口开发 0x01 需求分析 根据下边的业务流程，本章节完成前端学习页面请求学习服务获取课程视频地址，并自动播放视频。 0x02 搭建开发环境 1、创建数据库 创建 xc_learning 数据库，学习数据库将记录学生的选课信息、学习信息。 导入：资料/xc_learning.sql 2、创建学习服务工程 参考课程管理服务工程结构，创建学习服务工程： 导入：资料/xc-service-learning.zip 项目工程结构如下 0x03 Api接口 此 api 接口是课程学习页面请求学习服务获取课程学习地址。 定义返回值类型： package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResponseResult;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.Data;import lombok.NoArgsConstructor;import lombok.ToString;@Data@ToString@NoArgsConstructorpublic class GetMediaResult extends ResponseResult {public GetMediaResult(ResultCode resultCode, String fileUrl) {super(resultCode);this.fileUrl = fileUrl;}//媒资文件播放地址private String fileUrl;} 定义接口，学习服务根据传入课程 ID、章节 Id(课程计划 ID)来取学习地址。 @Api(value = "录播课程学习管理",description = "录播课程学习管理")public interface CourseLearningControllerApi {@ApiOperation("获取课程学习地址")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId,String teachplanId);} 0x04 服务端开发 需求分析 学习服务根据传入课程ID、章节Id(课程计划ID)请求搜索服务获取学习地址。 搜索服务注册Eureka 学习服务要调用搜索服务查询课程媒资信息，所以需要将搜索服务注册到 eureka 中。 1、查看服务名称是否为 xc-service-search 注意修改application.xml中的服务名称：spring:application:name: xc‐service‐search 2、配置搜索服务的配置文件 application.yml，加入 Eureka 配置 如下： eureka:client:registerWithEureka: true 服务注册开关fetchRegistry: true 服务发现开关serviceUrl: Eureka客户端与Eureka服务端进行交互的地址，多个中间用逗号分隔defaultZone: ${EUREKA_SERVER:http://localhost:50101/eureka/,http://localhost:50102/eureka/}instance:prefer-ip-address: true 将自己的ip地址注册到Eureka服务中ip-address: ${IP_ADDRESS:127.0.0.1}instance-id: ${spring.application.name}:${server.port} 指定实例idribbon:MaxAutoRetries: 2 最大重试次数，当Eureka中可以找到服务，但是服务连不上时将会重试，如果eureka中找不到服务则直接走断路器MaxAutoRetriesNextServer: 3 切换实例的重试次数OkToRetryOnAllOperations: false 对所有操作请求都进行重试，如果是get则可以，如果是post，put等操作没有实现幂等的情况下是很危险的,所以设置为falseConnectTimeout: 5000 请求连接的超时时间ReadTimeout: 6000 请求处理的超时时间 3、添加 eureka 依赖 <dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring‐cloud‐starter‐netflix‐eureka‐client</artifactId></dependency> 4、修改启动类，在class上添加如下注解： @EnableDiscoveryClient 搜索服务客户端 在 学习服务 创建搜索服务的客户端接口，此接口会生成代理对象，调用搜索服务： package com.xuecheng.learning.client;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;@FeignClient(value = "xc‐service‐search")public interface CourseSearchClient {@GetMapping(value="/getmedia/{teachplanId}")public TeachplanMediaPub getmedia(@PathVariable("teachplanId") String teachplanId);} 自定义错误代码 我们在 com.xuecheng.framework.domain.learning.response 包下自定义一个错误消息模型 package com.xuecheng.framework.domain.learning.response;import com.xuecheng.framework.model.response.ResultCode;import lombok.ToString;@ToStringpublic enum LearningCode implements ResultCode {LEARNING_GET_MEDIA_ERROR(false,23001,"学习中心获取媒资信息错误！");//操作代码boolean success;//操作代码int code;//提示信息String message;private LearningCode(boolean success, int code, String message){this.success = success;this.code = code;this.message = message;}@Overridepublic boolean success() {return success;}@Overridepublic int code() {return code;}@Overridepublic String message() {return message;} } 该消息模型基于 ResultCode 来实现，代码如下 package com.xuecheng.framework.model.response;/ Created by mrt on 2018/3/5. 10000-- 通用错误代码 22000-- 媒资错误代码 23000-- 用户中心错误代码 24000-- cms错误代码 25000-- 文件系统/public interface ResultCode {//操作是否成功,true为成功，false操作失败boolean success();//操作代码int code();//提示信息String message(); 从 ResultCode 中我们可以看出，我们约定了用户中心的错误代码使用 23000，所以我们定义的一些错误信息的代码就从 23000 开始计数。 Service 在学习服务中定义 service 方法，此方法远程请求课程管理服务、媒资管理服务获取课程学习地址。 package com.xuecheng.learning.service.impl;import com.netflix.discovery.converters.Auto;import com.xuecheng.framework.domain.course.TeachplanMediaPub;import com.xuecheng.framework.domain.learning.response.GetMediaResult;import com.xuecheng.framework.exception.ExceptionCast;import com.xuecheng.framework.model.response.CommonCode;import com.xuecheng.learning.client.CourseSearchClient;import com.xuecheng.learning.service.LearningService;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Service;@Servicepublic class LearningServiceImpl implements LearningService {@AutowiredCourseSearchClient courseSearchClient;/ 远程调用搜索服务获取已发布媒体信息中的url @param courseId 课程id @param teachplanId 媒体信息id @return/@Overridepublic GetMediaResult getMediaPlayUrl(String courseId, String teachplanId) {//校验学生权限,是否已付费等//远程调用搜索服务进行查询媒体信息TeachplanMediaPub mediaPub = courseSearchClient.getmedia(teachplanId);if(mediaPub == null) ExceptionCast.cast(CommonCode.FAIL);return new GetMediaResult(CommonCode.SUCCESS, mediaPub.getMediaUrl());} } Controller 调用 service 根据课程计划 id 查询视频播放地址： @RestController@RequestMapping("/learning/course")public class CourseLearningController implements CourseLearningControllerApi {@AutowiredLearningService learningService;@Override@GetMapping("/getmedia/{courseId}/{teachplanId}")public GetMediaResult getMediaPlayUrl(@PathVariable String courseId, @PathVariable String teachplanId) {//获取课程学习地址return learningService.getMedia(courseId, teachplanId);} } 测试 使用 swagger-ui 或postman 测试学习服务查询课程视频地址接口。 0x05 前端开发 需求分析 需要在学习中心前端页面需要完成如下功能： 1、进入课程学习页面需要带上 课程 Id参数及课程计划Id的参数，其中 课程 Id 参数必带，课程计划 Id 可以为空。 2、进入页面根据 课程 Id 取出该课程的课程计划显示在右侧。 3、进入页面后判断如果请求参数中有课程计划 Id 则播放该章节的视频。 4、进入页面后判断如果 课程计划id 为0则需要取出本课程第一个 课程计划的Id，并播放第一个课程计划的视频。 进入到模块 xc-ui-pc-leanring/src/module/course api方法 let sysConfig = require('@/../config/sysConfig')let apiUrl = sysConfig.xcApiUrlPre;/获取播放地址/export const get_media = (courseId,chapter) => {return http.requestGet(apiUrl+'/api/learning/course/getmedia/'+courseId+'/'+chapter);} 配置代理 在 Nginx 中的 ucenter.xuecheng.com 虚拟主机中配置 /api/learning/ 的路径转发，此url 请转发到学习服务。 学习服务upstream learning_server_pool{server 127.0.0.1:40600 weight=10;}学成网用户中心server {listen 80;server_name ucenter.xuecheng.com;个人中心location / {proxy_pass http://ucenter_server_pool;}后端搜索服务location /openapi/search/ {proxy_pass http://search_server_pool/search/; }学习服务location ^~ /api/learning/ {proxy_pass http://learning_server_pool/learning/;} } 视频播放页面 1、如果传入的课程计划id为0则取出第一个课程计划id 在 created 钩子方法中完成 created(){//当前请求的urlthis.url = window.location//课程idthis.courseId = this.$route.params.courseId//章节idthis.chapter = this.$route.params.chapter//查询课程信息systemApi.course_view(this.courseId).then((view_course)=>{if(!view_course || !view_course[this.courseId]){this.$message.error("获取课程信息失败，请重新进入此页面！")return ;}let courseInfo = view_course[this.courseId]console.log(courseInfo)this.coursename = courseInfo.nameif(courseInfo.teachplan){console.log("准备开始播放视频")let teachplan = JSON.parse(courseInfo.teachplan);this.teachplanList = teachplan.children;//开始学习if(this.chapter == "0" || !this.chapter){//取出第一个教学计划this.chapter = this.getFirstTeachplan();console.log("第一个教学计划id为 ",this.chapter);this.study(this.chapter);}else{this.study(this.chapter);} }})}, 取出第一个章节 id，用户未输入课程计划 id 或者输入为 0 时，播放第一个。 //取出第一个章节getFirstTeachplan(){for(var i=0;i<this.teachplanList.length;i++){let firstTeachplan = this.teachplanList[i];//如果当前children存在，则取出第一个返回if(firstTeachplan.children && firstTeachplan.children.length>0){let secondTeachplan = firstTeachplan.children[0];return secondTeachplan.id;} }return ;}, 开始学习： //开始学习study(chapter){// 获取播放地址courseApi.get_media(this.courseId,chapter).then((res)=>{if(res.success){let fileUrl = sysConfig.videoUrl + res.fileUrl//播放视频this.playvideo(fileUrl)}else if(res.message){this.$message.error(res.message)}else{this.$message.error("播放视频失败，请刷新页面重试")} }).catch(res=>{this.$message.error("播放视频失败，请刷新页面重试")});}, 2、点击右侧课程章节切换播放 在原有代码基础上添加 click 事件，点击调用开始学习方法（study）。 <li v‐if="teachplan_first.children!=null" v‐for="(teachplan_second, index) inteachplan_first.children"><i class="glyphicon glyphicon‐check"></i><a :href="url" @click="study(teachplan_second.id)">{ {teachplan_second.pname} }</a></li> 3、地址栏路由url变更 这里需要注意一个问题，在用户点击课程章节切换播放时，地址栏的 url 也应该同步改变为当前所选择的课程计划 id 4、在线学习按钮 将 learnstatus 默认更改为 1，这样就能显示出马上学习的按钮，方便我们后续的集成测试。 文件路径为 xc-ui-pc-static-portal/include/course_detail_dynamic.html 部分代码块如下 <script>var body= new Vue({ //创建一个Vue的实例el: "body", //挂载点是id="app"的地方data: {editLoading: false,title:'测试',courseId:'',charge:'',//203001免费,203002收费learnstatus: 1 ,//课程状态，1：马上学习，2：立即报名、3：立即购买course:{},companyId:'template',company_stat:[],course_stat:{"s601001":"","s601002":"","s601003":""} }, 简单的测试 访问在线学习页面：http://ucenter.xuecheng.com//learning/课程id/课程计划id 通过 url 传入两个参数：课程id 和 课程计划id 如果没有课程计划则传入0 测试项目如下： 1、传入正确的课程id、课程计划id，自动播放本章节的视频 2、传入正确的课程id、课程计划id传入0，自动播放第一个视频 3、传入错误的课程id 或 课程计划id，提示错误信息。 4、通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 访问： http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/4028e58161bd18ea0161bd1f73190008 传入正确的课程id、课程计划id，自动播放本章节的视频 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ef0xxym7-1595567273153)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image17)] 传入正确的课程id、课程计划id传入0，自动播放第一个视频 访问 http://ucenter.xuecheng.com//learning/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000/0 识别出第一个课程计划的 id 需要注意的是这里的 chapter 参数是我自己在 study 函数里加上去的，可以忽略。 传入错误的课程id或课程计划id，提示错误信息。 通过右侧章节目录切换章节及播放视频。 点击章节即可播放，但是点击制定章节后 url 没有发生改变，这个问题暂时还没有解决，关注笔记后面的内容。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TOGdxwb4-1595567273158)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image20)] 完整的测试 准备工作 启动 RabbitMQ，启动 Logstash、ElasticSearch 建议把所有后端服务都开起来 启动 前端静态门户、启动 nginx 、启动课程管理前端 我们整理一下测试的流程 上传两个媒资视频文件，用于测试 进入到课程管理，为课程计划选择媒资信息 发布课程，等待 logstash 将数据采集到 ElasticSearch 的索引库中 进入学成网主页，点击课程，进入到搜索门户页面 搜索课程，进入到课程详情页面 点击开始学习，进入到课程学习页面，选择课程计划中的一个章节进行学习。 1、上传文件 首先我们使用之前开发的媒资管理模块，上传两个视频文件用于测试。 第一个文件上传成功 一些问题 在上传第二个文件时，发生了错误，我们来检查一下问题出在了哪里 在媒体服务的控制台中可以看到，在 mergeChunks 方法在校验文件 md5 时候抛出了异常 我们在 MD5 校验这里打个断点，重新上传文件，分析一下问题所在。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OpEMZGI8-1595567273166)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image23)] 单步调试后发现，合并文件后的MD5值与用户上传的源文件值不相等 方案1：删除本地分块文件重新尝试上传 考虑到可能是在用户上传完 视频的分块文件时发生了一些问题，导致合并文件后与源文件的大小不等，导致MD5也不相同，这里我们把这个视频上传到本地的文件全部删除，在媒资上传页面重新上传文件。 对比所有分块文件的字节大小和本地源文件的大小，完全是相等的 删除所有文件后重新上传，md5值还是不等，考虑从调试一下文件合并的代码。 方案2：检查前端提交的MD5值是否正确 在查阅是否有其他的MD5值获取方案时，发现了一个使用 windows 本地命令获取文件MD5值的方法 certutil -hashfile .\19-在线学习接口-集成测试.avi md5 惊奇的发现，TM的原来是前端那边转换的MD5值不正确，后端这边是没有问题的。 从前面的图可以看出，本地和后端转换的都是以一个 f6f0 开头的MD5值 那么问题就出现在前端了，还需要花一些时间去分析一下，这里暂时就先告一段落，因为上传了几个文件测试中只有这一个文件出现了问题。 2、为课程计划选择媒资信息 进入到一个课程的管理页面 http://localhost:12000//course/manage/baseinfo/4028e58161bcf7f40161bcf8b77c0000 将刚才我们上传的媒资文件的信息和课程计划绑定 选择效果如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-epKaqzCD-1595567273178)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image29)] 2、发布课程，等待 logstash 从 course_pub 以及 teachplan_media_pub 表中采集数据到 ElasticSearch 当中 发布成功后，我们可以从 teachplan_media_pub 表中看到刚才我们发布的媒资信息 再观察 Logstash 的控制台，发现两个 Logstash 的实例都对更新的课程发布信息进行了采集 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hTUve2ik-1595567273183)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image32)] 3、前端门户测试 打开我们的门户主站 http://www.xuecheng.com/ [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4wZe9R84-1595567273185)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image33)] 点击导航栏的课程，进入到我们的搜索门户页面 如果无法进入到搜索门户，请检查你的 xc-ui-pc-portal 前端工程是否已经启动 进入到搜索门户后，可以看到一些初始化时搜索的课程数据，默认是搜索第一页的数据，每页2个课程。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BJ1AKoJb-1595567273187)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image34)] 我们可以测试搜索一下前面我们选择媒资信息时所用的课程 点击课程，进入到课程详情页面，然后再点击开始学习。 点击马上学习后，会进入到该课程的在线学习页面，默认自动播放我们第一个课程计划中的视频。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tcuLWnf2-1595567273193)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image37)] 我们可以在右侧的目录中选择第二个课程计划，会自动播放所选的课程计划所对应的媒资视频播放地址，该 播放地址正是我们刚才通过 Logstash 自动采集到 ElasticSearch 的索引信息，效果图如下 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Cvi9Dr0Y-1595567273195)(https://qnoss.codeyee.com/20200704_15/image38)] 四、待完善的一些功能 课程发布前，校验课程计划里面是否包含二级课程计划 课程发布前，校验课程计划信息里面是否全部包含媒资信息 删除媒资信息，并且同步删除ES中的索引 在获取该课程的播放地址时校验用户的合法、 在线学习页面，点击右侧目录中的课程计划同时改变url中的课程计划地址 视频文件 19-在线学习接口-集成测试.avi 前端上传时提交的MD5值不正确 😁 认识作者 作者：👦 LCyee ，全干型代码🐕 自建博客：https://www.codeyee.com 记录学习以及项目开发过程中的笔记与心得，记录认知迭代的过程，分享想法与观点。 CSDN 博客：https://blog.csdn.net/codeyee 记录和分享一些开发过程中遇到的问题以及解决的思路。 欢迎加入微服务练习生的队伍，一起交流项目学习过程中的一些问题、分享学习心得等，不定期组织一起刷题、刷项目，共同见证成长。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/codeyee/article/details/107558901。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

如何在ZooKeeper中设置和获取节点的数据？ 1. 简介 嗨，大家好！今天我们要聊的是Apache ZooKeeper，这是一款超级实用且功能强大的分布式协调服务。这个工具能帮我们搞定集群里头的各种复杂活儿，比如设置管理、名字服务，还有分布式锁这些 tricky 的事情。而今天我们主要讨论的是如何在ZooKeeper中设置和获取节点的数据。这个过程虽然看起来简单，但其中却蕴含了不少技巧和经验。废话不多说，让我们直接进入正题吧！ 2. 安装与配置 首先，我们需要确保ZooKeeper已经正确安装并运行。如果你是新手，不妨先看看官方文档，学着自己安装一下。或者，你也可以直接用Docker，几下敲敲代码就搞定了，超级方便！ bash docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 zookeeper 这样我们就有了一个本地的ZooKeeper服务。接下来，我们可以开始编写客户端代码了。 3. 设置数据 3.1 使用Java API设置数据 让我们先从Java API开始。想象一下，我们要在系统里建个新家，就叫它/myapp/config吧。然后呢，我们往这个新家里放点儿配置文件，好让它知道该怎么干活。下面是一个简单的代码示例： java import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids; public class ZookeeperExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建ZooKeeper实例 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, watchedEvent -> {}); // 设置节点数据 byte[] data = "some config data".getBytes(); String path = "/myapp/config"; // 创建临时节点 String createdPath = zk.create(path, data, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); System.out.println("Created node: " + createdPath); // 关闭连接 zk.close(); } } 在这个例子中，我们首先创建了一个ZooKeeper实例，并指定了连接超时时间。然后呢，我们就用create这个魔法命令变出了一个持久节点，还往里面塞了一些配置信息。最后，我们关闭了连接。 3.2 使用Python API设置数据 如果你更喜欢Python，也可以使用Python客户端库kazoo来操作ZooKeeper。下面是一个简单的示例： python from kazoo.client import KazooClient zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181') zk.start() 设置节点数据 zk.create('/myapp/config', b'some config data', makepath=True) print("Node created") zk.stop() 这段代码同样创建了一个持久节点，并写入了一些配置信息。这里我们使用了makepath=True参数来自动创建父节点。 4. 获取数据 4.1 使用Java API获取数据 接下来，我们来看看如何获取节点的数据。假设我们要读取刚刚创建的那个节点中的配置信息，可以这样做： java import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; public class ZookeeperExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建ZooKeeper实例 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, watchedEvent -> {}); // 获取节点数据 byte[] data = zk.getData("/myapp/config", false, null); System.out.println("Data: " + new String(data)); // 关闭连接 zk.close(); } } 在这个例子中，我们使用getData方法读取了节点/myapp/config中的数据，并将其转换为字符串打印出来。 4.2 使用Python API获取数据 同样地，使用Python的kazoo库也可以轻松完成这一操作： python from kazoo.client import KazooClient zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181') zk.start() 获取节点数据 data, stat = zk.get('/myapp/config') print("Node data: " + data.decode()) zk.stop() 这里我们使用了get方法来获取节点数据，同时返回了节点的状态信息。 5. 总结与思考 通过上面的代码示例，我们可以看到，无论是使用Java还是Python，设置和获取ZooKeeper节点数据的过程都非常直观。但实际上，在真实使用中可能会碰到一些麻烦，比如说网络卡顿啊，或者有些节点突然不见了之类的。这就得在开发时不断地调整和改进，确保系统又稳又靠谱。 希望今天的分享对你有所帮助！如果你有任何问题或建议，欢迎随时交流。

ZooKeeper的性能指标与监控工具详解 一、引言 在分布式系统中，ZooKeeper作为一款高度可靠的协同服务框架，其性能表现对于整个系统的稳定性和效率至关重要。在这篇文章里，咱们要钻得深一点，好好唠唠ZooKeeper那些核心性能指标的门道，并且我还会给大家分享几款超级实用的监控工具。这样一来，大家就能更直观、更透彻地理解ZooKeeper集群的工作状态，从而更好地对它进行优化调整，让这家伙干起活儿来更给力！ 二、ZooKeeper的关键性能指标 1. 延迟 ZooKeeper服务响应客户端请求的速度直接影响着上层应用的性能。比如说，就像咱们平时在操作一样，新建一个节点、读取存储的信息，或者是同步执行一些操作这类工作，它们完成的平均耗时，可是衡量ZooKeeper表现优不优秀的关键指标之一。理解并优化这些延迟有助于提升整体系统的响应速度。 java // 示例代码：使用ZooKeeper客户端创建节点并测量耗时 long startTime = System.nanoTime(); zooKeeper.create("/testNode", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); long endTime = System.nanoTime(); double elapsedTimeMs = (endTime - startTime) / 1e6; System.out.println("Time taken to create node: " + elapsedTimeMs + " ms"); 2. 吞吐量 ZooKeeper每秒处理的事务数量（TPS）也是衡量其性能的关键指标。这包括但不限于，比如新建一个节点、给已有数据来个更新这类写入操作，也涵盖了读取信息内容，还有维持和管理会话这些日常必备操作。 3. 并发连接数 ZooKeeper能够同时处理的客户端连接数对其性能有直接影响。过高的并发连接可能会导致资源瓶颈，从而影响服务质量和稳定性。 4. 节点数量与数据大小 随着ZooKeeper中存储的数据节点数量增多或者单个节点的数据量增大，其性能可能会下降，因此对这些数据规模的增长需要持续关注。 三、ZooKeeper监控工具及其应用 1. ZooInspector 这是一个图形化的ZooKeeper浏览器，可以帮助我们直观地查看ZooKeeper节点结构、数据内容以及节点属性，便于我们实时监控ZooKeeper的状态和变化。 2. ZooKeeper Metrics ZooKeeper内置了一套丰富的度量指标，通过JMX（Java Management Extensions）可以导出这些指标，然后利用Prometheus、Grafana等工具进行可视化展示和报警设置。 xml ... tickTime 2000 admin.enableServer true jmxPort 9999 ... 3. Zookeeper Visualizer 这款工具能将ZooKeeper的节点关系以图形化的方式展现出来，有助于我们理解ZooKeeper内部数据结构的变化情况，对于性能分析和问题排查非常有用。 四、结语 理解并有效监控ZooKeeper的各项性能指标，就像是给分布式系统的心脏装上了心电图监测仪，让运维人员能实时洞察到系统运行的健康状况。在实际操作的时候，咱们得瞅准业务的具体情况，灵活地调整ZooKeeper的配置设定。这就像是在调校赛车一样，得根据赛道的不同特点来微调车辆的各项参数。同时呢，咱们还要手握这些监控工具，持续给咱们的ZooKeeper集群“动手术”，让它性能越来越强劲。这样一来，才能确保咱们的分布式系统能够跑得飞快又稳当，始终保持高效、稳定的运作状态。这个过程就像一场刺激的探险之旅，充满了各种意想不到的挑战和尝试。不过，也正是因为这份对每一个细节都精雕细琢、追求卓越的精神，才让我们的技术世界变得如此五彩斑斓，充满无限可能与惊喜。

...r处理读写请求，通过Zookeeper进行集群协调。所以，平常我们聊性能测试时，经常会提到几个关键指标。就好比，读写速度怎么样，响应时间快不快，能同时处理多少请求，还有资源利用效率高不高，这些都是咱们评估性能表现的重点要素~ 示例代码（创建表并插入数据）： java Configuration config = HBaseConfiguration.create(); config.set("hbase.zookeeper.quorum", "zk_host:2181"); HTable table = new HTable(config, "test_table"); Put put = new Put(Bytes.toBytes("row_key")); put.add(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("cq"), Bytes.toBytes("value")); table.put(put); 3. HBase性能测试方法 （1）基准测试 使用Apache BenchMark工具（如YCSB，Yahoo! Cloud Serving Benchmark），可以模拟不同场景下的读写压力，以此评估HBase的基础性能。比如说，我们可以尝试调整各种不同的参数来考验HBase，就好比设置不同数量的同时在线用户，改变他们的操作行为（比如读取或者写入数据），甚至调整数据量的大小。然后，咱们就可以通过观察HBase在这些极限条件下的表现，看看它是否能够坚挺如初，表现出色。 （2）监控分析 利用HBase自带的监控接口或第三方工具（如Grafana+Prometheus）实时收集并分析集群的各项指标，如RegionServer负载均衡状况、内存使用率、磁盘I/O、RPC延迟等，以发现可能存在的性能瓶颈。 4. HBase性能调优策略 （1）配置优化 - 网络参数：调整hbase.client.write.buffer大小以适应网络带宽和延迟。 - 内存分配：合理分配BlockCache和MemStore的空间，以平衡读写性能。 - Region大小：根据数据访问模式动态调整Region大小，防止热点问题。 （2）架构优化 - 增加RegionServer节点，提高并发处理能力。 - 采用预分裂策略避免Region快速膨胀导致的性能下降。 （3）数据模型优化 - 合理设计RowKey，实现热点分散，提升查询效率。 - 根据查询需求选择合适的列族压缩算法，降低存储空间占用。 5. 实践案例与思考过程 在一次实践中，我们发现某业务场景下HBase读取速度明显下滑。经过YCSB压测后，定位到RegionServer的BlockCache已满，导致频繁的磁盘IO。于是我们决定给BlockCache扩容，让它变得更大些，同时呢，为了让热点现象不再那么频繁出现，我们对RowKey的结构进行了大刀阔斧的改造。这一系列操作下来，最终咱们成功让系统的性能蹭蹭地往上提升啦！在这个过程中，我们可是实实在在地感受到了，摸清业务特性、一针见血找准问题所在，还有灵活运用各种调优手段的重要性，这简直就像是打游戏升级一样，缺一不可啊！ 6. 结语 性能测试与调优是HBase运维中的必修课，它需要我们既具备扎实的技术理论知识，又要有敏锐的洞察力和丰富的实践经验。经过对HBase从头到脚、一丝不苟的性能大考验，再瞅瞅咱的真实业务场景，咱们能针对性地使出一些绝招进行调优。这样一来，HBase就能更溜地服务于我们的业务需求，在大数据的世界里火力全开，展现它那无比强大的能量。

...，一些开源框架也开始集成更智能的类加载机制，以适应复杂多变的分布式环境。 值得注意的是，尽管HessianRPC具有诸多优势，但随着技术演进，诸如Protocol Buffers、Apache Avro和gRPC等新型序列化和通信框架也逐渐崭露头角，它们在性能优化、数据压缩、API设计等方面提供了更多选择。因此，在实际项目选型时，开发者应结合具体业务场景和技术栈特点，综合评估各种通信框架的优势和适用性，以实现最优的系统设计和开发效率。

...括以下步骤： 1. 客户端向注册中心发起服务请求。 2. 注册中心根据服务名查找对应的提供者列表，并返回给客户端。 3. 客户端从提供者列表中选择一个提供者进行调用。 4. 提供者接收到来自客户端的请求并处理，然后返回响应数据。 5. 客户端接收到响应数据后，整个服务调用链路结束。 三、服务调用链路断裂原因分析 当 Dubbo 服务调用链路发生断裂时，通常可能是以下几个原因导致的： 1. 网络中断 例如服务器故障、网络波动等。 2. 服务不可用 提供者服务未正常运行，或者服务注册到注册中心失败。 3. 调用超时 例如客户端设置的调用超时时间过短，或者提供者处理时间过长。 4. 编码错误 例如序列化/反序列化错误，或者其他逻辑错误。 四、案例分析 Dubbo 服务调用链路断裂实践 接下来，我们将通过一个具体的 Dubbo 实现示例，看看如何解决服务调用链路断裂的问题。 java // 创建 Dubbo 配置对象 Configuration config = new Configuration(); config.setApplication("application"); config.setRegistry("zookeeper://localhost:2181"); config.setProtocol("dubbo"); // 创建消费者配置 ReferenceConfig consumerConfig = new ReferenceConfig<>(); consumerConfig.setInterface(HelloService.class); consumerConfig.setVersion("1.0.0"); consumerConfig.setUrl(config.toString()); // 获取 HelloService 实例 HelloService helloService = consumerConfig.get(); // 使用实例调用服务 String response = helloService.sayHello("world"); System.out.println(response); // 输出 "Hello world" 五、故障排查与解决方案 当 Dubbo 服务调用链路发生断裂时，我们可以采取以下措施进行排查和修复： 1. 查看日志 通过查看 Dubbo 相关的日志，可以帮助我们了解服务调用链路的具体情况，如异常信息、执行顺序等。 2. 使用调试工具 例如 JVisualVM 或 Visual Studio Code，可以实时监控服务的运行状态，帮助我们找到可能存在的问题。 3. 手动复现问题 如果无法自动复现问题，可以尝试手动模拟相关环境和条件，以获取更准确的信息。 4. 优化服务配置 针对已知问题，可以调整 Dubbo 配置，如增大调用超时时间、优化服务启动方式等。 六、结论 在实际使用 Dubbo 的过程中，服务调用链路断裂是常见的问题。通过实实在在地深挖问题的根源，再结合实际场景中的典型案例动手实践一下，咱们就能更接地气、更透彻地理解 Dubbo 是怎么运作的。这样一来，碰到服务调用链路断掉的问题时，咱就能轻松应对，把它给妥妥地解决了。希望本文能够对你有所帮助，期待你的留言和分享！

...中，对于SSL证书的选择与管理亦日趋精细化。Let's Encrypt等免费证书颁发机构的出现，为企业和个人提供了更为经济高效的SSL解决方案，助力更多Web服务轻松实现HTTPS加密。同时，为应对不断变化的安全威胁，建议开发者遵循最佳实践，定期更新SSL证书，并采用HSTS（HTTP严格传输安全）策略，以最大程度地保护用户数据和隐私安全。 更深层次而言，理解和掌握反向代理及SSL技术不仅关乎Web应用的对外服务形态，也是构建高性能、高可用系统架构的重要一环。因此，无论是从理论研究还是实战操作出发，深入探索Nginx配置技巧以及Spring Boot集成方式，将有助于提升开发者的全栈能力，并推动互联网产品向着更加安全、稳定的方向发展。

...了多种数据压缩和存储策略，以进一步优化数据存储和访问性能。 四、Greenplum的数据仓库功能 1. 快速获取数据 Greenplum通过并行处理和多服务器架构实现了高速数据获取。例如，我们可以使用以下SQL语句从Greenplum中检索数据： sql SELECT FROM my_table; 这条SQL语句会将查询结果分散到所有参与查询的服务器上，然后合并结果返回给客户端。这样就可以大大提高查询速度。 2. 统计分析 Greenplum不仅提供了基本的SQL查询功能，还支持复杂的数据统计和分析操作。例如，我们可以使用以下SQL语句计算表中的平均值： sql SELECT AVG(my_column) FROM my_table; 这个查询会在所有的数据分片上运行，然后将结果汇总返回。这种方式可不得了，不仅能搞定超大的数据表，对于那些包含各种复杂分组或排序要求的查询任务，它也能轻松应对，效率杠杠的。 3. 数据可视化 除了提供基本的数据处理功能外，Greenplum还与多种数据可视化工具集成，如Tableau、Power BI等。这些工具可以帮助用户更直观地理解和解释数据。 五、总结 总的来说，Greenplum提供了一种强大而灵活的数据仓库解决方案，可以帮助用户高效地处理和分析大规模数据。甭管是企业想要快速抓取数据，还是研究人员打算进行深度统计分析，都能从这玩意儿中捞到甜头。如果你还没有尝试过Greenplum，那么现在就是一个好时机，让我们一起探索这个神奇的世界吧！

...一些问题，如负载均衡策略错误。本文将深入探讨这些问题，并提供相应的解决方案。 二、负载均衡策略概述 Dubbo的负载均衡策略是指在服务提供者集群中选择一个服务实例来响应客户端的请求。Dubbo支持多种负载均衡策略，如轮询、随机、最少连接数等。这些策略的选择直接影响到系统的性能和稳定性。 三、负载均衡策略错误的原因分析 1. 配置错误 当我们配置了错误的负载均衡策略时，会导致负载均衡失败。比如，假如我们选了轮询的方式，不过服务器的个数是个奇数，那最后就会有一个“孤零零”的服务器，它就无法接到任何请求啦。 2. 网络问题 当网络出现问题时，可能会导致负载均衡策略失效。比如说，假如某个服务器网络反应超级慢，就像蜗牛爬似的，即使它手头上的工作不多，也照样可能被挑中进行优化或者排查问题。 3. 服务器性能问题 如果某个服务器的性能较低，那么即使它的负载较小，也可能因为处理能力不足而导致响应时间过长，从而影响到整体的系统性能。 四、如何避免负载均衡策略错误？ 1. 正确配置 在使用Dubbo时，我们需要确保配置的负载均衡策略是正确的。另外，还有一点要留意，就是服务器的数量最好是双数。这样子做，才能确保每台服务器都有机会“轮到”接收请求，不至于有服务器一直闲着没活干。 2. 监控网络 我们应该定期监控服务器的网络状况，及时发现并解决问题。 3. 考虑服务器性能 在选择服务器时，我们需要考虑其性能。要是条件允许的话，咱们最好能把服务器的性能使劲往上提，或者干脆多整几台服务器来应对。 五、解决负载均衡策略错误的方法 1. 重新配置 如果我们发现配置的负载均衡策略存在问题，可以尝试重新配置。当我们在重新调整配置时，千万要保证咱设置的策略是对头的，同时呢，得把所有可能冒出来的问题都提前摸个底，好好琢磨一下。 2. 增加服务器数量 如果我们发现服务器的数量不足以支撑当前的业务量，可以考虑增加服务器数量。这样一来，所有服务器都有机会“抢”到请求来处理，就像大家伙儿轮流干活，既不累垮谁，又能保证整体效率和系统的稳定性，妥妥地让整个系统表现更出色、更靠谱。 3. 使用更高级的负载均衡策略 如果我们发现现有的负载均衡策略不能满足我们的需求，可以考虑使用更高级的负载均衡策略。比如说，我们可以使一种基于机器学习的神奇负载均衡策略，这种策略超级智能，它能根据过去的数据自己动手调整各个部分的负载分配，确保整体效果达到最佳状态。就像是个自动调节器一样，让所有的工作量都恰到好处地平衡起来。 六、结论 Dubbo是一种强大的服务框架，但是我们在使用它时也会遇到各种各样的问题。当你碰上问题了，别一股脑儿就照搬默认设置去解决，咱得灵活点，根据实际情况来巧妙调整，这才是正解。只有这样，才能充分利用Dubbo的优势，提高系统的性能和稳定性。

...的自动查找过程，使得客户端能够找到并连接到提供所需服务的服务器。Consul作为服务发现平台，通过环回IP帮助管理各个节点的服务注册和发现，确保服务间的高效通信。 机器学习算法 , 一种人工智能技术，通过数据输入和模式识别来自动学习并改进预测模型。Consul 2.0中的机器学习应用可能指其在预测和优化服务流量路径方面的功能，利用算法分析历史数据，以减少网络延迟和提高整体服务性能。 容器原生网络（CNM） , 一种由Docker等容器平台推动的网络模型，专注于简化容器间的网络配置。Consul 2.0支持CNM，意味着它可以直接与容器网络集成，使得服务发现更为直观和便捷，尤其适用于容器化应用的部署和管理。 零信任原则 , 网络安全策略，假设所有网络连接都是潜在威胁，除非有明确的证据表明请求者是可信的。Consul 2.0加强的零信任原则在服务发现中意味着只有经过身份验证的服务请求才能被授权访问，提高了系统的安全性。

...t); } // 在客户端，我们可以配置一个负载均衡器提供的服务发现与选择策略 List serverUrls = loadBalancer.getAvailableServers(); // 这里是模拟从负载均衡器获取服务器列表 for (String url : serverUrls) { HessianProxyFactory factory = new HessianProxyFactory(); MyService service = (MyService) factory.create(MyService.class, url); try { String result = service.doSomething("Hello, Hessian!"); System.out.println("Result from " + url + ": " + result); } catch (Exception e) { // 如果某个服务器调用失败，负载均衡器会剔除该节点，并尝试其他节点 loadBalancer.markServerDown(url); } } 上述代码中，客户端通过负载均衡器获取一组可供调用的服务器地址，然后利用Hessian创建对应服务的代理对象，依次发起请求。如果某台服务器突然闹罢工了，负载均衡器这个小机灵鬼能瞬间做出反应，灵活地调整各个节点的工作状态，确保所有请求都能找到其他活蹦乱跳的、正常工作的服务节点接手处理。 4. 实践探讨 深入集成与优化 在实际项目中，我们通常会更细致地设计和实施这个过程。比方说，我们可以在客户端这里耍个小聪明，搞个服务发现和负载均衡的“小包裹”，把Hessian调用悄悄藏在这个“小包裹”里面，这样一来，就不用直接去操心那些复杂的细节啦。另外，我们还能更进一步，把心跳检测、故障转移这些招数，还有权重分配等多样化的策略灵活运用起来，让负载均衡的效果更加出众，达到更上一层楼的效果。就像是在给系统的“健身计划”中加入多种训练项目，全面提升其性能和稳定性。 总结来说，尽管Hessian本身并未内置负载均衡功能，但凭借其轻便高效的特性，我们可以轻松将其与其他成熟的负载均衡方案相结合，构建出既高效又稳定的分布式服务架构。在这个过程中，最重要的是摸透各类组件的特长，并且灵活运用起来。同时，我们还要持续开动脑筋，不断寻找和尝试最优解，这样一来，当我们的系统面临高并发的挑战时，就能轻松应对，游刃有余，像一把磨得飞快的刀切豆腐一样。