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这篇文章主要介绍“如何使用Ignite+SpringCloud+Docker创建REST应用”,在日常操作中,相信很多人在如何使用Ignite+SpringCloud+Docker创建REST应用问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”如何使用Ignite+SpringCloud+Docker创建REST应用”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
本文将讲解基于Spring Cloud和Ignite的RESTful Web服务的创建过程。该服务是将Ignite用作为高性能内存数据库的容器化应用,使用HashiCorp Consul进行服务发现,并通过Spring Data存储库抽象与Ignite集群进行交互,容器化通过Docker实现。
为了方便起见,可以使用Consul的官方Docker镜像(需要先安装Docker):
启动Consul的Docker镜像:
docker run -d -p 8500:8500 -p 8600:8600/udp --name=consul consul agent -server -ui -node=server-1 -bootstrap-expect=1 -client=0.0.0.0
创建该应用可以从https://start.spring.io入手。
这里需要Spring Web和Spring Consul Discovery模块,Spring Web是创建REST应用的最简单的框架之一,Spring Consul Discovery可以将多个Spring应用实例组合成一个服务。
![](https://www.gridgain.com/sites/default/files/inline-images/image1.pn
通过Spring Initializr配置项目(如上图所示);
点击Generate
按钮,然后会下载包含项目工程的压缩包;
使用某个IDE打开该压缩包;
(可选)将application.properties
文件替换为application.yml
,当然可以继续使用属性文件格式,但是本文后续会使用YAML格式。
在application.yml
中,为Sprint Cloud添加了基本的参数,给应用命名并启用了Consul服务发现:
spring: application: name: myapp instance_id: 1 cloud: consul: enabled: true service-registry: enabled: true
可以从Maven中央仓库获得Ignite的最新版本,然后将其添加到构建配置文件中:
implementation 'org.apache.ignite:ignite-spring-data_2.2:2.8.1' compile group: 'org.apache.ignite', name: 'ignite-core', version: '2.8.1' implementation 'org.apache.ignite:ignite-spring-boot-autoconfigure-ext:1.0.0'
如何使Ignite节点相互发现呢?Ignite具有一个IpFinder
组件,该组件用于处理节点的注册和发现,更多的细节信息,请参见Ignite的文档。
为了集成IpFinder和Consul服务注册,需要使用Spring Cloud Discovery模块,可以将模块与大量发现服务一起使用(例如Zookeeper)。
对于HashiCorp Consul,有一个简单的IpFinder实现,但是在GitHub上有许多IpFinder的第三方实现。
因为使用了Ignite的自动配置模块,所以配置是一个相对简单的过程,将以下内容放入application.yml
文件中:
ignite: workDirectory: /opt/ignite/
Ignite将其数据存储在工作目录中。
现在需要添加对Ignite Spring Data存储库的支持。添加支持的方法之一是通过Java的Configuration
:只需添加一个EnableIgniteRepositories
注解,并将存储库软件包作为参数即可:
@Configuration @EnableIgniteRepositories(value = "com.github.sammyvimes.bootnite.repo") public class IgniteConfig { }
在编译应用之前,需要解决一些问题。Ignite不支持Spring Data的H2版本。因此必须在构建配置中重置H2的版本(无论是Gradle还是Maven):
ext { set('h3.version', '1.4.197') }
另外,Spring Cloud Consul和hystrix还有已知的问题,因此需要将其排除:
implementation ('org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-consul-discovery') { exclude group: 'org.springframework.cloud', module: 'spring-cloud-netflix-hystrix' }
最后,关于Spring Data BeanFactory,还有一个问题:BeanFactory会查找一个名为igniteInstance
的bean,而自动配置则提供一个名为ignite
的bean,后续会解决这个问题。
但是现在,需要对配置类做如下的修改来解决BeanFactory的问题:
@Configuration @EnableIgniteRepositories(value = "com.github.sammyvimes.bootnite.repo") public class IgniteConfig { @Bean(name = "igniteInstance") public Ignite igniteInstance(Ignite ignite) { ignite.active(true); return ignite; } }
下面会创建一个基于Ignite Spring Data存储库的CRUD服务。
下面会从最常见的示例开始,即Employee
类:
public class Employee implements Serializable { private UUID id; private String name; private boolean isEmployed; // constructor, getters & setters }
定义数据模型之后,就要添加配置器bean:
@Bean public IgniteConfigurer configurer() { return igniteConfiguration -> { CacheConfiguration cache = new CacheConfiguration("employeeCache"); cache.setIndexedTypes(UUID.class, Employee.class); igniteConfiguration.setCacheConfiguration(cache); }; }
这样当应用启动后,会部署employeeCache
缓存,该缓存包含可加快对Employee
实体查询的索引。
接下来,与其他Spring Data存储服务一样,需要创建一个存储库和一个服务:
@Repository @RepositoryConfig(cacheName = "employeeCache") public interface EmployeeRepository extends IgniteRepository<Employee, UUID> { Employee getEmployeeById(UUID id); }
注意RepositoryConfig
注解,其将存储库链接到即将使用的缓存,之前已经使用employeeCache
字符串作为名字创建了一个缓存。
接下来是一个使用该存储库的简单服务:
@Service @Transactional public class EmployeeService { private final EmployeeRepository repository; // constructor injection FTW public EmpoyeeService(final EmployeeRepository repository) { this.repository = repository; } public List<Employee> findAll() { return StreamSupport.stream(repository.findAll().spliterator(), false) .collect(Collectors.toList()); } public Employee create(final String name) { final Employee employee = new Employee(); final UUID id = UUID.randomUUID(); employee.setId(id); employee.setEmployed(true); employee.setName(name); return repository.save(id, employee); } }
这里有2个方法,create
和findAll
,用于演示Ignite和Spring Data的集成。
下面会配置一些端点,以便可以访问和修改数据,一个简单的控制器就可以了:
@RestController @RequestMapping("/employee") public class EmployeeController { private final EmpoyeeService service; public EmployeeController(final EmployeeService service) { this.service = service; } @GetMapping public ResponseEntity<List<Employee>> employees() { return ResponseEntity.ok(service.findAll()); } @PostMapping public ResponseEntity<Employee> create(@RequestParam final String name) { return ResponseEntity.ok(service.create(name)); } }
这样,这个应用就开发完了。
现在就可以启动应用,通过向/employee
发送POST
请求来创建数据,并通过发送GET
请求来查询数据。
虽然这个应用性能很高,但是分布式存储的优势在哪里呢?
可以通过Docker来创建和管理应用节点。
首先在工程的根目录,为应用创建一个Dockerfile:
FROM adoptopenjdk:8-jre-hotspot RUN mkdir /opt/app && mkdir /opt/ignite COPY build/libs/bootnite-0.0.1-SNAPSHOT.jar /opt/app/app.jar CMD ["java", "-jar", "/opt/app/app.jar"]
简单地说:获取OpenJDK,为应用创建目录,往镜像中复制应用的二进制文件,并创建默认命令以启动应用。
现在,在工程的根目录中,运行gradle build
和docker build -t ignite-test-app:0.1 -f .dockerfile
。
接下来,通过Docker,同时启动应用的两个实例。
通过编写了以下shell脚本,可以帮助启动节点:
MacOS:
export HOST_IP=$(ipconfig getifaddr en0) docker run -P -e HOST_IP=${HOST_IP} -e DISCO_PORT=$2 -p $2:47500 --name $1 ignition
Linux:
export HOST_IP=$(ip -4 addr show docker0 | grep -Po 'inet \K[\d.]+') docker run -P -e HOST_IP=${HOST_IP} -e DISCO_PORT=$2 -p $2:47500 --name $1 ignition
在这里所做的是获取主机IP地址,以便可以使用端口转发,并使节点之间可以相互通信。使用-p
参数为Docker容器创建端口转发规则,并使用-e
参数将外部端口的值保存在容器的环境中,以便稍后可以在如下配置中使用这些值:
spring: application: name: myapp instance_id: 1 cloud: consul: enabled: true host: ${HOST_IP} service-registry: enabled: true ignition: disco: host: ${HOST_IP} port: ${DISCO_PORT}
这里添加了自定义配置参数ignition.disco.host
和ignition.disco.port
,这些参数将在自定义IP探测器中使用。注意还通过添加主机IP地址来更改Consul的配置。
现在,更改Ignite Java配置后就完成了:
@Bean public TcpDiscoveryConsulIpFinder finder(final ConsulDiscoveryClient client, final ConsulServiceRegistry registry, final ConsulDiscoveryProperties properties, @Value("${ignition.disco.host}") final String host, @Value("${ignition.disco.port}") final int port) { return new TcpDiscoveryConsulIpFinder(client, registry, properties, host, port); } @Bean public IgniteConfigurer configurer(final TcpDiscoveryConsulIpFinder finder) { return igniteConfiguration -> { CacheConfiguration cache = new CacheConfiguration("employeeCache"); cache.setIndexedTypes(UUID.class, Employee.class); igniteConfiguration.setCacheConfiguration(cache); final TcpDiscoverySpi tcpDiscoverySpi = new TcpDiscoverySpi(); tcpDiscoverySpi.setIpFinder(finder); igniteConfiguration.setDiscoverySpi(tcpDiscoverySpi); }; }
执行下面的测试,可以看下是否一切正常:
启动一个应用实例:./starter/start.sh test1 30000
;
将一些数据提交到实例;例如curl -d'name = admin'http:// localhost:32784/employee
,不同的容器使用不同的端口;
通过在终端中执行docker ps
确定容器的端口转发规则(规则类似于0.0.0.0:32784->8080/tcp),确定要使用的端口;
启动另一个节点:./starter/start.sh test2 30001
;
停止第一个节点(如果是从终端启动容器,则可以使用Ctrl + c
);
执行对第二个节点的GET
请求,并验证从此请求获取的数据和从第一个请求获取的数据是否相同:curl http://localhost:32785/employee
。
注意,此curl命令中的端口和上一个curl命令中的端口不相同,因为两个应用实例占用不同的端口。
到此,关于“如何使用Ignite+SpringCloud+Docker创建REST应用”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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