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如何使用Ignite+SpringCloud+Docker创建REST应用

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!

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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。

配置和启动

配置Consul服务注册

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

创建一个基本的Spring Cloud应用

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。

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

添加Ignite依赖

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'

配置Ignite节点发现

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。

配置Spring Cloud和Ignite

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;
    }

}

创建Ignite的Spring Data存储库和服务

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 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 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,createfindAll,用于演示Ignite和Spring Data的集成。

配置REST控制器

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> employees() {
        return ResponseEntity.ok(service.findAll());
    }

    @PostMapping
    public ResponseEntity 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?

在Docker中部署应用

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 builddocker 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.hostignition.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:

  1. 启动一个应用实例:./starter/start.sh test1 30000

  2. 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;

  3. 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;

  4. 启动另一个节点:./starter/start.sh test2 30001

  5. 停止第一个节点(如果是从终端启动容器,则可以使用Ctrl + c);

  6. 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,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!


网页标题:如何使用Ignite+SpringCloud+Docker创建REST应用
本文来源:http://cdxtjz.cn/article/iegisc.html

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