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fanxb
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96b0a347d4
35
java/springboot系列/数据库/springboot整合redis.md
Normal file
35
java/springboot系列/数据库/springboot整合redis.md
Normal file
@ -0,0 +1,35 @@
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id: "2019-02-22-14-59"
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title: "springboot整合Mybatis(xml和注解)"
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tag: ["java", "","spring-boot","redis","nosql"]
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categories:
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- "java"
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- "spring boot学习"
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  项目源代码在 github，地址为：[https://github.com/FleyX/demo-project/tree/master/mybatis-test](https://github.com/FleyX/demo-project/tree/master/mybatis-test)，有需要的自取。
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  redis作为一个高性能的内存数据库，如果不会用就太落伍了，之前在node.js中用过redis，本篇记录如何将redis集成到spring boot中。提供redis操作类，和注解使用redis两种方式。主要内容如下：
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- docker安装redis
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- springboot 集成redis
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- 编写redis操作类
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- 通过注解使用redis
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# 安装redis
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  通过docker安装，docker compose编排文件如下：
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```yml
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# docker-compose.yml
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version: "3"
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services:
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redis:
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container_name: redis
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image: redis:3.2.10
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ports:
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- "6379:6379"
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```
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  然后在`docker-compose.yml`所在目录使用`docker-compose up -d`命令，启动redis。
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# 集成springboot
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@ -244,7 +244,7 @@ licensestatic:
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**_问题又来了_**
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  _虽然上面的配置能够操作成功，但是在 Ribbon 中禁用 Eureka 支持会造成一个问题，那就是服务网关代理的所有服务的 Ribbon 支持都没有了，Zuul 无法使用 Ribbon 来缓存服务的查找，每次请求都要调用 Eureka 查询服务实例,这样会对 Eureka 服务器造成巨大的压力，显然不可取的。_
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  _禁用eureka支持会导致所有服务的地址都需要手动指定，ribbon不会再从eureka中获取服务实例信息。所以没办法混合使用_
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  目前有两种办法来规避这个问题：
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@ -366,6 +366,7 @@ public class IdFilter extends ZuulFilter {
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  现在从 zuul 服务网关发往许可证服务的 http 请求已经携带了 id。
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### b、后置过滤器
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  后置过滤器通常用于进行敏感信息过滤和响应记录。这里我们实现一个后置过滤器，将许可证服务请求的响应内容打印到控制台上同时把`id`header 插入到服务客户端请求的 response 中。
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@ -2,12 +2,19 @@
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id: "2019-01-03-19-19"
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date: "2019-01-03-19-19"
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title: "springCloud学习4（Spring-Cloud-Stream事件驱动）"
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tags: ["spring-boot", "spring-cloud","spring-cloud-stream","kafka","事件驱动"]
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tags:
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["spring-boot", "spring-cloud", "spring-cloud-stream", "kafka", "事件驱动"]
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categories:
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- "java"
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- "springCloud实战"
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- "java"
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- "springCloud实战"
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**本篇原创发布于：**[FleyX 的个人博客](http://tapme.top/blog/detail/2019-01-03-19-19)
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**本篇所用全部代码:**[FleyX 的 github](https://github.com/FleyX/demo-project/tree/master/springcloud/spring-cloud-stream%E6%B6%88%E6%81%AF%E9%98%9F%E5%88%97)
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  想想平常生活中做饭的场景，在用电饭锅做饭的同时，我们可以洗菜、切菜,等待电饭锅发出饭做好的提示我们回去拔下电饭锅电源（或者什么也不知让它处于保温状态），反正这个时候我们知道饭做好了，接下来可以炒菜了。从这里可以看出我们在日常生活中与世界的互动并不是同步的、线性的，不是简单的请求--响应模型。它是事件驱动的，我们不断的发送消息、接受消息、处理消息。
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  同样在软件世界中也不全是请求--响应模型，也会需要进行异步的消息通信。使用消息实现事件通信的概念被称为消息驱动架构（Event Driven Architecture,EDA），也被称为消息驱动架构（Message Driven Architecture,MDA）。使用这类架构可以构建高度解耦的系统，该系统能够对变化做出响应，且不需要与特定的库或者服务紧密耦合。
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@ -49,21 +56,21 @@ categories:
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<!-- more -->
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## spring cloud stream架构
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## spring cloud stream 架构
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  spring cloud stream中有4个组件涉及到消息发布和消息消费，分别为：
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  spring cloud stream 中有 4 个组件涉及到消息发布和消息消费，分别为：
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1. 发射器<br/>
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||||
  当一个服务准备发送消息时，它将使用发射器发布消息。发射器是一个Spring注解接口，它接收一个普通Java对象，表示要发布的消息。发射器接收消息，然后序列化(默认序列化为JSON)后发布到通道中。
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||||
  当一个服务准备发送消息时，它将使用发射器发布消息。发射器是一个 Spring 注解接口，它接收一个普通 Java 对象，表示要发布的消息。发射器接收消息，然后序列化(默认序列化为 JSON)后发布到通道中。
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2. 通道<br/>
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||||
  通道是对队列的一个抽象。通道名称是与目标队列名称相关联的。但是队列名称并不会直接公开在代码中，代码永远只会使用通道名。
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||||
  通道是对队列的一个抽象。通道名称是与目标队列名称相关联的。但是队列名称并不会直接公开在代码中，代码永远只会使用通道名。
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3. 绑定器<br/>
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||||
  绑定器是spring cloud stream框架的一部分，它是与特定消息平台对话的Spring代码。通过绑定器，使得开发人员不必依赖于特定平台的库和API来发布和消费消息。
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||||
  绑定器是 spring cloud stream 框架的一部分，它是与特定消息平台对话的 Spring 代码。通过绑定器，使得开发人员不必依赖于特定平台的库和 API 来发布和消费消息。
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4. 接收器<br/>
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  服务通过接收器来从队列中接收消息，并将消息反序列化。
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||||
  服务通过接收器来从队列中接收消息，并将消息反序列化。
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处理逻辑如下：
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@ -71,12 +78,275 @@ categories:
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## 实战
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  继续使用之前的项目，在许可证服务中缓存组织数据到redis中。
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  继续使用之前的项目，在许可证服务中缓存组织数据到 redis 中。
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### 建立redis服务
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### 建立 redis 服务
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  为方便起见，使用docker创建redis，建立脚本如下：
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  为方便起见，使用 docker 创建 redis，建立脚本如下：
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```bash
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docker run -itd --name redis -p
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docker run -itd --name redis --net host redis:
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```
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### 建立 kafka 服务
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### 在组织服务中编写消息生产者
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  首先在 organization 服务中引入 spring cloud stream 和 kafka 的依赖。
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```xml
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<dependency>
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<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
|
||||
<artifactId>spring-cloud-stream</artifactId>
|
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</dependency>
|
||||
|
||||
<dependency>
|
||||
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
|
||||
<artifactId>spring-cloud-starter-stream-kafka</artifactId>
|
||||
</dependency>
|
||||
```
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  然后在 events 类中编写`SimpleSouce`类，用于组织数据修改，产生一条消息到队列中。代码如下：
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```java
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@EnableBinding(Source.class)
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||||
public class SimpleSource {
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private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SimpleSource.class);
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||||
private Source source;
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||||
@Autowired
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||||
public SimpleSource(Source source) {
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||||
this.source = source;
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}
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||||
public void publishOrChange(String action, String orgId) {
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||||
logger.info("在请求：{}中，发送kafka消息：{} for Organization Id:{}", UserContextHolder.getContext().id, action, orgId);
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OrganizationChange change = new OrganizationChange(action, orgId, UserContextHolder.getContext().id);
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||||
source.output().send(MessageBuilder.withPayload(change).build());
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}
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}
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```
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||||
这里使用的是默认通道，Source 类定义的 output 通道发消息。后面通过 Sink 定义的 input 通道收消息。
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  然后在`OrganizationController`类中定义一个 delete 方法，并注入 SimpleSouce 类，代码如下：
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```java
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||||
@Autowired
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||||
private SimpleSource simpleSource;
|
||||
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||||
@DeleteMapping(value = "/organization/{orgId}")
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||||
public void deleteOne(@PathVariable("orgId") String id) {
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||||
logger.debug("删除了组织：{}", id);
|
||||
simpleSource.publishOrChange("delete", id);
|
||||
}
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||||
```
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||||
  最后在配置文件中加入消息队列的配置：
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```yml
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# 省略了其他配置
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spring:
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cloud:
|
||||
stream:
|
||||
bindings:
|
||||
output:
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||||
destination: orgChangeTopic
|
||||
content-type: application/json
|
||||
kafka:
|
||||
binder:
|
||||
# 替换为部署kafka的ip和端口
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||||
zk-nodes: 192.168.226.5:2181
|
||||
brokers: 192.168.226.5:9092
|
||||
```
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||||
  现在我们可以测试下访问[localhost:5555/apis/org/organization/12](localhost:5555/apis/org/organization/12),可以看到控制台打印消息生成的日志。
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### 在许可证服务中编写消息消费者
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  集成 redis 的方法，参看[]()。这里不作说明。
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  首先引入依赖，依赖项同上面组织服务。
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  然后在 event 包下创建`OrgChange`的类，代码如下：
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```java
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@EnableBinding(Sink.class) //使用Sink接口中定义的通道来监听传入消息
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public class OrgChange {
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||||
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||||
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OrgChange.class);
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@StreamListener(Sink.INPUT)
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||||
public void loggerSink(OrganizationChange change){
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||||
logger.info("收到一个消息，组织id为：{},关联id为：{}",change.getOrgId(),change.getId());
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||||
//删除失效缓存
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||||
RedisUtils.del(RedisKeyUtils.getOrgCacheKey(change.getOrgId()));
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||||
}
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}
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//下面两个都在util包下
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//RedisKeyUtils.java代码如下
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public class RedisKeyUtils {
|
||||
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||||
private static final String ORG_CACHE_PREFIX = "orgCache_";
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||||
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||||
public static String getOrgCacheKey(String orgId){
|
||||
return ORG_CACHE_PREFIX+orgId;
|
||||
}
|
||||
}
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||||
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||||
//RedisUtils.java代码如下
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@Component
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||||
@SuppressWarnings("all")
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||||
public class RedisUtils {
|
||||
|
||||
public static RedisTemplate redisTemplate;
|
||||
|
||||
@Autowired
|
||||
public void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
|
||||
RedisUtils.redisTemplate = redisTemplate;
|
||||
}
|
||||
|
||||
public static boolean setObj(String key,Object value){
|
||||
return setObj(key,value,0);
|
||||
}
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||||
|
||||
/**
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||||
* Description:
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||||
*
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||||
* @author fanxb
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* @date 2019/2/21 15:21
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||||
* @param key 键
|
||||
* @param value 值
|
||||
* @param time 过期时间,单位ms
|
||||
* @return boolean 是否成功
|
||||
*/
|
||||
public static boolean setObj(String key,Object value,long time){
|
||||
try{
|
||||
if(time<=0){
|
||||
redisTemplate.opsForValue().set(key,value);
|
||||
}else{
|
||||
redisTemplate.opsForValue().set(key,value,time,TimeUnit.MILLISECONDS);
|
||||
}
|
||||
return true;
|
||||
}catch (Exception e){
|
||||
e.printStackTrace();
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
}
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||||
|
||||
public static Object get(String key){
|
||||
if(key==null){
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||||
return null;
|
||||
}
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||||
try{
|
||||
Object obj = redisTemplate.opsForValue().get(key);
|
||||
return obj;
|
||||
}catch (Exception e){
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||||
e.printStackTrace();
|
||||
return null;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
public static void del(String... key){
|
||||
if(key!=null && key.length>0){
|
||||
redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
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```
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  上面用到的是 Sink.INPUT 通道，这个和之前的 Source.OUTPUT 通道刚好一队，一个负责收，一个负责发。
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  然后修改`OrganizationByRibbonService.java`文件中的`getOrganizationWithRibbon`方法：
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```java
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public Organization getOrganizationWithRibbon(String id) {
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String key = RedisKeyUtils.getOrgCacheKey(id);
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//先从redis缓存取数据
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||||
Object res = RedisUtils.get(key);
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if (res == null) {
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logger.info("当前数据无缓存：{}", id);
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try{
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||||
ResponseEntity<Organization> responseEntity = restTemplate.exchange("http://organizationservice/organization/{id}",
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||||
HttpMethod.GET, null, Organization.class, id);
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||||
res = responseEntity.getBody();
|
||||
RedisUtils.setObj(key, res);
|
||||
}catch (Exception e){
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||||
e.printStackTrace();
|
||||
}
|
||||
} else {
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||||
logger.info("当前数据为缓存数据：{}", id);
|
||||
}
|
||||
return (Organization) res;
|
||||
}
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||||
```
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||||
  最后修改配置文件，为 input 通道指定 topic，配置如下：
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||||
```yaml
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||||
spring:
|
||||
cloud:
|
||||
stream:
|
||||
bindings:
|
||||
input:
|
||||
destination: orgChangeTopic
|
||||
content-type: application/json
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||||
# 定义将要消费消息的消费者组的名称
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||||
# 可能多个服务监听同一个消息队列。如果定义了消费者组，那么同组中只要有一个消费了消息，剩余的不会再次消费该消息，保证只有消息的
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||||
# 一个副本会被该组的某个实例所消费
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||||
group: licensingGroup
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||||
kafka:
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||||
binder:
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||||
zk-nodes: 192.168.226.5:2181
|
||||
brokers: 192.168.226.5:9092
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```
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基本和发送的配置相同，只是这里是为`input`通道映射队列，然后还定义了一个组名，避免一个消息被重复消费。
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  现在来多次访问[localhost:5555/apis/licensingservice/licensingByRibbon/12](localhost:5555/apis/licensingservice/licensingByRibbon/12)，可以看到 licensingservice 控制台打印数据从缓存中读取，如下所示：
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然后再以 delete 访问[localhost:5555/apis/org/organization/12](localhost:5555/apis/org/organization/12)清除缓存，再次访问 licensingservice 服务，结果如下：
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### 自定义通道
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  上面用的是`Spring Cloud Stream`自带的 input/output 通道，那么要如何自定义通道呢？下面以自定义`customInput/customOutput`通道为例。
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#### 自定义发数据通道
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```java
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||||
public interface CustomOutput {
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@Output("customOutput")
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||||
MessageChannel out();
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||||
}
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||||
```
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||||
  对于每个自定义的发数据通道，需使用@OutPut 注解标记的返回 MessageChannel 类的方法。
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||||
#### 自定义收数据通道
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||||
```java
|
||||
public interface CustomInput {
|
||||
|
||||
@Input("customInput")
|
||||
SubscribableChannel in();
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
  同上，对应自定义的收数据通道，需要使用@Input 注解标记的返回 SubscribableChannel 类的方法。
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# 结束
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  看完本篇你应该已经能够在 Spring Cloud 中集成 Spring Cloud Stream 消息队列了，貌似这个也能用到普通的 spring boot 项目中，比直接集成 mq 更加的优雅。
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_2019,Fighting!_
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**本篇原创发布于：**[FleyX 的个人博客](http://tapme.top/blog/detail/2019-01-03-19-19)
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**本篇所用全部代码:**[FleyX 的 github](https://github.com/FleyX/demo-project/tree/master/springcloud/spring-cloud-stream%E6%B6%88%E6%81%AF%E9%98%9F%E5%88%97)
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