使用 Apache Camel 和 Quarkus 的微服务(二)

2023-10-08 10:37

本文主要是介绍使用 Apache Camel 和 Quarkus 的微服务(二),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

【squids.cn】 全网zui低价RDS,免费的迁移工具DBMotion、数据库备份工具DBTwin、SQL开发工具等

在本系列的第一部分,我们看到了一个简化版的基于微服务的转账应用程序,该应用程序使用Apache Camel和AWS SDK(软件开发套件)作为Java开发工具,使用Quarkus作为运行时平台进行实现。如前所述,为了运行此类应用的生产版本,可能需要考虑许多部署情景;最初且最简单的情景是以独立方式在本地运行它。这也是我们在这篇新文章中将要探讨的情景。

Quarkus能够以两种模式运行你的应用程序:基于JVM(Java虚拟机)的模式和原生模式。基于JVM的模式是运行Java应用程序的标准传统方式。在这种情况下,运行的应用程序不是直接对操作系统执行,而是在某种执行媒介中执行,其中嵌入和包装了Java库和API。这些库和API可能非常庞大,并且它们占用了名为Resident Set Size(RSS)的内存的特定部分。

因此,在JVM模式下,Quarkus构建过程会生成几个JAR(Java Archive)文件,如下所示:

  • 一个名为 .jar 的瘦JAR,位于 target/quarkus-app/app 中,包含所有应用程序的类和其他工件。

  • 一个名为 quarkus-run.jar 的空壳JAR,位于 target/quarkus-app 中,包含运行应用程序所需的所有工件的列表,但不包括工件本身和应用程序。

  • 一个包含变换后的应用程序字节码的JAR,名为 generated-bytecode.jar,位于 target/quarkus-app/quarkus 中。

  • 一个名为 lib 的文件夹,位于 target/quarkus-app 中,包含所有应用程序的依赖项。

上述所有工件都是在构建项目时由quarkus-maven-plugin生成的。此插件还支持创建一个包含运行应用程序所需的一切(即应用程序的代码以及所有依赖项的代码)的über JAR。

与 JVM 模式相反,Quarkus 本机模式运行可执行程序。这些程序直接针对操作系统执行,不需要任何 JVM。这种技术不是将 Java 代码编译为通常的字节代码(如 JVM 模式),而是编译为可执行文件,从而显着减少了 RSS 的数量,从而减少了程序的大小。这提高了他们的表现。为了支持本机模式,Quarkus 依赖于GraalVM。

在 JVM 模式下运行

前面提到,JVM模式是最简单的Quarkus运行模式。它包括执行quarkus-run.jar位于 target/quarkus-app 中的 。我们的项目在此处的源代码存储库中提供了几个脚本。让我们看一下它start-ms.sh,顾名思义,启动我们的微服务。


#!/bin/sh
./delete-all-buckets.sh
./create-queue.sh
java -jar ./aws-camelk-file/target/quarkus-app/quarkus-run.jar &
sleep 3
java -jar ./aws-camelk-s3/target/quarkus-app/quarkus-run.jar &
sleep 3
java -jar ./aws-camelk-jaxrs/target/quarkus-app/quarkus-run.jar &
sleep 3
java -jar ./aws-camelk-sqs/target/quarkus-app/quarkus-run.jar &
sleep 3
ps ef | grep -i aws-camelk-file | grep -v grep | awk {'print $1'} > pid-aws-camelk-file.pid
ps ef | grep -i aws-camelk-s3 | grep -v grep | awk {'print $1'} > pid-aws-camelk-s3.pid
ps ef | grep -i aws-camelk-jaxrs | grep -v grep | awk {'print $1'} > pid-aws-camelk-jaxrs.pid
ps ef | grep -i aws-camelk-sqs | grep -v grep | awk {'print $1'} > pid-aws-camelk-sqs.pid
./copy-xml-file.sh

上面的 shell 脚本是一种杂务,因为它接管了运行我们的四个微服务并适当处理它们所需的所有操作。首先,它删除名称以字符串“mys3”开头并后跟随机后缀的所有 S3 存储桶。然后,它会创建一个 AWS SQS 队列(如果尚不存在)。这些都是理智的操作,确保从干净的情况开始。

之后,我们的四个微服务被依次执行,它们之间有3秒的等待间隔,以保证它们在被伙伴调用之前已经完全启动。一旦启动,它们的 PID 就会保存在扩展名为“pid”的文件中。当您想要停止它们时,稍后将使用这些文件。

一旦所有微服务启动,就会通过将包含要执行的汇款的输入 XML 文件复制到每个第一个 Camel 路由轮询的输入文件夹来触发管道。这将激活整个过程,如我们故事的第一部分所述。

因此,要恢复,为了在 Quarkus 的 JVM 模式下运行我们的汇款应用程序,请执行以下命令:

$ cd aws-camelk$ ./delete-all-buckets.sh #Deletes all the possible existent "mys3..." S3 buckets$ ./purge-sqs-queue.sh #Purge the myQueue SQS queue$ mvn clean package  #This will also executes all te defined unit tests$ ./start-ms.sh      #Starts the micro-services and save their associated PIDs

money-transfers.xml这会将位于的文件复制aws-camelk-model/src/main/resources/xml到该/tmp/input文件夹中。这是 Camel 路由aws-camelk-file正在轮询的输入文件夹。

一旦 XML 文件到达那里,它就会根据自己的架构(位于 中)进行验证,aws-camelk-file/src/main/resource/xsd如果有效,它就会存储在 AWS S3 存储桶中,该存储桶的名称是字符串“mys3”,我们将随机生成的字符串附加到该存储桶中。此处,XML 文件由aws-camelk-s3Camel 路由进行处理,该路由将其分割、标记化和流式传输,然后将每个生成的 XML 消息发布到名为“myQueue”的 AWS SQS 队列。

最后但并非最不重要的一点是,Camel 路由aws-camelk-sqs通过将每个已发布的消息从 XML 解组为 Java,然后将其编组为 JSON,然后将 HTTP POST 请求发送到 REST 端点 http://localhost:8080/xfer 来处理每个已发布的消息。

所有这些管道之后都可以检查 Quarkus 在控制台上显示的日志文件。您可以通过将不同的 XML 文件复制到输入目录中来重复该过程,只要您愿意。但要注意:您不能处理同一个文件两次或多次,因为关联的路由是幂等的,这意味着如果多次提供相同的输入文件将被忽略。但您当然可以更改其名称。

当您已经足够使用微服务时,请运行以下命令:

$ ./kill-ms.sh              #Stop the micro-services one by one using their PID$ ./delete-all-buckets.sh   #Delete all the S3 buckets which names start with "mys3"$ ./purge-sqs-queue.sh      #Deletes all the messages in the myQueue SQS queue$ ./delete-sqs-queue.sh     #Deletes the myQueue SQS queue

现在你的环境已经干净了。下一篇文章将展示如何在 Quarkus 本机模式下执行与本地运行微服务相同的操作。请持续关注。

作者:Nicolas Duminil

更多内容请关注公号【云原生数据库

squids.cn,云数据库RDS,迁移工具DBMotion,云备份DBTwin等数据库生态工具。

这篇关于使用 Apache Camel 和 Quarkus 的微服务(二)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/164675

相关文章

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

Hadoop数据压缩使用介绍

一、压缩原则 (1)运算密集型的Job,少用压缩 (2)IO密集型的Job,多用压缩 二、压缩算法比较 三、压缩位置选择 四、压缩参数配置 1)为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器 2)要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数

Makefile简明使用教程

文章目录 规则makefile文件的基本语法:加在命令前的特殊符号:.PHONY伪目标: Makefilev1 直观写法v2 加上中间过程v3 伪目标v4 变量 make 选项-f-n-C Make 是一种流行的构建工具,常用于将源代码转换成可执行文件或者其他形式的输出文件(如库文件、文档等)。Make 可以自动化地执行编译、链接等一系列操作。 规则 makefile文件

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

pdfmake生成pdf的使用

实际项目中有时会有根据填写的表单数据或者其他格式的数据,将数据自动填充到pdf文件中根据固定模板生成pdf文件的需求 文章目录 利用pdfmake生成pdf文件1.下载安装pdfmake第三方包2.封装生成pdf文件的共用配置3.生成pdf文件的文件模板内容4.调用方法生成pdf 利用pdfmake生成pdf文件 1.下载安装pdfmake第三方包 npm i pdfma

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

【区块链 + 人才服务】可信教育区块链治理系统 | FISCO BCOS应用案例

伴随着区块链技术的不断完善,其在教育信息化中的应用也在持续发展。利用区块链数据共识、不可篡改的特性, 将与教育相关的数据要素在区块链上进行存证确权,在确保数据可信的前提下,促进教育的公平、透明、开放,为教育教学质量提升赋能,实现教育数据的安全共享、高等教育体系的智慧治理。 可信教育区块链治理系统的顶层治理架构由教育部、高校、企业、学生等多方角色共同参与建设、维护,支撑教育资源共享、教学质量评估、

git使用的说明总结

Git使用说明 下载安装(下载地址) macOS: Git - Downloading macOS Windows: Git - Downloading Windows Linux/Unix: Git (git-scm.com) 创建新仓库 本地创建新仓库:创建新文件夹,进入文件夹目录,执行指令 git init ,用以创建新的git 克隆仓库 执行指令用以创建一个本地仓库的

【北交大信息所AI-Max2】使用方法

BJTU信息所集群AI_MAX2使用方法 使用的前提是预约到相应的算力卡,拥有登录权限的账号密码,一般为导师组共用一个。 有浏览器、ssh工具就可以。 1.新建集群Terminal 浏览器登陆10.126.62.75 (如果是1集群把75改成66) 交互式开发 执行器选Terminal 密码随便设一个(需记住) 工作空间:私有数据、全部文件 加速器选GeForce_RTX_2080_Ti