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

使用Docker构建Python Flask程序的详细教程

《使用Docker构建PythonFlask程序的详细教程》在当今的软件开发领域,容器化技术正变得越来越流行,而Docker无疑是其中的佼佼者,本文我们就来聊聊如何使用Docker构建一个简单的Py... 目录引言一、准备工作二、创建 Flask 应用程序三、创建 dockerfile四、构建 Docker

Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧

《Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧》本文深入探讨了在Python环境下使用vLLM处理多模态数据的预处理技巧,我们将从基础概念出发,详细讲解文本、图像、音频等多模态数据的预处理方法,... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核

Python使用pip工具实现包自动更新的多种方法

《Python使用pip工具实现包自动更新的多种方法》本文深入探讨了使用Python的pip工具实现包自动更新的各种方法和技术,我们将从基础概念开始,逐步介绍手动更新方法、自动化脚本编写、结合CI/C... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核

Conda与Python venv虚拟环境的区别与使用方法详解

《Conda与Pythonvenv虚拟环境的区别与使用方法详解》随着Python社区的成长,虚拟环境的概念和技术也在不断发展,:本文主要介绍Conda与Pythonvenv虚拟环境的区别与使用... 目录前言一、Conda 与 python venv 的核心区别1. Conda 的特点2. Python v

Spring Boot中WebSocket常用使用方法详解

《SpringBoot中WebSocket常用使用方法详解》本文从WebSocket的基础概念出发,详细介绍了SpringBoot集成WebSocket的步骤,并重点讲解了常用的使用方法,包括简单消... 目录一、WebSocket基础概念1.1 什么是WebSocket1.2 WebSocket与HTTP

C#中Guid类使用小结

《C#中Guid类使用小结》本文主要介绍了C#中Guid类用于生成和操作128位的唯一标识符,用于数据库主键及分布式系统,支持通过NewGuid、Parse等方法生成,感兴趣的可以了解一下... 目录前言一、什么是 Guid二、生成 Guid1. 使用 Guid.NewGuid() 方法2. 从字符串创建

关于DNS域名解析服务

《关于DNS域名解析服务》:本文主要介绍关于DNS域名解析服务,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录DNS系统的作用及类型DNS使用的协议及端口号DNS系统的分布式数据结构DNS的分布式互联网解析库域名体系结构两种查询方式DNS服务器类型统计构建DNS域

Python使用python-can实现合并BLF文件

《Python使用python-can实现合并BLF文件》python-can库是Python生态中专注于CAN总线通信与数据处理的强大工具,本文将使用python-can为BLF文件合并提供高效灵活... 目录一、python-can 库:CAN 数据处理的利器二、BLF 文件合并核心代码解析1. 基础合

Python使用OpenCV实现获取视频时长的小工具

《Python使用OpenCV实现获取视频时长的小工具》在处理视频数据时,获取视频的时长是一项常见且基础的需求,本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV获取视频时长,并对每一行代码进行深入解析... 目录一、代码实现二、代码解析1. 导入 OpenCV 库2. 定义获取视频时长的函数3. 打开视频文

Spring IoC 容器的使用详解(最新整理)

《SpringIoC容器的使用详解(最新整理)》文章介绍了Spring框架中的应用分层思想与IoC容器原理,通过分层解耦业务逻辑、数据访问等模块,IoC容器利用@Component注解管理Bean... 目录1. 应用分层2. IoC 的介绍3. IoC 容器的使用3.1. bean 的存储3.2. 方法注