再看rabbitmq的交換器和隊列的關係

最近又要用到rabbitmq,業務上要求服務器只發一次消息,需要多個客戶端都去單獨消費。但我們知道rabbitmq的機制里,每個隊列里的消息只能消費一次,所以客戶端要單獨消費信息,就必須得每個客戶端單獨監聽一個queue。所以我最終想實現的是服務端只聲明exchange,客戶端來創建queue和綁定exchange。但是在看各種rabbitmq博文和討論的時候,我覺得對exchange的模式和queue間的關係講的都不是很清楚。所以我決定自己驗證一下

fanout模式和direct模式

本文主要驗證fanout模式和direct模式下以上猜想是否可行。fanout模式就是大名鼎鼎的廣播模式了,只要queue綁定了fanout的交換器,就可以直接的收到消息,無需routingkey的參与。而direct模式就是通過routing key直接發送到綁定了同樣routing key的隊列中。那麼,在這兩種exchange的模式下,是否都可以實現服務端僅創建exchange,客戶端創建queue並綁定exchange呢?

Direct模式驗證

我們先把交換器、routingkey、隊列的名稱定義好:

  1. 交換器為directTest
  2. routingkey為direct_routing_key
  3. 隊列測試3個,首先測試Direct_test_queue_1,再行測試Direct_test_queue_2,再行測試Direct_test_queue_3

代碼使用spring boot框架快速搭建。我們先規劃好需要幾個類來完成這個事情:

  1. 針對生產者,需要RabbitmqConfig,用來配置exchange的
  2. 針對生產者,需要DirectRabbitSender,用來實現Direct模式的消息發送
  3. 針對消費者,需要DirectConsumerOne,來測試第一個隊列Direct_test_queue_1生成和消息接收
  4. 針對消費者,需要DirectConsumerTwo,來測試第二個隊列Direct_test_queue_2生成和消息接收
  5. 針對消費者,需要DirectConsumerThree,來測試第三個隊列Direct_test_queue_3生成和消息接收
  6. 我們還需要一個測試類RabbitmqApplicationTests,用於測試消息的發送和接收

rabbitmq先配置一個DirectExchange

@Bean
DirectExchange directExchange(){
    return new DirectExchange("directTest", true, false);
}

我們可以看到Direct交換器的名稱定義為了directTest,這時候還未綁定任何的隊列。啟動程序,若我們的設想沒錯,則rabbitmq中應該已經生成了directTest的exchange。

Bingo!directTest交換器成功創建。接下來,我們去編寫DirectRabbitSender的代碼

@Component
public class DirectRabbitSender{

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    private final String EXCHANGE_NAME = "directTest";
    private final String ROUTING_KEY = "direct_routing_key";

    public void send(Object message) {
        rabbitTemplate.convertAndSend(EXCHANGE_NAME, ROUTING_KEY, message);
    }

}

我們可以看到代碼中,通過rabbitTemplate發送消息到了交換器為directTest,routingkey為direct_routing_key的地方。但這時候我們沒有任何隊列了,自然接不到消息。現在我們去編寫第一個消費者DirectConsumerOne來接受消息。

@Component
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
        value = @Queue(value = "Direct_test_queue_1", durable = "true"),
        exchange = @Exchange(value = "directTest"),
        key = "direct_routing_key"
))
public class DirectConsumerOne {

    @RabbitHandler
    private void onMessage(String message){
        System.out.println("監聽隊列Direct_test_queue_1接到消息" + message);
    }

}

通過代碼可以看到,我們通過@QueueBinding把Direct_test_queue_1隊列綁定到了directTest和direct_routing_key上。Direct_test_queue_1並沒有在rabbitmq創建,這並沒有關係。一般來說,@RabbitListener會自動去創建隊列。啟動程序,我們去看一下rabbitmq里隊列是不是創建了。

Bingo!再次驗證成功。我們去看看綁定關係是不是正確。這時候Direct_test_queue_1應該綁定到了名為directTest的交換器,而綁定的routingkey為direct_routing_key

biubiubiu!綁定關係完全正確。到了這裏,我們進行最後一步,寫了單元測試去發送消息,查看控制台中消費者是否成功收到消息。RabbitmqApplicationTests的代碼如下:

@SpringBootTest
class RabbitmqApplicationTests {

    @Autowired
    private DirectRabbitSender directRabbitSender;

    @Test
    void contextLoads() {
    }

    @Test
    public void directSendTest(){
        directRabbitSender.send("direct-sender");
        directRabbitSender.send("direct-sender_test");
    }

}

啟動測試類,然後去查看控制台。

沒錯,這就是我們想要達到的效果!基本可以宣布Direct模式驗證成功。服務端生成exchange,客戶端去生成隊列綁定的方式在direct模式下完全可行。為了保險起見,再驗證一下生成多個消費者綁定到同一個隊列是否可行。

DirectConsumerTwo代碼如下:

@Component
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
        value = @Queue(value = "Direct_test_queue_2", durable = "true"),
        exchange = @Exchange(value = "directTest"),
        key = "direct_routing_key"
))
public class DirectConsumerTwo {

    @RabbitHandler
    private void onMessage(String message){
        System.out.println("監聽隊列Direct_test_queue_2接到消息" + message);
    }

}

DirectConsumerThree代碼如下:

@Component
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
        value = @Queue(value = "Direct_test_queue_3", durable = "true"),
        exchange = @Exchange(value = "directTest"),
        key = "direct_routing_key"
))
public class DirectConsumerThree {

    @RabbitHandler
    private void onMessage(String message){
        System.out.println("監聽隊列Direct_test_queue_3接到消息" + message);
    }

}

啟動測試類,我們去看兩個地方:

  1. rabbitmq是否創建了客戶端綁定的三個隊列Direct_test_queue_1、Direct_test_queue_2、Direct_test_queue_3
  2. 消費者應該各自收到2條消息(Test中發送了兩條,參看上面 RabbitmqApplicationTests 的代碼)。那3個隊列,控制台中應該打印了6條消息。

hohohoho!創建成功,並且綁定關係我看了也全都正確。我們去看控制台

6條!沒有任何毛病,至此,可以宣布Direct模式下,完全支持我們最初的想法:服務端生成exchange,客戶端去生成隊列綁定的方式在direct模式下完全可行。

fanout模式驗證

接下來我們驗證一下fanout的方式,基本操作流程和Direct模式一致。代碼的結構也差不多:

  1. 針對生產者,需要RabbitmqConfig,直接在Direct模式下的rabbitmqConfig里直接添加Fanout的交換器配置
  2. 針對生產者,需要FanoutRabbitSender,用來實現Fanout模式的消息發送
  3. 針對消費者,需要FanoutConsumerOne,來測試第一個隊列Fanout_test_queue_1生成和消息接收
  4. 針對消費者,需要FanoutConsumerTwo,來測試第二個隊列Fanout_test_queue_2生成和消息接收
  5. 針對消費者,需要FanoutConsumerThree,來測試第三個隊列Fanout_test_queue_3生成和消息接收
  6. 測試類RabbitmqApplicationTests也直接復用Direact模式下測試的類

我就不多BB,直接上代碼了。

RabbitmqConfig代碼如下

@Configuration
public class RabbitmqConfig {

    @Bean
    DirectExchange directExchange(){
        return new DirectExchange("directTest", true, false);
    }

    @Bean
    FanoutExchange fanoutExchange(){
        return new FanoutExchange("fanoutTest", true, false);
    }

}

FanoutRabbitSender的代碼如下,此處和direct模式的區別是Fanout中沒有routingkey,所以代碼里也沒定義routingkey:

@Component
public class FanoutRabbitSender{

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    private final String EXCHANGE_NAME = "fanoutTest";

    public void send(Object message) {
        rabbitTemplate.convertAndSend(EXCHANGE_NAME, null, message);
    }

}

我們到這裏先啟動程序試試,看看fanoutTest的交換器在沒有綁定隊列的情況下是否生成了。

棒棒棒!和我們想的一樣,那接下來去寫完所有的消費者,這裏和Direct模式最重要的區別是@Exchange中必須要指定type為fanout。direct模式的代碼里沒指定是因為@Exchange的type默認值就是direct。我直接上代碼了:

/**
 * 監聽器主動去聲明queue=fanout_test_queue_1,並綁定到fanoutTest交換器
 */
@Component
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
        value = @Queue(value = "fanout_test_queue_1", durable = "true"),
        exchange = @Exchange(value = "fanoutTest", type = ExchangeTypes.FANOUT)
))
public class FanoutConsumerOne {

    @RabbitHandler
    private void onMessage(String message){
        System.out.println("監聽隊列fanout_test_queue_1接到消息" + message);
    }

}

@Component
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
        value = @Queue(value = "fanout_test_queue_2", durable = "true"),
        exchange = @Exchange(value = "fanoutTest", type = ExchangeTypes.FANOUT)
))
public class FanoutConsumerTwo {

    @RabbitHandler
    private void onMessage(String message){
        System.out.println("監聽隊列fanout_test_queue_2接到消息" + message);
    }

}

@Component
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(
        value = @Queue(value = "fanout_test_queue_3", durable = "true"),
        exchange = @Exchange(value = "fanoutTest", type = ExchangeTypes.FANOUT)
))
public class FanoutConsumerThree {

    @RabbitHandler
    private void onMessage(String message){
        System.out.println("監聽隊列fanout_test_queue_3接到消息" + message);
    }

}

接着去測試類RabbitmqApplicationTests中加上fanout的發送測試,然後註釋掉direct的單元測試,以便一會造成干擾

@SpringBootTest
class RabbitmqApplicationTests {

    @Autowired
    private DirectRabbitSender directRabbitSender;

    @Autowired
    private FanoutRabbitSender fanoutRabbitSender;

    @Test
    void contextLoads() {
    }

//    @Test
//    public void directSendTest(){
//        directRabbitSender.send("direct-sender");
//        directRabbitSender.send("direct-sender_test");
//    }

    @Test
    public void fanoutSendTest(){
        fanoutRabbitSender.send("fanout-sender_1");
        fanoutRabbitSender.send("fanout-sender_2");
    }

}

代碼都完成了,現在我們啟動測試類,看看控制台是否正常收到了消息

看圖看圖,fanout模式下也完全認證成功!!!那我們可以宣布,文章開頭的猜想完全可以實現。

總結

服務端只聲明exchange,客戶端來創建queue和綁定exchange的方式完全可行。並且在Direct和Fanout模式下都可行。

那我們可以推測在Header模式的交換器和Topic模式的交換器下應該也大差不差。具體各位可自行驗證,基本流程和上面direct和fanout的流程差不多。

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MongoDB設計方法及技巧

MongoDB是一種流行的數據庫,可以在不受任何錶格schema模式的約束下工作。數據以類似JSON的格式存儲,並且可以包含不同類型的數據結構。例如,在同一集合collection 中,我們可以擁有以下兩個文檔document:

{
    id: '4',
    name: 'Mark',
    age: '21',
    addresses : [
        { street: '123 Church St', city: 'Miami', cc: 'USA' },
        { street: '123 Mary Av', city: 'Los Angeles', cc: 'USA' }
    ]
}

{
    id: '15',
    name: 'Robin',
    department: 'New Business',
    example: 'robin@example.com'
}

為了能夠充分利用MongoDB的優勢,您必須了解並遵循一些基本的數據庫設計原則。在講解設計方法之前,我們必須首先了解MongoDB存儲數據的結構。

一、 數據如何存儲在MongoDB中

與傳統的RDBMS關係型數據庫不同,MongoDB並沒有表Table,行row和列column的概念。它將數據存儲在集合collections,文檔documents和字段fields中。下圖說明了與RDBMS類比的結構之間的關係:

二、數據庫設計技巧和竅門

2.1.規範化存儲與非規範化存儲

因為MongoDB使用文檔來存儲數據,所以理解“規範化存儲“”和“非規範化存儲”的概念非常重要。

規範化存儲:-規範化意味着將數據存儲到多個集合collections中,並在它們之間設計關聯關係。數據保存之後,更新數據比較容易。但是在讀取數據的時候,規範化存儲的缺點就顯現出來。如果要從多個集合collections查找數據,則必須執行多個查詢,從而使讀取數據的速度變慢。 (比如:將網頁標題、作者、內容分別存儲到不同的collections中)

非規範化存儲:-這種方式將若干對象數據,以嵌套的方式存儲到單個文檔中。它在讀取數據的時候表現更好,但在寫入時會變慢。這種存儲數據的方式還將佔用更多空間。 (比如:將網頁標題、作者、內容分別存儲到同一個collection中)

所以在兩種存儲數據方式之間進行選擇之前,先評估一下你的應用數據庫的使用方式。

  • 如果您有一個不需要頻繁更新的數據,更新的即時一致性不是很重要,但是在讀取時需要良好的性能,那麼非規範化可能是明智的選擇。(比如:我們博客的博文,作者一旦保存之後,幾乎就不在進行頻繁的修改,但是面臨着讀者頻繁的讀取閱讀操作)

  • 如果數據庫中的文檔數據需要不斷的更新,並且您希望在寫入時具有良好的性能,那麼您可能需要考慮規範化存儲。(比如:需要頻繁修改數據的業務類系統)

2.2. 一對多關係

與RDBMS相比,在MongoDB中對“一對多”關係建模需要進行更細粒度的設計。許多初學者陷入將文檔數組嵌入父文檔中的陷阱。正如我們在上文中介紹的,知道何時進行規範化存儲或非規範化存儲是非常重要的。因此設計者需要考慮關係的基數是“一個對少數幾個”還是“一個對多個”?每種關係將具有不同的建模方法。

例如:下面“一個對少數幾個”的建模示例。最好的建模方法是在父文檔(persopn)中嵌入幾個(address):

> db.person.findOne()
{
  name: 'Mark Kornfield',
  ssn: '1223-234-75554',
  addresses : [
     { street: '123 Church St', city: 'Miami', cc: 'USA' },
     { street: '123 Mary Av', city: 'Los Angeles', cc: 'USA' }
  ]
}

在“一個對多個”示例中,我們將考慮設計兩個集合,即產品products集合和零件parts集合。每個零件都有一個“ ObjectID”,該“ ObjectID”將出現在產品集合的引用中。這樣的設計可以讓讀寫性能更高效。

> db.parts.findOne()
{
    _id : ObjectID('AAAA'),
    partno : '1224-dsdf-2215',
    name : 'bearing',
    price: 2.63

> db.products.findOne()
{
    name : 'car',
    manufacturer : 'Ford',
    catalog_number: 2234,
    parts : [     // array of references to Part documents
        ObjectID('AAAA'),    // reference to the bearing above
        ObjectID('F17C'),    // reference to a different Part
        ObjectID('D2AA'),
        // etc
]

2.3.設計模式可視化

儘管MongoDB是schemaless“無模式的”,但仍然存在將集合collections可視化為圖表的方法。能夠查看設計圖,將對您理解和設計MongoDB的方式上產生重大影響。

DbSchema是可以很好地完成可視化設計工作的一個工具。如下圖所示,它將通過讀取集合和文檔來推導架構。此外,您只需單擊就可以修改圖中的對象。在DbSchema中,您還可以為MongoDB創建外鍵,當然僅在本地創建,只用於設計目的。

2.4.智能索引

為了保持數據庫的良好性能,有必要建立智能索引,這將簡化寫入和讀取操作。知道MongoDB的索引優勢和局限性非常重要,MongoDB保留用於排序操作的內存限製為32MB。如果你不使用索引,則排序時數據庫將被迫將所有排序文檔hold在內存裏面,如果達到32M的限制,則數據庫將返回錯誤或空集。

結論

對MongoDB的透徹理解與對數據庫想要實現的目標的清晰了解是良好數據庫設計的秘訣。

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  • 本文轉載註明出處(必須帶連接,不能只轉文字):字母哥博客。

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Swagger之外的選擇

今天給大家安利一款接口文檔生成器——JApiDocs。

swagger想必大家都用過吧,非常方便,功能也十分強大。如果要說swaager有什麼缺點,想必就是註解寫起來比較麻煩。如果我說有一款不用寫註解,就可以生成文檔的工具,你心動了嗎?他就是我們今天的主角——JApiDocs。

下面我們一起來看看如何使用!

一、添加依賴

<dependency>
  <groupId>io.github.yedaxia</groupId>
  <artifactId>japidocs</artifactId>
  <version>1.3</version>
</dependency>

二、配置生成參數

我們新建一個項目,然後隨便寫一個main方法,增加生成文檔的配置,然後運行main方法。

DocsConfig config = new DocsConfig();
config.setProjectPath("F:\\Java旅途\\japi-docs"); // 項目根目錄
config.setProjectName("japi-docs"); // 項目名稱
config.setApiVersion("V1.0");       // 聲明該API的版本
config.setDocsPath("F:\\test"); // 生成API 文檔所在目錄
config.setAutoGenerate(Boolean.TRUE);  // 配置自動生成
Docs.buildHtmlDocs(config); // 執行生成文檔

三、編碼規範

由於JApiDocs是通過解析Java源碼來實現的,因此如果要想實現想要的文檔,還是需要遵循一定的規範。

3.1 類註釋、方法註釋和屬性註釋

如果我們想生成類的註釋,我們可以直接在類上加註釋,也可以通過加@description來生成。

/**
 * 用戶接口類
 */
@RequestMapping("/api/user")
@RestController
public class UserController {}

/**
 * @author Java旅途
 * @Description 用戶接口類
 * @Date 2020-06-15 21:46
 */
@RequestMapping("/api/user")
@RestController
public class UserController {}

如果我們想生成方法的註釋,只能直接加註釋,不能通過加@description來生成。

/**
 * 查詢用戶
 * @param age 年齡
 * @return R<User>
*/
@GetMapping("/list")
public R<User> list(@RequestParam int age){

    User user = new User("Java旅途", 18);
    return R.ok(user);
}

JApiDocs可以自動生成實體類,關於實體類屬性的註釋有三種方式,生成的效果都是一樣的,如下:

/**
 * 用戶名稱
 */
private String name;
/**
 * 用戶年齡
 */
private int age;
// 用戶名稱
private String name;
// 用戶年齡
private int age;
private String name;// 用戶名稱
private int age;// 用戶年齡

他除了支持咱們常用的model外,還支持IOS的model生成效果如下:

3.2 請求參數

如果提交的表單是 application/x-www-form-urlencoded 類型的key/value格式,則我們通過@param註解來獲取參數,在參數後面添加註釋,示例如下:

/**
  * @param age 年齡
  */
@GetMapping("/list")
public R<User> list(@RequestParam int age){
    User user = new User("Java旅途", 18);
    return R.ok(user);
}

生成的文檔效果如下:

請求參數

參數名 類型 必須 描述
age int 年齡

如果提交的表單是 application/json 類型的json數據格式,如下:

/**
  * @param user
  * @return
  */
@PostMapping("/add")
public R<User> add(@RequestBody User user){
    return R.ok(user);
}

生成的文檔效果如下:

請求參數

{
  "name": "string //用戶名稱",
  "age": "int //用戶年齡"
}

3.3 響應結果

我們知道,如果Controller聲明了@RestController,SpringBoot會把返回的對象直接序列成Json數據格式返回給前端。 JApiDocs也利用了這一特性來解析接口返回的結果,但由於JApiDocs是靜態解析源碼的,因此你要明確指出返回對象的類型信息,JApiDocs支持繼承、泛型、循環嵌套等複雜的類解析。

因此我們不需要再寫註釋,它會根據我們的返回結果進行解析,效果如下:

返回結果:

{
  "code": "int",
  "msg": "string",
  "data": {
    "name": "string //用戶名稱",
    "age": "int //用戶年齡"
  }
}

最終,我們生成的接口文檔,如下:

四、高級配置

4.1 @ApiDoc

如果你不希望把所有的接口都導出,我們可以在配置中設置config.setAutoGenerate(Boolean.FALSE);然後再想要生成的接口上添加@ApiDoc。

@ApiDoc有以下三個屬性:

  • result: 這個可以直接聲明返回的對象類型,如果你聲明了,將會覆蓋SpringBoot的返回對象
  • url: 請求URL,擴展字段,用於支持非SpringBoot項目
  • method: 請求方法,擴展字段,用於支持非SpringBoot項目
@ApiDoc(result = User.class, url = "/api/user/view", method = "post")

4.2 @Ignore

如果你不想導出對象裏面的某個字段,可以給這個字段加上@Ignore註解,這樣JApiDocs導出文檔的時候就會自動忽略掉了。

public class User {
    @Ignore
    private int age;
}

五、總結

JApiDocs就介紹到這裏了,優勢劣勢大家很容易就看出來了。幾乎不需要註釋即可生成接口文檔,僅有的幾個註釋我們也可以通過ide來自動生成。但是JApiDocs不具備swagger在線調試功能。如果有一天JApiDocs支持在線調試后,那時候肯定會有一大波追隨者,畢竟寫代碼的誰喜歡寫多餘的註解!~

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我們是如何做go語言系統測試覆蓋率收集的?

工程效能領域,測試覆蓋率度量總是繞不開的話題,我們也不例外。在七牛雲,我們主要使用go語言構建雲服務,在考慮系統測試覆蓋率時,最早也是通過圍繞原生go test -c -cover的能力來構建。這個方案,筆者還曾在 MTSC2018大會上有過專項分享。其實我們當時已經做了不少自動化工作,能夠針對很多類型的代碼庫,自動插樁服務,自動生成TestMain()等方法,但隨着接入項目越來越多,以及後面使用場景的不斷複雜化,我們發現這套還是有其先天局限,會讓後面越來越難受:

  • 程序必須關閉才能收集覆蓋率。如果將這套系統僅定位在收集覆蓋率數據上,這個痛點倒也能忍受。但是如果想進一步做精準測試等方向,就很受局限。
  • 因為不想污染被測代碼庫,我們採取了自動化的方式,在編譯階段給每個服務生成類似main_test.go文件。但這種方式,其最難受的地方在於flag的處理,要知道go test命令本身會調用flag.Parse方法,所以這裏需要自動化的修改源碼,保證被測程序的flag定義,要先於go test調用flag.Parse之前。但是,隨着程序自己使用flag姿勢的複雜化,我們發現越來越難有通用方案來處理這些flag,有點難受。
  • 受限於go test -c命令的先天缺陷,它會給被測程序注入一些測試專屬的flag,比如-test.coverprofile, -test.timeout等等。這個是最難受的,因為它會破壞被測程序的啟動姿勢。我們知道系統測試面對是完整被測集群,如果你需要專門維護一套測試集群來做覆蓋率收集時,就會顯得非常浪費。好鋼就應該用在刀刃上,在七牛雲,我們倡導極客文化,追求用工程師思維解決重複問題。而作為業務效率部門,我們自己更應該走在前列。

也是因為以上的種種考量,我們內部一直在優化這一套系統,到今天這一版,我們已從架構和實現原理上完成了顛覆,能夠做到無損插樁,運行時分析覆蓋率,當屬非常優雅。

Goc – A Comprehensive Coverage Testing System for The Go Programming Language

一圖勝千言:

使用goc run .的姿勢直接運行被測程序,就能在運行時,通過goc profile命令方便的得到覆蓋率結果。是不是很神奇?是不是很優雅?

這個系統就是goc, 設計上希望完全兼容go命令行工具核心命令(go buld/install/run)。使用體驗上,也希望向go命令行工具靠攏:

以下是goc 1.0版本支持的功能:

系統測試覆蓋率收集方案

有了goc,我們再來看如何收集go語言系統測試覆蓋率。整體比較簡單,大體只需要三步:

  • 首先通過goc server命令部署一個服務註冊中心,它將會作為樞紐服務跟所有的被測服務通信。

  • 使用goc build --center="<server>" 命令編譯被測程序。goc不會破壞被測程序的啟動方式,所以你可以直接將編譯出的二進制發布到集成測試環境。

  • 環境部署好之後,就可以做執行任意的系統測試。而在測試期間,可以在任何時間,通過goc profile --center="<server>"拿到當前被測集群的覆蓋率結果。
    是不是很優雅?

goc 核心原理及未來

goc在設計上,拋棄老的go test -c -cover模式,而是直接與go tool cover工具交互,避免因go test命令引入的一系列弊端。goc同樣沒有選擇自己做插樁,也是考慮go語言的兼容性,以及性能問題,畢竟go tool cover工具,原生採用結構體來定義counter收集器,每個文件都有單獨的結構體,性能相對比較可靠。goc旨在做go語言領域綜合性的覆蓋率工具以及精準測試系統,其還有很長的路要走:

  • 基於PR的單測/集測/系統覆蓋率增量分析
  • 精準測試方向,有一定的產品化設計體驗,方便研發與測試日常使用
  • 擁抱各種CICD系統

當前goc已經開源了,歡迎感興趣的同學,前往代碼倉庫查看詳情並Star支持。當然,我們更歡迎有志之士,能夠參与貢獻,和我們一起構建這個有意思的系統。

最後,父親節快樂!

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JSON類庫Jackson優雅序列化Java枚舉類

1. 前言

Java開發中我們為了避免過多的魔法值,使用枚舉類來封裝一些靜態的狀態代碼。但是在將這些枚舉的意思正確而全面的返回給前端卻並不是那麼順利,我們通常會使用Jackson類庫序列化對象為JSON,今天就來講一個關於使用Jackson序列化枚舉的通用性技巧。

2. 通用枚舉範式

為了便於統一處理和規範統一的風格,建議指定一個統一的抽象接口,例如:

/**
 * The interface Enumerator.
 */
public interface Enumerator {
    /**
     * Code integer.
     *
     * @return the integer
     */
    Integer code();

    /**
     * Description string.
     *
     * @return the string
     */
    String description();
}

我們來寫一個實現來標識性別:

public enum GenderEnum implements Enumerator {
   
    UNKNOWN(0, "未知"),

    MALE(1, "男"),

    FEMALE(2, "女");


    private final Integer code;
    private final String description;

    GenderEnum(Integer code, String description) {
        this.code = code;
        this.description = description;
    }


    @Override
    public Integer code() {
        return code;
    }

    @Override
    public String description() {
        return description;
    }
}

3. 序列化枚舉

如果我們直接使用Jackson對枚舉進行序列化,將只能簡單的輸出枚舉的String名稱:

    @Resource
    private ObjectMapper objectMapper;

    @Test
    void enumTest() {
        try {
            String s = objectMapper.writeValueAsString(GenderEnum.MALE);
            // 輸出字符串 MALE
            System.out.println(s);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

我們期望將GenderEnum.MALE 序列化為 {"code":1,"description":"男"} 。我們可以向ObjectMapper定製化一個Module來實現這種個性化需求:

         // 聲明一個簡單Module 對象
         SimpleModule module = new SimpleModule();
           // 給Module 添加一個序列化器
            module.addSerializer(Enumerator.class, new JsonSerializer<Enumerator>() {
                @Override
                public void serialize(Enumerator value, JsonGenerator gen, SerializerProvider serializers) throws IOException {
                   // 開始寫入對象
                    gen.writeStartObject();
                    // 分別指定 k v   code   description 
                    gen.writeNumberField("code",value.code());
                    gen.writeStringField("description",value.description());
                    // 顯式結束操作
                    gen.writeEndObject();
                }
            });

        // 註冊 Module
        objectMapper.registerModule(module);

然後再次執行就會獲取我們期望的結果。然而這並不算合理。

4. Spring Boot 中自動全局配置

Spring Boot應用中我們希望能全局配置。Spring Boot的自動配置為我們提供了一個個性化定製ObjectMapper的可能性,你只需要聲明一個Jackson2ObjectMapperBuilderCustomizer並注入Spring IoC:

@Bean
public Jackson2ObjectMapperBuilderCustomizer enumCustomizer(){
    return jacksonObjectMapperBuilder -> jacksonObjectMapperBuilder.serializerByType(Enumerator.class, new JsonSerializer<Enumerator>() {
        @Override
        public void serialize(Enumerator value, JsonGenerator gen, SerializerProvider serializers) throws IOException {
                    gen.writeStartObject();
                    gen.writeNumberField("code",value.code());
                    gen.writeStringField("description",value.description());
                    gen.writeEndObject();


        }
    });
}

這樣就實現了全局配置。

5. 總結

這裏我們介紹了如何定製Jackson庫以達到對枚舉進行更加友好的序列化的目的。其實不單單枚舉,你也可以實現其它序列化,反序列化,時間輸出格式的定製。這些特性留給你自己挖掘。多多關注:碼農小胖哥 獲取更多開發技巧。

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從零開始學習Prometheus監控報警系統

Prometheus簡介

Prometheus是一個開源的監控報警系統,它最初由SoundCloud開發。

2016年,Prometheus被納入了由谷歌發起的Linux基金會旗下的雲原生基金會( Cloud Native Computing Foundation),並成為僅次於Kubernetes的第二大開源項目。自此,它成為了一個獨立的開源項目,獨立於任何公司進行維護。

Prometheus擁有非常活躍的開發人員和用戶社區,目前在GitHub上已擁有三萬多的Star。

Prometheus特點

  • 提供多維度數據模型,使用指標名稱和鍵值對標識的時間序列數據
  • 提供靈活的PromQL查詢方式,還提供了HTTP查詢接口,可以很方便地結合Grafana等組件展示數據。
  • 不依賴外部存儲,支持單節點的本地存儲。通過Prometheus自帶的時序數據庫,可以完成每秒百萬及的數據存儲,如果需要存儲大量歷史數據,還可以對接第三方的時序數據庫。
  • 時間序列收集通過HTTP的拉取方式進行,並提供了開放的指標數據標準。
  • 支持向中間網關推送時序數據,可以更加靈活地適用於多種監控場景。
  • 支持通過動態服務發現和靜態文件配置獲取監控對象,目前已支持Kubernetes、Etcd、Consul等多種服務發現機制。
  • 支持多種模式的圖形展示和儀錶盤。
  • 大多數Prometheus的組件都是使用Go語言編寫的,這使得它們很容易以二進制文件的形式構建和部署。

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Prometheus架構

Prometheus生態圈由多個組件構成,其中許多組件是可選的:

  • Prometheus Server:用於收集、存儲和查詢時間序列數據。通過靜態配置文件管理監控目標,也可以配合使用動態服務發現的方式動態管理監控目標,並從這些監控目標中獲取數據。它將採集到的數據按照時間序列的方式存儲在本地磁盤當中或者外部的時序數據庫中,可通過PromQL語言對數據的查詢以及分析。
  • Client Library:為被監控的應用生成相應的指標(Metric)數據並暴露給Prometheus Server。當Prometheus Server 來拉取時,直接返回實時狀態的指標數據。
  • Push Gateway:主要用於短期存在的Jobs。由於這類Jobs存在時間較短,可能在Prometheus Server來拉取數據之前就消失了。所以,Jobs可以直接向Push Gateway推送它們的指標數據,然後Prometheus Server再從Push Gateway拉取。
  • Exporters:用於暴露已有的第三方服務的指標數據通過HTTP服務的形式暴露給Prometheus Server,比如HAProxy、StatsD、Graphite等等。Prometheus Server通過訪問該Exporter提供的Endpoint,即可獲取到需要採集的監控數據。
  • Alertmanager:從Prometheus Server接收到告警后,會進行去除重複數據,分組,並路由到對收的接受方式,發出報警。Alertmanager的告警方式非常靈活,支持通過郵件、slack或釘釘等多種途徑發出告警。
  • 一些其他的組件。

下面這張圖展示了Prometheus的架構和各個組件是如何交互和協作的:

其大概的工作流程是:

  1. Prometheus Server直接從HTTP接口或者Push Gateway拉取指標(Metric)數據。
  2. Prometheus Server在本地存儲所有採集的指標(Metric)數據,並在這些數據上運行規則,從現有數據中聚合和記錄新的時間序列,或者生成告警。
  3. Alertmanager根據配置文件,對接收到的告警進行處理,發出報警。
  4. 在Grafana或其他API客戶端中,可視化收集的數據。

Prometheus數據模型

Prometheus會將所有採集到的監控數據以時間序列的方式保存在內存數據庫中,並且定時保存到硬盤上。每一條數據由以下三部分組成:

  • 指標(Metric):由指標名稱和描述當前數據特徵的標籤組成。
  • 時間戳(Timestamp):一個精確到毫秒的時間戳。
  • 數據值(Value):一個float64的浮點型數據表示當前數據的值。

其中,指標(Metric)通過如下格式標識:

<指標名稱>{<標籤名稱>=<標籤值>, ...}

指標名稱(Metric Name)可以反映被監控數據的含義。指標名稱只能由ASCII字符、数字、下劃線以及冒號組成並必須符合正則表達式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*
標籤(Label)反映了當前數據的特徵維度,通過這些維度Prometheus可以對數據進行過濾,聚合等操作。標籤的名稱只能由ASCII字符、数字以及下劃線組成並滿足正則表達式[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*

比如:

prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/metrics"}

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指標類型

Prometheus定義了4種不同的指標類型(Metric Type):

  • Counter(計數器)
  • Gauge(儀錶盤)
  • Histogram(直方圖)
  • Summary(摘要)

Counter(計數器)

Counter類型和計數器一樣,只增不減(除非系統發生重置),一般在定義Counter類型指標的名稱時推薦使用_total作為後綴。

比如,Prometheus Server中prometheus_http_requests_total, 表示Prometheus處理的HTTP請求總數:

# HELP prometheus_http_requests_total Counter of HTTP requests.
# TYPE prometheus_http_requests_total counter
prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/api/v1/label/:name/values"} 3
prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/api/v1/query"} 5
prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/api/v1/query_range"} 15
prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/graph"} 3
prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/metrics"} 23
prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/static/*filepath"} 18
prometheus_http_requests_total{code="302",handler="/"} 1

Gauge(儀錶盤)

Gauge類型側重於反應系統的某一個瞬時的值,這類指標的數據可增可減。

比如,Prometheus Server中go_threads, 表示Prometheus當前go線程的數量:

# HELP go_threads Number of OS threads created.
# TYPE go_threads gauge
go_threads 13

Histogram(直方圖)

Histogram類型由 _bucket{le=” “}, _bucket{le=”+Inf”}, _sum, _count 組成,主要用於表示一段時間範圍內對數據進行採樣,並能夠對其指定區間以及總數進行統計,通常它採集的數據展示為直方圖。

比如,Prometheus Server中prometheus_http_response_size_bytes:

# HELP prometheus_http_response_size_bytes Histogram of response size for HTTP requests.
# TYPE prometheus_http_response_size_bytes histogram
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="100"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="1000"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="10000"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="100000"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="1e+06"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="1e+07"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="1e+08"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="1e+09"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="+Inf"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_sum{handler="/"} 29
prometheus_http_response_size_bytes_count{handler="/"} 1

Summary(摘要)

Summary類型由 {quantile=”<φ>”}, _sum, _count 組成,主要用於表示一段時間內數據採樣結果,它直接存儲了分位數據,而不是根據統計區間計算出來的。

比如,Prometheus Server中prometheus_target_interval_length_seconds:

# HELP prometheus_target_interval_length_seconds Actual intervals between scrapes.
# TYPE prometheus_target_interval_length_seconds summary
prometheus_target_interval_length_seconds{interval="15s",quantile="0.01"} 14.9986249
prometheus_target_interval_length_seconds{interval="15s",quantile="0.05"} 14.998999
prometheus_target_interval_length_seconds{interval="15s",quantile="0.5"} 15.0000428
prometheus_target_interval_length_seconds{interval="15s",quantile="0.9"} 15.0012009
prometheus_target_interval_length_seconds{interval="15s",quantile="0.99"} 15.0016468
prometheus_target_interval_length_seconds_sum{interval="15s"} 315.0013755
prometheus_target_interval_length_seconds_count{interval="15s"} 21

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安裝Prometheus Server

從官方網站(https://prometheus.io/download/)上找到最新版本的Prometheus Sevrer軟件包,如下圖:
根據自己的系統下載對應的壓縮包,這裏以Windows為例,下載prometheus-2.19.0.windows-amd64.tar.gz。

解壓后當前目錄會包含默認的Prometheus配置文件promethes.yml:

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']

暫且不做修改,雙擊prometheus.exe即可啟動,如下圖:

訪問http://localhost:9090/graph,就可以看到Prometheus自身的監控數據:

尾聲

Prometheus的大致介紹已經告一段落了,但是只是萬里長征的第一步,Prometheus的更多強大功能和使用方法還等待我們去挖掘。

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一起玩轉微服務(9)——前後端分離

前後端分離

在傳統的web應用開發中,大多數的程序員會將瀏覽器作為前後端的分界線。將瀏覽器中為用戶進行頁面展示的部分稱之為前端,而將運行在服務器,為前端提供業務邏輯和數據準備的所有代碼統稱為後端。 由於前後端分離這個概念相對來說剛出現不久,很多人都是只聞其聲,不見其形,所以可能會對它產生一些誤解,誤以為前後端分離只是一種web應用開發模式,只要在web應用的開發期進行了前後端開發工作的分工就是前後端分離。 其實前後端分離並不只是開發模式,而是web應用的一種架構模式。在開發階段,前後端工程師約定好數據交互接口,實現并行開發和測試;在運行階段前後端分離模式需要對web應用進行分離部署,前後端之前使用HTTP或者其他協議進行交互請求。 前後端分離原則,簡單來講就是前端和後端的代碼分離也就是技術上做分離。推薦的模式是最好直接採用物理分離的方式部署,進一步促使進行更徹底的分離。不要繼續以前的服務端模板技術,比如JSP ,把Java JS HTML CSS 都堆到一個頁面里,稍複雜的頁面就無法維護。

好處

這種分離模式的方式有幾個好處:

•前後端技術分離,可以由各自的專家來對各自的領域進行優化,這樣前端的用戶體驗優化效果會更好。•分離模式下,前後端交互界面更加清晰,就剩下了接口和模型,後端的接口簡潔明了,更容易維護。•前端多渠道集成場景更容易實現,後端服務無需變更,採用統一的數據和模型,可以支撐前端的web UI\ 移動App等訪問。

前後端分離意味着,前後端之間使用 JSON 來交流,兩個開發團隊之間使用 API 作為契約進行交互。從此,後台選用的技術棧不影響前台。 前後端分離並非僅僅只是前後端開發的分工,而是在開發期進行代碼存放分離、前後端開發職責分離,前後端能夠獨立進行開發測試;在運行期進行應用部署分離,前後端之間通過HTTP請求進行通訊。前後端分離的開發模式與傳統模式相比,能為我們提升開發效率、增強代碼可維護性,讓我們有規劃地打造一個前後端並重的精益開發團隊,更好地應對越來越複雜多變的Web應用開發需求。 前後端分離的核心:後台提供數據,前端負責显示。

常見的前端

AngularJS

Angular JS (Angular.JS) 是一組用來開發 Web 頁面的框架、模板以及數據綁定和豐富 UI 組件。它支持整個開發進程,提供 Web 應用的架構,無需進行手工 DOM 操作。 AngularJS 很小,只有 60K,兼容主流瀏覽器,與 jQuery 配合良好。

數據綁定可能是 AngularJS 最酷最實用的特性。它能夠幫助你避免書寫大量的初始代碼從而節約開發時間。一個典型的 Web 應用可能包含了 80% 的代碼用來處理,查詢和監聽 DOM。數據綁定使得代碼更少,你可以專註於你的應用。

傳統來說,當 Model 變化了。 開發人員需要手動處理 DOM 元素並且將屬性反映到這些變化中。這個一個雙向的過程。一方面,Model 變化驅動了 DOM 中元素變化,另一方面,DOM 元素的變化也會影響到 Model。這個在用戶互動中更加複雜,因為開發人員需要處理和解析這些互動,然後融合到一個 Model 中,並且更新 View。這是一個手動的複雜過程,當一個應用非常龐大的時候,將會是一件非常費勁的事情。

特性二:模板

在 AngularJS 中,一個模板就是一個 HTML 文件。但是 HTML 的內容擴展了,包含了很多幫助你映射 Model 到 View 的內容。

HTML 模板將會被瀏覽器解析到 DOM 中。DOM 然後成為 AngularJS 編譯器的輸入。AngularJS 將會遍歷 DOM 模板來生成一些指導,即,directive(指令)。所有的指令都負責針對 View 來設置數據綁定。

我們要理解 AuguarJS 並不把模板當做 String 來操作。輸入 AngularJS 的是 DOM 而非 string。數據綁定是 DOM 變化,不是字符串的連接或者 innerHTML 變化。使用 DOM 作為輸入,而不是字符串,是 AngularJS 區別於其它的框架的最大原因。使用 DOM 允許你擴展指令詞彙並且可以創建你自己的指令,甚至開發可重用的組件。

特性三:MVC

針對客戶端應用開發 AngularJS 吸收了傳統的 MVC 基本原則。MVC 或者 Model-View-Controll 設計模式針對不同的人可能意味不同的東西。AngularJS 並不執行傳統意義上的 MVC,更接近於 MVVM(Model-View-ViewModel)。

特性四:依賴注入(Dependency Injection,即 DI)

AngularJS 擁有內建的依賴注入子系統,可以幫助開發人員更容易的開發,理解和測試應用。

DI 允許你請求你的依賴,而不是自己找尋它們。比如,我們需要一個東西,DI 負責找創建並且提供給我們。

特性五:Directives(指令)

指令是我個人最喜歡的特性。你是不是也希望瀏覽器可以做點兒有意思的事情?那麼 AngularJS 可以做到。
指令可以用來創建自定義的標籤。它們可以用來裝飾元素或者操作 DOM 屬性。

2. React

React 是一個用於構建用戶界面的 JAVASCRIPT 庫。
React 主要用於構建UI,很多人認為 React 是 MVC 中的 V(視圖)。
React 起源於 Facebook 的內部項目,用來架設 Instagram 的網站,並於 2013 年 5 月開源。
React 擁有較高的性能,代碼邏輯非常簡單,越來越多的人已開始關注和使用它。
使用 React 可以將一些簡短、獨立的代碼片段組合成複雜的 UI 界面,這些代碼片段被稱作“組件”。

React特點

  1. 聲明式設計 −React採用聲明範式,可以輕鬆描述應用。

  2. 高效 −React通過對DOM的模擬,最大限度地減少與DOM的交互。

  3. 靈活 −React可以與已知的庫或框架很好地配合。

  4. JSX − JSX 是 JavaScript 語法的擴展。React 開發不一定使用 JSX ,但我們建議使用它。

  5. 組件 − 通過 React 構建組件,使得代碼更加容易得到復用,能夠很好的應用在大項目的開發中。

  6. 單向響應的數據流 − React 實現了單向響應的數據流,從而減少了重複代碼,這也是它為什麼比傳統數據綁定更簡單。

Vue.js

Vue.js(讀音 /vjuː/, 類似於 view) 是一套構建用戶界面的漸進式框架。

Vue 只關注視圖層, 採用自底向上增量開發的設計。

Vue 的目標是通過盡可能簡單的 API 實現響應的數據綁定和組合的視圖組件。

 

 

Kotlin

Kotlin 是一種在 Java 虛擬機上運行的靜態類型編程語言,被稱之為 Android 世界的Swift,由 JetBrains 設計開發並開源。

Kotlin 可以編譯成Java字節碼,也可以編譯成 JavaScript,方便在沒有 JVM 的設備上運行。

在Google I/O 2017中,Google 宣布 Kotlin 成為 Android 官方開發語言。

 

5. Flutter

 

Flutter 由 Google 的工程師團隊打造,用於創建高性能、跨平台的移動應用。Flutter 針對當下以及未來的移動設備進行優化,專註於 Android and iOS 低延遲的輸入和高幀率。

Flutter 可以給開發者提供簡單、高效的方式來構建和部署跨平台、高性能移動應用;給用戶提供漂亮、快速、jitter-free 的 app 體驗。

Flutter 的主要組件:

  • 一個高度優化, mobile-first 2D 渲染引擎 (保護對 text 優秀的支持 )

  • 一個 functional-reactive 框架 (可選的,你也可以引入你自己的框架)

  • 一組 Material Design 部件 (可選的,你也可以引入你自己的部件)庫 ,工具,和一個用於 Atom 的插件。

6. .Net

.NET是 Microsoft XML Web services 平台。XML Web services 允許應用程序通過 Internet 進行通訊和共享數據,而不管所採用的是哪種操作系統、設備或編程語言。Microsoft .NET 平台提供創建 XML Web services 並將這些服務集成在一起之所需。對個人用戶的好處是無縫的、吸引人的體驗。

這個不用說了,很大一部分人一直在用,而且作為master語言。但是對於微服務程序,感覺更適合於前端應用或者一些輕量級企業級的開發。

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Spring Boot入門系列(十五)Spring Boot 開發環境熱部署

在實際的項目開發過中,當我們修改了某個java類文件時,需要手動重新編譯、然後重新啟動程序的,整個過程比較麻煩,特別是項目啟動慢的時候,更是影響開發效率。其實Spring Boot的項目碰到這種情況,同樣也同樣需要經歷重新編譯、重新啟動程序的過程。 只不過 Spring Boot 提供了一個spring-boot-devtools的模塊,使得 Spring Boot應用支持熱部署,無需手動重啟Spring Boot應用,,提高開發者的開發效率。接下來,聊一聊Spring Boot 開發環境熱部署。

 

一、原理

devtools 使用了兩個類加載器(ClassLoader),一個是 Base類加載器(base classloader ):加載那些不會改變的類,如:第三方Jar包等,而另一個是 Restart類加載器(restart classloader):負責加載那些正在開發的會改變的類。這樣在有代碼更改的時候,因為重啟的時候只是加載了在開發的Class類,沒有重新加載第三方的jar包,所以實現了較快的重啟時間。

devtools 監聽classpath下的文件變動(發生在保存時機),並且會立即重啟應用。從而實現類文件和屬性文件的熱部署。

 

二、快速配置

1、pom配置

引入devtools的依賴

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
    <!-- optional=true, 依賴不會傳遞, 該項目依賴devtools;之後依賴boot項目的項目如果想要使用devtools, 需要重新引入 -->
    <optional>true</optional>
</dependency>

注意:optional=true, 依賴不會傳遞, 該項目依賴devtools;之後依賴boot項目的項目如果想要使用devtools, 需要重新引入。

 

2、application.properties配置

在application.properties中配置devtools。

# 關閉緩存即時刷新
#spring.thymeleaf.cache=false

#熱部署生效
spring.devtools.restart.enabled=true
#設置重啟的目錄
spring.devtools.restart.additional-paths=src/main/java
#classpath目錄下的WEB-INF文件夾內容修改不重啟
spring.devtools.restart.exclude=WEB-INF/**

說明:

devtools可以實現頁面熱部署,即頁面修改後會立即生效,需要將application.properties文件中配置spring.thymeleaf.cache=false。

devtools會監聽classpath下的文件變動,並且會立即重啟應用。

 

3、IDEA配置

如果idea是新安裝的或者之前就沒有配置過,發現改變代碼項目熱部署不成功。當我們修改了Java類后,IDEA默認是不自動編譯的,而spring-boot-devtools又是監測classpath下的文件發生變化才會重啟應用。

所以需要設置IDEA的自動編譯:

(1)File-Settings-Compiler-Build Project automatically

(2)ctrl + shift + alt + /,選擇Registry,勾上 Compiler autoMake allow when app running 

這樣,就可以使用devtools實現熱部署了。

 

最後

以上,就把如何配置Spring Boot 開發環境熱部署介紹完了。還是比較簡單的,大家自己去研究吧。

 

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大廠需求研發流程,進去前了解一波?

點贊再看,養成習慣,微信搜索【三太子敖丙】關注這個互聯網苟且偷生的程序員。

本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已收錄,有一線大廠面試完整考點和系列文章。

前言

我的讀者好像學生居多,然後大家最近問的比較多的一個話題就是大廠的研發流程,都比較好奇,整個流程是怎麼操作的。

我也不多BB了,那下面就跟隨暖男的腳步,走進大廠研發流程吧。

正文

我們先看看一個產品有哪些研發流程,帥丙就用自己接觸的阿里系的研發流程舉例了,這也基本上是互聯網大廠的研發流程了,可能細節有出入,但是絕對大同小異。

我問了下字節,多多,騰訊的朋友出入不大,所以還是具有代表性。

看完流程我們就一個個點的去看看每個環節幹了些啥,我們開發同學在這個環節需要做啥,以及在每個環節的職能。

需求提出:

這個環節主要是產品爸爸給我們提需求,每個需求都是他們從用戶,或者自己絞盡腦汁想出來的,但是產品爸爸還拿不準,不能直接敲定,所以就需要我們大家(產品,UI,前端,後端,客戶端和測試)一起討論一下,看看這個需求是否合理,或者這個需求是否有意義,能否達到預期,技術實現的成本,周期等等。

一旦聊成了,他們就會進入下一個階段,聊不成他會想方設法讓你答應,然後進入下個階段,知道我為啥叫產品爸爸了吧?

需求PRD提出:

這個階段,產品爸爸會根據第一版聊下來的結果,大致出一個Demo版本的PRD,會畫出初版的原型圖,並且配上文字說明,所有涉及到的業務,還有交互細節都會羅列出來。

大致就是下圖這樣:

這個時候大家又會圍繞這一版本去開會討論,敲定細節,這個環節會久點,因為細節比較認真,邏輯也不能出錯,還有UI稿子也得敲定,這裏如果不敲定邏輯,UI提前去畫原型圖,後面假如邏輯推翻,一切重來就會浪費大量時間。

這一環節大家都會把細節問清楚,不了解的點也會去了解,測試,開發,UI我們都會在會議上提出自己的觀點,自己的意見,然後等產品反饋,最後意見一致之後,產品當天就回改出敲定版本。

UI就會按照產品爸爸的意思去作圖,接下來就是交互設計評審了。

交互設計評審:

UI會畫出客戶端,前端,H5開發所需要的UI圖,基本上就是我們看到的產品的樣子了,不過還是要敲定細節,比如按鈕合理不,或者上面數據是否在這展示,或者這裏展示的數據是否合理。

這個環節會比較快,只要UI按照之前敲定的邏輯開發,出入不會很大,一般都是小改。

但是也不乏很多,之前敲定了情況,等UI按照敲定版本出了圖,但是卻發現出圖之後有些不合理的點,比如是否應該在這裏展示GMV(銷售總額),或者是否這樣展示活動規則啥的,會有這種情況,不過是小概率事件,改動也不會特別大。

UI界面:

大家看到的這種操作界面,按鈕,圖標的各種位置和圖案,都是UI在這個階段設計好的。(我什麼都沒暗示,不用關注我的B站)

大家敲定后就進入我們開發人員的回合了。

概要設計:

概要設計,這個是大廠程序員需求下來之後基本上都會做的一步,不過看需求大小,可能很多小需求直接就詳細設計了,也有啥設計都不用做的小改動,具體需求具體分析嘛。

很多不了解的同學可能會問,需要設計什麼呢?為什麼要設計呢?

問得好,經常看我文章的都知道,技術是把雙刃劍,你用了技術之後你是不是需要列出他的優點缺點,出問題之後的解決方案,還有可能出現的問題注意點等等。

這麼是為了讓你能有把控力,比如你這個需求接入了新技術Es**(**Elasticsearch)你什麼都不管你就是要接入它,你把他開發好了上線了,但是有啥坑你知道么?上線崩了怎麼辦?

不主動,不拒絕,不負責,這是渣男的行徑,我們需要負起責任。

這個環節你需要考慮這個需求涉及到哪些服務了,需要新增哪些接口,修改哪些接口,表有現場的還是要新建表,字段要新建么?

其實遠遠不止這些問題,這就是我們做設計的主要原因,也是大家工作裏面能成長的途徑之一,你以為大佬們的經驗是怎麼來的?

推薦工具:Xmind/ProcessOn

  • Xmind官網地址: https://www.xmind.cn
  • ProcessOn
    在線作圖地址: https://www.processon.com

ProcessOn是我使用最頻繁的工具了,我身邊也有很多小夥伴在用,也推薦大家都使用:

大家在學習,看書等等的時候做個腦圖,後面學習和複習的時候思路會很清晰,而且效率瞬間很多,形成知識體系。

概要設計一般就是做個大概,給大家看一下我自己在設計ES相關的需求的時候的概設,比較粗糙看個大概就好了:

這個設計好了,就需要給Leader看,看理解程度,一兩次返工是有可能的,如果你像或者像敖丙一樣笨的話,是有可能會被打回N次的,這裏我得提一下,好好做設計好處大大的有,自己體會。

然後會進行一輪測試用例評審,比如你涉及哪些服務,新增了哪些接口,改了哪些接口,都是要同步出來的,至於為啥?

是因為測試會依據這個數據,評估影響範圍,方便他寫測試用例,後面會提到。

詳細設計

小夥伴又要問了啥是詳細設計呀帥丙

傻瓜,簡單呀,見名知意嘛,概要設計是大概的設計,詳細設計是詳細的設計。

我們研發的時候整個流程往往很複雜,如果你理解不對直接就寫代碼,最後容易造成返工,延期,加班,被罵,心情差,回家吵架,離家出走,露宿街頭,饑寒交迫,被迫吃野味,然後全國。。。。

看到不做詳細設計的後果了吧,其實大家花點時間做詳細設計很有必要,你思路完全清晰了,寫代碼那就是分分鐘的事情,不是嘛?

那再看看帥丙的一個小設計吧,之前文章中大量的流程圖,時序圖都來自它,主要是這玩意還是在線的,都不用下載很方便啊。

詳細設計的工具我用的就是之前提到的在線**作圖神器:**ProcessOn https://www.processon.com

還是我自己之前設計的一些流程圖,大家可以看看:

這個環節一樣重要,這個地方如果你能想好很多細節,開發的時候效率會高很多,像我上面的一些點,基本上就是看着圖開發了。

這個環節一般上不需要Leader參与,但是如果你有疑問或者不了解的點還是要提出來的。

測試用例評審:

上面我們說過,測試會根據你的概要設計,評估你的影響範圍,你的影響點,新增和改動的接口啥的,去編寫自己的測試用例。

測試用例,主要是為了把改動點影響點都考慮到,測全一點,免得上線了影響別的現有業務,也是為了把你開發的功能可能出現的bug給排除了。

我拿個小破站的小用例大家看看,這個比較粗糙但是也有點那味了。

這個環節也會開會討論,也是細節的確定,比如他寫的是否合理,或者有什麼點沒考慮到,大家有沒有補充的。

接口定義&開發&前後端聯調

這個環節其實比較好理解,啥都敲定了,那就開發唄,開發差不多了,就得前後端聯調了。

這裡有個小細節還是想說一下,一般開發前我們都會提前定義數據類型,接口名稱,然後在公司的接口工具上給出鏈接和參數,方便前端爸爸mock數據。

他總不能等我們後端開發完了,才去開發嘛,這樣效率打折扣,所以都是後端先定義好,然後前後端并行開發的。

後端開發好,一般都是會發布到聯調環境,我們有哪些環境,聯調環境在我們所有的環境中處於哪個地位呢?

大家可以看到我列出了我們開發的所有環境。

Tip:日常環境不能由開發人員發布,是因為測試流程比較久,所以不能中斷,如果你一直發布會影響測試的效率,在發布期間他們是沒辦法幹活的,而且很多部門涉及相同的服務,你發布還會影響別人。

測試發布之前,在測試群里問問可以發某個服務么,大家覺得不影響,那麼就可以發了,懂了吧。

預發環境,也叫灰度環境,這是跟線上數據一樣的一個環境,只是只能內網訪問,一般這一步是防止很多是因為日常的數據量不夠真實,數據級別達不到線上的量級無法測出的bug。

扯遠了,聯調完了就是代碼Review了。

代碼Review:

codeReview環節,畫一下重點,這可能是整個研發流程中,讓你成長最快的一個環節,讓組員和Leader Review你的代碼,往往他們能給你很多業務上和技術上的建議和意見。

過來人的經驗你就說香不香吧,以前老大經常沒時間,但是我就是煩着他要Review,後來他說不用review了,但是我還是要組員大佬review,因為我很享受別人對我提建議的時候,這不就是成長,掃盲的好時機嘛。

提測&灰度發布&產品第一次驗收

這一階段就是把代碼都發到日常環境,然後等測試爸爸測試,這個環節開發同學如果沒BUG是比較輕鬆的,等着就好了,可以看看丙丙的文章啊,看看丙丙的B站視頻什麼的。

但是如果你BUG多,那我覺得你可能會生不如死,因為有的bug真的找很久很久的,調用鏈路又長,特別是跨服務又涉及消息隊列,或者第三方的接口什麼的。

img

總之你也不知道會出現什麼bug,我看身邊的大神也只能用經驗避免常見的吭,孰能生巧吧。

發布計劃

敲黑板,這個確實是比較重要的環節,這個環節主要是開發同學和前端同學說好一個發布時間,然後制定一個發布計劃,為啥要發布計劃呢?

我們開發一個需求,可能涉及到N個服務,這些服務是有依賴關係的,那就需要打包,比如訂單系統,依賴人員系統。優惠券系統,也依賴人員系統,然後訂單系統還依賴優惠券系統,是不是有點亂了?

我們看圖:

打包和發布順序原則上是一樣的,從沒完全依賴的服務按照順序發布到最後一個服務。

生成環境上線:

這就是神聖而莊嚴的上線環節,一般在這個環節丙丙都是要洗手洗澡,然後才點下那個神聖的發布按鈕。

一般現在都是自動化發布,界面上點點就好了,記得丙丙大學發布都是進服務器一個個kill進程,替換jar包然後重啟。

現在都是分佈式的集群,這樣發無疑會累死,我之前負責的系統有50多台機器,一般都是4台4台發布。

日誌觀察&產品第二次驗收

一般發布第一批之後不會馬上發布第二批,而是觀察錯誤日誌,看看是否正常,有時候會發現還是會出現異常情況的,那就保留錯誤日誌,然後回滾。

知道解決了再發布,順利的話就沒啥錯誤,一口氣發完了,看了下時間凌晨了,那發完差不多也得回家了。

一次發布可能涉及服務多的話,真的有可能發布這麼久,但是沒辦法,線上出問題就是掉腦袋的事情。

日誌觀察一般公司都有錯誤日誌搜集系統,或者自己登錄跳板機查看就好了。

沒問題,發完之後告訴產品大大就好了。

需求結束

至此基本上一個需求可能就結束了,其實還是很不容易的,短的需求幾天,長的需求幾個月,中間塗塗改改,BUG,技術難點都是你要面對的,不過沒啥大問題,我們技術人嘛皮實能頂。

總結

產品研發流程大家是不是覺得有點複雜,或者覺得很多點有點小題大做了,不瞞你說,剛開始我也這麼認為的,但是隨着時間的推移,你會發現有時候越是這樣規範,越是提升了效率,也提升了產品質量。

對自己設計的嚴苛也會讓你的業務能力提升,開發考慮的點也越來越廣泛,我想大佬應該都是這樣走過去的,那沒啥好說的,我們也走。

最後給大家看看我自己搞的一個項目管理模板吧,基本上能適用大部分項目了,要xmind格式的公眾號回復【項目】即可。

相關資料

準備了很多學習資料給大家https://pan.baidu.com/s/1gM4Ea11ygHuMomT2VQ2aNQ

我是敖丙,一個在互聯網苟且偷生的程序員。

你知道的越多,你不知道的越多人才們的 【三連】 就是丙丙創作的最大動力,我們下期見!

注:如果本篇博客有任何錯誤和建議,歡迎人才們留言!

文章持續更新,可以微信搜索「 三太子敖丙 」第一時間閱讀,回復【資料】有我準備的一線大廠面試資料和簡歷模板,本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已經收錄,有大廠面試完整考點,歡迎Star。

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