Spring Cloud Alibaba(四)實現Dubbo服務消費

本項目演示如何使用 Spring Cloud Alibaba 完成 Dubbo 的RPC調用。

Spring Cloud與Dubbo

  • Spring Cloud是一套完整的微服務架構方案

  • Dubbo是國內目前非常流行的服務治理與RPC實現方案

由於Dubbo在國內有着非常大的用戶群體,但是其周邊設施與組件相對來說並不那麼完善(比如feign,ribbon等等)。很多開發者使用Dubbo,又希望享受Spring Cloud的生態,因此也會有一些Spring Cloud與Dubbo一起使用的案例與方法出現。

Spring Cloud Alibaba的出現,實現了Spring Cloud與Dubbo的完美融合。在之前的教程中,我們已經介紹過使用Spring Cloud Alibaba中的Nacos來作為服務註冊中心,並且在此之下可以如傳統的Spring Cloud應用一樣地使用Ribbon或Feign來實現服務消費。這篇,我們就來繼續說說Spring Cloud Alibaba 下額外支持的RPC方案:Dubbo

代碼實現

我們通過一個簡單的例子,使用Nacos做服務註冊中心,利用Dubbo來實現服務提供方與服務消費方。這裏省略Nacos的安裝與使用,下面就直接進入Dubbo的使用步驟。

定義 Dubbo 服務接口

創建 ali-nacos-dubbo-api 工程

Dubbo 服務接口是服務提供方與消費方的遠程通訊契約,通常由普通的 Java 接口(interface)來聲明,如 HelloService 接口:

public interface HelloService {
    String hello(String name);
}

為了確保契約的一致性,推薦的做法是將 Dubbo 服務接口打包在jar包中,如以上接口就存放在 ali-nacos-dubbo-api 之中。 對於服務提供方而言,不僅通過依賴 artifact 的形式引入 Dubbo 服務接口,而且需要將其實現。對應的服務消費端,同樣地需要依賴該 artifact, 並以接口調用的方式執行遠程方法。接下來進一步討論怎樣實現 Dubbo 服務提供方和消費方。

實現 Dubbo 服務提供方

創建 ali-nacos-dubbo-provider,端口:9001 工程

pom.xml配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>cloud-alibaba</artifactId>
        <groupId>com.easy</groupId>
        <version>1.0.0</version>
    </parent>

    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>ali-nacos-dubbo-provider</artifactId>

    <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-actuator</artifactId>
        </dependency>

        <!-- API -->
        <dependency>
            <groupId>com.easy</groupId>
            <artifactId>ali-nacos-dubbo-api</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>

        <!--dubbo-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-dubbo</artifactId>
        </dependency>

        <!--nacos-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

bootstrap.yaml配置

dubbo:
  scan:
    # dubbo 服務掃描基準包
    base-packages: com.easy.andProvider.service

  #Dubbo 服務暴露的協議配置,其中子屬性 name 為協議名稱,port 為協議端口( -1 表示自增端口,從 20880 開始)
  protocol:
    name: dubbo
    port: -1

  #Dubbo 服務註冊中心配置,其中子屬性 address 的值 “spring-cloud://localhost”,說明掛載到 Spring Cloud 註冊中心
  registry:
    address: spring-cloud://localhost

spring:
  application:
    # Dubbo 應用名稱
    name: ali-nacos-dubbo-provider
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true
  cloud:
    # Nacos 服務發現與註冊配置
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848

Dubbo Spring Cloud 繼承了 Dubbo Spring Boot 的外部化配置特性,也可以通過標註 @DubboComponentScan 來實現基準包掃描。

實現 Dubbo 服務

HelloService 作為暴露的 Dubbo 服務接口,服務提供方 ali-nacos-dubbo-provider 需要將其實現:

package com.easy.andProvider.service;

import com.easy.and.api.service.HelloService;
import org.apache.dubbo.config.annotation.Service;

@Service
public class HelloServiceImpl implements HelloService {
    @Override
    public String hello(String name) {
        return "你好 " + name;
    }
}

import org.apache.dubbo.config.annotation.Service 是 Dubbo 服務註解,僅聲明該 Java 服務實現為 Dubbo 服務

貼上啟動類代碼:

@EnableDiscoveryClient
@EnableAutoConfiguration
public class AndProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(AndProviderApplication.class);
    }
}

實現 Dubbo 服務消費方

創建 ali-nacos-dubbo-consumer,端口:9103 工程

pom.xml依賴

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>cloud-alibaba</artifactId>
        <groupId>com.easy</groupId>
        <version>1.0.0</version>
    </parent>

    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>ali-nacos-dubbo-consumer</artifactId>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-actuator</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.easy</groupId>
            <artifactId>ali-nacos-dubbo-api</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-dubbo</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

yaml配置文件

dubbo:
  registry:
    address: spring-cloud://localhost
  cloud:
    subscribed-services: ali-nacos-dubbo-provider

spring:
  application:
    name: ali-nacos-dubbo-consumer
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848

實現 Dubbo 服務消費方

HomeController.java

package com.easy.andConsumer;

import com.easy.and.api.service.HelloService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.dubbo.config.annotation.Reference;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@Slf4j
public class HomeController {

    @Reference
    HelloService helloService;

    @GetMapping("/hello")
    public String hello(String name) {
        return helloService.hello("雲天");
    }
}

AndConsumerApplication.java啟動類

package com.easy.andConsumer;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class AndConsumerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(AndConsumerApplication.class, args);
    }
}

使用示例

示例關聯項目

本示例我們創建了三個項目實現

  • ali-nacos-dubbo-api:定義Dubbo服務接口工程

  • ali-nacos-dubbo-provider:Dubbo服務提供方並向nacos註冊服務,服務名:ali-nacos-dubbo-provider,端口:9001

  • ali-nacos-dubbo-consumer:Dubbo服務消費方並向nacos註冊服務,服務名:ali-nacos-dubbo-consumer,端口:9103

運行示例測試

首先要啟動服務註冊中心 nacos、ali-nacos-dubbo-provider服務及ali-nacos-dubbo-consumer服務

  • 訪問服務消費方地址: http://localhost:9103/hello

返回

你好 雲天

或者你也可以通過 curl 命令執行 HTTP GET 方法

$curl http://127.0.0.1:9103/hello

HTTP 響應為:

你好 雲天

以上結果說明應用 ali-nacos-dubbo-consumer 通過消費 Dubbo 服務,返回服務提供方 ali-nacos-dubbo-provider 運算后的內容。

以上我們完成了 Dubbo 服務提供方和消費方的入門運用,源代碼請直接參考模塊:

資料

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【控制系統数字仿真與CAD】實驗三:離散相似法数字仿真

一、實驗目的
  1. 了解離散相似法的基本原理
  2. 掌握離散相似法仿真的基本過程
  3. 應用離散相似法仿真非線性系統
  4. MATLAB實現離散相似法的非線性系統仿真
  5. 掌握SIMULINK仿真方法,應用於非線性系統的仿真,並對實驗結果進行分析比較

二、實驗原理

  在ASR的輸出增加限幅裝置(飽和非線性,飽和界為c=8 )。 Ce=0.031,其它參數不變。輸入為單位階躍,用離散相似法求系統各環節的輸出。

  要求:採用零階保持器和一階保持器離散化系統,分別完成本實驗。

  1、各環節的參數:

  由5個典型環節組成:

  A=[0 0 1 1 0];

  B=[tn ti Ts Tl Tm*Ce];
  C=[Kn Ki Ks 1/R R];
  D=[Kn*tn Ki*ti 0 0 0];

  還有一飽和非線性環節:c=8;

  2、各環節的離散化係數矩陣

 3、各環節的輸入作用

   

    (1)、u(n)可通過聯接矩陣直接求得: 

      

      u(n)=[u1(n), u2(n),…,un(n)]為各環節的輸入量, n為環節數。 Y(n)=[Y1(n), Y2(n),…,Yn(n)]為各環節的輸出量, r為外中參考輸入量。

    (2)、U(n)由近似表達式求得:
      

    (3)、u(n+1)用折線法近似求得:

      

 

  4、狀態和輸出計算

    (1)、一階保持器
      X=FI’.*X+FIM’.*Uk+FIJ’.*Udot;
      Y=FIC’.*X+FID’.*Uf;
    (2)、零階保持器
      X=FI’.*X+FIM’.*Uk;
      Y=FIC’.*X+FID’.*Uf;

  5、飽和非線性環節

  看作環節1(ASR)的一部分。建立satur.m文件:

function [uo]=satur(ui,c)
    if (abs(ui)<=c)
        uo=ui;
    elseif ( ui > c )
        uo = c;
    else
        uo=-c;
    end
end

 三、實驗過程

  1、新建腳本文件,命名為satur.m

function [uo]=satur(ui,c)
    if (abs(ui)<=c)
        uo=ui;
    elseif ( ui > c )
        uo = c;
    else
        uo=-c;
    end
end

  2、新建腳本文件,命名為test3.m

  完整代碼:

clc;
clear;
% ******  各環節參數  ****** %
Kn=26.7;
tn=0.03;
Ki=0.269;
ti=0.067;
Ks=76;
Ts=0.00167;
R=6.58;
T1=0.018;
Tm=0.25;
Ce=0.031;
Alpha=0.00337;
Beta=0.4;
A=[0 0 1 1 0];
B=[tn ti Ts T1 Tm*Ce];
C=[Kn Ki Ks 1/R R];
D=[Kn*tn Ki*ti 0 0 0];
c=8;
r=1;
W=[0 0 0 0 -Alpha;
    1 0 0 -Beta 0;
    0 1 0 0 0;
    0 0 1 0 -Ce;
    0 0 0 1 0];
W0=[1 0 0 0 0]';
h=0.001;
t_end=0.5;
t=0:h:t_end;
n=length(t);
% ******  各環節離散化係數  ****** %
block_num=5;
for k=1:block_num
    if(A(k)==0)
        FI(k)=1;
        FIM(k)=h*C(k)/B(k);
        FIJ(k)=h*h*C(k)/B(k)/2;
        FIC(k)=1;
        FID(k)=0;
        if(D(k)~=0)
            FID(k)=D(k)/B(k);
        end
    else
        FI(k)=exp(-h*A(k)/B(k));
        FIM(k)=(1-FI(k))*C(k)/A(k);
        FIJ(k)=h*C(k)/A(k)-FIM(k)*B(k)/A(k);
        FIC(k)=1;
        FID(k)=0;
        if(D(k)~=0)
            FIC(k)=C(k)/D(k)-A(k)/B(k);
            FID(k)=D(k)/B(k);
        end
    end
end

Y0=[0 0 0 0 0]';
Y=Y0;
X=zeros(block_num,1);
result1=Y;
Uk=zeros(block_num,1);
Ub=Uk;

for m=1:(n-1)
    Ub=Uk;
    Uk=W*Y+W0*r;
    Uf=2*Uk-Ub;
    Udot=(Uk-Ub)/h;
    
    %******  零階保持器  ******%
    X=FI'.*X+FIM'.*Uk;
    Y=FIC'.*X+FID'.*Uf;
    
    Y(1)=satur(Y(1),c);
    result1=[result1,Y];
end

Y0=[0 0 0 0 0]';
Y=Y0;
X=zeros(block_num,1);
result2=Y;
Uk=zeros(block_num,1);
Ub=Uk;
for m=1:(n-1)
    Ub=Uk;
    Uk=W*Y+W0*r;
    Uf=2*Uk-Ub;
    Udot=(Uk-Ub)/h;
    
    %******  一階保持器  ******%
    X=FI'.*X+FIM'.*Uk + FIJ'.*Udot;
    Y=FIC'.*X + FID'.*Uf;
    
    Y(1)=satur(Y(1),c);
    result2=[result2,Y];
end

plot(t,result1(5,:),’-.’,t,result2(5,:),’–‘,t,ScopeData.signals.values,’k’);
legend(‘零階保持器’,’一階保持器’,’Simulink’);

  3、在Simulink中繪製仿真圖

 

 注意:Simulink中的變量名和工作區變量關聯方法請點擊:https://www.cnblogs.com/KaifengGuan/p/11942615.html

四、實驗結果

 

 

 

 

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Docker-Compose基礎與實戰,看這一篇就夠了

what & why

Compose 項目是 Docker 官方的開源項目,負責實現對 Docker 容器集群的快速編排。使用前面介紹的Dockerfile我們很容易定義一個單獨的應用容器。然而在日常開發工作中,經常會碰到需要多個容器相互配合來完成某項任務的情況。例如要實現一個 Web 項目,除了 Web 服務容器本身,往往還需要再加上後端的數據庫服務容器;再比如在分佈式應用一般包含若干個服務,每個服務一般都會部署多個實例。如果每個服務都要手動啟停,那麼效率之低、維護量之大可想而知。這時候就需要一個工具能夠管理一組相關聯的的應用容器,這就是Docker Compose。
Compose有2個重要的概念

  • 項目(Project):由一組關聯的應用容器組成的一個完整業務單元,在 docker-compose.yml 文件中定義。
  • 服務(Service):一個應用的容器,實際上可以包括若干運行相同鏡像的容器實例。

docker compose 安裝與卸載

安裝

二進制包在線安裝

curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.25.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose 

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

這個方法現在基本行不通,下載太慢了,不推薦使用。

二進制包離線安裝

從https://github.com/docker/compose/releases/download/1.25.0/docker-compose-Linux-x86_64下載對應的安裝包,比如我下載了Linux-x86_64的。

將下載好的安裝包剪切到/usr/local/bin/docker-compose目錄下
mv /app/download/docker-compose-Linux-x86_64 /usr/local/bin/docker-compose

添加執行權限
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

pip安裝

  • 先安裝好pip工具
#安裝依賴 
yum -y install epel-release 
#安裝PIP 
yum -y install python-pip 
#升級PIP 
pip install --upgrade pip
  • 驗證pip 版本
[root@tymonitor bin]# pip --version
pip 8.1.2 from /usr/lib/python2.7/site-packages (python 2.7)
  • 安裝docker compose
    pip install -U docker-compose==1.25.0

  • 驗證docker compose版本
[root@tymonitor bin]# docker-compose --version
docker-compose version 1.25.0, build b42d419

安裝補全插件

curl -L https://raw.githubusercontent.com/docker/compose/1.25.0/contrib/completion/bash/docker-compose > /etc/bash_completion.d/docker-compose

卸載

二進制卸載

rm /usr/local/bin/docker-compose

pip卸載

pip uninstall docker-compose

docker compose 重要命令

命令選項

  • -f, –file FILE 指定使用的 Compose 模板文件,默認為 docker-compose.yml,可以多次指定。
  • -p, –project-name NAME 指定項目名稱,默認將使用所在目錄名稱作為項目名。
  • –x-networking 使用 Docker 的可拔插網絡後端特性
  • –x-network-driver DRIVER 指定網絡後端的驅動,默認為 bridge
  • –verbose 輸出更多調試信息。
  • -v, –version 打印版本並退出。

常用&重要命令

  • config
    驗證 Compose 文件格式是否正確,若正確則显示配置,若格式錯誤显示錯誤原因。
    如:docker-compose -f skywalking.yml config
    此命令不會執行真正的操作,而是显示 docker-compose 程序解析到的配置文件內容:

  • images
    列出 Compose 文件中包含的鏡像。如docker-compose -f skywalking.yml images

  • ps
    列出項目中目前的所有容器。如docker-compose -f skywalking.yml ps

  • build
    構建(重新構建)項目中的服務容器。如:docker-compose -f skywalking.yml build,一般搭配自定義鏡像,比如編寫的Dockfile,功能類似於docker build .

  • up
    該命令十分強大(重點掌握),它將嘗試自動完成包括構建鏡像,(重新)創建服務,啟動服務,並關聯服務相關容器的一系列操作。如docker-compose -f skywalking.yml up。默認情況,docker-compose up 啟動的容器都在前台,控制台將會同時打印所有容器的輸出信息,可以很方便進行調試。

    如果使用docker-compose up -d將會在後台啟動並運行所有的容器。一般推薦生產環境下使用該選項。
    默認情況,如果服務容器已經存在,docker-compose up 將會嘗試停止容器,然後重新創建(保持使用 volumes-from 掛載的卷),以保證新啟動的服務匹配 docker-compose.yml 文件的最新內容。如果用戶不希望容器被停止並重新創建,可以使用 docker-compose up --no-recreate。這樣將只會啟動處於停止狀態的容器,而忽略已經運行的服務。如果用戶只想重新部署某個服務,可以使用 docker-compose up --no-deps -d <SERVICE_NAME> 來重新創建服務並後台停止舊服務,啟動新服務,並不會影響到其所依賴的服務。此命令有如下選項:
    ①:-d 在後台運行服務容器。
    ②:--no-color 不使用顏色來區分不同的服務的控制台輸出。
    ③:--no-deps 不啟動服務所鏈接的容器。
    ④:--force-recreate 強制重新創建容器,不能與 –no-recreate 同時使用。
    ⑤:--no-recreate 如果容器已經存在了,則不重新創建,不能與 –force-recreate 同時使用。
    ⑥:--no-build 不自動構建缺失的服務鏡像。
    ⑦:-t, --timeout TIMEOUT 停止容器時候的超時(默認為 10 秒)。

  • down
    此命令停止用up命令所啟動的容器並移除網絡,如docker-compose -f skywalking.yml down

  • stop
    格式為 docker-compose stop [options] [SERVICE...]
    停止已經處於運行狀態的容器,但不刪除它。通過 docker-compose start 可以再次啟動這些容器,如果不指定service則默認停止所有的容器。如docker-compose -f skywalking.yml stop elasticsearch
    選項:
    -t, --timeout TIMEOUT 停止容器時候的超時(默認為 10 秒)。

  • start
    啟動已經存在的服務容器。用法跟上面的stop剛好相反,如docker-compose -f skywalking.yml start elasticsearch

  • restart
    重啟項目中的服務。用法跟上面的stop,start一樣

  • logs
    格式為docker-compose logs [options] [SERVICE...]
    查看服務容器的輸出。默認情況下,docker-compose 將對不同的服務輸出使用不同的顏色來區分。可以通過 –no-color 來關閉顏色。該命令在調試問題的時候十分有用。如docker-compose -f skywalking.yml logs 查看整體的日誌,docker-compose -f skywalking.yml logs elasticsearch 查看單獨容器的日誌

docker compose 模板文件

模板文件是使用 Compose 的核心,涉及到的指令關鍵字也比較多。本文主要列出幾個常見&重要的指令,其他指令大家可以自行百度。
默認的模板文件名稱為 docker-compose.yml,格式為 YAML 格式。

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:6.8.5
    container_name: elasticsearch
    restart: always
    volumes:
      - /app/skywalking/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data:rw
      - /app/skywalking/elasticsearch/conf/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
      - /app/skywalking/elasticsearch/conf/jvm.options:/usr/share/elasticsearch/config/jvm.options
      - /app/skywalking/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs:rw
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
      - xpack.monitoring.enabled=false
      - xpack.watcher.enabled=false
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"

注意每個服務都必須通過 image 指令指定鏡像或 build 指令(需要 Dockerfile)等來自動構建生成鏡像。如果使用 build 指令,在 Dockerfile 中設置的選項(例如:CMD, EXPOSE, VOLUME, ENV 等) 將會自動被獲取,無需在 docker-compose.yml 中重複設置。

常用&重要命令

  • images
    指定為鏡像名稱或鏡像 ID。如果鏡像在本地不存在,Compose 將會嘗試拉取這個鏡像。
image: apache/skywalking-oap-server:6.5.0
image: apache/skywalking-ui:6.5.0
  • ports
    暴露端口信息。
    使用宿主端口:容器端口 (HOST:CONTAINER) 格式,或者僅僅指定容器的端口(宿主將會隨機選擇端口)都可以,端口字符串都使用引號包括起來的字符串格式。
ports: 
    - "3000" 
    - "8080:8080" 
    - "127.0.0.1:8001:8001"
  • volumes
    數據卷所掛載路徑設置。可以設置為宿主機路徑(HOST:CONTAINER)或者數據卷名稱(VOLUME:CONTAINER),並且可以設置訪問模式 (HOST:CONTAINER:ro)。
volumes:
      - /app/skywalking/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data:rw
      - conf/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
version: "3"
services:
  my_src:
    image: mysql:8.0
    volumes:
      - mysql_data:/var/lib/mysql
volumes:
  mysql_data:
  • ulimits
    指定容器的 ulimits 限制值。
    例如,指定最大進程數為 65535,指定文件句柄數為 20000(軟限制,應用可以隨時修改,不能超過硬限制) 和 40000(系統硬限制,只能 root 用戶提高)。
ulimits:
   nproc: 65535
   nofile:
     soft: 20000
     hard: 40000
  • depends_on
    解決容器的依賴、啟動先後的問題。以下例子中會先啟動 redis mysql 再啟動 web
version: '3'
services:
  web:
    build: .
    depends_on:
      - db
      - redis     
  redis:
    image: redis    
  db:
    image: mysql
  • environment
    設置環境變量。你可以使用數組或字典兩種格式。
environment:
      SW_STORAGE: elasticsearch
      SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES: elasticsearch:9200
      
environment:
      - SW_STORAGE= elasticsearch
      - SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=elasticsearch:9200
  • restart
    指定容器退出后的重啟策略為始終重啟。該命令對保持服務始終運行十分有效,在生產環境中推薦配置為 always 或者 unless-stopped。
    restart: always

docker-compose 實戰

首先我需要推薦兩件事:

  • 配置docker加速鏡像
    創建或修改/etc/docker/daemon.json
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
    "registry-mirrors": [
        "https://hub-mirror.c.163.com",
        "https://mirror.ccs.tencentyun.com",
        "https://reg-mirror.qiniu.co"
    ]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
  • 給你的ide工具裝上docker插件

本次實戰我們以docker-compose部署skywalking為例。編寫skywalking.yml,內容如下。

version: '3.3'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.8.5
    container_name: elasticsearch
    restart: always
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    environment:
      discovery.type: single-node
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
  oap:
    image: skywalking/oap
    container_name: oap
    depends_on:
      - elasticsearch
    links:
      - elasticsearch
    restart: always
    ports:
      - 11800:11800
      - 12800:12800
    environment:
      SW_STORAGE: elasticsearch
      SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES: elasticsearch:9200
  ui:
    image: skywalking/ui
    container_name: ui
    depends_on:
      - oap
    links:
      - oap
    restart: always
    ports:
      - 8080:8080
    environment:
      SW_OAP_ADDRESS: oap:12800

部署完成后將其上傳至服務器,執行docker-compose -f /app/skywalking.yml up -d即可。

個人公眾號:JAVA日知錄 ,

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設計模式之美學習(九):業務開發常用的基於貧血模型的MVC架構違背OOP嗎?

我們都知道,很多業務系統都是基於 MVC 三層架構來開發的。實際上,更確切點講,這是一種基於貧血模型的 MVC 三層架構開發模式。

雖然這種開發模式已經成為標準的 Web 項目的開發模式,但它卻違反了面向對象編程風格,是一種徹徹底底的面向過程的編程風格,因此而被有些人稱為反模式(anti-pattern)。特別是領域驅動設計(Domain Driven Design,簡稱 DDD)盛行之後,這種基於貧血模型的傳統的開發模式就更加被人詬病。而基於充血模型的 DDD 開發模式越來越被人提倡。

基於上面的描述,我們先搞清楚下面幾個問題:

  • 什麼是貧血模型?什麼是充血模型?
  • 為什麼說基於貧血模型的傳統開發模式違反 OOP?
  • 基於貧血模型的傳統開發模式既然違反 OOP,那又為什麼如此流行?
  • 什麼情況下我們應該考慮使用基於充血模型的 DDD 開發模式?

什麼是基於貧血模型的傳統開發模式?

對於大部分的後端開發工程師來說,MVC 三層架構都不會陌生。

MVC 三層架構中的 M 表示 Model,V 表示 View,C 表示 Controller。它將整個項目分為三層:展示層、邏輯層、數據層。MVC 三層開發架構是一個比較籠統的分層方式,落實到具體的開發層面,很多項目也並不會 100% 遵從 MVC 固定的分層方式,而是會根據具體的項目需求,做適當的調整。

比如,現在很多 Web 或者 App 項目都是前後端分離的,後端負責暴露接口給前端調用。這種情況下,我們一般就將後端項目分為 Repository 層、Service 層、Controller 層。其中,Repository 層負責數據訪問,Service 層負責業務邏輯,Controller 層負責暴露接口。當然,這隻是其中一種分層和命名方式。不同的項目、不同的團隊,可能會對此有所調整。不過,萬變不離其宗,只要是依賴數據庫開發的 Web 項目,基本的分層思路都大差不差。

再來看一下,什麼是貧血模型?

目前幾乎所有的業務後端系統,都是基於貧血模型的。舉一個簡單的例子來解釋一下。

////////// Controller+VO(View Object) //////////
public class UserController {
  private UserService userService; //通過構造函數或者IOC框架注入
  
  public UserVo getUserById(Long userId) {
    UserBo userBo = userService.getUser(userId);
    UserVo userVo = [...convert userBo to userVo...];
    return userVo;
  }
}

public class UserVo {//省略其他屬性、get/set/construct方法
  private Long id;
  private String name;
  private String cellphone;
}

////////// Service+BO(Business Object) //////////
public class UserService {
  private UserRepository userRepository; //通過構造函數或者IOC框架注入
  
  public UserBo getUserById(Long userId) {
    UserEntity userEntity = userRepository.getUserById(userId);
    UserBo userBo = [...convert userEntity to userBo...];
    return userBo;
  }
}

public class UserBo {//省略其他屬性、get/set/construct方法
  private Long id;
  private String name;
  private String cellphone;
}

////////// Repository+Entity //////////
public class UserRepository {
  public UserEntity getUserById(Long userId) { //... }
}

public class UserEntity {//省略其他屬性、get/set/construct方法
  private Long id;
  private String name;
  private String cellphone;
}

平時開發 Web 後端項目的時候,基本上都是這麼組織代碼的。其中,UserEntity 和 UserRepository 組成了數據訪問層,UserBo 和 UserService 組成了業務邏輯層,UserVo 和 UserController 在這裏屬於接口層。

從代碼中可以發現,UserBo 是一個純粹的數據結構,只包含數據,不包含任何業務邏輯。業務邏輯集中在 UserService 中。我們通過 UserService 來操作 UserBo。換句話說,Service 層的數據和業務邏輯,被分割為 BO 和 Service 兩個類中。像 UserBo 這樣,只包含數據,不包含業務邏輯的類,就叫作貧血模型(Anemic Domain Model)。同理,UserEntity、UserVo 都是基於貧血模型設計的。這種貧血模型將數據與操作分離,破壞了面向對象的封裝特性,是一種典型的面向過程的編程風格。

什麼是基於充血模型的 DDD 開發模式?

首先,我們先來看一下,什麼是充血模型?

在貧血模型中,數據和業務邏輯被分割到不同的類中。充血模型(Rich Domain Model)正好相反,數據和對應的業務邏輯被封裝到同一個類中。因此,這種充血模型滿足面向對象的封裝特性,是典型的面向對象編程風格。

接下來,再來看一下,什麼是領域驅動設計?

領域驅動設計,即 DDD,主要是用來指導如何解耦業務系統,劃分業務模塊,定義業務領域模型及其交互。領域驅動設計這個概念並不新穎,早在 2004 年就被提出了,到現在已經有十幾年的歷史了。不過,它被大眾熟知,還是基於另一個概念的興起,那就是微服務。

除了監控、調用鏈追蹤、API 網關等服務治理系統的開發之外,微服務還有另外一個更加重要的工作,那就是針對公司的業務,合理地做微服務拆分。而領域驅動設計恰好就是用來指導劃分服務的。所以,微服務加速了領域驅動設計的盛行。

領域驅動設計有點兒類似敏捷開發、SOA、PAAS 等概念,聽起來很高大上,但實際上只值“五分錢”。即便你沒有聽說過領域驅動設計,對這個概念一無所知,只要你是在開發業務系統,也或多或少都在使用它。做好領域驅動設計的關鍵是,看你對自己所做業務的熟悉程度,而並不是對領域驅動設計這個概念本身的掌握程度。即便你對領域驅動搞得再清楚,但是對業務不熟悉,也並不一定能做出合理的領域設計。所以,不要把領域驅動設計當銀彈,不要花太多的時間去過度地研究它。

實際上,基於充血模型的 DDD 開發模式實現的代碼,也是按照 MVC 三層架構分層的。Controller 層還是負責暴露接口,Repository 層還是負責數據存取,Service 層負責核心業務邏輯。它跟基於貧血模型的傳統開發模式的區別主要在 Service 層。

在基於貧血模型的傳統開發模式中,Service 層包含 Service 類和 BO 類兩部分,BO 是貧血模型,只包含數據,不包含具體的業務邏輯。業務邏輯集中在 Service 類中。在基於充血模型的 DDD 開發模式中,Service 層包含 Service 類和 Domain 類兩部分。Domain 就相當於貧血模型中的 BO。不過,Domain 與 BO 的區別在於它是基於充血模型開發的,既包含數據,也包含業務邏輯。而 Service 類變得非常單薄。總結一下的話就是,基於貧血模型的傳統的開發模式,重 Service 輕 BO;基於充血模型的 DDD 開發模式,輕 Service 重 Domain。

為什麼基於貧血模型的傳統開發模式如此受歡迎?

基於貧血模型的傳統開發模式,將數據與業務邏輯分離,違反了 OOP 的封裝特性,實際上是一種面向過程的編程風格。但是,現在幾乎所有的 Web 項目,都是基於這種貧血模型的開發模式,甚至連 Java Spring 框架的官方 demo,都是按照這種開發模式來編寫的。

面向過程編程風格有種種弊端,比如,數據和操作分離之後,數據本身的操作就不受限制了。任何代碼都可以隨意修改數據。既然基於貧血模型的這種傳統開發模式是面向過程編程風格的,那它又為什麼會被廣大程序員所接受呢?

第一點原因是,大部分情況下,我們開發的系統業務可能都比較簡單,簡單到就是基於 SQL 的 CRUD 操作,所以,我們根本不需要動腦子精心設計充血模型,貧血模型就足以應付這種簡單業務的開發工作。除此之外,因為業務比較簡單,即便我們使用充血模型,那模型本身包含的業務邏輯也並不會很多,設計出來的領域模型也會比較單薄,跟貧血模型差不多,沒有太大意義。

第二點原因是,充血模型的設計要比貧血模型更加有難度。因為充血模型是一種面向對象的編程風格。我們從一開始就要設計好針對數據要暴露哪些操作,定義哪些業務邏輯。而不是像貧血模型那樣,我們只需要定義數據,之後有什麼功能開發需求,我們就在 Service 層定義什麼操作,不需要事先做太多設計。

第三點原因是,思維已固化,轉型有成本。基於貧血模型的傳統開發模式經歷了這麼多年,已經深得人心、習以為常。你隨便問一個旁邊的大齡同事,基本上他過往參与的所有 Web 項目應該都是基於這個開發模式的,而且也沒有出過啥大問題。如果轉向用充血模型、領域驅動設計,那勢必有一定的學習成本、轉型成本。很多人在沒有遇到開發痛點的情況下,是不願意做這件事情的。

什麼項目應該考慮使用基於充血模型的 DDD 開發模式?

基於貧血模型的傳統的開發模式,比較適合業務比較簡單的系統開發。相對應的,基於充血模型的 DDD 開發模式,更適合業務複雜的系統開發。比如,包含各種利息計算模型、還款模型等複雜業務的金融系統。

這兩種開發模式,落實到代碼層面,區別不就是一個將業務邏輯放到 Service 類中,一個將業務邏輯放到 Domain 領域模型中嗎?為什麼基於貧血模型的傳統開發模式,就不能應對複雜業務系統的開發?而基於充血模型的 DDD 開發模式就可以呢?

實際上,除了我們能看到的代碼層面的區別之外(一個業務邏輯放到 Service 層,一個放到領域模型中),還有一個非常重要的區別,那就是兩種不同的開發模式會導致不同的開發流程。基於充血模型的 DDD 開發模式的開發流程,在應對複雜業務系統的開發的時候更加有優勢。為什麼這麼說呢?先來回憶一下,我們平時基於貧血模型的傳統的開發模式,都是怎麼實現一個功能需求的。

不誇張地講,我們平時的開發,大部分都是 SQL 驅動(SQL-Driven)的開發模式。我們接到一個後端接口的開發需求的時候,就去看接口需要的數據對應到數據庫中,需要哪張表或者哪幾張表,然後思考如何編寫 SQL 語句來獲取數據。之後就是定義 Entity、BO、VO,然後模板式地往對應的 Repository、Service、Controller 類中添加代碼。

業務邏輯包裹在一個大的 SQL 語句中,而 Service 層可以做的事情很少。SQL 都是針對特定的業務功能編寫的,復用性差。當我要開發另一個業務功能的時候,只能重新寫個滿足新需求的 SQL 語句,這就可能導致各種長得差不多、區別很小的 SQL 語句滿天飛。

所以,在這個過程中,很少有人會應用領域模型、OOP 的概念,也很少有代碼復用意識。對於簡單業務系統來說,這種開發方式問題不大。但對於複雜業務系統的開發來說,這樣的開發方式會讓代碼越來越混亂,最終導致無法維護。

如果我們在項目中,應用基於充血模型的 DDD 的開發模式,那對應的開發流程就完全不一樣了。在這種開發模式下,我們需要事先理清楚所有的業務,定義領域模型所包含的屬性和方法。領域模型相當於可復用的業務中間層。新功能需求的開發,都基於之前定義好的這些領域模型來完成。

越複雜的系統,對代碼的復用性、易維護性要求就越高,我們就越應該花更多的時間和精力在前期設計上。而基於充血模型的 DDD 開發模式,正好需要我們前期做大量的業務調研、領域模型設計,所以它更加適合這種複雜系統的開發。

重點回顧

平時做 Web 項目的業務開發,大部分都是基於貧血模型的 MVC 三層架構,這裏把它稱為傳統的開發模式。之所以稱之為“傳統”,是相對於新興的基於充血模型的 DDD 開發模式來說的。基於貧血模型的傳統開發模式,是典型的面向過程的編程風格。相反,基於充血模型的 DDD 開發模式,是典型的面向對象的編程風格。

不過,DDD 也並非銀彈。對於業務不複雜的系統開發來說,基於貧血模型的傳統開發模式簡單夠用,基於充血模型的 DDD 開發模式有點大材小用,無法發揮作用。相反,對於業務複雜的系統開發來說,基於充血模型的 DDD 開發模式,因為前期需要在設計上投入更多時間和精力,來提高代碼的復用性和可維護性,所以相比基於貧血模型的開發模式,更加有優勢。

思考

  • 對於舉的例子中,UserEntity、UserBo、UserVo 包含的字段都差不多,是否可以合併為一個類呢?

參考:

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如何使用C#調用C++類虛函數(即動態內存調用)

  本文講解如何使用C#調用只有.h頭文件的c++類的虛函數(非實例函數,因為非虛函數不存在於虛函數表,無法通過類對象偏移計算地址,除非用export導出,而gcc默認是全部導出實例函數,這也是為什麼msvc需要.lib,如果你不清楚但希望了解,可以選擇找我擺龍門陣),並以COM組件的c#直接調用(不需要引用生成introp.dll)舉例。

  我們都知道,C#支持調用非託管函數,使用P/Inovke即可方便實現,例如下面的代碼

[DllImport("msvcrt", EntryPoint = "memcpy", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
public static extern void memcpy(IntPtr dest, IntPtr src, int count);

不過使用DllImport只能調用某個DLL中標記為導出的函數,我們可以使用一些工具查看函數導出,如下圖

一般會導出的函數,都是c語言格式的。

  C++類因為有多態,所以內存中維護了一個虛函數表,如果我們知道了某個C++類的內存地址,也有它的頭文件,那麼我們就能自己算出想要調用的某個函數的內存地址從而直接call,下面是一個簡單示例

#include <iostream>

class A_A_A {
public:
    virtual void hello() {
        std::cout << "hello from A\n";
    };
};

//typedef void (*HelloMethod)(void*);

int main()
{
    A_A_A* a = new A_A_A();
    a->hello();

    //HelloMethod helloMthd = *(HelloMethod *)*(void**)a;
    
    //helloMthd(a);
    (*(void(**)(void*))*(void**)a)(a);

    int c;
    std::cin >> c;
}

(上文中將第23行註釋掉,然後將其他註釋行打開也是一樣的效果,可能更便於閱讀)
從代碼中大家很容易看出,c++的類的內存結構是一個虛函數表二級指針(數組,多重繼承時可能有多個),每個虛函數表又是一個函數二級指針(數組,多少個虛函數就有多少個指針)。上文中我們假使只知道a是一個類對象,它的第一個虛函數是void (*) (void)類型的,那麼我們可以直接call它的函數。

  接下來開始騷操作,我們嘗試用c#來調用一個c++的虛函數,首先寫一個c++的dll,並且我們提供一個c格式的導出函數用於提供一個new出的對象(畢竟c++的new操作符很複雜,而且實際中我們經常是可以拿到這個new出來的對象,後面的com組件調用部分我會詳細說明),像下面這樣

dll.h

class DummyClass {
private:
    virtual void sayHello();
};

dll.cpp

#include "dll.h"
#include <stdio.h>

void DummyClass::sayHello() {
    printf("Hello World\n");
}

extern "C" __declspec(dllexport) DummyClass* __stdcall newObj() {
    return new DummyClass();
}

我們編譯出的dll長這樣

讓我們編寫使用C#來調用sayHello

using System;
using System.Runtime.InteropServices;

namespace ConsoleApp2
{
    class Program
    {
        [DllImport("Dll1", EntryPoint = "newObj")]
        static extern IntPtr CreateObject();

        [UnmanagedFunctionPointer(CallingConvention.ThisCall)]
        delegate void voidMethod1(IntPtr thisPtr);

        static void Main(string[] args)
        {
            IntPtr dummyClass = CreateObject();
            IntPtr vfptr = Marshal.ReadIntPtr(dummyClass);
            IntPtr funcPtr = Marshal.ReadIntPtr(vfptr);
            voidMethod1 voidMethod = (voidMethod1)Marshal.GetDelegateForFunctionPointer(funcPtr, typeof(voidMethod1));
            voidMethod(dummyClass);

            Console.ReadKey();
        }
    }
}

(因為調用的是c++的函數,所以this指針是第一個參數,當然,不同調用約定時它入棧方式和順序不一樣)
下面有一種另外的寫法

using System;
using System.Reflection;
using System.Reflection.Emit;
using System.Runtime.InteropServices;

namespace ConsoleApp2
{
    class Program
    {
        [DllImport("Dll1", EntryPoint = "newObj")]
        static extern IntPtr CreateObject();

        //[UnmanagedFunctionPointer(CallingConvention.ThisCall)]
        //delegate void voidMethod1(IntPtr thisPtr);

        static void Main(string[] args)
        {
            IntPtr dummyClass = CreateObject();
            IntPtr vfptr = Marshal.ReadIntPtr(dummyClass);
            IntPtr funcPtr = Marshal.ReadIntPtr(vfptr);
            /*voidMethod1 voidMethod = (voidMethod1)Marshal.GetDelegateForFunctionPointer(funcPtr, typeof(voidMethod1));
            voidMethod(dummyClass);*/

            AssemblyName MyAssemblyName = new AssemblyName();
            MyAssemblyName.Name = "DummyAssembly";
            AssemblyBuilder MyAssemblyBuilder = AppDomain.CurrentDomain.DefineDynamicAssembly(MyAssemblyName, AssemblyBuilderAccess.Run);
            ModuleBuilder MyModuleBuilder = MyAssemblyBuilder.DefineDynamicModule("DummyModule");
            MethodBuilder MyMethodBuilder = MyModuleBuilder.DefineGlobalMethod("DummyFunc", MethodAttributes.Public | MethodAttributes.Static, typeof(void), new Type[] { typeof(int) });
            ILGenerator IL = MyMethodBuilder.GetILGenerator();

            IL.Emit(OpCodes.Ldarg, 0);
            IL.Emit(OpCodes.Ldc_I4, funcPtr.ToInt32());

            IL.EmitCalli(OpCodes.Calli, CallingConvention.ThisCall, typeof(void), new Type[] { typeof(int) });
            IL.Emit(OpCodes.Ret);

            MyModuleBuilder.CreateGlobalFunctions();

            MethodInfo MyMethodInfo = MyModuleBuilder.GetMethod("DummyFunc");

            MyMethodInfo.Invoke(null, new object[] { dummyClass.ToInt32() });

            Console.ReadKey();
        }
    }
}

上文中的方法雖然複雜了一點,但……就是沒什麼用。不用懷疑!

文章寫到這裏,可能有童鞋就要發問了。你說這麼多,tmd到底有啥用?那接下來,我舉一個栗子,activex組件的直接調用!
以前,我們調用activex組件需要做很多複雜的事情,首先需要使用命令行調用regsvr32將dll註冊到系統,然後回到vs去引用com組件是吧

  仔細想想,需要嗎?並不需要,因為兩個原因:

  • COM組件規定DLL需要給出一個DllGetClassObject函數,它就可以為我們在DLL內部new一個所需對象
  • COM組件返回的對象其實就是一個只有虛函數的C++類對象(COM組件規定屬性和事件用getter/setter方式實現)
  • COM組件其實不需要用戶手動註冊,執行regsvr32會操作註冊表,而且32位/64位會混淆,其實regsvr32隻是調用了DLL導出函數DllRegisterServer,而這個函數的實現一般只是把自己註冊到註冊表中,這一步可有可無(特別是對於我們已經知道某個activex的dll存在路徑且它能提供的服務時,如果你非要註冊,使用p/invoke調用該dll的DllRegisterServer函數是一樣的效果)

因此,假如我們有一個activex控件(例如vlc),我們希望把它嵌入我們程序中,我們先看看常規的做法(本文沒有討論帶窗體的vlc,因為窗體這塊兒又複雜一些),直接貼圖:

看起來很簡單,但當我們需要打包給客戶使用時就很麻煩,涉及到嵌入vlc的安裝程序。而當我們會動態內存調用之後,就可以不註冊而使用vlc的功能,我先貼出代碼:

using System;
using System.Runtime.InteropServices;

namespace ConsoleApp3
{
    class Program
    {
        [DllImport("kernel32")]
        static extern IntPtr LoadLibraryEx(string path, IntPtr hFile, int dwFlags);
        [DllImport("kernel32")]
        static extern IntPtr GetProcAddress(IntPtr dll, string func);

        delegate int DllGetClassObject(Guid clsid, Guid iid, ref IntPtr ppv);

        delegate int CreateInstance(IntPtr _thisPtr, IntPtr unkown, Guid iid, ref IntPtr ppv);

        delegate int getVersionInfo(IntPtr _thisPtr, [MarshalAs(UnmanagedType.BStr)] out string bstr);

        static void Main(string[] args)
        {
            IntPtr dll = LoadLibraryEx(@"D:\Program Files\VideoLAN\VLC\axvlc.dll", default, 8);
            IntPtr func = GetProcAddress(dll, "DllGetClassObject");
            DllGetClassObject dllGetClassObject = (DllGetClassObject)Marshal.GetDelegateForFunctionPointer(func, typeof(DllGetClassObject));

            Guid vlc = new Guid("2d719729-5333-406c-bf12-8de787fd65e3");
            Guid clsid = new Guid("9be31822-fdad-461b-ad51-be1d1c159921");
            Guid iidClassFactory = new Guid("00000001-0000-0000-c000-000000000046");
            IntPtr objClassFactory = default;
            dllGetClassObject(clsid, iidClassFactory, ref objClassFactory);
            CreateInstance createInstance = (CreateInstance)Marshal.GetDelegateForFunctionPointer(Marshal.ReadIntPtr(Marshal.ReadIntPtr(objClassFactory) + IntPtr.Size * 3), typeof(CreateInstance));
            IntPtr obj = default;
            createInstance(objClassFactory, default, vlc, ref obj);
            getVersionInfo getVersion = (getVersionInfo)Marshal.GetDelegateForFunctionPointer(Marshal.ReadIntPtr(Marshal.ReadIntPtr(obj) + IntPtr.Size * 18), typeof(getVersionInfo));
            string versionInfo;
            getVersion(obj, out versionInfo);

            Console.ReadKey();
        }
    }
}

  上文中的代碼有幾處可能大家不容易懂,特別是指針偏移量的運算,這裏面有比較複雜的地方,文章篇幅有限,下來咱們細細研究。

  從11年下半年開始學習編程到現在已經很久了,有時候會覺得沒什麼奔頭。其實人生,無外乎兩件事,愛情和青春,我希望大家能有抓住的,就不要放手。兩年前,我為了要和一個女孩子多說幾句話,給人家講COM組件,其實我連c++有虛函數表都不知道,時至今日,我已經失去了她。今後怕是一直會任由靈魂遊盪,半夢半醒,即是人生。

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在React舊項目中安裝並使用TypeScript的實踐

前言

本篇文章默認您大概了解什麼是TypeScript,主要講解如何在React舊項目中安裝並使用TypeScript。

寫這個的目的主要是網上關於TypeScript這塊的講解雖然很多,但都是一些語法概念或者簡單例子,真正改造一個React舊項目使用TypeScript的文章很少。

所以在這裏記錄下改造一個React項目的實踐。

博客內容部分參照 ,這個網站有官方文檔的中文版。

安裝TypeScript及相關庫

對於集成了TypeScript的腳手架可以略過這一步,這裏主要講一下如何將TypeScript集成到一個React腳手架中。

首先執行

npm install --save @types/react @types/react-dom

這一步主要是為了獲取react和react-dom的聲明文件,因為並不是所有的庫都有TypeScript的聲明文件,所以通過運行

npm install --save @types/庫名字

的方式來獲取TypeScript的聲明文件。

只有獲取了聲明文件,才能實現對這個庫的類型檢查。

如果你使用了一些其它的沒有聲明文件的庫,那麼可能也需要這麼做。

然後運行命令:

npm install --save-dev typescript awesome-typescript-loader source-map-loader

這一步,我們安裝了typescript、awesome-typescript-loader和source-map-loader。

awesome-typescript-loader可以讓Webpack使用TypeScript的標準配置文件tsconfig.json編譯TypeScript代碼。

source-map-loader使用TypeScript輸出的sourcemap文件來告訴webpack何時生成自己的sourcemaps,源碼映射,方便調試。

添加TypeScript配置文件

在項目根目錄下創建一個tsconfig.json文件,以下為內容示例:

{
  "compilerOptions": {
    "allowSyntheticDefaultImports": true, // 允許從沒有設置默認導出的模塊中默認導入。這並不影響代碼的輸出,僅為了類型檢查。
    "outDir": "./dist/", // 重定向輸出目錄
    "sourceMap": true, // 生成相應的 .map文件
    "noImplicitAny": true, // 在表達式和聲明上有隱含的 any類型時報錯。
    "module": "esnext", // 模塊引入方式
    "target": "esnext", // 指定ECMAScript目標版本
    "moduleResolution": "node", // 決定如何處理模塊
    "lib": [
      "esnext",
      "dom"
    ], // 編譯過程中需要引入的庫文件的列表。
    "skipLibCheck": true, //忽略所有庫中的聲明文件( *.d.ts)的類型檢查。
    "jsx": "react" // 在 .tsx文件里支持JSX
  },
  "include": [
    "./src/**/*", // 這個表示處理根目錄的src目錄下所有的.ts和.tsx文件,並不是所有文件
  ]
}

skipLibCheck非常重要,並不是每個庫都能通過typescript的檢測。

moduleResolution設為node也很重要。如果不這麼設置的話,找聲明文件的時候typescript不會在node_modules這個文件夾中去找。

更多配置文件信息可以參考:。

配置webpack

這裏列出一些TypeScript需要在webpack中使用的配置。

解析tsx文件的rule配置

示例如下:

module: {
    rules: [
      {
        test: /\.jsx?$/,
        exclude: /(node_modules)/,
        use: {
          loader: 'babel-loader',
          options: {
            presets: ['react', 'env', 'stage-0', 'stage-3'],
            plugins: [
              'transform-decorators-legacy',
              ['import', { libraryName: 'antd', style: 'css' }], // `style: true` 會加載 less 文件
            ],
          },
        },
      },
      { test: /\.tsx?$/, loader: "awesome-typescript-loader" }
      //...
    ]
    //...
}

其實就只是多加了一行:

{ test: /\.tsx?$/, loader: "awesome-typescript-loader" }

注意這一行需要加在解析jsx的rule下面,因為rule的執行順序是從下往上的,先解析tsx和ts再解析js和jsx。

當然用

enforce: 'pre'

調整過rule順序的可以不用在意這一點。

解決使用css-moudule的問題

如果代碼中使用了以下這種代碼:

import styles from './index.css'

那麼很可能報下面的錯:

Cannot find module './index.css'

解決方法就是在根目錄下新建文件一個叫declaration.d.ts的文件,內容為:

declare module '*.css' {
  const content: any;
  export default content;
}

這行代碼就是為所有的css文件進行聲明。

同時需要更改一下我們之前的tsconfig.json文件,將這個文件路徑放在include中:

"include": [
  "./src/**/*", 
  "./declaration.d.ts"
]

這個問題有通過安裝一些庫來解決的辦法,但是會給每個css生成一個聲明文件,感覺有點奇怪,我這裏自己考慮了一下採用了上面這種方法。

用於省略後綴名的配置

如果你慣於在使用

import Chart from './Chart/index.jsx'

時省略後綴,即:

import Chart from './Chart/index'

那麼在webpack的resolve中同樣需要加入ts和tsx:

resolve: {
  extensions: [".ts", ".tsx", ".js", ".jsx"]
},

引入Ant Design

實際上這個東西Ant Design的官網上就有怎麼在TypeScript中使用:。

那麼為什麼還是要列出來呢?

因為這裏要指出,對於已經安裝了Ant Design的舊項目而言(一般都是配了按需加載的吧),在安裝配置TypeScript時上面這個文檔基本沒有任何用處。

在網上可以搜到的貌似都是文檔中的方案,而實際上我們需要做的只是安裝ts-import-plugin。

npm i ts-import-plugin --save-dev

然後結合之前的 awesome-typescript-loader ,在webpack中進行如下配置

const tsImportPluginFactory = require('ts-import-plugin')

module.exports = {
  // ...
  module: {
    rules: [
      {
        test: /\.tsx?$/,
        loader: "awesome-typescript-loader",
        options: {
          getCustomTransformers: () => ({
            before: [tsImportPluginFactory([
              {
                libraryName: 'antd',
                libraryDirectory: 'lib',
                style: 'css'
              }
            ])]
          }),
        },
        exclude: /node_modules/
      }
    ]
  },
  // ...
}

配置完成,修改前的準備

注意,直到這一步,實際上您的項目在編譯過程中仍然沒有用到TypeScript。

因為我們這裏只會用TypeScript處理.ts和.tsx後綴的文件,除非在配置中將allowJs設為true。

在使用之前,默認您已經對TypeScript語法有了了解,不了解可以參考:。

也就是說,經過了上面的這些步驟,您的原有代碼在不改動後綴的情況下應該是可以繼續用的。

如果要使用TypeScript,那麼新建tsx和ts文件,或者修改原有的文件後綴名即可。

接下來會列出一些典型的修改示例。

函數式組件的修改示例(含children)

import React from 'react'
import styles from './index.css'

interface ComputeItemProps {
  label: string;
  children: React.ReactNode;
}

function ComputeItem({ label, children }: ComputeItemProps) {
  return <div className={styles['item']}>
    <div className={styles['label']}>{label}:</div>
    <div className={styles['content']}>{children}</div>
  </div>
}
export default ComputeItem

這個例子中語法都可以在TypeScript的官網查到,唯一需要注意的是children的類型是React.ReactNode。

class組件修改示例(含函數聲明,事件參數的定義)

import React from 'react'
import styles from './index.css'

interface DataSourceItem {
  dayOfGrowth: string;
  netValueDate: string;
}

interface ComputeProps {
  fundCode: string;
  dataSource: DataSourceItem[];
  onChange(value: Object): void;
}

export default class Compute extends React.Component<ComputeProps, Object> {
  // 改變基金代碼
  handleChangeFundCode = (e: React.ChangeEvent<HTMLInputElement>) => {
    const fundCode = e.target.value
    this.props.onChange({
      fundCode
    })

  }  
  render() {
      //...
    );
  }
}

這個例子展示如何聲明class組件:

React.Component<ComputeProps, Object>

語法雖然看起來很怪,但是這就是TypeScript中的泛型,以前有過C#或者Java經驗的應該很好理解。

其中,第一個參數定義Props的類型,第二個參數定義State的類型。

而react的事件參數類型應該如下定義:

React.ChangeEvent<HTMLInputElement>

這裏同樣使用了泛型,上面表示Input的Change事件類型。

而組件的Prop上有函數類型的定義,這裏就不單獨列出來了。

這幾個例子算是比較典型的TypeScript與React結合的例子。

處理window上的變量

使用寫在window上的全局變量會提示window上不存在這個屬性。

為了處理這點,可以在declaration.d.ts這個文件中定義變量:

// 定義window變量
interface Window{
  r:string[]
}

其中r是變量名。

總結

本來還想再多寫幾個示例的,但是Dota2版本更新了,導致我不想繼續寫下去了,以後如果有時間再更新常用的示例吧。

本篇文章只專註於在React舊項目中安裝並集成TypeScript,盡可能做到不涉及TypeScript的具體語法與介紹,因為介紹這些東西就不是一篇博客能搞定的了。

文章如有疏漏還請指正,希望能幫助到在TypeScript面前遲疑的你。

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物聯網架構成長之路(47)-利用GitLab實現CI持續集成

0.前言
  前段時間,考慮到要練習部署一套CI/CD的系統。一開始考慮到Jenkins,隨着這两天的了解,發現最新版的GitLab已經提供有CI/CD集成了。所以本次博客,乾脆一步到位,直接用GitLab裏面的CI/CD模塊。Jenkins可能需要更高級的應用場合。經過測試GitLab自帶的功能完全符合我的需求。

1. 安裝GitLab和GitLab-CI(gitlab-runner)
  英語比較好的,可以直接看官方文檔。https://docs.gitlab.com/omnibus/docker/#install-gitlab-using-docker-compose https://docs.gitlab.com/ee/ci/quick_start/README.html
  下面提供我使用的 docker-compose.yml

 1 version: '3'
 2 services:
 3     gitlab:
 4         image: twang2218/gitlab-ce-zh:latest
 5         #image: gitlab/gitlab-ce:rc
 6         restart: always
 7         hostname: '172.16.23.203'
 8         environment:
 9             GITLAB_OMNIBUS_CONFIG: |
10                 external_url 'http://172.16.23.203:8929'
11                 gitlab_rails["time_zone"] = "Asia/Shanghai"
12         ports:
13             - 8929:8929
14             - 1080:80
15             - 1443:443
16             - 1022:22
17         volumes:
18             - /root/workspace/docker/gitlab/1/config:/etc/gitlab
19             - /root/workspace/docker/gitlab/1/logs:/var/log/gitlab
20             - /root/workspace/docker/gitlab/1/data:/var/opt/gitlab
21     gitlab-runner:
22         image: gitlab/gitlab-runner:latest
23         restart: always
24         volumes:
25             - /root/workspace/docker/gitlab/2/config:/etc/gitlab-runner
26             - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock

  執行docker-compose up -d 就運行起來,幾點需要說明的
    1. gitlab的image,可以選擇中文版或者英文版
    2. hostname 這裏指定本機IP地址
    3. gitlab環境變量,external_url表示提供訪問的IP和端口,時區配置上海
    4. 端口映射,默認是80端口,由於我上面配置了8929,所以映射8929到Host主機
    5. volumes 配置持久化數據
    6. 這裏的/var/run/docker.sock 要映射到主機,因為會用到主機的一些資源,同時還會在docker裏面安裝docker
  下面是運行效果,第一次運行會比較久,因為要拉取鏡像和初始化GitLab

2. 登錄使用GitLab
  首次登錄,設置密碼。 登錄默認用戶名是root
  利用模版,新建一個Spring項目

  利用IDE,或者其他工具,或者直接在GitLab修改代碼

3. 配置CI/CD,把機器(gitlab-runner)註冊到GitLab中
  可以在項目配置CI/CD機器,也可以在個人所有項目下配置,也可以由管理員配置所有項目下CI/CD機器。原理和流程都是一樣的,只是比Jenkins更加細粒度控制而已。

  進入gitlab-runner的Docker,執行初始化命令 gitlab-ci-multi-runner register,完整命令如下:

1 sudo docker exec -it gitlab-runner gitlab-ci-multi-runner register

  需要錄入的信息,安裝上圖進行,填寫,後續還可以修改。

  如果需要修改,可以修改之前volumes配置的路徑下, config/config.toml

 

 1 concurrent = 1
 2 check_interval = 0
 3 
 4 [session_server]
 5   session_timeout = 1800
 6 
 7 [[runners]]
 8   name = "myRunner"
 9   url = "http://172.16.23.203:8929/"
10   token = "96beefdaa54832b0c8369ffa3811c9"
11   executor = "docker"
12   [runners.custom_build_dir]
13   [runners.docker]
14     tls_verify = false
15     image = "docker:latest"
16     privileged = true
17     disable_entrypoint_overwrite = false
18     oom_kill_disable = false
19     disable_cache = false
20     volumes = ["/cache", "/root/.m2:/root/.m2", "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"]
21     shm_size = 0
22   [runners.cache]
23     [runners.cache.s3]
24     [runners.cache.gcs]

 

  上面這個是配置文件,裏面有幾個注意點
    1. privileged 這裏要配置 true,因為要在docker裏面安裝docker
    2. /root/.m2 這個是配置maven的倉庫使用宿主主機的緩存,這樣就不用每次CI都要下載依賴
    3. /var/run/docker.sock 這個也要配置,在構建dockerfile的時候會用到
  還有一個需要配置的就是,這個Runner需要設置tag,這個是標識Runner的名稱。在.gitlab-ci.yml中會用到

4. 配置CI/CD
  默認GitLab是啟用該功能的,根目錄配置新增 .gitlab-ci.yml 文件,然後每次git push,都會觸發CI持續集成。當然可以在yml配置,在主線master觸發。
  來個簡單的配置,測試一下

 1 image: maven:3-jdk-8
 2 cache:
 3     paths:
 4         - .m2/repository
 5 test:
 6     stage: test
 7     script:
 8         - mvn package
 9     tags:
10         - tag

  上面這個配置,寫到.gitlab-ci.yml然後提交到repo,我們提交該文件到gitlab對應項目上去。

1 git add .gitlab-ci.yml
2 git commit -m "Add .gitlab-ci.yml"
3 git push origin master

  如果嫌慢,pom.xml 可以換個阿里源

 1         <repository>
 2             <id>maven-ali</id>
 3             <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
 4             <releases>
 5                 <enabled>true</enabled>
 6             </releases>
 7             <snapshots>
 8                 <enabled>true</enabled>
 9                 <updatePolicy>always</updatePolicy>
10                 <checksumPolicy>fail</checksumPolicy>
11             </snapshots>
12         </repository>

  一提交,就會觸發自動構建

  可以看到整個構建過程,如果出現錯誤,也是到這個日誌裏面排查問題。

 

 

5. 測試、打包、發布
  這一步,我們實現一個簡單的測試、打包、發布
5.1 增加 Dockerfile

1 FROM openjdk:8-jdk-alpine
2 VOLUME /tmp
3 COPY  target/demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar app.jar
4 ENV PORT 5000
5 EXPOSE $PORT
6 ENTRYPOINT ["java","-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom","-Dserver.port=${PORT}","-jar","/app.jar"]

5.2 修改 .gitlab-ci.yml

 1 image: maven:3-jdk-8
 2 
 3 variables:
 4     DOCKER_TAG: test/demo-spring:0.1
 5 
 6 cache:
 7     paths:
 8         - .m2/repository
 9 
10 stages:
11     - test
12     - package
13     - deploy
14 
15 test:
16     stage: test
17     tags:
18         - tag
19     script:
20         - mvn test
21 
22 package:
23     stage: package
24     tags:
25         - tag
26     script:
27         - mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
28     artifacts:
29         paths:
30             - target/*.jar
31 
32 deploy:
33     image: docker:latest
34     stage: deploy
35     services:
36         - docker:dind
37     tags:
38         - tag
39     script:
40         - docker version 
41         - docker build -t $DOCKER_TAG .
42         - docker rm -f test || true
43         - docker run -d --name test -p 5000:5000 $DOCKER_TAG

  那個artifacts.paths 配置,提交target目錄下的文件到下一個流水線,因為不同流水線,由於是基於Docker,所以每一步都是隔離的。同時,上傳的附件還可以在構建成功后,在流水線pipelines界面進行下載。每一步的image都是可以指定的,那個tags也是可以指定的。可以提交到不同的機器進行構建。
  上面一共就三步流程,先test(測試),然後package(打包編譯),最後deploy(發布測試)。前兩個比較好理解,就是maven的基本命令。最後那個deploy就是利用docker裏面的docker來進行打包成docker,然後運行起來,作為測試發布。
  更新代碼.gitlab-ci.yml,然後提交,觸發持續集成。

  查看構建日誌

  查看宿主機鏡像和運行狀態

  查看瀏覽器,已經發布到測試環境了

5.3 釘釘通知

 1 image: maven:3-jdk-8
 2 
 3 variables:
 4     DOCKER_TAG: test/demo-spring:0.1
 5 
 6 cache:
 7     paths:
 8         - .m2/repository
 9 
10 stages:
11     - test
12     - package
13     - deploy
14     - notify
15 
16 test:
17     stage: test
18     tags:
19         - tag
20     script:
21         - mvn test
22 
23 package:
24     stage: package
25     tags:
26         - tag
27     script:
28         - mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
29     artifacts:
30         paths:
31             - target/*.jar
32 
33 deploy:
34     image: docker:latest
35     stage: deploy
36     services:
37         - docker:dind
38     tags:
39         - tag
40     script:
41         - docker version 
42         - docker build -t $DOCKER_TAG .
43         - docker rm -f test || true
44         - docker run -d --name test -p 5000:5000 $DOCKER_TAG
45 
46 notify:
47     image: appropriate/curl:latest
48     stage: notify
49     tags:
50         - tag
51     script: "curl 'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=d6c15304c1***************************************' -H 'Content-Type: application/json' -d '{\"msgtype\": \"text\", \"text\": {\"content\": \"功能已更新部署至測試環境\"}}' "

  有了這個通知,就可以做很多事情了,寫個腳本,封裝成一個Docker 鏡像,可以發送釘釘,發送郵件,可以對接到第三方系統等。

  更多高級應用,如集成之前了解的Harbor,Rancher。使整個系統更加強大,更加智能化。

 

參考資料
  
  
  
  
  

本文地址:
本系列目錄:
個人主頁:

volumes

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Jetpack 提供免費 Asset CDN 為你的 WordPress 核心檔案分流加速

如果有經常閱讀免費資源網路社群的架站相關教學,應該知道我相當重視速度,而提升網站載入速度方法很多,最基本的是使用更快、更好的網站空間,例如 Cloudways 協助使用者部屬最佳化 WordPress 環境,除此之外,選用 Cloudflare 這類 CDN 服務不但能強化網站安全,更重要的是利用各區域節點達到加速、節省流量等效果,對於架站的基礎建設來說是非常值得投入的選項。

如果你本身使用 WordPress 架站,特別推薦官方提供的 Photon CDN 免費功能(這是包含在 Jetpack 外掛程式的其中一個模組),可針對圖片分流加速,雖然會犧牲圖片品質,但能大幅降低流量耗費,如果搭配延遲載入(Lazy Load)等功能將有非常棒的效果,不過也不是毫無缺點,例如圖片會因壓縮而稍微降低畫質,除此之外,快取(Cache)期限永久不失效,若是圖片編輯更新,只能重新命名圖片才能獲取新的圖片檔案。

以往 Photon CDN 只能針對 PNG、JPG 或 GIF 圖片格式進行處理,最近在 Jetpack 6.6 更新後確定加入一項全新「Asset CDN」模組,簡單來說,這是對 WordPress 核心和 Jetpack 相關檔案進行分流加速的新功能,可以透過 WordPress 官方的 CDN 伺服器處理 CSS、JS 檔案,不過僅止於 WordPress 核心及 Jetpack 檔案,像是 jQuery、Genericons、Dashicons 和一些在 Jetpack 外掛模組中會用到的檔案。

雖然 Asset CDN 不支援佈景主題或第三方檔案,但站長們會發現 WordPress 網站開啟時會載入不少核心檔案,如果又有使用 Jetpack 外掛的話那麼檔案會更多,開啟 Asset CDN 將能夠直接取代鏈結並改由 WordPress CDN 提供檔案,降低主機負載,獲取檔案也有加速及壓縮效果。

目前這個模組還在測試階段,必須透過特殊方式才能將它啟用,或許也還不夠完善,有興趣的話可以照著本文教學將它啟用,即可在網站中測試這個全新的加速功能。

外掛名稱:Jetpack by WordPress
外掛鏈結:https://zh-tw.jetpack.com/

使用教學

STEP 1

開啟 WordPress 控制台,從「外掛」的「安裝外掛」中找到 Jetpack by WordPress.com 功能,接著點選「立即安裝」即可將它下載、安裝到你的網站中。

如果沒有外掛選項,有可能你使用的是 WordPress.com,WordPress.com 和 WordPress 不同,可以參考「當 WordPress 遇上 WordPress.com:它們是相同的嗎?」瞭解兩者的差異。

STEP 2

啟用後會先出現 Jetpack 設定畫面,點選「設定 Jetpack」開始進行,這個外掛比較特別的是必須連結使用者的 WordPress.com 帳號,如此一來才能使用相關模組。

WordPress.com 免費註冊、申請帳號過程並不算太困難,連結後會跳出是否允許以某個身分連結 WordPress 網站的提示訊息,核准後會跳到方案規格,目前免費版在頁面下方,點選「免費開始使用」就能跳過付費並免費使用 Jetpack 相關功能。

STEP 3

設定完 Jetpack 並在網站中開始運作後,點選 WordPress 控制台左側選單的 Jetpack 並找到「設定」選項,接著將網頁拉到最下方,點選「偵錯」鏈結(灰色文字不是很明顯請自己找一下)。

稍待片刻,Jetpack 會測試網站是否可以正常連接,這部分結果無論為何並不影響到接下來的使用,有些伺服器可能會有防火牆或一些阻擋規則,但只要能將網站和 WordPress 帳號連接就沒問題。

將頁面往下拖曳,點選「存取您網站上可用的 Jetpack 完整模組清單」鏈結。

STEP 4

從模組列表中找到「Asset CDN」並點選「啟用」後就能開啟此功能,因為這個模組還在測試階段,必須使用此方法才能找到開啟,未來如果加入 Jetpack 成為正式版就不用這麼做,直接於控制台將它啟用即可。

開啟 Asset CDN 後,返回 WordPress 前台檢視原始碼,就能看到原有 WordPress 核心檔案及 Jetpack 相關檔案路徑改為從 https://c0.wp.com/ 獲取檔案,看起來會像這樣:

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CommentBox.io 沒有廣告、不追蹤用戶隱私的網站留言系統

通常做了一個網站後,開發者會加入互動功能,最常見的包括社交網站按鈕和留言討論區,如果你是使用 WordPress 架站,預設情況下就已經內建迴響機制,若你覺得功能太陽春還可以透過 Jetpack Comments 模組強化,讓留言者使用自己的社交網站帳號登入,不用重新註冊帳號,當然也有不少提供留言框的服務,例如老牌的 Disqus,後來被收購後已經不太推薦使用。

其實最簡單、快速的方法是使用 Facebook Comments 留言外掛程式,但我知道有些人堅持不用臉書,而且沒有 Facebook 帳號又無法匿名回覆,因此臉書留言框可能不適合所有網站類型使用。如果你想找一個更穩定、可靠的第三方留言功能,可以研究一下這個新服務。

本文要推薦的「CommentBox.io」是一款第三方留言外掛,功能淺顯易懂,就是讓使用者可以在頁面下方留言或進行討論,設計風格簡約,適用於各種網站樣式,更重要的是 CommentBox.io 沒有廣告、不收集使用者 Email,任何人都可以透過和第三方服務帳戶連結,快速登入進行留言。也支援匿名留言功能。

如果你未來想轉換到其他留言平台,CommentBox.io 亦能將留言備份匯出,不會將使用者綁在平台上進退兩難,這些都可以在控制台內自行操作完成。

CommentBox.io 本身提供免費和付費方案(每月 $10 美元),兩者差別在於免費方案有每個月最多一百篇留言的限制,不過對於小網站或單一頁面來說其實沒什麼影響,如果需要更強大的留言審核功能,還可考慮付費升級 Moderation Plus,一般來說預設的留言管理工具就已經很夠用。

網站名稱:CommentBox.io
網站鏈結:https://commentbox.io/

使用教學

STEP 1

首先開啟 CommentBox.io 網站,點選右上角的 Dashboard 或找到 Sign Up 註冊帳號按鈕,有四種註冊方式,包括使用第三方 Facebook、Twitter 或 Google 帳戶登入或是以 Email 註冊,無論使用那一種方式仍必須回到信箱點選信中的確認鏈結。

STEP 2

註冊登入 CommentBox.io 控制台,第一次使用必須先建立一個專案,填入你的網站名稱和網域名稱,先設定一下 Email 通知功能,看看有沒有需要在自動核准留言、有留言等待審核或有留言被標記為垃圾訊息時收取郵件提醒。

預設情況下所有留言都會自動核准、出現在留言系統中,如果你希望可以手動審核每一則留言,可調整成「Manual」,在沒有審核通過前不會顯示出來,不過缺點就是會比較耗費時間,留言也無法即時,另有折衷方案「Granular」只在內容包括鏈結、留言者被其他網站封鎖或匿名留言等情況下才會需要手動審核。

STEP 3

建立專案後 CommentBox 會給出一個「Project ID」,每個使用者每個網站的 ID 都是獨一無二,稍候在將留言框加入網站時會用到。

STEP 4

點選「Embed Instructions」查看網站提供的內嵌說明,裡頭會有各種在網站放入留言框的方式,簡單來說,只要塞入一個 .js 文件,以 HTML 方式放入一個特定 div 標籤即可在該位置載入 CommentBox.io 留言框。

想測試留言框也可以在 CommentBox.io 網站首頁下方找到這項功能。

 

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NGINXConfig 網頁伺服器 NGINX 設定檔產生器,依需求產生各種 conf 檔

十年前開始自己研究架站,跟很多人一樣都是從 Apache 開始,後來出現 Nginx 後普遍的作法是將它拿來做反向代理(Reveres Proxy),既有的網頁伺服器就會退居後端,由前端的 Nginx 負責相關工作,依照經驗可以提升網站速度,亦能降低負載,在原有硬體規格上承載更多的訪客同時上線(Nginx 本身還能夠針對靜態檔案進行快取)。因為我最初是從 Apache 開始學習,早期都得和設定檔奮戰,一直到 Nginx 我才發現它的設定檔夠簡潔,簡單到我好像無法直接編修。

這可能是許多 Nginx 使用者的心聲,即使設定檔很簡潔但在編寫時並不那麼容易,必須去找一些範例動手修改,尤其是從 Apache 轉到 Nginx 都很希望有個轉換工具將設定檔轉為 Nginx 適用版本,可惜大多數情況下還是得花時間自行檢視和編寫,後來我乾脆都用 ServerPilot 或 Cloudways 這類自動化佈署服務,可以省下更多時間,避免出錯。

不過如果你想研究架站,想要手動建置 Nginx 網頁伺服器,即使再困難的設定檔都得硬著頭皮挑戰一下,接下來「NGINXConfig.io」是你必須收藏起來的「神兵」!

這是一款開放原始碼免費線上工具,用途是讓使用者快速產生 Nginx 所需要的各種設定檔,聽起來非常酷對吧?NGINXConfig 透過網頁介面讓使用者進行相關設定,最終產生對應的各個 .conf 檔,還能將產生的所有設定檔下載備份。

依照 NGINXConfig 說明,這個工具可以設定的項目包括網站基本選項、HTTPS、安全相關選項、PHP、Python、Routing、Cache、Reverse Proxy、Logging 等等,已經內建幾種常用的架站項目,例如前後端、Node.js、單頁面應用程式、WordPress、Drupal 和 Magento,點選後可針對該項需求先啟用特定選項。

網站名稱:NGINXConfig
網站鏈結:https://nginxconfig.io/

使用教學

STEP 1

下圖就是 NGINXConfig 操作介面,主要設定選項集中在網頁上半部,中間有一些常用到的指令和說明註解。

在上方選項進行相關設定,下方的 .conf 設定檔就會即時更新。

STEP 2

NGINXConfig 主要設定項目都以標籤方式顯示於上方,包括一般網站設定、HTTPS、安全性、PHP、Python、Routing、Cache 和 Reverse Proxy 等等,如果有架站經驗的話應該不會太難懂,比較棒的是欄位上也有範例格式可供參考。

如果 Nginx 網頁伺服器要拿來運作特定程式,NGINXConfig 也提供一些選項,點選後就會預先選取所需的相關功能,例如選取 WordPress 後會啟用 WordPress 規則。

STEP 3

NGINXConfig 特色是讓原有的 Nginx 設定檔變得更容易理解。

像是 HTTPS、HTTP/2、Force HTTPS、HSTS 等等選項可能在 Nginx 都不是那麼容易編寫,透過 NGINXConfig 讓選項變成互動式開關,只要在網頁中切換,下方的設定檔就會即時更新。

最後,將 .conf 設定檔複製、貼回自己網頁伺服器對應的路徑,重新啟動 Nginx 就能夠完成套用修改。當然細節部分我就不在文章裡多做闡述,本文是想推薦 NGINXConfig 這款 Nginx 設定檔產生器,至於要怎麼樣安裝、架設 Nginx 伺服器可能得自行去其他更專業的網站爬文。

STEP 4

如果你想將辛苦修改好的設定檔備份、保存下來,切換到「Tools」可以找到打包下載為 ZIP 格式的下載工具,比較特別的是 NGINXConfig 內建分享功能,找到底下的分享網址還能將相關設定值透過鏈結傳給其他人檢視。

值得一試的三個理由:

  1. 協助使用者快速產生 Nginx 設定檔
  2. 可針對特定需求或程式先起用特定選項
  3. 設定檔可下載備份為 Zip 格式或產生分享鏈結

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