YML

前言 我发现一旦手头的项目变多，且随着项目复杂度的提升，本来编码就已经是个够头痛的问题，再加上部署到生产环境就更心累了 😵。 之前在公司实习时，有一个 依据用户输入网址进行截屏 的项目，同时包含了 React 应用和 Node 应用。 部署 React 应用比较方便，只要通过 scp 将 build 后的 dist 目录放置在服务器上。 而 Node 应用则较为复杂： 由于它使用 TS 编写，同样需要将 build 后 dist 目录放置在服务器上 在根目录下新建目录并使用 chmod 修改权限，用于暂时放置截屏快照 更新 npm 包 重启 PM2（Node 进程管理工具） 在项目初期，版本迭代非常快，我每天都要反复执行以上步骤数次，waste time! 何况，在标准的开发流程中，我们还需引入 单元测试 、 覆盖率报告 、 代码风格检测 ……，并将应用部署到 不同环境的服务器 （开发、测试、生产）中，这无疑是一项繁琐的工作，本着 不想当运维的前端不是一个好全栈 的核心思想，我迫切需要解放我的双手。 TIP：结尾有源码链接 CI & CD 所谓前人栽树，后人乘凉，我的诉求早就在开发领域中被定义为两个专有名词： 持续集成（Continuous Integration），简称 CI 持续部署（Continuous Deployment），简称 CD 听起来很高大上

第一章 需求分析 计划在Team的开源项目里加入Redis实现缓存处理，因为业务功能已经实现了一部分，通过写Redis工具类，然后引用，改动量较大，而且不可以实现解耦合，所以想到了Spring框架的AOP(面向切面编程)。 开源项目： https://github.com/u014427391/jeeplatform 欢迎star(收藏) 第二章 SpringBoot简介 Spring框架作为JavaEE框架领域的一款重要的开源框架，在企业应用开发中有着很重要的作用，同时Spring框架及其子框架很多，所以知识量很广。 SpringBoot：一款Spring框架的子框架，也可以叫微框架，是2014年推出的一款使Spring框架开发变得容易的框架。学过Spring框架的都知识，Spring框架难以避免地需要配置不少XMl，而使用SpringBoot框架的话，就可以使用注解开发，极大地简化基于Spring框架的开发。SpringBoot充分利用了JavaConfig的配置模式以及“约定优于配置”的理念，能够极大的简化基于SpringMVC的Web应用和REST服务开发。 第三章 Redis简介 3.1 Redis安装部署(Linux) Redis安装部署的可以参考我的博客(Redis是基于C编写的，所以安装前先安装gcc编译器)： http://blog.csdn.net

dgraph 简介 dgraph 使用示例(基于 golang) golang client 安装 创建 schema 数据的 CURD 事务 总结 dgraph 简介 dgraph 是基于 golang 开发的开源的分布式图数据库. 诞生时间不长, 发展却很迅速. 目前是 v20.x 版本, dgraph 集群主要包含 3 种节点: Zero: 是集群的核心, 负责调度集群服务器和平衡服务器组之间的数据 Alpha: 保存数据的 谓词 和 索引 . 谓词包括数据的 属性 和数据之间的 关系 ; 索引是为了更快的进行数据的过滤和查找 Ratel: dgraph 的 UI 接口, 可以在此界面上进行数据的 CURD, 也可以修改数据的 schema 通过增加 Alpha 的数量完成 dgraph 的水平扩展. dgraph 是 golang 开发的, 所以部署非常简单, 更简单的方式是使用 docker docker pull dgraph/dgraph:latest 然后配置一个 docker-comopse.yml, 一键启动 dgraph 服务: version: "3.2" services: zero: image: dgraph/dgraph:latest volumes: - type: volume source: dgraph target: /dgraph

背景 常用的数据库有mysql,oracle,sql server还有非关系型数据库Redis等,如果希望一套框架能在不同的数据库平台上都能正常运行,而且希望不用做多大的改动. 设计思路 可以将数据库操作抽象成接口,又具体的实现类去完成数据库操作,对用不同的数据库调用不同的实现类,为了兼容mybatis框架,我的设计如下。在传统的框架基础上多加一层daoService，只用于对数据库操作。 后面实现需要知道的知识 1 Autowired注解：最常用的注解之一，该注解根据type注入，如果一个类有多个实现时，将报错； 2 Qualifier注解：与Autowired配合使用，当出现多个实现时，使用该注解指定具体实现类， 指定的实现类的BeanDifition的AutowireCandidate必须为true,否则会报错，找不到实现类，当然该属性默认是true,只是在我们这个系统中，将改变这个属性 2-1 在实际使用时，发现这样会有bug,列：如果db_type=mysql ，@Qualifier("xmlUserService")时，由于指定的实例不存在，系统启动时就会报错，对拦截器重新修改为设置Primary属性，当系统中用户没有指定时，我们就将与db_type相等的实现类的Primary设为 3 Primary注解：当有多个实现时，标记有该注解的实现类为主要类

1. Easy Rules 概述 Easy Rules是一个Java规则引擎，灵感来自一篇名为《 Should I use a Rules Engine? 》的文章 规则引擎就是提供一种可选的计算模型。与通常的命令式模型（由带有条件和循环的命令依次组成）不同，规则引擎基于生产规则系统。这是一组生产规则，每条规则都有一个条件（condition）和一个动作（action）———— 简单地说，可以将其看作是一组if-then语句。 精妙之处在于规则可以按任何顺序编写，引擎会决定何时使用对顺序有意义的任何方式来计算它们。考虑它的一个好方法是系统运行所有规则，选择条件成立的规则，然后执行相应的操作。这样做的好处是，很多问题都很自然地符合这个模型： if car.owner.hasCellPhone then premium += 100 ; if car.model.theftRating > 4 then premium += 200 ; if car.owner.livesInDodgyArea && car.model.theftRating > 2 then premium += 300; 规则引擎是一种工具，它使得这种计算模型编程变得更容易。它可能是一个完整的开发环境，或者一个可以在传统平台上工作的框架。生产规则计算模型最适合仅解决一部分计算问题

springboot 版本 2.0.8.RELEASE <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId> <version>2.0.8.RELEASE</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> 参考文章： https://nacos.io/zh-cn/docs/quick-start-spring-cloud.html 是使用Nacos Spring Cloud方式配置的，为什么是不使用springboot ,因为springboot加代码，自己手动注册。 服务端用的是1.1.4，因为1.2.0要用户认证 1、配置 1.1添加依赖包 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId> <version>0.2.1.RELEASE</version> </dependency> 1.2添加文件bootstrap.properties，内容

使用SpringBoot框架开发，读取配置是少不了的，那么你会读取配置吗？你会写配置吗？List？Map？ 1 目的 本节我们要解决如下几个问题： 如何使用Spring Boot读取配置文件？有哪些方式？ 常用的几种数据结构，如字符串、整数、List、Map，如何配置？如何读取？ 如何自定义配置文件的路径？ 2 读配置文件 <br />Spring Boot默认的配置文件有两种格式： application.properties 和 application.yml 。 查找顺序是首先从 application.properties 查找，如果找不到，再查找 application.yml 。<br /> <br />优先级： application.properties > application.yml 。 2.1 使用 @Value 读取配置 配置如下： erwin.name=冯文议 erwin.age=20 erwin.sex=男 erwin.english-name=Erwin Feng erwin.birthday=1992/02/26 erwin.like=movie,game,music,tea,travel erwin.visitedCities=巴中,揭阳,广州,从化,成都,三亚,上海,杭州,北京 erwin.moreOther={myWeb:'https:/

参考文章： 从零搭建Prometheus监控报警系统 什么是Prometheus? Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。 Prometheus目前在开源社区相当活跃。 Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。 Prometheus的特点 多维度数据模型。 灵活的查询语言。 不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。 通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。 可以通过中间网关进行时序列数据推送。 通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。 支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等。 官网地址： https://prometheus.io/ 架构图 基本原理 Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控

SpringBoot源码分析 + 自定义Starter 注：这里我先讲源码~其实讲完源码，你就懂了为什么可以自定义Starter 源码分析 @SpringBootApplication注解------->组合注解 由以下注解组成： 其中@Targer 、@Retention、@Document、@Inherited四个注解为元注解 @Inherited ：父类有标注这个注解，那么子类不需要明确写出来就相当于标注了这个注解。相当于继承。 @SpringBootConfiguration ：也是一个组合注解。从源码里可以看到他是由三个元注解+@Configuration组成的一个组合注解。所以其实 它和@Configuration是一个意思，是springboot自己的注解配置 @ComponentScan ：扫描~没有指定的情况下，从当前类所在包的开始扫描，也就是扫描当前包及子孙包。如果包太多，可以通过下面两个方法来指定包括或者忽略哪些包，过滤器的作用。 //包括 Filter [ ] includeFilters ( ) default { } ; //忽略 Filter [ ] excludeFilters ( ) default { } ; 重点 ：ComponentScan它不做配置扫描的工作，具体的配置扫描由@EnableAutoConfiguration来做。

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 【编者的话】最近因为云原生日志收集的需要，我们打算使用Filebeat作为容器日志收集工具，并对其进行二次开发，因此笔者将谈谈Filebeat收集日志的那些事儿。本文不涉及过具体的源码分析，希望通过阅读您可以了解Filebeat的基本使用方法和原理，姑且算是Filebeat的入门吧。 前言 开源日志收集组件众多，之所以选择Filebeat，主要基于以下几点： 功能上能满足我们的需求：收集磁盘日志文件，发送到Kafka集群；支持多行收集和自定义字段等； 性能上相比运行于JVM上的Logstash和Flume优势明显； Filebeat基于Golang 技术栈，二次开发对于我们来说有一定的技术积累； 部署方便，没有第三方依赖。 Filebeat能做什么 简单来说Filebeat就是数据的搬运工，只不过除了搬运还可以对数据作一些深加工，为业务增加一些附加值。 Filebeat可以从多种不同的上游input中接受需要收集的数据，其中我们最常用的就是log input，即从日志中收集数据； Filebeat对收集来的数据进行加工，比如：多行合并，增加业务自定义字段，json等格式的encode; Filebeat将加工好的数据发送到被称为output的下游