前言 最近需要实现一个功能,动态刷新线上数据源环境,下面来使用Apollo配置中心和Spring提供的AbstractRoutingDataSource来实现. 具体实现 Apollo是携程开源的统一配置中心,和springboot无缝衔接并且不需要安装其他软件就可以直接使用,可以实时推送最新的配置文件.Spring提供的AbstractRoutingDataSource用于动态管理数据源,可以动态更新数据源,一般数据库的读写分离也是用这个抽象类实现的. 对Apollo不熟悉的可以先了解一下,G

本机的RAD运行的工程可以通过修改jpa中的persistence中的jni修改数据源: 对于通过was控制台部署的ear需要在was控制台:资源--jdbc 修改数据源

因项目需要能动态修改数据源的配置,及修改后不用重启整个应用.使用的数据源是apache的BasicDataSource,网上千篇一律的是如下实现: BasicDataSource bds=getDataSource();  try{   bds.close();     }  catch(Exception e){   e.printStackTrace();  }  bds.setUsername("sa");  bds.setPassword("admin");

改造背景 前面我们讲解了如何对接Apollo来持久化限流的规则,对接后可以直接通过Apollo的后台进行规则的修改,推送到各个客户端实时生效. 但还有一个问题就是Sentinel控制台没有对接Apollo,Sentinel控制台本来就可以修改限流的规则,目前存在的情况就是通过Sentinel控制台修改的配置无法更新到Apollo中,所以今天我们的主题是改造Sentinel控制台源码,对接Apollo. 配置变更模式 最原始的模式如下图: Dashboard的推送规则方式是通过 API 将规则推送

感谢一路走来默默支持和陪伴的你~~~ ------------------欢迎来访,拒绝转载------------------- (一)问题: 一直有人问一个问题: 1.我发布了切片的地图服务一以后,又想修改一下数据(属性.空间),那么切片服务需要重新发布么? 2.如果我修改了数据源,对已经发布了的切片的地图服务是否有影响? 下面我做了一个实验,详细的步骤不做图解了,直接给出简短的说明. (二)实验: 做了一个点图层,注册数据源,发布切片服务,显示正常. --------------这是一条华

上一篇我们介绍了如何通过Nacos的配置功能来存储限流规则.Apollo是国内用户非常多的配置中心,所以,今天我们继续说说Spring Cloud Alibaba Sentinel中如何将流控规则存储在Apollo中. 使用Apollo存储限流规则 Sentinel自身就支持了多种不同的数据源来持久化规则配置,目前包括以下几种方式: 文件配置 Nacos配置 ZooKeeper配置 Apollo配置 本文我们就来一起动手尝试一下,如何使用Apollo来存储限流规则. 准备工作 下面我们将同时使用

前言 Apollo又称阿波罗配置中心,在前两年还是挺火的,但阿里SpringCloud套件席卷国内之后,nacos就成为了最被亲睐的分布式配置中心,nacos是配置中心和注册中心二合一的产品,单纯功能上Apollo其实更强大一些.本篇就把Apollo的安装及使用分享给大家. 安装 1.安装包 1).GitHub下载:https://github.com/nobodyiam/apollo-build-scripts 2).网盘下载:https://github.com/ctripcorp/apol

在WebSphere中配置配置Oracle RAC集群的数据源,假设Oracle RAC双击分别为 HOST1 与 HOST2 , 端口为1521 ,服务名为 orcldbservice,则配置的URL连接串为 jdbc:oracle:thin:@(description=(ADDRESS_LIST=(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = HOST1)(PORT = 1521))(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = HOST2)(PO

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

系统编译安装 ubuntu16.11 java 1.8 系统规划 Portal共用 其它环境每个两台机器 mysql都做主从,所以每个环境的机器上都会安装admin 服务,config服务,以及一个mysql服务 env ip usage all 192.168.1.1 portal dev 192.168.2.1 admin+config+configdb dev 192.168.2.2 admin+config+configdb test 192.168.3.1 admin+config+c

Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景. 服务端基于Spring Boot和Spring Cloud开发,打包后可以直接运行,不需要额外安装Tomcat等应用容器. Java客户端不依赖任何框架,能够运行于所有Java运行时环境,同时对Spring/Spring Boot环境也有较好的支持. 它具有以下特点 统一管理不同环境.不同集群的配置

一.简介Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景. 官方github:https://github.com/ctripcorp/apollo 作者对Apollo对介绍:https://github.com/ctripcorp/apollo/wiki/Apollo配置中心介绍 二.安装部署基础设施本次部署环境为DEV(开发环境).FAT(测试环境

接上篇 单点登录(SSO)解决方案之 CAS 入门案例 服务端数据源设置: 开发中,我们登录的user信息都是存在数据库中的,下面说一下如何让用户名密码从我们的数据库表中做验证. 案例中我最终把cas的tomcat放在了192.168.44.31这一台虚拟机上,我的mysql数据库也在这个服务器上,里面有一个test数据库,其中有一张tb_user表: 两个用户,密码都是md5加密的123456. 下面我们修改配置数据源的配置: 1,修改cas服务端中web-inf下deployerConfig

spring + ibatis 多数据源事务(分布式事务)管理配置方法(转) .我先要给大家讲一个概念:spring 的多数据源事务,这是民间的说法.官方的说法是:spring 的分布式事务.明白了这个概念,问题就好解决了. .分布式事务的应用场景:工程中使用两个及以上数据库中,就要考虑使用分布式事务管理,否则事务不能回滚. .现有两种开源的第三方jar支持spring的分布式事务管理,它们分别是:jotm和Atomikos.通过google可以找到下载的链接,其中atomikos的下载需要先填

前言:在Apollo美研团队的支持下,最近完成了Apollo推荐的Novatel PP7与我们的基站调试,在这里对Apollo的笔记做一个补充,希望以后的开发者不用在踩我们踩过的坑. 在自己调导航(https://blog.csdn.net/davidhopper/article/details/79999339)的过程中,发现apollo r2.5.0在某些地方还是有些问题,在这里,我做了补充,希望对大家有所帮助.如果有帮助,请留个言吧^_^. 1. 硬件连接: 要确定是否使用多线激光,如果使

1. Apollo背景 对程序配置的期望值也越来越高:配置修改后实时生效,灰度发布,分环境.分集群管理配置,完善的权限.审核机制……   废话不多说,参考官方文档   如果不想看文档, 也没关系, 跟着我一步步走.   2. 安装Apollo服务端 因为是简单案例, 所以就用官方的Quick Start   2.1 环境要求 以下是采用Linux环境配置 Apollo服务启动包 2.1.1 CentOS7, 不懂linux的, 可以不要继续往下看了. 虚拟机ip为: 192.168.102.14

1.   Namespace 1.1.  什么是Namespace Namespace是配置项的集合,类似于一个配置文件的概念. Apollo在创建项目的时候,都会默认创建一个“application”的Namespace.顾名思义,“application”是给应用自身使用的,熟悉Spring Boot的同学都知道,Spring Boot项目都有一个默认配置文件application.yml.在这里application.properties就等同于“application”的Namespac

本文摘自于<Spring Cloud微服务 入门 实战与进阶>一书. 一些比较重要的配置信息,比如密码之类的敏感配置,我们希望将配置加密存储,保证安全性.Apollo框架本身没有提供数据加密的功能,如果想要实现数据加密的功能有两种方式,第一种是改Apollo的源码,增加加解密的逻辑,第二种比较简单,基于第三方的框架来对数据进行解密. jasypt-spring-boot是一个基于Spring Boot开发的框架,可以将properties中加密的内容自动解密,在Apollo中也可以借助于jas

简介 Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景.服务端基于Spring Boot和Spring Cloud开发,打包后可以直接运行,不需要额外安装Tomcat等应用容器.Java客户端不依赖任何框架,能够运行于所有Java运行时环境,同时对Spring环境也有较好的支持. 官网:https://github.com/ctripcorp/apol

使用的apollo,官网太慢,附上百度云下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1NIq6R71hlyPuaUBwPoMPNg 提取码:36vw 原文链接:https://blog.csdn.net/yangsong4353/article/details/87967561 需要注意的是想要在宿主机上访问,需要修改 Apollo监控页面配置 vi /opt/apollo/mybroker/etc/apollo.xml 修改  http://127.0.0.1:61680

4.1 通用加载/保存方法 4.1.1手动指定选项 Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询 Spark SQL的默认数据源为Parquet格式.数据源为Parquet文件时,Spark SQL可以方便的执行所有的操作.修改配置项spark.sql.sources.default,可修改默认数据源格式 val df = s