streamsets 包含了丰富的组件,origin processer destination 测试例子为集成了http client 以及json 处理 启动服务 使用docker 创建pipeline 添加http client 组件 配置http client http 服务地址: https://raw.githubusercontent.com/rongfengliang/json-learning/master/user3.json 添加json parse 配置json pars

原文:.net core 微服务之日志落盘设计 目录 1.设计目标 2.日志流程 3.串联请求事务 3.1 请求ID 3.2 处理服务器.服务 3.3 处理接口名 3.4 日志的发生时间 3.5 接口返回状态码 4.记录结构 5.RabbitMq队列 6.落盘 7.性能优化 8.简单统计 引用链接 1.设计目标 对各个微服务的访问进行请求追踪,注重排查开发.线上问题 消息队列发送.多服务落盘,事后分析 日志分析 性能优化 2.日志流程 前端Api网关MQXX微服务api请求1条代理层访问时间日志

[rest-framework] 这是一个基于django才能发挥作用的组件,专门用于构造API的. 说到API,之前在其他项目中我也做过一些小API,不过那些都是玩票性质,结构十分简单而且要求的设计强度并不高,要求的请求方式也不太规范.要想做一个规范的健壮的API,最好的办法果然还是站在巨人的肩膀上,学习一些现成组件的使用方法来构建自己的API最为保险简单. 下面就来从我的角度简单说说rest-framework这个框架如何使用. 本篇主要参考了 官方文档,以及这个系列的翻译(第一.第二.第三

上一章我们了解了zookeeper到底是什么,这一章重点来看zookeeper当初到底面临什么问题?而zookeeper又是如何解决这些问题的? 实际上zookeeper主要就是解决分布式环境下的一致性问题.那么解决这个问题到底有哪些难点呢?我们一步一步来阐述和推理这个过程. 分布式事务 我们首先考虑一致性的特殊情况,即分布式事务的情况.分布式事务对于一致性的要求是强一致性,因此对于我们后续讨论有一定的借鉴意义.这里我们用到一个经典的例子:bob给smith转账,强一致性的要求一定是需要对外来说

RabbitMQ概述 RabbitMQ是遵从AMQP协议的 通信协议都设计到报文交互,换句话说RabbitMQ就是AMQP协议的Erlang的实现. AMQP说到底还是一个通信协议从low-level层面举例来说,AMQP本身是应用层的协议,其填充于TCP协议的数据部分. 从high-level层面来说,AMQP是通过协议命令进行交互的.命令类似HTTP中的方法(GET PUT POST DELETE等). 信道(Channel)在AMQP是一个很重要的概念,大多数操作都是在信道这个层面展开的

jmeter接口测试实战-创建用户 相信大多数看到标题的同学都会有疑问, 创建用户不是很简单吗, 调用一下创建用户接口, 传入指定入参, 用户即可创建成功, 今天我们的实战来讲讲创建场景.通过接口创建用户前面的想法没有问题, 但在实际项目并不是那么简单的. 场景: 在企业中, 多数会有很多管理系统如CMS, CRM, 中台等各种管理系统, 这些有一个共同点就是区分用户权限, 如: 张三是管理员权限, 李四是部门经理权限, 王五是普通权限. 这个场景的要点是: 用户名唯一. 不同用户不同权限. 按

背景: 默认情况下,Quartz.Net作业是持久化在内存中的,即 quartz.jobStore.type = "Quartz.Simpl.RAMJobStore, Quartz",这种模式有以下弊端: ① 想在A服务器上控制B服务器上已经发布了的job和trigger不方便: ② 很难实现Web端(寄宿在IIS上)管理作业,客户端(发布成服务)的这种模式. ③ 最大弊端就是一旦服务器宕机或者重启,调度器Schdeuler对应的所有作业(job.trigger及其对应关系)将丢失,不

需求:项目增加幂等 场景:1.三个项目:a .b.c2.a项目加幂等3.b项目dubbo调用项目a的时候超时没有获取返回结果,增加重试机制(非立即重试,3min or 5min 后重试)4.c项目是一个异步的job项目,用来接收mq,异步处理,管理task等. 方案:1.a项目设置请求流水id,将请求先存入redis缓存,处理完成之后更新redis中的状态,同一个流水id认为是重复提交,不进行业务处理,直接返回redis中的状态2.b项目捕获调用a项目的超时异常,存入redis队列3.c项目启动

各种mq activemq,kafka使用zookeeper做管理 rocketmq自己实现nameserver broke管理 AMQP核心概念 高级消息队列协议 publisher application->Server->Virtual host->Exchange->Message Queue->Consumer application Server:又称Broker,接收客户端的连接,实现AMQP实体服务 Connection:连接,应用程序与Broker的网络连接

前言 HTTP(Hyper-Text Transfer Protocol,超文本传输协议)在如今的互联网也许是最重要的协议,我们每天做的很多事情都与之有关,比如,网上购物.刷博客.看新闻等.偶尔你的上级还会安排任务给你让你去对接API接口(RESTFUL),你接到任务后,啪啪的敲了一行又一行代码,一遍敲着一遍心里骂着:这是谁设计的这样脑残接口,一点都不好用,对接起来非常麻烦,最终,你怀着极其复杂的心情把api对接完了.有一天你的上级叫你去开发一个API接口,你情绪高涨,把接口开发完了,结果...

我承认,本文的标题有一点标题党,特别是写业务代码,大家因为没有足够重视一些细节最容易调的坑(侧重Java,当然,本文说的这些点很多是不限制于语言的). 1.客户端的使用 我们在使用Redis.ElasticSearch.RabbitMQ.Mongodb等中间件或存储的时候肯定都会使用客户端包来和这些系统通讯,我们也会使用Http的一些客户端来发Http请求.在使用这些客户端包的时候,非常容易犯错的一个地方就是Client的使用方式,比如有一个叫做RedisClient的类,是Redis操作的入口

朱晔的互联网架构实践心得S1E4:简单好用的监控六兄弟 [下载本文PDF进行阅读] 这里所说的六兄弟只指ELK套件(ElasticSearch+Logstash+Kibana)以及TIG套件(Telegraf+InfluxDb+Grafana). 上图显示了两套独立的体系,ELK和TIG(TIG是我自己编出来的,网上没有类似于ELK这种约定俗成的说法): 这两套体系都由收集器+存储+展示网站构成,青绿色的收集器,蓝绿色的存储,红色的展示网站. 这两套体系都有免费的组件可以使用,安装配置也相对简单

朱晔的互联网架构实践心得S1E2:屡试不爽的架构三马车 [下载本文PDF进行阅读] 这里所说的三架马车是指微服务.消息队列和定时任务.如下图所示,这里是一个三驾马车共同驱动的一个立体的互联网项目的架构.不管项目是大是小,这个架构模板的形态一旦定型了之后就不太会变,区别只是我们有更多的服务有更复杂的调用,更复杂的消息流转,更多的Job,整个架构整体是可扩展的,而且不会变形,这个架构可以在很长的一段时间内无需有大的调整. 图上画了虚线框的都代表这个模块或项目是不包含太多业务逻辑的,纯粹是一层皮(会调

需求:远程服务接口模板化配置提供接入服务 模板接口分为三个模块:功能路由.参数校验.模板入库 路由:这里的实现方式很简单,就是根据业务标识找到对应的处理方法 参数校验: 参数校验这步涉及模板和校验类两个核心模块 提供一个表设计: CREATE TABLE `account_template_validation` ( `id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, `city_no` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '

去年(18年)年底想出来看看机会,最后很幸运地拿到了 PingCAP,今日头条的 offer 以及蚂蚁金服的口头 offer.想着可以总结一下经验,分享一下自己这一段"骑驴找马"过的心路历程.当然,一家之言,难免粗浅,如有不妥,敬请指正. 全文有点长,假如只对一家公司感兴趣的话可以直接跳过去: 准备过程 面试: PingCAP 面试: 蚂蚁 面试: 头条 总结 准备过程 我自己是本科毕业后再老东家干了两年多,老东家算是一家"小公司"(毕竟这年头没有 BAT 或 TM

前言 无论从最早期的unix操作系统,还是曾经大行其道的单体式应用,还是现在日益流行的微服务架构,始终都离不开监控的身影.如windows的任务管理器,linux的top命令,都可以看作是监控的面板. 再联系起现实生活,无处不在的路网摄像头,为交通机关监控交通人流提供了方便. 系统规模越大,越离不开监控.缺少了监控,就像盲人摸象,窥不到全貌. 理想中的分布式监控 进入互联网时代,系统调用规模日益庞大,对监控的需求更是迫切.比如一个页面打开很慢,怎么分析哪里慢?是网站接受请求慢还是连接数据库慢,或

前言 <牧神记>有一句话说的好,破心中神.当不再对分布式,微服务,CLR畏惧迷茫的时候,你就破了心中神. zipkin复习 第一篇: .Net架构篇:思考如何设计一款实用的分布式监控系统? 第二篇:NetCore实践篇:分布式监控客户端ZipkinTracer从入门到放弃之路,我们提到了zipkin的原理和架构说明,以及用zipkintracer实践失败的记录. 今天我们来复习下. zipkin作用 全链路追踪工具(根据依赖关系) 查看每个接口.每个service的执行速度(定位问题发生点或者

摘要: 阿里内部诞生一了个依赖真实流量用于自动回归的自动化测试平台,通过创新的自动mock机制不仅支持读接口的回归验证,同时支持了写接口验证,在内部产生了极大价值,有价值的东西就应该分享,目前该工具已经作为云服务对外开放. 背景 信息系统上线后通常会需要迭代升级甚至重构,如何保证被修改后系统原有业务的正确性非常重要.不复杂的业务系统通过一些常规的自动化测试工具加上人工测试可以解决,但对于业务十分复杂的系统,回归测试将变成一项浩大的工程. 一个实际的例子:阿里巴巴作为一家以电商为核心的集团公司,交

往 MongoDB 中 upsert 记录,记录中的一个字段是 Date 类型的,这个字段是我 new Date() 放进去的. 然后落库的时候,发现这个时间比当前时间要晚 1h30min 左右. 我写了一个代码测试了一下 new Date() 打印出来的时间确实是当前时间,但是不知道为啥入库就满了一个半小时. 如果说是系统时区问题的话,应该是 8h,16h 之类的时间差,而不是 1h30min 这么夹生的时间差. 重启一下之后,问题就解决了,遗憾没有复现出来.

一直在搞Java后台开发,记得刚工作那一两年时间搞过前后端交互开发,用的东西也是五花八门,当时觉得做页面展示给别人看,是很有成就的事情,不过现在感觉自己跟纯前端开发比起来弱爆了,不过如果你的目标是作为一个全栈开发工程师,最起码各方面也拿的出手吧. 对于前端开发,我的归类是分2种层次,首先第一种是基于前端架构上的开发,有一些后台开发的同事会瞧不起搞前端的,他们认为前端无非是画个页面嘛,这就有点夜郎自大了.现在我了解的一些前端框架基本分为3个主流框架:ReactJs,Vue,angularjs,前两

  WOT大数据处理技术分会场,PingCAP CTO黄东旭.易观智库CTO郭炜.Mob开发者服务平台技术副总监林荣波.宜信技术研发中心高级架构师王东及商助科技(99Click)顾问总监郑泉五位讲师,分别针对时下热门的HTAP数据库TiDB.去ETL化的IOTA架构.数据工厂架构.实时敏捷大数据理念实践.基于场景的大数据营销等话题,展开实践分享. 作者:查士加来源:51CTO 2018年5月18-19日,由51CTO主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开.来自全球企业的技术精英汇聚北京,畅谈软件