1.sentinel持久化到nacos详细配置
2.gdb-dashboard:用Python重塑GDB调试体验
3.Sentinel授权规则和规则持久化
4.Rocketmq单机部署以及管理界面
5.(2)从源码到dashboard-单节点部署k8s1.26-部署etcd并使用etcdctl命令操作etcd
6.用Python构建仪表盘应用的最佳工具
sentinel持久化到nacos详细配置
1. 首先,搭建Nacos环境,包括单例和集群模式,详细步骤参考先前文档。
2. 从github.com/alibaba/Sentinel下载Sentinel源码。
3. 使用编辑器打开sentinel-dashboard。找考题网站源码
4. 修改pom.xml文件,因为我们使用的是Nacos。
5. 将项目test中的nacos文件复制到正式项目中。
6. 在nacos文件中创建NacosConfigProperties.java文件,并输入相应代码。
7. 将Nacos配置参数注入到容器中,并修改NacosConfig文件。
8. 修改规则控制器类。
9. 修改前端代码,具体为sidebar.html文件。
. 修改js文件中的identity.js,将'FlowServiceV1'替换为'FlowServiceV2'。
. 在代码中搜索'/dashboard/flow/',定位到第行。
将let url = '/dashboard/flow/' + $scope.app; 替换为:let url = '/dashboard/v2/flow/' + $scope.app;
. 修改项目的配置文件application.properties。
直接使用Maven打包项目,运行即可。cc2531 源码
. 进行熔断改造,包括以下步骤:
在nacos文件中添加熔断改造类,用于获取规则和推送规则到Nacos。
增加NacosConfigUtil的配置参数,该参数是Nacos配置文件名称的后缀。
增加NacosConfig中degrade的转换,并注入到容器中(如果没有该配置,则之前的拉取和推送Nacos类会报错)。
修改degrade的API调用类,具体代码如下。
具体类代码内容。
gdb-dashboard:用Python重塑GDB调试体验
gdb-dashboard,一个用Python打造的GDB调试界面,提供直观、高效的调试体验。它通过集成多个面板和工具,为开发者带来现代化的工作空间。
在gdb-dashboard中,多面板布局功能让用户根据个人习惯和调试需求自定义界面。每个面板展示特定信息,如源代码、反汇编、imageio.write 源码栈跟踪、变量值和程序日志,帮助快速定位问题。
实时数据展示是gdb-dashboard的核心,它允许开发者在程序运行时动态监控关键数据,如在断点暂停时更新变量状态、内存使用和寄存器值,迅速诊断问题。
自定义脚本支持赋予gdb-dashboard高扩展性,用户可编写Python脚本,添加面板或功能,自动化复杂调试任务,或集成外部工具,提高效率。
尽管gdb-dashboard独立使用,但其模块化设计易于集成至现有IDE,无需切换工具,提升调试流畅性和效率。
安装过程简单,遵循指南即可完成,项目文档提供安装和配置选项,确保兼容主流操作系统和GDB版本。jpa save方法源码
使用过程中,用户可能遇到与特定系统或版本的兼容性问题。参考文档和社区讨论解决,确保正确设置。gdb-dashboard作为社区项目,用户反馈和贡献对改进至关重要。
各位在使用gdb-dashboard时,如有遇到问题或有功能提议,欢迎在评论区分享交流经验与见解。
声明:本文为原创,转载时需标注"辣码甄源原创首发"并附原文链接。
Sentinel授权规则和规则持久化
Sentinel的授权规则和持久化功能为微服务提供了双重保护。首先,授权规则类似于服务网关的延伸,它在服务端口暴露时,通过监控请求来源,确保只有从预设的白名单(如网关)来的请求才能访问内部服务,有效防止了非授权用户绕过网关的直接访问,从而加强了微服务的安全性。
规则分为基本的白名单和黑名单控制,允许或限制特定来源的请求。例如,asp读取excel源码仅允许来自网关的请求访问'order-service'中的特定资源。获取origin(请求来源)的方式是通过实现RequestOriginParser接口的自定义类,解析请求中的特定标识,如网关的origin字段。
为了在网关中添加origin,需要在gateway服务中配置过滤器,为请求添加特定的origin头。当直接从浏览器访问被保护的资源时,默认的授权异常处理会返回flow limiting,可通过实现BlockExceptionHandler接口来自定义异常结果,提供更友好的用户反馈。
然而,规则默认仅保存在内存中,重启服务后会丢失。Sentinel提供了三种规则管理模式:原始模式(配置丢失)、pull模式(时效性差)和push模式(持久且实时更新)。push模式是通过与Nacos这样的远程配置中心配合,实现规则的持久化和实时更新。在order-service中,需要引入Nacos依赖,并配置Nacos地址,同时修改sentinel-dashboard源码以支持Nacos规则持久化,最后在前端页面添加相应的菜单和配置选项。
总结,Sentinel的授权规则和持久化策略确保了微服务的访问控制和配置的持久性,使得服务更安全,且规则管理更加灵活和高效。
Rocketmq单机部署以及管理界面
一. 下载环境
选择环境:JDK 1.8,从rocketmq.apache.org/rel...下载对应的rocketmq源码文件。
二. 部署
1. 将rocketmq-all-4.4.0-bin-release.zip上传至Linux服务器的/usr/local/rocketmq目录。
2. 安装unzip工具包,执行命令:yum install unzip。
3. 解压zip文件:执行命令:unzip rocketmq-all-4.4.0-bin-release.zip。
4. 修改bin目录下的runserver.sh、runbroker.sh和tools.sh文件,调整Java内存参数以减少启动时的内存消耗:例如,设置为-server -Xmsm -Xmxm -Xmnm -XX:PermSize=m -XX:MaxPermSize=m。
5. 启动nameserver:执行命令sh bin/mqnamesrv。
6. 启动broker服务:执行命令sh bin/mqbroker。
7. 查看是否启动成功:通过执行jps命令检查。
8. 修改broker配置文件,使用broker文件启动服务:编辑./conf/broker.conf。
9. 启动broker:执行命令nohup sh bin/mqbroker -n [your_public_ip_or=localhost] autoCreateTopicEnable=true -c /usr/local/rocketmq/rocketmq-all-4.4.0-bin-release/conf/broker.conf &。
三. 通过控制台链接RocketMQ
使用新版本RocketMQ的Web管理界面:由于旧的rocket-console目录已不在官方仓库中,访问github.com/apache/rocke...以获取RocketMQ Dashboard。
1. 下载rocketmq-dashboard源码,修改配置文件:application.properties。
2. 打包成jar文件并上传到Linux服务器。
3. 开启阿里云或腾讯云的安全组端口,确保端口和可以访问。
4. 启动管理界面:执行命令java -jar rocketmq-dashboard-1.0.1-SNAPSHOT.jar。
(2)从源码到dashboard-单节点部署k8s1.-部署etcd并使用etcdctl命令操作etcd
在上一章中,我们已经准备好了8个二进制文件,存储在/opt/kubernetes/bin目录下。接下来,我们将进行etcd的单节点部署,并利用etcdctl命令对etcd数据库进行操作。请确保在实际操作中,将.0.4.替换为你自己的机器IP地址。步骤一:编译证书工具cfssl
为了支持k8s的ponent增强了更多功能,开发人员社区在其中添加了新功能。借助Streamlit的新一键式部署服务(Beta版本),共享和部署Streamlit应用程序也变得非常容易。现在,您可以开发和创建Web应用程序和仪表板,并在数分钟而不是数天的时间内部署它们,这要归功于Streamlit。
我喜欢streamlit的是,它在此列表中具有所有Python Dashboard创建工具中最短的学习曲线。它提供了出色的文档和简单的API,并允许您使用更少的纯Python代码来开发应用程序。
简而言之,Streamlit使您能够专注于重要的事情,而不用考虑要用于项目的前端和后端技术堆栈。
2. Panel
您是否要使用声明式和反应式编程在Pure Python中创建功能强大且高级的仪表板?Panel是您最好的选择。
Panel是一个 开放源代码的Python库,您可以通过将用户定义的小部件连接到绘图,图像,表格或文本来创建自定义的交互式Web应用程序和仪表板。
虽然可以在Jupyter notebook中使用Streamlit,但我们主要使用Python脚本。如果您最喜欢的数据科学工具是Jupyter Notebook,则 Panel为所有绘图库提供广泛的支持。
学习曲线比Streamlit陡峭,但是,使用较少的带有小部件和参数的代码在Panel中创建交互式Web应用程序很简单。
在Panel中部署和共享Web应用程序和仪表板很容易。您可以在Jupyter Notebook中显示仪表板,将其呈现为Ipywidgets,从命令行运行它,或使用诸如Heroku,MyBinder或其他云平台进行部署。
3. Voilà
您想快速将Jupyter Notebook变成独立的Web应用程序吗? Voilà是最好的选择。
Voilà — 带有交互式小部件的实时Jupyter Notebook渲染。
Voilà主要是Jupyter本地渲染工具。但是,您可以使用Ipywidget在Jupyter Notebook中使用小部件创建交互式报告。您还可以使用Viola将笔记本上的所有内容渲染到仪表板中。
快速将Jupyter Notebook部署到仪表板是Voilà的强项,也是其缺点。您可以使用Voilà制作连贯的仪表板,但这需要您在Jupyter Notebook中相应地格式化实验和代码,或者隐藏未使用的代码。
4. Plotly Dash
您是否需要用Python搭建更高级和适用于生产环境的仪表板?Plotly Dash可以满足您的需求。
Plotly Dash专注于生产环境和企业级仪表板的创建,而且还提供Python,R和Julia的开源接口。这是此列表中最成熟的选项。
尽管Dash仅需几个小时即可使用全栈和DevOps工具来构建和部署Web应用程序,但它具有最陡峭的学习曲线。
随着Plotly Express的引入,情况发生了变化 -- 它提供了简单易用的高级API,允许使用Plotly Libary创建图形。Plotly Express库是我最喜欢的Python数据可视化工具之一。
在本地环境中部署Plotly仪表板很容易,如果需要在外部共享它,则需要将其部署到服务器。
仪表板工具的选择取决于您的项目需求。Streamlit是快速创建仪表板应用程序的通用选择,如果您的网页App以数据分析和可视化为核心,它可能是最好的工具。Viola和Panel主要为Jupyter Notebook服务,您可以将它们与您喜欢的任何绘图库结合使用。最后,将Plotly Dash用于创建更高级的仪表板。