flux

前言 在当今互联网飞速发展的时代，业务需求不断的更新和产品的迭代给系统开发过程和编程模式也带来巨大挑战，Spring Cloud微服务也随之应用而生，从springboot1.x到springboot2.x，springcloud也提供了相应的集成，而特别引人注目的是spring5的诞生确实为java编程模式带来重大革命。 Spring5框架集成的project Reactor响应式开发框架为构建响应式RESTful服务、响应式数据访问组件、响应式消息通信组件、响应式微服务带来更好的便利之处。 接下来的文章会从“ 响应式编程模型和Reactor框架 ”，“ 构建响应式RESTful服务 ”，“ 构建响应式数据访问组件 ”、“ 响应式消息通信组件 ”、“ 响应式微服务 ”等方面全面了解掌握如何利用Reactor框架中的Mono和Flux两个核心组件，如何利用Spring5中的Spring WebFlux支持使用注解式编程模型和函数式编程模型构建响应式RESTful服务。 同时也会全面讲解springboot中WebFlux，如何利用Spring Data提供的 spring Reactive Data 构建响应式数据访问组件，如何使用Reactiv Spring Cloud Stream实现响应式消息通信组件。 通过使用 Spring Cloud框架实现响应式微服务

本文为实战SpringCloud响应式微服务系列教程第九章，讲解使用Spring WebFlux构建响应式RESTful服务。建议没有之前基础的童鞋，先看之前的章节，章节目录放在文末。 从本节开始我们将正式进入构建响应式服务的世界。在Spring boot的基础上，我们将引入全新的Spring WebFlux框架。 WebFlux名称中的Flux来源于上章节介绍的来自Reactor框架中的Flux组件。该框架中包含了对响应式HTTP、服务器推送事件以及Websocket的客户端和服务端的支持。 在构架响应式服务上，WebFlux支持两种不同的编程模型： 第一种是与SpringMvc中同样使用的基于java注解的方式； 第二种是基于java8中提供的lambda表达式的函数式编程模型。 1.1使用 Spring Initializer初始化响应式web应用 创建WebFlux应用最简单的方式便是使用Spring boot提供的Spring Initializer初始化模板。 直接访问Spring Initializer网站（http://start.spring.io），选择创建一个maven或者Gradle项目并制定相应的Group和Artifact，然后在添加依赖中选择maven进行代码依赖管理。 打开所下载项目中的pom文件，会找到如下依赖。 spring-boot

简介 之前我们提到过，对于底层的数据源来说，MongoDB, Redis, 和 Cassandra 可以直接以reactive的方式支持Spring Data。而其他很多关系型数据库比如Postgres, Microsoft SQL Server, MySQL, H2 和 Google Spanner 则可以通过使用R2DBC 来实现对reactive的支持。 今天我们就来具体讲解一下R2DBC的使用。 R2DBC介绍 之前我们介绍了Reactor还有基于其之上的Spring WebFlux框架。包括vert.x，rxjava等等reactive技术。我们实际上在应用层已经有很多优秀的响应式处理框架。 但是有一个问题就是所有的框架都需要获取底层的数据，而基本上关系型数据库的底层读写都还是同步的。 为了解决这个问题，出现了两个标准，一个是oracle提出的 ADBC (Asynchronous Database Access API)，另一个就是Pivotal提出的R2DBC (Reactive Relational Database Connectivity)。 R2DBC是基于Reactive Streams标准来设计的。通过使用R2DBC，你可以使用reactive API来操作数据。 同时R2DBC只是一个开放的标准，而各个具体的数据库连接实现，需要实现这个标准。

文章目录 简介 R2DBC介绍 项目依赖 创建ConnectionFactory 创建Entity Bean 初始化数据库 获取所有的用户 Prepare Statement 事务处理 WebFlux使用 执行效果 简介 之前我们提到过，对于底层的数据源来说，MongoDB, Redis, 和 Cassandra 可以直接以reactive的方式支持Spring Data。而其他很多关系型数据库比如Postgres, Microsoft SQL Server, MySQL, H2 和 Google Spanner 则可以通过使用R2DBC 来实现对reactive的支持。 今天我们就来具体讲解一下R2DBC的使用。 R2DBC介绍 之前我们介绍了Reactor还有基于其之上的Spring WebFlux框架。包括vert.x，rxjava等等reactive技术。我们实际上在应用层已经有很多优秀的响应式处理框架。 但是有一个问题就是所有的框架都需要获取底层的数据，而基本上关系型数据库的底层读写都还是同步的。 为了解决这个问题，出现了两个标准，一个是oracle提出的 ADBC (Asynchronous Database Access API)，另一个就是Pivotal提出的R2DBC (Reactive Relational Database Connectivity)。

问题现象 api访问时，如果访问过快，第二次访问大概率报Bad Request。 我们对网关做的操作 记录请求报文，打印日志。 对请求进行验签。 验签不通过，打回。验签通过，提取真正的请求参数。 根据请求报文和数据库配置，路由到后端的微服务，并附带真正的请求参数。 问题排查 排查网关日志，未发现异常现象。网关只打印了HTTP的报文体，未打印请求头。 排查微服务日志，发现tomcat接收的请求日志，HTTP请求头丢失了一部，所以Bad Request是微服务报出来的。 由此定位到网关出问题了。查看Netty的HttpServerCodec。发现请求头是一定会写的，为什么会丢失，怀凝是ByteBuf出问题了，导致一部分内容未写进去。 检查 ByteBuf并添加日志，确认ByteBuf没有问题。 由此判定是 tomcat解析出问题了，一部分请求头未解析到。 继续查看tomcat日志，无意中发现content-length与实际内容不一致。由此猜想，可能是对网关进行转发的时候，改变了网关的请求内容，而content-length是已经解析好的。所以需要重设content-length。 String content = toData.getString("content"); byte[] content4Byte = content.getBytes(StandardCharsets

创建Flux 上一篇介绍了Mono，mono表示0 1的序列，flux用来表示0 N个元素序列，mono是flux的简化版，flux可以用来表示流 因为是表示连续序列Flux和Mono的创建方法，有些不同，下面是flux的一些创建方法： just()：可以指定序列中包含的全部元素。 range(): 可以用来创建连续数值 empty()：创建一个不包含任何元素。 error(Throwable error)：创建一个只包含错误消息的序列。 fromIterable(): 通过迭代器创建如list，set fromStream(): 通过流创建 fromArray(T[]): 通过列表创建 如 String[], Integer[] merge(): 通过将两个flux合并得到新的flux interval(): 每隔一段时间生成一个数字，从1开始递增 如下为创建flux示例： @Test public void flux ( ) throws InterruptedException { Flux < Integer > intFlux = Flux . just ( 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ) ; Flux < Integer > rangeFlux = Flux . range ( 6 , 4 ) ; // 以6开始，取4个值：6,7,8,9 Flux .

Reactor中的Publisher Reactor中有两种Publisher：Flux和Mono，其中Flux用来表示0 N个元素的异步序列，Mono用来表示0 1个元素的异步序列，相对于Flux而言Mono更简单一些。 创建Mono reactor中的mono可以通过一些方法创建，常用方法如下： just()：可以指定序列中包含的全部元素。 empty()：创建一个不包含任何元素。 error(Throwable error)：创建一个只包含错误消息的序列。 fromCallable()、fromCompletionStage()、fromFuture()、fromRunnable()和 fromSupplier()：分别从 Callable、CompletionStage、CompletableFuture、Runnable 和 Supplier 中创建 Mono。 delay(Duration duration)：创建一个 Mono 序列，在指定的延迟时间之后，产生数字 0 作为唯一值。 ignoreElements(Publisher source)：创建一个 Mono 序列，忽略作为源的 Publisher 中的所有元素，只产生结束消息。 justOrEmpty(Optional<? extends T> data)和 justOrEmpty(T data)：从一个

摘要 本文讲解在Spring Cloud 中如何通过MySQL和redis实现动态路由配置，以及路由信息持久化在MySQL中，同时使用Redis作为分布式路由信息缓存。 无广告原文链接： Srping cloud gateway 实现动态路由(MySQL持久化+redis分布式缓存) 正文 Sping Cloud gateway 中自己集成了一套基于配置文件的一套路由规则，该规则需要配置在application.yml/properties文件中，如果在使用配置文件时想要动态化实现路由配置，需要网关结合Spring cloud config一起来使用（路由配置在config配置中心中，随着config修改路由信息，gateway会自动刷新而不需要重启刷新路由）。 本文将会在上述基础之上修改路由的存储方式为MySQL，并且把路由信息缓存在redis中，当数据库中的路由信息发生变化时， 可以主动通知网关去重新加载路由信息。 我们在使用此方法改造前，请去掉您的配置文件中配置的路由规则 注意，本部分代码需要使用的部分依赖为: <!-- ali json依赖 --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.47</version> <

# Flux demo repository https://github.com/wardviaene/flux-demo # Installation ``` kubectl create ns flux export GHUSER="YOURUSER" fluxctl install \ --git-user=${GHUSER} \ --git-email=${GHUSER}@users.noreply.github.com \ --git-url=git@github.com:${GHUSER}/flux-demo \ --git-path=namespaces,workloads \ --namespace=flux | kubectl apply -f - ``` Check rollout status: ``` kubectl -n flux rollout status deployment/flux ``` # Setup SSH key ``` fluxctl identity --k8s-fwd-ns flux ``` # Sync repo manually ``` fluxctl sync --k8s-fwd-ns flux ``` 复制到github上deployment key 来源： oschina 链接： https://my.oschina

linux中dd命令详解 本文转自： https://www.cnblogs.com/yuanqiangfei/p/9138625.html 一、dd命令的解释 dd：用指定大小的块拷贝一个文件，并在拷贝的同时进行指定的转换。 注意：指定数字的地方若以下列字符结尾，则乘以相应的数字：b=512；c=1；k=1024；w=2 参数注释： 1. if=文件名：输入文件名，缺省为标准输入。即指定源文件。< if=input file > 2. of=文件名：输出文件名，缺省为标准输出。即指定目的文件。< of=output file > 3. ibs=bytes：一次读入bytes个字节，即指定一个块大小为bytes个字节。 obs=bytes：一次输出bytes个字节，即指定一个块大小为bytes个字节。 bs=bytes：同时设置读入/输出的块大小为bytes个字节。 4. cbs=bytes：一次转换bytes个字节，即指定转换缓冲区大小。 5. skip=blocks：从输入文件开头跳过blocks个块后再开始复制。 6. seek=blocks：从输出文件开头跳过blocks个块后再开始复制。 注意：通常只用当输出文件是磁盘或磁带时才有效，即备份到磁盘或磁带时才有效。 7. count=blocks：仅拷贝blocks个块，块大小等于ibs指定的字节数。 8. conv