springboot微服务整合swagger3方法很简单,下文会演示.但是在分布式项目中如果每个微服务都需要单独的分开访问获取接口文档就不方便了,本文将详细讲解springcloud gateway网关如何聚合统一管理swagger接口文档. 先贴张整合后的效果图(通过切换左上角的下拉窗口获取每个微服务的接口文档): 一.swagger简介 基于 OpenAPI 规范(OpenAPI Specification,OAS)构建的开源接口文档自动生成工具,可以让开发人员快速设计.构建.记录以及使用

Spring Cloud Gateway入坑记 前提 最近在做老系统的重构,重构完成后新系统中需要引入一个网关服务,作为新系统和老系统接口的适配和代理.之前,很多网关应用使用的是Spring-Cloud-Netfilx基于Zuul1.x版本实现的那套方案,但是鉴于Zuul1.x已经停止迭代,它使用的是比较传统的阻塞(B)IO + 多线程的实现方案,其实性能不太好.后来Spring团队干脆自己重新研发了一套网关组件,这个就是本次要调研的Spring-Cloud-Gateway. 简介 Spring

ElasticSearch 2 (31) - 信息聚合系列之时间处理 摘要 如果说搜索是 Elasticsearch 里最受欢迎的功能,那么按时间创建直方图一定排在第二位.为什么需要使用时间直方图? 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 如果说搜索是 Elasticsearch 里最受欢迎的功能,那么按时间创建直方图一定排在第二位.为什么需要使用时间直方图? 假设我们的数据都有时间戳,无论我们的数据是 Apache 日志事件,或是股票交易日期,还是棒球

前言 SpringCloud 是微服务中的翘楚,最佳的落地方案. 使用 SpringCloud 的 Hystrix Dashboard 组件可以监控单个应用服务的调用情况,但如果是集群环境,可能就 不能满足需求了,这时就用到了 SpringCloud 另一个组件:Turbine. Turbine 将每个应用服务的调用情况聚合在一起展示出来. 如果了解过 Hystrix Dashboard,那么可以简单认为 Turbine 就相当于另起了一个工程,把其他工程的监控情况 全部显示到了 Turbine

用logstash 作数据的聚合统计 以spark-streaming 处理消费数据,统计日志经spark sql存储在mysql中 日志写入方式为append val wordsDataFrame = rdd.toDF("supplier", "type", "domain", "pdate", "count", "idate") wordsDataFrame .write .form

这是SpringCloud实战系列中第4篇文章,了解前面第两篇文章更有助于更好理解本文内容: ①SpringCloud 实战:引入Eureka组件,完善服务治理 ②SpringCloud 实战:引入Feign组件,发起服务间调用 ③SpringCloud 实战:使用 Ribbon 客户端负载均衡 ④SpringCloud 实战:引入Hystrix组件,分布式系统容错 ⑤SpringCloud 实战:引入Zuul组件,开启网关路由 简介 Spring Cloud Gateway 是 Spring

背景 在对ES某个筛选字段聚合查询,类似groupBy操作后,发现该字段新增的数据,聚合结果没有展示出来,但是用户在全文检索新增的筛选数据后,又可以查询出来, 针对该问题进行了相关排查. 排查思路 首先要明确我们数据的写入流程, 下图: 在检查Mysql库的数据没有问题之后,开始检查ES是否有问题,根据现象我们知道既然在全文检索中都能搜索到,说明数据肯定是写入ES里了,但是又如何确定聚合结果呢? 首先添加日志将代码最终生成DSL语句打印出来 LOGGER.info("\n{}", se

今天这篇文章介绍一下微服务如何聚合Swagger实现接口文档管理. 文章目录如下: 为什么需要聚合? 微服务模块众多,如果不聚合文档,则访问每个服务的API文档都需要单独访问一个Swagger UI界面,这么做客户端能否接受? 反正作为强迫症的我是接受不了....... 既然使用了微服务,就应该有统一的API文档入口. 如何聚合? 统一的文档入口显然应该聚合到网关中,通过网关的入口统一映射到各个模块. 本文采用Spring Cloud Gateway 聚合 Swagger 的 方式 生成API文

在YARN上运行Spark 在Spark0.6.0版本开始支持YARN模式,随后的版本在逐渐地完善. 在YARN上启动Spark 确保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR属性的值已经指向了Hadoop集群的配置文件.Spark通常使用这些配置信息来向HDFS写入数据和连接到YARN资源管理器.这个目录下所有的文件将会被分发到YARN集群中,所以所有应用使用的容器都使用同样的配置.如果Java的系统属性或YARN没有管理的环境变量等配置,它们应该在Spark 的应用配置项中配

监控是整个产品周期中最重要的一环,及时预警减少故障影响免扩大,而且能根据历史数据追溯问题. 对系统不间断实时监控 实时反馈系统当前状态 保证业务持续性运行 监控系统 监控方案 告警 特点 适用 Zabbix Y 大量定制工作 大部分的互联网公司 open-falcon Y 功能模块分解比较细,显得更复杂 系统和应用监控 Prometheus+Grafana Y 扩展性好 容器,应用,主机全方面监控 市场上主流的开源监控系统基本都是这个流程: l  数据采集:对监控数据采集 l  数据存储:将监控

Prometheus+Grafana企业监控系统 作者 刘畅 实验配置: 主机名称 Ip地址 controlnode 172.16.1.70/24 slavenode1 172.16.1.71/24 目录 Prometheus+Grafana企业监控系统课程文档 1 1. 聊聊监控 3 1.1 为什么要监控 3 1.2 怎么来监控 3 1.3 准备工作 4 1.3 要监控什么 4 2. Prometheus概述 5 2.1 Prometheus是什么 5 2.2 Prometheus组成及架构

Wijmo UI控件支持Angular 2 从Angular的1.x时代开始,Wijmo就已经支持Angular了.最近,我们正在和Angular团队合作来支持Angular 2.有趣的是,对Angualr 2 的支持甚至更容易.我们的源代码用TypeScript编写,我们可以很容易地扩展我们的控件类,来轻松地创建Angular 2组件. Wijmo为每一个UI控件都提供了Angular 2 组件.所有Angular 2组件都提供了完全声明性标记.我们已经对有需要的属性提供了双向绑定的支持,我们

简介 Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具,功能强大.易于使用.其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘. 但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI.因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能.在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”.应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式.毕竟公司想要知道的无非就是今年的业绩相比去年如何以及取得了何种进步. “Time intel

在性能测试过程中,我们常常遇到这样的问题,使用Jmeter的GUI界面进行大并发量的性能测试时,界面容易卡死,无法继续进行性能测试.通过使用命令行方式启动jmeter是一个不错的方式.下面就简单介绍一下使用命令行方式启动jmeter进行性能测试. 注:进行下面操作时,需要确保以下环境的搭建是ok的: 1)jdk的安装以及环境变量的配置 2)jmeter的安装以及环境变量的配置 3)测试脚本的创建.配置完成 (以上内容此处不做不说明,网上资源很多,可自行查找) 一.在Windows系统下 1.在安

摘要:是否想在Python解释器的内部晃悠一圈?是不是想实现一个Python代码执行的追踪器?没有基础?不要怕,这篇文章让你初窥Python底层的奥妙. [编者按]下面博文将带你创建一个字节码级别的追踪API以追踪Python的一些内部机制,比如类似YIELDVALUE.YIELDFROM操作码的实现,推式构造列表(List Comprehensions).生成器表达式(generator expressions)以及其他一些有趣Python的编译. 以下为译文 最近我在学习 Python 的运

摘要:是否想在Python解释器的内部晃悠一圈?是不是想实现一个Python代码执行的追踪器?没有基础?不要怕,这篇文章让你初窥Python底层的奥妙. [编者按]下面博文将带你创建一个字节码级别的追踪API以追踪Python的一些内部机制,比如类似 YIELDVALUE.YIELDFROM操作码的实现,推式构造列表(List Comprehensions).生成器表达式(generator expressions)以及其他一些有趣Python的编译. 关于译者:赵斌, OneAPM工程师,常年

  Sentry 是一款基于 Django实现的错误日志收集和聚合的平台,它是 Python 实现的,但是其日志监控功能却不局限于python,对诸如 Node.js, php,ruby, C#,java 等语言的项目都可以做到无缝集成,甚至可以用来对iOS, Android 移动客户端以及 Web前端异常进行跟踪.我们可以在程序中捕获异常,并发送到 Sentry服务端进行聚合统计.展示和报警. sentry官方推荐docker方式安装,使用到了docker-compose.docker至少是1

使用JMeter进行压力测试 说到压力测试,一般第一反应都是LoadRunner.这个软件也确实是自动化测试的一个事实标准.无奈这个软件太过庞大,以及不能在MacOS上使用.我由于项目的需要,需要对一个模块的WebServcie接口做压力的测试,于是就找到了另外一个神器JMeter. JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具.它是由JAVA编写的,可以跨平台.最初只能测试Web应用,现在可以进行各种的压力测试,包括但不限于JAVA小程序,CGI脚本,JAVA RMI调用,数

本文记录下部署sentry和其中遇到的问题 Sentry 是一款基于 Django实现的错误日志收集和聚合的平台,它是 Python 实现的,但是其日志监控功能却不局限于python,对诸如 Node.js, php,ruby, C#,java 等语言的项目都可以做到无缝集成,甚至可以用来对iOS, Android 移动客户端以及 Web前端异常进行跟踪.我们可以在程序中捕获异常,并发送到 Sentry服务端进行聚合统计.展示和报警. 环境安装 请先安装 Docker 1.10+ yum ins

一. 简介      上一篇文章我们已经实现了对单个服务实例的监控,当然在实际应用中,单个实例的监控数据没有多大的价值,我们更需要的是一个集群系统的监控信息,这时我们就需要引入Turbine.Turbine能够汇集监控信息,并将聚合后的信息提供给Hystrix Dashboard来集中展示和监控. 二. 构建监控局和服务2.1 整体结构与准备 本文的工程实现是基于上一篇文章的工程,通过引入Turbine来聚合service-ribbon服务的监控信息,并输出给Hystrix Dashboard来