Cloud computing

Introduction

Architecture de Spring Cloud

Eureka Config Serve Zuul Consul Hystrix Resilience4J

Spring Boot (BackEnd) TPs

Creation,Dépendance,Configuration Exemple Video RestController

Produit Rest API

Entity et repository Ajouter Afficher Liste Produit Détails,Supprimer,Vider Modifier

Angular (FrontEnd)

Angular Rappel CLient CRUD

Spring Security

User Auth

CRUD

Vente CRUD

To be Continued...

Middlewares Orientés Messages

Communication Synchrone vs. Asynchrone API JMS : Java Message Service JMS avec ActiveMQ et HornetQ KAFKA

Spring Batch

Spring Batch

Stream Processing

Kafka Streams

Architectures Serverless

Architectures Serverless Résumé



Cloud,architecture de microservices distribué Résumé

1. Gateway : Spring Cloud Gateway et Zuul

Description

Un Gateway est un composant qui agit comme une passerelle unique pour toutes les requêtes entrantes dans un système de microservices. Il peut gérer l'authentification, la gestion des erreurs, le routage des requêtes, etc.

Role

  • Routage des requêtes : Redirige les requêtes vers les services appropriés.
  • Sécurité : Gère l'authentification et l'autorisation.
  • Gestion des erreurs : Intercepte et gère les erreurs avant qu'elles ne soient retournées au client.
  • Load balancing : Distribue les requêtes sur plusieurs instances d'un service.

Use Cases

  • Centraliser les points d'entrée : Un seul point d'entrée pour toutes les requêtes.
  • Améliorer la sécurité : Centraliser la gestion de l'authentification et de l'autorisation.
  • Gestion des API : Gérer différentes versions d'API ou exposer différentes APIs à différents utilisateurs.
graph TD subgraph "Client Applications" ClientA[Client A] ClientB[Client B] end subgraph "API Gateway Layer" SCG[Spring Cloud Gateway] Zuul[Zuul] end subgraph "Microservices" Service1[Service 1] Service2[Service 2] Service3[Service 3] end subgraph "External Services" ExternalService[External Service] end subgraph "Configuration Server" ConfigServer[Config Server] end subgraph "Service Discovery" Eureka[Eureka] end subgraph "Monitoring and Logging" Monitoring[Monitoring] Logging[Logging] end %% Client interactions with Gateways ClientA --> SCG ClientB --> Zuul %% Spring Cloud Gateway routing SCG -->|Route Request| Service1 SCG -->|Route Request| Service2 SCG -->|Route Request| Service3 SCG -->|Route Request| ExternalService %% Zuul routing Zuul -->|Route Request| Service1 Zuul -->|Route Request| Service2 Zuul -->|Route Request| Service3 Zuul -->|Route Request| ExternalService %% Configuration Server interaction SCG --> ConfigServer Zuul --> ConfigServer %% Service Discovery interaction SCG --> Eureka Zuul --> Eureka %% Monitoring and Logging interaction SCG --> Monitoring SCG --> Logging Zuul --> Monitoring Zuul --> Logging %% Additional labels for clarity style SCG fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px style Zuul fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px style Service1 fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style Service2 fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style Service3 fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style ExternalService fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px style ConfigServer fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px style Eureka fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px style Monitoring fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px style Logging fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px

Example

Supposons que vous ayez deux services serviceA et serviceB. Vous voulez que toutes les requêtes vers /api/serviceA/** soient redirigées vers serviceA et celles vers /api/serviceB/** vers serviceB.

Implémentation avec Spring Cloud Gateway

  1. Ajouter les dépendances :

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
    </dependency>
    
  2. Configurer le gateway :

    spring:
      cloud:
        gateway:
          routes:
            - id: serviceA
              uri: lb://serviceA
              predicates:
                - Path=/api/serviceA/**
            - id: serviceB
              uri: lb://serviceB
              predicates:
                - Path=/api/serviceB/**
    
  3. Activer le discovery service (si nécessaire) :

    spring:
      application:
        name: gateway-service
    eureka:
      client:
        serviceUrl:
          defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
    

Implémentation avec Zuul

  1. Ajouter les dépendances :

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-zuul</artifactId>
    </dependency>
    
  2. Configurer Zuul :

    @SpringBootApplication
    @EnableZuulProxy
    public class ZuulApplication {
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(ZuulApplication.class, args);
        }
    }
    
  3. Configurer les routes :

    zuul:
      routes:
        serviceA:
          path: /api/serviceA/**
          serviceId: serviceA
        serviceB:
          path: /api/serviceB/**
          serviceId: serviceB
    
  4. Activer le discovery service (si nécessaire) :

    spring:
      application:
        name: zuul-gateway
    eureka:
      client:
        serviceUrl:
          defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
    

2. Discovery Service: Eureka Discovery Service, Consul

Description

Un Discovery Service permet aux services de découvrir automatiquement les adresses IP et les ports des autres services. Cela facilite le routage des requêtes et le load balancing.

Role

  • Découverte de services : Permet aux services de trouver les instances d'autres services.
  • Load balancing : Distribue les requêtes sur plusieurs instances d'un service.
  • Gestion du dynamisme : Met à jour les informations sur les services en cas de démarrage/arrêt de nouvelles instances.

Use Cases

  • Scaling : Ajouter ou supprimer des instances de services sans impacter les autres services.
  • Fault tolerance : Continuer à fonctionner même si certaines instances de services tombent en panne.
  • Déploiement continu : Déployer de nouvelles versions de services sans interruption du service.
graph TD subgraph "Client Applications" ClientA[Client A] ClientB[Client B] end subgraph "API Gateway Layer" SCG[Spring Cloud Gateway] Zuul[Zuul] end subgraph "Microservices" Service1[Service 1] Service2[Service 2] Service3[Service 3] end subgraph "External Services" ExternalService[External Service] end subgraph "Configuration Server" ConfigServer[Config Server] end subgraph "Discovery Services" Eureka[Eureka] Consul[Consul] end subgraph "Monitoring and Logging" Monitoring[Monitoring] Logging[Logging] end %% Client interactions with Gateways ClientA --> SCG ClientB --> Zuul %% Spring Cloud Gateway routing SCG -->|Route Request| Service1 SCG -->|Route Request| Service2 SCG -->|Route Request| Service3 SCG -->|Route Request| ExternalService %% Zuul routing Zuul -->|Route Request| Service1 Zuul -->|Route Request| Service2 Zuul -->|Route Request| Service3 Zuul -->|Route Request| ExternalService %% Configuration Server interaction SCG --> ConfigServer Zuul --> ConfigServer Service1 --> ConfigServer Service2 --> ConfigServer Service3 --> ConfigServer %% Eureka interaction SCG --> Eureka Zuul --> Eureka Service1 --> Eureka Service2 --> Eureka Service3 --> Eureka %% Consul interaction SCG --> Consul Zuul --> Consul Service1 --> Consul Service2 --> Consul Service3 --> Consul %% Monitoring and Logging interaction SCG --> Monitoring SCG --> Logging Zuul --> Monitoring Zuul --> Logging Service1 --> Monitoring Service1 --> Logging Service2 --> Monitoring Service2 --> Logging Service3 --> Monitoring Service3 --> Logging %% Additional labels for clarity style SCG fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px style Zuul fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px style Service1 fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style Service2 fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style Service3 fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style ExternalService fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px style ConfigServer fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px style Eureka fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style Consul fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style Monitoring fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px style Logging fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px

Example

Supposons que vous ayez deux services serviceA et serviceB. Vous voulez que le gateway-service puisse découvrir automatiquement les instances de ces services.

Implémentation avec Eureka Discovery Service

  1. Créer le serveur Eureka :

    @SpringBootApplication
    @EnableEurekaServer
    public class EurekaServerApplication {
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
        }
    }
    
  2. Configurer le serveur Eureka :

    server:
      port: 8761
    eureka:
      client:
        register-with-eureka: false
        fetch-registry: false
        serviceUrl:
          defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
    
  3. Configurer les clients Eureka :

    spring:
      application:
        name: serviceA
    eureka:
      client:
        serviceUrl:
          defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
    

Implémentation avec Consul

  1. Installer et démarrer Consul :

    consul agent -dev
    
  2. Configurer les services :

    spring:
      application:
        name: serviceA
    spring:
      cloud:
        consul:
          host: localhost
          port: 8500
          discovery:
            instance-id: ${spring.application.name}:${random.value}
            service-name: ${spring.application.name}
    

3. Config Service: Spring Cloud Config, Consul Config

Description

Un Config Service centralise la gestion des configurations pour tous les services. Cela permet de modifier les configurations sans redémarrer les services.

Role

  • Centralisation des configurations : Gérer toutes les configurations dans un seul endroit.
  • Modifiabilité : Modifier les configurations sans redémarrer les services.
  • Versioning : Gérer différentes versions des configurations.

Use Cases

  • Gestion des secrets : Stocker des secrets comme les mots de passe et les clés d'accès.
  • Paramétrage des environnements : Configurer différents paramètres pour différents environnements (développement, test, production).
  • Gestion des versions : Gérer différentes versions des configurations pour différents déploiements.
graph TD subgraph "Client Applications" ClientA[Client A] ClientB[Client B] end subgraph "API Gateway Layer" SCG[Spring Cloud Gateway] Zuul[Zuul] end subgraph "Microservices" Service1[Service 1] Service2[Service 2] Service3[Service 3] end subgraph "External Services" ExternalService[External Service] end subgraph "Configuration Services" SpringCloudConfig[Spring Cloud Config] ConsulConfig[Consul Config] end subgraph "Discovery Services" Eureka[Eureka] Consul[Consul] end subgraph "Monitoring and Logging" Monitoring[Monitoring] Logging[Logging] end %% Client interactions with Gateways ClientA --> SCG ClientB --> Zuul %% Spring Cloud Gateway routing SCG -->|Route Request| Service1 SCG -->|Route Request| Service2 SCG -->|Route Request| Service3 SCG -->|Route Request| ExternalService %% Zuul routing Zuul -->|Route Request| Service1 Zuul -->|Route Request| Service2 Zuul -->|Route Request| Service3 Zuul -->|Route Request| ExternalService %% Configuration Services interaction SCG --> SpringCloudConfig Zuul --> SpringCloudConfig Service1 --> SpringCloudConfig Service2 --> SpringCloudConfig Service3 --> SpringCloudConfig SCG --> ConsulConfig Zuul --> ConsulConfig Service1 --> ConsulConfig Service2 --> ConsulConfig Service3 --> ConsulConfig %% Discovery Services interaction SCG --> Eureka Zuul --> Eureka Service1 --> Eureka Service2 --> Eureka Service3 --> Eureka SCG --> Consul Zuul --> Consul Service1 --> Consul Service2 --> Consul Service3 --> Consul %% Monitoring and Logging interaction SCG --> Monitoring SCG --> Logging Zuul --> Monitoring Zuul --> Logging Service1 --> Monitoring Service1 --> Logging Service2 --> Monitoring Service2 --> Logging Service3 --> Monitoring Service3 --> Logging %% Additional labels for clarity style SCG fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px style Zuul fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px style Service1 fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style Service2 fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style Service3 fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style ExternalService fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px style SpringCloudConfig fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px style ConsulConfig fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px style Eureka fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style Consul fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style Monitoring fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px style Logging fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px

Example

Supposons que vous ayez un service serviceA qui nécessite une configuration max-users.

Implémentation avec Spring Cloud Config

  1. Créer le serveur Config :

    @SpringBootApplication
    @EnableConfigServer
    public class ConfigServerApplication {
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(ConfigServerApplication.class, args);
        }
    }
    
  2. Configurer le serveur Config :

    server:
      port: 8888
    spring:
      cloud:
        config:
          server:
            git:
              uri: https://github.com/user/config-repo
    
  3. Configurer le client Config :

    spring:
      application:
        name: serviceA
      cloud:
        config:
          uri: http://localhost:8888
    

Implémentation avec Consul Config

  1. Installer et démarrer Consul :

    consul agent -dev
    
  2. Configurer les services :

    spring:
      application:
        name: serviceA
    spring:
      cloud:
        consul:
          host: localhost
          port: 8500
          config:
            enabled: true
            prefix: config
            defaultContext: application
    

4. Communications Synchrone entre Microservices

Description

La communication synchrone entre microservices se fait généralement via des appels HTTP/REST ou RPC (Remote Procedure Call).

Role

  • Interaction directe : Les services communiquent directement entre eux.
  • Immediate réponse : Les services attendent une réponse immédiate pour continuer leur exécution.

Use Cases

  • Opérations critiques : Opérations qui nécessitent une réponse immédiate et une garantie de succès.
  • Transactions atomiques : Transactions qui doivent être traitées dans leur intégralité ou pas du tout.
graph TD subgraph "Client Applications" ClientA[Client A] ClientB[Client B] end subgraph "API Gateway Layer" SCG[Spring Cloud Gateway] Zuul[Zuul] end subgraph "Microservices" Service1[Service 1] Service2[Service 2] Service3[Service 3] end subgraph "External Services" ExternalService[External Service] end subgraph "Configuration Services" SpringCloudConfig[Spring Cloud Config] ConsulConfig[Consul Config] end subgraph "Discovery Services" Eureka[Eureka] Consul[Consul] end subgraph "Monitoring and Logging" Monitoring[Monitoring] Logging[Logging] end %% Client interactions with Gateways ClientA --> SCG ClientB --> Zuul %% Spring Cloud Gateway routing SCG -->|Route Request| Service1 SCG -->|Route Request| Service2 SCG -->|Route Request| Service3 SCG -->|Route Request| ExternalService %% Zuul routing Zuul -->|Route Request| Service1 Zuul -->|Route Request| Service2 Zuul -->|Route Request| Service3 Zuul -->|Route Request| ExternalService %% Configuration Services interaction SCG --> SpringCloudConfig Zuul --> SpringCloudConfig Service1 --> SpringCloudConfig Service2 --> SpringCloudConfig Service3 --> SpringCloudConfig SCG --> ConsulConfig Zuul --> ConsulConfig Service1 --> ConsulConfig Service2 --> ConsulConfig Service3 --> ConsulConfig %% Discovery Services interaction SCG --> Eureka Zuul --> Eureka Service1 --> Eureka Service2 --> Eureka Service3 --> Eureka SCG --> Consul Zuul --> Consul Service1 --> Consul Service2 --> Consul Service3 --> Consul %% Monitoring and Logging interaction SCG --> Monitoring SCG --> Logging Zuul --> Monitoring Zuul --> Logging Service1 --> Monitoring Service1 --> Logging Service2 --> Monitoring Service2 --> Logging Service3 --> Monitoring Service3 --> Logging %% Synchronous Communication between Microservices Service1 -->|HTTP/REST| Service2 Service2 -->|gRPC| Service3 Service3 -->|HTTP/REST| Service1 %% Additional labels for clarity style SCG fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px style Zuul fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px style Service1 fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style Service2 fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style Service3 fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style ExternalService fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px style SpringCloudConfig fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px style ConsulConfig fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px style Eureka fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style Consul fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px style Monitoring fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px style Logging fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px

Example

Supposons que serviceA doit récupérer des données de serviceB pour effectuer une opération.

Implémentation avec RestTemplate

  1. Ajouter la dépendance :

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    
  2. Configurer RestTemplate :

    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
    
  3. Utiliser RestTemplate pour faire un appel synchrone :

    @Service
    public class ServiceAService {
        @Autowired
        private RestTemplate restTemplate;
    
        public String getDataFromServiceB() {
            String url = "http://serviceB/api/data";
            return restTemplate.getForObject(url, String.class);
        }
    }
    

Implémentation avec WebClient (Spring WebFlux)

  1. Ajouter la dépendance :

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
    </dependency>
    
  2. Configurer WebClient :

    @Bean
    public WebClient webClient() {
        return WebClient.builder().build();
    }
    
  3. Utiliser WebClient pour faire un appel synchrone :

    @Service
    public class ServiceAService {
        @Autowired
        private WebClient webClient;
    
        public String getDataFromServiceB() {
            String url = "http://serviceB/api/data";
            return webClient.get()
                            .uri(url)
                            .retrieve()
                            .bodyToMono(String.class)
                            .block(); // Appel synchrone
        }
    }
    

Bien sûr, voici des tutoriels détaillés pour chaque composant supplémentaire que vous avez mentionné : Spring RestTemplate, Open Feign, WebClient, et Tolérance aux pannes avec Resilience4J.

1. Spring RestTemplate

Description

RestTemplate est un client synchronisé pour effectuer des requêtes HTTP dans des applications Spring. Il est simple à utiliser et convient bien pour les communications RESTful synchrones.

Role

  • Requêtes HTTP : Effectuer des requêtes HTTP (GET, POST, PUT, DELETE, etc.).
  • Sérialisation/désérialisation : Gérer la sérialisation et la désérialisation des objets Java en JSON/XML et vice versa.
  • Interception : Utiliser des intercepteurs pour ajouter des en-têtes, gérer les erreurs, etc.

Use Cases

  • Appels RESTful simples : Effectuer des appels RESTful vers des services externes.
  • Intégration avec des API REST : Intégrer des services avec des API REST tierces.

Example

Supposons que serviceA doit récupérer des données de serviceB en utilisant RestTemplate.

Implémentation

  1. Ajouter la dépendance :

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    
  2. Configurer RestTemplate :

    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import org.springframework.web.client.RestTemplate;
    
    @Configuration
    public class AppConfig {
        @Bean
        public RestTemplate restTemplate() {
            return new RestTemplate();
        }
    }
    
  3. Utiliser RestTemplate pour faire un appel synchrone :

    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    import org.springframework.web.client.RestTemplate;
    
    @Service
    public class ServiceAService {
        @Autowired
        private RestTemplate restTemplate;
    
        public String getDataFromServiceB() {
            String url = "http://serviceB/api/data";
            return restTemplate.getForObject(url, String.class);
        }
    }
    

2. Open Feign

Description

Open Feign est un client déclaratif pour effectuer des appels HTTP. Il simplifie la création de clients HTTP en utilisant des annotations pour définir les endpoints.

Role

  • Déclaration d'interfaces : Définir des interfaces pour les endpoints HTTP.
  • Annotations : Utiliser des annotations pour spécifier les méthodes HTTP, les paramètres, les en-têtes, etc.
  • Sérialisation/désérialisation : Gérer automatiquement la sérialisation et la désérialisation des objets.

Use Cases

  • Appels RESTful déclaratifs : Déclarer des appels RESTful de manière plus claire et concise.
  • Intégration avec des services tiers : Intégrer des services avec des API REST tierces de manière déclarative.

Example

Supposons que serviceA doit récupérer des données de serviceB en utilisant Open Feign.

Implémentation

  1. Ajouter les dépendances :

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    </dependency>
    
  2. Activer Open Feign :

    import org.springframework.boot.SpringApplication;
    import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
    import org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClients;
    
    @SpringBootApplication
    @EnableFeignClients
    public class ServiceAApplication {
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(ServiceAApplication.class, args);
        }
    }
    
  3. Déclarer l'interface Feign :

    import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
    import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
    
    @FeignClient(name = "serviceB", url = "http://serviceB")
    public interface ServiceBClient {
        @GetMapping("/api/data")
        String getData();
    }
    
  4. Utiliser l'interface Feign :

    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    
    @Service
    public class ServiceAService {
        @Autowired
        private ServiceBClient serviceBClient;
    
        public String getDataFromServiceB() {
            return serviceBClient.getData();
        }
    }
    

3. WebClient

Description

WebClient est un client réactif et non bloquant pour effectuer des requêtes HTTP dans des applications Spring WebFlux. Il est basé sur le modèle réactif et utilise Project Reactor.

Role

  • Requêtes HTTP réactives : Effectuer des requêtes HTTP de manière non bloquante.
  • Flux de données : Gérer des flux de données asynchrones et réactifs.
  • Sérialisation/désérialisation : Gérer la sérialisation et la désérialisation des objets Java en JSON/XML et vice versa.

Use Cases

  • Communications asynchrones : Effectuer des appels HTTP de manière asynchrone pour améliorer la performance.
  • Intégration avec des API réactives : Intégrer des services avec des API réactives tierces.

Example

Supposons que serviceA doit récupérer des données de serviceB en utilisant WebClient.

Implémentation

  1. Ajouter la dépendance :

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
    </dependency>
    
  2. Configurer WebClient :

    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
    
    @Configuration
    public class AppConfig {
        @Bean
        public WebClient webClient() {
            return WebClient.builder().build();
        }
    }
    
  3. Utiliser WebClient pour faire un appel synchrone :

    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
    
    @Service
    public class ServiceAService {
        @Autowired
        private WebClient webClient;
    
        public String getDataFromServiceB() {
            String url = "http://serviceB/api/data";
            return webClient.get()
                            .uri(url)
                            .retrieve()
                            .bodyToMono(String.class)
                            .block(); // Appel synchrone
        }
    }
    
  4. Utiliser WebClient pour faire un appel asynchrone :

    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
    import reactor.core.publisher.Mono;
    
    @Service
    public class ServiceAService {
        @Autowired
        private WebClient webClient;
    
        public Mono<String> getDataFromServiceBAsync() {
            String url = "http://serviceB/api/data";
            return webClient.get()
                            .uri(url)
                            .retrieve()
                            .bodyToMono(String.class);
        }
    }
    

4. Tolérance aux pannes avec Resilience4J

Description

Resilience4J est une bibliothèque de tolérance aux pannes pour les applications Java. Elle fournit des fonctionnalités telles que le circuit breaker, le retry, le rate limiter, etc.

Role

  • Circuit Breaker : Protéger les services contre les échecs fréquents en interrompant les appels lorsqu'un service est indisponible.
  • Retry : Réessayer les appels échoués.
  • Rate Limiter : Limiter le nombre d'appels par unité de temps.
  • Bulkhead : Isoler les appels pour éviter que l'échec d'un service n'affecte les autres.

Use Cases

  • Gestion des échecs : Protéger les services contre les échecs temporaires ou permanents.
  • Performance : Améliorer la performance en limitant le nombre d'appels simultanés.
  • Fiabilité : Assurer la fiabilité des services en gérant les échecs de manière robuste.

Example

Supposons que serviceA doit récupérer des données de serviceB en utilisant Resilience4J pour ajouter une tolérance aux pannes.

Implémentation

  1. Ajouter les dépendances :

    <dependency>
        <groupId>io.github.resilience4j</groupId>
        <artifactId>resilience4j-spring-boot2</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
    </dependency>
    
  2. Configurer Resilience4J :

    resilience4j:
      circuitbreaker:
        instances:
          serviceB:
            registerHealthIndicator: true
            slidingWindowSize: 10
            minimumNumberOfCalls: 5
            failureRateThreshold: 50
            waitDurationInOpenState: 10s
            permittedNumberOfCallsInHalfOpenState: 3
            automaticTransitionFromOpenToHalfOpenEnabled: true
      retry:
        instances:
          serviceB:
            maxRetryAttempts: 3
            waitDuration: 1s
    
  3. Utiliser Resilience4J avec RestTemplate :

    import io.github.resilience4j.circuitbreaker.annotation.CircuitBreaker;
    import io.github.resilience4j.retry.annotation.Retry;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    import org.springframework.web.client.RestTemplate;
    
    @Service
    public class ServiceAService {
        @Autowired
        private RestTemplate restTemplate;
    
        @CircuitBreaker(name = "serviceB", fallbackMethod = "fallbackGetDataFromServiceB")
        @Retry(name = "serviceB")
        public String getDataFromServiceB() {
            String url = "http://serviceB/api/data";
            return restTemplate.getForObject(url, String.class);
        }
    
        public String fallbackGetDataFromServiceB(Throwable t) {
            return "Fallback data";
        }
    }
    
  4. Utiliser Resilience4J avec WebClient :

    import io.github.resilience4j.circuitbreaker.annotation.CircuitBreaker;
    import io.github.resilience4j.retry.annotation.Retry;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
    import reactor.core.publisher.Mono;
    
    @Service
    public class ServiceAService {
        @Autowired
        private WebClient webClient;
    
        @CircuitBreaker(name = "serviceB", fallbackMethod = "fallbackGetDataFromServiceB")
        @Retry(name = "serviceB")
        public Mono<String> getDataFromServiceBAsync() {
            String url = "http://serviceB/api/data";
            return webClient.get()
                            .uri(url)
                            .retrieve()
                            .bodyToMono(String.class);
        }
    
        public Mono<String> fallbackGetDataFromServiceB(Throwable t) {
            return Mono.just("Fallback data");
        }
    }
    

Bien sûr, voici des tutoriels détaillés pour chaque composant orienté messages que vous avez mentionné : Communication distribuée synchrone et asynchrone, API JMS, Mise en œuvre de JMS avec les Brokers (ActiveMQ, HornetQ), RabbitMQ (Protocoles AMQP, STOMP, MQTT), et Kafka.

1. Communication distribuée synchrone et asynchrone

Description

La communication distribuée permet aux services de communiquer entre eux, que ce soit de manière synchrone (appel-blocage) ou asynchrone (appel non-bloquant).

Role

  • Synchrone : Le service appelant attend une réponse immédiate du service appelé avant de continuer son exécution.
  • Asynchrone : Le service appelant envoie une demande et continue son exécution sans attendre de réponse immédiate.

Use Cases

  • Synchrone : Opérations critiques qui nécessitent une réponse immédiate et une garantie de succès.
  • Asynchrone : Opérations qui peuvent être traitées en arrière-plan, comme les notifications ou les tâches de fond.

2. API JMS : Java Message Service

Description

Java Message Service (JMS) est une API standardisée pour la communication orientée messages en Java. Elle permet d'envoyer et de recevoir des messages de manière synchrone ou asynchrone.

Role

  • Messages : Envoyer et recevoir des messages de manière synchrone ou asynchrone.
  • Queues et Topics : Utiliser des files d'attente (point-à-point) et des sujets (pub-sub) pour diffuser des messages.
  • Gestion des transactions : Gérer les transactions pour assurer la cohérence des messages.

Use Cases

  • Files d'attente point-à-point : Pour des communications où chaque message est traité par un seul consommateur.
  • Sujets pub-sub : Pour diffuser des messages à plusieurs consommateurs.

Example

Supposons que serviceA envoie un message à serviceB via une file d'attente JMS.

Implémentation avec ActiveMQ

  1. Ajouter les dépendances :

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-activemq</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.activemq</groupId>
        <artifactId>activemq-broker</artifactId>
    </dependency>
    
  2. Configurer ActiveMQ :

    spring:
      activemq:
        broker-url: tcp://localhost:61616
        user: admin
        password: admin
    
  3. Configurer la file d'attente :

    import org.apache.activemq.command.ActiveMQQueue;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import javax.jms.Queue;
    
    @Configuration
    public class JmsConfig {
        @Bean
        public Queue queue() {
            return new ActiveMQQueue("myQueue");
        }
    }
    
  4. Envoyer un message :

    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.jms.core.JmsTemplate;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    @Component
    public class MessageSender {
        @Autowired
        private JmsTemplate jmsTemplate;
    
        @Autowired
        private Queue queue;
    
        public void sendMessage(String message) {
            jmsTemplate.convertAndSend(queue, message);
        }
    }
    
  5. Recevoir un message :

    import org.springframework.jms.annotation.JmsListener;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    @Component
    public class MessageReceiver {
        @JmsListener(destination = "myQueue")
        public void receiveMessage(String message) {
            System.out.println("Received message: " + message);
        }
    }
    

3. Mise en œuvre de JMS avec les Brokers (ActiveMQ, HornetQ)

Description

Les brokers JMS sont des serveurs qui implémentent l'API JMS. Ils gèrent la distribution des messages entre les producteurs et les consommateurs.

Role

  • Distribution des messages : Gérer la distribution des messages entre les producteurs et les consommateurs.
  • Gestion des transactions : Assurer la cohérence des messages dans les transactions.
  • Persistance des messages : Stocker les messages de manière persistante.

Use Cases

  • ActiveMQ : Broker open source populaire pour JMS.
  • HornetQ : Broker performant et évolutif pour JMS.

Example avec ActiveMQ

  1. Démarrer ActiveMQ :
    Téléchargez et démarrez ActiveMQ depuis ActiveMQ Downloads.

  2. Configurer Spring Boot :

    spring:
      activemq:
        broker-url: tcp://localhost:61616
        user: admin
        password: admin
    
  3. Configurer la file d'attente et envoyer/recevoir des messages :
    Suivez les étapes précédentes pour configurer la file d'attente et envoyer/recevoir des messages.

Example avec HornetQ

  1. Démarrer HornetQ :
    Téléchargez et démarrez HornetQ depuis HornetQ Downloads.

  2. Configurer Spring Boot :

    spring:
      jms:
        hornetq:
          remote:
            connection-factory:
              host: localhost
              port: 5445
    
  3. Configurer la file d'attente et envoyer/recevoir des messages :

    import org.hornetq.api.core.TransportConfiguration;
    import org.hornetq.api.jms.HornetQJMSClient;
    import org.hornetq.api.jms.JMSFactoryType;
    import org.hornetq.core.remoting.impl.netty.NettyConnectorFactory;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import org.springframework.jms.connection.JmsConnectionFactory;
    
    import javax.jms.ConnectionFactory;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    @Configuration
    public class HornetQConfig {
        @Bean
        public ConnectionFactory connectionFactory() {
            Map<String, Object> transportConfig = new HashMap<>();
            transportConfig.put(TransportConfiguration.HOST_PROP_NAME, "localhost");
            transportConfig.put(TransportConfiguration.PORT_PROP_NAME, 5445);
    
            TransportConfiguration transport = new TransportConfiguration(NettyConnectorFactory.class.getName(), transportConfig);
            return new JmsConnectionFactory(JMSFactoryType.CF, transport);
        }
    }
    
  4. Configurer la file d'attente et envoyer/recevoir des messages :
    Suivez les étapes précédentes pour configurer la file d'attente et envoyer/recevoir des messages.

4. Système de messagerie asynchrone avec RabbitMQ (Protocoles AMQP, STOMP, MQTT)

Description

RabbitMQ est un broker de messages open source qui supporte plusieurs protocoles comme AMQP, STOMP, et MQTT. Il est utilisé pour la communication asynchrone entre les services.

Role

  • Files d'attente et échanges : Gérer les files d'attente et les échanges pour diffuser des messages.
  • Protocoles : Supporter différents protocoles pour la communication.
  • Durabilité et persistance : Assurer la durabilité des messages.

Use Cases

  • Files d'attente point-à-point : Pour des communications où chaque message est traité par un seul consommateur.
  • Échanges pub-sub : Pour diffuser des messages à plusieurs consommateurs.

Example avec RabbitMQ

  1. Démarrer RabbitMQ :
    Téléchargez et démarrez RabbitMQ depuis RabbitMQ Downloads.

  2. Ajouter les dépendances :

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
    </dependency>
    
  3. Configurer RabbitMQ :

    spring:
      rabbitmq:
        host: localhost
        port: 5672
        username: guest
        password: guest
    
  4. Configurer la file d'attente :

    import org.springframework.amqp.core.Queue;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    
    @Configuration
    public class RabbitConfig {
        @Bean
        public Queue myQueue() {
            return new Queue("myQueue");
        }
    }
    
  5. Envoyer un message :

    import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    @Component
    public class MessageSender {
        @Autowired
        private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    
        public void sendMessage(String message) {
            rabbitTemplate.convertAndSend("myQueue", message);
        }
    }
    
  6. Recevoir un message :

    import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    @Component
    public class MessageReceiver {
        @RabbitListener(queues = "myQueue")
        public void receiveMessage(String message) {
            System.out.println("Received message: " + message);
        }
    }
    

5. Système de messagerie asynchrone avec Kafka Brokers

Description

Apache Kafka est un système de streaming distribué qui est utilisé pour la communication asynchrone entre les services. Il est hautement disponible, évolutif et fiable.

Role

  • Topics et partitions : Gérer les topics et les partitions pour diffuser des messages.
  • Producteurs et consommateurs : Gérer les producteurs et les consommateurs pour envoyer et recevoir des messages.
  • Durabilité et persistance : Assurer la durabilité des messages.

Use Cases

  • Streaming de données : Diffuser des données en temps réel entre les services.
  • Logging et surveillance : Collecter et surveiller les logs et les métriques.
  • Analyse en temps réel : Traiter les données en temps réel pour des analyses.

Example avec Kafka

  1. Démarrer Kafka :
    Téléchargez et démarrez Kafka depuis Kafka Downloads.

  2. Ajouter les dépendances :

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
        <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    </dependency>
    
  3. Configurer Kafka :

    spring:
      kafka:
        bootstrap-servers: localhost:9092
        consumer:
          group-id: my-group
          auto-offset-reset: earliest
          key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
          value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
        producer:
          key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
          value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    
  4. Configurer le topic :

    import org.apache.kafka.clients.admin.NewTopic;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    
    @Configuration
    public class KafkaConfig {
        @Bean
        public NewTopic myTopic() {
            return new NewTopic("myTopic", 1, (short) 1);
        }
    }
    
  5. Envoyer un message :

    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    @Component
    public class MessageSender {
        @Autowired
        private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
    
        public void sendMessage(String message) {
            kafkaTemplate.send("myTopic", message);
        }
    }
    
  6. Recevoir un message :

    import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    @Component
    public class MessageReceiver {
        @KafkaListener(topics = "myTopic", groupId = "my-group")
        public void receiveMessage(String message) {
            System.out.println("Received message: " + message);
        }
    }
    

Bien sûr, voici un tutoriel détaillé pour Spring Batch, qui est un framework utilisé pour le traitement par lots dans les applications Java.

Batch Processing: Spring Batch

Description

Spring Batch est un framework open source qui facilite la création d'applications de traitement par lots robustes et évolutives. Il est particulièrement utile pour les tâches de traitement de gros volumes de données, telles que l'importation/exportation de données, la transformation de données, etc.

Role

  • Job Management : Gérer les jobs et leurs étapes.
  • Transaction Management : Gérer les transactions pour assurer l'intégrité des données.
  • Retry Mechanism : Gérer les retours d'essai pour les échecs.
  • Skip Logic : Gérer les lignes erronées sans arrêter le traitement.
  • Partitioning : Diviser les travaux en sous-travaux pour améliorer la performance.

Use Cases

  • Traitement de gros volumes de données : Importation/exportation de données, transformation de données.
  • Reporting : Génération de rapports périodiques.
  • Maintenance de données : Nettoyage et mise à jour des données.

Tutoriel détaillé pour Spring Batch

1. Ajouter les dépendances

Pour utiliser Spring Batch, ajoutez les dépendances suivantes dans votre fichier pom.xml (pour Maven) :

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter Batch -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Spring Boot Starter JDBC (si vous utilisez une base de données) -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
    </dependency>
    <!-- H2 Database (pour les tests) -->
    <dependency>
        <groupId>com.h2database</groupId>
        <artifactId>h2</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
</dependencies>

2. Configuration de la base de données

Si vous utilisez une base de données pour stocker les données de batch (par exemple, H2 pour les tests), configurez-la dans application.properties :

spring.datasource.url=jdbc:h2:mem:testdb
spring.datasource.driver-class-name=org.h2.Driver
spring.datasource.username=sa
spring.datasource.password=password
spring.h2.console.enabled=true
spring.jpa.database-platform=org.hibernate.dialect.H2Dialect

3. Création d'un Job

Un job est une tâche de haut niveau qui comprend une ou plusieurs étapes. Voici comment créer un job simple avec une seule étape.

3.1. Définir le Job

Créez une classe pour définir le job et ses étapes :

import org.springframework.batch.core.Job;
import org.springframework.batch.core.Step;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.EnableBatchProcessing;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.JobBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.configuration.annotation.StepBuilderFactory;
import org.springframework.batch.core.launch.support.RunIdIncrementer;
import org.springframework.batch.item.ItemProcessor;
import org.springframework.batch.item.ItemReader;
import org.springframework.batch.item.ItemWriter;
import org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemReader;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.BeanWrapperFieldSetMapper;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.DefaultLineMapper;
import org.springframework.batch.item.file.transform.DelimitedLineTokenizer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;

@Configuration
@EnableBatchProcessing
public class BatchConfig {

    @Autowired
    private JobBuilderFactory jobBuilderFactory;

    @Autowired
    private StepBuilderFactory stepBuilderFactory;

    @Bean
    public Job importUserJob(JobCompletionNotificationListener listener, Step step1) {
        return jobBuilderFactory.get("importUserJob")
                .incrementer(new RunIdIncrementer())
                .listener(listener)
                .flow(step1)
                .end()
                .build();
    }

    @Bean
    public Step step1(ItemReader<Person> reader, ItemProcessor<Person, Person> processor, ItemWriter<Person> writer) {
        return stepBuilderFactory.get("step1")
                .<Person, Person>chunk(10)
                .reader(reader)
                .processor(processor)
                .writer(writer)
                .build();
    }

    @Bean
    public FlatFileItemReader<Person> reader() {
        FlatFileItemReader<Person> reader = new FlatFileItemReader<>();
        reader.setResource(new ClassPathResource("sample-data.csv"));
        reader.setLineMapper(new DefaultLineMapper<Person>() {{
            setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {{
                setNames(new String[] { "firstName", "lastName" });
            }});
            setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<Person>() {{
                setTargetType(Person.class);
            }});
        }});
        return reader;
    }

    @Bean
    public PersonItemProcessor processor() {
        return new PersonItemProcessor();
    }

    @Bean
    public ItemWriter<Person> writer() {
        return new PersonItemWriter();
    }
}
3.2. Définir le Listener

Créez un listener pour noter la fin du job :

import org.springframework.batch.core.BatchStatus;
import org.springframework.batch.core.JobExecution;
import org.springframework.batch.core.listener.JobExecutionListenerSupport;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class JobCompletionNotificationListener extends JobExecutionListenerSupport {

    @Override
    public void afterJob(JobExecution jobExecution) {
        if(jobExecution.getStatus() == BatchStatus.COMPLETED) {
            System.out.println("!!! JOB FINISHED! Time to verify the results");
        }
    }
}
3.3. Définir le Reader

Le reader lit les données depuis un fichier CSV :

import org.springframework.batch.item.file.FlatFileItemReader;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.BeanWrapperFieldSetMapper;
import org.springframework.batch.item.file.mapping.DefaultLineMapper;
import org.springframework.batch.item.file.transform.DelimitedLineTokenizer;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;

public class PersonItemReader extends FlatFileItemReader<Person> {
    public PersonItemReader() {
        setResource(new ClassPathResource("sample-data.csv"));
        setLineMapper(new DefaultLineMapper<Person>() {{
            setLineTokenizer(new DelimitedLineTokenizer() {{
                setNames(new String[] { "firstName", "lastName" });
            }});
            setFieldSetMapper(new BeanWrapperFieldSetMapper<Person>() {{
                setTargetType(Person.class);
            }});
        }});
    }
}
3.4. Définir le Processor

Le processor traite les données lues par le reader :

import org.springframework.batch.item.ItemProcessor;

public class PersonItemProcessor implements ItemProcessor<Person, Person> {

    @Override
    public Person process(final Person person) throws Exception {
        final String firstName = person.getFirstName().toUpperCase();
        final String lastName = person.getLastName().toUpperCase();

        final Person transformedPerson = new Person(firstName, lastName);

        System.out.println("Converting (" + person + ") into (" + transformedPerson + ")");

        return transformedPerson;
    }
}
3.5. Définir le Writer

Le writer écrit les données transformées dans une sortie (par exemple, la console ou une base de données) :

import org.springframework.batch.item.ItemWriter;

import java.util.List;

public class PersonItemWriter implements ItemWriter<Person> {

    @Override
    public void write(List<? extends Person> items) throws Exception {
        for (Person item : items) {
            System.out.println("Writing item: " + item);
        }
    }
}
3.6. Définir la classe Person

Définissez la classe Person qui représente les données à traiter :

public class Person {
    private String firstName;
    private String lastName;

    public Person() {}

    public Person(String firstName, String lastName) {
        this.firstName = firstName;
        this.lastName = lastName;
    }

    public String getFirstName() {
        return firstName;
    }

    public void setFirstName(String firstName) {
        this.firstName = firstName;
    }

    public String getLastName() {
        return lastName;
    }

    public void setLastName(String lastName) {
        this.lastName = lastName;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Person{" +
                "firstName='" + firstName + '\'' +
                ", lastName='" + lastName + '\'' +
                '}';
    }
}

4. Exemple de fichier CSV

Créez un fichier sample-data.csv dans le répertoire src/main/resources avec les données suivantes :

John,Doe
Jane,Doe
Mike,Smith

5. Lancer le Job

Créez une classe principale pour lancer le job :

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class BatchApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(BatchApplication.class, args);
    }
}

6. Exécution du Job

Lorsque vous exécutez l'application, Spring Batch lancera le job importUserJob, qui lit les données du fichier CSV, les transforme en majuscules, et les écrit dans la console.

Résultat Attendu

Lorsque vous exécutez l'application, vous devriez voir une sortie similaire à celle-ci dans la console :

Converting (Person{firstName='John', lastName='Doe'}) into (Person{firstName='JOHN', lastName='DOE'})
Converting (Person{firstName='Jane', lastName='Doe'}) into (Person{firstName='JANE', lastName='DOE'})
Converting (Person{firstName='Mike', lastName='Smith'}) into (Person{firstName='MIKE', lastName='SMITH'})
Writing item: Person{firstName='JOHN', lastName='DOE'}
Writing item: Person{firstName='JANE', lastName='DOE'}
Writing item: Person{firstName='MIKE', lastName='SMITH'}
!!! JOB FINISHED! Time to verify the results

Bien sûr, voici un tutoriel détaillé pour Kafka Streams, qui est une bibliothèque pour le traitement de flux de données en temps réel avec Apache Kafka.

Processing Stream : Kafka Streams

Description

Kafka Streams est une bibliothèque de traitement de flux de données en temps réel intégrée à Apache Kafka. Elle permet de créer des applications de traitement de flux qui lisent les données d'un ou plusieurs topics Kafka, les traitent, et produisent les résultats dans d'autres topics Kafka.

Role

  • Traitement en temps réel : Traiter les données en temps réel provenant de topics Kafka.
  • Transformation de données : Appliquer des transformations, des agrégations, des jointures, etc.
  • État persistant : Maintenir un état persistant pour des opérations telles que les agrégations cumulatives.
  • Scalabilité : Évoluer facilement avec la charge de travail.

Use Cases

  • Analyse en temps réel : Analyser des données en temps réel pour générer des insights.
  • Transformation de données : Transformer des données provenant de diverses sources.
  • Événements complexes : Détecter des motifs complexes dans les flux de données.
  • Microservices : Intégrer le traitement de flux dans des architectures microservices.

Tutoriel détaillé pour Kafka Streams

1. Installation et Configuration de Kafka

Avant de commencer, assurez-vous que Kafka est installé et en cours d'exécution. Vous pouvez télécharger Kafka depuis Kafka Downloads.

1.1. Démarrer Zookeeper

Ouvrez un terminal et exécutez la commande suivante pour démarrer Zookeeper :

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
1.2. Démarrer Kafka

Ouvrez un autre terminal et exécutez la commande suivante pour démarrer Kafka :

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
1.3. Créer des Topics

Créez deux topics, input-topic et output-topic :

bin/kafka-topics.sh --create --topic input-topic --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 1
bin/kafka-topics.sh --create --topic output-topic --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 1

2. Ajouter les Dépendances

Pour utiliser Kafka Streams, ajoutez les dépendances suivantes dans votre fichier pom.xml (pour Maven) :

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter Kafka -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-kafka</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Kafka Streams -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-streams</artifactId>
    </dependency>
    <!-- H2 Database (pour les tests) -->
    <dependency>
        <groupId>com.h2database</groupId>
        <artifactId>h2</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
</dependencies>

3. Configuration de Kafka Streams

Configurez Kafka Streams dans application.properties :

spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092
spring.kafka.consumer.group-id=my-group
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

4. Création d'une Application Kafka Streams

Créez une application Kafka Streams pour traiter les données en temps réel.

4.1. Définir la Configuration Kafka Streams

Créez une classe pour configurer Kafka Streams :

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KTable;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Materialized;
import org.apache.kafka.streams.state.Stores;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafkaStreams;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaStreamsDefaultConfiguration;
import org.springframework.kafka.config.KafkaStreamsConfiguration;
import org.springframework.kafka.streams.annotations.Input;
import org.springframework.kafka.streams.annotations.Output;
import org.springframework.kafka.streams.annotations.StreamListener;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Configuration
@EnableKafkaStreams
public class KafkaStreamsConfig {

    @Bean(name = KafkaStreamsDefaultConfiguration.DEFAULT_STREAMS_CONFIG_BEAN_NAME)
    public KafkaStreamsConfiguration kStreamsConfigs() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "kafka-streams-demo");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
        return new KafkaStreamsConfiguration(props);
    }
}
4.2. Définir le Processor

Créez une classe pour traiter les flux de données :

import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KTable;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Materialized;
import org.apache.kafka.streams.state.Stores;
import org.springframework.kafka.annotation.Input;
import org.springframework.kafka.annotation.Output;
import org.springframework.kafka.annotation.StreamListener;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.SendTo;

public class WordCountProcessor {

    @StreamListener
    @SendTo("output-topic")
    public KStream<String, Long> process(@Input("input-topic") KStream<String, String> input) {
        return input
                .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase().split("\\W+")))
                .groupBy((key, word) -> word)
                .count(Materialized.as(Stores.persistentKeyValueStore("counts-store")))
                .toStream();
    }
}
4.3. Créer l'Application Principale

Créez une classe principale pour démarrer l'application :

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class KafkaStreamsApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(KafkaStreamsApplication.class, args);
    }
}

5. Tester l'Application

5.1. Produire des Messages

Utilisez Kafka Console Producer pour envoyer des messages au input-topic :

bin/kafka-console-producer.sh --topic input-topic --bootstrap-server localhost:9092

Entrez quelques messages, par exemple :

Hello World
Hello Kafka Streams
5.2. Consommer les Messages Transformés

Utilisez Kafka Console Consumer pour lire les messages transformés depuis le output-topic :

bin/kafka-console-consumer.sh --topic output-topic --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092

Vous devriez voir des sorties similaires à celles-ci :

hello 2
world 1
kafka 1
streams 1

Bien sûr, voici un tutoriel détaillé pour les Architectures sans serveur et la Développement d'applications sans serveur avec Spring Cloud Function.

1. Architecture Sans Serveur

Qu'est-ce que l'architecture sans serveur ?

L'architecture sans serveur (Serverless Architecture) est un modèle de déploiement où les développeurs écrivent et exécutent du code sans gérer l'infrastructure sous-jacente. Les fonctions de code sont exécutées dans des conteneurs gérés par un fournisseur de cloud (comme AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions). Le fournisseur s'occupe de l'allocation des ressources, de la mise à l'échelle automatique et de la facturation basée sur l'utilisation.

Principaux avantages de l'architecture sans serveur

  1. Réduction des coûts : Seuls les temps d'exécution des fonctions sont facturés, ce qui réduit les coûts d'infrastructure.
  2. Scalabilité automatique : Les fonctions sont automatiquement mises à l'échelle en fonction de la demande.
  3. Focus sur le code : Les développeurs peuvent se concentrer sur l'écriture du code plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.
  4. Temps de déploiement rapide : Les déploiements sont rapides et faciles à effectuer.
  5. Gestion des ressources optimisée : Les ressources sont allouées et libérées dynamiquement, ce qui optimise l'utilisation des ressources.

2. Qu'est-ce que la fonction Spring Cloud ?

Spring Cloud Function est un projet open source qui facilite la création et le déploiement de microservices basés sur des fonctions. Il permet de développer des applications qui peuvent être exécutées dans diverses plateformes sans serveur, comme AWS Lambda, Azure Functions, et Google Cloud Functions, ainsi que dans des environnements traditionnels comme des conteneurs Docker.

Caractéristiques de Spring Cloud Function

  • Portabilité : Les fonctions peuvent être exécutées dans différents environnements sans modification de code.
  • Injection de dépendances : Intègre la gestion des dépendances Spring.
  • Gestion des événements : Supporte la gestion des événements et des messages.
  • Support multi-langage : Peut être utilisé avec différents langages de programmation.

3. Développer une Application Sans Serveur avec Spring Cloud Function

3.1. Configuration du Projet

Créez un projet Spring Boot avec Spring Initializr ou ajoutez les dépendances manuellement.

3.1.1. Ajouter les Dépendances

Ajoutez les dépendances suivantes dans votre fichier pom.xml (pour Maven) :

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter WebFlux -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Spring Cloud Function -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-function-webflux</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Spring Cloud Function Adapter for AWS Lambda -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-function-adapter-aws</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
3.1.2. Configurer Spring Cloud Function

Créez une classe de configuration pour Spring Cloud Function :

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import java.util.function.Function;

@SpringBootApplication
public class ServerlessApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServerlessApplication.class, args);
    }

    @Bean
    public Function<String, String> uppercase() {
        return value -> value.toUpperCase();
    }
}

3.2. Développer une Fonction Simple

Créez une fonction simple qui convertit une chaîne de caractères en majuscules :

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.function.Function;

@Component
public class UppercaseFunction {

    @Bean
    public Function<String, String> uppercase() {
        return value -> value.toUpperCase();
    }
}

3.3. Tester Localement

Vous pouvez tester la fonction localement en utilisant Spring Boot.

3.3.1. Exécuter l'Application

Exécutez l'application Spring Boot :

mvn spring-boot:run
3.3.2. Envoyer une Requête

Utilisez curl ou un outil de test d'API pour envoyer une requête à la fonction :

curl -X POST http://localhost:8080/uppercase -H "Content-Type: text/plain" -d "hello world"

Vous devriez recevoir la réponse suivante :

HELLO WORLD

3.4. Déployer sur AWS Lambda

Pour déployer la fonction sur AWS Lambda, suivez les étapes suivantes :

3.4.1. Ajouter les Dépendances pour AWS Lambda

Assurez-vous que la dépendance pour AWS Lambda est incluse dans votre pom.xml :

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-function-adapter-aws</artifactId>
</dependency>
3.4.2. Créer un Fichier JAR Executable

Créez un fichier JAR exécutable pour AWS Lambda :

mvn clean package
3.4.3. Déployer sur AWS Lambda
  1. Créez une fonction Lambda :

    • Allez sur la console AWS Lambda.
    • Cliquez sur "Créer une fonction".
    • Choisissez "Fonction personnalisée" et sélectionnez "Java 11" comme runtime.
    • Cliquez sur "Créer la fonction".
  2. Déployez le fichier JAR :

    • Téléchargez le fichier JAR généré (target/your-application.jar) dans la fonction Lambda.
    • Configurez le gestionnaire de fonctions comme org.springframework.cloud.function.adapter.aws.FunctionInvoker.
  3. Configurer les Variables d'Environnement :

    • Ajoutez une variable d'environnement MAIN_CLASS avec la valeur com.example.ServerlessApplication.
  4. Tester la Fonction Lambda :

    • Créez un test d'événement JSON simple, par exemple :
      {
        "body": "hello world"
      }
      
    • Exécutez le test et vérifiez la sortie :
      {
        "statusCode": 200,
        "body": "HELLO WORLD",
        "headers": {
          "Content-Type": "text/plain"
        }
      }
      

Architectures Micro-services avec Spring Boot et Spring Cloud

graph TD; subgraph "Architectures Micro-services avec Spring Boot et Spring Cloud" A[Client] --> B[API Gateway]; B --> C[Service Registry]; B --> D[Config Server]; C --> E[Service 1]; C --> F[Service 2]; C --> G[Service 3]; D --> E; D --> F; D --> G; E --> H[Database 1]; F --> I[Database 2]; G --> J[Database 3]; end %% legend %% Client: Point d'entrée externe %% API Gateway: Gestion des requêtes entrantes %% Service Registry: Découverte des services %% Config Server: Gestion des configurations %% Service 1, Service 2, Service 3: Microservices %% Database 1, Database 2, Database 3: Bases de données des services

Architecture de Spring Cloud

graph TD; subgraph "Architecture de Spring Cloud" A[Client] --> B[API Gateway]; B --> C[Service Registry]; B --> D[Config Server]; C --> E[Service 1]; C --> F[Service 2]; C --> G[Service 3]; D --> E; D --> F; D --> G; E --> H[Database 1]; F --> I[Database 2]; G --> J[Database 3]; end %% legend %% Client: Point d'entrée externe %% API Gateway: Gestion des requêtes entrantes %% Service Registry: Découverte des services %% Config Server: Gestion des configurations %% Service 1, Service 2, Service 3: Microservices %% Database 1, Database 2, Database 3: Bases de données des services

Gateway : Spring Cloud Gateway et Zuul Proxy

graph TD; subgraph "Gateway: Spring Cloud Gateway et Zuul Proxy" A[Client] --> B[Spring Cloud Gateway]; A --> C[Zuul Proxy]; B --> D[Service 1]; B --> E[Service 2]; B --> F[Service 3]; C --> D; C --> E; C --> F; D --> G[Database 1]; E --> H[Database 2]; F --> I[Database 3]; end %% legend %% Client: Point d'entrée externe %% Spring Cloud Gateway: Gestion des requêtes avec Spring Cloud Gateway %% Zuul Proxy: Gestion des requêtes avec Zuul Proxy %% Service 1, Service 2, Service 3: Microservices %% Database 1, Database 2, Database 3: Bases de données des services

Discovery service: Eureka Discovery Service, Consul

graph TD; subgraph "Discovery service: Eureka Discovery Service, Consul" A[Client] --> B[API Gateway]; B --> C[Eureka Discovery Service]; B --> D[Consul]; C --> E[Service 1]; C --> F[Service 2]; C --> G[Service 3]; D --> E; D --> F; D --> G; E --> H[Database 1]; F --> I[Database 2]; G --> J[Database 3]; end %% legend %% Client: Point d'entrée externe %% API Gateway: Gestion des requêtes entrantes %% Eureka Discovery Service: Découverte des services avec Eureka %% Consul: Découverte des services avec Consul %% Service 1, Service 2, Service 3: Microservices %% Database 1, Database 2, Database 3: Bases de données des services

Config Service: Spring Cloud Config, Consul Config

graph TD; subgraph "Config Service: Spring Cloud Config, Consul Config" A[Client] --> B[API Gateway]; B --> C[Service Registry]; C --> D[Service 1]; C --> E[Service 2]; C --> F[Service 3]; D --> G[Spring Cloud Config]; E --> G; F --> G; G --> H[Configuration Repository]; D --> I[Database 1]; E --> J[Database 2]; F --> K[Database 3]; end subgraph "Config Service: Consul Config" L[Client] --> M[API Gateway]; M --> N[Service Registry]; N --> O[Service 1]; N --> P[Service 2]; N --> Q[Service 3]; O --> R[Consul]; P --> R; Q --> R; R --> S[Consul KV Store]; O --> T[Database 1]; P --> U[Database 2]; Q --> V[Database 3]; end %% legend %% Client: Point d'entrée externe %% API Gateway: Gestion des requêtes entrantes %% Service Registry: Découverte des services %% Service 1, Service 2, Service 3: Microservices %% Spring Cloud Config: Gestion des configurations avec Spring Cloud Config %% Consul Config: Gestion des configurations avec Consul %% Configuration Repository: Répertoire de configurations (Git) %% Consul KV Store: Stockage des configurations dans Consul %% Database 1, Database 2, Database 3: Bases de données des services