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.
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
Ajouter les dépendances :
<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId> </dependency>
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/**
Activer le discovery service (si nécessaire) :
spring: application: name: gateway-service eureka: client: serviceUrl: defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
Implémentation avec Zuul
Ajouter les dépendances :
<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-zuul</artifactId> </dependency>
Configurer Zuul :
@SpringBootApplication @EnableZuulProxy public class ZuulApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ZuulApplication.class, args); } }
Configurer les routes :
zuul: routes: serviceA: path: /api/serviceA/** serviceId: serviceA serviceB: path: /api/serviceB/** serviceId: serviceB
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.
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
Créer le serveur Eureka :
@SpringBootApplication @EnableEurekaServer public class EurekaServerApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args); } }
Configurer le serveur Eureka :
server: port: 8761 eureka: client: register-with-eureka: false fetch-registry: false serviceUrl: defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
Configurer les clients Eureka :
spring: application: name: serviceA eureka: client: serviceUrl: defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
Implémentation avec Consul
Installer et démarrer Consul :
consul agent -dev
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.
Example
Supposons que vous ayez un service serviceA
qui nécessite une configuration max-users
.
Implémentation avec Spring Cloud Config
Créer le serveur Config :
@SpringBootApplication @EnableConfigServer public class ConfigServerApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ConfigServerApplication.class, args); } }
Configurer le serveur Config :
server: port: 8888 spring: cloud: config: server: git: uri: https://github.com/user/config-repo
Configurer le client Config :
spring: application: name: serviceA cloud: config: uri: http://localhost:8888
Implémentation avec Consul Config
Installer et démarrer Consul :
consul agent -dev
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.
Example
Supposons que serviceA
doit récupérer des données de serviceB
pour effectuer une opération.
Implémentation avec RestTemplate
Ajouter la dépendance :
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency>
Configurer RestTemplate :
@Bean public RestTemplate restTemplate() { return new RestTemplate(); }
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)
Ajouter la dépendance :
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId> </dependency>
Configurer WebClient :
@Bean public WebClient webClient() { return WebClient.builder().build(); }
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
Ajouter la dépendance :
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency>
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(); } }
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
Ajouter les dépendances :
<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId> </dependency>
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); } }
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(); }
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
Ajouter la dépendance :
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId> </dependency>
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(); } }
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 } }
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
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>
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
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"; } }
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
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>
Configurer ActiveMQ :
spring: activemq: broker-url: tcp://localhost:61616 user: admin password: admin
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"); } }
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); } }
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
Démarrer ActiveMQ :
Téléchargez et démarrez ActiveMQ depuis ActiveMQ Downloads.Configurer Spring Boot :
spring: activemq: broker-url: tcp://localhost:61616 user: admin password: admin
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
Démarrer HornetQ :
Téléchargez et démarrez HornetQ depuis HornetQ Downloads.Configurer Spring Boot :
spring: jms: hornetq: remote: connection-factory: host: localhost port: 5445
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); } }
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
Démarrer RabbitMQ :
Téléchargez et démarrez RabbitMQ depuis RabbitMQ Downloads.Ajouter les dépendances :
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency>
Configurer RabbitMQ :
spring: rabbitmq: host: localhost port: 5672 username: guest password: guest
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"); } }
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); } }
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
Démarrer Kafka :
Téléchargez et démarrez Kafka depuis Kafka Downloads.Ajouter les dépendances :
<dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency>
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
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); } }
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); } }
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
- Réduction des coûts : Seuls les temps d'exécution des fonctions sont facturés, ce qui réduit les coûts d'infrastructure.
- Scalabilité automatique : Les fonctions sont automatiquement mises à l'échelle en fonction de la demande.
- Focus sur le code : Les développeurs peuvent se concentrer sur l'écriture du code plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.
- Temps de déploiement rapide : Les déploiements sont rapides et faciles à effectuer.
- 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
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".
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
.
- Téléchargez le fichier JAR généré (
Configurer les Variables d'Environnement :
- Ajoutez une variable d'environnement
MAIN_CLASS
avec la valeurcom.example.ServerlessApplication
.
- Ajoutez une variable d'environnement
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" } }
- Créez un test d'événement JSON simple, par exemple :