使用cote.js构建的微服务案例研究
本文将向您推荐一个利用cote.js搭建的微服务架构示例项目。cote.js是一个自动发现的网格网络框架,专为构建容错和可扩展的应用程序设计。
这是一个功能齐全的电子商务应用,包括支付、产品、购买和用户管理四个不同的微服务。管理员接口采用REST服务器实现,用于展示如何在基于Express的应用中集成cote.js。产品、用户和购买的管理通过REST调用到管理员服务器,然后转发给相应的微服务。
客户端界面完全由cote.js实现,服务器只提供一个index.html文件。这是一种突破性的实施方式,意味着您可以将网站静态托管(如S3),同时享受服务器和微服务架构的所有优点。
安装与启动
运行以下命令来安装并初始化项目:
git clone https://github.com/dashersw/cote-workshop
cd cote-workshop
npm install
node init-db.js
运行系统
该系统有四个后端服务,一个管理员接口和一个用户接口。
快速启动
如果你全局安装了PM2,只需运行以下命令即可启动所有服务:
pm2 start cote-workshop.json
现在你可以使用以下命令监控你的服务:
pm2 monit
管理员接口可以在http://localhost:5000访问,而用户界面在http://localhost:5001。
监控界面位于http://localhost:5555。
添加、删除或购买商品以查看实时更新!
手动启动
分别运行管理员接口和服务:
node admin/server
node end-user/server
node services/payment-service
node services/product-service
node services/purchase-service
node services/user-service
现在,你可以在管理员和用户接口上进行交互,试试看添加、删除和购买商品,看看它们是如何实时同步的!
监控
内建了一个监控服务,可以可视化微服务之间的连接。若要手动启动,运行:
node monitor.js
监控GUI将在http://localhost:5555可用。
基于主机名的本地运行
本项目包含一个转发服务,该服务绑定在端口80上,通过特定的主机名托管应用程序。
支持以下虚拟主机:
http://local-admin.cotejs.org- 管理员接口,重定向至localhost:5000。http://local-end-user.cotejs.org- 用户接口,重定向至localhost:5001。http://local-monitoring.cotejs.org- 监控接口,重定向至localhost:5555。
记得配置本地网络设置,添加上述主机映射,然后在浏览器中访问相应的地址。
Docker安装
该项目还包含了通过Docker运行所有必要服务的完整docker-compose.yml配置文件,包括一个PostgreSQL数据库。
运行以下命令启动服务:
docker-compose up
这将构建必要的本地镜像,然后启动服务集群。在本地网络设置中添加提供的域名后,您可以通过浏览器与应用交互。
项目特点
- 自动发现:cote.js的核心在于其自动发现机制,无需手动配置,服务间通信简单快捷。
- 故障容忍:微服务设计使得系统能够应对单个服务的故障,保持整体运行稳定性。
- 可扩展性:随着业务增长,可轻松地添加更多服务节点,而不影响现有系统的性能。
- 实时更新:前端应用直接与微服务通信,实现数据的实时同步,提供出色的用户体验。
- 轻量级架构:项目采用简单的REST接口和纯JavaScript实现,降低了学习和维护成本。
综上所述,这个开源项目是学习和实践微服务架构的理想平台,无论你是开发者还是运维人员,都能从中受益匪浅。立即尝试吧,体验cote.js带来的强大功能和灵活架构!
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00