ScaleCube 微服务库使用教程
2024-08-19 21:49:46作者:邵娇湘
项目介绍
ScaleCube 是一个高性能、低延迟的反应式微服务库,旨在实现可扩展性。它具有以下特点:
- API 网关
- 服务发现
- 服务负载均衡
- 支持即插即用的服务通信模块
- 提供实时流处理的性能和低延迟
ScaleCube 利用其点对点特性,通过 gossip 协议实现服务发现、位置透明性、容错和实时故障检测等功能。它提供了 Java 8 函数式 API 和 Reactor 项目的 Mono 优势。
项目快速启动
环境准备
确保你已经安装了以下工具:
- Java 8 或更高版本
- Maven
添加依赖
在 Maven 项目的 pom.xml 文件中添加以下依赖:
<properties>
<scalecube.version>2.x.x</scalecube.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>io.scalecube</groupId>
<artifactId>scalecube-services</artifactId>
<version>${scalecube.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
编写服务接口
定义一个简单的服务接口:
public interface HelloService {
String sayHello(String name);
}
实现服务接口
实现上述服务接口:
public class HelloServiceImpl implements HelloService {
@Override
public String sayHello(String name) {
return "Hello, " + name + "!";
}
}
启动服务
编写启动类来启动服务:
import io.scalecube.services.Microservices;
import io.scalecube.services.services.ServiceEndpoint;
import io.scalecube.services.services.ServiceRegistration;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Microservices.builder()
.services(new HelloServiceImpl())
.start()
.thenAccept(serviceEndpoint -> {
System.out.println("Service started!");
});
}
}
应用案例和最佳实践
服务发现
ScaleCube 提供了内置的服务发现机制,可以轻松地在集群中定位服务端点。以下是一个简单的服务发现示例:
Microservices.builder()
.discovery("localhost:8080")
.services(new HelloServiceImpl())
.start();
负载均衡
ScaleCube 支持服务负载均衡,确保请求均匀分布在所有可用的服务实例上。
实时流处理
ScaleCube 的反应式特性使其非常适合实时流处理应用,如实时数据分析、事件驱动架构等。
典型生态项目
ScaleCube Cluster
ScaleCube Cluster 是 ScaleCube 的核心组件之一,提供了 gossip 协议实现的服务发现和集群管理功能。
Reactor Project
Reactor 是一个反应式编程库,与 ScaleCube 结合使用可以提供更强大的异步处理能力。
RSocket
RSocket 是一个二进制协议,用于构建高性能、低延迟的反应式应用,ScaleCube 支持 RSocket 作为传输层。
通过以上教程,您可以快速上手并深入了解 ScaleCube 微服务库的使用和最佳实践。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C046
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0123
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.31 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
699
162
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
697
374
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.23 K
675
Ascend Extension for PyTorch
Python
243
281
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
271
328