ScaleCube 微服务库使用教程
2024-08-19 13:40:45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
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
528
3.73 K
openEuler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。
C
336
172
Ascend Extension for PyTorch
Python
338
401
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
353
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++
883
590
暂无简介
Dart
768
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
139
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
12
1
openJiuwen 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
TSX
986
246