分布式配置中心Apollo

简介: 搭建和使用

Apollo服务端搭建

推荐
使用dockerfile构建

version: "3"
services:
  apollo-configservice: #Config Service提供配置的读取、推送等功能,服务对象是Apollo客户端
    image: apolloconfig/apollo-configservice:1.8.1
    restart: always
    #container_name: apollo-configservice
    volumes:
          - ./logs/apollo-configservice:/opt/logs
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - TZ='Asia/Shanghai'   
      - SERVER_PORT=8080
      - EUREKA_INSTANCE_IP_ADDRESS=xxx.xxx.xxx.xxx
      - EUREKA_INSTANCE_HOME_PAGE_URL=http://xxx.xxx.xxx.xxx:8080
      - SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xxx:3306/ApolloConfigDB?characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai
      - SPRING_DATASOURCE_USERNAME=root
      - SPRING_DATASOURCE_PASSWORD=MysqkPassWord!
       
       
  apollo-adminservice: #Admin Service提供配置的修改、发布等功能,服务对象是Apollo Portal(管理界面)
    image: apolloconfig/apollo-adminservice:1.8.1
    restart: always
    #container_name: apollo-adminservice
    volumes:
      - ./logs/apollo-adminservice:/opt/logs
    ports:
      - "8090:8090"
    depends_on:
      - apollo-configservice
    environment:
      - TZ='Asia/Shanghai'   
      - SERVER_PORT=8090
      - EUREKA_INSTANCE_IP_ADDRESS=xxx.xxx.xxx.xxx
      - SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xxx:3306/ApolloConfigDB?characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai
      - SPRING_DATASOURCE_USERNAME=root
      - SPRING_DATASOURCE_PASSWORD=MysqkPassWord!
       
       
  apollo-portal: #管理界面
    image: apolloconfig/apollo-portal:1.8.1
    restart: always
    container_name: apollo-portal
    volumes:
      - ./logs/apollo-portal:/opt/logs
    ports:
      - "8070:8070"
    depends_on:
      - apollo-adminservice
    environment:
      - TZ='Asia/Shanghai'   
      - SERVER_PORT=8070
      - EUREKA_INSTANCE_IP_ADDRESS=xxx.xxx.xxx.xxx
      - APOLLO_PORTAL_ENVS=dev
      - DEV_META=http://xxx.xxx.xxx.xxx:8080
      - SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xxx:3306/ApolloPortalDB?characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai
      - SPRING_DATASOURCE_USERNAME=root
      - SPRING_DATASOURCE_PASSWORD=MysqkPassWord!

与 Spring Boot 整合使用

创建一个springboot项目,
pom.xml
添加 Apollo 客户端的依赖,为了编码方便引入commons-lang3。

<dependency>
    <groupId>com.ctrip.framework.apollo</groupId>
    <artifactId>apollo-client</artifactId>
    <version>1.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-lang3</artifactId>
    <version>3.8.1</version>
</dependency>

application.yml

server:
  port: 8761
app:
  id: springboot-apollo
apollo:
  meta: http://127.0.0.1:8080
  bootstrap:
    enabled: true
    eagerLoad:
      enabled: true
logging:
  level:
    com:
      gf:
        controller: debug

实现动态刷新配置
apollo与spring实现动态刷新配置,主要有2种刷新
基于普通字段刷新
基于bean上使用了@ConfigurationProperties刷新
一、普通字段刷新
在需刷新的字段上配置@Value注解,如:

@Value("${ve.auth-url}")
private String authUrl;

二、bean使用@ConfigurationProperties动态刷新
bean使用@ConfigurationProperties注解目前还不支持自动刷新,需要编写额外的代码。目前官方提供2种刷新方案

基于RefreshScope实现刷新
基于EnvironmentChangeEvent实现刷新

项目选用基于RefreshScope实现刷新。

1.bean上使用@RefreshScope注解

@ConfigurationProperties(prefix = "partners")
@Component("partnersConfig")
@RefreshScope
@Slf4j
@Data
public class PartnersConfig {
    private List<FundProvider> fundProviders = Lists.newArrayList();
    private List<LogisticsCompany> logisticsCompanies = Lists.newArrayList();
    private List<InsuranceCompany> insuranceCompanies = Lists.newArrayList();
}

2.利用RefreshScope搭配@ApolloConfigChangeListener监听实现bean的动态刷新

其代码实现如下:

@Configuration
public class ApolloLoggerConfig {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LoggerConfig.class);
    private static final String LOGGER_TAG = "logging.level.";

    @Autowired
    private LoggingSystem loggingSystem;

    @ApolloConfig
    private Config config;

    @ApolloConfigChangeListener
    private void configChangeListter(ConfigChangeEvent changeEvent) {
        refreshLoggingLevels();
    }

    @PostConstruct
    private void refreshLoggingLevels() {
        Set<String> keyNames = config.getPropertyNames();
        for (String key : keyNames) {
            if (StringUtils.containsIgnoreCase(key, LOGGER_TAG)) {
                String strLevel = config.getProperty(key, "info");
                LogLevel level = LogLevel.valueOf(strLevel.toUpperCase());
                loggingSystem.setLogLevel(key.replace(LOGGER_TAG, ""), level);
                logger.info("{}:{}", key, strLevel);
            }
        }
    }


}
目录
相关文章
|
5月前
|
安全 网络安全 数据库
YashanDB分布式节点间SSL连接配置
本文介绍YashanDB分布式节点间SSL连接配置方法,确保通信安全。需统一为整个集群配置SSL,使用相同根证书签名的服务器证书,否则可能导致连接失败或数据库无法启动。文章详细说明了使用OpenSSL生成根证书、服务器私钥、证书及DH文件的步骤,并指导如何将证书分发至各节点。最后,通过配置数据库参数(如`din_ssl_enable`)并重启集群完成设置。注意,证书过期需重新生成以保障安全性。
|
7月前
|
SQL 数据建模 BI
【YashanDB 知识库】用 yasldr 配置 Bulkload 模式作单线程迁移 300G 的业务数据到分布式数据库,迁移任务频繁出错
问题描述 详细版本:YashanDB Server Enterprise Edition Release 23.2.4.100 x86_64 6db1237 影响范围: 离线数据迁移场景,影响业务数据入库。 外场将部分 NewCIS 的报表业务放到分布式数据库,验证 SQL 性能水平。 操作系统环境配置: 125G 内存 32C CPU 2T 的 HDD 磁盘 问题出现的步骤/操作: 1、部署崖山分布式数据库 1mm 1cn 3dn 单线启动 yasldr 数据迁移任务,设置 32 线程的 bulk load 模式 2、观察 yasldr.log 是否出现如下错
|
10月前
|
数据库
如何在Seata框架中配置分布式事务的隔离级别?
总的来说,配置分布式事务的隔离级别是实现分布式事务管理的重要环节之一,需要认真对待和仔细调整,以满足业务的需求和性能要求。你还可以进一步深入研究和实践 Seata 框架的配置和使用,以更好地应对各种分布式事务场景的挑战。
298 63
|
8月前
|
消息中间件 负载均衡 Java
如何设计一个分布式配置中心?
这篇文章介绍了分布式配置中心的概念、实现原理及其在实际应用中的重要性。首先通过一个面试场景引出配置中心的设计问题,接着详细解释了为什么需要分布式配置中心,尤其是在分布式系统中统一管理配置文件的必要性。文章重点分析了Apollo这一开源配置管理中心的工作原理,包括其基础模型、架构模块以及配置发布后实时生效的设计。此外,还介绍了客户端与服务端之间的交互机制,如长轮询(Http Long Polling)和定时拉取配置的fallback机制。最后,结合实际工作经验,分享了配置中心在解决多台服务器配置同步问题上的优势,帮助读者更好地理解其应用场景和价值。
429 18
|
11月前
|
分布式计算 Hadoop
Hadoop-27 ZooKeeper集群 集群配置启动 3台云服务器 myid集群 zoo.cfg多节点配置 分布式协调框架 Leader Follower Observer
Hadoop-27 ZooKeeper集群 集群配置启动 3台云服务器 myid集群 zoo.cfg多节点配置 分布式协调框架 Leader Follower Observer
200 1
|
11月前
|
存储 SQL 消息中间件
Hadoop-26 ZooKeeper集群 3台云服务器 基础概念简介与环境的配置使用 架构组成 分布式协调框架 Leader Follower Observer
Hadoop-26 ZooKeeper集群 3台云服务器 基础概念简介与环境的配置使用 架构组成 分布式协调框架 Leader Follower Observer
149 0
|
Java 测试技术 Spring
分布式之配置中心
分布式之配置中心
131 1
|
UED 存储 数据管理
深度解析 Uno Platform 离线状态处理技巧:从网络检测到本地存储同步,全方位提升跨平台应用在无网环境下的用户体验与数据管理策略
【8月更文挑战第31天】处理离线状态下的用户体验是现代应用开发的关键。本文通过在线笔记应用案例,介绍如何使用 Uno Platform 优雅地应对离线状态。首先,利用 `NetworkInformation` 类检测网络状态;其次,使用 SQLite 实现离线存储;然后,在网络恢复时同步数据;最后,通过 UI 反馈提升用户体验。
320 0
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 数据处理
分布式训练在TensorFlow中的全面应用指南:掌握多机多卡配置与实践技巧,让大规模数据集训练变得轻而易举,大幅提升模型训练效率与性能
【8月更文挑战第31天】本文详细介绍了如何在Tensorflow中实现多机多卡的分布式训练,涵盖环境配置、模型定义、数据处理及训练执行等关键环节。通过具体示例代码,展示了使用`MultiWorkerMirroredStrategy`进行分布式训练的过程,帮助读者更好地应对大规模数据集与复杂模型带来的挑战,提升训练效率。
467 0

热门文章

最新文章