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你这实际上是三个问题,从WebService到今天流行的RESTful API(JSON) over HTTP,经历了数次变革1 WebService有很多协议,为什么HTTP比较流行?WebService是个很重型的规范,它的应用协议是SOAP(简单对象访问协议),它所依赖的下层通信方式不单单是HTTP,也有SOAP over SMTP, SOAP over TCP,由于HTTP协议群众基础广,开发调试方便,所以,成了WebService中最为流行的方式。甚至很多公司在内网通信,也用HTTP来做,比如,应用调用搜索引擎,Solr就是一个例子。但HTTP也是TCP上性能比较差的协议,因为HTTP是基于TCP的,有3次握手,再加上HTTP是个文本传输协议(虽然也可以传二进制的附件,但业务逻辑还是文本用的多),又有很多复杂的HEADER。所以人们发明了一些更高效的通信协议来做远程调用,比如ACE、ICE、Corba、淘宝的HSF,但这是后话了,不展开细说。你只要知道,HTTP之所以流行,乃是简单易用群众基础广的结果。2 WebService为什么不如RESTful API流行WebService诞生十几年了,最初是IBM、微软比较热心在推,一直也不温不火。倒是XML-RPC, RESTful以及比RESTful还要简陋的远程调用方式后来居上。感觉是不是有点像民间的Spring干掉官方的EJB?究其原因,还是WebService实在太笨重了,SOAP信封犹如婆娘的裹脚布,又臭又长,广大开发人员是叔可忍嫂不能忍,于是就有了简化版的,叫XML-RPC,后来伴随着Web2.0流行,RESTful独领风骚。我在10年前做过一个产品,纯PHP+JS,标准的WebService,连WSDL我都要专门写个PHP程序来生成,还好只是我一个人开发,要是团队协作,我早就被骂得不成人形了。再后来,连RESTful都被嫌弃了,大伙儿干脆连PUT、DELETE都懒得用,直接用GET和POST。同时,我得说,这只是在互联网领域,大部分企业的业务逻辑相对简单,同时工期又变态的短(就像大部分互联网创业公司用糙快猛的PHP,而不用相对严谨的Java一样)。在某些业务复杂,稳定性和正确性要求高的领域(如ERP、电商、支付),WebService还有是用武之地的。3 为什么JSON比XML流行还是易用性,JSON的可读性比XML强几条长安街,解析规则也简单许多。XML解析的时候规则太多了,动不动就非法字符,动不动就抛异常。这对追求高开发速度和低开发门槛的企业来说,是个致命伤。JSON的缺点是数据类型支持较少,且不精确。比方说:price:12580在json里,你无法知道这个价格是int, float还是double。所以,如上面第二条所述,在一些业务要求较高的领域,还是XML更合适。最后说一下性能,JSON的性能高于XML,除此之外,基于XML和HTTP的WebService, 基于JSON的RESTful API,并没有性能差异。XML性能糟糕到什么地步呢,有一种专门的CPU叫做XML Accelerator,专门为XML解析提供硬件加速。
蛮大人123 2019-12-02 01:55:29 0 浏览量 回答数 0

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Swagger 是一个规范和完整的前端框架,用于生成、描述、调用和可视化 RESTful 风格的 Web 服务。Swagger 规范也逐渐发展成为了 OpenAPI 规范。 Springfox 是一个集成了 Swagger,基于 Sring MVC/Spring Webflux 实现的一个 Swagger 描述文件生成框架,通过使用它定义的一些描述接口的注解自动生成 Swagger 的描述文件,使 Swagger 能够展示并调用接口。 相信很多人都听说和使用过 Swagger 和 Springfox,这里就不再赘述了。 Dubbo-Admin 中有接口测试功能,但是缺少接口描述的文档,所以该测试功能比较适合接口开发人员用于测试接口。而其他人想要使用该功能就必须先通过接口开发者编写的文档或者其他方式,了解清楚接口信息才能使用该功能测试接口。 Dubbo 这边有没有集合文档展示和测试功能,可以不用写文档就能把接口直接给调用方,类似 Swagger/Springfox 的工具呢? 之前做过一些调研,找到一些类似的工具: 有些是基于 Springfox 做的,直接一个文本域放 JSON,与目前 Admin 中的测试功能大同小异。 有些是直接基于 Swagger 的 Java 版 OpenApI 规范生成工具做的,能把一些基础数据类型的简单参数作为表单项展示。 它们都有一个共同点:会把你的提供者变为 Web 项目。当然有些提供者是通过 web 容器加载启动的,甚至也有和 web 工程在一起的,那就无所谓了。 但也有非 web 的提供者,为了文档我得把它变为 web 项目吗?(还要引入一堆 Web 框架的依赖?比如 Spring MVC?)或者说生产环境打包时,删除它的引用和代码里的相关注解? 有没有简单点的方式呢? OpenAPI 中没有 RPC 的规范,Swagger 是 OpenAPI 的实现,所以也不支持 RPC 相关调用。Springfox 是通过 Swagger 实现的 RESTful API 的工具,而 RESTful 又是基于 Web 的,Dubbo 没法直接使用。我们最终选择了自己实现: 提供一些描述接口信息的简单注解。 在提供者启动时解析注解并缓存解析结果。 在提供者增加几个 Dubbo-Api-Docs 使用的获取接口信息的接口。 在 Dubbo Admin 侧通过 Dubbo 泛化调用实现 Http 方式调用 Dubbo 接口的网关。 在 Dubbo Admin 侧实现接口信息展示和调用接口功能。 下列情况中的参数直接展示为表单项,其他的展示为 JSON。 方法参数为基础数据类型的 方法参数为一个 Bean,Bena 中属性为基础数据类型的 很少的第三方依赖,甚至大部分都是你项目里本身就使用的。 可以通过 profile 决定是否加载,打包时简单地修改 profile 就能区分生产和测试,甚至 profile 你本来就使用了。
苍霞学子 2021-03-18 00:08:05 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】Java技术1000问(1)

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问问小秘 2019-12-01 21:57:43 46087 浏览量 回答数 16

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基于 Spring Boot 和 Spring Cloud 开发 EDAS 服务实践(2)

HSF 服务依赖 使用 Spring Boot 编程模型结合 Pandora Boot开发HSF服务时,需要使用到的依赖(若使用XML配置文件方式,可以不添加),[b...
猫饭先生 2019-12-01 21:04:27 1929 浏览量 回答数 0

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阿里云中间件是什么

很多人搞不懂中间件是什么。中间件是一种处于操作系统(底层)和应用之间的软件或者组件,起到让应用在操作系统上可以正常运行的作用,向apache,iis,sqlserver等。 阿里云正在...
搞么罗 2019-12-01 21:51:58 1418 浏览量 回答数 0

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微服务 (MicroServices) 架构是当前互联网业界的一个技术热点,圈里有不少同行朋友当前有计划在各自公司开展微服务化体系建设,他们都有相同的疑问:一个微服务架构有哪些技术关注点 (technical concerns)?需要哪些基础框架或组件来支持微服务架构?这些框架或组件该如何选型?笔者之前在两家大型互联网公司参与和主导过大型服务化体系和框架建设,同时在这块也投入了很多时间去学习和研究,有一些经验和学习心得,可以和大家一起分享。 服务注册、发现、负载均衡和健康检查和单块 (Monolithic) 架构不同,微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的分布式网状结构,服务之间通过轻量机制进行通信,这时候必然引入一个服务注册发现问题,也就是说服务提供方要注册通告服务地址,服务的调用方要能发现目标服务,同时服务提供方一般以集群方式提供服务,也就引入了负载均衡和健康检查问题。根据负载均衡 LB 所在位置的不同,目前主要的服务注册、发现和负载均衡方案有三种: 第一种是集中式 LB 方案,如下图 Fig 1,在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的 LB,LB 通常是专门的硬件设备如 F5,或者基于软件如 LVS,HAproxy 等实现。LB 上有所有服务的地址映射表,通常由运维配置注册,当服务消费方调用某个目标服务时,它向 LB 发起请求,由 LB 以某种策略(比如 Round-Robin)做负载均衡后将请求转发到目标服务。LB 一般具备健康检查能力,能自动摘除不健康的服务实例。服务消费方如何发现 LB 呢?通常的做法是通过 DNS,运维人员为服务配置一个 DNS 域名,这个域名指向 LB。 Fig 1, 集中式 LB 方案 集中式 LB 方案实现简单,在 LB 上也容易做集中式的访问控制,这一方案目前还是业界主流。集中式 LB 的主要问题是单点问题,所有服务调用流量都经过 LB,当服务数量和调用量大的时候,LB 容易成为瓶颈,且一旦 LB 发生故障对整个系统的影响是灾难性的。另外,LB 在服务消费方和服务提供方之间增加了一跳 (hop),有一定性能开销。 第二种是进程内 LB 方案,针对集中式 LB 的不足,进程内 LB 方案将 LB 的功能以库的形式集成到服务消费方进程里头,该方案也被称为软负载 (Soft Load Balancing) 或者客户端负载方案,下图 Fig 2 展示了这种方案的工作原理。这一方案需要一个服务注册表 (Service Registry) 配合支持服务自注册和自发现,服务提供方启动时,首先将服务地址注册到服务注册表(同时定期报心跳到服务注册表以表明服务的存活状态,相当于健康检查),服务消费方要访问某个服务时,它通过内置的 LB 组件向服务注册表查询(同时缓存并定期刷新)目标服务地址列表,然后以某种负载均衡策略选择一个目标服务地址,最后向目标服务发起请求。这一方案对服务注册表的可用性 (Availability) 要求很高,一般采用能满足高可用分布式一致的组件(例如 Zookeeper, Consul, Etcd 等)来实现。 Fig 2, 进程内 LB 方案 进程内 LB 方案是一种分布式方案,LB 和服务发现能力被分散到每一个服务消费者的进程内部,同时服务消费方和服务提供方之间是直接调用,没有额外开销,性能比较好。但是,该方案以客户库 (Client Library) 的方式集成到服务调用方进程里头,如果企业内有多种不同的语言栈,就要配合开发多种不同的客户端,有一定的研发和维护成本。另外,一旦客户端跟随服务调用方发布到生产环境中,后续如果要对客户库进行升级,势必要求服务调用方修改代码并重新发布,所以该方案的升级推广有不小的阻力。 进程内 LB 的案例是 Netflix 的开源服务框架,对应的组件分别是:Eureka 服务注册表,Karyon 服务端框架支持服务自注册和健康检查,Ribbon 客户端框架支持服务自发现和软路由。另外,阿里开源的服务框架 Dubbo 也是采用类似机制。 第三种是主机独立 LB 进程方案,该方案是针对第二种方案的不足而提出的一种折中方案,原理和第二种方案基本类似,不同之处是,他将 LB 和服务发现功能从进程内移出来,变成主机上的一个独立进程,主机上的一个或者多个服务要访问目标服务时,他们都通过同一主机上的独立 LB 进程做服务发现和负载均衡,见下图 Fig 3。 Fig 3 主机独立 LB 进程方案 该方案也是一种分布式方案,没有单点问题,一个 LB 进程挂了只影响该主机上的服务调用方,服务调用方和 LB 之间是进程内调用,性能好,同时,该方案还简化了服务调用方,不需要为不同语言开发客户库,LB 的升级不需要服务调用方改代码。该方案的不足是部署较复杂,环节多,出错调试排查问题不方便。 该方案的典型案例是 Airbnb 的 SmartStack 服务发现框架,对应组件分别是:Zookeeper 作为服务注册表,Nerve 独立进程负责服务注册和健康检查,Synapse/HAproxy 独立进程负责服务发现和负载均衡。Google 最新推出的基于容器的 PaaS 平台 Kubernetes,其内部服务发现采用类似的机制。 服务前端路由微服务除了内部相互之间调用和通信之外,最终要以某种方式暴露出去,才能让外界系统(例如客户的浏览器、移动设备等等)访问到,这就涉及服务的前端路由,对应的组件是服务网关 (Service Gateway),见图 Fig 4,网关是连接企业内部和外部系统的一道门,有如下关键作用: 服务反向路由,网关要负责将外部请求反向路由到内部具体的微服务,这样虽然企业内部是复杂的分布式微服务结构,但是外部系统从网关上看到的就像是一个统一的完整服务,网关屏蔽了后台服务的复杂性,同时也屏蔽了后台服务的升级和变化。安全认证和防爬虫,所有外部请求必须经过网关,网关可以集中对访问进行安全控制,比如用户认证和授权,同时还可以分析访问模式实现防爬虫功能,网关是连接企业内外系统的安全之门。限流和容错,在流量高峰期,网关可以限制流量,保护后台系统不被大流量冲垮,在内部系统出现故障时,网关可以集中做容错,保持外部良好的用户体验。监控,网关可以集中监控访问量,调用延迟,错误计数和访问模式,为后端的性能优化或者扩容提供数据支持。日志,网关可以收集所有的访问日志,进入后台系统做进一步分析。 Fig 4, 服务网关 除以上基本能力外,网关还可以实现线上引流,线上压测,线上调试 (Surgical debugging),金丝雀测试 (Canary Testing),数据中心双活 (Active-Active HA) 等高级功能。 网关通常工作在 7 层,有一定的计算逻辑,一般以集群方式部署,前置 LB 进行负载均衡。 开源的网关组件有 Netflix 的 Zuul,特点是动态可热部署的过滤器 (filter) 机制,其它如 HAproxy,Nginx 等都可以扩展作为网关使用。 在介绍过服务注册表和网关等组件之后,我们可以通过一个简化的微服务架构图 (Fig 5) 来更加直观地展示整个微服务体系内的服务注册发现和路由机制,该图假定采用进程内 LB 服务发现和负载均衡机制。在下图 Fig 5 的微服务架构中,服务简化为两层,后端通用服务(也称中间层服务 Middle Tier Service)和前端服务(也称边缘服务 Edge Service,前端服务的作用是对后端服务做必要的聚合和裁剪后暴露给外部不同的设备,如 PC,Pad 或者 Phone)。后端服务启动时会将地址信息注册到服务注册表,前端服务通过查询服务注册表就可以发现然后调用后端服务;前端服务启动时也会将地址信息注册到服务注册表,这样网关通过查询服务注册表就可以将请求路由到目标前端服务,这样整个微服务体系的服务自注册自发现和软路由就通过服务注册表和网关串联起来了。如果以面向对象设计模式的视角来看,网关类似 Proxy 代理或者 Façade 门面模式,而服务注册表和服务自注册自发现类似 IoC 依赖注入模式,微服务可以理解为基于网关代理和注册表 IoC 构建的分布式系统。 Fig 5, 简化的微服务架构图 服务容错当企业微服务化以后,服务之间会有错综复杂的依赖关系,例如,一个前端请求一般会依赖于多个后端服务,技术上称为 1 -> N 扇出 (见图 Fig 6)。在实际生产环境中,服务往往不是百分百可靠,服务可能会出错或者产生延迟,如果一个应用不能对其依赖的故障进行容错和隔离,那么该应用本身就处在被拖垮的风险中。在一个高流量的网站中,某个单一后端一旦发生延迟,可能在数秒内导致所有应用资源 (线程,队列等) 被耗尽,造成所谓的雪崩效应 (Cascading Failure,见图 Fig 7),严重时可致整个网站瘫痪。 Fig 6, 服务依赖 Fig 7, 高峰期单个服务延迟致雪崩效应 经过多年的探索和实践,业界在分布式服务容错一块探索出了一套有效的容错模式和最佳实践,主要包括: Fig 8, 弹性电路保护状态图 电路熔断器模式 (Circuit Breaker Patten), 该模式的原理类似于家里的电路熔断器,如果家里的电路发生短路,熔断器能够主动熔断电路,以避免灾难性损失。在分布式系统中应用电路熔断器模式后,当目标服务慢或者大量超时,调用方能够主动熔断,以防止服务被进一步拖垮;如果情况又好转了,电路又能自动恢复,这就是所谓的弹性容错,系统有自恢复能力。下图 Fig 8 是一个典型的具备弹性恢复能力的电路保护器状态图,正常状态下,电路处于关闭状态 (Closed),如果调用持续出错或者超时,电路被打开进入熔断状态 (Open),后续一段时间内的所有调用都会被拒绝 (Fail Fast),一段时间以后,保护器会尝试进入半熔断状态 (Half-Open),允许少量请求进来尝试,如果调用仍然失败,则回到熔断状态,如果调用成功,则回到电路闭合状态。舱壁隔离模式 (Bulkhead Isolation Pattern),顾名思义,该模式像舱壁一样对资源或失败单元进行隔离,如果一个船舱破了进水,只损失一个船舱,其它船舱可以不受影响 。线程隔离 (Thread Isolation) 就是舱壁隔离模式的一个例子,假定一个应用程序 A 调用了 Svc1/Svc2/Svc3 三个服务,且部署 A 的容器一共有 120 个工作线程,采用线程隔离机制,可以给对 Svc1/Svc2/Svc3 的调用各分配 40 个线程,当 Svc2 慢了,给 Svc2 分配的 40 个线程因慢而阻塞并最终耗尽,线程隔离可以保证给 Svc1/Svc3 分配的 80 个线程可以不受影响,如果没有这种隔离机制,当 Svc2 慢的时候,120 个工作线程会很快全部被对 Svc2 的调用吃光,整个应用程序会全部慢下来。限流 (Rate Limiting/Load Shedder),服务总有容量限制,没有限流机制的服务很容易在突发流量 (秒杀,双十一) 时被冲垮。限流通常指对服务限定并发访问量,比如单位时间只允许 100 个并发调用,对超过这个限制的请求要拒绝并回退。回退 (fallback),在熔断或者限流发生的时候,应用程序的后续处理逻辑是什么?回退是系统的弹性恢复能力,常见的处理策略有,直接抛出异常,也称快速失败 (Fail Fast),也可以返回空值或缺省值,还可以返回备份数据,如果主服务熔断了,可以从备份服务获取数据。Netflix 将上述容错模式和最佳实践集成到一个称为 Hystrix 的开源组件中,凡是需要容错的依赖点 (服务,缓存,数据库访问等),开发人员只需要将调用封装在 Hystrix Command 里头,则相关调用就自动置于 Hystrix 的弹性容错保护之下。Hystrix 组件已经在 Netflix 经过多年运维验证,是 Netflix 微服务平台稳定性和弹性的基石,正逐渐被社区接受为标准容错组件。 服务框架微服务化以后,为了让业务开发人员专注于业务逻辑实现,避免冗余和重复劳动,规范研发提升效率,必然要将一些公共关注点推到框架层面。服务框架 (Fig 9) 主要封装公共关注点逻辑,包括: Fig 9, 服务框架 服务注册、发现、负载均衡和健康检查,假定采用进程内 LB 方案,那么服务自注册一般统一做在服务器端框架中,健康检查逻辑由具体业务服务定制,框架层提供调用健康检查逻辑的机制,服务发现和负载均衡则集成在服务客户端框架中。监控日志,框架一方面要记录重要的框架层日志、metrics 和调用链数据,还要将日志、metrics 等接口暴露出来,让业务层能根据需要记录业务日志数据。在运行环境中,所有日志数据一般集中落地到企业后台日志系统,做进一步分析和处理。REST/RPC 和序列化,框架层要支持将业务逻辑以 HTTP/REST 或者 RPC 方式暴露出来,HTTP/REST 是当前主流 API 暴露方式,在性能要求高的场合则可采用 Binary/RPC 方式。针对当前多样化的设备类型 (浏览器、普通 PC、无线设备等),框架层要支持可定制的序列化机制,例如,对浏览器,框架支持输出 Ajax 友好的 JSON 消息格式,而对无线设备上的 Native App,框架支持输出性能高的 Binary 消息格式。配置,除了支持普通配置文件方式的配置,框架层还可集成动态运行时配置,能够在运行时针对不同环境动态调整服务的参数和配置。限流和容错,框架集成限流容错组件,能够在运行时自动限流和容错,保护服务,如果进一步和动态配置相结合,还可以实现动态限流和熔断。管理接口,框架集成管理接口,一方面可以在线查看框架和服务内部状态,同时还可以动态调整内部状态,对调试、监控和管理能提供快速反馈。Spring Boot 微框架的 Actuator 模块就是一个强大的管理接口。统一错误处理,对于框架层和服务的内部异常,如果框架层能够统一处理并记录日志,对服务监控和快速问题定位有很大帮助。安全,安全和访问控制逻辑可以在框架层统一进行封装,可做成插件形式,具体业务服务根据需要加载相关安全插件。文档自动生成,文档的书写和同步一直是一个痛点,框架层如果能支持文档的自动生成和同步,会给使用 API 的开发和测试人员带来极大便利。Swagger 是一种流行 Restful API 的文档方案。当前业界比较成熟的微服务框架有 Netflix 的 Karyon/Ribbon,Spring 的 Spring Boot/Cloud,阿里的 Dubbo 等。 运行期配置管理服务一般有很多依赖配置,例如访问数据库有连接字符串配置,连接池大小和连接超时配置,这些配置在不同环境 (开发 / 测试 / 生产) 一般不同,比如生产环境需要配连接池,而开发测试环境可能不配,另外有些参数配置在运行期可能还要动态调整,例如,运行时根据流量状况动态调整限流和熔断阀值。目前比较常见的做法是搭建一个运行时配置中心支持微服务的动态配置,简化架构如下图 (Fig 10): Fig 10, 服务配置中心 动态配置存放在集中的配置服务器上,用户通过管理界面配置和调整服务配置,具体服务通过定期拉 (Scheduled Pull) 的方式或者服务器推 (Server-side Push) 的方式更新动态配置,拉方式比较可靠,但会有延迟同时有无效网络开销 (假设配置不常更新),服务器推方式能及时更新配置,但是实现较复杂,一般在服务和配置服务器之间要建立长连接。配置中心还要解决配置的版本控制和审计问题,对于大规模服务化环境,配置中心还要考虑分布式和高可用问题。 配置中心比较成熟的开源方案有百度的 Disconf,360 的 QConf,Spring 的 Cloud Config 和阿里的 Diamond 等。 Netflix 的微服务框架Netflix 是一家成功实践微服务架构的互联网公司,几年前,Netflix 就把它的几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区,这些框架和组件包括: Eureka: 服务注册发现框架Zuul: 服务网关Karyon: 服务端框架Ribbon: 客户端框架Hystrix: 服务容错组件Archaius: 服务配置组件Servo: Metrics 组件Blitz4j: 日志组件下图 Fig 11 展示了基于这些组件构建的一个微服务框架体系,来自 recipes-rss。 Fig 11, 基于 Netflix 开源组件的微服务框架 Netflix 的开源框架组件已经在 Netflix 的大规模分布式微服务环境中经过多年的生产实战验证,正逐步被社区接受为构造微服务框架的标准组件。Pivotal 去年推出的 Spring Cloud 开源产品,主要是基于对 Netflix 开源组件的进一步封装,方便 Spring 开发人员构建微服务基础框架。对于一些打算构建微服务框架体系的公司来说,充分利用或参考借鉴 Netflix 的开源微服务组件 (或 Spring Cloud),在此基础上进行必要的企业定制,无疑是通向微服务架构的捷径。 原文地址:https://www.infoq.cn/article/basis-frameworkto-implement-micro-service#anch130564%20%EF%BC%8C
auto_answer 2019-12-02 01:55:22 0 浏览量 回答数 0

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1、 阿里的提供的restful api http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php?ip= 需要的ip地址 springmvc下geoip2获取location实现(亲测可行。以下代码直接copy即可用) maven的pom.xml里导入geoip2 com.maxmind.geoip2 geoip2 2.2.0 下载最新的GeoLite2-City.mmdb和GeoLiteCity.dat 可以到官网下载或者在我的csdn资源库下载: 我的csdn资源库:https://download.csdn.net/download/qq_23832313/10501973 使用实体类保存国家信息 public class GeoLocation { private String countryCode; private String countryName; private String region; private String regionName; private String city; private String postalCode; private String latitude; private String longitude; public String getCountryCode() { return countryCode; } public void setCountryCode(String countryCode) { this.countryCode = countryCode; } public String getCountryName() { return countryName; } public void setCountryName(String countryName) { this.countryName = countryName; } public String getRegion() { return region; } public void setRegion(String region) { this.region = region; } public String getRegionName() { return regionName; } public void setRegionName(String regionName) { this.regionName = regionName; } public String getCity() { return city; } public void setCity(String city) { this.city = city; } public String getPostalCode() { return postalCode; } public void setPostalCode(String postalCode) { this.postalCode = postalCode; } public String getLatitude() { return latitude; } public void setLatitude(String latitude) { this.latitude = latitude; } public String getLongitude() { return longitude; } public void setLongitude(String longitude) { this.longitude = longitude; } @Override public String toString() { return "GeoLocation [countryCode=" + countryCode + ", countryName=" + countryName + ", region=" + region + ", regionName=" + regionName + ", city=" + city + ", postalCode=" + postalCode + ", latitude=" + latitude + ", longitude=" + longitude + "]"; } service层实现: package com.ninesword.nsclick.service; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.net.InetAddress; import java.net.URL; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.stereotype.Component; import com.maxmind.geoip2.DatabaseReader; import com.maxmind.geoip2.exception.GeoIp2Exception; import com.maxmind.geoip2.model.CityResponse; import com.maxmind.geoip2.record.City; import com.maxmind.geoip2.record.Country; import com.maxmind.geoip2.record.Subdivision; import com.ninesword.nsclick.entity.GeoLocation; import com.ninesword.utils.CommonUtil; // Spring Bean的标识. @Component public class GeoLocationService { private DatabaseReader reader; private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(GeoLocationService.class); public GeoLocationService() { String dataFile = "location/GeoLite2-City.mmdb"; URL url = getClass().getClassLoader().getResource(dataFile); if (url == null) { System.err.println("location database is not found - " + dataFile); } else { try { File database = new File(url.getPath()); reader = new DatabaseReader.Builder(database).build(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } /** * 获取ip地址映射的国家 * @param ipAddress * @return */ public GeoLocation getLocationFromRequest(String ip) { GeoLocation location = getLocationV2(ip); return location; } /** * 获取ip地址 * @param request * @return */ public String getIpAddr(HttpServletRequest request) { String ip = request.getHeader("x-forwarded-for"); if (ip == null || ip.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ip)) { ip = request.getHeader("Proxy-Client-IP"); } if (ip == null || ip.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ip)) { ip = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP"); } if (ip == null || ip.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ip)) { ip = request.getRemoteAddr(); } logger.info("Ip from user agent: {}", ip); // 多个反向代理IP时,取第一个 int commaOffset = ip.indexOf(','); if (commaOffset < 0) { ip = ip.equals("0:0:0:0:0:0:0:1") ? "61.183.88.58" : ip; return ip; } ip = ip.substring(0, commaOffset); ip = ip.equals("0:0:0:0:0:0:0:1") ? "61.183.88.58" : ip; return ip; } /** * 获取ip地址映射的国家 * @param ipAddress * @return */ private GeoLocation getLocationV2(String ipAddress) { GeoLocation geoLocation = null; if (null == reader) { //System.err.println("location database is not found."); logger.error("location database is not found."); } else { try { geoLocation = new GeoLocation(); InetAddress ipAdd = InetAddress.getByName(ipAddress); CityResponse response = reader.city(ipAdd); Country country = response.getCountry(); geoLocation.setCountryCode(country.getIsoCode()); geoLocation.setCountryName(country.getName()); Subdivision subdivision = response.getMostSpecificSubdivision(); geoLocation.setRegionName(subdivision.getName()); City city = response.getCity(); geoLocation.setCity(city.getName()); geoLocation.setPostalCode(response.getPostal().getCode()); geoLocation.setLatitude(String.valueOf(response.getLocation().getLatitude())); geoLocation.setLongitude(String.valueOf(response.getLocation().getLongitude())); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); logger.error(e.getMessage()); } catch (GeoIp2Exception e) { e.printStackTrace(); logger.error(e.getMessage()); } } return geoLocation; } }
苍霞学子 2021-03-14 22:22:40 0 浏览量 回答数 0

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