1 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Маппинг запросов на Netty

Содержание

SavePearlHarbor

Ещё одна копия хабора

Главное меню

Навигация по записям

Пишем с IoC Starter. Базовый маппинг запросов, используя context, web и orm

Введение

С момента первого релиза прошло достаточно много времени (ссылка на предыдущую статью). Что изменилось?

  • улучшена стабильность системы в целом;
  • реализована ленивая загрузка компонентов;
  • встроена базовая система слушателей;
  • встроена поддержка аспектно-ориентированного программирования (для средней сложности решения задач, в остальном все же советую использовать — AspectJ библиотеку)
  • новый загрузчик RequestFactory
  • модуль работы с кешем на базе EhCache, Guava
  • модуль работы с потоками (как инициализация посредством аннотации @SimpleTask, так и прямая работа с пулом)
  • модуль работы с базой (легковесный ORM с поддержкой JPA, Transactions, NO-SQL Driver — Orient, Crud methods, repository system и автогенерацией запросов из функции класса-репозитория)
  • модуль работы с веб-мордой (маппинг линков посредством аннотаций, поддержка кастомных producers/consumes, Velocity Template Rendering Page, Basic Security Requests, Sessions, Cookies, SSL) на базе Netty 4.1.30.Final

«Это конечно же все хорошо,»- скажите Вы, -«но по факту работает ли это все?».
«Да, работает. Прошу под кат».

Введение

Для реализации примера я буду использовать Maven 3 и Intelijj Idea 2018.2.

1) Подключаем зависимости:

**На maven central пока не переехал, увы.

Структура проекта:

Стандартный MVC паттерн, не правда ли?

Создадим точку входа в приложение:

**Пояснения:
Аннотация @ScanPackages — определяет контексту пакеты для выявления компонентов (в простонародии — «бинов»).
Аннотация @WebModule — служит для подключения и инициализации web фабрики.
Аннотация @CacheModule — служит для подключения и инициализации фабрики кеша, используется для корректной работы ORM (в будущих версиях аннотация не будет требоваться).
Аннотация @ThreadingModule — служит для подключения и инициализации фабрики потоков, используется для корректной работы web фабрики (в будущих версиях аннотация не будет требоваться).
Аннотация @DatabaseModule — служит для подключения и инициализации фабрики ORM.
Все фабрики имеют дефолтные конфигураторы, которые можно изменить на свои с переопределением функций использующихся настроек фабриками (в каждой аннотации модуля переопределен класс конфигуратор — Class autoConfigurationClass() default WebAutoConfiguration.class), либо же отключить любую конфигурацию посредством аннотации @Exclude в main классе.
Утилита IoCStarter — главный класс-инициализатор контекста.

Ну вроде бы все и готово, контекст инициализируется, веб работает на дефолтном порту 8081, но линковки нет и при переходе на сайт нам ничего толком не выдает. Что ж, идем дальше.

Создадим конфигурационный файл для наших модулей. По дефолту все конфиги грузятся из /configs/default_settings.properties — его и создадим по соответствующему пути.

Далее, нам нужны сущность пользователя и ее управляющий репозиторий:
Реализация сущности TblAccount:

**Пояснения:
Все стандартно как и у всех JPA-поддерживающих фреймворков. Маппим сущность с помощью @.Entity, создаем Primary Key с помощью аннотации @.Id, маппим колонки с помощью аннотации @Column. и унаследуемся от UserDetails для идентификации сущности в Security модуле.

Реализациия репозитория сущности TblAccountRepository:

**Пояснения:
Аннотация @IoCRepository — служит для определения контекстом, что класс является репозиториеми его нужно обработать «по-другому».
Поддерживает стандартные CRUD функции:

  • Entity fetch(ID id) — достает сущность типа Entity из базы, либо из кеша по Primary Key;
  • List fetchAll() — достает все сущности типа Entity, предварительно загружая их в кеш;
  • void save(Entity entity) — создает/обновляет сущность типа Entity как в базе так и в кеше;
  • void delete(Entity entity) — удаляет сущность типа Entity как из базы так и из кеша;
  • boolean exists(ID id) — проверяет наличие сущности в базе по Primary Key.
    Все CRUD-запросы происходят в транзакции.

Поддерживает автогенерацию запросов посредством переопределения функций с ключевыми словами, как в реализации выше (TblAccount findByUsernameEq(String username)) и вызов зарегистрированных запросов (NamedQuery)

Функция findByUsernameEq(String username) — осуществляет поиск сущности по ее полю username. Сгенерированный запрос:

Далее нам понадобиться, уровень для управления бизнес-логикой.
Реализации AccountService:

**Пояснения:
Аннотация @IoCComponent — служит для инициализации класса как компонента.
Аннотация @IoCDependency — служит для внедрения зависимостей в инстанс класса.
Утилита BCryptEncoder — реализация кодека BCrypt для шифрования пароля (пока что единственные кодек).
Системный инстанс SecurityConfigureAdapter — служит для работы с маппингом запросов и сессиий пользователей.
Функция UserDetails loadUserByUsername — наследуемая функция UserDetailsProcessor, служит для загрузки пользователя в сессию и выставлении флага аутентификации (в будущем для стандартного маппинга авторизации в Security)
Функция IMessage tryCreateUser — функция создания пользователя.
Функция IMessage tryAuthenticateUser — функция аутентификации пользователя.
Функция IMessage logout — функция очистки сессии от авторизированного пользователя.
Класс IMessage — класс-утилита для выведении нужной нам информации в браузере (json-ответ).

Теперь понадобиться реализация самой линковки (маппинга запросов):

**Пояснения:
Аннотация @IoCController — служит для идентификации класса в контексте, как контроллера (маппера запросов браузера)
Аннотация @UrlMapping — указывает, что нужно проанализировать функцию/класс на наличие запросов, обрабатываемых хендлерами канала.
Параметры:

  • value — нужный нам запрос;
  • method — http метод для обработки (GET, POST, PUT, etc.);
  • consumes — http mime type для проверки наличия запроса конкретного типа (опционально);
  • produces — http content-type для отдачи в ответе конкретного типа контента (Content-Type: text/html; charset=utf-8, Content-Type: multipart/form-data; boundary=something, etc. опционально;

Аннотация @RequestParam — служит для определении имени получаемого параметра из запроса. Поскольку постольку дефолтными средствами рефлексии нельзя получить текущее имя параметра метода, мне было лень подключать лишнюю зависимость javaassist, шаманить с асмом. Поэтому такой себе метод определения имени параметра для внедрения этому параметру значения, полученного из запроса. Существует аналог для GET типа — @PathVariable — тот же самый принцип работы (не совместим с POST).
Аннотация @Credentials — служит для вставки текущих данных авторизированного пользователя, в противном случаи может быть null, если информации авторизированного пользователя нет в сесии.
Системный класс Request — текущая информация о поступившем запросе, содержащая в себе коки, хидеры и канал пользователя, который в последствии можно будет отправлять Push Message’s… у кого какая фантазия уже на этот счет.
Класс-утилита ModelAndView — модель страницы с именем ресурса без расширения, и атрибутами для внедрения в ресурс.

Вроде бы все, но нет — нужно обязательно сконфигурировать доступный маппинг запросов для пользователей.

**Пояснения:
Аннотация @Property — сообщает контексту, что это конфигурационный файл и его нужно инициализировать.
Аннотация @PropertyFunction — сообщает анализатору конфигураций, что эта функция возвращает какой-то тип и должен его инициализировать как компонент (бин).
Интерфейс SecurityConfigureProcessor — утилита служащая для конфигурации маппинга запросов.
Класс-модель HttpContainer — утилита, хранящая в себе маппинг запросов, указанных пользователем.
Класс CsrfFilter — фильтр не валидных запросов (реализации механики CSRF).
Класс CorsFilter — фильтр Cross-Origin Resource Sharing.

Функция anonymousRequests — принимает в себя неограниченный массив запросов, не требует авторизированных пользователей и проверки ролей (ROLE_ANONYMOUS).
Функция resourceRequests — принимает в себя неограниченный массив запросов, конкретно служит для определения, по какому пути будет лежать ресурсный файл, не требующей сложной обработки (css, js, images, etc.).
Функция authorizeRequests — принимает в себя неограниченный массив запросов, требует авторизированного пользователя и конкретную роль, присущую пользователю.
Функция expiredPath — при очистке истекшей по времени сессии, пользователя перебрасывает по этому маппингу (redirect link).

Что ж, остались страницы, скрипты и стили сайта (глубоко углубляться не буду).

Начало работы с Elasticsearch

Что такое Elasticsearch?

Варианты использования Elasticsearch

Настройка и запуск

Простые примеры

Доступ к ElasticSearch в Python

Web Scraping и Elasticsearch

Полученный контент

Таким образом, это основная программа, которая может парсить данные. Так как нам нужны данные в формате JSON — мне пришлось дополнительно их преобразовать.

Создаем индексы

Окей, мы с вами получили нужные данные и теперь должны их где-то хранить. Самое первое, что нам нужно сделать, это создать индекс. Назовем его recipes. Тип (type) будет называться salads. Далее нам нужно создать мэппинг нашей структуры документа.

Читать еще:  Прилуки. Новогодняя ночная площадь

Прежде чем создавать индекс, подключитесь к серверу Elasticsearch.

_es.ping() фактически пингует сервер и выводит в консоль True, если удалось совершить подключение. Мне потребовалось некоторое время, чтобы выяснить как поймать стек-трейс, в итоге выяснилось, что он просто регистрируется.

На верхнем скриншоте много чего происходит. Во-первых, мы передали конфигурационную переменную, которая отображает всю структуры документа. Мэппинг -это термин в Elasticsearch, обозначающий микроразметку. Подобно тому, как мы устанавливаем определенный тип данных поля в таблицах, мы делаем что-то похожее и здесь. Но чтобы лучше во всем этом разобраться — читайте официальную документацию. Все поля имеют тип text, но у calories тип integer.

Следующий шаг — удостовериться, что индекса вообще не существует и затем создать его. Параметр ignore = 400 можно удалить после проверки. Но в случае, если вы не проверили существование индекса, данный параметр может спровоцировать ошибку и перезаписать индекс. Это будет тоже самое, что перезаписать базу данных. Когда индекс будет успешно создан, вы можете убедиться в этом, посетив страницу http://localhost:9200/recipes/_mappings. Должно получиться примерно следующее сообщение:

Передавая dynamic:strict, мы заставляем Elasticsearch выполнять строгую проверку любого входящего документа. Здесь salads является типомdocument. Тип (type) в Elasticsearch это ответ на таблицы в RDBMS.

Документация индексов

Следующим шагом является хранение фактических данных или документов.

Запускаем и вот что мы увидим:

Знаете, почему это происходит? Так как мы не добавляли в наш мэппинг компонентов, ES решил не разрешать нам хранить документ, не содержащий, по сути, ничего. Если вы не назначите компоненты мэппингу — произойдет повреждение данных. Теперь давайте немного подправим наш мэппинг и посмотрим, что произойдет:

Мы добавили ingredients типу nested, а затем назначили тип данных внутреннему полю. В нашем случае это text.

Вложенный тип данных (nested) позволяет установить тип вложенных объектов JSON. Запустите снова и взгляните на результат:

Так как вы не передали _id вообще, ES сам назначил динамический идентификатор сохраненному документу. Я использую браузер Chrome и ES data viewer с помощью инструмента Elasticsearch Toolbox для просмотра данных.

Прежде чем двигаться дальше, отправим строку в поле calories и посмотрим, как развернутся события. Вспомним тот факт, что мы присвоили ему тип integer. Учитывая это, при индексировании он выдаст следующую ошибку:

TransportError(400, ‘mapper_parsing_exception’, ‘failed to parse [calories]’)

Итак, теперь вы знаете преимущества назначения мэппинга для ваших документов. Если вы этого не сделаете, все равно все будет работать, поскольку Elasticsearch назначит свой собственный мэппинг во время среды выполнения.

Запрос записей

Теперь, когда записи индексируются, пришло время их запросить, в соответствии с нашими потребностями. Я собираюсь создать функцию и назвать ее search(). Она будет выводить на экран результаты наших запросов:

Все предельно просто. Вы передаете индекс и критерии поиска в него. Попробуем задать несколько запросов:

В приведенном выше запросе вернутся все записи, в которых calories равны 102. В нашем случае вывод будет:

А что делать, если вы хотите получить записи, в которых calories больше, чем 20?

Вы также можете указать, какие столбцы или поля вам хотелось бы вернуть. Приведенный выше запрос вернет все записи, в которых calories больше, чем 20. Кроме того, он будет отображать поле title только под _source.

Заключение

Elasticsearch — это мощный инструмент, который поможет сделать уже существующие или грядущие приложения доступными для поиска, предоставляя надежные функции для возврата наиболее точного набора результатов. Читайте официальные документы, мануалы и инструкции. Позвольте Elasticsearch упростить вашу жизнь. По традиции, весь код доступен на Github.

[Перевод] Лучшие практики Kubernetes. Маппинг внешних сервисов

от sololaki 24.05.2020, 22:23

  • 0 share
  • Facebook
  • VKontakte
  • Telegram
  • Twitter
  • Pinterest
  • Email

Если вы похожи на большинство людей, то, скорее всего используете ресурсы, функционирующие за пределами вашего кластера. Возможно, вы используете API Taleo для отправки текстовых сообщений или анализируете изображения с помощью API Google Cloud Vision.

Если вы используете одну и ту же конечную точку endpoint — точку приема запросов на стороне сервера во всех своих средах и не планируете переносить свои сервера в Kubernetes, то совершенно нормально иметь endpoint сервиса прямо в вашем коде. Однако существует множество иных сценариев развития событий. В этой серии «Kubernetes Best Practices» вы узнаете, как использовать встроенные механизмы Kubernetes для обнаружения сервисов как внутри, так и вне кластера.

В качестве примера широко распространенного внешнего сервиса можно привести базу данных, работающую вне кластера Kubernetes. В отличие от таких облачных баз данных, как Google Cloud Data Store или Google Cloud Spanner, которые используют одну конечную точку для всех видов доступа, большинство баз данных имеют отдельные конечные точки для разных обстоятельств.
Передовая практика использования традиционных баз данных, таких как MySQL и MongoDB, обычно предусматривает, что вы подключаетесь к разным компонентам для разного окружения. У вас может быть большая машина для продакшн-данных и машина поменьше для тестовой среды. У каждой из них будет свой IP адрес или доменное имя, но вы наверняка не захотите менять свой код при переходе от одной среды к другой. Поэтому вместо жесткого кодирования этих адресов вы можете использовать встроенный в Kubernetes сервис обнаружение внешних служб на основе DNS точно так же, как и для нативных сервисов Kubernetes.

Предположим, что вы запускаете базу данных MongoDB в Google Compute Engine. Вы застрянете в этом гибридном мире до того момента, пока вам не удастся перенести ее в кластер.

К счастью, вы можете использовать статические сервисы Kubernetes, чтобы хоть немного облегчить себе жизнь. В этом примере я создал сервер MongoDB, используя Google Cloud Launcher. Так как он создан в той же сети (или VPC кластера Kubernetes), то доступ к нему осуществляется с помощью высокопроизводительного внутреннего IP-адреса.

В Google Cloud это настройка по умолчанию, так что вам не надо ничего настраивать. Теперь, когда есть IP-адрес, первый шаг заключается в создании сервиса. Можно заметить, что для этого сервиса нет никаких селекторов подов. То есть мы создали службу, которая не будет знать, куда посылать трафик. Это позволит вручную создать endpoint объект, который и будет получать трафик от данного сервиса.

Следующий пример кода показывает, что конечные точки определяют IP-адрес для базы данных, используя то же самое имя mongo, что и сервис.

Kubernetes будет использовать все IP-адреса, чтобы найти конечные точки, как если бы они были обычными подами Kubernetes, так что теперь вы можете получить доступ к базе данных с помощью простой строки подключения к вышеуказанному имени mongodb://mongo. При этом вообще нет необходимости использовать IP-адреса в вашем коде.

Если же в будущем IP-адреса изменятся, можно просто обновить конечные точки с помощью нового IP-адреса, и ваши приложения не нужно будет изменять каким-то дополнительным образом.

Если вы используете базу данных, размещенную на стороннем хосте, то, скорее всего, владельцы хоста предоставили вам для подключения унифицированный идентификатор ресурса URI. Так что если вам дали IP-адрес, можно просто воспользоваться предыдущим методом. Данный пример показывает, что у меня имеются две базы данных MongoDB, размещенные на хосте mLab.

Один из них — это база данных разработчиков, а другая – БД продакшена. Строки подключения для этих баз данных выглядят следующим образом — mLab предоставляет вам динамический URI и динамический порт. Как видите, они разные.

Чтобы абстрагироваться от этого, используем Kubernetes и подключимся к базе данных разработчиков. Вы можете создать внешнее имя сервиса Kubernetes, что предоставит вам статичный сервис, который будет перенаправлять трафик внешнему сервису.

Этот сервис выполнит простую CNAME переадресацию на уровне ядра, что окажет минимальное влияние на производительность. Благодаря этому вы можете использовать более простую строку подключения.

Но поскольку внешнее имя использует перенаправление CNAME, оно не может выполнить переназначение портов. Поэтому данное решение применимо только для статических портов и не может использоваться с динамическими портами. Но бесплатный mLab Free Tier по умолчанию предоставляет пользователю динамический номер порта, и вы не можете это изменить. Это означает, что для dev и prod вам нужны разные командные строки соединения. Плохо то, что при этом понадобится жестко закодировать номер порта. Так как же заставить работать переназначение портов?

Первый шаг — это получение IP-адреса из URI. Если выполнить команду nslookup, hostname или пропинговать URI, можно получить IP-адрес базы данных. Если при этом сервис возвращает вам несколько IP-адресов, то все эти адреса можно использовать в конечных точках объекта.

Нужно помнить, что IP-адреса URI могут измениться без предварительного уведомления, так их довольно рискованно использовать в prod. C помощью такого IP-адреса можно подключиться к удаленной базе данных, не указывая при этом порт. Таким образом, сервис Kubernetes довольно прозрачно выполняет переназначение портов.

Маппинг, или сопоставление внешних ресурсов с внутренними, дает вам возможность гибко использовать эти службы внутри кластера в будущем при минимизации усилий по рефакторингу. Он также облегчает управление и дает понимание того, какими внешними сервисами пользуется ваша компания.

Читать еще:  Расследование ошибки установки Visual Studio 2015

SavePearlHarbor

Ещё одна копия хабора

Главное меню

Навигация по записям

Пишем с IoC Starter. Базовый маппинг запросов, используя context, web и orm

Введение

С момента первого релиза прошло достаточно много времени (ссылка на предыдущую статью). Что изменилось?

  • улучшена стабильность системы в целом;
  • реализована ленивая загрузка компонентов;
  • встроена базовая система слушателей;
  • встроена поддержка аспектно-ориентированного программирования (для средней сложности решения задач, в остальном все же советую использовать — AspectJ библиотеку)
  • новый загрузчик RequestFactory
  • модуль работы с кешем на базе EhCache, Guava
  • модуль работы с потоками (как инициализация посредством аннотации @SimpleTask, так и прямая работа с пулом)
  • модуль работы с базой (легковесный ORM с поддержкой JPA, Transactions, NO-SQL Driver — Orient, Crud methods, repository system и автогенерацией запросов из функции класса-репозитория)
  • модуль работы с веб-мордой (маппинг линков посредством аннотаций, поддержка кастомных producers/consumes, Velocity Template Rendering Page, Basic Security Requests, Sessions, Cookies, SSL) на базе Netty 4.1.30.Final

«Это конечно же все хорошо,»- скажите Вы, -«но по факту работает ли это все?».
«Да, работает. Прошу под кат».

Введение

Для реализации примера я буду использовать Maven 3 и Intelijj Idea 2018.2.

1) Подключаем зависимости:

**На maven central пока не переехал, увы.

Структура проекта:

Стандартный MVC паттерн, не правда ли?

Создадим точку входа в приложение:

**Пояснения:
Аннотация @ScanPackages — определяет контексту пакеты для выявления компонентов (в простонародии — «бинов»).
Аннотация @WebModule — служит для подключения и инициализации web фабрики.
Аннотация @CacheModule — служит для подключения и инициализации фабрики кеша, используется для корректной работы ORM (в будущих версиях аннотация не будет требоваться).
Аннотация @ThreadingModule — служит для подключения и инициализации фабрики потоков, используется для корректной работы web фабрики (в будущих версиях аннотация не будет требоваться).
Аннотация @DatabaseModule — служит для подключения и инициализации фабрики ORM.
Все фабрики имеют дефолтные конфигураторы, которые можно изменить на свои с переопределением функций использующихся настроек фабриками (в каждой аннотации модуля переопределен класс конфигуратор — Class autoConfigurationClass() default WebAutoConfiguration.class), либо же отключить любую конфигурацию посредством аннотации @Exclude в main классе.
Утилита IoCStarter — главный класс-инициализатор контекста.

Ну вроде бы все и готово, контекст инициализируется, веб работает на дефолтном порту 8081, но линковки нет и при переходе на сайт нам ничего толком не выдает. Что ж, идем дальше.

Создадим конфигурационный файл для наших модулей. По дефолту все конфиги грузятся из /configs/default_settings.properties — его и создадим по соответствующему пути.

Далее, нам нужны сущность пользователя и ее управляющий репозиторий:
Реализация сущности TblAccount:

**Пояснения:
Все стандартно как и у всех JPA-поддерживающих фреймворков. Маппим сущность с помощью @.Entity, создаем Primary Key с помощью аннотации @.Id, маппим колонки с помощью аннотации @Column. и унаследуемся от UserDetails для идентификации сущности в Security модуле.

Реализациия репозитория сущности TblAccountRepository:

**Пояснения:
Аннотация @IoCRepository — служит для определения контекстом, что класс является репозиториеми его нужно обработать «по-другому».
Поддерживает стандартные CRUD функции:

  • Entity fetch(ID id) — достает сущность типа Entity из базы, либо из кеша по Primary Key;
  • List fetchAll() — достает все сущности типа Entity, предварительно загружая их в кеш;
  • void save(Entity entity) — создает/обновляет сущность типа Entity как в базе так и в кеше;
  • void delete(Entity entity) — удаляет сущность типа Entity как из базы так и из кеша;
  • boolean exists(ID id) — проверяет наличие сущности в базе по Primary Key.
    Все CRUD-запросы происходят в транзакции.

Поддерживает автогенерацию запросов посредством переопределения функций с ключевыми словами, как в реализации выше (TblAccount findByUsernameEq(String username)) и вызов зарегистрированных запросов (NamedQuery)

Функция findByUsernameEq(String username) — осуществляет поиск сущности по ее полю username. Сгенерированный запрос:

Далее нам понадобиться, уровень для управления бизнес-логикой.
Реализации AccountService:

**Пояснения:
Аннотация @IoCComponent — служит для инициализации класса как компонента.
Аннотация @IoCDependency — служит для внедрения зависимостей в инстанс класса.
Утилита BCryptEncoder — реализация кодека BCrypt для шифрования пароля (пока что единственные кодек).
Системный инстанс SecurityConfigureAdapter — служит для работы с маппингом запросов и сессиий пользователей.
Функция UserDetails loadUserByUsername — наследуемая функция UserDetailsProcessor, служит для загрузки пользователя в сессию и выставлении флага аутентификации (в будущем для стандартного маппинга авторизации в Security)
Функция IMessage tryCreateUser — функция создания пользователя.
Функция IMessage tryAuthenticateUser — функция аутентификации пользователя.
Функция IMessage logout — функция очистки сессии от авторизированного пользователя.
Класс IMessage — класс-утилита для выведении нужной нам информации в браузере (json-ответ).

Теперь понадобиться реализация самой линковки (маппинга запросов):

**Пояснения:
Аннотация @IoCController — служит для идентификации класса в контексте, как контроллера (маппера запросов браузера)
Аннотация @UrlMapping — указывает, что нужно проанализировать функцию/класс на наличие запросов, обрабатываемых хендлерами канала.
Параметры:

  • value — нужный нам запрос;
  • method — http метод для обработки (GET, POST, PUT, etc.);
  • consumes — http mime type для проверки наличия запроса конкретного типа (опционально);
  • produces — http content-type для отдачи в ответе конкретного типа контента (Content-Type: text/html; charset=utf-8, Content-Type: multipart/form-data; boundary=something, etc. опционально;

Аннотация @RequestParam — служит для определении имени получаемого параметра из запроса. Поскольку постольку дефолтными средствами рефлексии нельзя получить текущее имя параметра метода, мне было лень подключать лишнюю зависимость javaassist, шаманить с асмом. Поэтому такой себе метод определения имени параметра для внедрения этому параметру значения, полученного из запроса. Существует аналог для GET типа — @PathVariable — тот же самый принцип работы (не совместим с POST).
Аннотация @Credentials — служит для вставки текущих данных авторизированного пользователя, в противном случаи может быть null, если информации авторизированного пользователя нет в сесии.
Системный класс Request — текущая информация о поступившем запросе, содержащая в себе коки, хидеры и канал пользователя, который в последствии можно будет отправлять Push Message’s… у кого какая фантазия уже на этот счет.
Класс-утилита ModelAndView — модель страницы с именем ресурса без расширения, и атрибутами для внедрения в ресурс.

Вроде бы все, но нет — нужно обязательно сконфигурировать доступный маппинг запросов для пользователей.

**Пояснения:
Аннотация @Property — сообщает контексту, что это конфигурационный файл и его нужно инициализировать.
Аннотация @PropertyFunction — сообщает анализатору конфигураций, что эта функция возвращает какой-то тип и должен его инициализировать как компонент (бин).
Интерфейс SecurityConfigureProcessor — утилита служащая для конфигурации маппинга запросов.
Класс-модель HttpContainer — утилита, хранящая в себе маппинг запросов, указанных пользователем.
Класс CsrfFilter — фильтр не валидных запросов (реализации механики CSRF).
Класс CorsFilter — фильтр Cross-Origin Resource Sharing.

Функция anonymousRequests — принимает в себя неограниченный массив запросов, не требует авторизированных пользователей и проверки ролей (ROLE_ANONYMOUS).
Функция resourceRequests — принимает в себя неограниченный массив запросов, конкретно служит для определения, по какому пути будет лежать ресурсный файл, не требующей сложной обработки (css, js, images, etc.).
Функция authorizeRequests — принимает в себя неограниченный массив запросов, требует авторизированного пользователя и конкретную роль, присущую пользователю.
Функция expiredPath — при очистке истекшей по времени сессии, пользователя перебрасывает по этому маппингу (redirect link).

Что ж, остались страницы, скрипты и стили сайта (глубоко углубляться не буду).

Маппинг запросов на Netty

RomanLoveText — Обзор GameDev статей со всего интернета.
Лучшие посты попадают сюда)

Страницы

Разработка производительного игрового сервера на Netty + Java

Разработка производительного игрового сервера на Netty + Java

Как и обещал, привожу описание производительного игрового сервера на Netty, который использую в своих проектах.
Все описанное ниже не является истинной в последней инстанции, а всего лишь опыт применения технологий в реальных проектах.

Перед нами стоит задача сделать игровой сервер.

Каковы основные задачи игрового сервера?
Если коротко, то:

  • Получить пакет от клиента
  • Обработать этот пакет (расшифровка, десериализация и т.д. )
  • Просчитать игровую ситуацию
  • Разослать клиентам изменения игровой ситуации

Работу с БД и прочими вещами сейчас рассматривать не будем. Сосредоточимся на сетевой части.

Чем в этом деле нам может помочь Netty?
Как netty нам поможет?

Netty реализует очень удобную архитектуру. Например она позволяет подключить несколько обработчиков входящих данных. Т.е. в первом обработчике мы разделяем входящий поток данных на пакеты, а во втором уже обрабатываем эти пакеты. При этом можно гибко управлять настройками самой библиотеки, выделять ей необходимое число потоков или памяти и т.д…
Общая архитектура при использовании Netty может выглядеть так:

У нас получается 3 обработчика:
1. Connection handler — это обработчик который отвечает за подключения/отключения клиентов. Здесь будет происходить проверка возможности подключения клиентов (черные, белые списки, IP фильтры и т.д.) а так же корректное отключение клиентов с закрытием всех используемых ресурсов.

2. Frame handler — это обработчик разделяющий поток данных на отдельные пакеты.
Для удобства работы примем, что пакет состоит из двух частей. 1-заголовок, в котором описана длинна пакета, и 2-непосредственно данные пакета.

Читать еще:  Уменьшаем потребление памяти Google Chrome

3. Packet handler — это уже обработчик игровых сообщений. Здесь мы будем получать данные из пакета и дальше их обрабатывать.

Разберем каждую часть в коде.

Connection handler
Frame handler.

Здесь используем реплей декодер с двумя состояниями. В одном читаем длину пакета, в другом сами данные.

Packet handler

Как видно, обработчик получился очень простой и быстрый. Packet это мой класс в котором содержится вся необходимая информация для обработки его игровой логикой. Он очень простой и его реализация не составит труда.

Это самый главный обработчик. В принципе можно практически всю логику описать в нем. Нюанс здесь в том, что в нем нельзя использовать блокирующие элементы и длительные по времени операции, например подключение к базе данных. Это как минимум затормозит всю работу. Поэтому мы архитектурно разделим наш сервер на 2 части. Первая это чисто TCP сервер, основная задача которого как можно быстрее принять пакет от клиента и как можно быстрее отослать пакет клиенту. Вторая это непосредственно обработчик игровой логики. В принципе, по такой схеме можно сделать не только игровой сервер. Ведь логика обработки пакетов может быть любой.
Прелесть такой архитектуры еще и в том, что TCP сервер и обработчики можно разнести по разным машинам (например с помощью Akka акторов) получив кластер для расчетов игровых данных. Таким образом получаем следующую схему работы сервера. TCP часть на Netty старается как можно быстрее принять пакеты от клиента и отправить их обработчику игровой логики, при этом в обработчике создается очередь из них.

Схематично весь процесс выглядит так.

Таким образом получаем довольно гибкую структуру. Пока нагрузки маленькие можно держать все на одном физическом сервере. При возрастании нагрузки можно TCP сервер на Netty выделить в отдельную машину. У которой хватит производительности для обслуживания нескольких физических серверов с игровой логикой.

Обработка сообщений происходит следующим образом. У нас есть Session это объект который хранит информацию связанную с подключенным клиентом, в нем так же хранятся 2 очереди, пришедших пакетов и готовых к отправке. Packet это объект хранящий информацию о сообщении полученном от клиента. Netty при получении пакета, добавляет его в очередь сессии на обработку и затем отправляет саму сессию на обработку игровой логике. Обработчик игровой логики берет сессию из очереди, потом берет пакет из очереди сессии и обрабатывает его согласно своей логике. И так в несколько потоков. Получается что пакеты обрабатываются последовательно по мере получения. И один клиент не будет тормозить остальных. Ух… вот завернул-то )) Если что, спрашивайте в каментах, поясню.

Вот картинка которая возможно понятнее будет.

Обработчик игровой логики.

Тут тоже ничего сложного нет. Создает пул потоков. Добавляем в очередь сессии на обработку и в обработчике реализуем свою игровую логику. Здесь просто надо соблюсти баланс между скоростью TCP сервера и скоростью обработчиков игровой логики. Чтобы очередь не заполнялась быстрее чем обрабатывалась. Netty очень быстрая библиотека. Так что все зависит от реализации вашей игровой гейм логики.

В качестве протокола я использую protobuf. Очень быстрая и удобная бинарная сериализация. Сделана и используется гуглом, что говорит о проверенности библиотеки на больших проектах )

С такой архитектурой, на моем нетбуке AMD 1.4 ГГц (lenovo edge 13), обрабатывается порядка 18-20к сообщений в секунду. Что в общем неплохо.

Мэппинг — это. Определение, описание технологии и отзывы

Слышали ли вы о mapping? В русской транскрипции это мэппинг, маппинг. Понятие имеет несколько значений, которые не связаны друг с другом. Рассмотрим каждое из них в контексте области, где они актуальны.

Что означает понятие в общем?

Мэппинг, маппинг, маппирование, мапирование — это определение соответствия информации между двумя разными семантиками как одного объекта, так и нескольких. Иными словами, так называется преобразование данных из одной формы в другую.

Что такое мэппинг? В общем значении термин достаточно широк — это может быть как скрупулезное преобразование одной последовательности элементов в иную, так и обычная конвертация валюты, файлов. Таким образом, все то, что скрывается под разбираемым термином, лучше всего выразить англоязычным понятием data mapping.

Примеры мэппинга

Разберем, что это — мэппинг, на следующих примерах:

  • Составление документа соответствий бухгалтерских счетов из различных их планов. Например, российского, МСФО, управленческого учета и проч.
  • Перевод кодов базы данных одной системы в другую. К примеру, нам надо преобразовать обозначения 0 и 1 в «нет» и «да».
  • Перевод долларов в евро — это мэппинг в каком-то роде.
  • Изменение формата изображения .png в .jpg, фильма из .avi в .mp4, проводимое в графическом, видеоредакторе, в каком-то роде будет относиться к предмету нашего разговора.

Разработка компьютерных игр

Мэппинг (от англ. map — «карта местности») также может выступать в значении дизайна уровней. Такое наименование имеет дисциплина в разработке видеоигр. Это прежде всего создание различной сложности уровней — проработка миссии игрока, дизайн локации, составление заданий и проч. Практически такая деятельность ведется в редакторе «левелов».

Технологии мэппинга здесь неоднородны — все зависит от бюджета разработчиков, характера, жанра создаваемой игры. Рассмотрим классический пример, чтобы иметь большее представление о понятии:

  • Создание карты территории и ее разбиение на зоны — города, горный массив, подземные туннели, леса и проч.
  • Определение регионов, связанных с какой-то специфической деятельностью игрока, — поле боя, магазин дополнительных атрибутов, добыча ресурсов, укрепления, место отдыха, доска почета и проч.
  • Проработка нестатических объектов. Ими могут быть ключи, двери, секретные кнопки и ходы, исчезающие тайные проходы и проч.
  • Определение важных локаций организаций — это точка восстановления, клады, сокровища, тайники с секретным оружием и проч.
  • Установление места начала и финиша перемещений для каждого из игроков.
  • Оживление карты рядом деталей: добавление таких элементов, как текстуры, звуки, аудиосопровождение, зрительные эффекты, иллюзии, анимации и проч.
  • Вставка необходимых триггеров (механизмов, которые проверяют наличие какого-либо объекта в создаваемом игровом пространстве) и скриптов (сценариев, кратких алгоритмов действий).
  • Создание определенных скриптов передвижения мобов (нестатичных объектов, персонажей): зоны, где они могут перемещаться, их взаимодействие, диалог с игроком и проч.
  • Иногда включает создание кат-сцен — красивой заставки, мини-фильма, своеобразного трейлера игры или уровня, группы «левелов», которую геймер может только просмотреть, но никак не повлиять на то, что в ней происходит.

Видео-мэппинг

Что такое видео-мэппинг (3D-мэппинг)? Это удивительная технология, которая позволяет проецировать изображения, специально созданные фильмы на масштабные неровные поверхности, например, на фасады строений.

Уникальность этого в том, что оно позволяет «оживлять» дома, иные строения, автомобили, предметы интерьера тем, что придает им визуальную подвижность. А достигается все лишь установленными по определенному плану проекторами. «Магия» движущихся объемных изображений состоит в суперточном соответствии элементов, на которые отсвечивается картинка, и самой видеопроекции.

Хоть для многих из нас мэппинг — это достаточно новое направление, родился он еще в шестидесятых годах прошлого века. Его появлением мы обязаны Уолту Диснею и студии Disney. Тогда рабочим названием мэппинга были «затеняющие лампы», «пространство виртуальной реальности». Первым шоу считается аттракцион «Призрачное поместье» в Диснейленде. Для него были созданы искусственные отрубленные головы, на которые проецировалось изображение, «оживляющее» их.

Каким может быть видео-мэппинг?

В зависимости от объекта, на который отражается изображение, технология разделяется на несколько направлений:

  • Архитектурное. Объемная проекция на сложный объект — фасад здания, мост, башню, а также на самолет, корабль и проч.
  • Интерьерное. Создание интересных иллюзорных решений внутри помещения путем проецирования картинки на стены, потолок, пол.
  • Для малых объектов. Используются как небольшие формы, так и элементы чего-то более масштабного. Например, колеса авто, торт, платье невесты и проч.
  • Ландшафтное. Основой выступают лесные массивы, горы и прочие природные объекты.
  • Интерактивное. Самое новое направление, отличное тем, что здесь героем становится человек. Технология оживляет предметы вокруг артиста, помогая ему создать незабываемое шоу.

Где применяется 3D-мэппинг?

Давайте посмотрим, где может оказаться актуальной такая технология:

  • создание объемной световой рекламы на различных поверхностях;
  • городские праздники, массовые мероприятия;
  • крупные корпоративные события;
  • открытия торговых центров, развлекательных комплексов;
  • детские праздники;
  • культурные, исторические, познавательные мероприятия.

Эффектнее всего такое шоу смотрится в темное время суток. Чтобы придать более поражающий эффект, организаторы сочетают его с подходящим объемным звуковым звучанием, живой музыкой, фейерверками.

Если вы хотите познакомиться с отзывами о технологии, то просто послушайте тех, кто хоть раз посещал московский «Круг света». С недавних пор каждый год осенью в столице проходит этот собирающий тысячи зрителей фестиваль. Дизайнеры из разных стран создают видеопроекции, которые показываются на фасаде Большого театра, главном павильоне ВДНХ, Останкинской телебашне, основном корпусе МГУ и пр.

Мэппинг — многозначное понятие. Это и сложная конвертация данных, и создание локаций в компьютерных играх, и шоу, основанное на проецировании изображений на масштабные и малые предметы.

Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:
Adblock
detector