内容简介:CoSky 基于 Redis 的服务治理平台(服务注册/发现 & 配置中心) Consul + Sky = CoSky CoSky 是一个轻量级、低成本的服务注册、服务发现、 配置服务 SDK,通过使用现有基础设施中的 Redis (相信你已经部署了Red...
CoSky 基于 Redis 的服务治理平台(服务注册/发现 & 配置中心)
Consul + Sky = CoSky
Consul + Sky = CoSky
CoSky 是一个轻量级、低成本的服务注册、服务发现、 配置服务 SDK,通过使用现有基础设施中的 Redis (相信你已经部署了Redis),不用给运维部署带来额外的成本与负担。 借助于 Redis 的高性能, CoSky 提供了超高TPS&QPS (10W+/s JMH 基准测试)。CoSky 结合本地进程缓存策略 + Redis PubSub ,实现实时进程缓存刷新,兼具无与伦比的QPS性能、进程缓存与 Redis 的实时一致性。
更新内容(1.0.0) ???? ???? ????
- 增强:当 Redis crash 时主动恢复 LUA 脚本
- 因 SEO、敏感词问题,项目名称(Govern-Service)修改为 CoSky(Consul + Sky)!!!
- 生产级验证版本 1.0.0 正式发布!???? ???? ????
安装
Gradle
Kotlin DSL
val coskyVersion = "1.0.0"; implementation("me.ahoo.cosky:spring-cloud-starter-cosky-config:${coskyVersion}") implementation("me.ahoo.cosky:spring-cloud-starter-cosky-discovery:${coskyVersion}")
Maven
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <artifactId>demo</artifactId> <properties> <cosky.version>1.0.0</cosky.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>me.ahoo.cosky</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-cosky-config</artifactId> <version>${cosky.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>me.ahoo.cosky</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-cosky-discovery</artifactId> <version>${cosky.version}</version> </dependency> </dependencies> </project>
bootstrap.yaml (Spring-Cloud-Config)
spring: application: name: ${service.name:cosky-rest-api} cloud: cosky: namespace: ${cosky.namespace:cosky-{system}} config: config-id: ${spring.application.name}.yaml redis: mode: ${cosky.redis.mode:standalone} url: ${cosky.redis.uri:redis://localhost:6379} logging: file: name: logs/${spring.application.name}.log
REST-API Server (Optional
)
安装 REST-API Server
方式一:下载可执行文件
解压 cosky-rest-api-1.0.0.tar
cd cosky-rest-api-1.0.0 # 工作目录: cosky-rest-api-1.0.0 bin/cosky-rest-api --server.port=8080 --cosky.redis.uri=redis://localhost:6379
方式二:在 Docker 中运行
docker pull ahoowang/cosky-rest-api:1.0.0 docker run --name cosky-rest-api -d -p 8080:8080 --link redis -e COSKY_REDIS_URI=redis://redis:6379 ahoowang/cosky-rest-api:1.0.0
MacBook Pro (M1)
请使用 ahoowang/cosky-rest-api:1.0.0-armv7
docker pull ahoowang/cosky-rest-api:1.0.0-armv7 docker run --name cosky-rest-api -d -p 8080:8080 --link redis -e COSKY_REDIS_URI=redis://redis:6379 ahoowang/cosky-rest-api:1.0.0-armv7
方式三:在 Kubernetes 中运行
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: cosky-rest-api spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: cosky-rest-api template: metadata: labels: app: cosky-rest-api spec: containers: - env: - name: COSKY_REDIS_MODE value: standalone - name: COSKY_REDIS_URI value: redis://redis-uri:6379 image: ahoowang/cosky-rest-api:1.0.0 name: cosky-rest-api resources: limits: cpu: "1" memory: 640Mi requests: cpu: 250m memory: 512Mi volumeMounts: - mountPath: /etc/localtime name: volume-localtime volumes: - hostPath: path: /etc/localtime type: "" name: volume-localtime --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: cosky-rest-api labels: app: cosky-rest-api spec: selector: app: cosky-rest-api ports: - name: rest port: 80 protocol: TCP targetPort: 8080
Dashboard
命名空间管理
配置管理
服务管理
REST-API
Namespace
- /v1/namespaces
- GET
- /v1/namespaces/{namespace}
- PUT
- GET
- /v1/namespaces/current
- GET
- /v1/namespaces/current/{namespace}
- PUT
Config
- /v1/namespaces/{namespace}/configs
- GET
- /v1/namespaces/{namespace}/configs/{configId}
- GET
- PUT
- DELETE
- /v1/namespaces/{namespace}/configs/{configId}/versions
- GET
- /v1/namespaces/{namespace}/configs/{configId}/versions/{version}
- GET
- /v1/namespaces/{namespace}/configs/{configId}/to/{targetVersion}
- PUT
Service
- /v1/namespaces/{namespace}/services/
- GET
- /v1/namespaces/{namespace}/services/{serviceId}/instances
- GET
- PUT
- /v1/namespaces/{namespace}/services/{serviceId}/instances/{instanceId}
- DELETE
- /v1/namespaces/{namespace}/services/{serviceId}/instances/{instanceId}/metadata
- PUT
- /v1/namespaces/{namespace}/services/{serviceId}/lb
- GET
JMH-Benchmark
- 基准测试运行环境:笔记本开发机 ( MacBook Pro (M1) )
- 所有基准测试都在开发笔记本上执行。
- Redis 部署环境也在该笔记本开发机上。
ConfigService
gradle cosky-config:jmh # or java -jar cosky-config/build/libs/cosky-config-1.0.0-jmh.jar -bm thrpt -t 25 -wi 1 -rf json -f 1
# JMH version: 1.29 # VM version: JDK 11.0.11, OpenJDK 64-Bit Server VM, 11.0.11+9-LTS # VM invoker: /Library/Java/JavaVirtualMachines/zulu-11.jdk/Contents/Home/bin/java # VM options: -Dfile.encoding=UTF-8 -Djava.io.tmpdir=/Users/ahoo/cosky/config/build/tmp/jmh -Duser.country=CN -Duser.language=zh -Duser.variant # Blackhole mode: full + dont-inline hint # Warmup: 1 iterations, 10 s each # Measurement: 1 iterations, 10 s each # Timeout: 10 min per iteration # Threads: 50 threads, will synchronize iterations # Benchmark mode: Throughput, ops/time Benchmark Mode Cnt Score Error Units ConsistencyRedisConfigServiceBenchmark.getConfig thrpt 265321650.148 ops/s RedisConfigServiceBenchmark.getConfig thrpt 106991.476 ops/s RedisConfigServiceBenchmark.setConfig thrpt 103659.132 ops/s
ServiceDiscovery
gradle cosky-discovery:jmh # or java -jar cosky-discovery/build/libs/cosky-discovery-1.0.0-jmh.jar -bm thrpt -t 25 -wi 1 -rf json -f 1
# JMH version: 1.29 # VM version: JDK 11.0.11, OpenJDK 64-Bit Server VM, 11.0.11+9-LTS # VM invoker: /Library/Java/JavaVirtualMachines/zulu-11.jdk/Contents/Home/bin/java # VM options: -Dfile.encoding=UTF-8 -Djava.io.tmpdir=/Users/ahoo/cosky/discovery/build/tmp/jmh -Duser.country=CN -Duser.language=zh -Duser.variant # Blackhole mode: full + dont-inline hint # Warmup: 1 iterations, 10 s each # Measurement: 1 iterations, 10 s each # Timeout: 10 min per iteration # Threads: 50 threads, will synchronize iterations # Benchmark mode: Throughput, ops/time Benchmark Mode Cnt Score Error Units ConsistencyRedisServiceDiscoveryBenchmark.getInstances thrpt 76894658.867 ops/s ConsistencyRedisServiceDiscoveryBenchmark.getServices thrpt 466036317.472 ops/s RedisServiceDiscoveryBenchmark.getInstances thrpt 107778.244 ops/s RedisServiceDiscoveryBenchmark.getServices thrpt 106920.412 ops/s RedisServiceRegistryBenchmark.deregister thrpt 114094.513 ops/s RedisServiceRegistryBenchmark.register thrpt 109085.694 ops/s RedisServiceRegistryBenchmark.renew thrpt 127003.104 ops/s
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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