使用 Docker 和 Node 快速实现一个在线的 QRCode 解码服务

栏目: 编程工具 · 发布时间: 5年前

内容简介:本文将会介绍如何使用 Docker、Node、JavaScript、Traefik完成一个简单的二维码解析服务,全部代码在 300 行以内。最近折腾文章相关的东西比较多,其中有一个现代化要素其实挺麻烦的,就是

本文将会介绍如何使用 Docker 、Node、JavaScript、Traefik完成一个简单的二维码解析服务,全部代码在 300 行以内。

最近折腾文章相关的东西比较多,其中有一个现代化要素其实挺麻烦的,就是 二维码

使用 Docker 和 Node 快速实现一个在线的 QRCode 解码服务

不论是“生成动态、静态的二维码”,还是“对已经生成的二维码进行解析”,其实都不难实现。只是在日常工作中如果只是基于命令行去操作,会很不方便。

所以花了点时间,实现了一个简单的 QRCode 在线解析工具,在完成这个 工具 之后,原本需要“打开终端,定位文件,执行命令,等待结果”就简化成了“打开网页, CTRL+V 粘贴,片刻展示结果”,当然,因为额外提供了接口,所以也可以当一个无状态服务使用。

实现服务端核心解析逻辑

核心逻辑其实很简单,伪代码三行就差不多了,比如。

const uploadContentByUser = req.body.files;
const decodeContent = decodeImage(uploadContentByUser);
const result = decodeQR.load(decodeContent);

但是实际使用的情况,出于性能的考虑,我不会过分使用新语法进行代码封装,更倾向尽可能使用“原生”的回调模式进行异步编程,避免各种“wrapper”造成不必要的损耗。

因为最终的目的是“在浏览器里一个粘贴/拖拽操作就完事”。所以我们需要将上面的核心逻辑展开,根据“简单项目不过度封装”的思想,代码会膨胀为下面三十行左右的样子。

app.post('/api/decode', multipartMiddleware, function(req, res) {
  let filePath = '';
 
  try {
    if (req.files.imageFile.path) filePath = req.files.imageFile.path;
  } catch (e) {
    return res.json({code: 500, content: 'request params error.'});
  }
 
  fs.readFile(filePath, function(errorWhenReadUploadFile, fileBuffer) {
    if (errorWhenReadUploadFile) return res.json({code: 501, content: 'read upload file error.'});
    decodeImage(fileBuffer, function(errorWhenDecodeImage, image) {
      if (errorWhenDecodeImage) return res.json({code: 502, content: errorWhenDecodeImage});
      let decodeQR = new qrcodeReader();
      decodeQR.callback = function(errorWhenDecodeQR, result) {
        if (errorWhenDecodeQR) return res.json({code: 503, content: errorWhenDecodeQR});
        if (!result) return res.json({code: 404, content: 'gone with wind'});
        return res.json({code: 200, content: result.result, points: result.points});
      };
      decodeQR.decode(image.bitmap);
    });
  });
});

上面的逻辑很简单,主要做了下面几件事:

  • 接受用户上传的文件
  • 读取用户上传的文件
  • 解析用户上传的文件
  • 尝试将文件中的信息解码并反馈用户

其中依赖了一个 express 三方的中间件 multipartMiddleware ,我将主要使用它来进行上传文件的请求序列化,源码十分简洁,一百行左右,有兴趣可以去浏览一下。

它的使用也十分简单,无需配置,只需要两行就能发挥作用。

const multipart = require('connect-multiparty');
const multipartMiddleware = multipart();

当然,为了能够配合客户端 JavaScript 完成我们的最终目标,我们需要一些额外的代码,比如:提供一个浏览器可以浏览的页面。

这里额外提一点,如果使用类 express 的框架,一般会有一个 static 方法,让你设置一个静态文件目录,可以免编程路由逻辑对一些文件进行对外访问,比如这样:

app.use(express.static(__dirname + '/static', {dotfiles: 'ignore', etag: false, extensions: ['html'], index: false, maxAge: '1h', redirect: false}));

但是,本例中我其实只需要一个入口页面就能满足需求,根本不需要外部资源,比如 vuereactjq各种css框架

这个时候,我推荐直接将要展示的页面使用 fs API 进行内存缓存,直接提供用户即可,比如按照下面的代码进行编写,大概十行就能满足需求。

const indexCache = fs.readFileSync('./index.html');
 
app.get('/', function(req, res) {
  res.redirect('/index.html');
});
 
app.get('/index.html', function(req, res) {
  res.setHeader('charset', 'utf-8');
  res.setHeader('Content-Type', 'text/html');
  res.send(indexCache);
});

当然,如果你想要和 static 方式的文件一样,在调试过程中,可以“热更新”文件的话,需要将这个 indexCache 改写成一个方法,在拦截用户请求之后,每次都去动态读取文件,或者更高阶一些,根据文件最后编辑时间戳,实现一个简单的 LRU 缓存。

实现客户端交互逻辑

在实现完毕接口后,我们把欠缺的前端交互逻辑补全。

这里因为没有什么重度的操作,界面也很简单,所以既不需要 jQ 这类库,也不需要 VueReact 这类框架,直接写脚本就是了。

脑补我需要的界面,上面是一个数据交互的区域,下面是我的交互结果列表,因为页面也没几个元素,所以直接使用脚本进行元素的创建和操作吧。

let uploadBox = document.createElement('textarea');
uploadBox.id = 'upload';
uploadBox.placeholder = 'Paste Here.';
document.body.appendChild(uploadBox);
 
let list = document.createElement('ul');
list.id = 'result';
document.body.appendChild(list);

浏览器端核心的操作有三个:

  • 接受用户的拖拽和粘贴图片的操作
  • 将用户给予的图片数据进行上传
  • 对服务端接口解析的结果进行展示

我们先来实现第一个操作,拖拽、粘贴富交互功能,大概三十行代码就能解决战斗。

function getFirstImage(data, isDrop) {
  let i = 0, item;
  let target = isDrop ?
      data.dataTransfer && data.dataTransfer.files :
      data.clipboardData && data.clipboardData.items;
 
  if (!target) return false;
 
  while (i < target.length) {
    item = target[i];
    if (item.type.indexOf('image') !== -1) return item;
    i++;
  }
  return false;
}
 
function getFilename(event) {
  return event.clipboardData.getData('text/plain').split('\r')[0];
}
 
uploadBox.addEventListener('paste', function(event) {
  event.preventDefault();
  const image = getFirstImage(event);
  if (image) return uploadFile(image.getAsFile(), getFilename(event) || 'image.png');
});
 
uploadBox.addEventListener('drop', function(event) {
  event.preventDefault();
  const image = getFirstImage(event, true);
  if (image) return uploadFile(image, event.dataTransfer.files[0].name || 'image.png');
});

如果你需要支持多张图片上传,服务端接口需要做一个简单的改动,我没有这个需求,就不做了,有兴趣可以实践下,理论上加两个循环就完事。

接着我们继续实现上传功能,因为现代的浏览器都支持了 fetch ,所以实现起来也很简单,二十多行解决战斗:

function getMimeType(file, filename) {
  if (!file) return console.warn('不支持该文件类型');
  const mimeType = file.type;
  const extendName = filename.substring(filename.lastIndexOf('.') + 1);
  if (mimeType !== 'image/' + extendName) return 'image/' + extendName;
  return mimeType;
}
 
function uploadFile(file, filename) {
  let formData = new FormData();
  formData.append('imageFile', file);
 
  let fileType = getMimeType(file, filename);
  if (!fileType || ['jpg', 'jpeg', 'gif', 'png', 'bmp'].indexOf(fileType) > -1) return console.warn('文件格式不正确');
 
  formData.append('mimeType', fileType);
 
  fetch('/api/decode', {method: 'POST', body: formData}).
      then((response) => response.json()).
      then((data) => {
        if (data.code === 200) return addResult(filename, data.content);
        return addResult(filename, data.content);
      }).
      catch((error) => addResult(filename, error));
}

最后,写几条样式规则,额外优化一下解析结果展示就完事了,比如能够更轻松的复制解析结果。

list.addEventListener('mouseover', function(e) {
  let target = e.target;
  if (target && target.nodeName) {
    if (target.nodeName.toLowerCase() === 'input') {
      target.select();
    }
  }
});
 
function result(file, text) {
  let li = document.createElement('li');
  li.innerHTML = '<b>' + file + '</b>' + '<input value="' + text + '">';
  document.getElementById('result').appendChild(li);
}

将程序容器化

如果你认真阅读了上面的文章,你会发现,实际的程序只有两个文件,一个是服务端的 Node 程序,另外一个则是我们的客户端页面,但是实际上,我们还需要一个记录 Node 依赖的 package.json 以及一个用户构建容器镜像的 Dockerfile ,最简化的目录结构如下:

.
├── Dockerfile
├── index.html
├── index.js
└── package.json

考虑实际维护,我们还需要额外创建一些其他的问题,不过都不重要,相关的文件内容,可以浏览我稍后提供的源码仓库。

此刻,当我们执行 node index.js ,然后在浏览器中打开 localhost:3000 就能实现文章一开头我们提到的 一键粘贴完成对二维码的解析 操作了。

不过为了部署的便捷,我们还是需要将程序进行容器化操作。我们来着重浏览一下容器构建文件,同样很简单,几行就足够我们的使用。

FROM node:11.4.0-alpine
MAINTAINER soulteary <soulteary@gmail.com>
 
RUN apk update && apk add yarn
WORKDIR /app
COPY .  /app
RUN yarn
 
ENTRYPOINT [ "node", "index.js" ]

配合简单的构建命令:

docker build -t 'docker.soulteary.com/decode-qrcode.soulteary.com:0.0.1' .

稍等一两分钟,就能够获得一个可以脱离当前环境,随处运行的容器镜像了。如果你想让容器运行起来,也只需要一条命令,即可。

docker run -it -p 3000:3000 'docker.soulteary.com/decode-qrcode.soulteary.com:0.0.1'

如果每次都使用这样的命令,未免麻烦,我们不妨使用 compose 配合 Traefik 进行服务化。

配合 Traefik 进行服务化操作

配合 compose 和 Traefik 使用起来非常简单,我之前的文章有提过多次,所以这里就简单贴出配置文件示例:

version: '3'
 
services:
 
  decode:
    image: docker.soulteary.com/decode-qrcode.soulteary.com:0.0.1
    expose:
      - 3000
    networks:
      - traefik
    labels:
      - "traefik.enable=true"
      - "traefik.port=3000"
      - "traefik.frontend.rule=Host:decode-qrcode.lab.com"
      - "traefik.frontend.entryPoints=http,https"
 
networks:
  traefik:
    external: true

然后使用 docker-compose -f compose.yml up -d 即可自动启动服务,并将服务自动注册到 Traefik 的服务发现上。

如果需要扩容, scale decode=4 即可,如果还不会操作,可以翻阅之前的文章,进一步学习,: )

最后

附上完整示例代码:  https://github.com/soulteary/decode-your-qrcode 

最近结束了休假,换了新公司,手头事情比较多,写文章的速度会慢一些,不过没有关系,草稿箱里的东西积累的再多一些,文章的质量会再上一层楼,一起期待一下吧。


以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网

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