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《微服务治理：体系、架构及实践》一书的示例源码

《微服务治理：体系、架构及实践》

项目说明

本开源项目是《微服务治理：体系、架构及实践》一书的配套源码工程。
声明 ：读者可以随意使用本源码，但由于本工程定位是“示例”，不是为生产应用而设计，第一追求的是读者能用最简单的环境、最少的操作就能将示例运行起来，所以这里不会有NoSQL、消息队列、配置下发服务等生产环境下才有的组件，这里只需要你有一个mySQL数据库即可（所以请不要质疑为什么我会将原始监控数据存在关系数据库中）。缺少全面的鲁棒性设计及完整测试，因此不建议直接在生产环境中使用。

目录说明

microservice-governance ----->顶层目录
     |-----database ----->数据库脚本目录**
     |-----storm-algorithm-demo ----->普通示例子工程目录（包含DSF算法示例、基于AST的Java源码解析示例等）
     |-----storm-monitor ----->本书第7、8、9章的示例，一个完整的线上指标埋点、采集、收集、存储、分析的多工程项目

工程层级说明

将源码下载到本地后，用IDE（笔者采用的是netbeans）打开后，会看到这是一个复合工程，包含了一系列的二级及三级子工程，工程结构如下所示：
storm-microservice-governance　　　　　　　　　-->一级父工程
　　　　　　|------storm-algorithm-demo　　　　　　　　　-->二级工程，普通jar工程，包含了包含DSF算法示例、基于AST的Java源码解析示例等
　　　　　　|------storm-monitor　　　　　　　　　　　　　-->二级父工程，包含了7、8、9章的演示示例
　　　　　　　　　　　　|------storm-monitor-core　　　　　　　　　-->三级工程，监控核心JAR包工程，包含了采集端和收集服务端的一些核心能力
　　　　　　　　　　　　|------storm-monitor-client-demo　　　　　　-->三级工程，一个基于SpringBoot的Web工程，提供事件挡截演示
　　　　　　　　　　　　|------storm-monitor-server-db　　　　　　　-->三级工程，监控收集服务端和监控大盘的一些通用功能JAR工程，主要包含对一些监控表的访问能力
　　　　　　　　　　　　|------storm-monitor-server　　　　　　　　-->三级工程，监控收集服务端，一个基于SpringBoot的监听服务工程（注意：不是web工程），负责接收来自各采集端的性能、异常、系统指标，并处理入库
　　　　　　　　　　　　|------storm-monitor-dashboard　　　　　　　-->三级工程，监控大盘，一个基于SpringBoot的Web工程，提供各类监控大盘、监控配置、图表查看、监控数据查询等能力。

算法示例说明

相关算法都在工程storm-algorithm-demo中。
1、ParseOneJavaFile类是基于JDT解析Java源码的例子，此例子的运行可以使用JUnit测试类ParseOneJavaFileTest，修改相应要解析的java文件地址即可。
2、DAGDsfErgodic类是DSF的示例源码，此例子的运行可以使用JUnit测试类DAGDsfErgodicTest，直接运行即可。

指标监控及度量DEMO运行步骤说明

步骤一：初始化数据库

1、创建监控数据库及各指标存储表：运行database/monitor_create_db_and_table.sql脚本，会创建数据库 storm_monitor 及13张指标监控表和一张演示表
2、初始化自定义数据采集配置和自定义报表配置：运行database/monitor_config_data.sql.sql脚本，会在表apm_business_cfg及apm_chart_confg中插入一些配置数据 请注意，以上两个SQL文件均是UTF-8编码，请在导入时设置好编码格式，以防止出现乱码

步骤二：修改工程中的数据库连接

分别修改如下3项数据库连接：
1、指标收集服务工程的数据库连接，位置：storm-monitor\server\src\main\resources\jdbc.properties
2、监控大盘服务工程的数据库连接，位置：storm-monitor\dashboard\src\main\resources\jdbc.properties
3、演示客户端工程的数据库连接，位置：client-demo\src\main\resources\jdbc.properties
以上3个文件，主要确认druid.url，druid.username，druid.password这三项属性，以保证数据库连接无误。

步骤三：编译工程

保证各个工程能够顺利通过Maven编译，并生成相应jar包

步骤四：启动指标收集服务

有两种启动方式：
1、开发模式下，运行指标收集服务工程storm-monitor-server的“StormMonitorServerApplication”类
2、以"java -jar storm-monitor-server-1.0.0.jar"的方式直接运行编译后的SpringBoot部署jar包
启动后，可以通过浏览器访问http://localhost:8092/apmtest/getinfo, 如果页面能够顺利访问，说明服务启动正常。
可以通过修改工程中的src\main\resources\META-INF\springxml\service-config.xml中的id为“apmCommonConfig”的Bean的ServerHttpPort属性来修改访问端口
相关功能及设计细节请参考《微服务治理：体系、架构及实践》中的第8章

步骤五：启动监控大盘服务

有两种启动方式：
1、开发模式下，运行指标收集服务工程storm-monitor-dashboard的“StormMonitorDashboardApplication”类
2、以"java -jar storm-monitor-dashboard-1.0.0.jar"的方式直接运行编译后的SpringBoot部署jar包
启动后，可以通过浏览器访问http://localhost:9090/, 如果页面能够顺利访问，说明服务启动正常。
可以通过修改工程中的src\main\resources\application.yml中的server.port属性来修改web访问端口

步骤六：启动客户端演示应用

这个演示应用是一个web应用，有两种启动方式：
1、开发模式下，运行指标收集服务工程storm-monitor-demo的“StormMonitorClientDemoApplication”类
2、以"java -jar storm-monitor-client-demo-1.0.0.jar"的方式直接运行编译后的SpringBoot部署jar包
启动后，可以通过浏览器访问http://localhost:8080/, 如果页面能够顺利访问，说明服务启动正常。
可以通过修改工程中的src\main\resources\application.yml中的server.port属性来修改web访问端口

步骤七：数据采集

登陆演示客户端：http://localhost:8080/
点击菜单“商品订单（事件样例）”，在这个模拟的订单功能模块中，进行一些增删改查动作，以产生一些事件，便于抓取器进行指标采集和抓取
或者可以点击菜单“调用事件生成器”，点击启动按钮，这个页面会定时调用后台相关功能，可以持续的输出一些模拟事件。
相关指标采集功能及设计细节请参考《微服务治理：体系、架构及实践》中的第7章

步骤七：指标大盘监控

登陆监控大盘：http://localhost:9090 ，通过各个功能菜单查看各类指标及指标的聚合分析能力。
相关功能及设计细节请参考《微服务治理：体系、架构及实践》中的第9章

祝各位顺利