Микросервисы с gRPC [КУРС] - #1 Сервис генерации данных

• GRPC позволяет удаленно вызывать процедуры.  

• Используется в микросервисах для эффективного соединения сервисов.  

• Поддерживает множество языков и платформ, включая Java и Spring Boot.  

• Легко начать и расширяться.  

• Поддерживает балансировку нагрузки, трейсинг, холс чекинг и аутентификацию.  

• Примеры использования: Netflix, Cask, и другие.  

• Использование Java и Spring Boot для разработки микросервисов.  

• Поддержка GRPC и взаимодействие с другими микросервисами.  

• GRPC сервер и клиент могут быть на разных языках.  

• Независимость от языков позволяет писать приложения на разных платформах.  

• GRPC проще и эффективнее, чем Kafka.  

• Поддерживает высокую пропускную способность и множество запросов в секунду.  

• Использование протокола буферов для описания сервисов.  

• Описание типов данных и логики взаимодействия.  

• GRPC работает на HTTP/2, REST на HTTP/1.1.  

• GRPC эффективнее передает сообщения и использует двоичный код.  

• Использование плагина для реализации сервисов.  

• Описание ключевых концептов: унарный запрос, сервер стриминг, клиент стриминг, би-дирекшн стриминг.  

• Использование библиотеки GRPC для Spring Boot.  

• Поддержка различных языков и платформ.  

• Создание проекта в Spring Initializer.  

• Разработка трех микросервисов: дата генератор, хранилище данных, анализатор.  

• Использование GRPC для взаимодействия между сервисами.  

• Использование GPC для запуска микросервисов.  

• Выбор Java 17 и Next.js.  

• Использование Lombok для удобства.  

• Выбор Spring Web для обработки данных с датчиков.  

• Удаление ненужных файлов и настройка POM.  

• Перенос и организация кода в POM.  

• Указание конкретных версий зависимостей.  

• Использование интеграционных тестов.  

• Указание версий для Lombok и других зависимостей.  

• Использование MapStruct для работы с DTO.  

• Установка зависимостей для MapStruct.  

• Использование JavaX для работы с GPC.  

• Установка и настройка зависимостей для JavaX.  

• Установка и настройка GPC.  

• Использование плагинов для генерации кода из Protobuf.  

• Настройка плагинов для компиляции файлов из Protobuf.  

• Использование OSS Detector для работы с GPC.  

• Удаление ненужных папок и файлов.  

• Настройка Spring Boot и GPC.  

• Указание портов для микросервисов.  

• Настройка GPC для работы с текстом без авторизации.  

• Создание директории для Protobuf.  

• Описание логики работы приложения и сервера.  

• Использование синтаксиса Protobuf 3.  

• Указание нескольких файлов для компиляции.  

• Создание Java Pojo для хранения сгенерированных файлов.  

• Указание общего класса префикса.  

• Описание сервиса "Дата сервер" для работы с данными.  

• Метод "дата" возвращает пустой объект.  

• Метод "эд стрим оф дата" принимает стрим данных и возвращает пустой объект.  

• Метод "аск фордата" принимает аналитикс квест и возвращает стрим данных.  

• Описание типов данных: дата, сенсорди, таймсстемп, измерение, тип измерения.  

• Компиляция Protobuf для создания необходимых файлов.  

• Создание папок для разработки: моду, сервис, веб, контроллер, дто, мап.  

• Описание класса "Дата" с полями: сенсорди, локал дейтайм, измерение, тип.  

• Создание класса "Дата тест обшинс" для тестовых данных.  

• Создание DTO для классов "Дата" и "Дата тест обшинс".  

• Описание интерфейса мап для мапинга объектов.  

• Создание REST контроллера для обработки сообщений.  

• Описание методов для работы с данными и тестовыми данными.  

• Создание интерфейсов для работы с данными: "Джеи дата сервис" и "Джеи тест обшинс сервис".  

• Импорт необходимых классов для работы с данными.  

• Создан интерфейс для теста данных.  

• Импортированы необходимые библиотеки.  

• Реализован класс для работы с данными.  

• Создан блокирующий клиент для работы с данными.  

• Импортированы библиотеки для работы с блокирующим и асинхронным клиентами.  

• Реализованы методы для отправки и получения данных.  

• Описана логика обработки ответов от сервера.  

• Использован паттерн наблюдателя для обработки стримов.  

• Реализованы методы для обработки запросов и ответов.  

• Создан асинхронный клиент для работы с данными.  

• Описана логика обработки стримов и ответов.  

• Реализованы методы для отправки и получения данных.  

• Описана логика завершения работы с сервером.  

• Реализованы методы для обработки запросов и ответов.  

• Завершена работа с сервером и закрыты соединения.  

• Создан класс для реализации тест дата сервиса.  

• Импортированы необходимые библиотеки.  

• Реализованы методы для работы с тест дата сервисом.  

• Создание планировщика для выполнения методов каждые несколько секунд.  

• Использование файла application.yml для настройки параметров.  

• Реализация метода для отправки сообщений.  

• Отправка пачки сообщений с помощью GPI.  

• Проверка наличия измерений перед отправкой.  

• Создание и установка данных для отправки.  

• Получение случайных значений для датчиков.  

• Сбор данных и их отправка.  

• Проверка количества собранных запросов перед отправкой.  

• Метод для получения случайного числа.  

• Метод для получения случайного типа из массива.  

• Тестирование и исправление ошибок.  

• Проблемы с обновлением библиотеки и их решение.  

• Запуск приложения и отправка запросов.  

• Планы на создание сервера для обработки запросов.  

• Описание микросервиса для генерации данных.  

• Использование библиотеки Spring Boot Starter GPI.  

• Призыв к подписке и взаимодействию в группе и Telegram.