Haciendo microservicios con Spring Cloud

 

El equipo de Spring ha integrado una gran cantidad de proyectos open source usados en el mercado en un subproyecto de Spring conocido colectivamente como Spring Cloud. 

Spring Cloud envuelve el trabajo de empresas de código abierto como Pivotal, HashiCorp y Netflix en la implementaciones de patrones para trabajar con microservicios orientados a la nube. Spring Cloud simplifica la instalación y configuración de estos proyectos en aplicaciones Spring para que el desarrollador pueda concentrarse en escribir código, sin quedar enterrado en los detalles de la configuración de toda la infraestructura necesaria para construir e implementar una aplicación de microservicio.

Veamos un gráfico que muestra las implementaciones a patrones de microservicios con spring cloud : 

Empecemos por el principio, todo estos framework se apoyan en spring boot. Spring Boot es la tecnología central utilizada en la implementación de microservicios. Spring Boot simplifica enormemente el desarrollo de microservicios al simplificar las tareas principales de crear microservicios basados en REST. Spring Boot también simplifica enormemente la asignación de verbos de estilo HTTP (GET, PUT, POST y DELETE) a URL y la serialización del protocolo JSON hacia y desde objetos Java, así como la asignación de excepciones de Java a códigos de error HTTP estándar.

Spring Cloud Config maneja la administración de los datos de configuración de la aplicación a través de un servicio centralizado para que los datos de configuración de la aplicación (particularmente los datos de configuración específicos de su entorno) estén claramente separados de su microservicio implementado. Esto asegura que no importa cuántas instancias de microservicio aparezcan, siempre tendrán la misma configuración. Spring Cloud Config tiene su propio repositorio de administración de propiedades, pero también se integra con proyectos de código abierto como los siguientes:

• Git: Git (https://git-scm.com/) es un sistema de control de versiones de código abierto que le permite administrar y realizar un seguimiento de los cambios en cualquier tipo de archivo de texto. Spring Cloud Config puede integrarse con un repositorio respaldado por Git y leer los datos de configuración de la aplicación fuera del repositorio.
• Consul — Consul (https://www.consul.io/) es una herramienta de descubrimiento de servicios de código abierto que permite que las instancias de servicio se registren en el servicio. Los clientes del servicio pueden preguntarle a Consul dónde se encuentran las instancias del servicio. Consul también incluye una base de datos basada en el almacén de valores clave que Spring Cloud Config puede utilizar para almacenar datos de configuración de la aplicación.
• Eureka — Eureka (https://github.com/Netflix/eureka) es un proyecto de Netflix de código abierto que, como Consul, ofrece capacidades de descubrimiento de servicios similares. Eureka también tiene una base de datos de valores clave que se puede usar con Spring Cloud Config.

Con el descubrimiento del servicio Spring Cloud, puede abstraer la ubicación física (IP y / o nombre del servidor) de donde se implementan sus servidores de los clientes que consumen el servicio. Los consumidores de servicios invocan la lógica empresarial de los servidores a través de un nombre lógico en lugar de una ubicación física. El descubrimiento de servicios de Spring Cloud también maneja el registro y la cancelación del registro de las instancias de servicios a medida que se inician y apagan. El descubrimiento de servicios de Spring Cloud se puede implementar utilizando Consul (https://www.consul.io/) y Eureka (https://github.com/Netflix/eureka) como su motor de descubrimiento de servicios.

Spring Cloud se integra en gran medida con los proyectos de código abierto de Netflix. Para los patrones de resiliencia del cliente de microservicio, Spring Cloud envuelve las bibliotecas de Netflix Hystrix (https://github.com/Netflix/Hystrix) y el proyecto Ribbon (https://github.com/Netflix/Ribbon) y hace que sean fácil de usar. 

Con las bibliotecas de Netflix Hystrix, puede implementar rápidamente patrones de resistencia del cliente de servicio, como los patrones Circuit breakers y Bulkhead.

Si bien el proyecto Netflix Ribbon simplifica la integración con agentes de descubrimiento de servicios como Eureka, también proporciona equilibrio de carga del lado del cliente de las llamadas de servicio de un consumidor de servicios. Esto hace posible que un cliente continúe realizando llamadas de servicio incluso si el agente de descubrimiento de servicios no está disponible temporalmente.

Spring Cloud utiliza el proyecto Netflix Zuul (https://github.com/Netflix/zuul) para proporcionar capacidades de enrutamiento de servicios para su aplicación de microservicio. Zuul es una puerta de enlace de servicios que procesa las solicitudes de servicio y se asegura de que todas las llamadas a sus microservicios pasen por una única "puerta de entrada" antes de que se invoque el servicio de destino. Con esta centralización de llamadas de servicio, puede aplicar políticas de servicio estándar, como autenticación de autorización de seguridad, filtrado de contenido y reglas de enrutamiento.

Spring Cloud Stream (https://cloud.spring.io/spring-cloud-stream/) es una tecnología habilitadora que le permite integrar fácilmente el procesamiento de mensajes livianos en su microservicio. Con Spring Cloud Stream, puede crear microservicios inteligentes que pueden usar eventos asincrónicos a medida que ocurren en su aplicación. Con Spring Cloud Stream, puede integrar rápidamente sus microservicios con agentes de mensajes como RabbitMQ (https://www.rabbitmq.com/) y Kafka (http://kafka.apache.org/).

Spring Cloud Sleuth (https://cloud.spring.io/spring-cloud-sleuth/) le permite integrar identificadores de seguimiento únicos en las llamadas HTTP y los canales de mensajes (RabbitMQ, Apache Kafka) que se utilizan dentro de su aplicación. Estos números de seguimiento, a veces denominados identificadores de correlación o seguimiento, le permiten realizar un seguimiento de una transacción a medida que fluye a través de los diferentes servicios de su aplicación. Con Spring Cloud Sleuth, estos ID de seguimiento se agregan automáticamente a cualquier declaración de registro que realice en su microservicio.

La verdadera belleza de Spring Cloud Sleuth se ve cuando se combina con herramientas de tecnología de agregación de registros como Papertrail (http://papertrailapp.com) y herramientas de rastreo como Zipkin (http://zipkin.io). Papertail es una plataforma de registro basada en la nube que se utiliza para agregar registros en tiempo real de diferentes microservicios en una base de datos consultable. Open Zipkin toma datos producidos por Spring Cloud Sleuth y le permite visualizar el flujo de sus llamadas de servicio involucradas para una sola transacción.

Spring Cloud Security (https://cloud.spring.io/spring-cloud-security/) es un marco de autenticación y autorización que puede controlar quién puede acceder a sus servicios y qué pueden hacer con sus servicios. Spring Cloud Security se basa en tokens y permite que los servicios se comuniquen entre sí a través de un token emitido por un servidor de autenticación. Cada servicio que recibe una llamada puede verificar el token proporcionado en la llamada HTTP para validar la identidad del usuario y sus derechos de acceso al servicio. Además, Spring Cloud Security es compatible con JavaScript Web Token (https://jwt.io). JavaScript Web Token (JWT) estandariza el formato de cómo se crea un token OAuth2 y proporciona estándares para firmar digitalmente un token creado.

Dejo link : http://projects.spring.io/spring-cloud/

Microservice build/deployment patterns

Una de las partes centrales de una arquitectura de microservicio es que cada instancia de un microservicio debe ser idéntica a todas sus demás instancias. No se puede permitir que ocurra un "desvio de la configuración" (algo cambia en un servidor después de que se ha implementado), porque esto puede introducir inestabilidad en las aplicaciones que lo consumen.

Para que esto no suceda debemos integrar la configuración con su infraestructura en el proceso de deployment para que ya no implemente artefactos de software como Java WAR o EAR sino en imagen del servidor virtual. Luego, cuando se deploya el microservicio, se deploya toda la imagen de la máquina virtual. Los patrones que nos ayudan a trabajar de esta manera son : 

Build and deployment pipeline : ¿cómo se crea un proceso de implementación y compilación repetible que enfatice las compilaciones y la implementación con un solo botón en cualquier entorno de su organización?

Infraestructura como código: ¿cómo trata el aprovisionamiento de sus servicios como código que se puede ejecutar y administrar bajo el control de versiones?

Servidores inmutables: una vez que se crea una imagen de microservicio, ¿cómo se asegura de que nunca cambie después de que se haya implementado?

Servidores Phoenix: cuanto más tiempo esté funcionando un servidor, mayor será la posibilidad de que la configuración se desvíe. ¿Cómo se asegura de que los servidores que ejecutan microservicios se eliminen de forma regular y se vuelvan a crear a partir de una imagen inmutable?

Nuestro objetivo con estos patrones y temas es exponer y eliminar despiadadamente los cambios de configuración lo más rápido posible antes de que escalen y se descontrole todo. 

Microservice logging and tracing patterns

La belleza de la arquitectura de microservicios es que una aplicación monolítica se divide en pequeñas piezas de funcionalidad que se pueden implementar de forma independiente entre sí. La desventaja de una arquitectura de microservicio es que es mucho más difícil depurar y rastrear qué diablos está sucediendo dentro de sus servicios.

Por este motivo, hay tres patrones básicos de registro y seguimiento:

• Correlación de registros: ¿cómo se vinculan todos los registros producidos entre servicios para una sola transacción de usuario? Con este patrón se implementa un ID de correlación, que es un identificador único que se llevará a través de todas las llamadas de servicio en una transacción y se puede utilizar para unir las entradas de registro producidas por cada servicio.
• Agregación de registros: con este patrón, se puede reunir todos los registros producidos por sus microservicios (y sus instancias individuales) en una sola base de datos consultable. También veremos cómo usar los ID de correlación para ayudarlo a buscar sus registros agregados.
• Seguimiento de microservicios: este patron permite visualizar el flujo de una transacción de cliente en todos los servicios involucrados y comprender las características de rendimiento de los servicios involucrados en la transacción.

Microservice security patterns

Los patrones de seguridad de microservicios son:

• Autenticación: ¿cómo se determina que el cliente de servicio que llama al servicio es quien dice ser?
• Autorización: ¿cómo se determina si el cliente de servicio que llama a un microservicio puede realizar la acción que intenta realizar?
• Administración y propagación de credenciales: ¿cómo se evita que un cliente de servicio tenga que presentar constantemente sus credenciales para las llamadas de servicio involucradas en una transacción? 

Microservice client resiliency patterns

Debido a que las arquitecturas de microservicio están altamente distribuidas, debe ser extremadamente sensible en cómo evitar que un problema en un solo servicio (o instancia de servicio) se propague en cascada hacia los consumidores del servicio. Con este fin, cubriremos cuatro patrones de resiliencia del cliente:

• Equilibrio de carga del lado del cliente: ¿cómo se almacena en caché la ubicación de las instancias de servicio en el cliente de servicio para que las llamadas a varias instancias de un microservicio tengan un equilibrio de carga en todas las instancias de estado de ese microservicio?
• Circuit breakers pattern : ¿cómo se evita que un cliente continúe llamando a un servicio que está fallando o sufre problemas de rendimiento? Cuando un servicio se ejecuta lentamente, consume recursos en el cliente que lo llama. Desea que las llamadas de microservicio fallidas fallen rápidamente para que el cliente que realiza la llamada pueda responder rápidamente y tomar una acción apropiada.
• Fallback pattern : cuando falla una llamada de servicio, ¿cómo se proporciona un mecanismo de "complemento" que permitirá que el cliente del servicio intente realizar su trabajo a través de medios alternativos distintos del microservicio al que se llama?
• Bulkhead pattern: las aplicaciones de microservicio utilizan varios recursos distribuidos para realizar su trabajo. ¿Cómo compartimenta estas llamadas para que el mal comportamiento de una llamada de servicio no afecte negativamente al resto de la aplicación?

Primeros pasos con Apache Kafka parte 20

Seguimos con Kafka

En el corazón de la API del consumidor hay un bucle simple para sondear el servidor en busca de datos.

Una vez que el consumidor se suscribe a los temas, el ciclo de sondeo maneja todos los detalles de coordinación, reequilibrio de particiones, pings y obtención de datos, dejando al desarrollador con una API limpia que simplemente que devuelve los datos disponibles de las particiones asignadas. Veamos un ejemplo :

try {

    while (true) {

        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);

        for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {

            log.debug("topic = %s, partition = %s, offset = %d, customer = %s, country = %s\n",

                record.topic(), record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value());

            int updatedCount = 1;

            if (custCountryMap.countainsValue(record.value())) {

                updatedCount = custCountryMap.get(record.value()) + 1;

            }

            custCountryMap.put(record.value(), updatedCount)

            JSONObject json = new JSONObject(custCountryMap);

            System.out.println(json.toString(4))

        }

    }

} finally {

    consumer.close();

}

Este es un bucle infinito. Los consumidores suelen ser aplicaciones de larga duración que sondean continuamente a Kafka en busca de más datos. 

ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);  en esta linea se puede ver que los consumidores deben seguir sondeando a Kafka o serán considerados muertos y las particiones que están consumiendo serán entregadas a otro consumidor del grupo para que continúe consumiendo. El parámetro que pasamos, poll (), es un intervalo de tiempo de espera y controla cuánto tiempo se bloqueará poll () si los datos no están disponibles en el búfer del consumidor. Si se establece en 0, poll () regresará inmediatamente; de lo contrario, esperará el número especificado de milisegundos para que lleguen los datos del intermediario.

poll () devuelve una lista de registros. Cada registro contiene el tema y la partición de la que proviene el registro, el desplazamiento del registro dentro de la partición y, por supuesto, la clave y el valor del registro. Por lo general, queremos iterar sobre la lista y procesar los registros individualmente. El método poll () toma un parámetro de tiempo de espera. Esto especifica cuánto tiempo tardará la encuesta en regresar, con o sin datos. El valor suele depender de las necesidades de la aplicación para obtener respuestas rápidas: ¿qué tan rápido desea devolver el control al subproceso que realiza el sondeo?

El procesamiento generalmente termina escribiendo un resultado en un almacén de datos o actualizando un registro almacenado. Aquí, el objetivo es mantener un recuento continuo de clientes de cada condado, por lo que actualizamos una tabla hash e imprimimos el resultado como JSON. Un ejemplo más realista almacenaría el resultado de las actualizaciones en un almacén de datos.

Siempre se debe cerrar la conexión del consumidor antes de salir. Esto cerrará las conexiones de red y los slots. También activará un reequilibrio de inmediato en lugar de esperar a que el coordinador del grupo descubra que el consumidor dejó de enviar pings y es probable que esté muerto, lo que llevará más tiempo y, por lo tanto, dará como resultado un período de tiempo más largo en el que los consumidores no pueden consumir mensajes de un subconjunto de las particiones.

El ciclo de la encuesta hace mucho más que simplemente obtener datos. La primera vez que llama a poll () con un nuevo consumidor, es responsable de encontrar el GroupCoordinator, unirse al grupo de consumidores y recibir una asignación de partición. Si se activa un reequilibrio, también se manejará dentro del ciclo de sondeo. Y, por supuesto, los latidos que mantienen vivos a los consumidores se envían desde dentro del ciclo de la encuesta. Por esta razón, intentamos asegurarnos de que cualquier procesamiento que hagamos entre iteraciones sea rápido y eficiente.

Primeros pasos con Apache Kafka parte 19

Seguimos con Kafka

Una vez que creamos un consumidor, el siguiente paso es suscribirse a uno o más temas. El método subcribe () toma una lista de temas como parámetro, por lo que es bastante simple de usar:

consumer.subscribe(Collections.singletonList("customerCountries"));

También es posible llamar a subscribe con una expresión regular. La expresión puede coincidir con varios nombres de temas, y si alguien crea un nuevo tema con un nombre que coincida, se producirá un reequilibrio casi de inmediato y los consumidores comenzarán a consumir desde el nuevo tema. Esto es útil para aplicaciones que necesitan consumir de múltiples temas y pueden manejar los diferentes tipos de datos que contendrán los temas.

La suscripción a varios temas mediante una expresión regular se usa con mayor frecuencia en aplicaciones que replican datos entre Kafka y otro sistema.

Para suscribirse a todos los temas de prueba, podemos llamar a:

consumer.subscribe("test.*");

Essential Programming Books

 No conocía este sitio y esta rebueno. Un montón de libros gratuitos.  La lista es : 

Book
Essential Go
Essential C++
Essential Javascript
Essential CSS
Essential HTML
Essential HTML5 Canvas
Essential Java
Essential Kotlin
Essential C#
Essential Python
Essential PostgreSQL
Essential MySQL
Essential iOS
Essential Android
Essential Bash
Essential PowerShell
Essential Batch
Essential Git
Essential PHP
Essential Ruby
Essential .NET framework
Essential Node
Essential Dart
Essential TypeScript
Essential Swift
Essential Algorithms
Essential C
Essential Objective-C
Essential React
Essential React Native
Essential Ruby On Rails
Essential SQL

Dejo link : https://www.programming-books.io/

GraalVM 21.3 soporta Java 17

Oracle Labs lanzó GraalVM 21.3, que ofrece soporte para Java 17 y JDK Flight Recorder (JFR) para la generación de perfiles de producción de bajo costo de ejecutables nativos de Java. En comparación con la versión 21.1 de abril de 2021, esta versión crea ejecutables nativos un 14% más pequeños para Spring PetClinic JDBC con un 20% menos de tiempo de compilación. La versión ejecuta aplicaciones más rápido y comienza a admitir Java Platform Module System.

GraalVM también inicia aplicaciones Java no nativas interpretadas más rápido ahora. Esto ayuda durante el desarrollo donde la ejecución de ejecutables nativos de Java no es práctica debido a los largos tiempos de compilación.

GraalVM viene en dos ediciones: Community Edition y Enterprise Edition. La licencia GPL de Community Edition con "Classpath" Exception significa que es "de uso gratuito para cualquier propósito y viene sin condiciones, pero tampoco garantías ni soporte". Sus lanzamientos reciben actualizaciones durante un año. Enterprise Edition requiere la suscripción a Oracle Java SE para uso en producción, pagada por usuario o por procesador.

Enterprise Edition también incluye soporte de Oracle y tiene características exclusivas de rendimiento y seguridad, como optimizaciones guiadas por perfiles y el recolector de basura G1. Es por eso que sus ejecutables nativos alcanzan el 98% del rendimiento de OpenJDK en una combinación de referencia frente al 43% con la Community Edition, todo mientras usan menos memoria y se inician más rápido que las aplicaciones OpenJDK.

Oracle afirma que los ejecutables nativos de Enterprise Edition son incluso hasta un 40% más rápidos que OpenJDK en algunos escenarios de aprendizaje automático. Constant Blinding es un ejemplo de una función de seguridad en Enterprise Edition. Defiende contra ataques de pulverización JIT y se puede habilitar con -Dgraal.BlindConstants = true.

Una nueva opción de configuración en tiempo de compilación para ejecutables nativos permite deshabilitar funciones como la reflexión, JNI, objetos de proxy dinámico y excluir los recursos de classpath si no se puede acceder a una clase. Eso puede llevar a ejecutables nativos más pequeños.

La nueva proftool (Linux solo por ahora) recopila métricas de rendimiento en tiempo de ejecución de aplicaciones Java de JVM, la herramienta perf de Linux y HotSpot LogCompilation. Esto ayuda con el análisis de rendimiento JIT.

GraalVM Polyglot Runtime ejecuta varios lenguajes además de Java. El tiempo de ejecución de JavaScript se actualizó a Node.js 14.17.6 y mejoró su compatibilidad con WebAssembly. El tiempo de ejecución de Python ahora puede ejecutar paquetes binarios de HPy sin volver a compilarlos. También admite el módulo de multiprocesamiento para orquestar tareas en múltiples contextos de Python en una máquina de múltiples núcleos y tiene un módulo de socket escrito en código nativo.

Ruby en GraalVM ahora usa TRegex, un motor de expresión regular más eficiente, y es hasta 9 veces más rápido en algunos puntos de referencia. El tiempo de ejecución de R actualizado de PCRE a PCRE2 versión 10.37. La cadena de herramientas LLVM para compilar C / C ++ se actualizó a la versión 12.0.1. Y WebAssembly se ejecuta más rápido en algunos escenarios en GraalVM Enterprise Edition.

Las herramientas de GraalVM mejoradas en Visual Studio Code: las herramientas de GraalVM para Java se pueden adjuntar a ejecutables nativos para la depuración. Y las herramientas GraalVM para Micronaut pueden implementar, ejecutar y depurar aplicaciones Micronaut en un clúster de Kubernetes.

Spring Native, una nueva iniciativa de Spring, crea ejecutables nativos para aplicaciones Spring. La versión 0.11, cuyo lanzamiento está programado para el 19 de noviembre de 2021, se basará en GraalVM 21.3 y el próximo lanzamiento de Spring Boot 2.6. La pila Java nativa de Kubernetes Quarkus utilizará GraalVM 21.3 como la versión recomendada en la próxima versión 2.5. El marco de pila completa Micronaut admitirá oficialmente GraalVM 21.3 con el próximo lanzamiento de la versión 3.2.0 programado para fines de noviembre o diciembre de 2021.

Dejo link: https://medium.com/graalvm/graalvm-21-3-is-here-java-17-native-image-performance-updates-and-more-ac4cbafcfc05

Microservice routing patterns

Los patrones de enrutamiento de microservicios se ocupan de cómo una aplicación cliente desea consumir un microservicio, como descubre la ubicación del servicio y se enruta a él.

En una aplicación basada en la nube, es posible que tenga cientos de instancias de microservicio en ejecución. Deberá abstraer la dirección IP física de estos servicios y tener un único punto de entrada para las llamadas de servicio, de modo que pueda hacer cumplir de manera constante las políticas de seguridad y contenido para todas las llamadas de servicio.

El descubrimiento y el enrutamiento de servicios responden a la pregunta: "¿Cómo obtengo la solicitud de un servicio de mi cliente a una instancia específica de un servicio?"

Descubrimiento de servicios: ¿cómo puede hacer que su microservicio sea reconocible para que las aplicaciones cliente puedan encontrarlos sin tener la ubicación del servicio codificada en la aplicación? ¿Cómo se asegura de que las instancias de microservicio que funciona mal se eliminen del grupo de instancias de servicio disponibles? 

Enrutamiento de servicios: ¿cómo proporciona un único punto de entrada para todos sus servicios de modo que las políticas de seguridad y las reglas de enrutamiento se apliquen de manera uniforme a múltiples servicios e instancias de servicio en sus aplicaciones de microservicio? ¿Cómo se asegura de que cada desarrollador de su equipo no tenga que idear sus propias soluciones para proporcionar enrutamiento a sus servicios? 

El descubrimiento de servicios y el enrutamiento de servicios parecen tener una secuencia de eventos codificada de forma rígida entre ellos (primero viene el enrutamiento de servicios y el descubrimiento de servicios). Sin embargo, los dos patrones no dependen el uno del otro. Por ejemplo, podemos implementar el descubrimiento de servicios sin enrutamiento de servicios. Puede implementar el enrutamiento de servicios sin descubrimiento de servicios (aunque su implementación es más difícil).

Core development patterns

Los patrones de desarrollo core de microservicios abordan los conceptos básicos de construcción un microservicio. 

Granularidad del servicio: ¿cómo aborda la descomposición de un dominio empresarial en microservicios para que cada microservicio tenga el nivel adecuado de responsabilidad? Hacer que un servicio sea demasiado grueso con responsabilidades que se superponen en diferentes dominios de problemas comerciales hace que el servicio sea difícil de mantener y cambiar con el tiempo. Hacer que el servicio sea demasiado detallado aumenta la complejidad general de la aplicación y convierte el servicio en una capa de abstracción de datos “tonta” sin lógica.

Protocolos de comunicación: ¿cómo se comunicarán los desarrolladores con su servicio? ¿Utiliza XML (Extensible Markup Language), JSON (JavaScript Object Notation) o un protocolo binario como Thrift para enviar datos de un lado a otro de sus microservicios? 

Diseño de interfaz: ¿cuál es la mejor manera de diseñar las interfaces de servicio reales que los desarrolladores usarán para llamar a su servicio? ¿Cómo estructura las URL de sus servicios para comunicar la intención del servicio? ¿Qué pasa con el control de versiones de sus servicios? 

Gestión de la configuración del servicio: ¿cómo gestiona la configuración de su microservicio para que, a medida que se mueva entre diferentes entornos en la nube, nunca tenga que cambiar el código o la configuración de la aplicación principal?

Procesamiento de eventos entre servicios: ¿cómo desacopla su microservicio mediante eventos para minimizar las dependencias codificadas entre sus servicios y aumentar la resistencia de su aplicación? 

Los microservicios son más que escribir el código

Si bien los conceptos relacionados con la creación de microservicios individuales son fáciles de entender, ejecutar y admitir una aplicación de microservicio robusta (especialmente cuando se ejecuta en la nube) implica más que escribir el código para el servicio. Escribir un servicio sólido incluye considerar varios temas. 

Tamaño adecuado: ¿cómo nos aseguramos de que los microservicios tengan el tamaño adecuado para que no tenga un microservicio que asuma demasiada responsabilidad? Un servicio con el tamaño adecuado nos permite realizar cambios rápidamente en una aplicación y reduce el riesgo general de una interrupción en toda la aplicación.

Transparencia en la ubicación: ¿cómo gestionamos los detalles físicos de la invocación del servicio cuando, en una aplicación de microservicio, se pueden iniciar y cerrar varias instancias de servicio rápidamente?

Resiliente: ¿cómo protege a sus consumidores de microservicios y la integridad general de su aplicación al enrutar los servicios que fallan y asegurarse de adoptar un enfoque "fail-fast"?

Repetible: ¿cómo se asegura de que se garantice que cada nueva instancia de su servicio que aparece tenga la misma configuración y base de código que todas las demás instancias de servicio en producción?

Escalable: ¿cómo se utilizan los eventos y el procesamiento asincrónico para minimizar las dependencias directas entre sus servicios y asegurarse de poder escalar correctamente sus microservicios?

Con un enfoque basado en patrones, tenemos soluciones comunes que se pueden utilizar en diferentes implementaciones de tecnología para estos problemas. Entre los patrones existe seis categorías de patrones de microservicio:

•  Core development patterns
•  Routing patterns
•  Client resiliency patterns
•  Security patterns
•  Logging and tracing patterns
•  Build and deployment patterns

Repasemos estos patrones con más detalle en próximos posts. 

Oracle JDK 17 es gratuita nuevamente para uso comercial

 

Oracle JDK 17 es gratuita nuevamente para uso comercial, bajo la nueva licencia "Términos y condiciones sin cargo de Oracle" (NFTC). Este movimiento revierte la decisión de 2018 de cobrar por el uso en producción de Oracle JDK y no afecta la distribución de OpenJDK de Oracle. La NFTC se aplica a la versión 17 recientemente lanzada de Oracle JDK y versiones futuras.

En conclusión oracle revierte una mala decisión. 

Dejo link: https://www.oracle.com/downloads/licenses/no-fee-license.html

Primeros pasos con Apache Kafka parte 18

Seguimos con Kafka

El primer paso para comenzar a consumir registros es crear una instancia de KafkaConsumer. Crear un KafkaConsumer es muy similar a crear un KafkaProducer: crea una instancia de propiedades de Java con las propiedades que desea pasar al consumidor. Para comenzar, solo necesitamos usar las tres propiedades obligatorias: bootstrap.servers, key.deserializer y value.deserializer.

La primera propiedad, bootstrap.servers, es la cadena de conexión a un clúster de Kafka. Se usa exactamente de la misma manera que en KafkaProducer. Las otras dos propiedades, key.deserializer y value.deserializer, son similares a los serializadores definidos para el productor, pero en lugar de especificar clases que conviertan los objetos Java en matrices de bytes, debe especificar clases que puedan tomar una matriz de bytes y convertirla en un objeto Java.

Hay una cuarta propiedad, que no es estrictamente obligatoria, pero por ahora pretendemos que lo es. La propiedad es group.id y especifica el grupo de consumidores al que pertenece la instancia de KafkaConsumer. Si bien es posible crear consumidores que no pertenecen a ningún grupo de consumidores, esto es poco común, por lo que durante la mayor parte del capítulo asumiremos que el consumidor es parte de un grupo.

El siguiente fragmento de código muestra cómo crear un KafkaConsumer:

Properties props = new Properties();

props.put("bootstrap.servers", "broker1:9092,broker2:9092");

props.put("group.id", "CountryCounter");

props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);

La mayor parte de lo que ve aquí debería resultarle familiar sobre la creación de productores. Suponemos que los registros que consumimos tendrán objetos String como clave y valor del registro. La única propiedad nueva aquí es group.id, que es el nombre del grupo de consumidores al que pertenece este consumidor.

Microservicios con Spring

Spring se ha convertido en el framework de desarrollo de facto para crear aplicaciones basadas en Java. En esencia, Spring se basa en el concepto de inyección de dependencia. En una aplicación Java normal, la aplicación se descompone en clases en las que cada clase suele tener vínculos explícitos con otras clases de la aplicación. Los enlaces son la invocación de un constructor de clase directamente en el código. Una vez que se compila el código, estos puntos de enlace no se pueden cambiar.

Esto es problemático en un proyecto grande porque estos vínculos externos son frágiles y hacer un cambio puede resultar en múltiples impactos posteriores en otro código. Un marco de inyección de dependencia, como Spring, le permite administrar más fácilmente grandes proyectos de Java al externalizar la relación entre los objetos dentro de su aplicación a través de convenciones (y anotaciones) en lugar de aquellos objetos que tienen conocimientos codificados entre sí. Spring actúa como intermediario entre las diferentes clases de Java de su aplicación y administra sus dependencias. Spring esencialmente le permite ensamblar su código como un conjunto de ladrillos de Lego que se unen.

La rápida inclusión de funciones de Spring impulsó su utilidad, y el marco se convirtió rápidamente en una alternativa más liviana para los desarrolladores de aplicaciones empresariales de Java que buscaban una forma de crear aplicaciones utilizando la pila J2EE. El stack J2EE, aunque poderosa, fue considerada por muchos como bloatware, con muchas características que nunca fueron utilizadas por los equipos de desarrollo de aplicaciones. Además, una aplicación J2EE le obligó a utilizar un servidor de aplicaciones Java completo (y pesado) para implementar sus aplicaciones.

Lo sorprendente del marco de Spring y un testimonio de su comunidad de desarrollo es su capacidad para mantenerse relevante y reinventarse. El equipo de desarrollo de Spring vio rápidamente que muchos equipos de desarrollo se estaban alejando de las aplicaciones monolíticas donde la presentación de la aplicación, el negocio y la lógica de acceso a los datos estaban empaquetados y desplegados como un solo artefacto. En cambio, los equipos se estaban moviendo hacia modelos altamente distribuidos donde los servicios se construían como servicios pequeños y distribuidos que podían implementarse fácilmente en la nube. En respuesta a este cambio, el equipo de desarrollo de Spring lanzó dos proyectos: Spring Boot y Spring Cloud.

Spring Boot es una nueva visión del framework de Spring. Si bien abarca las características centrales de Spring, Spring Boot elimina muchas de las características "empresariales" que se encuentran en Spring y, en su lugar, ofrece un marco orientado a microservicios basados ​​en Java y orientados a REST (Transferencia de estado representacional). Con unas pocas anotaciones simples, un desarrollador de Java puede crear rápidamente un microservicio REST que se puede empaquetar e implementar sin la necesidad de un contenedor de aplicaciones externo.

Debido a que los microservicios se han convertido en uno de los patrones arquitectónicos más comunes para la creación de aplicaciones basadas en la nube, la comunidad de desarrollo de Spring nos ha proporcionado Spring Cloud. El framework de Spring Cloud simplifica la puesta en funcionamiento e implementación de microservicios en una nube pública o privada. Spring Cloud incluye varios frameworks de microservicios de gestión de la nube populares en un framework común y hace que el uso y la implementación de estas tecnologías sean tan fáciles de usar como anotar su código.