SpringBoot2 应用 Axis 1.4 开发 WebService

有了前一篇 应用 Axis 1.4 开发 WebService 的对 Axis 1 较为深刻的理解后,现在正式给古老的 Axis 1.4  拉个伴,那就是 SpringBoot2。SpringBoot2 + Axis 1 的主要工作就是把 Axis 的 web.xml 用 SpringBoot2 的方式进行转述。

在 SpringBoot 中用 Axis 1 后,有两个特性不再支持

  1. 不再支持 jws 即时发布 Web Service,不能直接搬用 url-pattern *.jws,没继续深究,实际中希望这么部署的方式用得较少
  2. 不再支持 SOAPMonitorService,它是一个 Java Applet,  Java Applet 在新版的 JDK 中已被移除,早就不推荐使用了

在 SpringBoot 中配置 Servlet 或 ServletListener 有两种方式

  1. ServletRegistrationBean/ServletListenerRegistrationBean
  2. @WebServlet/@WebListener

spring-boot-starter 引入了 log4j-to-slf4j, jul-to-slf4j, 所以不需要配置 log4j.properties, 需要的话可用 logback.xml 配置日志输出。 阅读全文 >>

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应用 Axis 1.4 开发 WebService

Axis 1 的最后一个版本还是 2006-04-22 发布的 1.4 Final 版,当前的版本是  Axis 2, 即于  2021-08-01 发布的  Axis v1.8.0 版本。想想在  2006 年 4 月份,软件开发是一种什么样的景象,JDK 5 于 2004-09-30 发布,同年 12 月 12 日 JDK 6 才出来, Spring 还是 1.x 的版本。那时候仍是 EJB 兴旺的年代,微服务概念的出现还有等好多年。

那为什么还要学习 Axis 1.4 呢?目的就是为了放弃,先前的 Axis 1.4 的项目不稍加理解,怎么能顺利的过度到 Axis 2 呢?要说眼下更好的用来开发 SOAP WebService 的库应该首选 Apache CXF。本来拟定的文章标题的 Springboot2 应用 Axis 1.4 开发 WebService, 但一发挥就用力过猛,只得下回另立新篇来再加上 Springboot2 了,因此本篇就是为 SpringBoot2 与 Axis 1 的结合铺路的。

什么是 SOAP,Simple Object Access Protocol, 简单对象访问协议,一种 XML-RPC 的实现。谁都敢号称简单,与当今的 REST API 一对照,任何人都会觉得 SOAP 是把一个远程调用搞得无比的复杂。SOAP 有 1.1 和 1.2 两个版本,现在提 SOAP 基本就是 SOAP 1.2 的代名词。另外,SOAP 1.2 开始也承认不简单,不再明确为 Simple Object Access Protocol 的缩写,而叫做 Messaging Framework (Second Edition)。 阅读全文 >>

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mvn 命令上传文件到 Maven 仓库

针对一个 Maven 的 Java 项目,我们执行 mvn deploy 命令时想要把生成的 jar 包上传到 Maven 仓库(本文将使用私有的 Nexus 仓库)中去。所要用到的插件 Maven Deploy Plugin,本文实际就是讲述如何用该插件上传 jar 包到 Maven  仓库,更多用法请参考该插件的官方文档。

本文关键性的两个配置文件是 pom.xml 和 settings.xml。前者配置仓库的地址,后者中配置用户名和密码。要确定 Maven 使用了哪个 settings.xml 文件,用 mvn -X 查看,比如下面的输出

[DEBUG] Reading global settings from /usr/local/Cellar/maven/3.8.3/libexec/conf/settings.xml
[DEBUG] Reading user settings from /Users/yanbin/.m2/settings.xml

Maven 还允许在执行 mvn 命令时用  -s 或 --settings 参数指定 settings.xml 文件,如 mvn deploy --settings setting.xml

所以对于 settings.xml 文件的修改,可修改全局的,用户的或参数 --settings 指定的。 阅读全文 >>

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AWS Assume IAM role 的使用

AWS 要授权给他人访问指定资源有哪几种方式呢?

  1. 创建一个 AWS 帐号让别人用,那是 AWS 干的事
  2. 在自己帐号下创建一个用户,把 Access Key ID 和 Secret Access Key 告诉别人。可为该用户限定权限,但任何获得那两个 Key 的人都能使用该用户。
  3. 创建一个 IAM Role, 并指定谁(帐号或 Role) 能以该 Role 的身份来访问。被 Assume 的 Role 可限定权限和会话有效期。

用 Assume Role 的方式具有更高的安全可控性,还不用维护 Access Key ID 和 Secret Access Key。比如在构建和部署时通常是有一个特定的 Account, 然后 Assume 到别的 IAM Role 去操作资源。

本文将详细介绍在帐号 A 创建一个 IAM Role(标注为 R) 并分配一些权限,然后允许另一个帐号 B 以 IAM Role - R 的身份来访问帐号 A 下的资源。IAM Role 将用 awscli 来创建,Assume Role 的过程用 awscli 和 boto3 Python 代码两种方式来演示。 阅读全文 >>

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构建 AWS Lambda Python Docker 镜像

AWS 的 Lambda 在 2020-12-01 开始支持用 Docker 镜像存放代码,见 New for AWS Lambda - Container Image Support。AWS Lambda 最初的对发布包的限制是 50M, 解压后(因为执行前需要解压缩)不能超过 250M,对于压缩比小于 1/5 的包来说,要突破 50M 部署包的限制就要用 2018-11-29 推出的层(layer), 即把 Lambda 的依赖可以组织为层,每个 Lambda 可引用最多 5 个层,但最终 Lambda 加上层所解压后的大小仍然有 250 M 的限制。

对于使用了大量依赖的 Lambda,比如 Python 中用了 Pandas 之类的数学分析包,250M 的大小是不够的,所以才有了 Docker 镜像化的 Lambda, 镜像的大小限制一下蹦到 10G,要构建出一个 10G Lambda 用的 Linux 镜像, 那绝对是个巨兽,至少目前是超越我的想像力,除非往里面塞入大量的业务数据。关于 Lambda 有哪些限制,请参阅 Lambda quotas

介绍完 Lambda 引入 Docker 镜像的背景后,本文接下来只关注如何构建一个 Python Lambda 镜像,对于如何部署 Docker 化的 Lambda, 不在本文的范围之内。主要的参考文档为 AWS Lambda 官方的 Deploy Python Lambda functions with container images. 阅读全文 >>

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创建和发布自己的 Python 包到 PyPI 上

像 Java 可发布包到 Maven 仓库,NodeJS 发布包到 NPM 一样,我们也可以创建自己的 Python 包并发布到 PyPI 仓库中去。或者内部使用的包,只须发布到私有的 Nexus 服务器上。

本文中的例子将创建一个 Python 包 bounded-executor, 并发布到 PyPI 上。为什么创建这个包呢?原因是直接用 Python 的 ThreadPoolExecutor 或  ProcessPoolExecutor 来提交任务的话,任务的等待队列是没有边界的,这就会造成因提交任务过快而使得内存爆满。本包最为合适的名称应该是 bounded-pool-executor, 可是名字已被他人使用,但此外的实现有所不同,ThreadPoolExecutor 用 Queue(maxsize) 来控制,而 ProcessPoolExceutor 用 BoundedSemaphore 来控制。

我们以经典的 Python 工程目录结构为例,构建的核心是执行 setup.py 中的 setup 函数,由此来理解 setup 的最主要配置与关键命令做了些什么。这样有助于我们理解其他的 Python 包管理工具的底层行为,从中我们可以对比 poetry 的 build, install, 和 publish 命令。 阅读全文 >>

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理解 Docker Client/Server 架构, 找寻 Docker Desktop 替代品

本文继上篇 摆脱 Docker Desktop 即将到来的收费 进一步寻找符合自己需求的 Docker Desktop 替代品,前面试用过 hyperkit + minikube, Podman, 最终还是确定了用 docker-machine。之所以选择了它是基于下面几个需求:

  1. 连接 VPN 后 Docker 还要能继续工作 (通过 socket 文件和 localhost 与 Docker Host 通信不惧怕 VPN 连接. 因为 VPN 会接管路由表,所以用 IP 来连接 Docker Host 的话,VPN 连上后将可能无法访问 Docker Host)
  2. 能与 IDE 进行集成开发与调试  (IntelliJ IDEA 能与 Docker Desktop, Docker Machine, TCP socket 和 SSH 上的 Docker Host 集成调试,但无法与 Daemonless 的 Podman 集成)
  3. DOCKER_HOST 能是远程机器 (由于 Podman 设计为 Daemonless,也就没有 Docker Host, 无法进行远程构建)

本文力图更深入的理解 Docker 的架构来解释最后选择的来由,清楚了原理后可以自主创建一个 Docker Host,连 docker-machine 也可以不用。比如创建一个 AWS EC2 实例作为 Docker Host, 然后在本地执行 docker 命令进行镜像的构建与容器的运行,这时候镜像构建过程与容器执行的环境是在 EC2 上,再也不用先把本地的文件上传(scp 或 rsync) 到 EC2 上,然后 ssh  到 EC2 去执行 docker 命令了。

一个小插曲:本人曾经随手在  ~/Downloads 目录下建立一个只有 FROM busybox 一行的 Dockerfile 文件,然后运行 docker build ...  命令,结果每次都提示磁盘空间不足,本机磁盘还非常宽裕,Docker Machine 也分配了 20 G 内存,怎么会不够了呢?登入到 Docker Machine  后 df 确实没空间了。四处找原因,原来是 docker build ... 一执行,不管 3721 首先把当前目录下的所有文件全部拷贝到 Docker Machine 中去,~/Downloads 目录中下了几十个 G 的内容,所以把 Docker Machine 给挤暴掉。解决办法就是要把  Dockerfile 放到一个没有无用文件的独立目录中去,这也是为什么 Dockerfile 中的 COPY 命令只能从当前目录中拷贝文件的原因。 阅读全文 >>

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Python 中创建 PostgreSQL 数据库连接池

征战 Java 多年,习惯于使用数据库之前都必须创建一个连接池,即使是单线程的应用,只要有多个方法中需用到数据库连接,建立一两个连接的也会考虑先池化他们。连接池的好处多多,1) 如果反复创建连接相当耗时,2) 对于单个连接一路用到底的应用,有连接池时避免了数据库连接对象传来传去,3) 忘记关连接了,连接池幸许还能帮忙在一定时长后关掉,当然密集取连接的应用势将耗尽连接,3) 一个应用打开连接的数量是可控的

接触到 Python 后,在使用 PostgreSQL 也自然而然的考虑创建连接池,使用时从池中取,用完后还回去,而不是每次需要连接时创建一个物理的。Python 连接 PostgreSQL 是主要有两个包,py-postgresqlpsycopg2, 而本文的实例将使用后者。

Psycopg 在 psycopg2.pool 模块中提供了两个连接池的实现在,它们都继承自 psycopg2.pool.AbstractConnectionPool, 该抽象类的基本方法是

  1. getconn(key=None): 获取连接
  2. putconn(conn, key=None, close=False): 归还连接
  3. closeall(): 关闭连接池中的所有连接

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Python zipfile 只借助内存进行压缩与解压缩

Python zipfile 模块压缩与解压缩通常是对物理磁盘文件进行操作,比如参照官方的例子,生成压缩文件的代码是

with zipfile.ZipFile('spam.zip', 'w') as myzip:
    myzip.write('eggs.txt')
    myzip.write('beef.txt')

这样就生成了一个包含两个文件的压缩包 spam.zip, 相当于命令 zip spam.zip egges.txt beef.txt 的效果。用  unzip -l spam.zip 命令就能看到其中的两个文件。相应的解压缩的代码如下

with zipfile.ZipFile('spam.zip', 'r') as myzip:
    print(myzip.filelist())  # 可获得压缩包中的文件列表信息
    myzip.extractall()

同样是把压缩包 spam.zip 解压缩文件到当前目录中,相当于命令 unzip spam.zip 的效果。

前面顺便也是熟悉一下 zipfile 模块的常见用法,但有时候我们可能从数据库中,从网络上收到的是字节数据,希望直接处理字节的压缩解压缩,而不借助于中间的磁盘文件,因为通过磁盘文件来处理必须进行善后处理以及可能的资源的竞争,在内存宽裕的情况下效率也是个问题。 阅读全文 >>

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Python Poetry 项目中相对路径模块引用的问题

最近一直在折腾 Python 项目,通过对几个 Python 项目依赖管理与构建工具的对比,最后选择了 Poetry。它管理依赖,构建与发布包还是简单的多,不需要处理 setup.py, setup.cfg 和 Makefile 文件, 甚至都不需要了解 wheel 是什么就能往 PyPI 发布包了。

可是,别看 Poetry 的官网一直守护着一副小清新的形像,其实照样处处是坑,其中一个就是与相对引用有关的问题。我们来看下什么样的现像,最后的结论就是:在 Python 中避免使用相对路径引用,因为相对路径的上下文经常在变,然后必要时先执行 poetry install, 甚至把入口代码拉到包外头去。

什么是相对引用与绝对路径引用,比如在一个包 my_package 中有两个模块(Python 文件) app.py 和 utils, app.py 中对 utils 资源的引用可以写成

from utils import md5               # 不确定 utils 是一个包还是一个模块,有点像是隐式相对路径模块引用
from .utils import md5              # 同一目录中的 utils 模块
import .utils
from ..utils import md5             # 上一级目录中的 utils 模块 (如果 utils.py 在与 app.py 上一级目录的话)
from my_package.utils import md5  # 绝对引用,总是从包名开始

注意 from 后面的 ...,相对路径引用不能直接 import, 如不能 import .utils.md5

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