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Zato入门part2

Zato入门part1

参考1

前提：从part已经建立了集群、服务框架并成功的调用了服务。现在我们通过HTTP、ZeroMQ和JSON使用外部服务。

除非坚持手工调用，否则服务从来不知道什么确切的URLs来调用。它们总是被外部链接的信息屏蔽。

刚才指出的面向服务的连接叫做CRM，它是一种可以向服务推送请求的服务。当CRM改变了它的地址，服务不需要重新配置，我们仅仅需要做的是在web前端输入心得地址，那么它将会自动被传播到整个集群，这样下一次服务利用这个服务时会自动连接到新的地址。

我们现在没有CRM和方便的支付系统，但在本入门教程中我们可以通过请求之前准备好的服务（客户信息、消费信息）来模拟。

客户信息

{  "firstName": "Sean",  "lastName": "O'Brien" }

消费信息

{  "DATE": "2013-05-14T10:42:14.401555",  "AMOUNT": "357" }

利用ZeroMQ连接欺诈检测系统。

现在利用web前端，建立两个外部连接。

操作：Connections -> Outgoing -> Plain HTTP

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CRM 连接

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消费连接

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同步调用

代码

my_service.py

# Zato from zato.server.service import Service class GetClientDetails(Service):     def handle(self):  self.logger.info('Request: {}'.format(self.request.payload))  self.logger.info('Request type: {}'.format(type(self.request.payload)))  # Fetch connection to CRM  crm = self.outgoing.plain_http.get('CRM')  # Fetch connection to Payments  payments = self.outgoing.plain_http.get('Payments')  # Grab the customer info ..  response = crm.conn.send(self.cid, self.request.payload)  cust = response.data  # .. and last payment's details  response = payments.conn.send(self.cid, self.request.payload)  last_payment = response.data  self.logger.info('Customer details: {}'.format(cust))  self.logger.info('Last payment: {}'.format(last_payment))  response = {}  response['first_name'] = cust['firstName']  response['last_name'] = cust['lastName']  response['last_payment_date'] = last_payment['DATE']  response['last_payment_amount'] = last_payment['AMOUNT']  self.logger.info('Response: {}'.format(response))  # And return response to the caller  self.response.payload = response

热部署

cp my_service.py $path/server1/pickup-dir

通过curl请求服务

$ curl localhost:11223/tutorial/first-service -d '{"cust_id":123, "cust_type":"A"}'   {"first_name": "Sean", "last_name": "O'Brien",    "last_payment_date": "2013-05-14T10:42:14.401555",    "last_payment_amount": "357"} $

同时一个server的日志中，会记录以下内容

INFO - Request: {u'cust_id': 123L, u'cust_type': u'A'} INFO - Request type: <type 'dict'>  INFO - Customer details: {u'lastName': u"O'Brien", u'firstName': u'Sean'} INFO - Last payment: {u'DATE': u'2013-05-14T10:42:14.401555', u'AMOUNT': u'357'}  INFO - Response: {'last_payment_amount': u'357', 'first_name': u'Sean',   'last_name': u"O'Brien", 'last_payment_date': u'2013-05-14T10:42:14.401555'}

提示

self.request.input.payload是在命令行中-d后面的内容
payload是python中的字典对象

异步发送信息

到目前为止，我们有一个服务通过HTTP接受json，两个服务通过json调用服务，输出json到一个文档。

part1提到，商务人员对消费者的类型（A，B，C）做出判断需要近处观察——消费者的任何操作需要过侦查系统的检查，即使是最后毫无害处的付款行为。

我们没有机会接触到这样的系统，但是我们可以通过几行代码模拟该行为。这只需要执行一个ZeroMQ的PULL socket在一个无限循环中，并把任何输入的信息记录下来。我们将要把我们的服务做成一个异步推送数据给server，而server是如何处理处理并不是服务所关心的。

# stdlib import logging  # ZeroMQ import zmq  logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')  address = 'tcp://127.0.0.1:35101'  context = zmq.Context() socket = context.socket(zmq.PULL) socket.bind(address)  logging.info('Fraud detection app running on {}'.format(address))  while True:     msg = socket.recv_json()     logging.info(msg)

该系统可以完美地执行，毕竟这是发送信息的整个点，我们只是发送信息，然后就不用管了。在这种特殊的情况下，接受者只是记录下所有的请求——这并不是我们关心的。

假设zato已经安装在$install_dir，我们可以执行该命令如下，注意命令中确实是'py'，而不是'python'。

$install_dir/bin/py zmq-server1.py INFO - Fraud detection app running on tcp://127.0.0.1:35101

我们需要建立一个ZeroMQ：Connections -> Outgoing -> ZeroMQ

Zato入门part2

新建一个

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热部署以下服务，观察侦查系统报出的日志：

# stdlib from datetime import datetime from json import dumps # Zato from zato.server.service import Service class GetClientDetails(Service):     def should_notify_frauds(self, cust_type):  config_key = 'myapp:fraud-detection:cust-type'  return cust_type in ('A', 'B', 'C')     def handle(self):  self.logger.info('Request: {}'.format(self.request.payload))  self.logger.info('Request type: {}'.format(type(self.request.payload)))  # Fetch connection to CRM  crm = self.outgoing.plain_http.get('CRM')  # Fetch connection to Payments  payments = self.outgoing.plain_http.get('Payments')  # Grab the customer info ..  response = crm.conn.send(self.cid, self.request.payload)  cust = response.data  # .. and last payment's details  response = payments.conn.send(self.cid, self.request.payload)  last_payment = response.data  self.logger.info('Customer details: {}'.format(cust))  self.logger.info('Last payment: {}'.format(last_payment))  response = {}  response['first_name'] = cust['firstName']  response['last_name'] = cust['lastName']  response['last_payment_date'] = last_payment['DATE']  response['last_payment_amount'] = last_payment['AMOUNT']  if self.should_notify_frauds(self.request.payload['cust_type']):      fraud_request = {}      fraud_request['timestamp'] = datetime.utcnow().isoformat()      fraud_request['request'] = dumps(self.request.payload)      fraud_request['response'] = response      fraud_request = dumps(fraud_request)      self.outgoing.zmq.send(fraud_request, 'Fraud detection')  else:      self.logger.info('Skipped fraud detection for CID {}'.format(self.cid))  self.logger.info('Response: {}'.format(response))  # And return response to the caller  self.response.payload = response

调用服务

$ curl localhost:11223/tutorial/first-service -d '{"cust_id":123, "cust_type":"A"}' {"last_payment_amount": "357", "first_name": "Sean",  "last_name": "O'Brien", "last_payment_date": "2013-05-14T10:42:14.401555"} $

zmq显示

INFO - Fraud detection app running on tcp://127.0.0.1:35101 INFO - {u'timestamp': u'2013-05-14T18:16:56.048224',         u'request': u'{"cust_id": 123, "cust_type": "A"}',         u'response': u'{"last_payment_amount": "357", "first_name": "Sean", i                        "last_name": "O/'Brien",                         "last_payment_date": "2013-05-14T10:42:14.401555"}'}

可以看到，当类型为A,B,C时，有日志输出，当输入其他类型时，直接忽略了——因为根本就没有请求。

Redis

到目前为止，我们已经做得够炫酷的了，但是还有一件非常不和谐的事情在前面的步骤——消费者的类型需要额外的异步信息输送到检测系统，这在服务中是很难编码的。例如当工作人员决定使用更新的类型时，我们还得去改代码，然后重新部署，至少这样不是最好的。

我们可以把这行类型信息存在Redis中，这样Zato就可以从中读取。

操作：Key/value DB -> Remote commands

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点击后，出现窗口，可以直接执行Redis命令，下面是执行INFO后的输出：

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下面执行3个Redis命令

LPUSH myapp:fraud-detection:cust-type A LPUSH myapp:fraud-detection:cust-type B LPUSH myapp:fraud-detection:cust-type C

现在重新更改服务代码，用LRANGE来读取所有的配置值：

# stdlib from datetime import datetime from json import dumps, loads # Zato from zato.server.service import Service class GetClientDetails(Service):     def should_notify_frauds(self, cust_type):  config_key = 'myapp:fraud-detection:cust-type'  return cust_type in self.kvdb.conn.lrange(config_key, 0, -1)     def handle(self):  request = dumps(self.request.payload)  self.logger.info('Request: {}'.format(self.request.payload))  self.logger.info('Request type: {}'.format(type(self.request.payload)))  # Fetch connection to CRM  crm = self.outgoing.plain_http.get('CRM')  # Fetch connection to Payments  payments = self.outgoing.plain_http.get('Payments')  # Grab the customer info ..  cust = crm.conn.send(request)  cust = loads(cust.text)  # .. and last payment's details  last_payment = payments.conn.send(request)  last_payment = loads(last_payment.text)  self.logger.info('Customer details: {}'.format(cust))  self.logger.info('Last payment: {}'.format(last_payment))  # Create response   response = {}  response['first_name'] = cust['firstName']  response['last_name'] = cust['lastName']  response['last_payment_date'] = last_payment['DATE']  response['last_payment_amount'] = last_payment['AMOUNT']  response = dumps(response)  # Create a request to fraud detection and send it asynchronously  # but only if a customer is of a certain type.  if self.should_notify_frauds(self.request.payload['cust_type']):      fraud_request = {}      fraud_request['timestamp'] = datetime.utcnow().isoformat()      fraud_request['request'] = request      fraud_request['response'] = response      fraud_request = dumps(fraud_request)      self.outgoing.zmq.send(fraud_request, 'Fraud detection')  else:      self.logger.info('Skipped fraud detection for CID {}'.format(self.cid))  self.logger.info('Response: {}'.format(response))  # And return response to the caller  self.response.payload = response

这样当新的事物来的时候，我们只需要操作Redis数据库，不需要修改服务代码，不需要重新热部署。

统计

web前端有丰富的展示统计信息页面。

可以两种类型的统计信息

由Zato产生的统计信息
由load-balancer产生的统计信息

前一个统计信息可以发现一个服务的好坏；后一个可以用来诊断集群中不良的端点。

例如：

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可以看到在我们的服务在最慢的10个服务之列，平均相应时间(M)为147.87ms，这并不意味着很差，因为所有服务的平均相应时间（AM）为857ms。同时可以分析到该服务占总服务数量的3%，占用时间占总时间的9%，倒数第二列告知在最后一小时（TU）总共有299次服务请求。最后一列显示其趋势。

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对于load-balancer，可以通过web前端页面分析LB的统计信息。注意这一部分需要一个新的认证信息，它是由潜在的HAProxy直接管理，账户和密码在$path/load-balancer/config/repo/zato.config，admin1为账户名，后面对应的为密码。当然里面密码可以改变，需要重启下服务方可生效。

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