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使用 Micronaut和OpenFaaS 构建无服务器Java 应用程序 - openvalue

在Java生态系统中的微服务上工作时，尤其是使用Spring（Boot）时，您会注意到应用程序会有很长的启动时间，更不用说它们将拥有高内存消耗了。每个微服务的开销最终将在系统上承担其成本。而诸如Micronaut之类的框架可以帮助减少这种开销，而又不损失任何开发人员的生产力。使用Micronaut不仅可以构建“经典”应用程序，而且可以使用OpenFaaS在云环境或Kubernetes上构建和部署无服务器应用程序和功能。让我们开始吧！

小注释：在本文中，对Spring进行了一些参考和比较。因此，有关Spring的一些知识可能会很有用。

隆重介绍Micronaut

Micronaut是一个基于JVM的框架，旨在构建模块化微服务。当您打开Micronaut项目时，乍看之下不会感到惊讶，它的外观和感觉与Java世界中常见的Spring（引导）项目相同。但是，差异远远很小或微妙，在开始将此类项目投入生产之前，应该很好地理解它们。另一方面，开始发现Micronaut世界的过程将非常顺利，并且随着您逐步探索Micronaut世界，对它的理解也会随之增长。

注释和Micronaut

众所周知，在运行时Spring会使用大量反射，而Micronaut所做的这些工作却是编译时已经完成。一个示例是运行时生成的Spring Data查询，Micronaut将在编译时生成相同的查询，从而在运行时最大程度地减少使用的内存。创建的每个Bean都会在编译时得到充实，从而创建一个所谓的BeanDefinition 类，其中包含Bean的需求及其构造函数。所有这些类都使用进行处理BeanDefinitionInjectProcessor。

而且，Micronaut依赖于Java EE依赖注入，因此可以使用@Singleton和使用@Inject对Bean进行注释。这些bean的生命周期将由Micronaut自己管理。

构建一个Micronaut组件

对于与Micronaut有关的所有事情，都可以使用CLI（命令行界面）工具。只需按照官方文档中的步骤安装即可。

对于使用Micronaut的任何项目，CLI工具都是一个很好的起点，它将生成项目的主干结构以及一些有用的开发文件。它为您完成整个脚手架。对于每种应用程序类型，可以设置功能列表以生成这些功能所需的所有必要配置。CLI工具支持三种JVM语言：Java，Kotlin和Groovy，以及两种构建工具：Maven和Gradle。如果是Maven项目，则将生成Maven包装器以及pom.xml。

紧接着，CLI工具将生成一个Micronaut-cli.yml，这将是CLI工具进行任何进一步操作的输入，并将包含项目的名称和配置文件。

如果你来自Spring世界，会在Spring 的main / resources目录中找到：application.yml。就像在Spring应用程序中一样，此文件包含该应用程序的所有配置设置。

示例

一个简单的应用程序将为作者提供一本书。为此，它将调用一个返回作者所有书籍的函数。

在此示例中，应用程序将包含一个REST端点，以询问特定作者的书。该端点必须调用一个函数来检索此信息。因此，该应用程序将是一个http服务器以及一个http客户端，并将部署在Kubernetes上。

因此，生成应用程序基础的命令将是：

mn create-app bookstore-service --build=Maven --lang=java --features=Kubernetes,netflix-hystrix,http-server,http-client

由于该服务调用一个函数，因此需要netflix-hystrix。一个函数需要一些时间才能启动（预热时间）。这并不意味着会花费很多时间，但是HTTP调用肯定会花费一些时间。为避免该函数直接返回状态为500的HTTP响应，需要一种重试机制以确保在答案可用后立即对其进行检索。

由于该应用程序将按函数指示部署在Kubernetes上Kubernetes，因此该create-app命令还将生成一个k8s.yml，它将作为部署的基础。当然，必须根据部署环境的要求对其进行调整。该Kubernetes配置将具有部署和服务。

默认情况下，此应用程序将在端口8080上运行。要更改application.yml中的以下属性，可以将其设置为首选值：

   micronaut:
        server:
            port: 8081

现在是时候添加一个端点来检索给定作者的所有书籍。为此，将使用Micronaut的HTTP函数。

<b>package</b> bookstore.service.store;

    <b>import</b> io.Micronaut.http.annotation.Controller;
    <b>import</b> io.Micronaut.http.annotation.Get;
    <b>import</b> io.Micronaut.http.annotation.PathVariable;

    @Controller(<font>"books"</font><font>)
    <b>public</b> <b>class</b> BookstoreController {

        @Get(</font><font>"/{author}"</font><font>)
        <b>public</b> Book retrieveBooksByAuthor() {
            <b>return</b> <b>new</b> Book(</font><font>"1000 new things"</font><font>, </font><font>"John Doe"</font><font>);
        }

    }
</font>

这看起来很像Spring Controller，对吗？除了使用Micronaut软件包中的注释外。

这里引人注目的是BookDTO 的实现：

@Introspected
    <b>public</b> <b>class</b> Book implements Serializable {

        <b>private</b> String title;
        <b>private</b> String author;

        <b>public</b> Book(String title, String author) {
            <b>this</b>.title  = title;
            <b>this</b>.author = author;
        }

        <font><i>// some getters</i></font><font>
    }
</font>

@Introspected是反射DTO所需的注释。在编译时，将执行检查以查看是否可以为DTO初始化所有属性。

构建一个函数来服务需要快速提供给我们应用程序的数据，而无需使用大量逻辑。在我们的示例中，该函数将返回给定作者姓名的书籍清单。让我们从最简单的情况开始：

mn create-function get-books-by-author --build=Maven --features=openfaas

为了使该函数可构建，必须删除一个AWS依赖项（在本示例中，将不使用任何AWS功能，并且它将返回类路径错误），我们是为在OpenFaaS上构建运行的函数。：

   <dependency>
        <groupId>com.amazonaws</groupId>
        <artifactId>aws-lambda-java-log4j2</artifactId>
        <version>1.0.0</version>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>

在撰写本文时，Dockerfile仍将存在一个错误。Dockerfile基于OpenJDK 8映像，但它应基于OpenJDK 13映像，以免遇到任何运行时/编译问题。

在Dockerfile中的以下代码行中，必须删除两个标志：

ENV fprocess=<font>"java -Dcom.sun.management.jmxremote -noverify -XX:TieredStopAtLevel=1 -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseCGroupMemoryLimitForHeap -jar Handler.jar"</font><font>
</font>

-noverify和-XX:+UseCGroupMemoryLimitForHeapJDK 13中已弃用，因此不需要。代码行将变为：

ENV fprocess=<font>"java -Dcom.sun.management.jmxremote -XX:TieredStopAtLevel=1 -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -jar Handler.jar"</font><font>
</font>

接下来，我们需要添加log4j2.xml作为log4日志记录的配置。

此外，还必须为jar中的日志添加以下内容：

   <transformer implementation=<font>"org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer"</font><font>>
        <mainClass>${exec.mainClass}</mainClass>
        <manifestEntries>
            <Multi-Release><b>true</b></Multi-Release>
        </manifestEntries>
    </transformer>
</font>

现在，为方便起见，仅通过在Dockerfile中进一步更改fprocess命令，将日志记录级别设置为ERROR：

ENV fprocess=<font>"java -Dorg.apache.logging.log4j.simplelog.StatusLogger.level=ERROR -Dcom.sun.management.jmxremote -XX:TieredStopAtLevel=1 -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -jar Handler.jar"</font><font>
</font>

为了使函数尽可能简单，函数类不会扩展 FunctionInitializer.

部署Micronaut

现在需要一个环境来部署它。OpenFaaS是在Kubernetes上部署应用程序或功能的不错选择。对于Micronaut功能，OpenFaaS将部署一个Pod。在此Pod上，直到调用终结点之前，任何内容都不会运行。届时，应用程序将开始运行并返回端点调用。

安装OpenFaaS非常容易，不应花费太多时间。在执行项目时，我想探索Micronaut功能。但是，不能选择部署到AWS，而我的好奇心是由OpenFaaS触发的。在本地安装OpenFaaS非常容易。OpenFaaS使在现有Kubernetes集群上轻松部署功能和应用程序变得容易。

此处列出了安装说明。

简而言之，从安装CLI开始：

brew install faas-cli

然后在安装OpenFaaS之前，安装Arkade（这是以后安装OpenFaaS的最快选择）：

  curl -SLsf https:<font><i>//dl.get-arkade.dev/ | sudo sh</i></font><font>
</font>

现在，您终于可以在本地Kubernetes集群上安装OpenFaaS了：

arkade install openfaas

现在的诀窍是不要忽略安装中出现的所有日志记录行，那里有一些有用的说明可以帮助您完成安装。首先要检查所有部署是否都成功：

 kubectl -n openfaas get deployments -l <font>"release=openfaas, app=openfaas"</font><font>
</font>

成功的部署应该是:

 NAME                READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE

    alertmanager        1/1     1            1           6d21h

    basic-auth-plugin   1/1     1            1           6d21h

    faas-idler          1/1     1            1           6d21h

    gateway             1/1     1            1           6d21h

    nats                1/1     1            1           6d21h

    prometheus          1/1     1            1           6d21h

    queue-worker        1/1     1            1           6d21h

现在必须采取最后一步。OpenFaaS使用的网关应转发：

   kubectl -n openfaas rollout status deploy/gateway
    kubectl -n openfaas port-foward svc/gateway 8080:8080

不要忘记设置登录名：

PASSWORD=$(kubectl get secret -n openfaas basic-auth -o jsonpath=<font>"{.data.basic-auth-password}"</font><font> | base64 --decode; echo)
    echo -n $PASSWORD | faas-cli login --username admin --password-stdin
                
</font>

OpenFaaS现在应该已经启动并运行！

部署Micronaut函数：在OpenFaaS上测试功能：OpenFaaS需要注册表来推送和部署功能。对于本地开发，可以在docker容器中启动注册表：

 sudo docker run -d -p 5000:5000 --name registry registry:2

在提供者描述（仅指定网关的端点）之后，更仔细地看看function.yml，该功能被描述为必须运行的docker映像：

    provider:
        name: openfaas
        gateway: http:<font><i>//127.0.0.1:8080</i></font><font>
    functions:
        get-books-by-author:
            lang: dockerfile
            handler: .
            image: localhost:5000/get-books-by-author:latest
</font>

在此示例中，该映像的前缀localhost:5000/是前一个bash命令启动的本地注册表。

现在，让我们使用的神奇命令faas-cli来部署和运行该函数：

    faas-cli build -f function.yml
    faas-cli push -f function.yml
    faas-cli deploy -f function.yml

现在通过OpenFaaS网关调用该函数：

curl -X GET http:<font><i>//127.0.0.1:8080/function/get-books-by-author -H 'Content-Type: application/json' -d $'{"name":"Piet"}'</i></font><font>
</font>

要验证该功能正在运行：