YARP 是微软开源的一个反向代理项目,英文名叫 Yet Another Reverse Proxy 。所谓反向代理最有名的那就是 nginx 了,没错 YARP 也可以用来完成 nginx 的大部分功能,比如根据不一样的域名代理到不一样的后端服务上。既然它可以做反向代理,那么其实也就可以做服务网关了,类似 Ocelot ,当然缺少部分功能,比如限流降级等。Anyway ,今天先来体验一下。
想必大家应该都有用过API网关,简单的说,API网关就像一个代理转发站,统一接收不同来源的请求,并将它们精准地送到目的地。所以,API网关是一个代理,而且是一个反向代理,那啥是反向代理,为啥不是正向代理,这里有张很有趣的图非常形象。
打开reverseproxy/conf.d/vhost.conf可以看到webserver启动的nginxIP地址都被加了进去
正向代理:代理的出站请求, 客户端能感知到代理程序,架构上距离客户端更近。 反向代理:代理的是入站请求,客户端认为代理程序就是服务器,客户端感知不到代理逻辑,架构上距离服务端更近。
前几天打算使用golang做一个代理程序,golang标准库net/http/httputil已经提供了这样的能力。
由于公司技术历史原因,原来的网关规则是{paramA}_ {paramB} _ {paramC}_{paramD}这样子的。 想要换个新网关,又要兼容旧的这种规则,调研过目前几种API网关发现,apiSix支持这种操作(用$1占位符匹配参数)。 但是目前暂时不需要功能那么强大的api网关,而且不是.net技术实现的,出问题不好排查。 这是刚好发现Yarp这个东东,刚刚好符合需求,就拿来试试。
翻阅golang包手册的时候看到net/http/httputil有一个type ReverseProxy,这个不是反向代理吗!golang自带反向代理功能?好奇就试了一下,确实非常简单,没有几行代码就实现了一个简易的反向代理服务。 关于反向代理百度百科上说的非常详细了,这里摘录一下定义: 反向代理(Reverse Proxy)方式是指以代理服务器来接受internet上的连接请求,然后将请求转发给内部网络上的服务器,并将从服务器上得到的结果返回给internet上请求连接的客户端,此时代理服务器对外就表现
代理的核心功能可以用一句话概括:接受客户端的请求,转发到后端服务器,获得应答之后返回给客户端。
代理的核心功能可以用一句话概括:接受客户端的请求,转发到后端服务器,获得应答之后返回给客户端。下图是 《HTTP 权威指南》一书中给出的图例,可以很清晰地说明这一流程:
它是一个使用率非常高的设计模式,在现实生活中,也是很常见。比如,演唱会门票黄牛。假设你需要看一场演唱会,但官网上门票已经售罄,于是就当天到现场通过黄牛高价买了一张。在这个例子中,黄牛就相当于演唱会门票的代理,在正式渠道无法购买门票的情况下,你通过代理完成了该目标。
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依然是老规矩,先来回顾一下反向代理,反向代理是指代理服务器接收客户端请求,并将请求转发给后端服务器,客户端并不直接与后端服务器通信,而是通过反向代理与后端服务器进行通信。而且反向代理服务器在转发请求时,可以根据配置和负载均衡算法选择合适的后端服务器,从而实现请求的分发和负载均衡。
标题是《用Go写http代理服务器》但实际上更接近于用Go架设http代理服务器,因为代码实在太少了,就像在配置一样。 做这个http代理的起因是前段时间运维上遇到的一个问题:有一个内部网站架设在两台web服务器上,暂且叫机器A和机器B,DNS分别指向这两台服务器,两台服务器之间用HaProxy做软负载均衡,两个机器上的文件是自动同步的,数据库用的是同一个。访问这个网站的域名时,请求有时会分配到机器A有时候会分配到机器B。但是网站之前的设计没有考虑到这样的部署结构,于是访问机器A和访问机器B时会出现一些缓存
监视日志和指标状态是集群管理员的重点工作。它的好处很明显:指标能帮你设置一个合理的性能目标,而日志分析可以发现影响你工作负载的问题。然而,困难的是如何找到一个与大量运行的应用程序一起工作的监视解决方案。
我们经常使用Nginx作为我们系统的代理,通常情况下是完全够用的,但是有时候业务的复杂性,我们也需要使用在网关中去代理中做一些业务,这个时候Nginx也可以使用lua脚本扩展,但是并非所有人都会lua,比如我这个.NET开发,这个时候我看到了微软开发的YARP这个SDK,果然还是微软给力,将这么牛逼的东西封装成SDK,供我们使用,下面我们对于Nginx和Yarp进行简单的性能测试。
提到反向代理软件,大家肯定第一时间想到是:Nginx,没错,Nginx确实是一款非常优秀的反向代理软件,很多大厂都在使用,比如:微软。
程振东,腾讯高级工程师,腾讯云TKE后台研发,负责TKE Edge的功能开发,SuperEdge核心开发成员,lite-apiserver的主要作者之一。 引言 在 SuperEdge 0.2.0版本中,lite-apiserver 进行了重大的架构升级和功能增强。本文将从 lite-apiserver 实现及其与其它 SuperEdge 组件协同的角度,分析 SuperEdge 的边缘自治能力,给大家的研究和选型提供参考。 边缘节点自治 在云边协同的边缘计算场景中,边缘节点通过公网与云端连接。边缘节点
一个图形化的漏洞利用集成工具,它用python3书写,参考了大量安全工具的实现原理与思想,在工作之余开发,方便自己的渗透测试工作,我的目的是打造一个红队武器化工具
JRebel和XRebel是两个非常有用的工具,可以显著提升Java开发人员的生产力和应用程序性能。
Carbon Language 是一个实验性的 C++ 继任者项目。它旨在提供与 C++ 相当的性能,并具有低级访问位和地址的功能,以及与现有 C++ 代码进行互操作、快速可扩展构建等特点。该项目还强调了以下核心优势:
今天撸代码的时候Jrebel工具弹窗给我,原来的代理服务器过期了,要重新注册,刚好自己也有服务器,索性自己搭建一个代理服务器算了。
参考地址:https://blog.csdn.net/wgw335363240/article/details/8221444
关于 Apache InLong 作为业界首个一站式开源海量数据集成框架,Apache InLong(应龙) 提供了自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力,方便业务快速构建基于流式的数据分析、建模和应用。目前 InLong 正广泛应用于广告、支付、社交、游戏、人工智能等各个行业领域,服务上千个业务,其中高性能场景数据规模超百万亿条/天,高可靠场景数据规模超十万亿条/天。 InLong 项目定位的核心关键词是“一站式”和“海量数据”。对于“一站式”,我们希望屏蔽技术细节、提供完整数据集成及配套服务,实现开箱即
原文链接: http://www.bigdata-startups.com/BigData-startup/what-is-hadoop-and-five-reasons-organisations-use-hadoop-infographic/ Hadoop原是Hadoop开发者的孩子给自己的大象玩具起的名字。因为原有的数据存储和处理工具对于处理互联网泡沫之后开始出现的海量数据显得力不从心, 所以开发了Hadoop。首先,谷歌提出了MapReduce构架,它能够应对来自整合全球信息任务所产生的数据流,
容器(Container)常被用来解决比如微服务的单个问题,但在实际场景中,问题的解决往往需要多容器方案。本文会讨论将多个容器整合进单个Kubernetes Pod 中,以及Pod中的容器之间是如何通信的。
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Apache Ignite初步认识 今年4月开始倒腾openfire,过程中经历了许多,更学到了许多。特别是在集群方面有了很多的认识,真正开始认识到集群的概念及应用方法。 在openfire中使用的集群解决方案是代理+分布式内存。所谓代理便是通过一个入口转发请求到多个服务实例。而分布式内存就是解决服务实例间数据共享问题。通过这两步就可以搭建出一套水平扩展的集群系统。 openfire使用的分布式内存计算框架是hazelcast,并不了解它,大概只知道它是分布式网格内存计算框架。听许多openfire开发者都
作为一名程序员你是否会经常会遇到GitHub无法访问(如下无法访问图片),或者是访问和下载源码时十分缓慢就像乌龟爬行一般。今天分享一款C#开源的、跨平台的多功能Steam工具箱和GitHub加速神器:Watt Toolkit。
1,执行命令安装一些依赖组件 yum install -y hadoop-lzo lzo lzo-devel hadoop-lzo-native lzop 2, 下载lzo的源码包并解压 wget http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/lzo-2.09.tar.gz tar -zxvf lzo-2.09.tar.gz 3,在当前目录新建一个lzo目录,存储编译后的lzo文件 进入lzo-2.09目录 依次执行命令: expor
开发中使用idea时发现经常需要重启项目,比较浪费时间,降低了开发效率。摸索一段时间后发现JRebel是一个很好的热部署工具,可以很好地提高开发效率,故将使用步骤整理一下,以备翻阅。
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随着瓜子业务的不断发展,系统规模在逐渐扩大,目前在瓜子的私有云上已经运行着数百个 Apache Dubbo ( 下文简称 Dubbo )应用,上千个 Dubbo 实例。瓜子各部门业务迅速发展,版本没有来得及统一,各个部门都有自己的用法。随着第二机房的建设,Dubbo 版本统一的需求变得越发迫切。几个月前,公司发生了一次与 Dubbo 相关的生产事故,成为了公司 基于社区 Dubbo 2.7.3 版本升级的诱因。
Doris 运行在 Linux 环境中,推荐 CentOS 7.x 或者 Ubuntu 16.04 以上版本,同时你需要安装 Java 运行环境,JDK最低版本要求是8。我们这里使用的是Linux Centos7.9版本,jdk为1.8。
大家好,我是猫头虎博主!今天我们要聊的是2023年2月1日发布的Go 1.20版本。这个版本包含了众多激动人心的更新,我将深入挖掘每一个细节。如果你是Go语言的爱好者,那么这篇文章你绝对不能错过!🔍
最近在研究Hadoop,发现网上的一些关于Hadoop的资料都是以前的1.X版本的,包括MapReduce的工作原理,都是以前的一些过时了的东西,所以自己重新整理了一些新2.X版本的MapReduce
作者 | ShardingSphere官微 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/Rzr-aKFwmm71QNUs68WQNA 京东白条使用 Apache ShardingSphere 解决了千亿数据存储和扩容的问题,为大促活动奠定了基础。 2014 年初,“京东白条”作为业内互联网信用支付产品,数据量爆发式的增长,每一次大促备战都是对技术人员的考验,每一次的战略转型驱动着数据架构的成长。 --张栋芳,京东白条研发负责人 京东白条数据架构演进史 自 2014 年 2 月京东白条业务
当前,大数据、人工智能、云计算等技术应用正在推动保险科技发展,加速保险行业数字化进程。在这一背景下,招商信诺不断探索如何将多元数据融合扩充,以赋能代理人掌握更加详实的用户线索,并将智能分析贯穿业务全链路,实现对用户、产品、场景策略的全面洞察与闭环迭代。本文将详细介绍招商信诺在大数据基础建设方面的探索之旅,从最初为线报表、Ad-hoc 分析提供服务的 OLAP 引擎,逐步发展至基于 Apache Doris构建的统一实时数据仓库,通过一套架构实现各业务领域的多元数据实时分析与融合统一管理,最终实现保险一线业务降本增收的目标。
在我们进行视频直播点播流媒体服务器EasyDSS的开发过程中,用户端和资源服务器需要一个数据请求和返还的过程,数据请求成功,资源才能被获取到,从而正确显示。
自2015年开放源代码发布Apache Kudu以来,它自称是用于对快速数据进行快速分析的存储。其常规任务包含许多不同的工作负载,但是增长最快的用例之一是时间序列分析。时间序列有几个关键要求:
作为一名专注于大数据与实时计算技术的博主,我深知Apache Storm作为一款强大的实时流处理框架,在现代数据栈中所扮演的重要角色。本篇博客将结合我个人的面试经历,深入剖析Storm的核心原理与典型应用场景,分享面试必备知识点,并通过代码示例进一步加深理解,助您在求职过程中得心应手地应对与Storm相关的技术考察。
许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速、高度概述其异同。 Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去;而bolt则负责转
Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统,在 kafka官网上对 kafka 的定义:一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务。
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持10PB以上的超大数据集。
现在IDEA编译成功topo后,使用WinSCP将打包好的包传到主节点 注意:打包之前–要讲 [ 本地模式 ] 改为 [ 集群模式 ]
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Apache Geode 的 Spring 数据教程十五(Spring中国教育管理中心)
Hadoop实现了一个特别的计算模型,就是MapReduce,可以将我们的计算任务分拆成多个小的计算单元,然后分配到家用或者服务器级别的硬件机器上,从而达到降低成本以及可扩展的问题,在这个MapReduce计算模型底下,有一个分布式文件系统(HDFS),在支持分布式计算上极其重要。
之前的文章中,我曾经多次提到一个用于数据分片的开源项目 ShardingSphere :
工业物联网(IIOT,Industrial Internet of Things)正成为社会中的技术趋势与核心业务。IIOT 赋能诸如市政(Municipalities)、工业制造、公用事业、电信,以及保险等各类实体,以解决关键客户与运营的挑战。当前,技术创新在大数据、预测分析和云计算等领域的发展,使得人们可以大规模地集成与分析大量的设备数据,同时对这些数据执行一系列分析以及业务处理流程。
许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速、高度概述其异同。 Apache Storm在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去;而bolt则负责转发数据
SAP正在将AI嵌入到应用程序中;MapR同样将AI嵌入到其数据平台上。在这两种情况下,AI变得更加普遍,同时也更方便。 有时候,当我们写关于分析、机器学习和AI的时候,提出具体的用例是很有挑战性的。
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