特斯拉（Tesla）懷著超級工廠大夢，準備在電池領域一統江湖，歐洲強國也不甘示弱，德國總理梅克爾（Angela Merkel）參加德國戴姆勒汽車（Daimler）斥資5 億歐元興建的鋰電池工廠的動土典禮，這項歐洲大陸的超級電池工廠計畫，將挑戰Tesla 在綠色電力領域的領導地位。

彭博報導，德國電池工廠位於柏林南部130 公里處，突顯主要汽車製造商和電力公司進入儲能的行動，這項技術對推動下一代綠色車輛，以及在需要時儲存風力與太陽能電力上至關重要。報導認為，隨著汽車製造商與電力公司同步發展，電池成本可能會迅速下滑。

彭博分析師認為，電池成本下降與能源密度增加，預計2030 年就可以看到電動車比燃料汽車更便宜的情況。根據彭博新能源財經（BNEF）數據，全球電池製造產能將在2021 年翻倍，達到2.78 億度，現在約1.03 億度，屆時歐洲市場佔比將從現在的2.5% 提高一倍。

瑞典、匈牙利和波蘭計劃中的大型工廠，以及戴姆勒在德國的電池組裝廠，預計會為福斯與雷諾等汽車製造商提供需求，屆時鋰離子電池成本將降低43%，使電動汽車成為主流。

對於公用事業而言，便宜的電池可以降低儲存單元的成本，儲存單元可將變動型再生能源如風能與太陽能的電力傳送至電網。義大利國家電力公司Enel SpA 將電池與風力發電場配套使用，電網管理人員對電力輸出的預測準度因此提高30%。

1990 年代初期消費類電子產品如電腦和手機使用的鋰離子電池，已經跨界應用於運輸和電力行業，但礙於成本，鋰電池在電網和汽車上的應用才剛剛開始，電池的興起對於電動汽車的消費者來說最為明顯，大多數主要汽車製造商將充電式電動車訂為未來10 年的中期計劃。

目前電池業務仍由亞洲電子製造商所主導。根據BNEF，韓國LG 和三星SDI 是頂級供應商，亞洲有望繼續保持領先地位，中國另有8 個工廠正在興建。

汽車製造商採取行動確保電池供應源，戴姆勒的工廠將是歐洲最大的工廠，供應旗下汽車與梅賽德斯賓士，並與屋頂太陽能安裝商Vivint Solar 合資生產家庭能源儲存系統。

2017 年1 月Tesla 的工廠完成三分之一，完工後每年產能可達35 千兆瓦，足以支持每年生產50 萬輛電動車，這將使Tesla 成為繼LG 化學之後的第2 大供應商，特斯拉也在計畫興建更多超級工廠。

戴姆勒的投資規模較小，且尚未披露產能目標。福斯正在與電池廠商討論投資項目，並計劃在德國興建原型組裝廠以開發自己的技術。位於斯德哥爾摩的創業公司NorthVolt AB 宣布計劃在2023 年在瑞典設立一家40 億歐元的電池廠。鋰電池產量大增可望降低所有應用的電池成本，讓家庭和電網的儲存更加實惠。

未來10 年電動汽車價格可望能與汽油或柴油車競爭，由於電池組是充電電動車中最昂貴的部分，佔總成本的三分之一，預計到2021 年，鋰離子電池將便宜43%，從目前的每千瓦273 美元降至156 美元。

鋰電池普及是可以預見的事，但問題是儲存對消費者或大型公用事業而言是否有利可圖仍然是一個懸而未決的問題。即使如此，電動汽車廠商也正在尋找未來，根據BNEF，2030 年前充電式電動車可能佔新車銷售的五分之一，即2,100 萬台。梅克爾訪問戴姆勒工廠展現了德國政府計劃2030 年讓600 萬輛電動汽車上路的決心。

（合作媒體：。圖片出處：Tesla）

本站聲明:網站內容來源於EnergyTrend https://www.energytrend.com.tw/ev/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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　　前文我聊到了docker machine的簡單使用和基本原理的說明，回顧請參考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/13160915.html；今天我們來聊一聊docker集群管理工具docker swarm；docker swarm是docker 官方的集群管理工具，它可以讓跨主機節點來創建，管理docker 集群；它的主要作用就是可以把多個節點主機的docker環境整合成一個大的docker資源池；docker swarm面向的就是這個大的docker 資源池在上面管理容器；在前面我們都只是在單台主機上的創建，管理容器，但是在生產環境中通常一台物理機上的容器實在是不能夠滿足當前業務的需求，所以docker swarm提供了一種集群解決方案，方便在多個節點上創建，管理容器；接下來我們來看看docker swarm集群的搭建過程吧；

　　docker swarm 在我們安裝好docker時就已經安裝好了，我們可以使用docker info來查看

[root@node1 ~]# docker info
Client:
 Debug Mode: false

Server:
 Containers: 0
  Running: 0
  Paused: 0
  Stopped: 0
 Images: 0
 Server Version: 19.03.11
 Storage Driver: overlay2
  Backing Filesystem: xfs
  Supports d_type: true
  Native Overlay Diff: true
 Logging Driver: json-file
 Cgroup Driver: cgroupfs
 Plugins:
  Volume: local
  Network: bridge host ipvlan macvlan null overlay
  Log: awslogs fluentd gcplogs gelf journald json-file local logentries splunk syslog
 Swarm: inactive
 Runtimes: runc
 Default Runtime: runc
 Init Binary: docker-init
 containerd version: 7ad184331fa3e55e52b890ea95e65ba581ae3429
 runc version: dc9208a3303feef5b3839f4323d9beb36df0a9dd
 init version: fec3683
 Security Options:
  seccomp
   Profile: default
 Kernel Version: 3.10.0-693.el7.x86_64
 Operating System: CentOS Linux 7 (Core)
 OSType: linux
 Architecture: x86_64
 CPUs: 4
 Total Memory: 3.686GiB
 Name: docker-node01
 ID: 4HXP:YJ5W:4SM5:NAPM:NXPZ:QFIU:ARVJ:BYDG:KVWU:5AAJ:77GC:X7GQ
 Docker Root Dir: /var/lib/docker
 Debug Mode: false
 Registry: https://index.docker.io/v1/
 Labels:
  provider=generic
 Experimental: false
 Insecure Registries:
  127.0.0.0/8
 Live Restore Enabled: false

[root@node1 ~]# 

　　提示：從上面的信息可以看到，swarm是處於非活躍狀態，這是因為我們還沒有初始化集群，所以對應的swarm選項的值是處於inactive狀態；

　　初始化集群

[root@docker-node01 ~]# docker swarm init --advertise-addr 192.168.0.41
Swarm initialized: current node (ynz304mbltxx10v3i15ldkmj1) is now a manager.

To add a worker to this swarm, run the following command:

    docker swarm join --token SWMTKN-1-6difxlq3wc8emlwxzuw95gp8rmvbz2oq62kux3as0e4rbyqhk3-2m9x12n102ca4qlyjpseobzik 192.168.0.41:2377

To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.

[root@docker-node01 ~]# 

　　提示：從上面反饋的信息可以看到，集群初始化成功，並且告訴我們當前節點為管理節點，如果想要其他節點加入到該集群，可以在對應節點上運行docker swarm join –token SWMTKN-1-6difxlq3wc8emlwxzuw95gp8rmvbz2oq62kux3as0e4rbyqhk3-2m9x12n102ca4qlyjpseobzik 192.168.0.41:2377 這個命令，就把對應節點當作work節點加入到該集群，如果想要以管理節點身份加入到集群，我們需要在當前終端運行docker swarm join-token manager命令

[root@docker-node01 ~]# docker swarm join-token manager
To add a manager to this swarm, run the following command:

    docker swarm join --token SWMTKN-1-6difxlq3wc8emlwxzuw95gp8rmvbz2oq62kux3as0e4rbyqhk3-dqjeh8hp6cp99bksjc03b8yu3 192.168.0.41:2377

[root@docker-node01 ~]# 

　　提示：我們執行docker swarm join-token manager命令，它返回了一個命令，並告訴我們添加一個管理節點，在對應節點上執行docker swarm join –token SWMTKN-1-6difxlq3wc8emlwxzuw95gp8rmvbz2oq62kux3as0e4rbyqhk3-dqjeh8hp6cp99bksjc03b8yu3 192.168.0.41:2377命令即可；

　　到此docker swarm集群就初始化完畢，接下來我們把其他節點加入到該集群

　　把docker-node02以work節點身份加入集群

[root@node2 ~]# docker swarm join --token SWMTKN-1-6difxlq3wc8emlwxzuw95gp8rmvbz2oq62kux3as0e4rbyqhk3-2m9x12n102ca4qlyjpseobzik 192.168.0.41:2377
This node joined a swarm as a worker.
[root@node2 ~]# 

　　提示：沒有報錯就表示加入集群成功；我們可以使用docker info來查看當前的docker 環境詳細信息

　　提示：從上面的信息可以看到，在docker-node02這台主機上docker swarm 已經激活，並且可以看到管理節點的地址；除了以上方式可以確定docker-node02以及加入到集群；我們還可以在管理節點上運行docker node ls 查看集群節點信息；

　　查看集群節點信息

　　提示：在管理節點上運行docker node ls 就可以列出當前集群里有多少節點已經成功加入進來；

　　把docker-node03以管理節點身份加入到集群

　　提示：可以看到docker-node03已經是集群的管理節點，所以可以在docker-node03這個節點執行docker node ls 命令；到此docker swarm集群就搭建好了；接下來我們來說一說docker swarm集群的常用管理

　　有關節點相關管理命令

　　docker node ls ：列出當前集群上的所有節點

[root@docker-node01 ~]# docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION
ynz304mbltxx10v3i15ldkmj1 *   docker-node01       Ready               Active              Leader              19.03.11
tzkm0ymzjdmc1r8d54snievf1     docker-node02       Ready               Active                                  19.03.11
aeo8j7zit9qkoeeft3j0q1h0z     docker-node03       Ready               Active              Reachable           19.03.11
[root@docker-node01 ~]# 

　　提示：該命令只能在管理節點上執行；

　　docker node inspect ：查看指定節點的詳細信息；

[root@docker-node01 ~]# docker node inspect docker-node01
[
    {
        "ID": "ynz304mbltxx10v3i15ldkmj1",
        "Version": {
            "Index": 9
        },
        "CreatedAt": "2020-06-20T05:57:17.57684293Z",
        "UpdatedAt": "2020-06-20T05:57:18.18575648Z",
        "Spec": {
            "Labels": {},
            "Role": "manager",
            "Availability": "active"
        },
        "Description": {
            "Hostname": "docker-node01",
            "Platform": {
                "Architecture": "x86_64",
                "OS": "linux"
            },
            "Resources": {
                "NanoCPUs": 4000000000,
                "MemoryBytes": 3958075392
            },
            "Engine": {
                "EngineVersion": "19.03.11",
                "Labels": {
                    "provider": "generic"
                },
                "Plugins": [
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "awslogs"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "fluentd"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "gcplogs"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "gelf"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "journald"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "json-file"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "local"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "logentries"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "splunk"
                    },
                    {
                        "Type": "Log",
                        "Name": "syslog"
                    },
                    {
                        "Type": "Network",
                        "Name": "bridge"
                    },
                    {
                        "Type": "Network",
                        "Name": "host"
                    },
                    {
                        "Type": "Network",
                        "Name": "ipvlan"
                    },
                    {
                        "Type": "Network",
                        "Name": "macvlan"
                    },
                    {
                        "Type": "Network",
                        "Name": "null"
                    },
                    {
                        "Type": "Network",
                        "Name": "overlay"
                    },
                    {
                        "Type": "Volume",
                        "Name": "local"
                    }
                ]
            },
            "TLSInfo": {
                "TrustRoot": "-----BEGIN CERTIFICATE-----\nMIIBaTCCARCgAwIBAgIUeBd/eSZ7WaiyLby9o1yWpjps3gwwCgYIKoZIzj0EAwIw\nEzERMA8GA1UEAxMIc3dhcm0tY2EwHhcNMjAwNjIwMDU1MjAwWhcNNDAwNjE1MDU1\nMjAwWjATMREwDwYDVQQDEwhzd2FybS1jYTBZMBMGByqGSM49AgEGCCqGSM49AwEH\nA0IABMsYxnGoPbM4gqb23E1TvOeQcLcY56XysLuF8tYKm56GuKpeD/SqXrUCYqKZ\nHV+WSqcM0fD1g+mgZwlUwFzNxhajQjBAMA4GA1UdDwEB/wQEAwIBBjAPBgNVHRMB\nAf8EBTADAQH/MB0GA1UdDgQWBBTV64kbvS83eRHyI6hdJeEIv3GmrTAKBggqhkjO\nPQQDAgNHADBEAiBBB4hLn0ijybJWH5j5rtMdAoj8l/6M3PXERnRSlhbcawIgLoby\newMHCnm8IIrUGe7s4CZ07iHG477punuPMKDgqJ0=\n-----END CERTIFICATE-----\n",
                "CertIssuerSubject": "MBMxETAPBgNVBAMTCHN3YXJtLWNh",
                "CertIssuerPublicKey": "MFkwEwYHKoZIzj0CAQYIKoZIzj0DAQcDQgAEyxjGcag9sziCpvbcTVO855BwtxjnpfKwu4Xy1gqbnoa4ql4P9KpetQJiopkdX5ZKpwzR8PWD6aBnCVTAXM3GFg=="
            }
        },
        "Status": {
            "State": "ready",
            "Addr": "192.168.0.41"
        },
        "ManagerStatus": {
            "Leader": true,
            "Reachability": "reachable",
            "Addr": "192.168.0.41:2377"
        }
    }
]
[root@docker-node01 ~]#

　　docker node ps ：列出指定節點上運行容器的清單

[root@docker-node01 ~]# docker node ps 
ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE       ERROR               PORTS
[root@docker-node01 ~]# docker node ps docker-node01
ID                  NAME                IMAGE               NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE       ERROR               PORTS
[root@docker-node01 ~]# 

　　提示：類似docker ps 命令，我上面沒有運行容器，所以看不到對應信息；默認不指定節點名稱表示查看當前節點上的運行容器清單；

　　docker node rm ：刪除指定節點

[root@docker-node01 ~]# docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION
ynz304mbltxx10v3i15ldkmj1 *   docker-node01       Ready               Active              Leader              19.03.11
tzkm0ymzjdmc1r8d54snievf1     docker-node02       Ready               Active                                  19.03.11
aeo8j7zit9qkoeeft3j0q1h0z     docker-node03       Ready               Active              Reachable           19.03.11
[root@docker-node01 ~]# docker node rm docker-node03
Error response from daemon: rpc error: code = FailedPrecondition desc = node aeo8j7zit9qkoeeft3j0q1h0z is a cluster manager and is a member of the raft cluster. It must be demoted to worker before removal
[root@docker-node01 ~]# docker node rm docker-node02
Error response from daemon: rpc error: code = FailedPrecondition desc = node tzkm0ymzjdmc1r8d54snievf1 is not down and can't be removed
[root@docker-node01 ~]# 

　　提示：刪除節點前必須滿足，被刪除的節點不是管理節點，其次就是要刪除的節點必須是down狀態；

　　docker swarm leave：離開當前集群

[root@docker-node03 ~]# docker ps 
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
e7958ffa16cd        nginx               "/docker-entrypoint.…"   28 seconds ago      Up 26 seconds       80/tcp              n1
[root@docker-node03 ~]# docker swarm leave 
Error response from daemon: You are attempting to leave the swarm on a node that is participating as a manager. Removing this node leaves 1 managers out of 2. Without a Raft quorum your swarm will be inaccessible. The only way to restore a swarm that has lost consensus is to reinitialize it with `--force-new-cluster`. Use `--force` to suppress this message.
[root@docker-node03 ~]# docker swarm leave -f
Node left the swarm.
[root@docker-node03 ~]# 

　　提示：管理節點默認是不允許離開集群的，如果強制使用-f選項離開集群，會導致在其他管理節點無法正常管理集群；

[root@docker-node01 ~]# docker node ls
Error response from daemon: rpc error: code = Unknown desc = The swarm does not have a leader. It's possible that too few managers are online. Make sure more than half of the managers are online.
[root@docker-node01 ~]#

　　提示：我們在docker-node01上現在就不能使用docker node ls 來查看集群節點列表了；解決辦法重新初始化集群；

[root@docker-node01 ~]# docker node ls 
Error response from daemon: rpc error: code = Unknown desc = The swarm does not have a leader. It's possible that too few managers are online. Make sure more than half of the managers are online.
[root@docker-node01 ~]# docker swarm init --advertise-addr 192.168.0.41
Error response from daemon: This node is already part of a swarm. Use "docker swarm leave" to leave this swarm and join another one.
[root@docker-node01 ~]# docker swarm init --force-new-cluster 
Swarm initialized: current node (ynz304mbltxx10v3i15ldkmj1) is now a manager.

To add a worker to this swarm, run the following command:

    docker swarm join --token SWMTKN-1-6difxlq3wc8emlwxzuw95gp8rmvbz2oq62kux3as0e4rbyqhk3-2m9x12n102ca4qlyjpseobzik 192.168.0.41:2377

To add a manager to this swarm, run 'docker swarm join-token manager' and follow the instructions.

[root@docker-node01 ~]# docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION
ynz304mbltxx10v3i15ldkmj1 *   docker-node01       Ready               Active              Leader              19.03.11
tzkm0ymzjdmc1r8d54snievf1     docker-node02       Unknown             Active                                  19.03.11
aeo8j7zit9qkoeeft3j0q1h0z     docker-node03       Down                Active                                  19.03.11
rm3j7cjvmoa35yy8ckuzoay46     docker-node03       Unknown             Active                                  19.03.11
[root@docker-node01 ~]# 

　　提示：重新初始化集群不能使用docker swarm init –advertise-addr 192.168.0.41這種方式初始化，必須使用docker swarm init –force-new-cluster，該命令表示使用從當前狀態強制創建一個集群；現在我們就可以使用docker node rm 把down狀態的節點從集群刪除；

　　刪除down狀態的節點

[root@docker-node01 ~]# docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION
ynz304mbltxx10v3i15ldkmj1 *   docker-node01       Ready               Active              Leader              19.03.11
tzkm0ymzjdmc1r8d54snievf1     docker-node02       Ready               Active                                  19.03.11
aeo8j7zit9qkoeeft3j0q1h0z     docker-node03       Down                Active                                  19.03.11
rm3j7cjvmoa35yy8ckuzoay46     docker-node03       Down                Active                                  19.03.11
[root@docker-node01 ~]# docker node rm aeo8j7zit9qkoeeft3j0q1h0z rm3j7cjvmoa35yy8ckuzoay46
aeo8j7zit9qkoeeft3j0q1h0z
rm3j7cjvmoa35yy8ckuzoay46
[root@docker-node01 ~]# docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION
ynz304mbltxx10v3i15ldkmj1 *   docker-node01       Ready               Active              Leader              19.03.11
tzkm0ymzjdmc1r8d54snievf1     docker-node02       Ready               Active                                  19.03.11
[root@docker-node01 ~]# 

　　docker node promote：把指定節點提升為管理節點

[root@docker-node01 ~]# docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION
ynz304mbltxx10v3i15ldkmj1 *   docker-node01       Ready               Active              Leader              19.03.11
tzkm0ymzjdmc1r8d54snievf1     docker-node02       Ready               Active                                  19.03.11
[root@docker-node01 ~]# docker node promote docker-node02
Node docker-node02 promoted to a manager in the swarm.
[root@docker-node01 ~]# docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION
ynz304mbltxx10v3i15ldkmj1 *   docker-node01       Ready               Active              Leader              19.03.11
tzkm0ymzjdmc1r8d54snievf1     docker-node02       Ready               Active              Reachable           19.03.11
[root@docker-node01 ~]# 

　　docker node demote：把指定節點降級為work節點

[root@docker-node01 ~]# docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION
ynz304mbltxx10v3i15ldkmj1 *   docker-node01       Ready               Active              Leader              19.03.11
tzkm0ymzjdmc1r8d54snievf1     docker-node02       Ready               Active              Reachable           19.03.11
[root@docker-node01 ~]# docker node demote docker-node02
Manager docker-node02 demoted in the swarm.
[root@docker-node01 ~]# docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION
ynz304mbltxx10v3i15ldkmj1 *   docker-node01       Ready               Active              Leader              19.03.11
tzkm0ymzjdmc1r8d54snievf1     docker-node02       Ready               Active                                  19.03.11
[root@docker-node01 ~]# 

　　docker node update：更新指定節點

[root@docker-node01 ~]# docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION
ynz304mbltxx10v3i15ldkmj1 *   docker-node01       Ready               Active              Leader              19.03.11
tzkm0ymzjdmc1r8d54snievf1     docker-node02       Ready               Active                                  19.03.11
[root@docker-node01 ~]# docker node update docker-node01 --availability drain 
docker-node01
[root@docker-node01 ~]# docker node ls
ID                            HOSTNAME            STATUS              AVAILABILITY        MANAGER STATUS      ENGINE VERSION
ynz304mbltxx10v3i15ldkmj1 *   docker-node01       Ready               Drain               Leader              19.03.11
tzkm0ymzjdmc1r8d54snievf1     docker-node02       Ready               Active                                  19.03.11
[root@docker-node01 ~]# 

　　提示：以上命令把docker-node01的availability屬性更改為drain，這樣更改后docker-node01的資源就不會被調度到用來運行容器；

　　為docker swarm集群添加圖形界面

[root@docker-node01 docker]# docker run --name v1 -d -p 8888:8080 -e HOST=192.168.0.41 -e PORT=8080 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock docker-registry.io/test/visualizer
Unable to find image 'docker-registry.io/test/visualizer:latest' locally
latest: Pulling from test/visualizer
cd784148e348: Pull complete 
f6268ae5d1d7: Pull complete 
97eb9028b14b: Pull complete 
9975a7a2a3d1: Pull complete 
ba903e5e6801: Pull complete 
7f034edb1086: Pull complete 
cd5dbf77b483: Pull complete 
5e7311667ddb: Pull complete 
687c1072bfcb: Pull complete 
aa18e5d3472c: Pull complete 
a3da1957bd6b: Pull complete 
e42dbf1c67c4: Pull complete 
5a18b01011d2: Pull complete 
Digest: sha256:54d65cbcbff52ee7d789cd285fbe68f07a46e3419c8fcded437af4c616915c85
Status: Downloaded newer image for docker-registry.io/test/visualizer:latest
3c15b186ff51848130393944e09a427bd40d2504c54614f93e28477a4961f8b6
[root@docker-node01 docker]# docker ps 
CONTAINER ID        IMAGE                                COMMAND             CREATED             STATUS                            PORTS                    NAMES
3c15b186ff51        docker-registry.io/test/visualizer   "npm start"         6 seconds ago       Up 5 seconds (health: starting)   0.0.0.0:8888->8080/tcp   v1
[root@docker-node01 docker]# 

　　提示：我上面的命令是從私有倉庫中下載的鏡像，原因是互聯網下載太慢了，所以我提前下載好，放在私有倉庫中；有關私有倉庫的搭建使用，請參考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/13061984.html或者https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/13058338.html；在管理節點上運行visualizer容器后，我們就可以直接訪問該管理節點地址的8888端口，就可以看到當前容器的情況；如下圖

　　提示：從上面的信息可以看到當前集群有一個管理節點和兩個work節點；現目前集群里沒有運行任何容器；

　　在docker swarm運行服務

[root@docker-node01 ~]# docker service create --name myweb docker-registry.io/test/nginx:latest
i0j6wvvtfe1360ibj04jxulmd
overall progress: 1 out of 1 tasks 
1/1: running   [==================================================>] 
verify: Service converged 
[root@docker-node01 ~]# docker service ls
ID                  NAME                MODE                REPLICAS            IMAGE                                  PORTS
i0j6wvvtfe13        myweb               replicated          1/1                 docker-registry.io/test/nginx:latest   
[root@docker-node01 ~]# docker service ps myweb
ID                  NAME                IMAGE                                  NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE            ERROR               PORTS
99y8towew77e        myweb.1             docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node03       Running             Running 1 minutes ago                       
[root@docker-node01 ~]#

　　提示：docker service create 表示在當前swarm集群環境中創建一個服務；以上命令表示在swarm集群上創建一個名為myweb的服務，用docker-registry.io/test/nginx:latest鏡像；默認情況下只啟動一個副本；

　　提示：可以看到當前集群中運行了一個myweb的容器，並且運行在docker-node03這台主機上；

　　在swarm 集群上創建多個副本服務

[root@docker-node01 ~]# docker service create --replicas 3 --name web docker-registry.io/test/nginx:latest
mbiap412jyugfpi4a38mb5i1k
overall progress: 3 out of 3 tasks 
1/3: running   [==================================================>] 
2/3: running   [==================================================>] 
3/3: running   [==================================================>] 
verify: Service converged 
[root@docker-node01 ~]# docker service ls
ID                  NAME                MODE                REPLICAS            IMAGE                                  PORTS
i0j6wvvtfe13        myweb               replicated          1/1                 docker-registry.io/test/nginx:latest   
mbiap412jyug        web                 replicated          3/3                 docker-registry.io/test/nginx:latest   
[root@docker-node01 ~]#docker service ps web
ID                  NAME                IMAGE                                  NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE            ERROR               PORTS
1rt0e7u4senz        web.1               docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node02       Running             Running 28 seconds ago                       
31ll0zu7udld        web.2               docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node02       Running             Running 28 seconds ago                       
l9jtbswl2x22        web.3               docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node03       Running             Running 32 seconds ago                       
[root@docker-node01 ~]# 

　　提示:–replicas選項用來指定期望運行的副本數量,該選項會在集群上創建我們指定數量的副本,即便我們集群中有節點宕機,它始終會創建我們指定數量的容器在集群上運行着;

　　測試:把docker-node03關機,看看我們運行的服務是否會遷移到節點2上呢?

　　docker-node03關機前

　　docker-node03關機后

　　提示:從上面的截圖可以看到,當節點3宕機后,節點3上跑的所有容器,會全部遷移到節點2上來;這就是創建容器時用–replicas選項的作用;總結一點,創建服務使用副本模式,該服務所在節點故障,它會把對應節點上的服務遷移到其他節點上;這裏需要提醒一點的是,只要集群上的服務副本滿足我們指定的replicas的數量,即便故障的節點恢復了,它是不會把服務遷移回來的;

[root@docker-node01 ~]# docker service ps web
ID                  NAME                IMAGE                                  NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE             ERROR               PORTS
1rt0e7u4senz        web.1               docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node02       Running             Running 15 minutes ago                        
31ll0zu7udld        web.2               docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node02       Running             Running 15 minutes ago                        
t3gjvsgtpuql        web.3               docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node02       Running             Running 6 minutes ago                         
l9jtbswl2x22         \_ web.3           docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node03       Shutdown            Shutdown 23 seconds ago                       
[root@docker-node01 ~]# 

　　提示:我們在管理節點查看服務列表,可以看到它遷移服務就是把對應節點上的副本停掉,然後在其他節點創建一個新的副本;

　　服務伸縮

[root@docker-node01 ~]# docker service ls
ID                  NAME                MODE                REPLICAS            IMAGE                                  PORTS
i0j6wvvtfe13        myweb               replicated          1/1                 docker-registry.io/test/nginx:latest   
mbiap412jyug        web                 replicated          3/3                 docker-registry.io/test/nginx:latest   
[root@docker-node01 ~]# docker service scale myweb=3 web=5
myweb scaled to 3
web scaled to 5
overall progress: 3 out of 3 tasks 
1/3: running   [==================================================>] 
2/3: running   [==================================================>] 
3/3: running   [==================================================>] 
verify: Service converged 
overall progress: 5 out of 5 tasks 
1/5: running   [==================================================>] 
2/5: running   [==================================================>] 
3/5: running   [==================================================>] 
4/5: running   [==================================================>] 
5/5: running   [==================================================>] 
verify: Service converged 
[root@docker-node01 ~]# docker service ls
ID                  NAME                MODE                REPLICAS            IMAGE                                  PORTS
i0j6wvvtfe13        myweb               replicated          3/3                 docker-registry.io/test/nginx:latest   
mbiap412jyug        web                 replicated          5/5                 docker-registry.io/test/nginx:latest   
[root@docker-node01 ~]# docker service ps myweb web
ID                  NAME                IMAGE                                  NODE                DESIRED STATE       CURRENT STATE            ERROR               PORTS
j7w490h2lons        myweb.1             docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node02       Running             Running 12 minutes ago                       
1rt0e7u4senz        web.1               docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node02       Running             Running 21 minutes ago                       
99y8towew77e        myweb.1             docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node03       Shutdown            Shutdown 5 minutes ago                       
en5rk0jf09wu        myweb.2             docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node03       Running             Running 31 seconds ago                       
31ll0zu7udld        web.2               docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node02       Running             Running 21 minutes ago                       
h1hze7h819ca        myweb.3             docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node03       Running             Running 30 seconds ago                       
t3gjvsgtpuql        web.3               docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node02       Running             Running 12 minutes ago                       
l9jtbswl2x22         \_ web.3           docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node03       Shutdown            Shutdown 5 minutes ago                       
od3ti2ixpsgc        web.4               docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node03       Running             Running 31 seconds ago                       
n1vur8wbmkgz        web.5               docker-registry.io/test/nginx:latest   docker-node03       Running             Running 31 seconds ago                       
[root@docker-node01 ~]# 

　　提示:docker service scale 命令用來指定服務的副本數量,從而實現動態伸縮;

　　服務暴露

[root@docker-node01 ~]# docker service ls
ID                  NAME                MODE                REPLICAS            IMAGE                                  PORTS
i0j6wvvtfe13        myweb               replicated          3/3                 docker-registry.io/test/nginx:latest   
mbiap412jyug        web                 replicated          5/5                 docker-registry.io/test/nginx:latest   
[root@docker-node01 ~]# docker service update  --publish-add 80:80 myweb 
myweb
overall progress: 3 out of 3 tasks 
1/3: running   [==================================================>] 
2/3: running   [==================================================>] 
3/3: running   [==================================================>] 
verify: Service converged 
[root@docker-node01 ~]#

　　提示：docker swarm集群中的服務暴露和docker裏面的端口暴露原理是一樣的，都是通過iptables 規則表或LVS規則實現的；

　　提示：我們可以在管理節點上看到對應80端口已經處於監聽狀態，並且在iptables規則表中多了一項訪問本機80端口都DNAT到172.18.0.2的80上了；其實不光是在管理節點，在work節點上相應的iptables規則也都發生了變化；如下

　　提示：從上面的規則來看，我們訪問節點地址的80端口，都會DNAT到172.18.0.2的80；

　　提示：從上面是显示結果看，我們不難得知在docker-node02運行myweb容器的內部地址是10.0.0.7，那為什麼我們訪問172.18.0.2是能夠訪問到容器內部的服務呢？

　　測試：我們在docker-node02追蹤查看nginx容器的訪問日誌，看看到容器的IP地址是那個？

[root@docker-node02 ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                                  COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
2134e1b2c689        docker-registry.io/test/nginx:latest   "/docker-entrypoint.…"   24 minutes ago      Up 24 minutes       80/tcp              nginx.1.ych7y3ugxp6o592pbz5k2i412
[root@docker-node02 ~]# docker logs -f nginx.1.ych7y3ugxp6o592pbz5k2i412 
/docker-entrypoint.sh: /docker-entrypoint.d/ is not empty, will attempt to perform configuration
/docker-entrypoint.sh: Looking for shell scripts in /docker-entrypoint.d/
/docker-entrypoint.sh: Launching /docker-entrypoint.d/10-listen-on-ipv6-by-default.sh
10-listen-on-ipv6-by-default.sh: Getting the checksum of /etc/nginx/conf.d/default.conf
10-listen-on-ipv6-by-default.sh: Enabled listen on IPv6 in /etc/nginx/conf.d/default.conf
/docker-entrypoint.sh: Launching /docker-entrypoint.d/20-envsubst-on-templates.sh
/docker-entrypoint.sh: Configuration complete; ready for start up
10.0.0.3 - - [21/Jun/2020:02:37:11 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "curl/7.29.0" "-"
172.18.0.1 - - [21/Jun/2020:02:38:35 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "curl/7.29.0" "-"
10.0.0.2 - - [21/Jun/2020:02:53:32 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "curl/7.29.0" "-"
10.0.0.2 - - [21/Jun/2020:02:53:58 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "curl/7.29.0" "-"
^C
[root@docker-node02 ~]# 

　　提示：我們在管理節點上訪問172.18.0.2在node2節點上看到的日誌是10.0.0.2的ip訪問到nginx服務；這是為什麼呢？其實原因就是在每個節點上都有一個ingress-sbox容器，該容器的地址就10.0.0.2；不同節點上的ingress-sbox的地址都不同，所以我們訪問不同節點地址，在nginx上看到地址也就不同；如下圖所示

　　提示：訪問不同的節點地址，在nginx日誌上記錄的IP各不相同

　　提示：從上面的截圖可以了解到每個節點的ingress-sbox容器的地址各不相同，但他們都把網關指向10.0.0.1，這意味着各個節點容器通信就可以基於這個網關來進行，從而實現了swarm集群上的容器間通信能夠基於ingress網絡進行；現在還有一個問題就是172.18.0.0/18的網絡是怎麼和10.0.0.0/24的網絡通信的？

　　提示：從上面的截圖可以看到，在管理節點上有兩個網絡名稱空間，一個id為0，而id為0的網絡名稱空間中有veth0和vxlan0這兩個網卡；而veth0和vxlan0都是橋接到br0上的，br0的地址就是10.0.0.1/24；vxlan的vlan id為4096；結合上面nginx的日誌，不難想到

我們訪問管理節點上的80，通過iptables規則把流量轉發給docker-gwbridge網絡上；現在我們還不清楚docker-gwbridge網絡上那個名稱空間的網絡，但是我們清楚知道在容器內部有兩張網卡，一張是eth0，一張是eth1,而eth1就是橋接到docker-gwbridge網絡上，這也就意味着容docker-gwbridge網絡的名稱空間和容器內部的eth1網絡名稱空間相同；

　　提示：從上面的截圖看，1-u5mwgfq7rb這個名稱的網絡名稱空間有三張網卡，分別是eth0,eth1和vxlan0，它們都是橋接在br0這個網卡上；而上面管理節點也在1-u5mwgfq7rb這個網絡名稱空間，並且它們中的vxlan0的vlan id都是4096，這意味着管理節點上的vxlan0可以同node2上的vxlan0直接通信（相同網絡名稱空間中的相同VLAN id是可以直接通信的），而vxlan0又是直接橋接到br0這塊網卡，所以我們在nginx日誌中能夠看到ingress-sbox容器的地址在訪問nginx；這其中的原因是ingress-sbox的網關就是br0；其實node3也是相同邏輯，不同節點上的容器間通信都是走vxlan0，與外部通信走eth1—->然後通過SNAT走docker-gwbridge—->物理網卡出去；

　　提示：一個容器上有兩個網絡，一個是eth0 ingress網絡，一個是eth1屬於docker-gwbridge網絡，兩者都屬於同一容器中的網絡名稱空間，所以我們訪問172.18.0.2就會通過ingress-sbox容器把源地址更改為docker-gwbridge上的ingress-sbox的地址，從而我們在看nginx日誌，就會看到10.0.0.2的地址；ingress-sbox容器作用我們可以理解為做SNAT的作用；

　　測試：訪問管理節點的80服務看看是否能夠訪問到nginx提供的頁面呢？

[root@docker-node02 ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                                  COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
b829991d6966        docker-registry.io/test/nginx:latest   "/docker-entrypoint.…"   About an hour ago   Up About an hour    80/tcp              myweb.1.ilhkslrlnreyo6xx5j2h9isjb
8c2965fbdc27        docker-registry.io/test/nginx:latest   "/docker-entrypoint.…"   2 hours ago         Up 2 hours          80/tcp              web.2.pthe8da2n45i06oee4n7h4krd
b019d663e48e        docker-registry.io/test/nginx:latest   "/docker-entrypoint.…"   2 hours ago         Up 2 hours          80/tcp              web.3.w26gqpoyysgplm7qwhjbgisiv
a7c1afd76f1f        docker-registry.io/test/nginx:latest   "/docker-entrypoint.…"   2 hours ago         Up 2 hours          80/tcp              web.1.ho0d7u3wensl0kah0ioz1lpk5
[root@docker-node02 ~]# docker exec -it myweb.1.ilhkslrlnreyo6xx5j2h9isjb  bash
root@b829991d6966:/# cd /usr/share/nginx/html/
root@b829991d6966:/usr/share/nginx/html# ls
50x.html  index.html
root@b829991d6966:/usr/share/nginx/html# echo "this is docker-node02 index page" >index.html
root@b829991d6966:/usr/share/nginx/html# cat index.html
this is docker-node02 index page
root@b829991d6966:/usr/share/nginx/html# 

　　提示：以上是在docker-node02節點上對運行的nginx容器的主頁進行了修改，接下我們訪問管理節點的80端口，看看是否能夠訪問得到work節點上的容器，它們會有什麼效果？是輪詢？還是一直訪問一個容器？

　　提示：可以看到我們訪問管理節點的80端口，會輪詢的訪問到work節點上的容器；用瀏覽器測試可能存在緩存的問題，我們可以用curl命令測試比較準確；如下

[root@docker-node03 ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                                  COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
f43fdb9ec7fc        docker-registry.io/test/nginx:latest   "/docker-entrypoint.…"   2 hours ago         Up 2 hours          80/tcp              myweb.3.pgdjutofb5thlk02aj7387oj0
4470785f3d00        docker-registry.io/test/nginx:latest   "/docker-entrypoint.…"   2 hours ago         Up 2 hours          80/tcp              myweb.2.uwxbe182qzq00qgfc7odcmx87
7493dcac95ba        docker-registry.io/test/nginx:latest   "/docker-entrypoint.…"   2 hours ago         Up 2 hours          80/tcp              web.4.rix50fhlmg6m9txw9urk66gvw
118880d300f4        docker-registry.io/test/nginx:latest   "/docker-entrypoint.…"   2 hours ago         Up 2 hours          80/tcp              web.5.vo7c7vjgpf92b0ryelb7eque0
[root@docker-node03 ~]# docker exec -it myweb.2.uwxbe182qzq00qgfc7odcmx87 bash
root@4470785f3d00:/# cd /usr/share/nginx/html/
root@4470785f3d00:/usr/share/nginx/html# echo "this is myweb.2 index page" > index.html 
root@4470785f3d00:/usr/share/nginx/html# cat index.html
this is myweb.2 index page
root@4470785f3d00:/usr/share/nginx/html# exit
exit
[root@docker-node03 ~]# docker exec -it myweb.3.pgdjutofb5thlk02aj7387oj0 bash
root@f43fdb9ec7fc:/# cd /usr/share/nginx/html/
root@f43fdb9ec7fc:/usr/share/nginx/html# echo "this is myweb.3 index page" >index.html 
root@f43fdb9ec7fc:/usr/share/nginx/html# cat index.html
this is myweb.3 index page
root@f43fdb9ec7fc:/usr/share/nginx/html# exit
exit
[root@docker-node03 ~]# 

　　提示：為了訪問方便看得出效果，我們把myweb.2和myweb.3的主頁都更改了內容

[root@docker-node01 ~]# for i in {1..10} ; do curl 192.168.0.41; done
this is myweb.3 index page
this is docker-node02 index page
this is myweb.2 index page
this is myweb.3 index page
this is docker-node02 index page
this is myweb.2 index page
this is myweb.3 index page
this is docker-node02 index page
this is myweb.2 index page
this is myweb.3 index page
[root@docker-node01 ~]# 

　　提示：通過上面的測試，我們在使用–publish-add 暴露服務時，就相當於在管理節點創建了一個load balance；

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boosting

Boosting 算法的特點在於：將表現一般的弱分類器通過組合變成更好的模型。代表自然就是我們的隨即森林了。

GBDT和Adaboost是boost算法中比較常見的兩種，這裏主要講解Adaboost。

Adaboost

Adaboost算法的核心就是兩個權重。對於數據有一個權重，權重大的數據計算的損失就大；然後對於每一個弱分類器有一個權重，這個權重就是每一個弱分類器最終投票的比重。

【先給出Adaboost關鍵的公式】：
\(\alpha_1=\frac{1}{2}ln(\frac{1-\epsilon_1}{\epsilon_1})\) 分類器的投票權重
\(W_i=W_ie^{-\alpha_i y_i \hat{h}(x_i)}\) 更新樣本的權重

【隨即森林中最終投票每一個弱分類器的比重相同】

大概流程就是，現在有一個數據集，然後每個數據的比重都相同，然後訓練了好幾個不同的弱分類器。

1. 挑選錯誤率最低的弱分類器，然後通過【某種算法】得到這個弱分類器最終投票的比重，然後通過【某種算法】更新每一個數據的比重；
2. 因為每一個數據的比重更新了，所以再選擇一個錯誤率最低的弱分類器，然後通過【某種算法】得到這個弱分類器最終投票的比重，然後通過【某種算法】更新每一個數據的比重；
3. 重複這個過程。

算法的流程：

這裏給一個具體計算的例子：
假設這裡有10個數據：

加號和減號分別代表不同的類別。然後每個類別有5個樣本。

下面會給出3個弱分類器：

這三個分類器分別是\(h_1(x),h_2(x),h_3(x)\)
圖中畫圈的數據就是分類錯誤的數據。可以發現每個弱分類器都分錯了3個。下面開始Adaboost的算法。

先計算三個弱分類器的錯誤率，因為一開始每個樣本的權重都是0.1，每個分類器又都錯了3個樣本，所以錯誤率都是0.3。這裏就隨機選取第一個分類器作為錯誤率最低的那個好了。
我們這裏通過第一個【某種算法】計算第一個弱分類器在最終的投票權重：
\(\alpha_1=\frac{1}{2}ln(\frac{1-\epsilon_1}{\epsilon_1})=0.5*ln(\frac{0.7}{0.3})=0.4236\)

然後通過這個\(\alpha_1=0.4236\)來更新每一個樣本的權重。這也就是上面提到的第二個【某種算法】：
\(W(i)=W(i)*e^{-\alpha y_i \hat {h}(x_i)}\)

這啥意思的，現在假設第一個樣本+1，這個樣本的權重是0.1（更新前），然後這個樣本在第一個分類器中是非類正確的，所以\(y_i \hat{h}(x_i)=1\),所以這個樣本更新后的權重就是\(0.1e^{-0.4236}=0.0655\)

當然，對於+3這個樣本，第一個分類器就分類錯誤，所以\(y_i \hat{h}(x_i)=-1\)，所以呢這個樣本更新后的權重就是：\(0.1e^{0.4236}=0.1527\)

下面經過第一個分類器之後的樣本的權重：

然後再計算每一個分類器的基於更新之後樣本權重的錯誤率：

這一次選的是第二個分類器，然後計算它的\(\alpha_2\),然後再更新每一個樣本的權重值：

然後是再尋找錯誤率最低的分類器：

到這一步的時候，我們已經有了\(\alpha_1,\alpha_2,\alpha_3\),所以我們的adaboost已經得到了所有分類器的投票權重，所以最終的模型投票公式就是：

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前言：實際項目中經常遇到消息消費失敗了，要進行消息的重發。比如支付消息消費失敗后，要分不同時間段進行N次的消息重發提醒。

本文模擬場景

1. 當金額少於100時，消息消費成功
2. 當金額大於100，小於200時，會進行3次重發，第一次1秒；第二次2秒；第三次3秒。
3. 當金額大於200時，消息消費失敗，會進行5次重發，第一次1秒；第二次2秒；第三次3秒；第四次4秒；第五次5秒。重試五次后，消息自動進入死信隊列，在死信隊列存活60秒后消失。

代碼實例

特別注意代碼與配置文件中的註釋，各個使用說明都已經詳細寫在配置文件中

pom包引入

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.1.12.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.cloudstream</groupId>
    <artifactId>demo</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>demo</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>

    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
        <spring-cloud.version>Greenwich.SR5</spring-cloud.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!-- ①關鍵配置：引入stream-rabbit 依賴-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <!-- ②關鍵配置：由於stream是基於spring-cloud的，所以這裏要引入 -->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
                <version>${spring-cloud.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

    <repositories>
        <repository>
            <id>spring-snapshots</id>
            <name>Spring Snapshots</name>
            <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
            <snapshots>
                <enabled>true</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
        <repository>
            <id>spring-milestones</id>
            <name>Spring Milestones</name>
            <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
        </repository>
    </repositories>

</project>

配置application.yml文件

注意各個配置的縮進格式，別搞錯了

server:
  port: 8081
spring:
  application:
    name: stream-demo
  #rabbitmq連接配置
  rabbitmq:
    host: 127.0.0.1
    port: 5672
    username: admin
    password: 123456
  cloud:
    stream:
      bindings:
        #消息生產者，與DelayDemoTopic接口中的DELAY_DEMO_PRODUCER變量值一致
        delay-demo-producer:
          #①定義交換機名
          destination: demo-delay-queue
        #消息消費者，與DelayDemoTopic接口中的DELAY_DEMO_CONSUMER變量值一致
        delay-demo-consumer:
          #定義交換機名，與①一致，就可以使發送和消費都指向一個隊列
          destination: demo-delay-queue
          #分組，這個配置可以開啟消息持久化、可以解決在集群環境下重複消費的問題。
          #比如A、B兩台服務器集群，如果沒有這個配置，則A、B都能收到同樣的消息，如果有該配置則只有其中一台會收到消息
          group: delay-consumer-group
          consumer:
            #最大重試次數，默認為3。不使用默認的，這裏定義為1，由我們程序控制發送時間和次數
            maxAttempts: 1
      rabbit:
        bindings:
          #消息生產者，與DelayDemoTopic接口中的DELAY_DEMO_PRODUCER變量值一致
          delay-demo-producer:
            producer:
              #②申明為延遲隊列
              delayedExchange: true
          #消息消費者，與DelayDemoTopic接口中的DELAY_DEMO_CONSUMER變量值一致
          delay-demo-consumer:
            consumer:
              #申明為延遲隊列，與②的配置的成對出現的
              delayedExchange: true
              #開啟死信隊列
              autoBindDlq: true
              #死信隊列中消息的存活時間
              dlqTtl: 60000

定義隊列通道

1. 定義通道

/**
 * 定義延遲消息通道
 */
public interface DelayDemoTopic {
    /**
     * 生產者，與yml文件配置對應
     */
    String DELAY_DEMO_PRODUCER = "delay-demo-producer";
    /**
     * 消費者，與yml文件配置對應
     */
    String DELAY_DEMO_CONSUMER = "delay-demo-consumer";

    /**
     * 定義消息消費者，在@StreamListener監聽消息的時候用到
     * @return
     */
    @Input(DELAY_DEMO_CONSUMER)
    SubscribableChannel delayDemoConsumer();

    /**
     * 定義消息發送者，在發送消息的時候用到
     * @return
     */
    @Output(DELAY_DEMO_PRODUCER)
    MessageChannel delayDemoProducer();
}

1. 綁定通道

/**
 * 配置消息的binding
 *
 */
@EnableBinding(value = {DelayDemoTopic.class})
@Component
public class MessageConfig {

}

消息發送模擬

/**
 * 發送消息
 */
@RestController
public class SendMessageController {
    @Autowired
    DelayDemoTopic delayDemoTopic;

    @GetMapping("send")
    public Boolean sendMessage(BigDecimal money) throws JsonProcessingException {

        Message<BigDecimal> message = MessageBuilder.withPayload(money)
                //設置消息的延遲時間，首次發送，不設置延遲時間，直接發送
                .setHeader(DelayConstant.X_DELAY_HEADER,0)
                //設置消息已經重試的次數，首次發送，設置為0
                .setHeader(DelayConstant.X_RETRIES_HEADER,0)
                .build();
        return delayDemoTopic.delayDemoProducer().send(message);
    }
}

消息監聽處理

@Component
@Slf4j
public class DelayDemoTopicListener {
    @Autowired
    DelayDemoTopic delayDemoTopic;

    /**
     * 監聽延遲消息通道中的消息
     * @param message
     */
    @StreamListener(value = DelayDemoTopic.DELAY_DEMO_CONSUMER)
    public void listener(Message<BigDecimal> message) {
        //獲取重試次數
        int retries = (int)message.getHeaders().get(DelayConstant.X_RETRIES_HEADER);
        //獲取消息內容
        BigDecimal money = message.getPayload();
        try {
            String now = DateUtils.formatDate(new Date(),"yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
            //模擬：如果金額大於200，則消息無法消費成功；金額如果大於100，則重試3次；如果金額小於100，直接消費成功
            if (money.compareTo(new BigDecimal(200)) == 1){
                throw new RuntimeException(now+":金額超出200，無法交易。");
            }else if (money.compareTo(new BigDecimal(100)) == 1 && retries <= 3) {
                if (retries == 0) {
                    throw new RuntimeException(now+":金額超出100，消費失敗，將進入重試。");
                }else {
                    throw new RuntimeException(now+":金額超出100，當前第" + retries + "次重試。");
                }
            }else {
                log.info("消息消費成功！");
            }
        }catch (Exception e) {
            log.error(e.getMessage());
            if (retries < DelayConstant.X_RETRIES_TOTAL){
                //將消息重新塞入隊列
                MessageBuilder<BigDecimal> messageBuilder = MessageBuilder.fromMessage(message)
                        //設置消息的延遲時間
                        .setHeader(DelayConstant.X_DELAY_HEADER,DelayConstant.ruleMap.get(retries + 1))
                        //設置消息已經重試的次數
                        .setHeader(DelayConstant.X_RETRIES_HEADER,retries + 1);
                Message<BigDecimal> reMessage = messageBuilder.build();
                //將消息重新發送到延遲隊列中
                delayDemoTopic.delayDemoProducer().send(reMessage);
            }else {
                //超過重試次數，做相關處理（比如保存數據庫等操作），如果拋出異常，則會自動進入死信隊列
                throw new RuntimeException("超過最大重試次數：" + DelayConstant.X_RETRIES_TOTAL);
            }
        }
    }
}

規則定義

目前寫在一個常量類里，實際項目中，通常會配置在配置文件中

public class DelayConstant {
    /**
     * 定義當前重試次數
     */
    public static final String X_RETRIES_HEADER = "x-retries";
    /**
     * 定義延遲消息，固定值，該配置放到消息的header中，會開啟延遲隊列
     */
    public static final String X_DELAY_HEADER = "x-delay";

    /**
     * 定義最多重試次數
     */
    public static final Integer X_RETRIES_TOTAL = 5;

    /**
     * 定義重試規則，毫秒為單位
     */
    public static final Map<Integer,Integer> ruleMap = new HashMap(){{
        put(1,1000);
        put(2,2000);
        put(3,3000);
        put(4,4000);
        put(5,5000);
    }};
}

測試

經過以上配置和實現就可完成模擬的重發場景。

• 瀏覽器中輸入http://127.0.0.1:8081/send?money=10，可以看到控制台中輸出：

消息消費成功！

• 瀏覽器中輸入http://127.0.0.1:8081/send?money=110，可以看到控制台中輸出：

2020-06-20 10:59:42:金額超出100，消費失敗，將進入重試。
2020-06-20 10:59:43:金額超出100，當前第1次重試。
2020-06-20 10:59:45:金額超出100，當前第2次重試。
2020-06-20 10:59:48:金額超出100，當前第3次重試。
消息消費成功！

• 瀏覽器中輸入http://127.0.0.1:8081/send?money=110，可以看到控制台中輸出：

注意事項

由於本文用到了延遲隊列，需要在rabbitMQ中安裝延遲插件，具體安裝方式，可以查看：延遲隊列安裝參考

源碼獲取

以上示例都可以通過我的GitHub獲取完整的代碼.

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