2016年9月3日参加的SpringOne Platform 2016报告会的会议笔记

1 年 ago

韵, 科

3 minutes

2016年9月3日春季平台2016報告會參加會議記錄

2016/8/1-4 @Las Vegas

整个活动·主题演讲

Pivotal Cloud Foundryのセッションが増えた
参加者2,000人超（昨年の倍）
日本からも約30名が参加（日本人発表者も）

スポンサーの顔ぶれが大幅に変化

Accenture, Google, EMC, Microsoftなど大企業が肩を並べた
NTT Dataもシルバースポンサー

Case Studyが増えた
基調講演

ツールだけでなくソフトウェア開発サイクルを回すCultureが重要（Pivotal Labsの紹介）
Springの歩み

2002 DI/AOP
2007 Annotation Config
2009 Boot/Cloud

Spring 5.0

Reactive対応が目玉
2017 Q1にリリース予定、Java SE9対応は5.1で

Spring 4.xは2019年までサポート

Spring 5.0は来春リリース！クラウドネイティブ開発、マイクロサービス化など最新技術・事例にあふれた4日間

春天的核心

使用Spring Framework 4.3进行现代Java组件设计，《Spring MVC 4 Web Apps》。

Spring Framework的回顾和4.3版本的新功能

コンストラクタインジェクション：フィールドをfinalにしてimmutableにできる
Lazy Injection Point
合成アノテーション

public @interface MyCustomeService{}
上書きしたい属性だけ公開できる

4.3

4系のラストリリース、2019年までサポート、SpringBoot1.4のデフォルト
Core Container

コンストラクタが１つなら@Autowiredは省略可能に
JavaConfigクラスでコンストラクタインジェクションできるように
InjectionPoint like CDI：インジェクション先のメタ情報を取れる
ちなみにlombokだと、@Slf3jでLogger logが定義される

Web Improvements

合成アノテーションの追加、@GetMapping @RequestScope

GET付与でHEADとOPTIONが自動サポート
引数に@RequestAttribute(“param1”) String param1 => servlet APIに依存せずに取れる

响应性

“从命令式到响应式的网络应用程序”，”Reactor 3.0a：Java 8和响应流的JVM基础”

Stream processing, Asynchronus, Non-blocking, Back pressure
処理しきれなくなったらインスタンスを増やす⇒リソースを効率的に活用
Publisher：無限にご飯を出してくる田舎の親戚、Subscriber：帰省した青年

Reactor 2.x：正直言ってクソだった（やろうとしていることが多すぎる、多すぎて分からない）
Reactor 3.0

Publisher

Mono[0|1]とFlux[n]
Reactive Streamsのpublisherの実装
RxJava(Netflix製)はReactive Streams準拠を重視していない（ユーザの多くがAndroid）

Spring 5はReactor Coreに依存している、Springの歴史の中で何かに依存するのははじめて

“面向JVM的轻量级Rx API”

SpringOne Platform 2016 报告会 (JVM的轻量级Rx API)

[元セッション]lite-rx-api-hands-on

Reactive

広義にはnon-blockingでevent-drivenなシステムを形容する言葉
ユースケース：スケール、安定的に動作、キャパシティプランニング容易性
BigData processing、外部サービスに依存するwebapp、データ生成側と利用側の処理速度に非対称性があるシステム、大量のクライアントを捌く必要のあるシステム

Reactive Streams

非同期ストリーム処理の標準仕様
j.u.c.FlowとしてJava9にも組み込まれる予定
Subscriberが受け取るデータの個数を、自身でコントロール可能（backpressure）
Publisher, Subscriber, Subscription, Processor
Component A -> T1 -> Processor -> T2 -> Component B

Reactive API Library

RxJava 2.0
Akka-Stream
Reactor Core

Reactor

リソースの効率性に強くフォーカス
debug, logging, testを容易に行える

Mono

1個（または0個）の値を放出するPublisher
subscribeにcallableを渡すと裏側でsubscriptionを生成してフローが流れる

Flux

複数の値をemitするPublisher

Scheduller

publish/subscribeを行うスレッドのスレッドプールのfactory
single(), parallel(), elastic()

RxJavaとの相互運用

Rxjava1Adapter

Reactor and Spring 5

Flux/Monoを受け取り、返却可能なController
Flux/Monoを返却可能なHttpClient実装
Spring Initializrで手軽に試すことができる：Reactive Web(Spring Bootは1.4.1 SNAPSHOTを選ぶこと)

Reactor API Hands-on

銀の弾丸ではない

安定的な動作、予測可能なキャパシティと引き換えに、オーバーヘッドはある

例：データベースのquery数は増える

非同期処理特有の複雑さ、デバッグのしづらさはある

设计、实施和使用响应式API

実用経験に基づいたReactive APIの設計、実装、使用法を紹介

https://github.com/cloudfoundry/cf-java-client

戻り値をvoidにしてはいけない

subscribeするまではただの「設計書」にすぎない
作った設計書を戻り値として返してやる必要がある
Mono delete(String id)

Functional Styleの推奨

副作用のない、単純で小さなメソッドをつくり、組み合わせて大きな処理を行う
組み合わせの道具：高階関数（関数を引数に取る、map/flatmapなど）
メソッド参照による組み立て（複数引数を取る関数には、補助関数とtupleで）
Pointfree Styleの推奨
f = (+1)

条件分岐

エラーによる条件分岐（otherwise）
Emptyによる条件分岐（defaultWithEmptyなど）
値による条件分岐は、if文を使って命令的に書けばよい（Mono/Fluxのメソッドでは直観的に理解しづらくなる）

テスト辛い問題

非同期処理なので、仕事を頼んだ時点で、メインスレッドは終了してしまう
他のスレッドの終了を待つ：java.util.concurrent.CountDownLatch
TestSubscriber⇒同期させるためのコードを自分で書かなくてよくなる

Reactorでは準備中、3.0.0.RELEASEでは除かれた、Clound Foundry Java Clientでは独自に実装したものを利用

追溯

如何正确归咎于导致延迟的事物：介绍分布式追踪和Zipkin技术，使用Spring Cloud和Zipkin实施微服务追踪，让我们来可视化您的Spring Boot应用程序。

[SpringOne2016] 使用 Sleuth 和 Zipkin 进行分布式跟踪。

どこで問題が起きたか、どこがボトルネックか

問題発生個所をログから調べる

リクエストに対してIDを発行してそれを共有
Spring Clound Sleuth
リクエスト全体：Trace、個別リクエスト：Span
HTTP/AMQPヘッダにIDを埋める、受け取ってThreadLocalに入れる、次に渡す・・・の繰り返し

サービスの構造を可視化する

Sleuthで集めた情報を使って、遅いところを探したりサービスの関連を見たい
Zipkin

Find Trace
Dependencies（サービスの関連が可視化される）

sleuthとzipkinの始め方

Spring Initializrで”sleuth” and “zipkin”を探す
zipkin側が落ちていた場合でも漏れなくtraceするには、間にRabbitMQ（かKafka）を挟む

Netflix VIZCERAL

春天云数据流

“云中的数据微服务” de

云中的数据微服务

stream1 = http | cassandra
課題：scale up / down、upgrade

Refactoring to MSA

コンテナに組み込まれた複数モジュールから、単体で実行されるスタンドアロンアプリへ
独自ランタイムからプラットフォーム委任へ

Spring Cloud Stream

Spring Boot based event-driven microservice framework
kafka inspired
Message Brokerと会話できる
XD-Containerはなくなり、RuntimeはClound Foundryなどに任せる

Spring Cloud Task

Spring Batchとの親和性が高い

Spring 5推出了新的功能性Web API。

Spark, Ratpack, vert.x

Lambda-oriented HTTP routing & processing

org.springframework.web.reactive.function
https://github.com/making/demo-lambda-routing
No Reflection. Lightweight & Fast, DI Container is not necesary
will be in Spring 5.0.0.M2 (Sep 15th)

微服务

“消费者驱动的合约与您的微服务架构” de yǔ de

ConsumerがProducerに期待する機能をContractとして共有し、Producerの全Consumerに対する責務をまとめたもの
ProducerとCounsumer間で合意したAPIの利用方法
アーキテクチャレベルのTDD
spring cloud contract

consumer側でcontractを作成（Consumer Driven）してAPIの変更を促す

groovy DSL -> jsonにしてwiremockでstub化してテストを通す（spring cloud contract wiremock）
producerに対してcontractのPRを出す -> producer側はPRを受け入れるとテストコードが自動生成される

“通过聚合形式开发微服务”

[SpringOne2016] 使用聚合开发微服务
[元会议]使用聚合开发微服务

2 phase commitはこの先生き残る選択肢ではない

１回のマイクロサービスコール = トランザクション範囲 = NoSQLトランザクションにしていく
Event drivenを用いた結果整合性

データ更新／イベント発行 ⇒ event sourcing（DBを更新するのではなくイベントを発行する）
履歴の積み重ね ⇒ 順番は関係なく結果整合性ベースで考える
どう集約するかはポリシー次第、ショッピングカードであれば最終的な状態をユーザに確認させる
ACID性を担保したければRDBMSでロックしてやるしかないが、そのACID性は本当に必要か？
状態を更新しない、状態はイベントの蓄積から判断する（CQRSとも親和性が高い）

春季项目

“Spring Data有什么新变化”

[Spring Data有什么新功能？]

Spring Framework 4.2ベース
query by example

ExampleにEntity例と一致条件（ExampleMatcher）を渡す
repo.findAll(Example)

Open Projection

findAllProjectedBy()

Spring Data 2.0

Spring Framework 5.0 / JDK 8ベース
reactive（Mongo DB, Redis, Couchbase）

「关于Spring Security 4.1及其后续的发展」

Spring Security 4.1 的新功能

withHttpOnlyFalse()をつけるとJSから取得可能
デフォルトでXSRF-TOKENに格納される

Contents Security Policy

許可するリソース取得元を定義

@AuthenticationPrinciple

Controllerの引数で取得できるようになった

Path Variable in Web Security Expressions
mvcMatcher

AntMatcherだと、末尾に”/”を負荷するとアクセスできてしまう

案例研究

Microscerviecesは目的にするものではなく、大きいアプリケーションを徐々に分割していった結果

2016年的春天

http://springday2016.springframework.jp/