적용 사례: go-micro를 사용하여 마이크로서비스 추천 시스템 구축
인터넷 애플리케이션의 인기로 인해 마이크로서비스 아키텍처는 인기 있는 아키텍처 방법이 되었습니다. 그 중 마이크로서비스 아키텍처의 핵심은 애플리케이션을 여러 서비스로 분할하고 RPC를 통해 통신하여 느슨하게 결합된 서비스 아키텍처를 구현하는 것입니다. 이번 글에서는 go-micro를 활용하여 실제 사례를 기반으로 마이크로서비스 추천 시스템을 구축하는 방법을 소개하겠습니다.
1. 마이크로서비스 추천 시스템이란?
마이크로서비스 추천 시스템은 추천 시스템의 다양한 모듈(예: 기능 엔지니어링, 분류자, 분류기 등)을 서로 다른 방식으로 분리합니다. 서비스는 RPC를 통해 통신하여 효율적이고 확장 가능하며 유지 관리가 쉬운 추천 시스템을 구현합니다. 마이크로서비스 추천 시스템은 전자상거래, 음악, 동영상 등 다양한 수직 분야의 추천 시나리오에 적용될 수 있습니다.
2. go-micro를 사용하여 마이크로서비스 추천 시스템을 구현하는 방법
go-micro는 Go 언어 기반의 마이크로서비스 프레임워크로, 서비스 등록 및 검색, 로드 밸런싱, RPC 통신 등의 공통 기능을 제공합니다. 마이크로서비스 아키텍처를 구축하는 데 매우 적합합니다. 다음으로 go-micro를 사용하여 마이크로서비스 추천 시스템을 구현하는 방법을 소개하겠습니다.
- go-micro 설치
먼저 go-micro 프레임워크를 로컬에 설치해야 하며 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.
go get github.com/micro/go-micro/v2
- Create a service
마이크로서비스 아이디어에 따라 아키텍처를 개선하려면 추천 시스템을 전환해야 합니다. 그 안에 있는 다양한 모듈은 다양한 서비스로 분할됩니다. 여기서는 특성 엔지니어링 서비스를 구현하기 위한 예로 특성 엔지니어링을 사용합니다.
먼저 로컬에서 feature_engineering이라는 go 모듈을 만듭니다.
mkdir -p feature_engineering cd feature_engineering go mod init feature_engineering
그런 다음 기능 엔지니어링 관련 기능을 구현하는 서비스를 만듭니다. 여기서는 "사용자 기록 행동에서 기능 추출"을 예로 들어 다음 코드를 구현합니다.
package main import ( "context" "github.com/micro/go-micro/v2" pb "github.com/username/recommender/protos" "log" ) type FeatureEngineeringService struct{} func (s *FeatureEngineeringService) ExtractFeatures(ctx context.Context, req *pb.ExtractFeaturesRequest, rsp *pb.ExtractFeaturesResponse) error { log.Printf("Extracting features for user %d", req.UserId) rsp.Features = []float32{0.1, 0.2, 0.3} return nil } func main() { // Create service service := micro.NewService( micro.Name("go.micro.service.feature_engineering"), ) // Initialise service service.Init() // Register handler pb.RegisterFeatureEngineeringHandler(service.Server(), new(FeatureEngineeringService)) // Run the server if err := service.Run(); err != nil { log.Fatal(err) } }
이 서비스에서는 ExtractFeatures라는 RPC 메서드를 구현하여 클라이언트로부터 요청을 수신하고 지정된 사용자의 행동 특성을 추출합니다. 클라이언트에게 반환되었습니다.
- 등록 서비스
다양한 시스템에 다양한 모듈의 서비스를 배포하려면 서비스 등록 및 검색을 구현해야 합니다. go-micro에서는 etcd나 consal과 같은 등록 센터를 이용하여 서비스 등록 및 검색을 구현할 수 있습니다. 여기서는 etcd를 레지스트리로 사용합니다.
다음 명령을 사용하여 etcd를 시작할 수 있습니다.
docker run -p 2379:2379 -p 2380:2380 --name etcd -v /tmp/etcd:/etcd-data etcd:latest /usr/local/bin/etcd --name my-etcd-1 --data-dir /etcd-data --advertise-client-urls http://0.0.0.0:2379 --listen-client-urls http://0.0.0.0:2379 --initial-advertise-peer-urls http://0.0.0.0:2380 --listen-peer-urls http://0.0.0.0:2380 --initial-cluster my-etcd-1=http://0.0.0.0:2380
시작한 후 http://localhost:2379/v2/keys/에 접속하여 etcd가 정상적으로 실행되고 있는지 확인할 수 있습니다.
그런 다음 서비스에 등록해야 합니다. service.Init() 뒤에 다음 코드를 추가하면 됩니다.
import ( "github.com/micro/go-micro/v2/registry" "github.com/micro/go-plugins/registry/etcdv3/v2" ) // Create new registry etcdRegistry := etcdv3.NewRegistry( registry.Addrs("127.0.0.1:2379"), ) // Register service if err := etcdRegistry.Register(service.Options().Service); err != nil { log.Fatal(err) }
이 코드는 etcd를 등록 센터로 사용하고 서비스를 etcd에 등록합니다.
- 통화 서비스
다른 서비스에서는 go-micro에서 제공하는 클라이언트를 사용하여 RPC 호출을 할 수 있습니다. 다음은 기능 엔지니어링 서비스를 호출하는 코드 예제입니다.
package main import ( "context" "fmt" "github.com/micro/go-micro/v2" "github.com/micro/go-micro/v2/registry" "github.com/micro/go-plugins/registry/etcdv3/v2" pb "github.com/username/recommender/protos" ) func main() { // Create new registry etcdRegistry := etcdv3.NewRegistry( registry.Addrs("127.0.0.1:2379"), ) // Create new service service := micro.NewService( micro.Registry(etcdRegistry), ) // Initialise service service.Init() // Call feature engineering service featureEngineeringClient := pb.NewFeatureEngineeringService("go.micro.service.feature_engineering", service.Client()) rsp, err := featureEngineeringClient.ExtractFeatures(context.TODO(), &pb.ExtractFeaturesRequest{UserId: 1}) if err != nil { fmt.Println(err) } fmt.Printf("Features: %v", rsp.Features) }
이 코드는 etcd를 등록 센터로 사용하고 go-micro에서 제공하는 클라이언트를 통해 기능 엔지니어링 서비스를 위한 클라이언트를 생성합니다. 그런 다음 ExtractFeatures 메서드를 호출하고 반환 결과를 인쇄합니다. 전달된 go.micro.service.feature_engineering 매개변수는 기능 엔지니어링 서비스의 이름이며, etcdctl get /micro/config 명령을 실행하여 볼 수 있습니다.
- 패키징 및 배포
마지막으로 다양한 서비스를 패키징하여 다양한 시스템에 배포해야 합니다. Docker를 사용하여 Kubernetes를 통해 패키징 및 배포하거나 각 시스템에서 서비스를 수동으로 시작할 수 있습니다.
3. 요약
이 기사를 통해 마이크로서비스 아키텍처의 장점과 go-micro를 사용하여 효율적이고 확장 가능하며 유지 관리가 쉬운 마이크로서비스 추천 시스템을 구축하는 방법을 이해할 수 있습니다. 물론 go-micro는 수많은 마이크로서비스 프레임워크 중 하나일 뿐이며 독자는 자신의 필요에 따라 개발에 적합한 프레임워크를 선택할 수 있습니다. 간단히 말해서, 마이크로서비스 아키텍처는 인터넷 애플리케이션 개발의 주류 방법이 되었으며 의심할 여지 없이 앞으로 더욱 대중화될 것입니다.
위 내용은 적용 사례: go-micro를 사용하여 마이크로서비스 추천 시스템 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP 프레임워크와 마이크로서비스 결합의 이점: 확장성: 애플리케이션을 쉽게 확장하고, 새로운 기능을 추가하거나 더 많은 로드를 처리합니다. 유연성: 마이크로서비스는 독립적으로 배포 및 유지 관리되므로 변경 및 업데이트가 더 쉬워집니다. 고가용성: 하나의 마이크로서비스 장애가 다른 부분에 영향을 주지 않아 더 높은 가용성을 보장합니다. 실제 사례: Laravel 및 Kubernetes를 사용하여 마이크로서비스 배포 단계: Laravel 프로젝트를 생성합니다. 마이크로서비스 컨트롤러를 정의합니다. Dockerfile을 만듭니다. Kubernetes 매니페스트를 만듭니다. 마이크로서비스를 배포합니다. 마이크로서비스를 테스트합니다.

Java 프레임워크는 마이크로서비스의 수평 확장을 지원합니다. 구체적인 방법은 다음과 같습니다. Spring Cloud는 서버 측 및 클라이언트 측 로드 밸런싱을 위한 리본 및 Feign을 제공합니다. NetflixOSS는 서비스 검색, 로드 밸런싱 및 장애 조치를 구현하기 위해 Eureka 및 Zuul을 제공합니다. Kubernetes는 자동 크기 조정, 상태 확인, 자동 재시작을 통해 수평적 크기 조정을 단순화합니다.

Golang 마이크로서비스 프레임워크를 사용하여 분산 시스템 생성: Golang 설치, 마이크로서비스 프레임워크(예: Gin) 선택, Gin 마이크로서비스 생성, 마이크로서비스 배포를 위한 엔드포인트 추가, 애플리케이션 구축 및 실행, 주문 및 재고 마이크로서비스 생성, 엔드포인트를 사용하여 주문 및 재고 처리 Kafka와 같은 메시징 시스템을 사용하여 마이크로서비스 연결 sarama 라이브러리를 사용하여 주문 정보 생성 및 소비

Java 프레임워크의 마이크로서비스 아키텍처 모니터링 및 경고 마이크로서비스 아키텍처에서 모니터링 및 경고는 시스템 상태와 안정적인 운영을 보장하는 데 매우 중요합니다. 이 기사에서는 Java 프레임워크를 사용하여 마이크로서비스 아키텍처의 모니터링 및 경보를 구현하는 방법을 소개합니다. 실제 사례: SpringBoot+Prometheus+Alertmanager1을 사용합니다. Prometheus@ConfigurationpublicclassPrometheusConfig{@BeanpublicSpringBootMetricsCollectorspringBootMetric을 통합합니다.

Java 프레임워크를 사용하여 마이크로서비스 아키텍처를 구축하려면 다음과 같은 과제가 필요합니다. 서비스 간 통신: REST API, HTTP, gRPC 또는 메시지 대기열과 같은 적절한 통신 메커니즘을 선택합니다. 분산 데이터 관리: 데이터 일관성을 유지하고 분산 트랜잭션을 방지합니다. 서비스 검색 및 등록: SpringCloudEureka 또는 HashiCorpConsul과 같은 메커니즘을 통합합니다. 구성 관리: SpringCloudConfigServer 또는 HashiCorpVault를 사용하여 구성을 중앙에서 관리합니다. 모니터링 및 관찰 가능성: 표시기 모니터링을 위해 Prometheus와 Grafana를 통합하고 SpringBootActuator를 사용하여 작동 표시기를 제공합니다.

PHP 마이크로서비스 아키텍처에서는 데이터 일관성과 트랜잭션 관리가 중요합니다. PHP 프레임워크는 이러한 요구 사항을 구현하는 메커니즘을 제공합니다. Laravel의 DB::transaction과 같은 트랜잭션 클래스를 사용하여 트랜잭션 경계를 정의합니다. Doctrine과 같은 ORM 프레임워크를 사용하여 동시성 오류를 방지하기 위한 lock() 메서드와 같은 원자성 작업을 제공합니다. 분산 트랜잭션의 경우 Saga 또는 2PC와 같은 분산 트랜잭션 관리자를 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어 온라인 상점 시나리오에서는 장바구니에 추가할 때 데이터 일관성을 보장하기 위해 트랜잭션이 사용됩니다. 이러한 메커니즘을 통해 PHP 프레임워크는 트랜잭션과 데이터 일관성을 효과적으로 관리하여 애플리케이션 견고성을 향상시킵니다.

마이크로서비스 아키텍처의 데이터 일관성 보장은 분산 트랜잭션, 최종 일관성 및 업데이트 손실 문제에 직면해 있습니다. 전략에는 다음이 포함됩니다. 1. 분산 트랜잭션 관리, 서비스 간 트랜잭션 조정 2. 메시지 대기열을 통한 독립적 업데이트 및 동기화 허용 3. 동시 업데이트 확인을 위한 낙관적 잠금을 사용하는 데이터 버전 제어.

SpringBoot는 주석 기반 자동 구성을 제공하고 데이터베이스 연결과 같은 일반적인 구성 작업을 처리하는 등 마이크로서비스 아키텍처에서 개발 및 배포를 단순화하는 데 중요한 역할을 합니다. 계약 테스트를 통해 API 계약 검증을 지원하여 서비스 간의 파괴적인 변경을 줄입니다. 프로덕션 환경에서 마이크로서비스 관리를 용이하게 하기 위해 메트릭 수집, 모니터링, 상태 확인 등 프로덕션에 즉시 사용 가능한 기능이 있습니다.
