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Golang 微服务教程(三)

Drummor / 2099人阅读

摘要:本节将学习来统一管理和部署微服务,引入第三个微服务并进行存储数据。到目前为止,要想启动微服务的容器,均在其中的同时设置其环境变量,服务多了以后管理起来十分麻烦。

译文链接:wuYin/blog
原文链接:ewanvalentine.io,翻译已获作者 Ewan Valentine 授权。

本文完整代码:GitHub

在上节中,我们使用 go-micro 重新实现了微服务并进行了 Docker 化,但是每个微服务都要多带带维护自己的 Makefile 未免过于繁琐。本节将学习 docker-compose 来统一管理和部署微服务,引入第三个微服务 user-service 并进行存储数据。

MongoDB 与 Postgres 微服务的数据存储

到目前为止,consignment-cli 要托运的货物数据直接存储在 consignment-service 管理的内存中,当服务重启时这些数据将会丢失。为了便于管理和搜索货物信息,需将其存储到数据库中。

可以为每个独立运行的微服务提供独立的数据库,不过因为管理繁琐少有人这么做。如何为不同的微服务选择合适的数据库,可参考:How to choose a database for your microservices

选择关系型数据库与 NoSQL

如果对存储数据的可靠性、一致性要求不那么高,那 NoSQL 将是很好的选择,因为它能存储的数据格式十分灵活,比如常常将数据存为 JSON 进行处理,在本节中选用性能和生态俱佳的MongoDB

如果要存储的数据本身就比较完整,数据之间关系也有较强关联性的话,可以选用关系型数据库。事先捋一下要存储数据的结构,根据业务看一下是读更多还是写更多?高频查询的复不复杂?… 鉴于本文的较小的数据量与操作,作者选用了 Postgres,读者可自行更换为 MySQL 等。

更多参考:如何选择NoSQL数据库、梳理关系型数据库和NoSQL的使用情景

docker-compose 引入原因

上节把微服务 Docker 化后,使其运行在轻量级、只包含服务必需依赖的容器中。到目前为止,要想启动微服务的容器,均在其 Makefile 中 docker run 的同时设置其环境变量,服务多了以后管理起来十分麻烦。

基本使用

docker-compose 工具能直接用一个 docker-compose.yaml 来编排管理多个容器,同时设置各容器的 metadata 和 run-time 环境(环境变量),文件的 service 配置项来像先前 docker run 命令一样来启动容器。举个例子:

docker 命令管理容器

</>复制代码

  1. $ docker run -p 50052:50051
  2. -e MICRO_SERVER_ADDRESS=:50051
  3. -e MICRO_REGISTRY=mdns
  4. vessel-service

等效于 docker-compose 来管理

</>复制代码

  1. version: "3.1"
  2. vessel-service:
  3. build: ./vessel-service
  4. ports:
  5. - 50052:50051
  6. environment:
  7. MICRO_ADRESS: ":50051"
  8. MICRO_REGISTRY: "mdns"

想加减和配置微服务,直接修改 docker-compose.yaml,是十分方便的。

更多参考:使用 docker-compose 编排容器

编排当前项目的容器

针对当前项目,使用 docker-compose 管理 3 个容器,在项目根目录下新建文件:

</>复制代码

  1. # docker-compose.yaml
  2. # 同样遵循严格的缩进
  3. version: "3.1"
  4. # services 定义容器列表
  5. services:
  6. consignment-cli:
  7. build: ./consignment-cli
  8. environment:
  9. MICRO_REGISTRY: "mdns"
  10. consignment-service:
  11. build: ./consignment-service
  12. ports:
  13. - 50051:50051
  14. environment:
  15. MICRO_ADRESS: ":50051"
  16. MICRO_REGISTRY: "mdns"
  17. DB_HOST: "datastore:27017"
  18. vessel-service:
  19. build: ./vessel-service
  20. ports:
  21. - 50052:50051
  22. environment:
  23. MICRO_ADRESS: ":50051"
  24. MICRO_REGISTRY: "mdns"

首先,我们指定了要使用的 docker-compose 的版本是 3.1,然后使用 services 来列出了三个待管理的容器。

每个微服务都定义了自己容器的名字, build 指定目录下的 Dockerfile 将会用来编译镜像,也可以直接使用 image 选项直接指向已编译好的镜像(后边会用到);其他选项则指定了容器的端口映射规则、环境变量等。

可使用 docker-compose build 来编译生成三个对应的镜像;使用 docker-compose run 来运行指定的容器, docker-compose up -d 可在后台运行;使用 docker stop $(docker ps -aq ) 来停止所有正在运行的容器。

运行效果

使用 docker-compose 的运行效果如下:

Protobuf 与数据库操作 复用及其局限性

到目前为止,我们的两个 protobuf 协议文件,定义了微服务客户端与服务端数据请求、响应的数据结构。由于 protobuf 的规范性,也可将其生成的 struct 作为数据库表 Model 进行数据操作。这种复用有其局限性,比如 protobuf 中数据类型必须与数据库表字段严格一致,二者是高耦合的。很多人并不赞将 protobuf 数据结构作为数据库中的表结构:Do you use Protobufs in place of structs ?

中间层逻辑转换

一般来说,在表结构变化后与 protobuf 不一致,需要在二者之间做一层逻辑转换,处理差异字段:

</>复制代码

  1. func (service *Service) (ctx context.Context, req *proto.User, res *proto.Response) error {
  2. entity := &models.User{
  3. Name: req.Name.
  4. Email: req.Email,
  5. Password: req.Password,
  6. }
  7. err := service.repo.Create(entity)
  8. // 无中间转换层
  9. // err := service.repo.Create(req)
  10. ...
  11. }

这样隔离数据库实体 models 和 proto.* 结构体,似乎很方便。但当 .proto 中定义 message 各种嵌套时,models 也要对应嵌套,比较麻烦。

上边隔不隔离由读者自行决定,就我个人而言,中间用 models 做转换是不太有必要的,protobuf 已足够规范,直接使用即可。

consignment-service 重构

回头看第一个微服务 consignment-service,会发现服务端实现、接口实现等都往 main.go 里边塞,功能跑通了,现在要拆分代码,使项目结构更加清晰,更易维护。

MVC 代码结构

对于熟悉 MVC 开发模式的同学来说,可能会把代码按功能拆分到不同目录中,比如:

</>复制代码

  1. main.go
  2. models/
  3. user.go
  4. handlers/
  5. auth.go
  6. user.go
  7. services/
  8. auth.go
微服务代码结构

不过这种组织方式并不是 Golang 的 style,因为微服务是切割出来独立的,要做到简洁明了。对于大型 Golang 项目,应该如下组织:

</>复制代码

  1. main.go
  2. users/
  3. services/
  4. auth.go
  5. handlers/
  6. auth.go
  7. user.go
  8. users/
  9. user.go
  10. containers/
  11. services/
  12. manage.go
  13. models/
  14. container.go

这种组织方式叫类别(domain)驱动,而不是 MVC 的功能驱动。

consignment-service 的重构

由于微服务的简洁性,我们会把该服务相关的代码全放到一个文件夹下,同时为每个文件起一个合适的名字。

在 consignmet-service/ 下创建三个文件:handler.go、datastore.go 和 repository.go

</>复制代码

  1. consignmet-service/
  2. ├── Dockerfile
  3. ├── Makefile
  4. ├── datastore.go # 创建与 MongoDB 的主会话
  5. ├── handler.go # 实现微服务的服务端,处理业务逻辑
  6. ├── main.go # 注册并启动服务
  7. ├── proto
  8. └── repository.go # 实现数据库的基本 CURD 操作
负责连接 MongoDB 的 datastore.go

</>复制代码

  1. package main
  2. import "gopkg.in/mgo.v2"
  3. // 创建与 MongoDB 交互的主回话
  4. func CreateSession(host string) (*mgo.Session, error) {
  5. s, err := mgo.Dial(host)
  6. if err != nil {
  7. return nil, err
  8. }
  9. s.SetMode(mgo.Monotonic, true)
  10. return s, nil
  11. }

连接 MongoDB 的代码够精简,传参是数据库地址,返回数据库会话以及可能发生的错误,在微服务启动的时候就会去连接数据库。

负责与 MongoDB 交互的 repository.go

现在让我们来将 main.go 与数据库交互的代码拆解出来,可以参考注释加以理解:

</>复制代码

  1. package main
  2. import (...)
  3. const (
  4. DB_NAME = "shippy"
  5. CON_COLLECTION = "consignments"
  6. )
  7. type Repository interface {
  8. Create(*pb.Consignment) error
  9. GetAll() ([]*pb.Consignment, error)
  10. Close()
  11. }
  12. type ConsignmentRepository struct {
  13. session *mgo.Session
  14. }
  15. // 接口实现
  16. func (repo *ConsignmentRepository) Create(c *pb.Consignment) error {
  17. return repo.collection().Insert(c)
  18. }
  19. // 获取全部数据
  20. func (repo *ConsignmentRepository) GetAll() ([]*pb.Consignment, error) {
  21. var cons []*pb.Consignment
  22. // Find() 一般用来执行查询,如果想执行 select * 则直接传入 nil 即可
  23. // 通过 .All() 将查询结果绑定到 cons 变量上
  24. // 对应的 .One() 则只取第一行记录
  25. err := repo.collection().Find(nil).All(&cons)
  26. return cons, err
  27. }
  28. // 关闭连接
  29. func (repo *ConsignmentRepository) Close() {
  30. // Close() 会在每次查询结束的时候关闭会话
  31. // Mgo 会在启动的时候生成一个 "主" 会话
  32. // 你可以使用 Copy() 直接从主会话复制出新会话来执行,即每个查询都会有自己的数据库会话
  33. // 同时每个会话都有自己连接到数据库的 socket 及错误处理,这么做既安全又高效
  34. // 如果只使用一个连接到数据库的主 socket 来执行查询,那很多请求处理都会阻塞
  35. // Mgo 因此能在不使用锁的情况下完美处理并发请求
  36. // 不过弊端就是,每次查询结束之后,必须确保数据库会话要手动 Close
  37. // 否则将建立过多无用的连接,白白浪费数据库资源
  38. repo.session.Close()
  39. }
  40. // 返回所有货物信息
  41. func (repo *ConsignmentRepository) collection() *mgo.Collection {
  42. return repo.session.DB(DB_NAME).C(CON_COLLECTION)
  43. }
拆分后的 main.go

</>复制代码

  1. package main
  2. import (...)
  3. const (
  4. DEFAULT_HOST = "localhost:27017"
  5. )
  6. func main() {
  7. // 获取容器设置的数据库地址环境变量的值
  8. dbHost := os.Getenv("DB_HOST")
  9. if dbHost == ""{
  10. dbHost = DEFAULT_HOST
  11. }
  12. session, err := CreateSession(dbHost)
  13. // 创建于 MongoDB 的主会话,需在退出 main() 时候手动释放连接
  14. defer session.Close()
  15. if err != nil {
  16. log.Fatalf("create session error: %v
  17. ", err)
  18. }
  19. server := micro.NewService(
  20. // 必须和 consignment.proto 中的 package 一致
  21. micro.Name("go.micro.srv.consignment"),
  22. micro.Version("latest"),
  23. )
  24. // 解析命令行参数
  25. server.Init()
  26. // 作为 vessel-service 的客户端
  27. vClient := vesselPb.NewVesselServiceClient("go.micro.srv.vessel", server.Client())
  28. // 将 server 作为微服务的服务端
  29. pb.RegisterShippingServiceHandler(server.Server(), &handler{session, vClient})
  30. if err := server.Run(); err != nil {
  31. log.Fatalf("failed to serve: %v", err)
  32. }
  33. }
实现服务端的 handler.go

将 main.go 中实现微服务服务端 interface 的代码多带带拆解到 handler.go,实现业务逻辑的处理。

</>复制代码

  1. package main
  2. import (...)
  3. // 微服务服务端 struct handler 必须实现 protobuf 中定义的 rpc 方法
  4. // 实现方法的传参等可参考生成的 consignment.pb.go
  5. type handler struct {
  6. session *mgo.Session
  7. vesselClient vesselPb.VesselServiceClient
  8. }
  9. // 从主会话中 Clone() 出新会话处理查询
  10. func (h *handler)GetRepo()Repository {
  11. return &ConsignmentRepository{h.session.Clone()}
  12. }
  13. func (h *handler)CreateConsignment(ctx context.Context, req *pb.Consignment, resp *pb.Response) error {
  14. defer h.GetRepo().Close()
  15. // 检查是否有适合的货轮
  16. vReq := &vesselPb.Specification{
  17. Capacity: int32(len(req.Containers)),
  18. MaxWeight: req.Weight,
  19. }
  20. vResp, err := h.vesselClient.FindAvailable(context.Background(), vReq)
  21. if err != nil {
  22. return err
  23. }
  24. // 货物被承运
  25. log.Printf("found vessel: %s
  26. ", vResp.Vessel.Name)
  27. req.VesselId = vResp.Vessel.Id
  28. //consignment, err := h.repo.Create(req)
  29. err = h.GetRepo().Create(req)
  30. if err != nil {
  31. return err
  32. }
  33. resp.Created = true
  34. resp.Consignment = req
  35. return nil
  36. }
  37. func (h *handler)GetConsignments(ctx context.Context, req *pb.GetRequest, resp *pb.Response) error {
  38. defer h.GetRepo().Close()
  39. consignments, err := h.GetRepo().GetAll()
  40. if err != nil {
  41. return err
  42. }
  43. resp.Consignments = consignments
  44. return nil
  45. }

至此,main.go 拆分完毕,代码文件分工明确,十分清爽。

mgo 库的 Copy() 与 Clone()

在 handler.go 的 GetRepo() 中我们使用 Clone() 来创建新的数据库连接。

可看到在 main.go 中创建主会话后我们就再也没用到它,反而使用 session.Clonse() 来创建新的会话进行查询处理,可以看 repository.go 中 Close() 的注释,如果每次查询都用主会话,那所有请求都是同一个底层 socket 执行查询,后边的请求将会阻塞,不能发挥 Go 天生支持并发的优势。

为了避免请求的阻塞,mgo 库提供了 Copy()Clone() 函数来创建新会话,二者在功能上相差无几,但在细微之处却有重要的区别。Clone 出来的新会话重用了主会话的 socket,避免了创建 socket 在三次握手时间、资源上的开销,尤其适合那些快速写入的请求。如果进行了复杂查询、大数据量操作时依旧会阻塞 socket 导致后边的请求阻塞。Copy 为会话创建新的 socket,开销大。

应当根据应用场景不同来选择二者,本文的查询既不复杂数据量也不大,就直接复用主会话的 socket 即可。不过用完都要 Close(),谨记。

vessel-service 重构

拆解完 consignment-service/main.go 的代码,现在用同样的方式重构 vessel-service

新增货轮

我们在此添加一个方法:添加新的货轮,更改 protobuf 文件如下:

</>复制代码

  1. syntax = "proto3";
  2. package go.micro.srv.vessel;
  3. service VesselService {
  4. // 检查是否有能运送货物的轮船
  5. rpc FindAvailable (Specification) returns (Response) {}
  6. // 创建货轮
  7. rpc Create(Vessel) returns (Response){}
  8. }
  9. // ...
  10. // 货轮装得下的话
  11. // 返回的多条货轮信息
  12. message Response {
  13. Vessel vessel = 1;
  14. repeated Vessel vessels = 2;
  15. bool created = 3;
  16. }

我们创建了一个 Create() 方法来创建新的货轮,参数是 Vessel 返回 Response,注意 Response 中添加了 created 字段,标识是否创建成功。使用 make build 生成新的 vessel.pb.go 文件。

拆分数据库操作与业务逻辑处理

之后在对应的 repository.go 和 handler.go 中实现 Create()

</>复制代码

  1. // vesell-service/repository.go
  2. // 完成与数据库交互的创建动作
  3. func (repo *VesselRepository) Create(v *pb.Vessel) error {
  4. return repo.collection().Insert(v)
  5. }

</>复制代码

  1. // vesell-service/handler.go
  2. func (h *handler) GetRepo() Repository {
  3. return &VesselRepository{h.session.Clone()}
  4. }
  5. // 实现微服务的服务端
  6. func (h *handler) Create(ctx context.Context, req *pb.Vessel, resp *pb.Response) error {
  7. defer h.GetRepo().Close()
  8. if err := h.GetRepo().Create(req); err != nil {
  9. return err
  10. }
  11. resp.Vessel = req
  12. resp.Created = true
  13. return nil
  14. }
引入 MongoDB

两个微服务均已重构完毕,是时候在容器中引入 MongoDB 了。在 docker-compose.yaml 添加 datastore 选项:

</>复制代码

  1. services:
  2. ...
  3. datastore:
  4. image: mongo
  5. ports:
  6. - 27017:27017

同时更新两个微服务的环境变量,增加 DB_HOST: "datastore:27017",在这里我们使用 datastore 做主机名而不是 localhost,是因为 docker 有内置强大的 DNS 机制。参考:docker内置dnsserver工作机制

修改完毕后的 docker-compose.yaml:

</>复制代码

  1. # docker-compose.yaml
  2. version: "3.1"
  3. services:
  4. consigment-cli:
  5. build: ./consignment-cli
  6. environment:
  7. MICRO_REGISTRY: "mdns"
  8. consignment-service:
  9. build: ./consignment-service
  10. ports:
  11. - 50051:50051
  12. environment:
  13. MICRO_ADRESS: ":50051"
  14. MICRO_REGISTRY: "mdns"
  15. DB_HOST: "datastore:27017"
  16. vessel-service:
  17. build: ./vessel-service
  18. ports:
  19. - 50052:50051
  20. environment:
  21. MICRO_ADRESS: ":50051"
  22. MICRO_REGISTRY: "mdns"
  23. DB_HOST: "datastore:27017"
  24. datastore:
  25. image: mongo
  26. ports:
  27. - 27017:27017

修改完代码需重新 make build,构建镜像时需 docker-compose build --no-cache 来全部重新编译。

user-service 引入 Postgres

现在来创建第三个微服务,在 docker-compose.yaml 中引入 Postgres:

</>复制代码

  1. ...
  2. user-service:
  3. build: ./user-service
  4. ports:
  5. - 50053:50051
  6. environment:
  7. MICRO_ADDRESS: ":50051"
  8. MICRO_REGISTRY: "mdns"
  9. ...
  10. database:
  11. image: postgres
  12. ports:
  13. - 5432:5432

在项目根目录下创建 user-service 目录,并且像前两个服务那样依次创建下列文件:

</>复制代码

  1. handler.go, main.go, repository.go, database.go, Dockerfile, Makefile,
定义 protobuf 文件

创建 proto/user/user.proto 且内容如下:

</>复制代码

  1. // user-service/user/user.proto
  2. syntax = "proto3";
  3. package go.micro.srv.user;
  4. service UserService {
  5. rpc Create (User) returns (Response) {}
  6. rpc Get (User) returns (Response) {}
  7. rpc GetAll (Request) returns (Response) {}
  8. rpc Auth (User) returns (Token) {}
  9. rpc ValidateToken (Token) returns (Token) {}
  10. }
  11. // 用户信息
  12. message User {
  13. string id = 1;
  14. string name = 2;
  15. string company = 3;
  16. string email = 4;
  17. string password = 5;
  18. }
  19. message Request {
  20. }
  21. message Response {
  22. User user = 1;
  23. repeated User users = 2;
  24. repeated Error errors = 3;
  25. }
  26. message Token {
  27. string token = 1;
  28. bool valid = 2;
  29. Error errors = 3;
  30. }
  31. message Error {
  32. int32 code = 1;
  33. string description = 2;
  34. }

确保你的 user-service 有像类似前两个微服务的 Makefile,使用 make build 来生成 gRPC 代码。

实现业务逻辑处理的 handler.go

在 handler.go 实现的服务端代码中,认证模块将在下一节使用 JWT 做认证。

</>复制代码

  1. // user-service/handler.go
  2. package main
  3. import (
  4. "context"
  5. pb "shippy/user-service/proto/user"
  6. )
  7. type handler struct {
  8. repo Repository
  9. }
  10. func (h *handler) Create(ctx context.Context, req *pb.User, resp *pb.Response) error {
  11. if err := h.repo.Create(req); err != nil {
  12. return nil
  13. }
  14. resp.User = req
  15. return nil
  16. }
  17. func (h *handler) Get(ctx context.Context, req *pb.User, resp *pb.Response) error {
  18. u, err := h.repo.Get(req.Id);
  19. if err != nil {
  20. return err
  21. }
  22. resp.User = u
  23. return nil
  24. }
  25. func (h *handler) GetAll(ctx context.Context, req *pb.Request, resp *pb.Response) error {
  26. users, err := h.repo.GetAll()
  27. if err != nil {
  28. return err
  29. }
  30. resp.Users = users
  31. return nil
  32. }
  33. func (h *handler) Auth(ctx context.Context, req *pb.User, resp *pb.Token) error {
  34. _, err := h.repo.GetByEmailAndPassword(req)
  35. if err != nil {
  36. return err
  37. }
  38. resp.Token = "`x_2nam"
  39. return nil
  40. }
  41. func (h *handler) ValidateToken(ctx context.Context, req *pb.Token, resp *pb.Token) error {
  42. return nil
  43. }
实现数据库交互的 repository.go

</>复制代码

  1. package main
  2. import (
  3. "github.com/jinzhu/gorm"
  4. pb "shippy/user-service/proto/user"
  5. )
  6. type Repository interface {
  7. Get(id string) (*pb.User, error)
  8. GetAll() ([]*pb.User, error)
  9. Create(*pb.User) error
  10. GetByEmailAndPassword(*pb.User) (*pb.User, error)
  11. }
  12. type UserRepository struct {
  13. db *gorm.DB
  14. }
  15. func (repo *UserRepository) Get(id string) (*pb.User, error) {
  16. var u *pb.User
  17. u.Id = id
  18. if err := repo.db.First(&u).Error; err != nil {
  19. return nil, err
  20. }
  21. return u, nil
  22. }
  23. func (repo *UserRepository) GetAll() ([]*pb.User, error) {
  24. var users []*pb.User
  25. if err := repo.db.Find(&users).Error; err != nil {
  26. return nil, err
  27. }
  28. return users, nil
  29. }
  30. func (repo *UserRepository) Create(u *pb.User) error {
  31. if err := repo.db.Create(&u).Error; err != nil {
  32. return err
  33. }
  34. return nil
  35. }
  36. func (repo *UserRepository) GetByEmailAndPassword(u *pb.User) (*pb.User, error) {
  37. if err := repo.db.Find(&u).Error; err != nil {
  38. return nil, err
  39. }
  40. return u, nil
  41. }
使用 UUID

我们将 ORM 创建的 UUID 字符串修改为一个整数,用来作为表的主键或 ID 是比较安全的。MongoDB 使用了类似的技术,但是 Postgres 需要我们使用第三方库手动来生成。在 user-service/proto/user 目录下创建 extension.go 文件:

</>复制代码

  1. package go_micro_srv_user
  2. import (
  3. "github.com/jinzhu/gorm"
  4. uuid "github.com/satori/go.uuid"
  5. "github.com/labstack/gommon/log"
  6. )
  7. func (user *User) BeforeCreate(scope *gorm.Scope) error {
  8. uuid, err := uuid.NewV4()
  9. if err != nil {
  10. log.Fatalf("created uuid error: %v
  11. ", err)
  12. }
  13. return scope.SetColumn("Id", uuid.String())
  14. }

函数 BeforeCreate() 指定了 GORM 库使用 uuid 作为 ID 列值。参考:doc.gorm.io/callbacks

GORM

Gorm 是一个简单易用轻量级的 ORM 框架,支持  Postgres, MySQL, Sqlite 等数据库。

到目前三个微服务涉及到的数据量小、操作也少,用原生 SQL 完全可以 hold 住,所以是不是要 ORM 取决于你自己。

user-cli

类比 consignment-service 的测试,现在创建 user-cli 命令行应用来测试 user-service

在项目根目录下创建 user-cli 目录,并创建 cli.go 文件:

</>复制代码

  1. package main
  2. import (
  3. "log"
  4. "os"
  5. pb "shippy/user-service/proto/user"
  6. microclient "github.com/micro/go-micro/client"
  7. "github.com/micro/go-micro/cmd"
  8. "golang.org/x/net/context"
  9. "github.com/micro/cli"
  10. "github.com/micro/go-micro"
  11. )
  12. func main() {
  13. cmd.Init()
  14. // 创建 user-service 微服务的客户端
  15. client := pb.NewUserServiceClient("go.micro.srv.user", microclient.DefaultClient)
  16. // 设置命令行参数
  17. service := micro.NewService(
  18. micro.Flags(
  19. cli.StringFlag{
  20. Name: "name",
  21. Usage: "You full name",
  22. },
  23. cli.StringFlag{
  24. Name: "email",
  25. Usage: "Your email",
  26. },
  27. cli.StringFlag{
  28. Name: "password",
  29. Usage: "Your password",
  30. },
  31. cli.StringFlag{
  32. Name: "company",
  33. Usage: "Your company",
  34. },
  35. ),
  36. )
  37. service.Init(
  38. micro.Action(func(c *cli.Context) {
  39. name := c.String("name")
  40. email := c.String("email")
  41. password := c.String("password")
  42. company := c.String("company")
  43. r, err := client.Create(context.TODO(), &pb.User{
  44. Name: name,
  45. Email: email,
  46. Password: password,
  47. Company: company,
  48. })
  49. if err != nil {
  50. log.Fatalf("Could not create: %v", err)
  51. }
  52. log.Printf("Created: %v", r.User.Id)
  53. getAll, err := client.GetAll(context.Background(), &pb.Request{})
  54. if err != nil {
  55. log.Fatalf("Could not list users: %v", err)
  56. }
  57. for _, v := range getAll.Users {
  58. log.Println(v)
  59. }
  60. os.Exit(0)
  61. }),
  62. )
  63. // 启动客户端
  64. if err := service.Run(); err != nil {
  65. log.Println(err)
  66. }
  67. }
测试 运行成功

在此之前,需要手动拉取 Postgres 镜像并运行:

</>复制代码

  1. $ docker pull postgres
  2. $ docker run --name postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres -d -p 5432:5432 postgres
用户数据创建并存储成功:

总结

到目前为止,我们创建了三个微服务:consignment-service、vessel-service 和 user-service,它们均使用 go-micro 实现并进行了 Docker 化,使用 docker-compose 进行统一管理。此外,我们还使用 GORM 库与 Postgres 数据库进行交互,并将命令行的数据存储进去。

上边的 user-cli 仅是测试使用,明文保存密码一点也不安全。在本节完成基本功能的基础上,下节将引入 JWT 做验证。

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