वर्तमान में जावा और कोटलिन में माइक्रोसेवा बनाने के लिए रूपरेखाओं की कोई कमी नहीं है। लेख निम्नलिखित पर चर्चा करता है:

उनके आधार पर, चार सेवाओं का निर्माण किया गया है जो एक दूसरे के साथ HTTP एपीआई के माध्यम से सेवा डिस्कवरी पैटर्न का उपयोग करके सहभागिता कर सकते हैं। इस प्रकार, वे एक विषम (फ्रेमवर्क स्तर पर) माइक्रोसिस्टवर्क आर्किटेक्चर बनाते हैं (बाद में आईएसए के रूप में संदर्भित):



प्रत्येक सेवा के लिए आवश्यकताओं का एक समूह निर्धारित करें:

• प्रौद्योगिकी स्टैक:
  
  • जेडीके 12;
  • Kotlin;
  • ग्रैडल (कोटलिन डीएसएल);
  • JUnit 5।
  
  
• कार्यक्षमता (HTTP API):
  
  • GET /application-info{?request-to=some-service-name}
    Microservice (नाम, फ्रेमवर्क, फ्रेमवर्क के रिलीज का वर्ष) के बारे में कुछ बुनियादी जानकारी लौटाता है; जब अपने HTTP एपीआई के लिए request-to पैरामीटर में चार माइक्रोसर्विस में से एक का नाम निर्दिष्ट करते हैं, तो एक समान अनुरोध निष्पादित किया जाता है जो बुनियादी जानकारी देता है;
  • GET /application-info/logo
    छवि लौटाता है।
  
  
• कार्यान्वयन:
  
  • कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल का उपयोग करके सेटअप;
  • निर्भरता इंजेक्शन का उपयोग करना
  • HTTP API की कार्यक्षमता को सत्यापित करने वाले परीक्षण।
  
  
• ईसा:
  
  • सेवा डिस्कवरी पैटर्न का उपयोग करना (ग्राहक के साथ पंजीकरण करना, क्लाइंट लोड बैलेंसिंग का उपयोग करके उसके नाम से एक और माइक्रोसेवा के HTTP एपीआई तक पहुंचना);
  • uber- जार विरूपण साक्ष्य गठन।
  
  

अगला, हम प्रत्येक फ्रेमवर्क पर एक माइक्रोसैस सर्विस के कार्यान्वयन पर विचार करते हैं और प्राप्त अनुप्रयोगों के मापदंडों की तुलना करते हैं।

हेलिडन सेवा

आंतरिक उपयोग के लिए ओरेकल में विकास ढांचा बनाया गया था, जो बाद में ओपन-सोर्स बन गया। इस ढांचे के आधार पर दो विकास मॉडल हैं: मानक संस्करण (एसई) और माइक्रोप्रोफाइल (एमपी)। दोनों मामलों में, सेवा एक नियमित जावा एसई कार्यक्रम होगा। इस पृष्ठ के अंतरों के बारे में और जानें।

संक्षेप में, हेलिडॉन एमपी एक्लिप्स माइक्रोप्रोफाइल कार्यान्वयन में से एक है, जो कई एपीआई का उपयोग करना संभव बनाता है, जो पहले जावा ईई डेवलपर्स (उदाहरण के लिए, जेएक्स-आरएस, सीडीआई) और नए लोगों (स्वास्थ्य की जांच, मेट्रिक्स, फॉल्ट टॉलरेंस) के लिए जाना जाता है। और टी। डी।)। हेलिडन एसई संस्करण में, डेवलपर्स को "नो मैजिक" के सिद्धांत द्वारा निर्देशित किया गया था, जो कि, विशेष रूप से, कम से कम या कोई एनोटेशन में, एप्लिकेशन बनाने के लिए आवश्यक नहीं है।

हेलिडॉन एसई को माइक्रोसेवा विकास के लिए चुना गया था। अन्य बातों के अलावा, इसमें डिपेंडेंसी इंजेक्शन को लागू करने के लिए उपकरणों का अभाव है, इसलिए कोइन निर्भरता को लागू करने के लिए उपयोग किया जाता है। निम्नलिखित एक वर्ग है जिसमें मुख्य विधि है। निर्भरता इंजेक्शन लागू करने के लिए, वर्ग KoinComponent से विरासत में मिला है । कोइन पहले शुरू होता है, फिर आवश्यक निर्भरताएं शुरू की जाती हैं और startServer() विधि को कहा जाता है, जहां वेबसर्वर प्रकार का एक ऑब्जेक्ट बनाया जाता है, जिसमें एप्लिकेशन कॉन्फ़िगरेशन और रूटिंग सेटिंग्स पहले स्थानांतरित हो जाती हैं; आवेदन शुरू होने के बाद विपक्ष में पंजीकृत है:

 object HelidonServiceApplication : KoinComponent { @JvmStatic fun main(args: Array<String>) { val startTime = System.currentTimeMillis() startKoin { modules(koinModule) } val applicationInfoService: ApplicationInfoService by inject() val consulClient: Consul by inject() val applicationInfoProperties: ApplicationInfoProperties by inject() val serviceName = applicationInfoProperties.name startServer(applicationInfoService, consulClient, serviceName, startTime) } } fun startServer( applicationInfoService: ApplicationInfoService, consulClient: Consul, serviceName: String, startTime: Long ): WebServer { val serverConfig = ServerConfiguration.create(Config.create().get("webserver")) val server: WebServer = WebServer .builder(createRouting(applicationInfoService)) .config(serverConfig) .build() server.start().thenAccept { ws -> val durationInMillis = System.currentTimeMillis() - startTime log.info("Startup completed in $durationInMillis ms. Service running at: http://localhost:" + ws.port()) // register in Consul consulClient.agentClient().register(createConsulRegistration(serviceName, ws.port())) } return server } 

रूटिंग निम्नानुसार कॉन्फ़िगर किया गया है:

 private fun createRouting(applicationInfoService: ApplicationInfoService) = Routing.builder() .register(JacksonSupport.create()) .get("/application-info", Handler { req, res -> val requestTo: String? = req.queryParams() .first("request-to") .orElse(null) res .status(Http.ResponseStatus.create(200)) .send(applicationInfoService.get(requestTo)) }) .get("/application-info/logo", Handler { req, res -> res.headers().contentType(MediaType.create("image", "png")) res .status(Http.ResponseStatus.create(200)) .send(applicationInfoService.getLogo()) }) .error(Exception::class.java) { req, res, ex -> log.error("Exception:", ex) res.status(Http.Status.INTERNAL_SERVER_ERROR_500).send() } .build() 

आवेदन HOCON प्रारूप में विन्यास का उपयोग करता है:

 webserver { port: 8081 } application-info { name: "helidon-service" framework { name: "Helidon SE" release-year: 2019 } } 

JSON, YAML और कॉन्फ़िगरेशन के गुणों के प्रारूप ( यहां अधिक विवरण) में फ़ाइलों का उपयोग करना भी संभव है।

कोटर सेवा

कोटलिन में रूपरेखा लिखी गई है। एक नई परियोजना कई मायनों में बनाई जा सकती है: निर्माण प्रणाली, start.ktor.io या प्लग-इन IntelliJ IDEA ( यहां अधिक) का उपयोग करके।

हेलिदोन एसई की तरह, Ktor में बॉक्स से बाहर DI नहीं है, इसलिए सर्वर शुरू करने से पहले Koin का उपयोग करके निर्भरताएं लागू की जाती हैं:

 val koinModule = module { single { ApplicationInfoService(get(), get()) } single { ApplicationInfoProperties() } single { ServiceClient(get()) } single { Consul.builder().withUrl("http://localhost:8500").build() } } fun main(args: Array<String>) { startKoin { modules(koinModule) } val server = embeddedServer(Netty, commandLineEnvironment(args)) server.start(wait = true) } 

एप्लिकेशन द्वारा आवश्यक मॉड्यूल कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में निर्दिष्ट हैं (यह केवल HOCON प्रारूप का उपयोग करना संभव है, Ktor सर्वर को यहां कॉन्फ़िगर करने के बारे में अधिक), जिनमें से सामग्री नीचे प्रस्तुत की गई हैं:

 ktor { deployment { host = localhost port = 8082 watch = [io.heterogeneousmicroservices.ktorservice] } application { modules = [io.heterogeneousmicroservices.ktorservice.module.KtorServiceApplicationModuleKt.module] } } application-info { name: "ktor-service" framework { name: "Ktor" release-year: 2018 } 

Ktor और Koin शब्द "मॉड्यूल" का उपयोग करते हैं, जिसके विभिन्न अर्थ हैं। कोइन में, एक मॉड्यूल स्प्रिंग फ्रेमवर्क में एप्लिकेशन संदर्भ का एक एनालॉग है। Ktor मॉड्यूल एक उपयोगकर्ता-परिभाषित फ़ंक्शन है जो किसी प्रकार के ऑब्जेक्ट को स्वीकार करता है और एक पाइपलाइन को कॉन्फ़िगर कर सकता है, सुविधाएँ सेट कर सकता है, रूट रजिस्टर कर सकता है, प्रक्रिया कर सकता है
अनुरोध, आदि:

 fun Application.module() { val applicationInfoService: ApplicationInfoService by inject() if (!isTest()) { val consulClient: Consul by inject() registerInConsul(applicationInfoService.get(null).name, consulClient) } install(DefaultHeaders) install(Compression) install(CallLogging) install(ContentNegotiation) { jackson {} } routing { route("application-info") { get { val requestTo: String? = call.parameters["request-to"] call.respond(applicationInfoService.get(requestTo)) } static { resource("/logo", "logo.png") } } } } 

इस कोड स्निपेट में, अनुरोधों का राउटिंग कॉन्फ़िगर किया गया है, विशेष रूप से, स्थैतिक संसाधन logo.png ।

Ktor सेवा में सुविधाएँ हो सकती हैं। एक सुविधा एक कार्यक्षमता है जो एक अनुरोध-प्रतिक्रिया पाइपलाइन ( डिफ़ॉल्ट उदाहरण , संपीड़न, और कोड उदाहरण में अन्य) में एम्बेडेड है। अपनी खुद की सुविधाओं को लागू करना संभव है, उदाहरण के लिए, नीचे कोड कोड राउंड-रॉबिन एल्गोरिथ्म के आधार पर ग्राहक भार संतुलन के साथ सेवा डिस्कवरी पैटर्न को लागू करता है:

 class ConsulFeature(private val consulClient: Consul) { class Config { lateinit var consulClient: Consul } companion object Feature : HttpClientFeature<Config, ConsulFeature> { var serviceInstanceIndex: Int = 0 override val key = AttributeKey<ConsulFeature>("ConsulFeature") override fun prepare(block: Config.() -> Unit) = ConsulFeature(Config().apply(block).consulClient) override fun install(feature: ConsulFeature, scope: HttpClient) { scope.requestPipeline.intercept(HttpRequestPipeline.Render) { val serviceName = context.url.host val serviceInstances = feature.consulClient.healthClient().getHealthyServiceInstances(serviceName).response val selectedInstance = serviceInstances[serviceInstanceIndex] context.url.apply { host = selectedInstance.service.address port = selectedInstance.service.port } serviceInstanceIndex = (serviceInstanceIndex + 1) % serviceInstances.size } } } } 

मुख्य तर्क install विधि में है: रेंडर अनुरोध चरण (जो सेंड फेज से पहले चलता है) के दौरान, जिस सेवा को कॉल किया जा रहा है उसका नाम पहले निर्धारित किया जाता है, फिर इस सेवा के उदाहरणों की एक सूची consulClient से consulClient , जिसके बाद राउंड-रॉबिन एल्गोरिथ्म का उपयोग करके उदाहरण निर्धारित किया जाता है। इस प्रकार, निम्नलिखित कॉल संभव हो जाता है:

 fun getApplicationInfo(serviceName: String): ApplicationInfo = runBlocking { httpClient.get<ApplicationInfo>("http://$serviceName/application-info") } 

अंतरिक्ष यात्री सेवा

माइक्रोन्यूट को ग्रिल्स फ्रेमवर्क के रचनाकारों द्वारा विकसित किया गया है और स्प्रिंग, स्प्रिंग बूट और ग्रेल्स का उपयोग कर निर्माण सेवाओं के अनुभव से प्रेरित है। जावा, कोटलिन और ग्रूवी का समर्थन करने वाला एक बहुभुज ढांचा है; शायद स्काला के लिए समर्थन होगा। डिपेंडेंसी इंजेक्शन संकलन चरण में किया जाता है, जो स्प्रिंग बूट की तुलना में कम मेमोरी खपत और तेजी से एप्लिकेशन स्टार्टअप की ओर जाता है।

मुख्य वर्ग के निम्नलिखित रूप हैं:

 object MicronautServiceApplication { @JvmStatic fun main(args: Array<String>) { Micronaut.build() .packages("io.heterogeneousmicroservices.micronautservice") .mainClass(MicronautServiceApplication.javaClass) .start() } } 

माइक्रो-आधारित अनुप्रयोग के कुछ घटक स्प्रिंग बूट एप्लिकेशन में उनके समकक्षों के समान हैं, उदाहरण के लिए, नियंत्रक कोड निम्नानुसार है:

 @Controller( value = "/application-info", consumes = [MediaType.APPLICATION_JSON], produces = [MediaType.APPLICATION_JSON] ) class ApplicationInfoController( private val applicationInfoService: ApplicationInfoService ) { @Get fun get(requestTo: String?): ApplicationInfo = applicationInfoService.get(requestTo) @Get("/logo", produces = [MediaType.IMAGE_PNG]) fun getLogo(): ByteArray = applicationInfoService.getLogo() } 

Micronaut में कोटलिन सपोर्ट kapt संकलक प्लगइन (अधिक जानकारी यहाँ ) पर आधारित है। असेंबली स्क्रिप्ट निम्नानुसार कॉन्फ़िगर की गई है:

 plugins { ... kotlin("kapt") ... } dependencies { kapt("io.micronaut:micronaut-inject-java") ... kaptTest("io.micronaut:micronaut-inject-java") ... } 

निम्नलिखित विन्यास फाइल की सामग्री है:

 micronaut: application: name: micronaut-service server: port: 8083 consul: client: registration: enabled: true application-info: name: ${micronaut.application.name} framework: name: Micronaut release-year: 2018 

JSON, गुण, और Groovy फ़ाइल स्वरूपों ( यहां अधिक विवरण) के साथ माइक्रोसॉर्फ़ कॉन्फ़िगरेशन भी संभव है।

स्प्रिंग बूट सेवा

स्प्रिंग फ्रेमवर्क पारिस्थितिकी तंत्र का उपयोग करके अनुप्रयोगों के विकास को सरल बनाने के लिए रूपरेखा तैयार की गई थी। यह पुस्तकालयों को जोड़ने के दौरान ऑटोकैनफिगरेशन तंत्र के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। निम्नलिखित नियंत्रक कोड है:

 @RestController @RequestMapping(path = ["application-info"], produces = [MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE]) class ApplicationInfoController( private val applicationInfoService: ApplicationInfoService ) { @GetMapping fun get(@RequestParam("request-to") requestTo: String?): ApplicationInfo = applicationInfoService.get(requestTo) @GetMapping(path = ["/logo"], produces = [MediaType.IMAGE_PNG_VALUE]) fun getLogo(): ByteArray = applicationInfoService.getLogo() } 

Microservice एक YAML फाइल के साथ कॉन्फ़िगर किया गया है:

 spring: application: name: spring-boot-service server: port: 8084 application-info: name: ${spring.application.name} framework: name: Spring Boot release-year: 2014 

कॉन्फ़िगरेशन के लिए गुण स्वरूप फ़ाइलों का उपयोग करना भी संभव है (अधिक विवरण यहां )।

लांच

परियोजना JDK 12 पर काम करती है, हालांकि यह संस्करण 11 पर भी होने की संभावना है, आपको केवल विधानसभा लिपियों में jvmTarget पैरामीटर को jvmTarget बदलना होगा:

 withType<KotlinCompile> { kotlinOptions { jvmTarget = "12" ... } } 

Microservices शुरू करने से पहले, आपको कॉन्सल को स्थापित करने और एजेंट को शुरू करने की आवश्यकता है - उदाहरण के लिए, इस तरह: consul agent -dev ।

माइक्रोसर्विसेज शुरू करना इससे संभव है:

• आईडीई
  IntelliJ IDEA उपयोगकर्ता निम्नलिखित की तरह कुछ देख सकते हैं:
  
  
• सांत्वना
  ऐसा करने के लिए, प्रोजेक्ट फ़ोल्डर पर जाएं और क्रमिक रूप से निष्पादित करें:
  
  

   java -jar helidon-service/build/libs/helidon-service-all.jar java -jar ktor-service/build/libs/ktor-service-all.jar java -jar micronaut-service/build/libs/micronaut-service-all.jar java -jar spring-boot-service/build/libs/spring-boot-service.jar 

  
  

http://localhost:8500/ui/dc1/services पर सभी माइक्रोसर्विसेज शुरू करने के बाद http://localhost:8500/ui/dc1/services आप देखेंगे:

एपीआई परीक्षण

हेलिदोन सेवा एपीआई के परीक्षण के परिणाम एक उदाहरण के रूप में दिए गए हैं:

1. GET http://localhost:8081/application-info
   
   

    { "name": "helidon-service", "framework": { "name": "Helidon SE", "releaseYear": 2019 }, "requestedService": null } 

2. GET http://localhost:8081/application-info?request-to=ktor-service
   
   

    { "name": "helidon-service", "framework": { "name": "Helidon SE", "releaseYear": 2019 }, "requestedService": { "name": "ktor-service", "framework": { "name": "Ktor", "releaseYear": 2018 }, "requestedService": null } } 

3. GET http://localhost:8081/application-info/logo
   
   छवि लौटाता है।

आप पोस्टमैन (अनुरोधों का एक संग्रह ), IntelliJ IDEA HTTP क्लाइंट (अनुरोधों का एक संग्रह ), एक ब्राउज़र, या किसी अन्य उपकरण का उपयोग करके एक मनमाने ढंग से microservice API का परीक्षण कर सकते हैं। यदि आप पहले दो क्लाइंट का उपयोग करते हैं, तो आपको संबंधित माइक्रोबवर्क के पोर्ट को संबंधित चर में निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है (पोस्टमैन में यह संग्रह मेनू में है -> संपादित करें -> चर , और HTTP क्लाइंट में यह फ़ाइल में निर्दिष्ट पर्यावरण चर में है, और जब परीक्षण विधि 2) एपीआई को "हुड के तहत" अनुरोध के नाम को भी निर्दिष्ट करना होगा। उत्तर ऊपर दिए गए लोगों के समान होंगे।

अनुप्रयोग सेटिंग्स तुलना

विरूपण साक्ष्य आकार

असेंबली स्क्रिप्ट में एप्लिकेशन को कॉन्फ़िगर करने और चलाने की सादगी को संरक्षित करने के लिए, किसी भी सकरात्मक निर्भरता को बाहर नहीं किया गया था, इसलिए स्प्रिंग बूट पर uber-JAR सेवा का आकार अन्य चौखटों पर एनालॉग के आकार से अधिक हो गया है (शुरुआत का उपयोग करने के बाद से, न केवल आवश्यक निर्भरताएं आयात की जाती हैं; यदि वांछित है, तो आकार को काफी कम किया जा सकता है):

लॉन्च समय

प्रत्येक एप्लिकेशन का लॉन्च समय असंगत है और कुछ "विंडो" में आता है; नीचे दी गई तालिका किसी भी अतिरिक्त मापदंडों को निर्दिष्ट किए बिना विरूपण साक्ष्य के लॉन्च समय को दर्शाती है:

यह ध्यान देने योग्य है कि यदि आप अनावश्यक निर्भरता से स्प्रिंग बूट एप्लिकेशन को "क्लीन" करते हैं और एप्लिकेशन को शुरू करने के लिए कॉन्फ़िगर करने पर ध्यान देते हैं (उदाहरण के लिए, केवल आवश्यक पैकेज स्कैन करें और आलसी बिन आरंभीकरण का उपयोग करें), तो आप स्टार्टअप समय को काफी कम कर सकते हैं।

लोड परीक्षण

परीक्षण के लिए, गैटलिंग और एक स्काला स्क्रिप्ट का उपयोग किया गया था। लोड जनरेटर और परीक्षण के तहत सेवा एक ही मशीन (विंडोज 10, एक क्वाड-कोर 3.2 गीगाहर्ट्ज प्रोसेसर, 24 जीबी रैम, एसएसडी) पर चलाई गई थी। इस सेवा का पोर्ट स्केल स्क्रिप्ट में इंगित किया गया है।

प्रत्येक microservice के लिए निर्धारित किया जाता है:

• हीप-मेमोरी ( -Xmx ) की न्यूनतम मात्रा में एक कार्यशील (अनुरोधों का जवाब) माइक्रोसेवा चलाने के लिए आवश्यक है
• लोड परीक्षण 50 उपयोगकर्ताओं * 1000 अनुरोधों को पारित करने के लिए न्यूनतम हीप मेमोरी आवश्यक है
• लोड परीक्षण 500 उपयोगकर्ताओं * 1000 अनुरोधों को पारित करने के लिए आवश्यक न्यूनतम हीप मेमोरी

लोड टेस्ट पास करने का अर्थ है कि किसी भी समय माइक्रोसेवक ने सभी अनुरोधों का जवाब दिया।

यह ध्यान देने योग्य है कि सभी माइक्रोसर्विसेज नेट्टी HTTP सर्वर का उपयोग करते हैं।

निष्कर्ष

कार्य - HTTP एपीआई के साथ एक साधारण सेवा का निर्माण और आईएसए में कार्य करने की क्षमता - प्रश्न में सभी रूपरेखाओं को पूरा करने में सक्षम था। यह स्टॉक लेने और उनके पेशेवरों और विपक्षों पर विचार करने का समय है।

Helidon

मानक संस्करण

• पेशेवरों
  
  • अनुप्रयोग सेटिंग्स
    सभी मामलों में अच्छे परिणाम दिखाई दिए;
  • "कोई ऑडियो नहीं"
    ढांचा डेवलपर्स द्वारा बताए गए सिद्धांत को सही ठहराता है: एप्लिकेशन ( @JvmStatic - Java-Kotlin interope) के लिए बनाने के लिए केवल एक एनोटेशन लिया गया।
• विपक्ष
  
  • microframework
    औद्योगिक विकास के लिए आवश्यक कुछ घटक बॉक्स से गायब हैं, उदाहरण के लिए, निर्भरता इंजेक्शन और सेवा डिस्कवरी का कार्यान्वयन।

MicroProfile
इस फ्रेमवर्क पर माइक्रोसॉर्फ़ को लागू नहीं किया गया था, इसलिए मैं केवल उन दो बिंदुओं पर ध्यान देता हूँ जो मुझे पता हैं

• पेशेवरों
  
  • ग्रहण माइक्रोप्रोफाइल कार्यान्वयन
    संक्षेप में, माइक्रोप्रोफाइल जावा ईई आईएसए के लिए अनुकूलित है। इस प्रकार, सबसे पहले, आप जावा ईई एपीआई की संपूर्ण विविधता तक पहुंच प्राप्त करते हैं, जिनमें विशेष रूप से आईएसए के लिए डिज़ाइन किए गए लोग शामिल हैं, और दूसरी बात, आप माइक्रोप्रोफाइल कार्यान्वयन को किसी अन्य में बदल सकते हैं (ओपन लिबर्टी, वाइल्डली झुंड, आदि) ।
• इसके साथ ही
  
  • माइक्रोप्रोफाइल स्टार्टर पर आप अन्य फ्रेमवर्क (उदाहरण के लिए, स्प्रिंग प्रीलिफ़र ) के समान उपकरणों के साथ सादृश्य द्वारा आवश्यक मापदंडों के साथ खरोंच से एक परियोजना बना सकते हैं। लेख के प्रकाशन के समय, हेलिडोन माइक्रोप्रोफाइल 1.2 को लागू करता है, जबकि विनिर्देश का नवीनतम संस्करण 3.0 है।

Ktor

• पेशेवरों
  
  • लपट
    आपको केवल उन कार्यों को कनेक्ट करने की अनुमति देता है जो कार्य को पूरा करने के लिए सीधे आवश्यक हैं;
  • अनुप्रयोग सेटिंग्स
    सभी मामलों में अच्छे परिणाम।
• विपक्ष
  
  • कोटलिन के तहत "तेज", यह संभव है, लेकिन जावा में विकसित करने के लिए आवश्यक नहीं है;
  • माइक्रोफ्रामवर्क (हेलिडन एसई के लिए समान आइटम देखें)।
• इसके साथ ही
  एक तरफ, दो सबसे लोकप्रिय जावा डेवलपमेंट मॉडल (स्प्रिंग-लाइक (स्प्रिंग बूट / माइक्रोन्यूट) और जावा ईई / माइक्रोप्रोफाइल) में फ्रेमवर्क डेवलपमेंट कॉन्सेप्ट शामिल नहीं है, जिसके कारण यह हो सकता है:
  
  
  • विशेषज्ञों को खोजने के साथ एक समस्या;
  • आवश्यक कार्यक्षमता को स्पष्ट रूप से कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता के कारण स्प्रिंग बूट की तुलना में कार्यों को पूरा करने का अधिक समय।
  
  दूसरी ओर, "क्लासिक" स्प्रिंग और जावा ईई के प्रति असहमति आपको एक अलग कोण से विकास प्रक्रिया को देखने की अनुमति देती है, शायद अधिक सचेत रूप से।

Micronaut

• पेशेवरों
  
  • AOT
    जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, एओटी आपको स्प्रिंग बूट पर अपने समकक्ष की तुलना में एप्लिकेशन द्वारा उपभोग किए गए शुरुआती समय और मेमोरी को कम करने की अनुमति देता है;
  • स्प्रिंग जैसा विकास मॉडल
    वसंत पर विकसित होने वाले अनुभव वाले प्रोग्रामर को इस ढांचे को मास्टर करने में ज्यादा समय नहीं लगेगा;
  • अनुप्रयोग सेटिंग्स
    सभी मामलों में अच्छे परिणाम;
  • बहुभाषी
    जावा, कोटलिन, ग्रूवी के लिए प्रथम श्रेणी के नागरिक समर्थन; शायद स्काला के लिए समर्थन होगा। मेरी राय में, यह सामुदायिक विकास को सकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है। वैसे, जून 2019 में प्रोग्रामिंग भाषाओं की लोकप्रियता की रैंकिंग में ग्रूवी 14 वें स्थान पर है, 60 वें वर्ष से पहले, इस प्रकार जेवीएम भाषाओं के बीच एक सम्मानजनक दूसरे स्थान पर है;
  • स्प्रिंग प्रोजेक्ट के लिए माइक्रोनॉट भी आपको अपने मौजूदा स्प्रिंग बूट एप्लिकेशन के रनटाइम को माइक्रोनॉट (प्रतिबंधों के साथ) में बदलने की अनुमति देता है।

वसंत का बूट

• पेशेवरों
  
  • मंच परिपक्वता और पारिस्थितिकी तंत्र
    "हर दिन" रूपरेखा। अधिकांश रोज़मर्रा के कार्यों के लिए, स्प्रिंग प्रोग्रामिंग प्रतिमान में पहले से ही एक समाधान है, जो कि एक तरह से कई प्रोग्रामर से परिचित है। शुरुआत और ऑटो कॉन्फ़िगरेशन की अवधारणाओं द्वारा विकास को सरल बनाया गया है;
  • श्रम बाजार में बड़ी संख्या में विशेषज्ञों की उपस्थिति, साथ ही एक महत्वपूर्ण ज्ञान का आधार (डॉक्यूमेंट और स्टैक ओवरफ्लो के जवाब सहित);
  • परिप्रेक्ष्य
    मुझे लगता है कि कई सहमत होंगे कि निकट भविष्य में, वसंत अग्रणी विकास ढांचा बना रहेगा।
• विपक्ष
  
  • अनुप्रयोग सेटिंग्स
    इस ढांचे पर आवेदन नेताओं के बीच नहीं था, हालांकि, कुछ मापदंडों, जैसा कि पहले उल्लेख किया गया था, स्वतंत्र रूप से अनुकूलित किया जा सकता है। यह स्प्रिंग फू परियोजना की उपस्थिति को भी याद रखने योग्य है, जो सक्रिय विकास के अधीन है, जिसके उपयोग से इन मापदंडों को कम करने की अनुमति मिलती है।

आप स्प्रिंग फ्रेम से गायब नई रूपरेखाओं से जुड़ी सामान्य समस्याओं को भी उजागर कर सकते हैं:

• कम विकसित पारिस्थितिकी तंत्र;
• इन तकनीकों के साथ अनुभव के साथ विशेषज्ञों की एक छोटी संख्या;
• कार्यों को पूरा करने के लिए अधिक समय;
• अस्पष्ट संभावनाएँ।

माना जाता है कि फ्रेमवर्क अलग-अलग वजन श्रेणियों के हैं: हेलिडन एसई और केओआर माइक्रोफ्रेम हैं , स्प्रिंग बूट एक पूर्ण-स्टैक फ्रेमवर्क है, माइक्रोफ़ोन अधिक पूर्ण-स्टैक होने की संभावना है; एक अन्य श्रेणी माइक्रोप्रोफाइल (उदाहरण के लिए हेलिडॉन एमपी) है। माइक्रोफ़्रेम में, कार्यक्षमता सीमित है, जो कार्यों के निष्पादन को धीमा कर सकती है; किसी भी विकास ढांचे के आधार पर इस या उस कार्यक्षमता को लागू करने की संभावना को स्पष्ट करने के लिए, मैं सुझाव देता हूं कि आप अपने प्रलेखन के साथ खुद को परिचित करें।

मैं यह जज करने की हिम्मत नहीं करता कि यह या निकट भविष्य में फ्रेमवर्क "शूट" करेगा, इसलिए, मेरी राय में, काम के कार्यों को हल करने के लिए मौजूदा विकास ढांचे का उपयोग करके घटनाओं के विकास की निगरानी करना जारी रखना बेहतर है।

उसी समय, जैसा कि लेख में दिखाया गया है, नए ढांचे प्राप्त अनुप्रयोगों के विचार किए गए मापदंडों द्वारा स्प्रिंग बूट को बेहतर बनाते हैं। यदि इनमें से कोई भी पैरामीटर आपके किसी भी माइक्रोसॉर्क्स के लिए महत्वपूर्ण है, तो आपको उन रूपरेखाओं पर ध्यान देने की आवश्यकता हो सकती है, जिन्होंने उनके लिए सबसे अच्छे परिणाम दिखाए। हालांकि, यह मत भूलो कि स्प्रिंग बूट, सबसे पहले, सुधार करना जारी रखता है, और दूसरी बात, इसमें एक विशाल पारिस्थितिकी तंत्र है और जावा प्रोग्रामर की एक महत्वपूर्ण संख्या इससे परिचित है। इस आलेख में शामिल अन्य रूपरेखाएँ नहीं हैं: जेवलिन, क्वार्कस, आदि।

आप GitHub पर प्रोजेक्ट कोड देख सकते हैं। आपका ध्यान के लिए धन्यवाद!

पुनश्च: इस लेख के साथ मदद करने के लिए आर्टग्लोरिन को धन्यवाद।