ChenSoul

原文链接：https://www.pubnub.com/guides/websockets/

什么是 WebSocket？

WebSocket 是一种通过单个TCP连接提供全双工通信通道的通信协议。它支持客户端和服务器之间的实时、事件驱动的连接。

与遵循请求-响应模型的传统 HTTP 软件不同，WebSocket 允许双向（双向）通信。这意味着客户端和服务器可以随时向对方发送数据，而无需持续轮询。

原文链接：https://www.pubnub.com/guides/long-polling/

什么是长轮询？

长轮询用于实时 Web 应用程序，以实现客户端和 Web 服务器之间近乎即时的通信。它在实时更新至关重要的聊天和消息应用程序中特别有用。

在传统的HTTP通信中，客户端向服务器发送新请求并等待响应。这称为短轮询。然而，在实时场景中，短轮询可能效率不高，因为它需要频繁向服务器请求，导致不必要的网络开销和增加延迟。

原文链接：https://ably.com/topic/websockets-kafka

Apache Kafka 是目前最强大的异步消息传递技术之一。 Kafka 由 Jay Kreps、Jun Rao 和 Neha Narkhede 等团队于 2010 年在 LinkedIn 设计，并于 2011 年初开源。如今，该工具被众多公司（包括科技巨头，例如 Slack、Airbnb 或 Netflix 使用）为其实时数据流管道提供支持。

ThingsBoard是一个开源的物联网平台，用于管理和监控物联网设备和数据。它提供了一个可扩展的架构，可以连接各种设备，并实时收集、处理和分析设备生成的数据。

领域模型

在ThingsBoard中，领域模型是一个关键概念，用于描述物联网系统中的物理实体、属性和行为。以下是ThingsBoard中的主要领域模型组件：

1. 租户（Tenant）：租户是ThingsBoard中的顶级组织单位。它代表了一个独立的实体，可以是一个用户、组织或公司。租户拥有和管理自己的设备、客户、规则和仪表板等资源。租户之间的数据和配置是相互隔离的，每个租户都有自己的独立环境。租户由系统管理员创建和管理。

2. 租户配置（TenantProfile）：用于定义租户级别的配置和属性。

3. 客户（Customer）：客户是租户下的子级实体，代表了物联网系统中的用户或组织。一个租户可以包含多个客户，每个客户都有自己的访问权限和角色。客户可以访问和监控租户下的设备和数据。客户可以有自己的设备、规则和仪表板等资源，但这些资源受到租户级别的限制。客户由租户管理员创建和管理。

4. 用户（User）：保存用户的基本信息

   1. 用户的角色（Authority）：SYS_ADMIN、TENANT_ADMIN、CUSTOMER_USER、REFRESH_TOKEN、PRE_VERIFICATION_TOKEN
   2. 用户凭证（UserCredentials）：保存用户的密码、激活用户 Token、重置密码 Token、密码使用历史
   3. 用户认证设置（UserAuthSettings）：保存用户 2FA 认证设置
   4. 用户设置（UserSettings）：保存用户的设置，包括：通用设置、通知、访问过的仪表盘等等

5. 系统设置（AdminSettings）：是用于配置和管理整个系统的全局设置和参数，包括：通用设置、邮件、JWT、连接设置等等。

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thingsboard 是一款乌克兰团队基于java语言研发的开源物联网框架，开源的是ce版，企业版需要购买授权且无源码。

官方网站：

• Thingsboard 官网：https://thingsboard.io/

• Thingsboard社区免费版本：https://demo.thingsboard.io/

• Thingsboard 企业付费版本：https://thingsboard.cloud/

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1. 启动 TBMQ 程序，浏览器访问 http://localhost:8083，创建一个 Application，Credentials Type 为 BASIC，客户端 ID、用户名和密码均设置为 tbmq_app

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docker-compose 运行

参考：https://thingsboard.io/docs/mqtt-broker/install/cluster/docker-compose-setup/

1. 下载源代码

   git clone -b release-1.3.0 https://github.com/thingsboard/tbmq.git
   cd tbmq/docker
   

2. 创建逻辑卷并执行安装程序

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今天做了什么：

1. ChatGPT 编写一个 RateLimitAspect 类，实现基于用户的 get 查询请求的限流功能

   @Aspect
   @Component
   public class RateLimitAspect {
     private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
     private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RateLimitAspect.class);
   
     private final int maxRequests; // Maximum number of requests
     private final int timeWindow; // Time window in seconds
   
     @Autowired
     public RateLimitAspect(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
         this.redisTemplate = redisTemplate;
         this.maxRequests = 100; // Default maximum number of requests is 100
         this.timeWindow = 60; // Default time window is 60 seconds
     }
   
     @Before("@annotation(getMapping)")
     public void applyRateLimit(JoinPoint joinPoint, GetMapping getMapping) {
         HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder
            .getRequestAttributes()).getRequest();
         if (request != null && HttpMethod.GET.matches(request.getMethod())) {
             String username = request.getUserPrincipal().getName(); // Get the username
             if (username != null && !username.isEmpty()) {
                 String rateLimitKey = "rate_limit:" + username;
                 incrementAndCheckRateLimit(rateLimitKey, request);
             }
         }
     }
   
     private void incrementAndCheckRateLimit(String rateLimitKey, HttpServletRequest request) {
         Long currentRequests = redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) connection -> {
             Object nativeConnection = connection.getNativeConnection();
             String script = "local current = redis.call('INCR', KEYS[1])\n"
                     + "if tonumber(current) == 1 then\n"
                     + "    redis.call('EXPIRE', KEYS[1], ARGV[1])\n"
                     + "end\n"
                     + "return current";
             return (Long) ((RedisOperations<?, ?>) nativeConnection).execute(
                     (RedisCallback<Object>) connection1 -> connection1.eval(
                             script.getBytes(),
                             redisTemplate.getKeySerializer(), // Use custom Key serializer
                             redisTemplate.getValueSerializer(), // Use custom Value serializer
                             Collections.singletonList(rateLimitKey.getBytes()),
                             Collections.singletonList(String.valueOf(timeWindow).getBytes())
                     )
             );
         });
   
         if (currentRequests > maxRequests) {
             String urlWithParams = getRequestUrlWithParams(request);
             logger.warn("Rate limit exceeded for key: {}. Request URL with Params: {}", 
                rateLimitKey, urlWithParams);
             throw new RateLimitException();
         }
     }
   
     private String getRequestUrlWithParams(HttpServletRequest request) {
         String url = request.getRequestURL().toString();
         String queryString = request.getQueryString();
         if (queryString != null && !queryString.isEmpty()) {
             url += "?" + queryString;
         }
         return url;
     }
   }
   

2. 调整 spring-cloud-examples 目录，通过源码分析 SpringBoot 2.7.18 启动过程

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今天做了什么：

1. 重构 foodie-cloud 项目
   • 基于 docker 实现数据库配置主从复制，集成 Sharding Sphere 实现读写分离

今天做了什么：

1. NewRelice：应用性能监控

   • https://www.cnblogs.com/caoweixiong/p/14798449.html

2. Top 6 Tools to Turn Code into Beautiful Diagrams ：

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