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@khwada

2016/9/3 SpringOne Platform 2016 報告会 参加メモ

Last updated at Posted at 2016-09-03

2016/9/3 SpringOne Platform 2016 報告会 参加メモ

  • 2016/8/1-4 @Las Vegas

イベント全体・キーノート

  • 主催がSpringコミュニティからPivotal社に変わった
  • 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 Core

"Modern Java Component Design with Spring Framework 4.3", "Spring MVC 4 Web Apps"

Spring Framework ふりかえりと4.3新機能

  • 4.2
  • 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

Reactive

"From Imperative To Reactive Web Apps", "Reactor 3.0a JVM Foundation for Java 8 and Reactive Streams"

  • Reactive Streams
  • 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

"A Lite Rx API for the JVM"

SpringOne Platform 2016 報告会 (A Lite Rx API for the JVM)

  • 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

"Designing, Implementing, and Using Reactive APIs"

  • 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

Tracing

"How to Properly Blame Things for Causing Latency: An Introduction to Distributed Tracing and Zipkin", "Implementing Microservices Tracing with Spring Cloud and Zipkin", "Let's Visualize Your Spring Boot Applications"

[SpringOne2016] Distributed Tracing using Sleuth and Zipkin

  • 分散システムを組む時に必ず直面する問題
    • 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

Spring Cloud DataFlow

"Data Microservices in the Cloud"

[元セッション]Data Microservices in the Cloud

  • ETLに代わるもの
  • Spring XD Streams/ ZooKeeper
  • 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

New Functional Web API in Spring 5

  • Annotation Hell -> Lambda
  • Spark, Ratpack, vert.x
  • Lambda-oriented HTTP routing & processing

Micorservices

"Consumer Driven Contracts and Your Microservice Architecture"

  • Consumer Drivern Contract
  • 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

"Developing Microservices with Aggregates"

[SpringOne2016] Developing Microservices with Aggregates
[元セッション]Developing Microservices with Aggregates

  • SpringOne 2016 谷本さん的ベストセッション
  • マイクロサービスでトランザクション管理をどうするのか
  • 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）

Spring Projects

"What's new in Spring Data"

[元セッション]What's New in Spring Data?

  • Hopper
    • 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）

"To Spring Security 4.1 and Beyond"

Spring Security 4.1 の新機能

  • @formatter.off
  • CookieCsrfTokenRepository
  • 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
  • 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

CaseStudy

  • アプリケーションのヘルスチェックと監視 -> Spring Boot Acturator + extention endpoint
  • Cloud Configで、デプロイなしでアプリケーションの挙動を変更
  • Spring Initializerをforkしてカスタマイズ
  • 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

SPRING DAY 2016

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