我的生活随笔大家好，今天来为大家分享java webservice接口调用的一些知识点，和js访问webservice接口的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
追到一个心仪的女生不难，难于如何保持和培养一份真挚的感情；获得一时的财富也不难，难于如何长久保持收益；创业的公司很容易博得一时媒体的关注以及某次天使的投资，但难于如何排除各种障碍、充分利用各方资源发展成中企业及至上市公司。
同样，提供一时的接口很容易，但当我们需要不断为接口提供升级，以及当我们维护提供一整套接口时，面临的困难和问题会越来越大。所以，这是一场持久的战役。需要我们用稳重的心态、专业的能力在背后持久支撑、推动。
目前，后台接口开发可以用RESTFull风格，也可以用WebService；可以用SOAP协议、RPC协议，也可以用HTTP协议；可以用短链接，也可以使用长链接。如果我们希望继续进行划分，还可以分为同步或异步、单个或批量、是否有SDK包、内部接口还是开放接口平台等。
现在看来，大部分大型的企业以及大多数的小公司使用的都是HTTP协议下的接口开发，部分使用RESTFull，但WebService较少。
HTTP协议（HyperTextTransferProtocol）是一种用于传输Web内容的应用层协议。它是Web浏览器和Web服务器之间通信的基础，被广泛应用于互联网和局域网中。
HTTP协议基于客户端服务器模型，客户端通过发送HTTP请求向服务器请求数据，而服务器通过HTTP响应返回请求的数据。HTTP请求和响应的格式都有明确的规范，其中包括请求方法（如GET、POST、PUT等）、请求头部信息、请求正文以及状态码、响应头部信息和响应正文等内容。
除了传输Web内容外，HTTP协议还可以用于其他用途，如通过API访问Web服务或传输XML和JSON等数据格式。而HTTPS协议在HTTP协议的基础上添加了安全性保护，使用了SSL/TLS协议进行数据加密和认证。
我们开发一个项目，最理想的状况是有多少请求，都可以正常地响应，但是在现在的互联网环境，我们很难评估用户的增长，很难评估访问量有多少，甚至有些时候会遇到恶意攻击；那么相比于项目被流量击垮，【限制流量，只满足部分访问的正常响应】要好一些。
现在很多平台对外开发的接口，并不全是免费的，比如普通会员每天只能调用1000次接口，高级会员每天可以调用10万次接口，或者按照调用量计费。
通常我们可以通过限流算法达到限制接口调用次数，比如计数器法、滑动窗口法、漏桶算法、令牌桶算法，这里我天气预报栏目时间们就用令牌桶算法举例。
令牌桶算法，我们可以看做有一个桶，桶里面有N个令牌，并且系统会以一个恒定的速度往桶里投放令牌，每次处理之前先要获取令牌，如果获取不到的话，就拒绝服务；在这里我们使用Google出品的Guava工具库，里面提供了一个开箱即用的令牌桶RateLimiter。
如图，我们编写了一个简单的接口，省略了业务逻辑，只返回一个字符串；我们设置RateLimiter.create(2)，表示每秒不超过2个任务被提交。
他强任他强，我自巍然不动。因为我们使用了限流算法，每秒只处理2个请求，所以从日志中我们可以看到这样的效果：每秒只有两条日志。
因为使用开源的组件，限流的实现看起来非常简单，但是这里也有一个比较大的问题，就是实例中是一个应用包，但在实际的项目中，我们通常会是用集群部署的方式，将我们的应用部署在多台机器上，那么这时候该如何限流呢？
每台服务器上的应用自己控制自己的响应数量？比如每天只能调100次，那部署10台的话，总量就变成了1000次了；
反推？因为每天总量只能调100次，部署10台，那就是每台每天只能调10次？这是个很差的办法，先不说流量一定可以平均分配到每台机器上，如果有一台机器挂掉了，是不是今天只能支持调用90次了？
通常的解决方案，可以把令牌桶中的令牌，不要放在本地，而是放在一个公共的地方，比如Redis中，每次请求过来，就计算是否超过限制的总量，如果未超过，则正常处理，如果已超过，则返回错误信息。
具体做法是，用Redis中的key-100作为令牌桶，其中100表示一分钟可以调用100次，每次处理前对value进行减1，返回的值大于0表示可以处理；每分钟将value设置回100；或计数累加，开始是0，不断累加，最后超过单位时间的总量限制；
不过这个方法要有一个定时任务，去设置令牌的数量，另外这种方法是不能应对突发流量的，比如前59秒一次请求也没有，第60秒来郑州今天每时天气预报了100次，第61秒进入了一个新的周期，又来了100次请求，这样实际上是在两秒内处理了200次请求。
另外一种方案是使用Redis中的有序队列SortedSet，存储近100次的调用时间，每次有新请求的时候，对比队列中第一个元素的时间和当前时间，如果相差超过1分钟，表示还没有超过流量限制，进行处理，并将第一个元素压出队列，将新的请求时间压入队列。
4.在客户端调用webservice时，需要将数据以参数的形式传递给webservice方法。
7.如果发生错误，webservice会返回一个错误响应，客户端可以根据响应来确定错误的原因。
8.在webservice中，还需要实现一些其他的方法，比如查询数据、更新数据、删除数据等，以便客户端可以方便地对数据库进行操作。
分布式环境下，实现服务端调用链，市面上有很多开源的框架供选择，不过理论模型大多都是借鉴GoogleDapper论文，常见的APM（ApplicationPerformanceManagement）组件有：
由Twitter公司开源，开放源代码分布式的跟踪系统，用于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括数据的收集、存储、查找和展现;
Pinpoint是一款对Java编写的大规模分布式系统的APM工具，由韩国人开源的分布式跟踪组件；
Zipkin分布式跟踪系统；它可以帮助收集时间数据，解决在microservice架构下的延迟问题；它管理这些数据的收集和查找；Zipkin的设计是基于谷歌的GoogleDapper论文。每个应用程序向Zipkin报告定时数据，ZipkinUI呈现了一个依赖图表来展示多少跟踪请求经过了每个应用程序；如果想解决延迟问题，可以过滤或者排序所有的跟踪请求，并且可以查看每个跟踪请求占总跟踪时间的百分比。
随着业务越来越复杂，系统也随之进行各种拆分，特别是随着微服务架构和容器技术的兴起，看似简单的一个应用，后台可能有几十个甚至几百个服务在支撑；一个前端的请求可能需要多次的服务调用最后才能完成；当请求变慢或者不可用时，我们无法得知是哪个后台服务引起的，这时就需要解决如何快速定位服务故障点，Zipkin分布式跟踪系统就能很好的解决这样的问题。
Zipkin架构跟踪器(Tracer)位于你的应用程序中，并记录发生的操作的时间和元数据,提供了相应的类库，对用户的使用来说是透明的，收集的跟踪数据称为Span;将数据发送到Zipkin的仪器化应用程序中的组件称为Reporter,Reporter通过几种传输方式之一将追踪数据发送到Zipkin收集器(collector)，然后将跟踪数据进行存储(storage),由API查询存储以向UI提供数据。架构图如下：
1.TraceZipkin使用Trace结构表示对一次请求的跟踪，一次请求可能由后台的若干服务负责处理，每个服务的处理是一个Span，Span之间有依赖关系，Trace就是树结构的Span集合；
timestamp：Span创建时的时间戳，使用的单位是微秒（而不是毫秒），所有时间戳都有错误，包括主机之间的时钟偏差以及时间服务重新设置时钟的可能性，出于这个原因，Span应尽可能记录其duration；
annotations：注释用于及时记录事件；有一组核心注释用于定义RPC请求的开始和结束；
collector：一旦跟踪数据到达Zipkincollector守护进程，它将被验证，存储和索引，以供Zipkin收集器查找；
search：一旦数据被存储和索引，我们需要一种方法来提取它。查询守护进程提供了一个简单的JSONAPI来查找和检索跟踪，主要给WebUI使用；
webUI：创建了一个GUI，为查看痕迹提供了一个很好的界面；WebUI提供了一种基于服务，时间和注释查看跟踪的方法。
使用Zipkin和Brave实现http服务调用的跟踪，Brave是用来装备Java程序的类库，提供了面向标准Servlet、SpringMVC、HttpClient、JAXRS、Jersey、Resteasy和MySQL等接口的装备能力，可以通过编写简单的配置和代码，让基于这些框架构建的应用可以向Zipkin报告数据。同时Brave也提供了非常简单且标准化的接口，在以上封装无法满足要求的时候可以方便扩展与定制。
java webservice接口调用和js访问webservice接口的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！
侯字的文学常识有多少种,初中选择题语文文学常识,希望以上内容对你有所帮助，在这里分享生活乐趣，表达意见主张，找到实用的生活信息，的积分IdKGLD17756，如需了解更多相关信息，请关注本站
