Microservices, Docker e Tecnologias de Mensageria parte 5

Ferramentas necessárias:

Com nosso back estruturado vamos agora construir uma simples pagina web em Reactjs para vermos o funcionamento do sistema.
Como cereja do bolo vamos utilizar o poder do Docker e deixar tanto o ambiente como as aplicações (Front e Back) rodando dentro de contêineres docker.
Para nao prolongar muito o artigo deixo aqui o link para clonar o projeto onde já se encontra a aplicação do front.
Front
Para cada aplicação que construímos foi adicionado na pasta raiz um arquivo dockerfile para gerar uma imagem docker de nossa aplicação.
dockerfile

FROM adoptopenjdk/openjdk11:latest
ARG JAR_FILE=target/*.jar
WORKDIR /opt/app
COPY ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java","-jar","app.jar"]

Para conseguirmos fazer o build das nossas aplicações geramos o arquivo jar para cada uma delas, neste artigo vou demonstrar como gera-lo via intellij porem o mesmo pode ser gerado via cmd.
No canto superior direito do intellij clique na aba onde esta escrito maven, e no modal que ira abrir clique em cima do símbolo m para chegar nesta tela.

De 2 cliques no comando mvn clean e após abra o modal novamente e de 2 cliques em mvn install, dentro da pasta target você vera que foi gerado um arquivo .jar.

Feito isso foi configurado em no arquivo docker-compose.yaml os comandos para criar a imagem docker, tendo como referencia o arquivo dockerfile de cada aplicação, e subi nossas aplicações dentro do docker. Nosso arquivo ficou conforme abaixo.
docker-compose.yaml

version: '3'

services:
  front:
        container_name: front-microservices
        build:
            context: ../frontMicroservices
            dockerfile: ./dockerfile
        volumes:
            - '../frontMicroservices:/app'
            - '/app/node_modules'
        ports:
            - '3000:3000'
        environment:
            - NODE_ENV=development

  ponteacesso:
        container_name: ponte
        build:
            context: ../pontedeacesso
            dockerfile: dockerfile
        ports:
            - '8080:8080'
        depends_on:
            - kafka
        environment:
            KAFKA_HOST: 172.18.0.1:9092

  orquestrador:
        container_name: orquestrador
        build:
            context: ../orquestrador
            dockerfile: dockerfile
        ports:
            - '8081:8081'
        depends_on:
            - kafka
            - elasticsearch
            - mqseries
        environment:
            ELASTICSEARCH_HOST: 172.18.0.1:9200
            KAFKA_HOST: 172.18.0.1:9092
            MQ_HOST: tcp://172.18.0.1:61616

  consumer:
        container_name: consumerMq
        build:
            context: ../consumer
            dockerfile: dockerfile
        ports:
            - '8082:8082'
        depends_on:
            - redis
            - kafka
            - mqseries
            - postgres
        environment:
            POSTGRES_HOST: postgres
            REDIS_HOST: "172.18.0.1"
            REDIS_PORT: 6379
            KAFKA_HOST: 172.18.01:9092
            MQ_HOST: tcp://172.18.0.1:61616

  mqseries:
      image: ibmcom/mq:latest
      ports:
        - "1414:1414"
        - "9443:9443"
      hostname: mq
      environment:
        - LICENSE=accept
        - MQ_QMGR_NAME=QM1
        - MQ_ADMIN_PASSWORD=admin
      container_name: mqserver
      stdin_open: true
      tty: true
      restart: always
  mq:
    image: rmohr/activemq
    container_name: mq
    ports:
      - 8161:8161
      - 61616:61616
      - 5672:5672
      - 1883:1883
      - 61613:61613

  zookeeper:
    image: "confluentinc/cp-zookeeper:5.2.1"
    environment:
      ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181
      ZOOKEEPER_TICK_TIME: 2000
      ZOOKEEPER_SYNC_LIMIT: 2

  kafka:
    image: "confluentinc/cp-kafka:5.2.1"
    ports:
      - 9092:9092
    depends_on:
      - zookeeper
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 1
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zookeeper:2181"
      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: PLAINTEXT:PLAINTEXT,PLAINTEXT_HOST:PLAINTEXT
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://kafka:29092,PLAINTEXT_HOST://172.18.01:9092
      KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: "1"
      KAFKA_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE: "true"

  postgres:
    image: 'postgres:alpine'
    volumes:
      - postgres-volume:/var/lib/postgresql/data
    ports:
      - 5432:5432
    environment:
      POSTGRES_USER: bootcamp
      POSTGRES_PASSWORD: password
      POSTGRES_DB: bootcamp
      POSTGRES_HOST: postgres

  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.1
    container_name: elasticsearch
    environment:
      - node.name=ws-es-node
      - discovery.type=single-node
      - cluster.name=ws-es-data-cluster
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1024m -Xmx1024m"
      # - xpack.security.enabled='false'
      # - xpack.monitoring.enabled='false'
      # - xpack.watcher.enabled='false'
      # - xpack.ml.enabled='false'
      # - http.cors.enabled='true'
      # - http.cors.allow-origin="*"
      # - http.cors.allow-methods=OPTIONS, HEAD, GET, POST, PUT, DELETE
      # - http.cors.allow-headers=X-Requested-With,X-Auth-Token,Content-Type, Content-Length
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - vibhuviesdata:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300

  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.3.1
    container_name: kibana
    environment:
      SERVER_NAME: 127.0.0.1
      ELASTICSEARCH_HOSTS: http://elasticsearch:9200
      # XPACK_GRAPH_ENABLED: false
      # XPACK_ML_ENABLED: false
      # XPACK_REPORTING_ENABLED: false
      # XPACK_SECURITY_ENABLED: false
      # XPACK_WATCHER_ENABLED: false
    ports:
      - "5601:5601"
    depends_on:
      - elasticsearch
    restart: "unless-stopped"


  redis:
    image: 'bitnami/redis:latest'

    ports:
        - 6379:6379

    environment:
        - ALLOW_EMPTY_PASSWORD=yes

volumes:
  grafana-volume:
  prometheus-volume:
  postgres-volume:
  vibhuviesdata:
    driver: local

OBS: Note que os caminhos especificados no docker-compose refere-se aos nomes das pastas onde as aplicações estão armazenadas, abaixo detalho um pouco de cada comando.

container_name: nome do container
build: responsável por buildar e rodar nossa aplicação
context: caminho referente a raiz do projeto
dockerfile: arquivo para gerar imagem docker
porta aplicação: porta onde aplicação ira rodar

ponteacesso:
        container_name: ponte
        build:
            context: ../pontedeacesso
            dockerfile: dockerfile
        ports:
            - '8080:8080'
        depends_on:
            - kafka
        environment:
            KAFKA_HOST: 172.18.0.1:9092

  orquestrador:
        container_name: orquestrador
        build:
            context: ../orquestrador
            dockerfile: dockerfile
        ports:
            - '8081:8081'
        depends_on:
            - kafka
            - elasticsearch
            - mqseries
        environment:
            ELASTICSEARCH_HOST: 172.18.0.1:9200
            KAFKA_HOST: 172.18.0.1:9092
            MQ_HOST: tcp://172.18.0.1:61616

  consumer:
        container_name: consumerMq
        build:
            context: ../consumer
            dockerfile: dockerfile
        ports:
            - '8082:8082'
        depends_on:
            - redis
            - kafka
            - mqseries
            - postgres
        environment:
            POSTGRES_HOST: postgres
            REDIS_HOST: "172.18.0.1"
            REDIS_PORT: 6379
            KAFKA_HOST: 172.18.01:9092
            MQ_HOST: tcp://172.18.0.1:61616

Após isso e só rodarmos agora o comando docker compose up -d que já teremos aplicação e ambiente rodando no docker e acessível pela maquina.

Observação: Por depender do elasticsearch nossa aplicação Orquestrador pode dar erro ao iniciar, caso isso aconteça e só inicializa-la dentro do console do docker após o elasticsearch ter subido.

Tela Inicial do front

Clique no botão Usuário para acessar a tela de cadastro de usuário

Ao clicar no botão cadastrar já somos redirecionados para a tela que corresponde aos usuários cadastrados no Redis que aguardam a confirmação do cadastro para serem salvos no Postgres, esta tela pode ser acessada também clicando no botão Usuario Redis

Logs da aplicação PonteAcesso dentro do container docker, mensagem produzida dentro do topico Kafka
Logs da aplicação Orquestrador dentro do container docker, mensagem recebida pelo consumer do topico Kafka, produzida para uma queue dentro do RabbitMq e salvo no ElasticSearch
Usuário salvo no elasticsearch visualizado atraves do Kibana
Logs da aplicação ConsumerMq dentro do container docker`
Tela Usuários salvos no banco de memoria Redis`
Usuário Salvo no Postgres após clicar no botão Aceitar

Deixo aqui o link do repositório no github de toda a aplicação
Repositório completo
Finalizamos nossa brincadeira pelo mundo dos Microservices conhecendo um pouco mais sobre tecnologias e ferramentas fantásticas, agradeço a todos e quem curtiu e quiser me adicionem nas redes sociais para trocarmos conhecimento.

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Microservices, Docker e Tecnologias de Mensageria parte 5

Hernani Almeida

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