dapr是干什么用的（dapr入门与本地托管模式尝试）
1 简介
Dapr是一个可移植的 、事件驱动的运行时 ，它使任何开发人员能够轻松构建出弹性的 、无状态和有状态的应用程序 ，并可运行在云平台或边缘计算中 ，它同时也支持多种编程语言和开发框架 。Dapr支持的语言很多 ，包括C++/Go/Java/JavaScript/Python/Rust/.NET/PHP等 。
目前 ，可用的构建块如下：
构建块 说明 服务调用 跨服务调用允许进行远程方法调用(包括重试) ，不管处于任何位置 ，只需该服务托管于受支持的环境即可 。 状态管理 独立的状态管理 ，使用键/值对作为存储机制 ，可以轻松的使长时运行 、高可用的有状态服务和无状态服务共同运行在您的应用程序中 。 状态存储是可插拔的 ，目前支持使用Azure CosmosDB 、 Azure SQL Server 、 PostgreSQL 、AWS DynamoDB 、Redis 作为状态存储介质 。 发布订阅 发布事件和订阅主题 。 资源绑定 Dapr的Bindings是建立在事件驱动架构的基础之上的 。通过建立触发器与资源的绑定 ，可以从任何外部源（例如数据库 ，队列 ，文件系统等）接收和发送事件 ，而无需借助消息队列 ，即可实现灵活的业务场景 。 Actors Actor模型 = 状态 + 行为 + 消息 。一个应用/服务由多个Actor组成 ，每个Actor都是一个独立的运行单元 ，拥有隔离的运行空间 ，在隔离的空间内 ，其有独立的状态和行为 ，不被外界干预 ，Actor之间通过消息进行交互 ，而同一时刻 ，每个Actor只能被单个线程执行 ，这样既有效避免了数据共享和并发问题 ，又确保了应用的伸缩性 。 Dapr 在Actor模式中提供了很多功能 ，包括并发 ，状态管理 ，用于 actor 激活/停用的生命周期管理 ，以及唤醒 actor 的计时器和提醒器 。 可观测性 Dapr记录指标 ，日志 ，链路以调试和监视Dapr和用户应用的运行状况 。 Dapr支持分布式跟踪 ，其使用W3C跟踪上下文标准和开放式遥测技术 ，可以轻松地诊断在生产环境中服务间的网络调用 ，并发送到不同的监视工具 。 秘密 Dapr 提供了密钥管理 ，支持与公有云和本地的Secret存储集成 ，以供应用检索使用 。Sidecar与托管
Dapr是以Sidecar的架构模式来提供对应功能的 ，这也是Kubernetes中很常用的一种模式：
Dapr可以自托管 ，也可以托管在Kubernetes上 ，一般我们都会托管在Kubernetes上 。
Dapr不是服务网格 ，它们有重叠的部分 ，也有各自独特的地方 ，具体如何选择 ，还要看具体需求 。实际上是可以整合在一起使用的 。
2 dapr本地安装
2.1 下载
我们直接从Github下载：https://github.com/dapr/cli/releases ，解压对某个目录 ，然后添加到环境变量即可：
export PATH=$PATH:/Users/larry/Software/dapr测试一下 ，查看版本：
$ dapr --version CLI version: 1.9.1 Runtime version: n/a2.2 在本地环境初始化dapr
首先要确保已经安装了Docker ，并成功启动 。
$ docker --version Docker version 19.03.13, build 4484c46d9d接着执行以下命令进行初始化：
$ dapr init ⌛ Making the jump to hyperspace... ℹ️ Container images will be pulled from Docker Hub ℹ️ Installing runtime version 1.9.3 ↘ Downloading binaries and setting up components... Dapr runtime installed to /Users/larry/.dapr/bin, you may run the following to add it to your path if you want to run daprd directly: export PATH=$PATH:/Users/larry/.dapr/bin ✅ Downloading binaries and setting up components... ✅ Downloaded binaries and completed components set up. ℹ️ daprd binary has been installed to /Users/larry/.dapr/bin. ℹ️ dapr_placement container is running. ℹ️ dapr_redis container is running. ℹ️ dapr_zipkin container is running. ℹ️ Use `docker ps` to check running containers. ✅ Success! Dapr is up and running. To get started, go here: https://aka.ms/dapr-getting-started注意会在用户目录.dapr安装对应的文件 。这时再查看version信息就不一样了：
$ dapr --version CLI version: 1.9.1 Runtime version: 1.9.3查看Docker容器情况 ，也看到启动了多个实例：
$ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 110165beae0d daprio/dapr:1.9.3 "./placement" 2 minutes ago Up 2 minutes 0.0.0.0:50005->50005/tcp dapr_placement 346be0cdcb7e redis:6 "docker-entrypoint.s…" 3 minutes ago Up 3 minutes 0.0.0.0:6379->6379/tcp dapr_redis 42a8279db947 openzipkin/zipkin "start-zipkin" 3 minutes ago Up 3 minutes (healthy) 9410/tcp, 0.0.0.0:9411->9411/tcp dapr_zipkin3 尝试一下dapr
3.1 启动一个应用
启动一个空白的应用如下 ，同时也会启动一个Sidecar ，并启用3500端口：
dapr run --app-id myapp --dapr-http-port 35003.2 状态管理
我们刚才开启了3500端口 ，接下来可以更新状态 ，如下：
$ curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d [{ "key": "name", "value": "Larry Deng"}] http://localhost:3500/v1.0/state/statestore $ curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d [{ "key": "webSite", "value": "www.pkslow.com"}] http://localhost:3500/v1.0/state/statestore查看状态：
$ curl http://localhost:3500/v1.0/state/statestore/name "Larry Deng" $ curl http://localhost:3500/v1.0/state/statestore/webSite "www.pkslow.com"因为状态是通过Redis来保存的 ，我们可以直接进去Redis查看：
$ docker exec -it dapr_redis redis-cli 127.0.0.1:6379> keys * 1) "myapp||name" 2) "myapp||webSite" 127.0.0.1:6379> hgetall "myapp||name" 1) "data" 2) "\"Larry Deng\"" 3) "version" 4) "1" 127.0.0.1:6379> hgetall "myapp||webSite" 1) "data" 2) "\"www.pkslow.com\"" 3) "version" 4) "1" 127.0.0.1:6379> exit删除测使用以下接口：
curl -v -X DELETE -H "Content-Type: application/json" http://localhost:3500/v1.0/state/statestore/name3.3 dapr dashboard
Dapr为大家提供了管理界面 ，以下命令来启动：
$ dapr dashboard Dapr Dashboard running on http://localhost:8080打开界面 ，可以看到我们刚才启动的Application：
还能查看一些组件 、配置等信息：
我们还可以查看一些Tracing方面的信息 ，打开：http://localhost:9411/zipkin/
4 总结
因为本次实验只是一个本地版本的dapr ，所以还有很多功能没有体验 ，我们后续有机会再继续学习 。
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