导入pom <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId> </dependency> 关闭缓存 thymeleaf: cache
传参数 vue中this.$router.push()路由传值 // 命名的路由 router.push({ name: 'user', params: { userId: 123 }}) // 带查询参数，变成/backend/order?selected=2 this.$router.push({path: '/backend/order', query: {selected: &qu
docker 安装sentinel docker run -d -p 8858:8858 \ --name sentinel-dashboard \ -e AUTH_USERNAME=sentinel \ -e AUTH_PASSWORD=sentinel \ -e NACOS_SERVER_ADDR=192.168.16.161:8848 \ bladex/sentinel-dashboard:
依赖 <!-- 配置中心 --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId> </dependency> &
RabbitMQ Broker 异步调用好处： 吞吐量提升：无需等待订阅者处理完成，响应更快速 故障隔离：服务没有直接调用，不存在级联失败问题 调用间没有阻塞，不会造成无效的资源占用 耦合度极低，每个服务都可以灵活插拔，可替换 流量削峰：不管发布事件的流量波动多大，都由 Broker 接收，订阅者可以按照自己的速度去处理事件 异步调用缺点： 架构复杂了，业务没有明显的流程线，不好管理 需要依赖
RestTemplate pring 提供了一个 RestTemplate 工具，只需要把它创建出来即可。（即注入 Bean） @SpringBootApplication public class OrderApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Ord
1、部署一个tomcat(主节点部署)# kubectl create deployment tomcat6 --image=tomcat:6.0.53-jre8 kubectl get pods -o wide # 可以获取到Tomcat信息(Tomcat具体部署在哪个节点） 在node2节点部署了 如果降 node2 的Tomcat停掉，则主节点node3 会从 node1 拉起
一、基础环境搭建# 1、前置要求# 一台或多台机器，操作系统 CentOS7.x-86_x64 硬件配置：2GB或更多RAM，2个CPU或更多CPU，硬盘 30GB或更多 集群中所有机器之间网络互通 可以访问外网，需要拉取镜像 禁止swap分区 2、部署步骤# 1、在所有的节点上安装Docker和kubeadm 2、部署Kubernetes Master 3、部署容器网络插件 4、部署Kubern
一、k8s快速入门# 1、简介# kubernetes简称k8s。是用于自动部署，扩展和管理容器化应用程序的开源系统。 相关文档： 中文官网：https://kubernetes.io/Zh/ 中文社区：https://www.kubernetes.org.cn/ 官方文档：https://kubernetes.io/zh/docs/home/ 社区文档：https://docs.kubern
一、Sleuth概念 为什么需要Spring Cloud Sleuth# 微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与
一、什么是Sentinel？ 随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。 Sentinel 的主要特性： 二、整合Sentinel# Spring Cloud Alibaba整合Sentinel文档：https://github.com/alibaba/spring-cloud-alib
// 如果当前这个场次的商品库存信息已经上架就不需要上架 // 5、使用库存作为分布式Redisson信号量（限流） // 使用库存作为分布式信号量 RSemaphore semaphore = redissonClient.getSemaphore(SKU_STOCK_SEMAPHORE + token); // 商品可以秒杀的数量作为信号量 semaphore.trySetPermits(
高并发场景的分布式事务，我们采用柔性事务+可靠消息+最终一致性方案（异步确保型），可靠性是最重要的，那么如何保证消息的可靠性呢？ 一、消息丢失 1、消息发送出去，由于网络问题没有抵达服务器 做好容错方法(try-catch)，发送消息可能会网络失败，失败后要有容错机制，可记录到数据库，采用定期扫描重发的方式。 做好日志记录，每个消息状态是否都被服务器收到都应该记录 做好定期重发，如果消息没有发
添加RMQ配置 <!-- 使用高级消息队列来解决分布式事务一致性 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
分布式事务-最终一致性库存解锁逻辑 一、Seata的不足 Seata的AT模式是二阶段提交协议（2PC），第一阶段将本地事务直接提交，第二阶段想要回滚的时候，是通过回滚日志（日志表）做的反向补偿，数据库原来是多少又改了回来。 Seata应用场景：后台管理系统，比如添加商品，优惠、库存、积分、会员要成功都成功，要失败都失败，对于并发性能不高的可以使用Seata来处理分布式事务。 如果并发性能要求很高
一、为什么会有分布式事务# 分布式系统经常出现的异常，如机器宕机、网络异常、消息丢失、数据错误、不可靠的TCP、存储数据丢失等等。 二、分布式事务 分布式事务是指事务的参与者，支持事务的服务器，资源服务器分别位于分布式系统的不同节点之上，通常一个分布式事物中会涉及到对多个数据源或业务系统的操作。 典型的分布式事务场景：跨银行转操作就涉及调用两个异地银行服务 三、分布式理论 1、CAP理论 CAP理
一、本地事务 1、事务的基本性质 数据库事务的几个特性：原子性(Atomicity)、一致性(Consistency）、隔离性或独立性(isolation)、持久性(Durability)，简称就是 ACID。 原子性：一系列的操作整体不可拆分，要么同时成功，要么同时失败。 一致性：数据在事务的前后，业务整体一致。 转账：A:1000; B:1000; 转 200 事务成功； A:800; B
任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同，这是幂等性的核心特点。其实在我们编程中主要操作就是CURD，其中读取（Retrieve）操作和删除（Delete）操作是天然幂等的，受影响的就是创建（Create）、更新（Update） 一、接口幂等性概念 接口调用存在的问题# 现如今我们的系统大多拆分为分布式SOA，或者微服务，一套系统中包含了多个子系统服务，而一个子系统服务往往会去调用另一个
异步执行 远程查询库存 @FeignClient("gulimall-ware") public interface WmFeignService { //查询是否有库存 @PostMapping("ware/waresku/hasstock")//ware/waresku public R getSkusHassStock(@R
异步执行 调度服务 多线程 addToCart @Autowired StringRedisTemplate redisTemplate; @Autowired ProductFeignService productFeignService; @Autowired ThreadPoolExecutor executor; private final String CART_PREFIX = &
ThreadLocal - 同一个线程共享数据 使用redis 保存 购物车数据 引入redis 和Redis Seccsion 编辑拦截器 public class CartInterceptor implements HandlerInterceptor {}} public static ThreadLocal<UserInfoTo> toThreadLocal = new
购物车 Vo设计 需要计算属性 用户可以在登录状态下将商品添加到购物车【用户购物车/在线购物车】 用户可以在未登录状态下将商品添加到购物车【游客购物车/高线购物车/临时购物车】 购物车服务搭建 server.port=2009 spring.application.name=gulimall-cart spring.cloud.nacos.server-addr=127.0.0.1:884
Session 共享 https://docs.spring.io/spring-session/docs/2.3.1.RELEASE/reference/html5/guides/boot-redis.html 配置 第一步 <dependency> <groupId>org.springframework.session</group
单点登陆社交登陆 OAuth2.0 OAuth2.0 使用微博社交登陆 https://open.weibo.com/connect 开发手册 https://open.weibo.com/wiki/%E6%8E%88%E6%9D%83%E6%9C%BA%E5%88%B6%E8%AF%B4%E6%98%8E 更换 YOUR_CLIENT_ID App Key：1514335119 更
将所有的异步线程池任务交给线程池，可控制 性能稳定 线程池创建 int corePoolSize, 核心线程一直存在 除非 allowCoreThreadTimeOut int maximumPoolSize, 最大线程池数量 long keepAliveTime,存活时间 TimeUnit unit,时间单位 BlockingQueue<Runnable> workQueue,堵塞
1.写一个接口 并FeignClient 调用哪个 import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient; @FeignClient("gulimall-coupon")//声明调用哪个 开启feign调用 public interface CouponFeignServicce { } 2.在Application注解
Route（路由）：路由是网关的基本单元，由ID、URI、一组Predicate、一组Filter组成，根据Predicate进行匹配转发。 Predicate（谓语、断言）：路由转发的判断条件，目前SpringCloud Gateway支持多种方式，常见如：Path、Query、Method、Header等。 Filter（过滤器）：过滤器是路由转发请求时所经过的过滤逻辑，可用于修改请求、响应
异步编排 @Configuration public class MyThreadConfig { @Bean public ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor(ThreadPoolConfigProperties pool) { return new ThreadPoolExecutor( p
第三方缓存整合 ehcache.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="
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