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RSS订阅原创 SpringCloud Alibaba——分布式事务 Seata
本地事务，也就是传统的单机事务。在传统数据库事务中，必须要满足四个原则，即ACID：ACID，是指数据库管理系统（DBMS）在写入或更新资料的过程中，为保证事务（transaction）是正确可靠的，所必须具备的四个特性：原子性（atomicity，或称不可分割性）、一致性（consistency）、隔离性（isolation，又称独立性）、持久性（durability）。原子性：事务中的所有操作，要么全部成功，要么全部失败。一致性：要保证数据库内部完整性约束、声明性约束。.................
2022-08-27 17:14:57
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原创 SpringCloud Alibaba-Sentinel 实现熔断与限流
在分布式系统中，由于网络原因或自身的原因，服务一般无法保证 100% 可用。如果一个服务出现了问题，调用这个服务救护出现线程阻塞的情况，此时若有大量的请求涌入，就会出现多条线程阻塞等待，进而导致服务瘫痪。由于服务与服务之间的依赖性，故障会传播，会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果，这就是服务故障的”雪崩效应“。雪崩发生的原因多种多样，有不合理的容量设计，或者是高并发下某一个方法响应变慢，亦或是某台机器的资源耗尽。..................
2022-08-16 00:02:27
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原创 SpringCloud Alibaba—Nacos 服务注册和配置中心
Nacos 是一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理的平台。它可以帮助我们轻松构建云原生应用程序和微服务平台。总结：Nacos 就是的组合，即。
2022-08-07 17:36:38
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原创 SpringCloud Sleuth 分布式请求链路跟踪
SpringCloudSleuth主要功能就是在分布式系统中提供追踪的解决方案，并且兼容支持了Zipkin，只需要在pom文件中引入相应的依赖即可。Zipkin是Twitter的一个开源项目，它基于GoogleDapper实现，致力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。Collector收集器组件，它主要用于处理从外部系统发送过来的跟踪信息，将这些信息转换为Zipkin内部处理的Span格式，以支持后续的存储、分析、展示等功能。......
2022-07-31 22:41:50
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原创 SpringCloud Stream 消息驱动
SpringCloudStream由一个中间件中立的核组成。应用通过SpringCloudStream插入的input（相当于消费者consumer，它是从队列中接收消息的）和output（相当于生产者producer，它是从队列中发送消息的）通道与外界交流。通道通过指定中间件的Binder实现与外部代理连接。业务开发者不再关注具体消息中间件，只需要关注Binder对应用程序提供的抽象概念，通过这些抽象概念来使用消息中间件实现业务即可。https。.....................
2022-07-24 23:54:21
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原创 SpringCloud Bus 消息总线
SpringCloudBus配合SpringCloudConfig使用，可以实现配置的动态刷新。SpringCloudBus是用来将分布式系统的节点与轻量级消息系统链接起来的框架，它整合了Java的事件处理机制和消息中间件的功能。SpringCloudBus目前支持RabbitMQ和Kafka。......
2022-07-24 19:04:59
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转载 使用Jrebel启动项目报错，但正常启动却没有问题
使用Jrebel debug启动的时候报错，但是正常启动或者自带debug模式启动都没问题。由此肯定是jrebel的问题了。当然也可能是我的版本问题，不论如何反正就是报错了。错误描述如下：Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.xerces.parsers.SecuritySupport$4往上翻日志：Error creating bean with name ‘sqlSessionFactory’ defined in class p
2022-06-24 14:37:32
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原创 Eureka服务注册与发现
注册中心可以说是微服务架构中的“通讯录”，它记录了服务和服务地址的映射关系。在分布式架构中，服务会注册到这里，当服务需要调用其他服务时，就会在这里找到服务的地址，进行调用。服务注册中心（下称注册中心）是微服务架构非常重要的一个组件，在微服务架构里主要起到了协调者的作用。注册中心一般包含如下几个功能：1、服务发现：2、服务配置：3、服务健康检测ZookeeperZookeeper 是一个分布式服务框架，是 Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，
2022-06-21 23:42:21
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原创 RabbitMQ 集群
1.2 集群搭建使容器 mq02 称为从节点，容器 mq01 为主节点使容器 mq03 称为从节点，容器 mq01 为主节点1.3 查看集群状态进入任意一个容器内，输入以下命令查看集群状态：
2022-06-12 17:38:39
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原创 RabbitMQ 其他知识点
用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。举个最简单的例子，那就是支付，用户购买商品后支付，支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额发现多扣钱了，流水记录也变成了两条。在以前的单应用系统中，我们只需要把数据操作放入到事务中即可，发生错误立即回滚，但是再响应客户端的时候也有可能出现网络中断或者异常等等。在 MQ 中指，消费多条相同的消息，得到与消费该消息一次相同的结果。消费者在消
2022-06-11 22:00:56
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原创 RabbitMQ 延迟队列详解
一、延迟队列概念延迟队列存储的对象时对应的延迟消息，所谓“延迟消息”是指当消息呗发送以后，并不想让消费者立刻拿到消息，而是等待特定时间后，消费者才能拿到这个消息进行消费。二、延迟队列使用场景1、订单在十分钟之内未支付则自动取消2、新创建的店铺，如果在十天内都没有上传过商品，则自动发送消息提醒。3、用户注册成功后，如果三天内没有登录则进行短信提醒。4、用户发起退款后，如果三天内没有得到处理则通知相关运营人员。5、预定会议后，需要在预定时间点前十分钟通知各个与会人员参加会议。这些场景都有一个特点
2022-05-29 16:34:29
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原创 RabbitMQ 死信队列详解
一、死信的概念死信，顾名思义就是无法被消费的消息。一般来说，Producer 将消息投递到 Broker 或者直接到 Queue 里了，Consumer 从 Queue 取出消息进行消费，但某些时候由于特定的原因导致 Queue 中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有后续的处理，就变成了死信，有死信自然就有了死信队列。应用场景：为了保证订单业务的消息数据不丢失，需要使用到 RabbitMQ 的死信队列机制，档消息消费发生异常时，将消息投入到死信队列中。还有比如说：用户在商城下单成功并点击支付后再指定
2022-05-28 23:12:31
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原创 RabbitMQ 中交换机类型
在工作队列模式中，每个任务都恰好交付给一个消费者（工作进程）。如果需要将消息传达给多个消费者，则需要使用“发布/订阅”模式。为了说明这种模式，我们将构建一个简单的日志系统。它将由两个程序组成：第一个程序将发出日志消息，第二个程序是消费者。我们会启动两个消费者，其中一个消费者接收到消息后把日志存储在磁盘中，另一个消费者在接收到消息后，会将消息打印到屏幕上。事实上，第一个程序发出的日志消息将会广播给所有的消费者。一、Exchanges1.1 Exchanges 概念RabbitMQ 消息传递模型的核心思
2022-05-28 18:03:14
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原创 RabbitMQ 的发布确认
一、模式说明在订阅模型中，多了一个 Exchange 角色，而且过程略有变化：P：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给 X（交换机）C：消费者，消息的接收者，会一直等待消息到来Queue：消息队列，接收消息，缓存消息Exchange：交换机（X）。一方面，接收生产者发送的消息，另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队列、或是将消息丢弃。到底如何操作，取决于 Exchange 的类型。Exchange 有常见一下 3 种类型：Fanout：广播
2022-05-23 23:21:11
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原创 RabbitMQ 的工作模式——Work Queues 工作队列模式
一、模式说明Work Queues：与入门程序的简单模式相比，多了一个或一些消费端，多个消费端共同消费同一个队列中的消息。应用场景：对于任务过重或任务较多情况，使用工作队列可以提高任务处理的速度。二、代码Producer_WorkQueuespackage com.itheima.producer;import com.rabbitmq.client.Channel;import com.rabbitmq.client.Connection;import com.rabbitmq.cli
2022-05-23 21:18:11
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原创 RabbitMQ 快速入门——简单队列模式
一、入门程序需求：使用简单模式完成消息传递步骤：创建工程（生产者、消费者）分别添加依赖编写生产者发送消息编写消费者接收消息1.1 添加依赖分别在生产者和消费者的 pom.xml 文件中添加如下依赖：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLS
2022-05-23 09:05:19
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原创 RabbitMQ 简介
一、MQ 的基本概念1.1 MQ 概述消息（Message）是指在应用间传递的数据。消息可以非常简单，比如质保函文本字符串、JSON 等，也可以很复杂，比如内嵌对象。MQ 全称为 Message Queue（消息队列），是在消息的传输过程中保存消息的容器。多用于分布式系统之间进行通信。目前，分布式系统之间的数据通信一般有两种方式：第一种方式，A 系统直接通过远程调用的方式来访问 B 系统第二种方式，则是通过消息中间件的方式，由 A 系统将数据发送到消息中间件，再由消息中间件发送给 B 系统。
2022-05-21 18:54:38
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原创 Redis 事务
先放一个大佬的文章：聊一聊Redis事务 一、什么是Redis 事务可以一次执行多个命令，本质是一组命令的集合。一个事务中的所有命令都会序列化，按顺序串行化执行，而不会被其他命令插入。二、事务可以用来做什么一个队列中，可以一次性、顺序性、排他性的执行一系列命令。三、如何使用可以通过 MULTI 命令来开启一个 Redis 事务，该命令在执行后总会返回 OK。在执行该命令之后，用户便可以发布多条 Redis 命令。Redis 并不会立即执行这些命令，而是将它们放入到一个队列中。所有的命令将会在调用
2022-05-18 23:39:49
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原创 分布式缓存-Redis分片集群
一、分片集群结构主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题，但是依然有两个问题没有解决：海量数据存储问题高并发写的问题使用分片集群可以解决上述问题，分片集群特征：集群中有多个 master，每个 master 保存不同数据（可解决高并发写的问题）每个 master 都可以有多个 slave 节点（解决高并发读的问题）master 之间通过 ping 监测彼此健康状态（类似于哨兵机制）客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点二、搭建分片集群2.1 集群结构分片集群
2022-05-17 21:42:36
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原创 分布式缓存-Redis 哨兵
一、哨兵的作用和工作原理1.1 哨兵的结构和作用Redis 提供了哨兵（Sentinel）机制来实现主从集群的自动故障恢复。哨兵的结构和作用如下：监控： Sentinel 会不断检查您的 master 和 slave 是否按预期工作自动故障恢复： 如果 master 故障，Sentinel 会将一个 slave 提升为 master。当故障实例恢复后也以新的 master 为主。通知： Sentinel 充当 Redis 客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时，会将最新信息推送给 Redi
2022-05-17 09:04:50
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原创 分布式缓存-Redis 主从
一、搭建主从架构单节点 Redis 的并发能力是有上限的，要进一步提高 Redis 的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。在 Redis 应用当中，大多数情况下，都是读多写少，因此，更多情况下，需要应对的是读的压力，那么在主从的基础上可进一步实现读写分离：在执行写操作时，访问 master 节点，如果是读操作，那么就分发到 slave 节点。这种一主多从的集群设计，可让多个从节点共同承担读的请求，从而使得读的并发能力就会有极大地提升。...
2022-05-15 23:11:46
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原创 分布式缓存-Redis 持久化
一、单点 Redis 的问题数据丢失问题。Redis 是内存存储，一旦服务宕机重启，数据就有可能会丢失。并发能力问题。单节点的 Redis 并发能力虽然不错，但也无法满足如 618、双 11 这样的高并发场景。故障恢复问题。如果 Redis 宕机，则服务不可用，需要一种自动的故障恢复手段。存储能力问题。Redis 是基于内存存储，但是内存存储是有上限的，而需要被缓存的数据会越来越多，那么单节点的 Redis 则难以满足海量数据的需求。解决方案：二、RDB 持久化RDB 全称 Redis D
2022-05-15 18:43:21
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原创 黑马点评项目-UV 统计
一、HyperLogLog 用法UV：全称 Unique Visitor，也叫独立访客量，是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人、1 天内同一个用户多次访问该网站，只记录 1 次。PV：全称 Page View，也叫页面访问量或点击量，用户每访问网站的一个页面，记录一次 PV，用户多次打开页面，则记录多次 PV。往往用来衡量网站的流量。UV 统计在服务端做会比较麻烦，因为要判断该用户是否已经统计过了，需要将统计过的用户信息保存。但是如果每个访问的用户都保存到Redis 中，数据量会非常恐怖。
2022-05-12 21:55:48
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原创 黑马点评项目-用户签到
一、BitMap 的用法假如我们用一张表来存储用户签到信息，其结构应该改如下：假如有 1000 万个用户，平均每人每年签到次数为 10 次，则这张表一年的数据量为 1 亿条。每签到一次需要使用（8 + 8 + 1 + 1 + 3 + 1）共 22 字节的内存，一个月则最多需要 600 多字节。显然，这种方式不合适。改进方案：我们按月来统计用户签到信息，签到记录为 1，未签到则记录 0将每一个 bit 位对应当月的每一天，形成了映射关系。用 0 和 1 表示业务状态，这种思路就成为位图（BItM
2022-05-11 23:26:42
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原创 黑马点评项目-附近商铺
一、GEO 数据结构的基本用法1.1 GEO 数据结构GEO 就是 Geolocation 的简写形式，代表地理坐标。Redis 在 3.2 版本中加入了对 GEO 的支持，允许存储地理坐标信息，帮助我们根据经纬度来检索数据。常见的命令有：GEOADD：添加一个地理空间信息，包含：经度（longitude）、纬度（latitude）、值（member）GEODIST：计算指定的两个点之间的距离并返回GEOHASH：将指定 member 的坐标转为 hash 字符串形式并返回GEOPOS：返回指定
2022-05-11 09:27:52
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原创 黑马点评项目-好友关注
一、关注和取关在探店图文的详情页中，可以关注发布笔记的作者：需求：基于该表数据结构，实现两个接口：① 关注和取关接口② 判断是否关注的接口关注是 User 之间的关系，是博主与粉丝的关系，数据库中有一张 tb_follow 表来标识：注意：这里需要把主键修改为自增长FollowController@RestController@RequestMapping("/follow")public class FollowController { @Autowired p
2022-05-09 20:57:37
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原创 黑马点评项目-达人探店
一、发布探店笔记探店笔记类似点评网站的评价，往往是图文结合。对应的表有两个：tb_blog：探店笔记表，包含笔记中标题、文字、图片等tb_blog_comments：其他用户对探店笔记的评价修改文件上传路径：...
2022-05-05 20:42:43
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原创 黑马点评项目-Redis 消息队列
一、消息队列简介消息队列（Message Queue），字面意思就是存放消息的队列。最简单的消息队列模型包括 3 个角色：消息队列：存储和管理消息，也被称为消息代理（Message Broker）生产者：发送消息到消息队列消费者：从消息队列获取消息并处理消息消息队列和阻塞队列的区别：① 消息队列是在 JVM 以外的独立服务，所以不受 JVM 内存的限制② 消息队列不仅仅做数据存储，还需要确保数据安全，存入到消息队列中的所有消息都需要做持久化，这样不管是服务宕机还是重启，数据都不会丢失。而且
2022-05-03 17:07:25
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