既然选择,就注定风雨兼程! 开始吧! 准备:Idea201902/JDK11/ZK3.5.5/Gradle5.4.1/RabbitMQ3.7.13/Mysql8.0.11/Lombok0.26/Erlang21.2/postman7.5.0 难度:新手--战士--老兵--大师 目标:1,使用“雪花算法”生成订单ID  2,使用集中式Redis生成订单明细ID,3.Logback+slf4j打印日志 步骤:1.项目架构及代码基础设施,见往期文章.2.整体思路:其实ID的生成有很多种方案,如UUID…

自从小王玩起了微服务,发现微服务果然很强大,好处真是太多,心中暗喜,然而,却也遇到了分布式中最棘手的问题:分布式事务.小王遍访各路神仙,也无个完美开源解决方案,当然,也有些实际可行的手法,虽不算完美,但也可拿来研究一番,那今天我们也来说说分布式事务. 分布式事务的起源,即因各服务是独立的,各自使用独立的DB,那本地事务可以保证事务式执行,但其他服务上关联的事务呢?之前Dubbo学习系列之六(微服务架构实战)项目中铺垫的最大bug在于:如果订单付款中异常,本地订单数据将会自动回滚,然而库存服务和物…

村长让小王给村里各系统来一套SSO方案做整合,隔壁的陈家村流行使用Session+认证中心方法,但小王想尝试点新鲜的,于是想到了JWT方案,那JWT是啥呢?JavaWebToken简称JWT,就是一个字符串,由点号连接,可以Encoded和Decoded进行明文和密文转换,结构如下: 头部,声明和签名,头部(header)说明加密算法.类型等,声明(payload)内容如账号密码信息或需要传输的内容,签名(signature)即对声明进行加密生成的签名,用于防篡改.这样,SSO就无需认证中心了,…

各位看官,先提个问题,如果让你设计一套秒杀系统,核心要点是啥???我认为有三点:缓存.限流和分离.想当年12306大面积崩溃,还有如今的微博整体宕机情况,感觉就是限流降级没做好,"用有限的资源响应过量请求"——这就是限流降级的核心.限流降级组件,当今开源界应该是Hystrix最为出名,这也得益于SpringCloud的流行,当然,挑战者总是有的,于是Sentinel横空出世,正因实际生产使用中似乎并不多见,所以才有必要拿来一用,不然就脱离了此系列文章的主旨了,就是要见些不一样的风景!…

上篇的续集. 工具: Idea201902/JDK11/Gradle5.6.2/Mysql8.0.11/Lombok0.27/Postman7.5.0/SpringBoot2.1.9/Nacos1.1.3/Seata0.8.1/SeataServer0.8.1/Dubbo2.7.3 难度:新手--战士--老兵--大师 目标: 1.使用Seata实现storage模块的TCC模式的本地模式 2.使用Seata实现多级TCC模式 步骤: 为了更好的遇到各种问题,同时保持时效性,我尽量使用最新的软件版…

外卖公司如何匹配骑手和订单?淘宝如何进行商品推荐?或者读者兴趣匹配?还有海量数据存储搜索.实时日志分析.应用程序监控等场景,Elasticsearch或许可以提供一些思路,作为业界最具影响力的海量搜索与分析产品,搜索软件公司 Elastic 上市了!首日市值翻倍!Elastic 从小工具「逆袭」成为上市公司,依靠其技术影响者众多企业,并促进整个行业发展的模式变革,向众多渴望创业的程序员证明了一个道理:技术创业是可行的,并且有着良好的前景.你要不要试试呢? 准备: Idea2019.03/Grad…

中国武术,门派林立,都是号称多少代的XXX传人,结果在面对现代武术时,经常被KO秒杀,为啥,光靠宣传和口号撑门面,终究是靠不住,必须得有真货 ,得经得住考验,所以不能只说Sentinel有多好,也得给出些证据,那么,前文实践了规则生成和使用,再来看看SentinelDashboard,体验下是否真如宣传的那么强大,并配合Nacos做规则统一配置和推送,下面我们就来操作一把,内容较多,分两部分. 工具: Idea201902/JDK11/ZK3.5.5/Gradle5.4.1/RabbitMQ3.…

软件界有只猫,不用我说,各位看官肯定知道是哪只,那就是大名鼎鼎的Tomcat,现在又来了一只猫,据说是位东方萌妹子,暂且认作Tom猫的表妹,本来叫OpencloudDB,后又改名为Mycat,或许Cat更亲切?那现在就来认识下这只小猫吧. 数据库的核心地位就不说了,但现在的问题是,各种RDB,各种NoSQL交织,又是分布式.多租户的场景下,心里有没有十足的把握能稳住如此局面呢.有需求,就有市场!自然,相应的技术也应运而生,Mycat作为一款DB中间件,可以作为应用和DB间的“桥梁”,让后台DB的…

Quartz词义为"石英"水晶,然后聪明的人类利用它发明了石英手表,因石英晶体在受到电流影响时,它会产生规律的振动,于是,这种时间上的规律,也被应用到了软件界,来命名了一款任务调度框架--Quartz.现实软件逻辑中,周期任务有着广泛的存在,如定时刷新配置信息,定期盘点库存,定时收发邮件等,至于定时任务处理,也有Spring的ScheduledThreadPool,还有基于注解@Scheduled的方式,ScheduledThreadPool主要是基于相对时间,不方便控制,而@Sche…

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭…

前言 在上篇中介绍了SpringCloud Zuul路由网关的基本使用版本,本篇则介绍基于SpringCloud(基于SpringBoot2.x,.SpringCloud Finchley版)中的路由网关的过滤器Filter以及异常处理的教程. SpringCloud Zuul Filter 介绍 过滤器概述 Zuul的中心是一系列过滤器,能够在HTTP请求和响应的路由过程中执行一系列操作. 以下是Zuul过滤器的主要特征: 类型:通常在应用过滤器时在路由流程中定义阶段(尽管它可以是任何自定义字…

一直说写有关最新技术的文章,但前面似乎都有点偏了,只能说算主流技术,今天这个主题,我觉得应该名副其实.分布式微服务的深水区并不是单个微服务的设计,而是服务间的数据一致性问题!解决了这个问题,才算是把分布式正式收编了!但分布式事务解决方案并没有统一的标准,只能说根据业务特点来适配,有实时的,非实时的,同步或异步的,之前已经实现了异步MQ的分布式事务方案,今天来看看Seata方案,自19年初才推出,还几易其名,目前还不算特别完善,但其光环太耀眼,作为一名IT人,还是有必要来瞧一瞧的.单说Seata,…

看了最近文章的反馈,似乎波澜不惊的样子,应该是看官觉得都是小菜,那我就直上硬菜,人狠话不多,开始!准备:Idea201902/JDK11/ZK3.5.5/Gradle5.4.1/RabbitMQ3.7.13/Mysql8.0.11/Lombok0.26/Erlang21.2/postman7.5.0 难度:新手--战士--老兵--大师 目标:1,模拟商城系统,订单服务RPC调用库存服务,同时物流服务 RPC调用订单服务(订单服务双重身份) 2.订单服务通过MQ消息机制与物流服务通信 步骤: 1.…

背景  前面介绍了ClickHouse相关的系列文章,该系列文章包括了安装.权限管理.副本分片.配置说明等.这次介绍一些ClickHouse相关的系统命令,如重载配置文件.关闭服务和进程.停止和启动后台任务等.具体的信息可以看官方文档说明,顺也说明下set和optimize的命令. 说明 SYSTEM命令 RELOAD EMBEDDED DICTIONARIES重新加载所有内置字典,默认是禁用的,总是返回 OK. :) SYSTEM RELOAD EMBEDDED DICTIONARIES; R…

一.简介 熟悉.Net多线程的都知道,当多个线程同时操作一个全局缓存对象(static对象实例.Dictionary.List等)时,会存在多线程争用问题,包括EF.Dapper等本身的缓存机制,都存在多线程争用问题,当我们在享受多线程带来的好处的同时,千万要注意这个问题.如果不了解多线程,请移步到我的C#多线程分类下.但是实际的业务场景中经常存在需要根据每个缓存对象的状态,进行一系列判断之后,在进行修改的操作,但是这个操作必须保证有序性,不能多个线程同时去读,否则就乱套了.比如你要进行一个数据…

我们知道,微服务不是独立的存在,否则就不需要微服务这个架构了,那么当发起一次请求,如何知道这次请求的轨迹,或者说遇到响应缓慢. 请求出错的情况,我们该如何定位呢?这就涉及到APM(Application Performance Management)组件了,主流的选型有Zipkin.Pinpoint.Jaeger. Skywalking,我在VehicleAdmin项目中试用了Dubbo+Zipkin组合,但发现当服务既是生产者又是消费者时有不兼容问题,于是我在此做了个Dubbo+ Skywal…

在本系列的上篇文章中,我们讲到了如何使用java Plugin,在本篇文章中,我们将讲到Gradle的依赖管理. 请通过以下方式下载本系列文章的Github示例代码: git clone https://github.com/davenkin/gradle-learning.git 一个Java项目总会依赖于第三方,要么是一个第三方类库,比如Apache commons:要么是你自己开发的另外一个Java项目,比如你的web项目依赖于另一个核心的业务项目.通常来说,这种依赖的表示形式都是将第三方…

其实,对于目前我使用的Oracle的水平来看,还达不到使用安全管理的高度,只是作为一个学习来看一下. 关于Oracle的安全管理,一般使用OEM来操作完成好了,入口是:OEM的“服务器”属性页中,选择“安全性”栏 这里贴出一张服务器的所有栏目的导航页,图中红线框就是我们今天学习的主角了. 对于这中界面性的东西,没有多少可以记载的,而且从我从业经历来看,界面这种东西是最不稳定的,今天你全部刻印记住了,也许下个版本,哪怕一个hotfix版也可能就改成了另一个样子了,所以,我不打算截更多的OEM操作的…

论起微服务,哪能不谈网关,老将有Zuul,后继有Gateway,但这些都和SpringCloud关系密切,其他网关如Kong,因Lua原因,玩起来略不顺手.这不,就来了个Soul,我顺便拿来整进了我在写的项目中,感觉还行,也发现了些问题,表现有待观察,另一方面发现Soul资料略少,我就出点实例供看官参考参考. 准备: Idea2019.03/Gradle6.0.1/JDK11.0.4/Lombok0.28/SpringBoot2.2.2RELEASE/mybatisPlus3.3.0/Sou2.…

样式(Styles)是组织和重用格式化选项的重要工具.不是使用重复的标记填充XAML,以设置诸如边距.颜色及字体等细节,而可以创建一系列封装所有这些细节的样式.然后可以在需要之处通过一个属性应用样式. 行为(behavior)是一个重用用户界面代码的工具,它封装了一些通用的UI功能.如果具有适当的行为,可以使用一两行XAML标记将其附加到一个元素,从而可以节省编写和调试代码的工作. 创建样式对象 <Window.Resources> <Style x:Key="BigFontB…

1,case when 的利用,清洗诸如评分等的内容,用例如下. case when new.comment_grade = '五星商户' then 50 when new.comment_grade = '准五星商户' then 45 when new.comment_grade = '四星商户' then 40 when new.comment_grade = '准四星商户' then 35 when new.comment_grade = '三星商户' then 30 when new.c…

前言 在之前的大数据学习系列之七 ----- Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建 中介绍了集群的环境搭建,但是在使用hive进行数据查询的时候会非常的慢,因为hive默认使用的引擎是MapReduce.因此就将spark作为hive的引擎来对hbase进行查询,在成功的整合之后,我将如何整合的过程写成本篇博文.具体如下! 事前准备 在进行整合之前,首先确保Hive.HBase.Spark的环境已经搭建成功!如果没有成功搭建,具体可以看我之前写的大数据学习系…

分布式学习系列[dubbo入门实践] dubbo架构 组成部分:provider,consumer,registry,monitor: provider,consumer注册,订阅类似于消息队列的注册订阅 一.环境安装 1.dubbo admin 管理控制台安装(Windows环境) #下载dubbo-admin-2.5.3.war,部署到tomcat下,根据需要编辑WEB-INF/dubbo.properties文件: dubbo.registry.address=zookeeper://12…

本人免费整理了Java高级资料,涵盖了Java.Redis.MongoDB.MySQL.Zookeeper.Spring Cloud.Dubbo高并发分布式等教程,一共30G,需要自己领取.传送门:https://mp.weixin.qq.com/s/osB-BOl6W-ZLTSttTkqMPQ 一.前言 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表. 但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题,永…

本文是redis学习系列的第五篇,点击下面链接可回看系列文章 <redis简介以及linux上的安装> <详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令> <redis高级应用(主从.事务与锁.持久化)> <redis高级应用(集群搭建.集群分区原理.集群操作> 本文我们继续学习redis与spring的整合,整合之后就可以用redisStringTemplate的setNX()和delete()方法实现分布式锁了. Redis与spring的整合 相关…

本文是redis学习系列的第四篇,前面我们学习了redis的数据结构和一些高级特性,点击下面链接可回看 <详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令> <redis高级应用(主从.事务与锁.持久化)> 本文我们继续学习redis的高级特性——集群.本文主要内容包括集群搭建.集群分区原理和集群操作的学习. Redis集群简介 Redis 集群是3.0之后才引入的,在3.0之前,使用哨兵(sentinel)机制(本文将不做介绍,大家可另行查阅)来监控各个节点之间的状态.Redi…

一.前言 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表. 但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题,永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性: 整个系统ID唯一 ID是数字类型,而且是趋势递增的 ID简短,查询效率快 什么是递增?如:第一次生成的ID为12,下一次生成的ID是13,再下一次生成的ID是14.这个就是生成ID递增. 什么是趋势递增?如:在一段时间内,生成的ID是递增的趋势…

在分布式系统中,生成全局唯一ID,有很多种方案,但是在这多种方案中,每种方案都有有缺点,下面我们之针对通过常用数据库来生成分布式ID的方案,其它方法会在其它文中讨论: 1,RDBMS生成ID: 这里我们讨论mysql生成ID.因为MySQL本身可以auto_increment和auto_increment_offset来保证ID自增,很自然地,我们会想到借助这个特性来实现这个功能. 全局ID生成方案里采用了MySQL自增长ID的机制(auto_increment + replace into +…

传统的单体架构的时候,我们基本是单库然后业务单表的结构.每个业务表的ID一般我们都是从1增,通过AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计,使得多个库或多个表存储相同的业务数据.这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况,不能保证主键的唯一性. 如上图,如果第一个订单存储在 DB1 上则订单 ID 为1,当一个新订单又入库了存储在 DB2 上订单 ID 也为1.我们系统的架构虽然是分布式的,但是在用户层应是无感知的,重复的订单主键显而易见是不…

ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突.这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID.下面来分析各个生成分布…