2024-09-03



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.circuitbreaker.EnableCircuitBreaker;
import org.springframework.cloud.netflix.hystrix.EnableHystrix;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
 
@SpringBootApplication
@EnableCircuitBreaker
@EnableHystrix
public class DegradeServiceApplication {
 
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DegradeServiceApplication.class, args);
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Cloud应用中启用Hystrix断路器模式。通过@EnableCircuitBreaker@EnableHystrix注解,应用启动时会配置Hystrix断路器,并在服务调用失败时执行服务降级逻辑。RestTemplate被定义为一个Spring的Rest客户端,用于发起对其他微服务的HTTP调用。

2024-09-03

解释:

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 错误表示Java虚拟机(JVM)中的堆内存区域不足,无法为新对象分配空间。这通常发生在应用程序处理大量数据或执行复杂计算时,需要的内存超过了JVM配置的最大堆大小。

解决方法:

  1. 增加JVM的堆内存大小。可以通过调整启动参数来实现:

    • /etc/default/tomcat8(或对应的Tomcat版本配置文件)中设置CATALINA_OPTSJAVA_OPTS环境变量,例如:

      
      
      
      CATALINA_OPTS="-Xms512m -Xmx1024m"

      这里-Xms512m设置了JVM的初始堆大小为512MB,-Xmx1024m设置了最大堆大小为1024MB。

  2. 优化应用程序代码,减少内存消耗。

    • 检查代码中的内存泄漏。
    • 优化数据处理逻辑,减少不必要的对象创建。
  3. 使用JVM的内存分析工具(如JVisualVM, JProfiler, YourKit等)进行分析,找出内存使用的热点。
  4. 如果应用程序需要处理大量数据,考虑使用数据库等外部存储来缓存不常用的数据,而不是保留在内存中。

确保在调整JVM内存配置时,服务器的物理内存有足够的空间来支撑新的配置,以避免出现不必要的资源竞争或内存溢出。

2024-09-03

这个问题看起来是在询问如何在IntelliJ IDEA中使用Maven, Git, Tomcat, 数据库进行调试,并配合Log4j, Spring, JUnit进行单元测试。下面是一些基本的步骤和配置示例:

  1. 配置Maven项目:

    确保pom.xml文件中包含了所有必要的依赖。

  2. 配置Git:

    在IDEA中配置Git,可以通过VCS -> Git菜单。

  3. 配置Tomcat:

    在IDEA中配置Tomcat服务器,可以通过Run -> Edit Configurations菜单,然后添加Tomcat Server -> Local。

  4. 配置数据库:

    在IDEA中配置数据库,可以通过右下角的Database面板,点击"+" -> "Data Source",选择对应的数据库类型,并填写连接信息。

  5. 调试配置:

    在需要调试的代码行左侧点击可设置断点,然后点击右上角的运行按钮选择Debug模式。

  6. 日志配置(Log4j):

    src/main/resources目录下添加或编辑log4j.properties文件,配置日志级别和输出方式。

  7. 单元测试(JUnit):

    在测试类上方添加@RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTest注解,并使用@Test注解方法进行测试。

示例代码:




// 测试类
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class MyServiceTest {
    @Autowired
    private MyService myService;
 
    @Test
    public void testMyService() {
        Assert.assertEquals("expectedResult", myService.doSomething("input"));
    }
}

确保你已经安装了必要的插件,如Spring, Maven, Git等,这些通常IDEA会自动提示安装。

以上步骤和示例代码提供了一个基本框架,实际操作时需要根据项目具体情况进行调整。

2024-09-03

Spring Boot支持多种配置文件格式,包括properties、YAML以及YML。

  1. properties格式

application.properties




server.port=8080

Java代码




@Value("${server.port}")
private int serverPort;
  1. YAML格式

application.yml




server:
  port: 8080

Java代码




@Value("${server.port}")
private int serverPort;
  1. YML格式

application.yml




server:
  port: 8080

Java代码




@Value("${server.port}")
private int serverPort;

注意:YAML和YML是同义词,通常使用YAML扩展名。

在Spring Boot中,配置文件的位置和名称有特定要求,一般放在src/main/resources目录下,名称为application.propertiesapplication.yml

配置文件中的值可以通过@Value注解注入到Spring Bean中,或者通过@ConfigurationProperties注解将配置映射到一个对象中。

2024-09-03

Sentinel 是阿里巴巴开源的面向分布式服务架构的流量控制组件,主要以流量为切入点,提供多维度的流量控制、熔断降级、系统负载保护等功能。

Spring Cloud Alibaba Sentinel 是 Spring Cloud 的一个扩展项目,目的是集成 Sentinel 进入 Spring Cloud 体系,通过 Sentinel 提供的多维度流量控制功能,保护你的服务稳定性。

Sentinel 的安装分为以下几个步骤:

  1. 依赖引入:在项目的pom.xml中引入Sentinel的依赖。



<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
  1. 配置文件:在application.properties或application.yml中配置Sentinel的服务端地址。



# 应用名称
spring.application.name=sentinel-demo
# Sentinel 控制台配置
spring.cloud.sentinel.transport.dashboard=127.0.0.1:8080
spring.cloud.sentinel.transport.port=8719
  1. 启动类:确保启动类上有@EnableSentinel注解。



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.EnableSentinel;
 
@EnableSentinel
@SpringBootApplication
public class SentinelDemoApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SentinelDemoApplication.class, args);
    }
}
  1. 使用注解:在需要流控的方法上使用@SentinelResource注解,并指定资源名称。



import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class TestController {
 
    @GetMapping("/test")
    @SentinelResource(value = "test", blockHandler = "handleException")
    public String test() {
        return "Hello, Sentinel";
    }
 
    public String handleException(BlockException ex) {
        return "Error: " + ex.getMessage();
    }
}

以上步骤完成了 Sentinel 的安装和基本使用。在实际使用中,你还需要启动 Sentinel 控制台,并配置规则。Sentinel 控制台是 Sentinel 提供的一个管理控制台,用来实时查看接入 Sentinel 的服务的资源情况以及调整规则。

安装 Sentinel 控制台的步骤如下:

  1. 下载 Sentinel 控制台的jar包。
  2. 通过java -jar启动jar包。
  3. 访问默认端口8080,使用Sentinel控制台。

安装控制台的具体步骤可以参考 Sentinel 官方文档。

2024-09-03

ApplicationContextAware 是一个接口,Spring 容器中的 bean 可以实现这个接口来获取当前应用上下文(ApplicationContext)的引用。这个接口只有一个需要实现的方法 setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext),它会在 bean 初始化时被调用,传入Spring的上下文。

应用场景:

  1. 获取容器中的任何一个bean,通过applicationContext.getBean(beanId)。
  2. 获取容器中定义的所有bean。
  3. 获取bean的类型。
  4. 获取bean的别名。
  5. 获取自定义的环境变量等。

示例代码:




import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class MyApplicationContextAware implements ApplicationContextAware {
 
    private static ApplicationContext context;
 
    @Override
    public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) {
        MyApplicationContextAware.context = applicationContext;
    }
 
    public static ApplicationContext getApplicationContext() {
        return context;
    }
}

在需要使用ApplicationContext的地方,可以通过调用 MyApplicationContextAware.getApplicationContext() 来获取。

2024-09-03

在Spring Boot项目中,可以通过使用banner.generator属性来自定义启动banner。你可以使用Spring提供的默认banner生成器,或者实现自己的BannerGenerator接口。

以下是一个简单的例子,展示如何使用Spring Boot的默认banner生成器,并自定义其中的文本和颜色。

  1. application.propertiesapplication.yml文件中,设置banner生成器:



# application.properties
spring.banner.generator.class-name=org.springframework.boot.banner.RandomFortuneBannerGenerator
spring.banner.generator.random-fortune.file-encoding=UTF-8
spring.banner.generator.random-fortune.files=classpath:banner.txt

或者使用YAML格式:




# application.yml
spring:
  banner:
    generator:
      class-name: org.springframework.boot.banner.RandomFortuneBannerGenerator
      random-fortune:
        file-encoding: UTF-8
        files: classpath:banner.txt
  1. src/main/resources目录下创建banner.txt文件,并添加你想展示的格式化文本。

例如:




/\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\/
                         _______   ___   ________   ___   ________
                        /\\\\   __\\/\\\\  \\ /\\\\  ___\\ /\\\\  /\\\\\\\\\\\\
                       /\\\\  /\\\\ \\ \\\\\\\\/  \\ \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
                      /\\\\ /\\\\  \\\\\\\\\\\\  \\ \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
                     /\\\\\\\\\\\\   \\ \\\\\\\\\\\  \\ \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
                    /\\\\\\\\\\\\    \\ \\\\\\\\\\   \\ \\\\ \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
                   /\\\\   \\\\\\     \\ \\\\\\\\\\   \\ \\\\ \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
                  /\\\\    \\ \\\\\\    \\ \\\\\\\\\\   \\ \\\\ \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
                 /\\\\     \\ \\\\\\    \\ \\\\\\\\\\   \\ \\\\ \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
                /\\\\      \\ \\\\\\    \\ \\\\\\\\\\   \\ \\\\ \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
               /\\\\       \\ \\\\\\    \\ \\\\\\\\\\   \\ \\\\ \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
              /\\\\        \\ \\\\\\    \\ \\\\\\\\\\   \\ \\\\ \\\\\\\\\ \\\\\\\\\\\\\\\\\
             /\\\\         \\ \\\\\\    \\ \\\\\\\\\\   \\ \\\\ \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
            /\\\\          
2024-09-03

在Spring Cloud中,Eureka是一个服务发现和服务注册的组件,它是Netflix Eureka的开源实现。以下是如何使用Eureka的基本步骤:

  1. 添加依赖:在Spring Cloud项目的pom.xml中添加Eureka Server的依赖。



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置Eureka Server:在应用的application.propertiesapplication.yml中配置Eureka Server。



server:
  port: 8761
 
eureka:
  instance:
    hostname: localhost
  client:
    registerWithEureka: false
    fetchRegistry: false
    serviceUrl:
      defaultZone: http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka/
  1. 启动类添加注解:在Spring Boot应用的主类上添加@EnableEurekaServer注解。



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.EnableEurekaServer;
 
@EnableEurekaServer
@SpringBootApplication
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}

启动Eureka Server后,可以通过访问http://localhost:8761查看Eureka的管理界面。

对于Eureka Client,步骤类似:

  1. 添加依赖。
  2. 配置Eureka Client。
  3. 在启动类上添加@EnableDiscoveryClient@EnableEurekaClient注解。

这样,Eureka Client会将服务注册到Eureka Server,其他服务可以通过Eureka Server来发现和调用这个服务。

2024-09-03



import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.InterceptorRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;
 
@Configuration
public class SaTokenConfig implements WebMvcConfigurer {
 
    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        // 添加拦截器并设置拦截规则
        registry.addInterceptor(new SaTokenInterceptor())
                .addPathPatterns("/**") // 拦截所有请求
                .excludePathPatterns("/login", "/error"); // 排除登录和错误页面
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot项目中配置SA-Token拦截器,以便在请求处理之前进行用户认证。在addPathPatterns方法中,我们指定了需要拦截的路径模式,而excludePathPatterns方法用于指定不需要拦截的路径模式,以免影响到登录和错误处理接口。这是一个典型的使用SA-Token进行权限校验的配置示例。

2024-09-03

雪花算法(Snowflake algorithm)是一种生成全局唯一ID的算法,它能够保证在分布式系统中每个节点每秒钟生成不重复的ID。

雪花算法的核心思想是:使用64位的整数来生成ID,其中:

  1. 1位不用,因为二进制表示的时候最高位是符号位,1表示负数,所以正数的最高位是0,可以用于表示。
  2. 41位时间戳,单位是毫秒。可以容纳约69年的时间。
  3. 10位节点ID,可以容纳1024个节点。
  4. 12位序列号,可以在同毫秒内生成4096个ID。

以下是一个简单的Java实现:




public class SnowflakeIdGenerator {
    private final long twepoch = 1577808548000L; // 假设自己的系统起始时间(毫秒)
    private final long workerIdBits = 10L; // 节点ID的位数
    private final long datacenterIdBits = 5L; // 数据中心ID的位数
    private final long sequenceBits = 12L; // 序列号的位数
 
    private final long workerIdShift = sequenceBits;
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
 
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << (int)sequenceBits);
    private final long workerId;
    private final long datacenterId;
    private long sequence = 0L;
    private long lastTimestamp = -1L;
 
    public SnowflakeIdGenerator(long workerId, long datacenterId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("workerId can't be greater than %d or less than 0");
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than %d or less than 0");
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }
 
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
 
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }
 
        lastTimestamp = timestamp;
 
        return ((timestamp - twepoch) << (int)timestampLeftShift) |
                (datacenterId << (int)datacenterIdShift) |
                (workerId << (int)workerIdShift) |
                sequence;
    }
 
    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {