2024-09-02

在Spring Cloud中创建一个简单的文件上传微服务,可以采用Spring Boot的@RestControllerMultipartFile来处理文件上传。以下是一个简单的示例:

首先,添加依赖到你的pom.xml




<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

然后,创建一个控制器来处理文件上传:




import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
 
@RestController
public class FileUploadController {
 
    @PostMapping("/upload")
    public String handleFileUpload(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        // 这里可以添加文件上传的处理逻辑,例如保存文件到服务器等
        String originalFilename = file.getOriginalFilename();
        // 返回上传文件的名称作为响应
        return "File uploaded: " + originalFilename;
    }
}

现在,你可以使用curl命令或者浏览器来测试文件上传的接口。

使用curl上传文件:




curl -X POST -F "file=@/path/to/your/file.txt" http://localhost:8080/upload

使用浏览器上传文件:

  1. 访问http://localhost:8080/upload
  2. 在页面上选择文件
  3. 点击提交按钮

以上就是一个简单的Spring Cloud文件上传微服务的实现。

2024-09-02



import com.deepoove.poi.XWPFTemplate;
import com.deepoove.poi.data.PictureRenderData;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.core.io.InputStreamResource;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
@RestController
public class WordController {
 
    @GetMapping("/download-word")
    public void downloadWord(HttpServletResponse response) throws IOException {
        // 创建模板对象
        XWPFTemplate template = XWPFTemplate.compile(new ByteArrayInputStream(createWord().toByteArray()));
 
        // 模拟数据
        Map<String, Object> data = new HashMap<>();
        data.put("title", "标题");
        data.put("image", new PictureRenderData(100, 100, "image.jpg"));
 
        // 替换模板中的占位符
        template.render(data);
 
        // 写入输出流
        ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
        template.write(outputStream);
 
        // 设置响应头
        response.setHeader("Content-Disposition", "attachment;filename=example.docx");
        response.setContentType("application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document");
 
        // 写入响应流并下载
        response.getOutputStream().write(outputStream.toByteArray());
        response.getOutputStream().flush();
        response.getOutputStream().close();
    }
 
    private ByteArrayOutputStream createWord() throws IOException {
        // 创建Word文档
        XWPFTemplate template = XWPFTemplate.compile("template.docx").render(new HashMap<>());
 
        // 写入内存
        ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
        template.write(outputStream);
 
        // 关闭模板
        template.close();
 
        return outputStream;
    }
}

这段代码使用了deepoove-poi库来动态替换Word文档中的占位符,并下载生成的Word文档。在Spring Boot环境中,它创建了一个REST控制器,提供了一个接口来处理文档的下载。代码中包含了创建模板、替换数据、写入输出流、设置

2024-09-02

在使用MyBatis-Plus实现多租户数据权限隔离时,可以通过自定义拦截器来实现。以下是一个简化的示例代码:




import com.baomidou.mybatisplus.core.parser.ISqlParser;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.handlers.AbstractSqlParserHandler;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.handler.TenantLineHandler;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.TenantLineInnerInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.PaginationInnerInterceptor;
import net.sf.jsqlparser.expression.Expression;
import net.sf.jsqlparser.expression.StringValue;
 
@Configuration
public class MybatisPlusConfig {
 
    @Bean
    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
        MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
        // 添加多租户拦截器
        interceptor.addInnerInterceptor(new TenantLineInnerInterceptor(new TenantLineHandler() {
            @Override
            public Expression getTenantId() {
                // 获取当前租户ID
                String tenantId = "your_tenant_id";
                return new StringValue(tenantId);
            }
 
            @Override
            public String getTenantIdColumn() {
                // 租户ID字段名
                return "tenant_id";
            }
 
            @Override
            public boolean ignoreTable(String tableName) {
                // 忽略不需要租户隔离的表
                return "user".equals(tableName); // 假设user表不需要租户隔离
            }
        }));
        // 分页插件
        interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor());
        return interceptor;
    }
}

在这个配置类中,我们定义了一个MybatisPlusInterceptor,并添加了TenantLineInnerInterceptor以及PaginationInnerInterceptorTenantLineInnerInterceptor使用了自定义的TenantLineHandler来提供租户ID以及相关配置。在执行数据库操作时,MyBatis-Plus会根据配置自动注入租户ID,从而实现多租户数据权限隔离。

注意:这只是一个简化的示例,实际应用中你需要根据自己的需求来实现getTenantIdignoreTable方法。同时,getTenantIdColumn方法中的字段名需要和数据库中实际存储租户ID的列名一致。

2024-09-02



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

这段代码是一个Spring Cloud Eureka服务端的入门示例,它通过@EnableEurekaServer注解启用Eureka服务端的功能,并且通过SpringBootApplication注解开启Spring Boot的自动配置功能。在main方法中,使用SpringApplication.run启动了Spring Boot应用。这个应用将作为Eureka服务注册中心,其他服务可以将自己注册到这个中心,也可以从这个中心获取其他服务的信息。

2024-09-02

MyBatis 是一个优秀的持久层框架,它支持自定义 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 消除了几乎所有的 JDBC 代码和参数的手工设置以及结果集的检索。

MyBatis 的核心配置主要包括以下几个部分:

  1. 配置数据库信息
  2. 配置事务管理
  3. 配置连接池
  4. 配置Mapper映射文件

以下是一个简单的MyBatis配置示例:




<!DOCTYPE configuration
  PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
  "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>
  <properties resource="database.properties"/>
 
  <settings>
    <!-- 全局配置的设置 -->
    <setting name="cacheEnabled" value="true"/>
    <setting name="lazyLoadingEnabled" value="true"/>
    <setting name="multipleResultSetsEnabled" value="true"/>
    <setting name="useColumnLabel" value="true"/>
    <setting name="useGeneratedKeys" value="false"/>
    <setting name="defaultExecutorType" value="SIMPLE"/>
    <setting name="defaultStatementTimeout" value="25000"/>
  </settings>
 
  <typeAliases>
    <!-- 别名定义 -->
    <typeAlias alias="User" type="com.example.domain.User"/>
  </typeAliases>
 
  <environments default="development">
    <environment id="development">
      <transactionManager type="JDBC"/>
      <dataSource type="POOLED">
        <property name="driver" value="${driver}"/>
        <property name="url" value="${url}"/>
        <property name="username" value="${username}"/>
        <property name="password" value="${password}"/>
      </dataSource>
    </environment>
  </environments>
 
  <mappers>
    <!-- Mapper文件注册 -->
    <mapper resource="com/example/mapper/UserMapper.xml"/>
  </mappers>
</configuration>

在这个配置文件中,我们定义了数据库的连接信息,包括驱动、URL、用户名和密码。我们也配置了事务管理器和数据源。最后,我们注册了Mapper XML文件,这个文件包含了SQL语句和映射规则。

在实际开发中,你需要根据自己的数据库和需求来修改这些配置信息。

2024-09-02

在Spring Cloud Gateway中实现分布式限流,可以使用Spring Cloud Gateway内置的请求过滤器RequestRateLimiterGatewayFilterFactory,结合Redis实现分布式限流。

  1. 添加依赖(pom.xml):



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
</dependency>
  1. 配置application.yml:



spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: requestratelimiter_route
          uri: http://example.com
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                key-resolver: '#{@ipAddressKeyResolver}'
                redis-rate-limiter.replenishRate: 1 # 每秒填充平均速率
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 3 # 限流容量
    redis:
      host: localhost
      port: 6379
  1. 配置限流策略的KeyResolver:



@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public KeyResolver ipAddressKeyResolver() {
        return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName());
    }
}

这样配置后,每个IP地址访问路由时都会受到限流管理,每秒只允许1个请求通过,超过限制的请求会被拦截。

注意:RequestRateLimiterGatewayFilterFactory是依赖于Hystrix的,因此确保已经添加了spring-cloud-starter-netflix-hystrix依赖。

2024-09-02

Tomcat本身不提供缓存解决方案,缓存通常由应用程序逻辑处理。在Web应用中,缓存可能用于提高性能,但同时需要确保缓存数据和数据库的一致性。以下是一些常用的方法来保持缓存和数据库之间的一致性:

  1. 读写分离:确保只有一个实例可以修改数据库状态,其他实例可以从缓存或数据库读取数据。
  2. 缓存过期:当数据发生更新时,使缓存数据过期。下一次请求将从数据库重新加载数据。
  3. 事务式缓存管理:在数据库事务中更新数据库和缓存。如果事务失败,缓存和数据库状态保持不变。
  4. 消息队列:通过消息队列来同步缓存和数据库的更新。在数据库更新后,发送消息到队列,缓存在接收到消息后更新。
  5. 乐观锁:使用乐观锁或版本控制来处理缓存和数据库的不一致。
  6. 强制一致性:在某些关键或重要的操作上,可以选择禁用缓存,直接从数据库中读取最新数据。

以下是一个简化的伪代码示例,展示了使用事务来保证缓存和数据库的一致性:




public void updateData(String key, Object newValue) {
    // 事务开始
    cache.beginTransaction();
    try {
        // 更新数据库
        db.update(key, newValue);
        // 更新缓存
        cache.put(key, newValue);
        // 提交事务
        cache.commitTransaction();
    } catch (Exception e) {
        // 事务回滚
        cache.rollbackTransaction();
        throw e;
    }
}
 
public Object getData(String key) {
    Object value = cache.get(key);
    if (value == null) {
        // 缓存未命中,从数据库加载
        value = db.get(key);
        // 将数据库的值加入到缓存中
        cache.put(key, value);
    }
    return value;
}

在实际应用中,还需要考虑缓存的缓存策略、数据的存储方式、事务管理策略等多个因素。

2024-09-02

在Spring Cloud中,多数据中心的支持通常涉及两种场景:同步数据至多个数据中心或者跨数据中心的服务调用。以下是一个简化的例子,展示如何使用Spring Cloud实现数据中心的配置。

  1. 配置多个数据中心的配置服务器(Spring Cloud Config Server):



spring:
  cloud:
    config:
      server:
        git:
          uri: https://github.com/your-repo/config-repo
          username: your-username
          password: your-password
          cloneOnStart: true
 
# 如果有多个数据中心,可以添加更多的profile
---
spring:
  profiles: datacenter-1
  cloud:
    config:
      server:
        git:
          uri: https://github.com/your-repo/config-repo
 
---
spring:
  profiles: datacenter-2
  cloud:
    config:
      server:
        git:
          uri: https://github.com/your-repo-in-datacenter-2/config-repo
  1. 配置客户端从对应的数据中心拉取配置(Spring Cloud Config Client):



spring:
  cloud:
    config:
      uri: http://config-server-url
      profile: default
      label: datacenter-1 # 指定数据中心
  1. 服务发现和负载均衡(Spring Cloud Netflix Eureka):



eureka:
  instance:
    prefer-ip-address: true
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://eureka-server-url/eureka/ # 数据中心1的Eureka服务器地址

如果要跨数据中心调用服务,可以使用Spring Cloud Netflix Ribbon进行负载均衡:




@Autowired
private LoadBalancerClient loadBalancerClient;
 
public String callService() {
    ServiceInstance serviceInstance = loadBalancerClient.choose("SERVICE-ID");
    String serviceUrl = String.format("http://%s:%s", serviceInstance.getHost(), serviceInstance.getPort());
    // 使用RestTemplate调用服务
    RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
    return restTemplate.getForObject(serviceUrl + "/endpoint", String.class);
}

以上代码展示了如何配置Spring Cloud应用以支持多数据中心的场景,包括配置服务器和客户端的数据中心指定,以及服务发现和负载均衡。具体实现时,可能需要结合网络配置、安全设置和负载均衡策略来确保跨数据中心的服务调用安全和高效。

2024-09-02

在Spring Boot项目中引入MyBatis Plus后,可以通过以下步骤进行配置和使用:

  1. pom.xml中添加MyBatis Plus的依赖:



<dependencies>
    <!-- 其他依赖... -->
 
    <!-- MyBatis Plus -->
    <dependency>
        <groupId>com.baomidou</groupId>
        <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
        <version>3.x.x</version> <!-- 替换为实际版本号 -->
    </dependency>
 
    <!-- 数据库驱动,以MySQL为例 -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>8.x.x</version> <!-- 替换为实际版本号 -->
    </dependency>
</dependencies>
  1. application.propertiesapplication.yml中配置数据库信息:



# application.properties 示例
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=yourpassword
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
  1. 创建实体类对应数据库表:



import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
 
@TableName("user")
public class User {
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
    
    // 省略getter和setter方法...
}
  1. 创建Mapper接口:



import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
 
@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
    // MyBatis Plus会自动处理CRUD操作
}
  1. 使用MyBatis Plus提供的服务:



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class UserService {
 
    private final UserMapper userMapper;
 
    @Autowired
    public UserService(UserMapper userMapper) {
        this.userMapper = userMapper;
    }
 
    public boolean saveUser(User user) {
        return userMapper.insert(user) > 0;
    }
 
    // 更多业务方法...
}
  1. 在Spring Boot启动类上添加@MapperScan注解,指定Mapper接口所在的包:



import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.yourpackage.mapper")
public class YourApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(YourApplication.class, args);
    }
}

以上步骤展示了如何在Spring Boot项目中引入MyBati

2024-09-02

Spring Cloud 是一系列框架的有序集合,用于快速构建分布式系统的技术集合。它集成了Spring Boot,提供了服务发现与注册,配置中心,负载均衡,断路器,智能路由,微代理,控制总线等操作,都是用服务网格进行连接。

五大组件分别是:

  1. 服务发现——Netflix Eureka

    Eureka 提供了服务发现的功能,它被用来在微服务系统中发现其他服务。服务端通过Eureka Server进行注册,客户端通过Eureka Server进行服务的发现和请求。

  2. 客户端负载均衡——Netflix Ribbon

    Ribbon 是一个负载均衡器,可以将多个服务实例的请求分配到不同的服务实例。

  3. 断路器——Netflix Hystrix

    Hystrix 是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的库,可以防止系统间的级联故障,提高系统的弹性。

  4. 服务网关——Netflix Zuul

    Zuul 是一种提供路由,监控,弹性,安全等边缘服务的系统。

  5. 分布式配置——Spring Cloud Config

    Config 可以为微服务系统提供一个中心化的外部配置。

工作原理简述:

  1. 服务提供者在启动时,将自己的服务信息注册到Eureka Server。
  2. 服务消费者通过Eureka Server获取服务提供者的信息,并通过Ribbon进行调用。
  3. 服务之间通过Feign进行通信,Feign默认集成了Ribbon。
  4. 断路器Hystrix负责调用远程服务的线程池,并监控服务的状态,如果服务出现故障,则直接返回错误,不进行服务的连接。
  5. Zuul通过过滤器进行请求的路由,并可实现权限校验,请求限流等功能。
  6. 配置中心可以实现配置的动态更新。