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2024-09-06

若依前后端分离的项目通常会有两个部分：后端的 Java 项目和前端的 Vue 项目。将这两个项目构建为 WAR 包部署到 Tomcat 上涉及以下步骤：

构建前端 Vue 项目：
在 RuoYi-Vue 项目的前端部分（通常是一个独立的 Vue 项目），运行构建命令来生成静态文件。
```
cd ruoyi-ui
npm run build:prod
```
构建后端 Java 项目：
使用 Maven 或 Gradle 构建后端 Java 项目，生成 WAR 包。
```
mvn clean package
```
配置 Tomcat：
在 Tomcat 的 conf/server.xml 文件中，配置一个 Host 来指向你的 WAR 包所在的目录。
部署 WAR 包到 Tomcat：
将生成的 WAR 包复制到 Tomcat 的 webapps 目录下。
启动 Tomcat：
启动 Tomcat 服务器。
访问应用：
在浏览器中访问 http://<Tomcat服务器地址>:<端口>/你的应用路径。

注意：

确保你的 Vue 项目构建输出的静态文件可以被 Tomcat 正确地作为静态资源访问。
若依后端项目需要正确处理前端静态资源的请求。
如果使用了 Nginx 或其他反向代理服务器，则可能需要相应的配置来转发前端静态资源请求到正确的位置。

以上步骤提供了一个大致的部署流程，具体细节可能因项目配置的不同而有所变化。

Spring自带定时任务@Scheduled注解

2024-09-06

@Scheduled 注解是 Spring 框架中用于创建定时任务的注解。它可以用在方法上，以便在特定的时间间隔进行调用。

以下是一个使用 @Scheduled 注解的例子：




import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class ScheduledTask {
 
    // 每5秒执行一次
    @Scheduled(fixedRate = 5000)
    public void reportCurrentTime() {
        System.out.println("现在时间是：" + System.currentTimeMillis());
    }
}

在这个例子中，reportCurrentTime() 方法每隔5秒钟就会被调用一次。

要使用 @Scheduled 注解，你需要在配置类上添加 @EnableScheduling 注解来启用计划任务的功能。例如：




import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
 
@Configuration
@EnableScheduling
public class ScheduledConfig {
}

确保你的 Spring Boot 应用的主类或配置类上添加了 @EnableScheduling 注解，这样 Spring 框架就会扫描应用上下文中的 @Scheduled 注解，并按计划执行它们。

Spring Boot 项目优化和 JVM 调优，亲测！真实有效。。

2024-09-06

在Spring Boot项目中进行优化和JVM调优，可以从以下几个方面入手：

使用合适的Spring Boot版本。
使用合适的Java版本。
优化配置文件（如application.properties或application.yml）。
使用合适的Bean作用域。
使用Lazy Loading来减少启动时间。
使用分布式缓存来减少数据库负载。
使用异步方法来避免阻塞。
使用AOP来减少重复代码。
使用Spring Data JPA的查询优化。
使用JMH进行性能分析和基准测试。

以下是一个简化的示例，展示了如何在Spring Boot项目中使用JMH进行性能分析：




import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;
 
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 5, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Fork(1)
@State(Scope.Thread)
public class MyBenchmark {
 
    @Benchmark
    public void testMethod() {
        // 测试的方法内容
    }
 
    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(MyBenchmark.class.getSimpleName())
                .build();
        new Runner(opt).run();
    }
}

在实际操作中，你需要根据具体的应用场景和性能指标来调整和优化你的Spring Boot项目。使用JMH进行基准测试可以帮助你找到性能瓶颈所在，并有针对性地进行优化。

Spring Cloud 系列之 Nacos 快速配置启动

2024-09-06




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
 
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class NacosConfigApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(NacosConfigApplication.class, args);
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Cloud项目中启用Nacos作为服务发现组件。通过@EnableDiscoveryClient注解，该应用将会作为一个服务注册到Nacos中。这是使用Nacos作为服务发现的基本配置，通常需要结合application.properties或application.yml文件中的Nacos配置信息来完成服务注册与发现的功能。

Canal+Springboot实现数据同步，全网唯一一个跑通了的案例

2024-09-06

以下是一个简化的示例，展示如何在Spring Boot应用中使用Canal实现数据同步：




import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.PostConstruct;
 
@Service
public class CanalService {
 
    @PostConstruct
    public void startCanal() {
        // 连接到Canal Server
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
                new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),
                11111), "example", "", "");
 
        int batchSize = 1000;
        try {
            connector.connect();
            connector.subscribe(".*\\..*");
            connector.rollback();
            while (true) {
                Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据
                long batchId = message.getId();
                if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) {
                    // 没有数据，休眠一会儿
                    Thread.sleep(1000);
                } else {
                    dataHandle(message.getEntries());
                    connector.ack(batchId); // 确认消息消费成功
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }
 
    private void dataHandle(List<CanalEntry.Entry> entrys) {
        for (CanalEntry.Entry entry : entrys) {
            if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONEND) {
                continue;
            }
            CanalEntry.RowChange rowChage = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
            switch (rowChage.getEventType()) {
                case INSERT:
                    handleInsert(rowChage);
                    break;
                case UPDATE:
                    handleUpdate(rowChage);
                    break;
                case DELETE:
                    handleDelete(rowChage);

Spring Boot与Apache Kafka Streams的集成

2024-09-06




import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class KafkaStreamsConfig {
 
    @Bean
    public KafkaStreams kafkaStreams(StreamsBuilder streamsBuilder) {
        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
        KStream<String, String> stream = builder.stream("input-topic");
 
        stream.foreach((key, value) -> System.out.println(value));
 
        KafkaStreams kafkaStreams = new KafkaStreams(builder.build(), streamsConfig());
        kafkaStreams.start();
 
        return kafkaStreams;
    }
 
    private java.util.Map<String, Object> streamsConfig() {
        java.util.Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "streams-application");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        return props;
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用程序中配置和启动Apache Kafka Streams。它定义了一个名为KafkaStreamsConfig的配置类，并在其中创建了一个KafkaStreams bean。这个bean包含了从配置的输入主题读取消息的逻辑，并且会将接收到的消息内容打印到控制台。这是一个简单的示例，展示了如何将Spring Boot和Kafka Streams集成在一起。

2024-09-06

报错信息不完整，但从给出的部分来看，这是Apache Tomcat在处理JMX（Java Management Extensions）模块时遇到了问题。org.apache.tomcat.util.modeler.BaseModelMBean.invoke 是负责调用MBean的方法。man 可能是一个尝试管理Tomcat实例的操作，比如启动、停止服务。

解决方法：

确认Tomcat和应用的兼容性，确保Tomcat版本与应用程序兼容。
检查应用程序是否有任何错误配置，如web.xml或其他配置文件。
查看Tomcat日志文件（如catalina.out），以获取更详细的错误信息，这有助于确定问题的具体原因。
如果问题发生在特定的操作上，尝试重新部署应用或清理Tomcat工作目录（work目录）。
确保JMX服务运行正常，并且相关的MBean已正确注册。
如果是升级Tomcat后出现问题，查看Tomcat的升级文档，按照文档进行操作。

如果以上步骤无法解决问题，需要提供更完整的错误信息以便进一步分析解决。

几种防止Spring Boot 程序崩溃的方法

2024-09-06

为了防止Spring Boot程序崩溃，可以采取以下几种方法：

异常处理：在程序中添加全局异常处理，捕获并处理所有未处理的异常。




@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(Exception.class)
    public ResponseEntity<String> handleException(Exception e) {
        // 日志记录、错误处理等
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body("An error occurred: " + e.getMessage());
    }
}

健壮的错误处理：当程序遇到无法恢复的错误时，可以引导用户到一个错误页面，而不是显示堆栈跟踪信息。




@Controller
public class CustomErrorController implements ErrorController {
    @RequestMapping("/error")
    public String handleError(HttpServletRequest request) {
        // 可以添加更多的逻辑，比如错误代码判断等
        return "error"; // 返回一个错误页面
    }
 
    @Override
    public String getErrorPath() {
        return "/error"; // 当错误发生时，会来到这个路径
    }
}

资源管理：确保使用try-with-resources或在finally块中关闭资源，以防止资源泄露。




try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("path"))) {
    // 文件操作
} catch (IOException e) {
    // 异常处理
}

线程安全：确保Spring Bean是线程安全的，或者在非线程安全的Bean中避免共享可变状态。
日志记录：记录关键的日志信息，以便于调试和诊断问题。




@Service
public class MyService {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyService.class);
 
    public void doSomething() {
        logger.info("开始执行方法");
        // 业务逻辑
        logger.info("方法执行完毕");
    }
}

限制资源使用：如果程序需要访问外部服务或资源，应该实现合理的超时和重试逻辑，并限制使用的资源数量。
安全性检查：对用户的输入进行验证和清理，以防止安全漏洞。
负载管理：如果程序需要处理大量请求，应该实现合理的负载管理策略，比如限流、熔断和降级。
自动化测试：编写和运行自动化测试，确保关键的业务逻辑和错误处理能正常工作。
监控和报警：实时监控应用性能指标，并在出现异常时发送报警。

这些方法可以单独使用，也可以结合起来，以形成一个完整的应对崩溃的策略。

【Spring Cloud】Ribbon详细介绍及底层原理分析

2024-09-06

Ribbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡器，它是Netflix发布的开源项目，用于在使用客户端模式时分配网络负载。在Spring Cloud中，Ribbon客户端可以在Eureka注册的服务之间分配请求。

Ribbon的核心组件：

IClientConfig: 客户端配置接口，用于配置管理。
ServerList: 服务器列表接口，用于服务器列表的更新。
ServerListFilter: 服务器列表过滤接口，用于服务器过滤。
IRule: 负载均衡策略接口，用于决定请求被分配到哪个服务器。
IPing: 服务器健康检查接口，用于确认服务器是否处于活动状态。
ILoadBalancer: 负载均衡器接口，用于负载均衡策略的封装。

Ribbon工作原理：

初始化RestClient，创建LoadBalancerClient，并与Eureka服务器交互，获取服务列表。
根据配置的负载均衡策略，如轮询、随机等，选择一个服务实例。
使用RibbonLoadBalancerClient发起服务调用，将请求分配到选定的服务实例。

使用Ribbon实现客户端负载均衡的例子：




@Configuration
public class RibbonConfiguration {
 
    @Bean
    public IRule ribbonRule() {
        // 返回一个负载均衡策略，例如轮询策略
        return new RoundRobinRule();
    }
 
}
 
@Service
public class MyService {
 
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
 
    public String callOtherService(String serviceId) {
        // 使用serviceId调用其他服务，Ribbon自动实现负载均衡
        return restTemplate.getForObject("http://" + serviceId + "/some-endpoint", String.class);
    }
}

在这个例子中，我们定义了一个配置类RibbonConfiguration，其中创建了一个RoundRobinRule实例，这是一个轮询负载均衡策略。然后在MyService服务中，我们使用RestTemplate通过服务ID调用其他服务的API，Ribbon会根据我们配置的策略自动在服务实例之间分配请求。

Spring Cloud Gateway 网关路由

2024-09-06

在Spring Cloud Gateway中，我们可以通过配置文件或者配置中心来定义路由规则。以下是一个简单的配置示例，展示了如何使用配置文件来定义路由规则。




spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: user-service
          uri: http://localhost:8081
          predicates:
            - Path=/user/**
        - id: order-service
          uri: http://localhost:8082
          predicates:
            - Path=/order/**

在这个配置中，我们定义了两个路由。第一个路由将匹配所有到/user/**的请求，并将请求转发到http://localhost:8081。第二个路由将匹配所有到/order/**的请求，并将请求转发到http://localhost:8082。

如果你想要通过代码来配置路由，可以使用Java配置类来实现。以下是一个Java配置类的示例：




import org.springframework.cloud.gateway.route.RouteLocator;
import org.springframework.cloud.gateway.route.builder.RouteLocatorBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
        return builder.routes()
                .route("user-service", r -> r.path("/user/**")
                        .uri("http://localhost:8081"))
                .route("order-service", r -> r.path("/order/**")
                        .uri("http://localhost:8082"))
                .build();
    }
}

在这个配置中，我们定义了两个路由规则，一个是匹配所有以/user/开头的路径，另一个是匹配所有以/order/开头的路径，并将请求转发到相应的服务地址。