2024-08-29

由于这两个主题相对独立,我会分别给出解答。

  1. SpringBoot源码分析之Tomcat加载原理:

    SpringBoot通过内嵌的Tomcat,无需额外部署Tomcat服务器即可运行web应用。SpringBoot在启动过程中会自动配置Tomcat相关参数,并启动内嵌的Tomcat服务器。




@SpringBootApplication
public class DemoApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    public WebServerFactoryCustomizer<ConfigurableWebServerFactory> webServerFactoryCustomizer() {
        return factory -> {
            if (factory instanceof TomcatServletWebServerFactory) {
                TomcatServletWebServerFactory tomcatFactory = (TomcatServletWebServerFactory) factory;
                tomcatFactory.setPort(8080); // 设置端口号
            }
        };
    }
}
  1. 消息中间件四种投递模式对比:

消息中间件的四种投递模式包括:

  1. 最多一次(At most once):消息可能会丢失,但确保消息传递者能够尽快传递消息。
  2. 至少一次(At least once):消息不会丢失,但可能会重复,确保消息至少被消费者接收一次。
  3. 恰好一次(Exactly once):消息在生产者和消费者之间只会被传递一次。这是最严格的传递保证。
  4. 顺序一次(At most once with order):在保证最多一次投递的同时,保证消息的顺序。

在实际应用中,可以根据业务需求选择合适的投递模式。通常,对于要求严格一致性的系统,如银行、支付系统,会选择恰好一次传递保证。而对于大数据处理或者日志记录类型的应用,则可能更倾向于最多一次或者至少一次模式,以便提高系统的容错性和性能。

2024-08-29



import io.jsonwebtoken.Claims;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
 
public class JwtInterceptor implements HandlerInterceptor {
 
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
        final String authHeader = request.getHeader("Authorization");
 
        if (authHeader != null && authHeader.startsWith("Bearer ")) {
            String token = authHeader.substring(7);
            try {
                Claims claims = JwtTokenUtil.parseToken(token);
                if (claims.get("role") != null) {
                    request.setAttribute("role", claims.get("role"));
                    return true;
                }
            } catch (Exception e) {
                // 处理异常情况,例如token无效等
            }
        }
 
        response.setStatus(HttpServletResponse.SC_UNAUTHORIZED);
        return false;
    }
}

这个代码实例展示了如何在Spring Boot中创建一个拦截器来处理JWT令牌的验证。拦截器从请求头中提取Bearer令牌,然后使用JwtTokenUtil类对其进行解析。如果解析成功且token有效,则允许继续请求处理;否则,将响应状态设置为未授权(401),并返回false,中断请求处理。

2024-08-29



import com.alibaba.excel.EasyExcel;
import com.alibaba.excel.write.metadata.WriteSheet;
 
// 导入CSV文件
public List<YourDataClass> importCsv(InputStream inputStream) throws IOException {
    List<YourDataClass> dataList = EasyExcel.read(inputStream)
        .head(YourDataClass.class)
        .sheet()
        .doReadSync();
    return dataList;
}
 
// 导出CSV文件
public void exportCsv(List<YourDataClass> dataList, OutputStream outputStream) throws IOException {
    EasyExcel.write(outputStream, YourDataClass.class)
        .sheet("Sheet1")
        .doWrite(dataList);
}
 
// 注意:YourDataClass 是你的数据类,需要与CSV文件的列对应。

这个代码示例展示了如何使用easyExcel库来导入和导出CSV格式的文件。importCsv方法用于从输入流中读取CSV文件数据,exportCsv方法用于将数据列表写入到输出流对应的CSV文件中。在实际应用中,你需要替换YourDataClass为你的实际数据类。

2024-08-29

Spring Cloud OpenFeign 是一个用于定义和实现云原生服务之间通信的工具,它基于 Netflix Feign 实现,并整合了 Spring Cloud 的其他组件,如 Spring Cloud LoadBalancer 和 Spring Cloud CircuitBreaker。

以下是一个使用 Spring Cloud OpenFeign 的简单示例:

  1. 添加依赖到你的 pom.xmlbuild.gradle 文件中。

Maven 示例:




<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
    <version>3.1.2</version>
</dependency>

Gradle 示例:




implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-openfeign:3.1.2'
  1. 启用 Feign 客户端。

在你的应用主类或配置类上添加 @EnableFeignClients 注解。




@EnableFeignClients
@SpringBootApplication
public class YourApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(YourApplication.class, args);
    }
}
  1. 创建一个 Feign 客户端接口。

定义一个接口,并使用 @FeignClient 注解指定服务名称。




@FeignClient(name = "service-provider")
public interface ServiceProviderClient {
    @GetMapping("/endpoint")
    String getData();
}
  1. 使用 Feign 客户端。

在你的服务中注入 Feign 客户端,并调用其方法。




@RestController
public class YourController {
 
    @Autowired
    private ServiceProviderClient serviceProviderClient;
 
    @GetMapping("/data")
    public String getData() {
        return serviceProviderClient.getData();
    }
}

以上示例展示了如何创建一个 Feign 客户端来调用另一个服务的接口。在实际应用中,你可能需要根据具体的服务发现机制(如 Eureka)和负载均衡策略来配置你的 Feign 客户端。

2024-08-29

Tomcat多实例运行通常意味着在同一台服务器上运行多个Tomcat服务器实例。这样做可以提高资源的利用率,并且可以配置不同的服务和应用。

动静分离是一种web开发的优化策略,目的是提高服务器的处理能力,减少网络传输。在这种策略下,动态资源和静态资源被分开处理。

以下是如何配置Tomcat多实例和动静分离的简要步骤:

  1. 安装多个Tomcat实例:

    • 解压多个Tomcat压缩包到不同的目录。
    • 为每个实例配置不同的端口号。
  2. 配置动静分离:

    • 在web应用的web.xml中配置<servlet><servlet-mapping>来处理静态资源。
    • 或者使用专门的web服务器如Nginx来处理静态资源,并将动态请求代理到Tomcat。

以下是Nginx配置的简单例子:




server {
    listen 80;
    server_name example.com;
 
    location /static/ {
        root /path/to/webapp;
        expires 30d;
    }
 
    location / {
        proxy_pass http://localhost:8080; # Tomcat实例地址和端口
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
}

在这个配置中,Nginx监听80端口,并将静态资源的请求直接由本地文件系统提供,其余请求代理到Tomcat的8080端口。

确保在配置Tomcat多实例和动静分离时,考虑安全性、负载均衡和监控等方面的需求。

2024-08-29

在Spring Boot上使用OpenTelemetry进行追踪时,你可以选择使用Java Agent或者通过Spring Boot配合Micrometer进行自动配置。

Java Agent是在JVM启动时附加的一个代理程序,它可以在加载任何其他类之前修改或增强JVM的行为。你可以使用它来添加对OpenTelemetry的Instrumentation。

Micrometer是一个监控度量的库,它与OpenTelemetry的追踪部分不直接兼容,但是可以通过Spring Boot的自动配置与Spring Boot Actuator集成。

如果你选择Java Agent,你需要在JVM启动参数中添加-javaagent参数,指向你的OpenTelemetry代理jar。

如果你选择Micrometer与Spring Boot Actuator集成OpenTelemetry,你需要添加相关的依赖,配置OpenTelemetry相关的属性。

具体使用哪种方式取决于你的具体需求和项目结构。如果你需要在JVM启动时就开始追踪,并且不想对代码造成侵入,那么Java Agent可能更适合。如果你的项目已经使用了Spring Boot,并且希望利用Spring Boot Actuator进行监控和度量的管理,那么使用Micrometer可能更为方便。

以下是使用Java Agent的示例:




// 在JVM启动参数中添加
-javaagent:/path/to/opentelemetry-javaagent.jar

以下是使用Micrometer与Spring Boot Actuator集成OpenTelemetry的示例:




<!-- pom.xml中添加依赖 -->
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>io.micrometer</groupId>
        <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
        <version>Your-micrometer-version</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.micrometer</groupId>
        <artifactId>micrometer-registry-otel</artifactId>
        <version>Your-micrometer-version</version>
    </dependency>
</dependencies>



# application.properties中添加配置
management.metrics.export.otel.enabled=true
management.metrics.export.otel.metric-name-format=openTelemetry
management.metrics.export.otel.step=10s
management.metrics.export.otel.system-tags=application:myapp,owner:myteam

在选择实现方式时,需要考虑你的具体需求和你的代码结构。如果追踪需要在应用启动时就开始,并且不希望对代码造成侵入,那么Java Agent可能是更好的选择。如果你的项目已经使用了Spring Boot,并且希望利用Spring Boot Actuator进行监控和度量的管理,那么使用Micrometer可能更为方便。

2024-08-29

Spring Cloud Alibaba是一套微服务解决方案,它是由Spring Cloud和Alibaba Group提供的中间件产品组合而成。它为分布式应用程序开发提供了必要的组件,例如配置管理、服务发现、和事件驱动等。

以下是使用Spring Cloud Alibaba进行微服务开发的一些核心概念和代码示例:

  1. 服务注册与发现:使用Nacos作为服务注册中心。



@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class ServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceApplication.class, args);
    }
}
  1. 配置管理:使用Nacos作为配置中心。



spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        file-extension: yaml
  1. 分布式事务:使用Seata处理分布式事务。



@GlobalTransactional
public void globalTransaction() {
    // 执行业务逻辑
}
  1. 消息驱动能力:使用RocketMQ作为消息中间件。



@Component
public class MessageConsumer {
    @RocketMQMessageListener(topic = "example-topic", consumerGroup = "example-consumer_group")
    public class ExampleConsumer implements RocketMQListener<String> {
        @Override
        public void onMessage(String message) {
            // 处理接收到的消息
        }
    }
}

这些示例展示了如何使用Spring Cloud Alibaba的核心组件进行开发。在实际应用中,你需要配置相应的依赖、在Nacos、Seata、RocketMQ等中间件上进行配置,并在代码中正确使用注解或者配置来集成这些服务。

2024-08-29

Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架,设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置,从而使开发者不再需要定义样板化的配置代码。

以下是一些关键点概括:

  1. 自动配置:Spring Boot的自动配置特性可以帮助开发者快速开始构建Spring应用。
  2. 起步依赖:起步依赖是一个简化的pom.xml或build.gradle文件,用于引入构建应用所需的所有Spring和相关库。
  3. 命令行工具:Spring Boot CLI可以用于快速运行Groovy脚本。
  4. Actuator:提供生产环境中运行的应用的监控和管理功能。
  5. 安全性:Spring Boot提供了一些默认的安全设置,也可以快速地进行自定义。
  6. 数据访问:Spring Data,包括JPA、JDBC、MongoDB等。
  7. 消息服务:对Spring消息传送进行了简化,包括Kafka、RabbitMQ等。
  8. 部署:内嵌Tomcat、Jetty等容器,可以快速部署Spring Boot应用。

Spring Boot 2.x 新特性

  1. Java 11支持:Spring Boot 2.x系列开始支持Java 11。
  2. WebFlux:支持非阻塞反应式流(Project Reactor)。
  3. 配置处理:引入了一个新的配置文件处理层,用于配置属性。
  4. 功能性端点:Actuator提供了新的功能性端点。
  5. 数据:引入了新的Spring Data Reactive Streams支持。

Spring Boot 2.x 学习资源

  1. 官方文档https://spring.io/projects/spring-boot
  2. GitHub仓库https://github.com/spring-projects/spring-boot
  3. 书籍推荐:《Spring Boot in Action》
  4. 在线课程https://www.udemy.com/course/spring-boot-course/
  5. 博客和社区https://spring.io/blog, https://spring.io/community/developers

Spring Boot 2.x 快速入门




@SpringBootApplication
public class DemoApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }
}

以上是Spring Boot的基本概述和一些关键特性,以及一些学习资源和快速入门示例。

2024-08-29

为了回答您的问题,我需要更多的信息。"Nacos v2.2运行错误"是一个非常广泛的描述,没有具体的错误代码或者错误信息,我无法给出一个准确的解决方案。Nacos 是一个服务发现和配置管理平台,运行错误可能涉及网络问题、数据库连接问题、配置错误、依赖冲突等。

为了解决这个问题,请尝试以下步骤:

  1. 检查日志: 查看Nacos的日志文件,通常在Nacos的logs目录下。日志文件中会记录错误信息和异常堆栈,这对于诊断问题至关重要。
  2. 检查配置: 确保application.propertiesnacos.conf配置文件中的数据库连接、网络配置等信息是正确的。
  3. 检查依赖: 确保所有必要的依赖都已正确安装,并且版本兼容。
  4. 检查网络: 如果Nacos与其他服务或数据库之间有网络通信,确保网络通信没有问题。
  5. 检查系统资源: 确保系统有足够的内存和CPU资源来运行Nacos。
  6. 查看官方文档: 访问Nacos的官方文档或社区,搜索是否有其他用户遇到类似问题以及官方推荐的解决方案。
  7. 升级或回滚版本: 如果最近升级了Nacos,考虑回滚到之前的版本或者升级到最新稳定版本。
  8. 寻求帮助: 如果自己无法解决问题,可以在Nacos的GitHub仓库、官方论坛或者QQ群中寻求帮助。

由于缺乏具体错误信息,无法提供更详细的解决方案。如果您能提供具体的错误代码或者错误信息,我将能给出更精确的帮助。

2024-08-29



import org.apache.shardingsphere.infra.config.properties.ConfigurationProperties;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.metadata.MetaDataContexts;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.runtime.RuntimeContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.database.DefaultSchema;
import org.apache.shardingsphere.infra.executor.kernel.ExecutorEngine;
import org.apache.shardingsphere.infra.metadata.ShardingSphereMetaData;
import org.apache.shardingsphere.infra.optimize.context.OptimizerContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.rule.ShardingSphereRule;
import org.apache.shardingsphere.mode.manager.ContextManager;
import org.apache.shardingsphere.mode.metadata.MetaDataContextsBuilder;
import org.apache.shardingsphere.mode.repository.RepositoryType;
import org.apache.shardingsphere.infra.config.mode.ModeConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.infra.config.properties.ConfigurationProperties;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.metadata.MetaDataContexts;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.runtime.RuntimeContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.database.DefaultSchema;
import org.apache.shardingsphere.infra.executor.kernel.ExecutorEngine;
import org.apache.shardingsphere.infra.metadata.ShardingSphereMetaData;
import org.apache.shardingsphere.infra.optimize.context.OptimizerContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.rule.ShardingSphereRule;
import org.apache.shardingsphere.mode.manager.ContextManager;
import org.apache.shardingsphere.mode.metadata.MetaDataContextsBuilder;
import org.apache.shardingsphere.mode.repository.RepositoryType;
 
// 示例代码省略
 
// 创建ShardingSphere数据源
public DataSource createDataSource() {
    // 省略原有的ShardingSphere配置和规则配置
    // ...
 
    // 构建MetaDataContexts
    MetaDataContexts metaDataContexts = new MetaDataContextsBuilder(
            mock(MetaDataContexts.class), 
            mock(ShardingSphereRuleMetaData.class), 
            mock(ExecutorEngine.class), 
            mock(ConfigurationProperties.class), 
            Collections.emptyMap()).build();
 
    // 构建ContextManager
    ContextManager contextManager = new ContextManager(
            mock(MetaDataContexts.class), 
            mock(RuntimeContext.class), 
            mock(OptimizerContext.class), 
            mock(ServerVersion.class), 
            mock(ExecutorEngine.class));
 
    // 省略其他配置和创建DataSource的代码
    // ...