2024-09-04

该项目是一个基于Spring Cloud和Vue.js的分布式网上商城系统。由于涉及的内容较多,以下仅提供核心的技术栈和部分核心代码。

技术栈:

  • Spring Cloud:服务注册与发现(Eureka),服务调用(Feign),路由网关(Zuul),配置中心(Config),断路器(Hystrix),负载均衡(Ribbon)等。
  • Vue.js:前端框架,用于构建用户界面。
  • MySQL:关系型数据库,存储系统数据。
  • Redis:内存数据库,用于缓存和快速访问。
  • RabbitMQ:消息队列,用于异步通信。

核心代码示例:

Spring Cloud服务端核心配置:




@EnableEurekaClient // 启用Eureka客户端
@EnableFeignClients // 启用Feign客户端
@EnableCircuitBreaker // 启用断路器
@EnableConfigServer // 启用配置中心
@EnableZuulProxy // 启用Zuul路由
@SpringBootApplication
public class MallApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MallApplication.class, args);
    }
}

Feign客户端调用示例:




@FeignClient("user-service") // 指定Feign客户端名称
public interface UserServiceClient {
    @GetMapping("/user/{id}") // 映射远程接口
    UserDTO getUserById(@PathVariable("id") Long id);
}

Vue.js前端核心代码:




// Vue组件中发送登录请求
methods: {
    login() {
        this.$store.dispatch('login', this.loginForm).then(() => {
            this.$router.push({ path: this.redirect || '/' });
        }).catch(() => {
            this.loading = false;
        });
    }
}

以上代码仅为核心功能的示例,实际项目中会涉及更多细节和配置。

部署文档和源码不在这里详细展示,但是可以提供部分关键步骤或指导。

部署关键步骤:

  1. 安装和配置MySQL数据库。
  2. 安装和配置Redis缓存服务器。
  3. 安装和配置RabbitMQ消息队列服务。
  4. 配置每个微服务的application.properties或application.yml文件。
  5. 部署服务注册中心Eureka Server。
  6. 部署配置中心Config Server,并配置外部数据库存储配置。
  7. 部署各个微服务应用。
  8. 部署Zuul网关服务,配置路由规则。
  9. 配置并启动Vue.js前端项目,并指向后端服务地址。

注意:实际部署时,需要考虑安全性、性能、可用性和扩展性等问题,并根据具体的生产环境调整配置。

2024-09-04



import org.springframework.util.ReflectionUtils;
 
// 示例方法:使用ReflectionUtils.findField方法查找字段
public Field findField(Class<?> clazz, String fieldName) {
    return ReflectionUtils.findField(clazz, fieldName);
}
 
// 示例方法:使用ReflectionUtils.makeAccessible方法设置字段可访问性
public void makeFieldAccessible(Field field) {
    ReflectionUtils.makeAccessible(field);
}
 
// 示例方法:使用ReflectionUtils.getField获取字段值
public Object getFieldValue(Field field, Object object) {
    return ReflectionUtils.getField(field, object);
}
 
// 示例方法:使用ReflectionUtils.setField设置字段值
public void setFieldValue(Field field, Object object, Object value) {
    ReflectionUtils.setField(field, object, value);
}

这个代码示例展示了如何使用Spring框架的ReflectionUtils类来查找字段、设置字段可访问性、获取字段值以及设置字段值。这些方法是在处理Java反射时非常有用的工具,可以简化反射操作。

2024-09-04



import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
 
public class FuzzyQueryWithSortedSetAndLua {
 
    private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
    private final DefaultRedisScript<List<String>> luaScript;
 
    public FuzzyQueryWithSortedSetAndLua(RedisTemplate<String, String> redisTemplate,
                                         DefaultRedisScript<List<String>> luaScript) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
        this.luaScript = luaScript;
    }
 
    public List<String> fuzzyQueryWithSortedSetAndLua(String key, String pattern, long offset, long count) {
        // 使用Lua脚本进行模糊查询并进行分页
        List<String> keys = Collections.singletonList(key);
        Object[] args = new Object[]{pattern, offset, count};
        return redisTemplate.execute(luaScript, keys, args);
    }
}

这段代码展示了如何使用Spring Data Redis的RedisTemplateDefaultRedisScript来执行一个Lua脚本,以实现对Redis ZSet(sorted set)的模糊查询,并结合分页参数进行查询。这是一个简化的例子,实际使用时需要确保Lua脚本的正确性和安全性,并且要考虑如何处理模糊查询的复杂性和性能问题。

2024-09-04

在Spring框架中,事务的传播行为是指,当多个事务方法相互调用时,如何管理事务的传播和执行。Spring支持7种事务传播行为:

  1. REQUIRED:如果当前没有事务,就新建一个事务,如果已经存在一个事务中,加入到这个事务中。这是最常见的选择。
  2. SUPPORTS:支持当前事务,如果当前没有事务,就以非事务方式执行。
  3. MANDATORY:使用当前事务,如果当前没有事务,就抛出异常。
  4. REQUIRES\_NEW:新建事务,如果当前存在事务,把当前事务挂起。
  5. NOT\_SUPPORTED:以非事务方式执行操作,如果当前存在事务,就把当前事务挂起。
  6. NEVER:以非事务方式执行,如果当前存在事务,则抛出异常。
  7. NESTED:嵌套事务,如果当前存在事务,则在嵌套事务内执行。如果没有事务,则执行REQUIRED类似的操作。

这些传播行为可以组合使用,但要注意,并非所有组合都是有意义的。例如,NEVER和NESTED不应该组合使用,因为NESTED要求至少有一个现有的事务。

在实际应用中,可以根据业务需求选择合适的事务传播行为。以下是一个使用REQUIRED传播行为的例子:




@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED)
public void methodA() {
    methodB();
    // do something else
}
 
@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED)
public void methodB() {
    // do something
}

在这个例子中,如果methodA()在事务中被调用,methodB()将使用相同的事务。如果methodA()没有在事务中,methodB()将创建一个新的事务。如果methodB()在没有事务的环境中被调用,也会创建一个新的事务。

2024-09-04

在微服务架构的选型上,放弃Dubbo而选择Spring Cloud的实践可能基于以下原因:

  1. Dubbo是一个较为轻量级的RPC框架,而Spring Cloud提供了更全面的微服务解决方案。
  2. Spring Cloud集成了Spring Boot,使服务注册与发现、配置管理、断路器等功能更易于使用。
  3. Spring Cloud的功能更加丰富,例如服务网格、分布式跟踪等。
  4. 社区支持与更新活跃,Spring Cloud发布新版本,修复漏洞,增加新特性的频率更高。

以下是Spring Cloud的一些常见用法:

服务注册与发现:

使用Eureka或Consul实现服务注册与发现。

负载均衡:

使用Ribbon实现客户端的负载均衡。

服务间调用:

使用Feign进行声明式服务调用。

断路器:

使用Hystrix实现断路器模式,防止系统雪崩。

分布式配置:

使用Spring Cloud Config进行分布式配置管理。

服务网关:

使用Zuul或Spring Cloud Gateway作为路由器和负载均衡器。

分布式跟踪:

使用Spring Cloud Sleuth集成Zipkin进行分布式跟踪。

示例代码:




// 服务提供者
@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class ServiceProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceProviderApplication.class, args);
    }
}
 
// 服务消费者
@EnableFeignClients
@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class ServiceConsumerApplication {
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceConsumerApplication.class, args);
    }
}
 
// 使用Feign进行服务调用
@FeignClient("service-provider")
public interface ServiceProviderClient {
    @GetMapping("/data")
    String getData();
}

在这个示例中,服务提供者使用@EnableEurekaClient注解标识自己是一个Eureka客户端,并将自己注册到服务注册中心。服务消费者使用@EnableFeignClients注解开启Feign客户端功能,并使用Feign创建对服务提供者的调用接口。这个调用接口的实现则是基于Eureka进行服务发现和负载均衡。

2024-09-04



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.mode.manager.ContextManager;
import org.apache.shardingsphere.mode.metadata.MetaDataContextsBuilder;
import org.apache.shardingsphere.infra.config.mode.ModeConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.infra.config.properties.ConfigurationProperties;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.schema.ShardingSphereSchema;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.schema.SchemaContexts;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.schema.SchemaContextsBuilder;
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.mode.manager.ContextManager;
import org.apache.shardingsphere.mode.metadata.MetaDataContextsBuilder;
import org.apache.shardingsphere.infra.config.mode.ModeConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.runtime.RuntimeContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.schema.ShardingSphereSchema;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.schema.SchemaContexts;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.schema.SchemaContextsBuilder;
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.mode.manager.ContextManager;
import org.apache.shardingsphere.mode.metadata.MetaDataContextsBuilder;
import org.apache.shardingsphere.infra.config.mode.ModeConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.runtime.RuntimeContext;
import org.apache.shardingsph
2024-09-04



import org.springframework.context.MessageSource;
import org.springframework.context.i18n.LocaleContextHolder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.support.ReloadableResourceBundleMessageSource;
import java.util.Locale;
 
@Configuration
public class MessageSourceConfig {
 
    @Bean
    public MessageSource messageSource() {
        ReloadableResourceBundleMessageSource messageSource = new ReloadableResourceBundleMessageSource();
        messageSource.setBasename("classpath:messages");
        messageSource.setUseCodeAsDefaultMessage(true);
        messageSource.setDefaultEncoding("UTF-8");
        return messageSource;
    }
 
    @Autowired
    private MessageSource messageSource;
 
    public String getMessage(String key) {
        return messageSource.getMessage(key, null, LocaleContextHolder.getLocale());
    }
}

这段代码定义了一个配置类MessageSourceConfig,其中创建了一个MessageSource bean,并设置了资源文件的基础名(例如messages),这些资源文件应放置在类路径下,并且可以是.properties或.yml格式。messageSource.setUseCodeAsDefaultMessage(true)表示如果找不到消息,则使用消息键作为默认消息。messageSource.setDefaultEncoding("UTF-8")确保了字符编码为UTF-8,以支持国际化消息的正确显示。getMessage方法用于根据当前的Locale获取国际化消息。

2024-09-04

报错信息:"Reason: Failed to determine suitable jdbc url" 表示Spring Boot应用在启动时无法确定合适的JDBC URL。这通常是因为数据库连接信息配置不正确或者缺失。

解决方法:

  1. 检查你的application.propertiesapplication.yml配置文件中是否正确配置了数据库的URL。例如,对于MySQL,它可能看起来像这样:

    
    
    
    spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/your_database
    spring.datasource.username=your_username
    spring.datasource.password=your_password

    确保数据库服务正在运行,并且你的数据库名称、用户名和密码是正确的。

  2. 如果你使用的是Spring Boot的数据源自动配置,确保你的项目依赖中包含了对应数据库的JDBC驱动。例如,对于MySQL,你需要添加如下依赖:

    
    
    
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>版本号</version>
    </dependency>
  3. 如果你使用的是Spring Cloud配置服务器,确保数据库信息在配置服务器中是可访问的,并且配置文件中的配置键值对是正确的。
  4. 如果你使用的是Docker容器或者Kubernetes,确保数据库服务已经启动并且容器间的网络配置允许连接。
  5. 如果以上都不适用,检查你的自定义配置类中是否有错误,或者检查是否有其他配置项影响了数据库连接的确定。

确保你的配置文件中的数据库驱动、URL、用户名和密码等信息是正确的,并且所有依赖都已经正确添加。如果问题依旧存在,可以查看详细的错误日志,以便进一步诊断问题。

2024-09-04

OpenFeign是一个使得Feign的使用更加方便的工具,它可以将Feign的使用变得更加简单。

在Spring Cloud Alibaba中,OpenFeign的使用方法和在Spring Cloud中的使用方法类似,主要的区别在于服务的注册与发现,Spring Cloud Alibaba使用的是Nacos作为服务注册中心和配置中心,所以在配置OpenFeign的时候,需要添加Nacos的依赖。

下面是一个使用OpenFeign的例子:

  1. 添加依赖

首先,在pom.xml中添加OpenFeign的依赖:




<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
  1. 启用Feign客户端

在Spring Boot应用的启动类上添加@EnableFeignClients注解来启用Feign客户端:




@EnableFeignClients
@SpringBootApplication
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}
  1. 创建Feign客户端

创建一个接口用来定义调用其他服务的方法:




@FeignClient(name = "service-provider")
public interface ProviderFeignClient {
    @GetMapping("/hello")
    String hello();
}

在这个例子中,Feign客户端会调用名为"service-provider"的服务的/hello接口。

  1. 使用Feign客户端

在需要使用Feign客户端的地方注入Feign客户端,然后调用定义的方法:




@RestController
public class ConsumerController {
    @Autowired
    private ProviderFeignClient providerFeignClient;
 
    @GetMapping("/call-provider")
    public String callProvider() {
        return providerFeignClient.hello();
    }
}

在这个例子中,ConsumerController通过注入的ProviderFeignClient调用了service-provider服务的/hello接口。

以上就是使用OpenFeign的一个基本例子,在实际使用中,你可以根据自己的需求添加Feign的相关配置,例如配置超时时间、重试策略等。

2024-09-04



import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.transaction.annotation.EnableTransactionManagement;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import com.atomikos.icatch.jta.UserTransactionImp;
import com.atomikos.icatch.config.UserTransactionServiceImp;
import javax.transaction.UserTransaction;
import javax.sql.XADataSource;
import com.atomikos.icatch.config.Configuration;
import com.atomikos.icatch.config.ImplicitTransactionManager;
import com.atomikos.jdbc.AtomikosDataSourceBean;
 
@Configuration
@EnableTransactionManagement
public class TransactionConfig {
 
    @Bean(initMethod = "init", destroyMethod = "close")
    public UserTransactionImp userTransaction() {
        UserTransactionImp userTransaction = new UserTransactionImp();
        userTransaction.setTransactionTimeout(600000);
        return userTransaction;
    }
 
    @Bean(initMethod = "init", destroyMethod = "close")
    public UserTransactionServiceImp userTransactionService() {
        UserTransactionServiceImp userTransactionService = new UserTransactionServiceImp();
        userTransactionService.setMaxTransactions(100);
        userTransactionService.setTransactionTimeout(600000);
        return userTransactionService;
    }
 
    @Bean
    public ImplicitTransactionManager implicitTransactionManager() {
        ImplicitTransactionManager implicitTransactionManager = new ImplicitTransactionManager();
        implicitTransactionManager.setAllowNestedTransactions(true);
        return implicitTransactionManager;
    }
 
    @Bean(initMethod = "init", destroyMethod = "close")
    public AtomikosDataSourceBean dataSource1(@Qualifier("xadsDataSource1") XADataSource xaDataSource) {
        AtomikosDataSourceBean ds = new AtomikosDataSourceBean();
        ds.setXaDataSource(xaDataSource);
        ds.setUniqueResourceName("dataSource1");
        ds.setMinPoolSize(5);
        ds.setMaxPoolSize(20);
        ds.setMaxLifetime(18