2024-09-01

在Spring Cloud中,使用OpenFeign进行远程接口调用时,负载均衡是自动由Spring Cloud内部实现的。OpenFeign的负载均衡器是基于Netflix Ribbon实现的。

以下是使用OpenFeign进行远程接口调用时的一个简单例子:




@FeignClient(name = "service-provider", configuration = FeignConfig.class)
public interface MyFeignClient {
    @GetMapping("/api/resource")
    String getResource();
}

在这个例子中,@FeignClient注解指定了需要调用的服务名称service-provider,Feign接口MyFeignClient定义了一个getResource方法用于远程调用/api/resource接口。FeignConfig.class是一个可选的配置类,用于配置Feign客户端的参数。

MyFeignClient的实例调用getResource方法时,OpenFeign会利用Ribbon进行负载均衡,选择一个服务实例进行远程调用。

负载均衡的实现原理主要包括以下几个步骤:

  1. 在启动时,Ribbon会根据配置的服务列表,以及服务的分组信息,创建与服务实例对应的客户端连接池。
  2. 当进行远程调用时,Ribbon会根据预定的负载均衡策略(如轮询、随机、最少并发等)从服务实例列表中选择一个实例。
  3. 使用Hystrix进行服务保护,防止服务调用失败。
  4. 使用HttpClient或OkHttp等客户端进行实际的HTTP请求调用。

负载均衡策略可以通过实现IRule接口来自定义,也可以通过配置文件来指定使用不同的策略。

2024-09-01



// 假设我们有一个简单的Spring BeanDefinitionReader实现
public class SimpleBeanDefinitionReader implements BeanDefinitionReader {
    private final BeanFactory beanFactory;
 
    public SimpleBeanDefinitionReader(BeanFactory beanFactory) {
        this.beanFactory = beanFactory;
    }
 
    @Override
    public int loadBeanDefinitions(Resource resource) throws BeanDefinitionException {
        // 假设我们的资源是一个简单的文本文件,每行包含一个Bean定义
        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(resource.getInputStream()))) {
            String beanDefinitionName;
            int count = 0;
            while ((beanDefinitionName = reader.readLine()) != null) {
                // 解析Bean定义名称,并注册到BeanFactory中
                BeanDefinition beanDefinition = parseBeanDefinition(beanDefinitionName);
                beanFactory.registerBeanDefinition(beanDefinitionName, beanDefinition);
                count++;
            }
            return count;
        } catch (IOException e) {
            throw new BeanDefinitionException("Could not load bean definitions from resource: " + resource, e);
        }
    }
 
    private BeanDefinition parseBeanDefinition(String beanDefinitionName) {
        // 这里简化处理,实际应用中需要解析Bean定义的属性等
        return new RootBeanDefinition(beanDefinitionName);
    }
}

这个示例展示了一个简化的BeanDefinitionReader实现,它接受一个Resource作为输入,并将其内容解析为BeanDefinition对象,然后注册到BeanFactory中。这个过程是Spring框架中Bean加载和解析的核心步骤。

2024-09-01

在Spring Boot项目中,实现定时任务的四种常见方式如下:

  1. 使用@Scheduled注解:



import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class ScheduledTask {
 
    @Scheduled(fixedRate = 5000)
    public void executeTask() {
        // 定时任务的逻辑
        System.out.println("Fixed rate task");
    }
}
  1. 使用ScheduledExecutorService



import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
@Configuration
public class ScheduledTaskConfiguration {
 
    @Bean
    public ScheduledExecutorService scheduledExecutorService() {
        return Executors.newScheduledThreadPool(5);
    }
 
    public void startScheduledTask(ScheduledExecutorService executorService) {
        Runnable task = () -> System.out.println("Scheduled task with ExecutorService");
        executorService.scheduleAtFixedRate(task, 0, 5, TimeUnit.SECONDS);
    }
}
  1. 使用TaskScheduler



import org.springframework.scheduling.TaskScheduler;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class TaskSchedulerTask {
 
    private TaskScheduler taskScheduler;
 
    public TaskSchedulerTask(TaskScheduler taskScheduler) {
        this.taskScheduler = taskScheduler;
    }
 
    public void startTask() {
        Runnable task = () -> System.out.println("Scheduled task with TaskScheduler");
        taskScheduler.scheduleAtFixedRate(task, 5000);
    }
}
  1. 使用Quartz

首先添加依赖:




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

然后实现定时任务:




import org.quartz.Job;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;
 
public class QuartzJob implements Job {
 
    @Override
    public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {
        System.out.println("Quartz job executed");
    }
}

配置定时任务:




import org.quartz.Trigger;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerFactoryBean;
import org.springframework.schedu
2024-09-01

以下是部署Spring Boot和Vue前后端分离项目的基本步骤,并使用Nginx进行负载均衡:

  1. 准备Linux/openEuler环境。
  2. 安装Java环境。
  3. 安装Maven或Gradle。
  4. 构建Spring Boot项目。
  5. 安装Nginx。
  6. 配置Nginx作为负载均衡器。
  7. 部署Vue前端项目。
  8. 配置DNS或修改本地hosts文件指向Nginx服务器。

以下是相关的示例配置:

Nginx配置示例 (/etc/nginx/nginx.conf/etc/nginx/conf.d/default.conf):




http {
    upstream backend {
        server backend1.example.com;
        server backend2.example.com;
    }
 
    server {
        listen 80;
 
        location / {
            proxy_pass http://backend;
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
        }
 
        location /api/ {
            proxy_pass http://backend;
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
        }
 
        location /static/ {
            root /path/to/vue/project/dist;
            expires 30d;
            add_header Cache-Control "public, no-transform";
        }
    }
}

Spring Boot启动脚本 (start-spring-boot.sh):




#!/bin/bash
java -jar /path/to/your/spring-boot-app.jar --spring.profiles.active=prod

确保给脚本执行权限:




chmod +x start-spring-boot.sh

Vue项目构建和部署:




# 在Vue项目目录中
npm run build
# 将构建好的dist目录内容复制到Nginx的静态文件目录
cp -r dist/* /path/to/nginx/html

确保Nginx配置中指定的路径与实际Vue项目构建输出路径一致。

系统服务管理 (systemd 服务文件):

创建一个名为 spring-boot-app.service 的文件:




[Unit]
Description=Spring Boot Application
After=network.target
 
[Service]
Type=simple
User=your-user
ExecStart=/path/to/start-spring-boot.sh
Restart=on-failure
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target

启动Spring Boot应用程序:




sudo systemctl start spring-boot-app
sudo systemctl enable spring-boot-app

确保在实际部署时替换路径和配置为你的实际环境设置

2024-09-01

基于Spring Boot的疗养院管理系统是一个包含患者管理、医生管理、药品管理、病历管理等功能的管理系统。以下是一个简化版的系统架构设计和核心代码示例:




// 患者实体类
@Entity
public class Patient {
    @Id
    private Long id;
    private String name;
    // 省略其他属性、getter和setter方法
}
 
// 患者Repository接口
public interface PatientRepository extends JpaRepository<Patient, Long> {
    // 自定义查询方法
}
 
// 医生实体类
@Entity
public class Doctor {
    @Id
    private Long id;
    private String name;
    // 省略其他属性、getter和setter方法
}
 
// 医生Repository接口
public interface DoctorRepository extends JpaRepository<Doctor, Long> {
    // 自定义查询方法
}
 
// 药品实体类
@Entity
public class Medicine {
    @Id
    private Long id;
    private String name;
    // 省略其他属性、getter和setter方法
}
 
// 药品Repository接口
public interface MedicineRepository extends JpaRepository<Medicine, Long> {
    // 自定义查询方法
}
 
// 病历实体类
@Entity
public class MedicalRecord {
    @Id
    private Long id;
    private String patientName;
    // 省略其他属性、getter和setter方法
}
 
// 病历Repository接口
public interface MedicalRecordRepository extends JpaRepository<MedicalRecord, Long> {
    // 自定义查询方法
}
 
// 医生服务类
@Service
public class DoctorService {
    @Autowired
    private DoctorRepository doctorRepository;
    // 提供医生管理相关的方法
}
 
// 药品服务类
@Service
public class MedicineService {
    @Autowired
    private MedicineRepository medicineRepository;
    // 提供药品管理相关的方法
}
 
// 病历服务类
@Service
public class MedicalRecordService {
    @Autowired
    private MedicalRecordRepository medicalRecordRepository;
    // 提供病历管理相关的方法
}
 
// 患者服务类
@Service
public class PatientService {
    @Autowired
    private PatientRepository patientRepository;
    // 提供患者管理相关的方法
}
 
// 控制器类
@RestController
@RequestMapping("/api/patients")
public class PatientController {
    @Autowired
    private PatientService patientService;
    // 患者管理相关的API
}
 
// 控制器类
@RestController
@RequestMapping("/api/doctors")
public class DoctorController {
    @Autowired
    private DoctorService doctorService;
    // 医生管理相关的API
}
 
// 控制器类
@RestController
@RequestMapping("/api/medicines")
public class MedicineController {
    @Autowired
    private MedicineService medicineService;
    // 药品管理相关的API
}
 
// 控制器类
@RestController
@RequestMapping("/api/medical-records")
public class MedicalRecordController {
    @Autowired
    private MedicalRecor
2024-09-01

在Spring Boot中,你可以使用WebFlux来实现“打字机”式的流式响应。以下是一个简单的例子,展示如何使用Flux来模拟一个打字机效果:




import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;
 
import java.time.Duration;
import java.util.Random;
 
@RestController
public class TypingReactorController {
 
    private final Random random = new Random();
 
    @GetMapping("/typing-reactor")
    public Flux<String> typingReactor() {
        return Flux.just("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G")
                .delayElements(Duration.ofMillis(500)) // 延迟发送每个元素
                .map(this::addRandomCharacter) // 为每个元素添加随机字符
                .delaySubscription(Duration.ofSeconds(1)); // 延迟订阅流
    }
 
    private String addRandomCharacter(String input) {
        // 这里可以添加更复杂的逻辑来模拟打字机效果,比如随机改变字符等
        return input + (char)(random.nextInt(26) + 'a');
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个HTTP GET端点/typing-reactor,它返回一个Flux对象。Flux对象每隔500毫秒发送一个元素,并且在发送每个元素时附加一个随机小写字母。这样,客户端会看到一个“打字机”样的流式响应效果。

2024-09-01

在Spring Boot项目中利用Minio实现分片上传和断点续传,你可以使用minio-java-client库。以下是一个简化的例子:

  1. 添加依赖到你的pom.xml



<dependency>
    <groupId>io.minio</groupId>
    <artifactId>minio</artifactId>
    <version>RELEASE_VERSION</version>
</dependency>
  1. 配置Minio客户端:



import io.minio.MinioClient;
import io.minio.errors.MinioException;
 
public class MinioConfiguration {
 
    @Bean
    public MinioClient minioClient() throws MinioException {
        return new MinioClient("http://127.0.0.1:9000", "minioadmin", "minioadmin");
    }
}
  1. 实现分片上传:



import io.minio.UploadObjectArgs;
import io.minio.http.Method;
 
public void uploadFile(MinioClient minioClient, String bucketName, String objectName, String filePath)
        throws Exception {
    // 使用分片上传
    UploadObjectArgs uploadObjectArgs = UploadObjectArgs.builder()
            .bucket(bucketName)
            .object(objectName)
            .filename(filePath)
            .partSize(10 * 1024 * 1024) // 每个分片的大小
            .build();
 
    minioClient.uploadObject(uploadObjectArgs);
}
  1. 实现断点续传:



import io.minio.GetObjectArgs;
import io.minio.http.Method;
 
public void downloadFile(MinioClient minioClient, String bucketName, String objectName, String filePath)
        throws Exception {
    // 使用断点续传下载
    GetObjectArgs getObjectArgs = GetObjectArgs.builder()
            .bucket(bucketName)
            .object(objectName)
            .offset(0) // 指定开始下载的位置
            .build();
 
    minioClient.getObject(getObjectArgs);
}

以上代码提供了分片上传和断点续传的简要实现,但实际应用中你需要处理更复杂的逻辑,例如多线程上传、错误处理、进度跟踪等。

2024-09-01



import org.springframework.util.Base64Utils;
 
public class Base64UtilExample {
 
    // 使用Base64对字符串进行编码
    public static String encodeString(String input) {
        byte[] encodedBytes = Base64Utils.encode(input.getBytes());
        return new String(encodedBytes);
    }
 
    // 使用Base64对字符串进行解码
    public static String decodeString(String input) {
        byte[] decodedBytes = Base64Utils.decode(input.getBytes());
        return new String(decodedBytes);
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        String originalString = "Hello, World!";
        String encodedString = encodeString(originalString);
        String decodedString = decodeString(encodedString);
 
        System.out.println("原始字符串: " + originalString);
        System.out.println("编码后的字符串: " + encodedString);
        System.out.println("解码后的字符串: " + decodedString);
    }
}

这段代码展示了如何使用Spring框架提供的Base64Utils类进行字符串的编码和解码。encodeString方法将输入字符串转换为Base64编码的字符串,而decodeString方法则将Base64编码的字符串转换回原始字符串。在main方法中,我们创建了一个原始字符串,展示了编码、解码的过程,并打印出了结果。

2024-09-01

在Spring Boot 3.0中,整合Redis使用Jackson2JsonRedisSerializer可能会遇到问题,特别是在配置序列化类时。以下是一个可能的解决方案:




@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisSerializer<Object> redisSerializer = redisSerializer();
        RedisCacheConfiguration cacheConfiguration = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
            .serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(redisSerializer));
 
        return RedisCacheManager.builder(redisConnectionFactory)
            .cacheDefaults(cacheConfiguration)
            .build();
    }
 
    @Bean
    public RedisSerializer<Object> redisSerializer() {
        // 使用Jackson2JsonRedisSerializer来进行序列化操作
        Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
 
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
 
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
 
        return jackson2JsonRedisSerializer;
    }
}

在这个配置类中,我们定义了一个cacheManager方法来创建RedisCacheManager,并且通过redisSerializer方法定义了一个RedisSerializer<Object>的Bean,用于序列化和反序列化Redis中存储的数据。

请注意,在ObjectMapper的配置中,我们使用了enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL),这样可以在序列化时包含类型信息。这样可以在读取数据时,正确地将对象转换回原来的类型。

如果你在Spring Boot 3.0中遇到了与Jackson2JsonRedisSerializer相关的问题,可能需要检查你的ObjectMapper配置,确保它与你存储在Redis中的数据兼容。如果你使用的是更加严格的类型处理策略,可能需要调整ObjectMapper的配置来适应。

2024-09-01

在Spring Cloud Gateway中,创建一个全局过滤器需要实现GlobalFilter接口。以下是一个简单的全局过滤器示例,它会为所有通过Gateway的请求添加一个响应头:




import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
@Component
public class AddResponseHeaderFilter implements GlobalFilter, Ordered {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        return chain.filter(exchange).then(Mono.fromRunnable(() -> {
            // 添加自定义响应头
            exchange.getResponse().getHeaders()
                    .set("Custom-Header", "MyCustomValue");
        }));
    }
 
    @Override
    public int getOrder() {
        // 设置过滤器顺序,数字越小,优先级越高
        return -1;
    }
}

在上面的代码中,AddResponseHeaderFilter类实现了GlobalFilterOrdered接口。filter方法定义了过滤逻辑,在这里我们添加了一个自定义的响应头。getOrder()方法返回一个整数值,用于指定过滤器的执行顺序。

将此类标注为@Component,Spring Cloud Gateway会自动将其注册为全局过滤器。