前言：

学习的谷粒学院项目，地址：尚硅谷-全栈在线教育项目-谷粒学院【Spring Boot + Spring Cloud Alibaba + Vue.js】_哔哩哔哩_bilibili

根据所学内容总结的知识点。

前言：

1、数据库分库分表

1.1、业务分库

1.2、主从复制和读写分离：

1.3、数据库分表

2、雪花算法：

3、MP（MyBatis-Plus）

3.1、主键策略：

3.2、自动填充

3.3、乐观锁和悲观锁

3.4分页插件

3.5、逻辑删除

4、统一返回结果

5、统一异常处理，特定异常处理，自定义异常

6、阿里云存储OSS服务

7、Nacos

8、OpenFeign

9、服务雪崩

10、服务容错

11、Sentinel

12、关联查询、嵌套查询

13、Redis

1、数据库分库分表

1.1、业务分库

按照业务模块将数据分散到不同的数据库服务器，比如用户数据、商品数据、订单数据存放在三个不同的数据库服务器中，分散存储和访问压力。但也会带来一些问题：

join 操作问题：业务分库后，原本在同一个数据库中的表分散到不同数据库中，导致无法使用 SQL 的 join 查询。
事务问题：原本在同一个数据库中不同的表可以在同一个事务中修改，业务分库后，表分散到不同的数据库中，无法通过事务统一修改。
成本问题：业务分库同时也带来了成本的代价，本来 1 台服务器，现在要 3 台，如果考虑备份，那就是 2 台变成了 6 台。

1.2、主从复制和读写分离：

将数据库读写操作分散到不同的节点上。

数据库服务器搭建主从集群，一主一从、一主多从都可以。
数据库主机负责读写操作，从机只负责读操作。
数据库主机通过复制将数据同步到从机，每台数据库服务器都存储了所有的业务数据。
业务服务器将写操作发给数据库主机，将读操作发给数据库从机

1.3、数据库分表

单表数据拆分有两种方式：垂直分表和水平分表，用于分散存储压力和提升性能

垂直分表适合将表中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去。
水平分表适合表行数特别大的表。

但也会引入复杂性：

水平分表可能存在分布不均匀的问题，一个表中数据非常多，而另一个表中数据非常少。

2、雪花算法：

是分布式主键生成算法，它能够保证不同表的主键的不重复性，以及相同表的主键的有序性

长度共64bit（一个long型）。
首先是一个符号位，1bit标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0。
41bit时间截(毫秒级)，存储的是时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)，结果约等于69.73年。
10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID，可以部署在1024个节点）。
12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID）。

3、MP（MyBatis-Plus）

3.1、主键策略：

MyBatis-Plus默认的主键策略是：ASSIGN_ID （使用了雪花算法）

@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)

AUTO主键自增：

@TableId(type = IdType.AUTO)

3.2、自动填充

如插入时间、更新时间的自动填充。添加@TableField

@Data
public class User {@TableField(fill = FieldFill.INSERT)private Date createTime;//@TableField(fill = FieldFill.UPDATE)@TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)private Date updateTime;}

同时也要实现元对象处理器接口：


@Component
public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {@Overridepublic void insertFill(MetaObject metaObject) {log.info("start insert fill ....");this.setFieldValByName("createTime", new Date(), metaObject);this.setFieldValByName("updateTime", new Date(), metaObject);}@Overridepublic void updateFill(MetaObject metaObject) {log.info("start update fill ....");this.setFieldValByName("updateTime", new Date(), metaObject);}
}

3.3、乐观锁和悲观锁

悲观锁：假设多个线程会同时访问一个共享资源，并且这些线程会试图修改它。悲观锁的策略是假设最坏情况，即认为在任何时候都有可能有另一个线程来修改这个共享资源，因此在访问前会先锁定这个资源，以防止其他线程修改。悲观锁的典型实现是数据库中的行锁或表锁。

乐观锁：相反，乐观锁的策略是认为多个线程同时访问共享资源的概率很小，因此不需要在访问前锁定资源。相反，每次访问共享资源时，先获取一个版本号或时间戳，并在更新数据时检查这个版本号或时间戳是否被其他线程修改过。如果检查到冲突，则放弃当前操作。乐观锁的典型实现是在Java中使用的CAS（Compare And Swap）操作。

在并发控制的选择上，悲观锁一般会降低并发性，因为它会频繁地加锁和解锁资源，而乐观锁则可以更好地保持并发性，因为它只在冲突发生时才进行回滚操作。但是，乐观锁在并发更新高的情况下容易发生冲突，因为每次更新都需要检查版本号或时间戳，这会增加系统的开销。因此，在实际应用中，应该根据具体情况选择适合的并发控制策略。

Mybatis-Plus项目中，使用乐观锁

数据库中添加version字段
添加 @Version 注解

@Version
private Integer version;

创建配置文件并注册乐观锁插件：

@EnableTransactionManagement
@Configuration
@MapperScan("com.atguigu.mybatis_plus.mapper")
public class MybatisPlusConfig {@Beanpublic OptimisticLockerInterceptor optimisticLockerInterceptor() {return new OptimisticLockerInterceptor();
}
}

其中：

@EnableTransactionManagement是Spring Framework中的一个注解，用于启用Spring的事务管理功能。

当多个业务操作可能需要同时对多个数据源进行读写操作。如果这些操作不是原子性的，可能会导致数据不一致或错误的结果。为了解决这个问题，应用程序需要使用事务管理来确保一组业务操作被视为单个操作，即要么全部成功，要么全部回滚。

@EnableTransactionManagement注解会启用Spring框架中的事务管理功能，它会基于AOP机制拦截业务层方法调用，自动管理这些方法中的事务，以确保它们被作为一个单独的操作执行。当使用@EnableTransactionManagement注解时，我们需要在Spring配置文件中配置事务管理器、事务拦截器、数据源等相关内容。

3.4分页插件

添加分页插件配置：

@Bean
public PaginationInterceptor paginationInterceptor() {return new PaginationInterceptor();}

使用分页


@Test
public void testSelectPage() {Page<User> page = new Page<>(1,5);//第一个参数为当前页，第二个为每页的记录个数Page<User> pageParam = userMapper.selectPage(page, null);pageParam.getRecords().forEach(System.out::println); //获取当前页记录System.out.println(pageParam.getCurrent()); //获取当前页System.out.println(pageParam.getPages()); //总页数System.out.println(pageParam.getSize()); //记录个数System.out.println(pageParam.getTotal()); //总记录System.out.println(pageParam.hasNext()); //是否有下一页System.out.println(pageParam.hasPrevious()); //是否有上一页}

返回特定的列：使用结果集Map，例如下学生有姓名、性别、学号、电话、住址等，但是只返回姓名、性别、学号。


@Test
public void testSelectMapsPage() {Page<Map<String, Object>> page = new Page<>(1, 5);QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();//条件构造器queryWrapper.select("name", "age");//选择要返回的列Page<Map<String, Object>> pageParam = userMapper.selectMapsPage(page, queryWrapper);List<Map<String, Object>> records = pageParam.getRecords();records.forEach(System.out::println);System.out.println(pageParam.getCurrent());System.out.println(pageParam.getPages());System.out.println(pageParam.getSize());System.out.println(pageParam.getTotal());System.out.println(pageParam.hasNext());System.out.println(pageParam.hasPrevious());}

3.5、逻辑删除

物理删除：真实删除，将对应数据从数据库中删除，之后查询不到此条被删除数据
逻辑删除：假删除，将对应数据中代表是否被删除字段状态修改为“被删除状态”，之后在数据库中仍旧能看到此条数据记录

@TableLogic
private Integer deleted;

4、统一返回结果

创建一个返回码定义枚举类，然后创建结果类

5、统一异常处理，特定异常处理，自定义异常

@ControllerAdvice是Spring Framework中的一个注解，用于定义一个全局的异常处理器


@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {@ExceptionHandler(Exception.class) //用于处理不同类型的异常@ResponseBodypublic R error(Exception e){e.printStackTrace();return R.error();}
}

添加特定异常处理，比如http异常


@ExceptionHandler(HttpMessageNotReadableException.class)
@ResponseBody
public R error(HttpMessageNotReadableException e){e.printStackTrace();return R.setResult(ResultCodeEnum.JSON_PARSE_ERROR);
}

自定义异常：创建自定义异常类，继承RuntimeException

@Data
public class GuliException extends RuntimeException {//状态码private Integer code;/*** 接受状态码和消息* @param code* @param message*/public GuliException(Integer code, String message) {super(message);this.code=code;}/*** 接收枚举类型* @param resultCodeEnum*/public GuliException(ResultCodeEnum resultCodeEnum) {super(resultCodeEnum.getMessage());this.code = resultCodeEnum.getCode();}@Overridepublic String toString() {return "GuliException{" +"code=" + code +", message=" + this.getMessage() +'}';}
}

添加异常处理方法：


@ExceptionHandler(GuliException.class)
@ResponseBody
public R error(GuliException e){log.error(ExceptionUtils.getMessage(e));return R.error().message(e.getMessage()).code(e.getCode());
}

在业务中需要的地方抛出这个异常

public R upload(...) {try {......} catch (Exception e){log.error(ExceptionUtils.getMessage(e));throw new GuliException(ResultCodeEnum.FILE_UPLOAD_ERROR);}
}

6、阿里云存储OSS服务

开通这个服务，会获得相应的keyid，keysecret字段，然后根据官方的技术文档写代码，实现讲师头像的上传和删除。

7、Nacos

引入依赖，
添加配置，将服务注册进Nacos

spring:application:name: service-edu # 服务名cloud:nacos:discovery:server-addr: localhost:8848 # nacos服务地址

客户端启动类添加注解@EnableDiscoveryClient

8、OpenFeign

引入依赖，

启动类添加注解@EnableFeignClients

在OSS Service中实现业务接口，然后在edu服务中通过OpenFeign远程调用，在创建远程调用接口上加@FeignClient("service-oss")，并在请求方法中添加对应的请求地址

OpenFeign默认使用了负载均衡组件Ribbon，默认策略是轮询策略。

9、服务雪崩

分布式系统环境下，通常会有很多层的服务调用。如果一个服务出现了问题，调用这个服务就会出现线程阻塞的情况，此时若有大量的请求涌入，就会出现多条线程阻塞等待，进而导致服务瘫痪。

由于服务与服务之间的依赖性，故障会传播，不可用沿请求调用链向上传递，会对整个微服务系统造成灾难性的严重后果，这就是服务故障的 “雪崩效应” 。

10、服务容错

隔离、超时、限流、熔断、降级

隔离：将系统划分为若干个服务模块，各个模块之间相对独立，无强依赖。当有故障发生时，能将问题和影响隔离在某个模块内部，而不扩散风险，不波及其它模块，不影响整体的系统服务。常见的隔离方式有：线程池隔离和信号量隔离。

超时：上游服务调用下游服务时，设置一个最大响应时间，如果超过这个时间，下游未作出响应，就断开请求，释放掉线程。

限流：设置流量阈值，一旦达到的需要限制的阈值，就采取相应措施以完成限制流量的目的。比如限制一秒钟一次访问，如果超过了这个频率，就触发限流机制。

熔断：当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。

降级：降级就是为服务提供一个托底方案，一旦服务无法正常调用，就使用托底方案。

11、Sentinel

Sentinel (分布式系统的流量防卫兵) 是阿里开源的一套用于服务容错的综合性解决方案。它以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保护服务的稳定性。我们只需要在项目中引入依赖，添加配置，就可以使用了。

12、关联查询、嵌套查询

13、Redis

首页展示内容用于频繁的读操作，因此可以将其放在Redis缓存中。

引入依赖，添加配置，创建配置类。因为存入Redis中的数据必须序列化，而RedisTemplate默认的序列化方式是JDkSerializationredisSerializer的方式。这种方式对于开发者而言，是及其不友好的，序列化后的内容，不利于开发者查看。所以推荐使用Jackson2JsonRedisSerializer的方式进行。

常用方法：

redisTemplate.opsForValue(); //操作字符串

redisTemplate.opsForHash(); //操作hash

redisTemplate.opsForList(); //操作list

```
redisTemplate.opsForSet(); //操作set
```

redisTemplate.opsForZSet(); //操作有序set

使用缓存注解@EnableCaching，将其添加在Redis配置类上方，添加配置


@Bean
public CacheManager cacheManager(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()//过期时间600秒.entryTtl(Duration.ofSeconds(600)) // 配置序列化.serializeKeysWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new StringRedisSerializer())).serializeValuesWith(RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer())).disableCachingNullValues();RedisCacheManager cacheManager = RedisCacheManager.builder(connectionFactory).cacheDefaults(config).build();return cacheManager;
}

@Cacheable(value = "xxx", key = "'xxx'")：标注在ServiceImpl方法上，对方法返回结果进行缓存。下次请求时，如果缓存存在，则直接读取缓存数据返回；如果缓存不存在，则执行方法，并把返回的结果存入缓存中。一般用在查询方法上。

@Cacheable(value = "index", key = "'selectByAdTypeId'")
@Override
public List<Ad> selectByAdTypeId(String adTypeId) {

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1.3、数据库分表

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3、MP（MyBatis-Plus）

3.1、主键策略：

3.2、自动填充

3.3、乐观锁和悲观锁

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3.5、逻辑删除

4、统一返回结果

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10、服务容错

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