乐优、青橙商城相关技术总结

乐优、青橙商城相关技术总结

SSM

​ SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架集由Spring、MyBatis两个开源框架整合而成（SpringMVC是Spring中的部分内容）。常作为数据源较简单的web项目的框架。

Spring

​ Spring就像是整个项目中装配 bean的大工厂，在配置文件中可以指定使用特定的参数去调用实体类的构造方法来实例化对象。也可以称之为项目中的粘合剂。

​ Spring的核心思想是IoC（控制反转），即不再需要程序员去显式地 new一个对象，而是让Spring框架帮你来完成这一切。

SpringMVC

SpringMVC在项目中拦截用户请求，它的核心Servlet即DispatcherServlet承担中介或是前台这样的职责，将用户请求通过HandlerMapping去匹配Controller，Controller就是具体对应请求所执行的操作。SpringMVC相当于SSH框架中struts。

mybatis

mybatis是对jdbc的封装，它让数据库底层操作变的透明。mybatis的操作都是围绕一个sqlSessionFactory实例展开的。mybatis通过配置文件关联到各实体类的Mapper文件，Mapper文件中配置了每个类对数据库所需进行的sql语句映射。在每次与数据库交互时，通过sqlSessionFactory拿到一个sqlSession，再执行sql命令。

页面发送请求给控制器，控制器调用业务层处理逻辑，业务层向持久层发送请求，持久层与数据库交互，后将结果返回给业务层，业务层将处理逻辑发送给控制器，控制器再调用视图展现数据。

通用Mapper

​ 通用 Mapper 是一个可以实现任意 MyBatis 通用方法的框架，项目提供了常规的增 删改查操作以及Example相关的单表操作。为什么要用通用mapper？我们这里列举一下 原生Mybatis的痛点：

1. mapper.xml文件里有大量的sql，当数据库表字段变动，配置文件就要修改
2. 需要自己实现sql分页，select * from table where . . . limit 1,3 自己手写分页，除了传参page、pageSize，还需要返回条目总数count。
3. 数据库可移植性差：如果项目更换数据库，比如oracle–>mysql，mapper.xml中的 sql要重新写，因为Oracle的PLSQL 和mysql 支持的函数是不同的。
4. 生成的代码量过大。
5. 批量操作，批量插入，批量更新，需要自写。

而这些，通过通用mapper就可以很轻松的解决了。

在线官方文档：https://gitee.com/free/Mapper/wikis/Home

官方的文档中介绍了通用mapper的三种使用方式 ：纯java使用方式、与Spring集成式、与SpringBoot集成方式。

zookeeper

​ ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

ZooKeeper的基本运转流程：

1. 选举Leader。
2. 同步数据。
3. 选举Leader过程中算法有很多，但要达到的选举标准是一致的。
4. Leader要具有最高的执行ID，类似root权限。
5. 集群中大多数的机器得到响应并接受选出的Leader。

相关详细介绍：

​ Zookeeper入门看这篇就够了

​ 为什么需要 Zookeeper

ElementUI

​ Element，一套为开发者、设计师和产品经理准备的基于 Vue 2.0 的组件库，提供了配套设计资源，帮助你的网站快速成型。由饿了么公司前端团队开源。

特性：

• 一致性 Consistency

  • 与现实生活一致：与现实生活的流程、逻辑保持一致，遵循用户习惯的语言和概念；
  • 在界面中一致：所有的元素和结构需保持一致，比如：设计样式、图标和文本、元素的位置等。

• 反馈 Feedback

  • 控制反馈：通过界面样式和交互动效让用户可以清晰的感知自己的操作；
  • 页面反馈：操作后，通过页面元素的变化清晰地展现当前状态。

• 效率 Efficiency

  • 简化流程：设计简洁直观的操作流程；
  • 清晰明确：语言表达清晰且表意明确，让用户快速理解进而作出决策；
  • 帮助用户识别：界面简单直白，让用户快速识别而非回忆，减少用户记忆负担。

• 可控 Controllability

  • 用户决策：根据场景可给予用户操作建议或安全提示，但不能代替用户进行决策；
  • 结果可控：用户可以自由的进行操作，包括撤销、回退和终止当前操作等。

安装指南、使用组件请访问官方网站：https://element.eleme.cn/#/zh-CN

ES6

​ ECMAScript 6（简称ES6）是于2015年6月正式发布的JavaScript语言的标准，正式名为ECMAScript 2015（ES2015）。它的目标是使得JavaScript语言可以用来编写复杂的大型应用程序，成为企业级开发语言 。

​ 另外，一些情况下ES6也泛指ES2015及之后的新增特性，虽然之后的版本应当称为ES7、ES8等。

​ 编程语言JavaScript是ECMAScript的实现和扩展 。ECMAScript是由ECMA（一个类似W3C的标准组织）参与进行标准化的语法规范。ECMAScript定义了：

• 语言语法 – 语法解析规则、关键字、语句、声明、运算符等。
• 类型 – 布尔型、数字、字符串、对象等。
• 原型和继承。
• 内建对象和函数的标准库 – JSON、Math、数组方法、对象自省方法等。

​ ECMAScript标准不定义HTML或CSS的相关功能，也不定义类似DOM（文档对象模型）的Web API，这些都在独立的标准中进行定义。ECMAScript涵盖了各种环境中JS的使用场景，无论是浏览器环境还是类似node.js的非浏览器环境。

​ ECMAScript标准的历史版本分别是1、2、3、5。

​ 那么为什么没有第4版？其实，在过去确实曾计划发布提出巨量新特性的第4版，但最终却因想法太过激进而惨遭废除（这一版标准中曾经有一个极其复杂的支持泛型和类型推断的内建静态类型系统）。

​ ES4饱受争议，当标准委员会最终停止开发ES4时，其成员同意发布一个相对谦和的ES5版本，随后继续制定一些更具实质性的新特性。这一明确的协商协议最终命名为“Harmony”，因此，ES5规范中包含这样两句话：

ECMAScript是一门充满活力的语言，并在不断进化中。

未来版本的规范中将持续进行重要的技术改进。

另外，一些情况下ES6也泛指ES2015及之后的新增特性，虽然之后的版本应当称为ES7、ES8等。

编程语言JavaScript是ECMAScript的实现和扩展 。ECMAScript是由ECMA（一个类似W3C的标准组织）参与进行标准化的语法规范。ECMAScript定义了：

语言语法 – 语法解析规则、关键字、语句、声明、运算符等。

​ 2009年发布的改进版本ES5，引入了Object.create()、Object.defineProperty()、getters和setters、严格模式以及JSON对象。

​ ECMAScript 6.0（以下简称ES6）是JavaScript语言的下一代标准，2015年6月正式发布。它的目标，是使得JavaScript语言可以用来编写复杂的大型应用程序，成为企业级开发语言。

ES6 入门教程

OSS

​ 阿里云对象存储服务（Object Storage Service，简称OSS）为您提供基于网络的数据存取服务。使用OSS，您可以通过网络随时存储和调用包括文本、图片、音频和视频等在内的各种非结构化数据文件。

​ 阿里云OSS将数据文件以对象（object）的形式上传到存储空间（bucket）中。

​ 您可以进行以下操作：

• 创建一个或者多个存储空间，向每个存储空间中添加一个或多个文件。
• 通过获取已上传文件的地址进行文件的分享和下载。
• 通过修改存储空间或文件的属性或元信息来设置相应的访问权限。
• 在阿里云管理控制台执行基本和高级OSS任务。
• 使用阿里云开发工具包或直接在应用程序中进行RESTful API调用执行基本和高级OSS任务。

阿里云OSS：https://www.aliyun.com/product/oss/

OSS API文档：http://doc.oss.aliyuncs.com/

Vue

认识Vue之前，先聊一下前端开发模式的发展。

静态页面

最初的网页以HTML为主，是纯静态的网页。网页是只读的，信息流只能从服务端到客户端单向流通。开发人员也只关心页面的样式和内容即可。

异步刷新，操作DOM

1995年，网景工程师Brendan Eich 花了10天时间设计了JavaScript语言.

随着JavaScript的诞生，我们可以操作页面的DOM元素及样式，页面有了一些动态的效果，但是依然是以静态为主。

ajax盛行：

• 2005年开始，ajax逐渐被前端开发人员所重视，因为不用刷新页面就可以更新页面的数据和渲染效果。
• 此时的开发人员不仅仅要编写HTML样式，还要懂ajax与后端交互，然后通过JS操作Dom元素来实现页面动态效果。比较流行的框架如Jquery就是典型代表。

MVVM，关注模型和视图

2008年，google的Chrome发布，随后就以极快的速度占领市场，超过IE成为浏览器市场的主导者。

2009年，Ryan Dahl在谷歌的Chrome V8引擎基础上，打造了基于事件循环的异步IO框架：Node.js。

• 基于事件循环的异步IO
• 单线程运行，避免多线程的变量同步问题
• JS可以编写后台代码，前后台统一编程语言

node.js的伟大之处不在于让JS迈向了后端开发，而是构建了一个庞大的生态系统。

2010年，NPM作为node.js的包管理系统首次发布，开发人员可以遵循Common.js规范来编写Node.js模块，然后发布到NPM上供其他开发人员使用。目前已经是世界最大的包模块管理系统。

随后，在node的基础上，涌现出了一大批的前端框架：

MVVM模式

• M：即Model，模型，包括数据和一些基本操作
• V：即View，视图，页面渲染结果
• VM：即View-Model，模型与视图间的双向操作（无需开发人员干涉）

在MVVM之前，开发人员从后端获取需要的数据模型，然后要通过DOM操作Model渲染到View中。而后当用户操作视图，我们还需要通过DOM获取View中的数据，然后同步到Model中。

而MVVM中的VM要做的事情就是把DOM操作完全封装起来，开发人员不用再关心Model和View之间是如何互相影响的：

• 只要我们Model发生了改变，View上自然就会表现出来。
• 当用户修改了View，Model中的数据也会跟着改变。

把开发人员从繁琐的DOM操作中解放出来，把关注点放在如何操作Model上。

Vue就是一款MVVM模式的框架。

​ Vue 是一套用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。与其它大型框架不同的是，Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。Vue 的核心库只关注视图层，方便与第三方库或既有项目整合。

​ Vue.js是一套构建用户界面的渐进式框架。与其他重量级框架不同的是，Vue 采用自底向上增量开发的设计。Vue 的核心库只关注视图层，并且非常容易学习，非常容易与其它库或已有项目整合。另一方面，Vue 完全有能力驱动采用单文件组件和Vue生态系统支持的库开发的复杂单页应用。

​ Vue.js 的目标是通过尽可能简单的 API 实现响应的数据绑定和组合的视图组件 。

​ Vue.js 自身不是一个全能框架——它只聚焦于视图层。因此它非常容易学习，非常容易与其它库或已有项目整合。另一方面，在与相关工具和支持库一起使用时 ，Vue.js 也能完美地驱动复杂的单页应用。

特点：

• 易用

  在有HTML CSS JavaScript的基础上，快速上手。

• 灵活

  简单小巧的核心，渐进式技术栈，足以应付任何规模的应用。

• 性能

  20kb min+gzip 运行大小、超快虚拟 DOM 、最省心的优化。

官方网站：https://cn.vuejs.org/

Git地址：https://github.com/vuejs

教程：https://www.runoob.com/vue2/vue-tutorial.html

参考：https://cn.vuejs.org/v2/guide/

黑马架构师

​ 《黑马架构师》一款由传智播客教育集团研究院开发的基于自主研发的模板引擎的“代码生成神器”。即便是一个工程几百个表，也可以瞬间完成基础代码的构建！用户只需建立数据库表结构，简单的几步操作就可以快速生成可以运行的一整套代码，可以极大地缩短开发周期，降低人力成本。《黑马架构师》内置了当前java和前端主流的架构模板，如SSM+dubbo 、springBoot+springCloud+springData 、前后端分离的vue+elementUI 模板、swagger API模板、数据库文档模板等。 用户通过自己开发模板也可以实现生成php、python、C# 、c++、数据库存储过程等其它编程语言的代码。

下载地址：https://gitee.com/chuanzhiliubei/codeutil

Dubbo

​ Dubbo是阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能，可以和spring框架无缝集成。

​ Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。

• 主要核心部件：
  • Remoting: 网络通信框架，实现了 sync-over-async 和request-response 消息机制。
  • RPC: 一个远程过程调用的抽象，支持负载均衡、容灾和集群功能。
  • Registry: 服务目录框架用于服务的注册和服务事件发布和订阅。
• 工作原理

节点	角色说明
Provider	暴露服务的服务提供方–“服务提供者”
Consumer	调用远程服务的服务消费方-- “服务消费者”
Registry	服务注册与发现的注册中心-- “服务注册中心”
Monitor	统计服务的调用次数和调用时间的监控中心-- “服务监控中心”
Container	服务运行容器

官方网站：http://dubbo.apache.org/en-us/

相关介绍：GitHub 超 32,000 Star！火了近十年的阿里开源项目 Apache Dubbo 云原生实践（强烈推荐）

​ Dubbo 一篇文章就够了：从入门到实战

SpringBoot

​ SpringBoot是由Pivotal团队提供的全新框架，其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，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式，Spring Boot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域(rapid application development)成为领导者。

​ SpringBoot是Spring项目中的一个子工程，与我们所熟知的Spring-framework 同属于spring的产品:

我们可以看到下面的一段介绍：

Spring Boot你只需要“run”就可以非常轻易的构建独立的、生产级别的spring应用。

我们为spring平台和第三方依赖库提供了一种固定化的使用方式，使你能非常轻松的开始开发你的应用程序。大部分Spring Boot应用只需要很少的配置。

其实人们把Spring Boot称为搭建程序的脚手架。其最主要作用就是帮我们快速的构建庞大的spring项目，并且尽可能的减少一切xml配置，做到开箱即用，迅速上手，让我们关注于业务而非配置。

我们可以使用SpringBoot创建java应用，并使用java –jar 启动它，就能得到一个生产级别的web工程。

java一直被人诟病的一点就是臃肿、麻烦。当我们还在辛苦的搭建项目时，可能Python程序员已经把功能写好了，究其原因主要是两点：

• 复杂的配置

  项目各种配置其实是开发时的损耗， 因为在思考 Spring 特性配置和解决业务问题之间需要进行思维切换，所以写配置挤占了写应用程序逻辑的时间。

• 混乱的依赖管理

  项目的依赖管理也是件吃力不讨好的事情。决定项目里要用哪些库就已经够让人头痛的了，你还要知道这些库的哪个版本和其他库不会有冲突，这也是件棘手的问题。并且，依赖管理也是一种损耗，添加依赖不是写应用程序代码。一旦选错了依赖的版本，随之而来的不兼容问题毫无疑问会是生产力杀手。

而SpringBoot让这一切成为过去！

SpringBoot 主要特征是：

• 创建独立的spring应用程序
• 直接内嵌tomcat、jetty和undertow（不需要打包成war包部署）
• 提供了固定化的“starter”配置，以简化构建配置
• 尽可能的自动配置spring和第三方库
• 提供产品级的功能，如：安全指标、运行状况监测和外部化配置等
• 绝对不会生成代码，并且不需要XML配置

总之，Spring Boot为所有 Spring 的开发者提供一个开箱即用的、非常快速的、广泛接受的入门体验

更多细节，大家可以到官网查看。

相关介绍：目录：SpringBoot 1.x | 2.x 基础篇、核心篇、实战篇

SpringCloud

微服务是一种架构方式，最终肯定需要技术架构去实施。

微服务的实现方式很多，但是最火的莫过于Spring Cloud了。为什么？

• 后台硬：作为Spring家族的一员，有整个Spring全家桶靠山，背景十分强大。
• 技术强：Spring作为Java领域的前辈，可以说是功力深厚。有强力的技术团队支撑，一般人还真比不了
• 群众基础好：可以说大多数程序员的成长都伴随着Spring框架，试问：现在有几家公司开发不用Spring？SpringCloud与Spring的各个框架无缝整合，对大家来说一切都是熟悉的配方，熟悉的味道。
• 使用方便：相信大家都体会到了SpringBoot给我们开发带来的便利，而SpringCloud完全支持SpringBoot的开发，用很少的配置就能完成微服务框架的搭建

SpringCloud是Spring旗下的项目之一，官网地址：http://projects.spring.io/spring-cloud/

Spring最擅长的就是集成，把世界上最好的框架拿过来，集成到自己的项目中。

SpringCloud也是一样，它将现在非常流行的一些技术整合到一起，实现了诸如：配置管理，服务发现，智能路由，负载均衡，熔断器，控制总线，集群状态等等功能。其主要涉及的组件包括：

• Eureka：服务治理组件，包含服务注册中心，服务注册与发现机制的实现。（服务治理，服务注册/发现）
• Zuul：网关组件，提供智能路由，访问过滤功能
• Ribbon：客户端负载均衡的服务调用组件（客户端负载）
• Feign：服务调用，给予Ribbon和Hystrix的声明式服务调用组件 （声明式服务调用）
• Hystrix：容错管理组件，实现断路器模式，帮助服务依赖中出现的延迟和为故障提供强大的容错能力。(熔断、断路器，容错)

架构图：

以上只是其中一部分。

因为Spring Cloud不同其他独立项目，它拥有很多子项目的大项目。所以它的版本是版本名+版本号 （如Angel.SR6）。

版本名：是伦敦的地铁名

版本号：SR（Service Releases）是固定的 ,大概意思是稳定版本。后面会有一个递增的数字。

所以 Edgware.SR3就是Edgware的第3个Release版本。

我们在项目中，会是以Finchley的版本。

其中包含的组件，也都有各自的版本，如下表：

Component	Edgware.SR3	Finchley.RC1	Finchley.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-aws	1.2.2.RELEASE	2.0.0.RC1	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-bus	1.3.2.RELEASE	2.0.0.RC1	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-cli	1.4.1.RELEASE	2.0.0.RC1	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-commons	1.3.3.RELEASE	2.0.0.RC1	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-contract	1.2.4.RELEASE	2.0.0.RC1	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-config	1.4.3.RELEASE	2.0.0.RC1	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-netflix	1.4.4.RELEASE	2.0.0.RC1	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-security	1.2.2.RELEASE	2.0.0.RC1	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-cloudfoundry	1.1.1.RELEASE	2.0.0.RC1	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-consul	1.3.3.RELEASE	2.0.0.RC1	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-sleuth	1.3.3.RELEASE	2.0.0.RC1	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-stream	Ditmars.SR3	Elmhurst.RELEASE	Elmhurst.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-zookeeper	1.2.1.RELEASE	2.0.0.RC1	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT
spring-boot	1.5.10.RELEASE	2.0.1.RELEASE	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-task	1.2.2.RELEASE	2.0.0.RC1	2.0.0.RELEASE
spring-cloud-vault	1.1.0.RELEASE	2.0.0.RC1	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-gateway	1.0.1.RELEASE	2.0.0.RC1	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT
spring-cloud-openfeign		2.0.0.RC1	2.0.0.BUILD-SNAPSHOT

Spring Cloud中文网-官方文档中文版：https://www.springcloud.cc

SpringCloud教程：https://blog.csdn.net/hellozpc/article/details/83692496

SpringData

​ 官网：http://projects.spring.io/spring-data/

​ Spring Data是一个用于简化数据库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷。
  可以极大的简化JPA的写法，可以在几乎不用写实现的情况下，实现对数据的访问和操作。除了CRUD外，还包括如分页、排序等一些常用的功能。

​ Spring Data的使命是为数据访问提供熟悉且一致的基于Spring的编程模型，同时仍保留底层数据存储的特殊特性。
它使数据访问技术，关系数据库和非关系数据库，map-reduce框架和基于云的数据服务变得简单易用。这是一个伞形项目，其中包含许多特定于给定数据库的子项目。这些项目是通过与这些激动人心的技术背后的许多公司和开发人员合作开发的。

Spring Data 的使命是给各种数据访问提供统一的编程接口，不管是关系型数据库（如MySQL），还是非关系数据库（如Redis），或者类似Elasticsearch这样的索引数据库。从而简化开发人员的代码，提高开发效率。

包含很多不同数据操作的模块：

相关介绍：什么是Spring Data

​ SpringData–简介

Spring Security

​ 官网：https://spring.io/projects/spring-security

​ 什么是安全框架？ 解决系统安全问题的框架。如果没有安全框架，我们需要手动处理每个资源的访问控制，非常麻烦。使用安全框架，我们可以通过配置的方式实现对资源的访问限制。

​ Spring Security：spring家族一员。是一个能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案的安全框架。它提供了一组可以在Spring应用上下文中配置的Bean，充分利用了Spring IoC，DI（控制反转Inversion of Control ,DI:Dependency Injection 依赖注入）和AOP（面向切面编程）功能，为应用系统提供声明式的安全访问控制功能，减少了为企业系统安全控制编写大量重复代码的工作。

​ Apache Shiro 是一个功能强大且易于使用的Java安全框架,提供了认证,授权,加密,和会话管理。

相关介绍：Spring Security 参考手册

​ springsecurity详解

Eureka

日益复杂的互联网环境，一个项目肯定会拆分出十几，甚至数十个微服务。此时如果还人为管理地址，不仅开发困难，将来测试、发布上线都会非常麻烦，这与DevOps的思想是背道而驰的。

这就好比是 网约车出现以前，人们出门叫车只能叫出租车。一些私家车想做出租却没有资格，被称为黑车。而很多人想要约车，但是无奈出租车太少，不方便。私家车很多却不敢拦，而且满大街的车，谁知道哪个才是愿意载人的。一个想要，一个愿意给，就是缺少引子，缺乏管理啊。

此时滴滴这样的网约车平台出现了，所有想载客的私家车全部到滴滴注册，记录你的车型（服务类型），身份信息（联系方式）。这样提供服务的私家车，在滴滴那里都能找到，一目了然。

此时要叫车的人，只需要打开APP，输入你的目的地，选择车型（服务类型），滴滴自动安排一个符合需求的车到你面前，为你服务，完美！

Eureka就好比是滴滴，负责管理、记录服务提供者的信息。服务调用者无需自己寻找服务，而是把自己的需求告诉Eureka，然后Eureka会把符合你需求的服务告诉你。

同时，服务提供方与Eureka之间通过“心跳”机制进行监控，当某个服务提供方出现问题，Eureka自然会把它从服务列表中剔除。

这就实现了服务的自动注册、发现、状态监控。

基本架构：

• Eureka：就是服务注册中心（可以是一个集群），对外暴露自己的地址
• 提供者：启动后向Eureka注册自己信息（地址，提供什么服务）
• 消费者：向Eureka订阅服务，Eureka会将对应服务的所有提供者地址列表发送给消费者，并且定期更新
• 心跳(续约)：提供者定期通过http方式向Eureka刷新自己的状态

相关介绍：https://www.jianshu.com/p/e2e3ded1f54a

Ribbon

但是实际环境中，我们往往会开启很多个服务提供方的集群。此时我们获取的服务列表中就会有多个，到底该访问哪一个呢？

一般这种情况下我们就需要编写负载均衡算法，在多个实例列表中进行选择。

不过Eureka中已经帮我们集成了负载均衡组件：Ribbon，简单修改代码即可使用。

Ribbon是Netflix 发布的负载均衡器，它有助于控制HTTP和TCP客户端的行为。为Ribbon配置服务提供者地址列表后，Ribbon就可基于某种负载均衡算法，自动地帮助服务消费者去请求。Ribbon默认为我们提供了很多的负载均衡算法，例如轮询、随机等。当然，我们也可为Ribbon实现自定义的负载均衡算法。

相关介绍：https://www.jianshu.com/p/1bd66db5dc46

​ https://www.jianshu.com/p/b04ba8145f56

Hystrix

简介

Hystrix,英文意思是豪猪，全身是刺，看起来就不好惹，是一种保护机制。

Hystrix也是Netflix公司的一款组件。

主页：https://github.com/Netflix/Hystrix/

那么Hystix的作用是什么呢？具体要保护什么呢？

Hystix是Netflix开源的一个延迟和容错库，用于隔离访问远程服务、第三方库，防止出现级联失败。

雪崩问题

微服务中，服务间调用关系错综复杂，一个请求，可能需要调用多个微服务接口才能实现，会形成非常复杂的调用链路：

如图，一次业务请求，需要调用A、P、H、I四个服务，这四个服务又可能调用其它服务。

如果此时，某个服务出现异常：

例如微服务I发生异常，请求阻塞，用户不会得到响应，则tomcat的这个线程不会释放，于是越来越多的用户请求到来，越来越多的线程会阻塞：

服务器支持的线程和并发数有限，请求一直阻塞，会导致服务器资源耗尽，从而导致所有其它服务都不可用，形成雪崩效应。

这就好比，一个汽车生产线，生产不同的汽车，需要使用不同的零件，如果某个零件因为种种原因无法使用，那么就会造成整台车无法装配，陷入等待零件的状态，直到零件到位，才能继续组装。 此时如果有很多个车型都需要这个零件，那么整个工厂都将陷入等待的状态，导致所有生产都陷入瘫痪。一个零件的波及范围不断扩大。

Hystix解决雪崩问题的手段有两个：

• 线程隔离
• 服务熔断

线程隔离，服务降级：

线程隔离示意图：

解读：

Hystrix为每个依赖服务调用分配一个小的线程池，如果线程池已满调用将被立即拒绝，默认不采用排队.加速失败判定时间。

用户的请求将不再直接访问服务，而是通过线程池中的空闲线程来访问服务，如果线程池已满，或者请求超时，则会进行降级处理，什么是服务降级？

服务降级：优先保证核心服务，而非核心服务不可用或弱可用。

用户的请求故障时，不会被阻塞，更不会无休止的等待或者看到系统崩溃，至少可以看到一个执行结果（例如返回友好的提示信息） 。

服务降级虽然会导致请求失败，但是不会导致阻塞，而且最多会影响这个依赖服务对应的线程池中的资源，对其它服务没有响应。

触发Hystix服务降级的情况：

• 线程池已满
• 请求超时

服务熔断：

熔断器，也叫断路器，其英文单词为：Circuit Breaker

熔断机制的原理很简单，像家里的电路熔断器，如果电路发生短路能立刻熔断电路，避免发生灾难。在分布式系统中应用这一模式之后， 服务调用方可以自己进行判断某些服务反应慢或者存在大量超时的情况时，能够主动熔断，防止整个系统被拖垮。

不同于电路熔断只能断不能自动重连，Hystrix 可以实现弹性容错，当情况好转之后，可以自动重连。这就好比魔术师把鸽子变没了容易，但是真正考验技术的是如何把消失的鸽子再变回来。通过断路的方式，可以将后续请求直接拒绝掉，一段时间之后允许部分请求通过，如果调用成功则回到电路闭合状态，否则继续断开。

熔断状态机3个状态：

• Closed：关闭状态，所有请求都正常访问。
• Open：打开状态，所有请求都会被降级。Hystix会对请求情况计数，当一定时间内失败请求百分比达到阈值，则触发熔断，断路器会完全打开。默认失败比例的阈值是50%，请求次数最少不低于20次。
• Half Open：半开状态，open状态不是永久的，打开后会进入休眠时间（默认是5S）。随后断路器会自动进入半开状态。此时会释放部分请求通过，若这些请求都是健康的，则会完全关闭断路器，否则继续保持打开，再次进行休眠计时。

相关介绍：SpringBoot集成Hystrix

​ Hystrix技术解析

Feign

Feign可以把Rest的请求进行隐藏，伪装成类似SpringMVC的Controller一样。你不用再自己拼接url，拼接参数等等操作，一切都交给Feign去做。

项目主页：https://github.com/OpenFeign/feign

相关介绍：Spring Cloud Feign设计原理

​ 微服务实战SpringCloud之Feign简介及使用

Zuul

我们使用Spring Cloud实现微服务的架构基本成型，大致是这样的：

我们使用Spring Cloud Netflix中的Eureka实现了服务注册中心以及服务注册与发现；而服务间通过Ribbon或Feign实现服务的消费以及均衡负载。为了使得服务集群更为健壮，使用Hystrix的融断机制来避免在微服务架构中个别服务出现异常时引起的故障蔓延。

在该架构中，我们的服务集群包含：内部服务Service A和Service B，他们都会注册与订阅服务至Eureka Server，而Open Service是一个对外的服务，通过均衡负载公开至服务调用方。我们把焦点聚集在对外服务这块，直接暴露我们的服务地址，这样的实现是否合理，或者是否有更好的实现方式呢？

先来说说这样架构需要做的一些事儿以及存在的不足：

• 破坏了服务无状态特点。

  为了保证对外服务的安全性，我们需要实现对服务访问的权限控制，而开放服务的权限控制机制将会贯穿并污染整个开放服务的业务逻辑，这会带来的最直接问题是，破坏了服务集群中REST API无状态的特点。

  从具体开发和测试的角度来说，在工作中除了要考虑实际的业务逻辑之外，还需要额外考虑对接口访问的控制处理。

• 无法直接复用既有接口。

  当我们需要对一个即有的集群内访问接口，实现外部服务访问时，我们不得不通过在原有接口上增加校验逻辑，或增加一个代理调用来实现权限控制，无法直接复用原有的接口。

面对类似上面的问题，我们要如何解决呢？答案是：服务网关！

为了解决上面这些问题，我们需要将权限控制这样的东西从我们的服务单元中抽离出去，而最适合这些逻辑的地方就是处于对外访问最前端的地方，我们需要一个更强大一些的均衡负载器的 服务网关。

服务网关是微服务架构中一个不可或缺的部分。通过服务网关统一向外系统提供REST API的过程中，除了具备服务路由、均衡负载功能之外，它还具备了权限控制等功能。Spring Cloud Netflix中的Zuul就担任了这样的一个角色，为微服务架构提供了前门保护的作用，同时将权限控制这些较重的非业务逻辑内容迁移到服务路由层面，使得服务集群主体能够具备更高的可复用性和可测试性。

官网：https://github.com/Netflix/zuul

事实上，在微服务架构中，Zuul就是守门的大Boss！一夫当关，万夫莫开！

Zuul加入后的架构：

不管是来自于客户端（PC或移动端）的请求，还是服务内部调用。一切对服务的请求都会经过Zuul这个网关，然后再由网关来实现 鉴权、动态路由等等操作。Zuul就是我们服务的统一入口。

相关介绍：ZUUL-API网关

​ zuul入门（1）zuul 的概念和原理

Vuetify

Vue虽然会帮我们进行视图的渲染，但样式还是由我们自己来完成。这显然不是我们的强项，因此后端开发人员一般都喜欢使用一些现成的UI组件，拿来即用，常见的例如：

• BootStrap
• LayUI
• EasyUI
• ZUI

然而这些UI组件的基因天生与Vue不合，因为他们更多的是利用DOM操作，借助于jQuery实现，而不是MVVM的思想。

而目前与Vue吻合的UI框架也非常的多，国内比较知名的如：

• element-ui：饿了么出品（前文提到）
• i-view：某公司出品

vuetify是一个基于vue2.0，为移动而生的组件框架，一个渐进式的UI框架。

Vuetify支持SSR(服务端渲染)，SPA(单页应用程序)，PWA(渐进式web应用程序)和标准HTML页面。

官方网站：https://vuetifyjs.com/zh-Hans/

• Vuetify几乎不需要任何CSS代码，而element-ui许多布局样式需要我们来编写
• Vuetify从底层构建起来的语义化组件。简单易学，容易记住。
• Vuetify基于Material Design（谷歌推出的多平台设计规范），更加美观，动画效果酷炫，且风格统一

基于官方网站的文档进行学习：

我们重点关注UI components即可，里面有大量的UI组件，我们要用的时候再查看，不用现在学习，先看下有什么：

以后用到什么组件，就来查询即可。

相关介绍：初次使用VUE-Vuetify框架

Nginx

nginx可以作为web服务器，但更多的时候，我们把它作为网关，因为它具备网关必备的功能：

• 反向代理
• 负载均衡
• 动态路由
• 请求过滤

nginx作为web服务器

Web服务器分2类：

• web应用服务器，如：
  • tomcat
  • resin
  • jetty
• web服务器，如：
  • Apache 服务器
  • Nginx
  • IIS

区分：web服务器不能解析jsp等页面，只能处理js、css、html等静态资源。
并发：web服务器的并发能力远高于web应用服务器。

nginx作为反向代理

什么是反向代理？

• 代理：通过客户机的配置，实现让一台服务器代理客户机，客户的所有请求都交给代理服务器处理。
• 反向代理：用一台服务器，代理真实服务器，用户访问时，不再是访问真实服务器，而是代理服务器。

nginx可以当做反向代理服务器来使用：

• 我们需要提前在nginx中配置好反向代理的规则，不同的请求，交给不同的真实服务器处理
• 当请求到达nginx，nginx会根据已经定义的规则进行请求的转发，从而实现路由功能

利用反向代理，就可以解决我们前面所说的端口问题，如图：

相关介绍：Nginx 安装配置

CORS

CORS是一个W3C标准，全称是"跨域资源共享"（Cross-origin resource sharing）。

它允许浏览器向跨源服务器，发出XMLHttpRequest请求，从而克服了AJAX只能同源使用的限制。

CORS需要浏览器和服务器同时支持。目前，所有浏览器都支持该功能，IE浏览器不能低于IE10。

• 浏览器端：

  目前，所有浏览器都支持该功能（IE10以下不行）。整个CORS通信过程，都是浏览器自动完成，不需要用户参与。

• 服务端：

  CORS通信与AJAX没有任何差别，因此你不需要改变以前的业务逻辑。只不过，浏览器会在请求中携带一些头信息，我们需要以此判断是否允许其跨域，然后在响应头中加入一些信息即可。这一般通过过滤器完成即可。

浏览器会将ajax请求分为两类，其处理方案略有差异：简单请求、特殊请求。

只要同时满足以下两大条件，就属于简单请求：

（1) 请求方法是以下三种方法之一：

• HEAD
• GET
• POST

（2）HTTP的头信息不超出以下几种字段：

• Accept
• Accept-Language
• Content-Language
• Last-Event-ID
• Content-Type：只限于三个值application/x-www-form-urlencoded、multipart/form-data、text/plain

当浏览器发现发起的ajax请求是简单请求时，会在请求头中携带一个字段：Origin.

Origin中会指出当前请求属于哪个域（协议+域名+端口）。服务会根据这个值决定是否允许其跨域。

如果服务器允许跨域，需要在返回的响应头中携带下面信息：

Access-Control-Allow-Origin: http://manage.leyou.com
Access-Control-Allow-Credentials: true
Content-Type: text/html; charset=utf-8

• Access-Control-Allow-Origin：可接受的域，是一个具体域名或者*（代表任意域名）
• Access-Control-Allow-Credentials：是否允许携带cookie，默认情况下，cors不会携带cookie，除非这个值是true

有关cookie：

要想操作cookie，需要满足3个条件：

• 服务的响应头中需要携带Access-Control-Allow-Credentials并且为true。
• 浏览器发起ajax需要指定withCredentials 为true
• 响应头中的Access-Control-Allow-Origin一定不能为*，必须是指定的域名

不符合简单请求的条件，会被浏览器判定为特殊请求,，例如请求方式为PUT。

预检请求

特殊请求会在正式通信之前，增加一次HTTP查询请求，称为"预检"请求（preflight）。

浏览器先询问服务器，当前网页所在的域名是否在服务器的许可名单之中，以及可以使用哪些HTTP动词和头信息字段。只有得到肯定答复，浏览器才会发出正式的XMLHttpRequest请求，否则就报错。

一个“预检”请求的样板：

OPTIONS /cors HTTP/1.1
Origin: http://manage.leyou.com
Access-Control-Request-Method: PUT
Access-Control-Request-Headers: X-Custom-Header
Host: api.leyou.com
Accept-Language: en-US
Connection: keep-alive
User-Agent: Mozilla/5.0...

与简单请求相比，除了Origin以外，多了两个头：

• Access-Control-Request-Method：接下来会用到的请求方式，比如PUT
• Access-Control-Request-Headers：会额外用到的头信息

预检请求的响应

服务的收到预检请求，如果许可跨域，会发出响应：

HTTP/1.1 200 OK
Date: Mon, 01 Dec 2008 01:15:39 GMT
Server: Apache/2.0.61 (Unix)
Access-Control-Allow-Origin: http://manage.leyou.com
Access-Control-Allow-Credentials: true
Access-Control-Allow-Methods: GET, POST, PUT
Access-Control-Allow-Headers: X-Custom-Header
Access-Control-Max-Age: 1728000
Content-Type: text/html; charset=utf-8
Content-Encoding: gzip
Content-Length: 0
Keep-Alive: timeout=2, max=100
Connection: Keep-Alive
Content-Type: text/plain

除了Access-Control-Allow-Origin和Access-Control-Allow-Credentials以外，这里又额外多出3个头：

• Access-Control-Allow-Methods：允许访问的方式
• Access-Control-Allow-Headers：允许携带的头
• Access-Control-Max-Age：本次许可的有效时长，单位是秒，过期之前的ajax请求就无需再次进行预检了

如果浏览器得到上述响应，则认定为可以跨域，后续就跟简单请求的处理是一样的了。

相关介绍：使用CORS解决跨域问题

​ 跨域资源共享 CORS 详解

FastDFS

什么是分布式文件系统？

分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。

通俗来讲：

• 传统文件系统管理的文件就存储在本机。
• 分布式文件系统管理的文件存储在很多机器，这些机器通过网络连接，要被统一管理。无论是上传或者访问文件，都需要通过管理中心来访问

什么是FastDFS？

FastDFS是由淘宝的余庆先生所开发的一个轻量级、高性能的开源分布式文件系统。用纯C语言开发，功能丰富：

• 文件存储
• 文件同步
• 文件访问（上传、下载）
• 存取负载均衡
• 在线扩容

适合有大容量存储需求的应用或系统。同类的分布式文件系统有谷歌的GFS、HDFS（Hadoop）、TFS（淘宝）等。

架构图：

FastDFS两个主要的角色：Tracker Server 和 Storage Server 。

• Tracker Server：跟踪服务器，主要负责调度storage节点与client通信，在访问上起负载均衡的作用，和记录storage节点的运行状态，是连接client和storage节点的枢纽。
• Storage Server：存储服务器，保存文件和文件的meta data（元数据），每个storage server会启动一个单独的线程主动向Tracker cluster中每个tracker server报告其状态信息，包括磁盘使用情况，文件同步情况及文件上传下载次数统计等信息
• Group：文件组，多台Storage Server的集群。上传一个文件到同组内的一台机器上后，FastDFS会将该文件即时同步到同组内的其它所有机器上，起到备份的作用。不同组的服务器，保存的数据不同，而且相互独立，不进行通信。
• Tracker Cluster：跟踪服务器的集群，有一组Tracker Server（跟踪服务器）组成。
• Storage Cluster ：存储集群，有多个Group组成。

上传

1. Client通过Tracker server查找可用的Storage server。
2. Tracker server向Client返回一台可用的Storage server的IP地址和端口号。
3. Client直接通过Tracker server返回的IP地址和端口与其中一台Storage server建立连接并进行文件上传。
4. 上传完成，Storage server返回Client一个文件ID，文件上传结束。

下载

相关介绍：用FastDFS一步步搭建文件管理系统

Elasticsearch

用户访问我们的首页，一般都会直接搜索来寻找自己想要购买的商品。

而商品的数量非常多，而且分类繁杂。如何能正确的显示出用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。

面对这样复杂的搜索业务和数据量，使用传统数据库搜索就显得力不从心，一般我们都会使用全文检索技术，比如之前大家学习过的Solr。

不过今天，我们要讲的是另一个全文检索技术：Elasticsearch。

Elastic

Elastic官网：https://www.elastic.co/cn/

Elastic有一条完整的产品线及解决方案：Elasticsearch、Kibana、Logstash等，前面说的三个就是大家常说的ELK技术栈。

Elasticsearch

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示，Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基于Lucene。

Elasticsearch官网：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

如上所述，Elasticsearch具备以下特点：

• 分布式，无需人工搭建集群（solr就需要人为配置，使用Zookeeper作为注册中心）
• Restful风格，一切API都遵循Rest原则，容易上手
• 近实时搜索，数据更新在Elasticsearch中几乎是完全同步的。

相关介绍：全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程

Spring Data Elasticsearch

Spring Data Elasticsearch是Spring Data项目下的一个子模块。

Spring Data Elasticsearch的页面：https://projects.spring.io/spring-data-elasticsearch/

特征：

• 支持Spring的基于@Configuration的java配置方式，或者XML配置方式
• 提供了用于操作ES的便捷工具类**ElasticsearchTemplate**。包括实现文档到POJO之间的自动智能映射。
• 利用Spring的数据转换服务实现的功能丰富的对象映射
• 基于注解的元数据映射方式，而且可扩展以支持更多不同的数据格式
• 根据持久层接口自动生成对应实现方法，无需人工编写基本操作代码（类似mybatis，根据接口自动得到实现）。当然，也支持人工定制查询

相关介绍：Spring Data Elasticsearch基本使用

Thymeleaf

官方网站：https://www.thymeleaf.org/index.html

官方文档：https://www.thymeleaf.org/doc/tutorials/2.1/thymeleafspring.html#preface

Thymeleaf是用来开发Web和独立环境项目的现代服务器端Java模板引擎。

Thymeleaf的主要目标是为您的开发工作流程带来优雅的自然模板 - HTML。可以在直接浏览器中正确显示，并且可以作为静态原型，从而在开发团队中实现更强大的协作。

借助Spring Framework的模块，可以根据自己的喜好进行自由选择，可插拔功能组件，Thymeleaf是现代HTML5 JVM Web开发的理想选择 - 尽管它可以做的更多。

Spring官方支持的服务的渲染模板中，并不包含jsp。而是Thymeleaf和Freemarker等，而Thymeleaf与SpringMVC的视图技术，及SpringBoot的自动化配置集成非常完美，几乎没有任何成本，你只用关注Thymeleaf的语法即可。

特点：

• 动静结合：Thymeleaf 在有网络和无网络的环境下皆可运行，即它可以让美工在浏览器查看页面的静态效果，也可以让程序员在服务器查看带数据的动态页面效果。这是由于它支持 html 原型，然后在 html 标签里增加额外的属性来达到模板+数据的展示方式。浏览器解释 html 时会忽略未定义的标签属性，所以 thymeleaf 的模板可以静态地运行；当有数据返回到页面时，Thymeleaf 标签会动态地替换掉静态内容，使页面动态显示。
• 开箱即用：它提供标准和spring标准两种方言，可以直接套用模板实现JSTL、 OGNL表达式效果，避免每天套模板、改jstl、改标签的困扰。同时开发人员也可以扩展和创建自定义的方言。
• 多方言支持：Thymeleaf 提供spring标准方言和一个与 SpringMVC 完美集成的可选模块，可以快速的实现表单绑定、属性编辑器、国际化等功能。
• 与SpringBoot完美整合，SpringBoot提供了Thymeleaf的默认配置，并且为Thymeleaf设置了视图解析器，我们可以像以前操作jsp一样来操作Thymeleaf。代码几乎没有任何区别，就是在模板语法上有区别。

Thymeleaf VS Vue

​ 我们在前面已经讲解了vue.js这样的前端框架，为什么我们还要在项目中使用thymeleaf ? 首先说这两种技术本质上属于不同类型的产品。vue.js属于前端框架，而thymeleaf 属于模板引擎。虽然它们可以实现相同的功能（比如一个列表），但是它们的工作过程却是不同： vue.js通过异步方式请求数据，后端给前端返回json，前端通过vue指令循环渲染列表。thymeleaf 则是在后端实现页面的渲染，将渲染后的页面直接给浏览器展示。

​ 什么时候使用vue.js，什么使用thymeleaf 呢？一般来说，管理后台我们会使用前端框架，而网站前台的部分有些页面会使用thymeleaf。原因有两点：

​ （1）因为使用vue.js由于是异步请求，从页面打开到信息的展示会出现延迟，而使用thymeleaf，页面打开会立刻看到页面的信息。
（2）异步加载的数据不会被搜索引擎抓取。所以当我们希望数据被搜索引擎收录，就需要使用thymeleaf这样的模板引擎。

相关介绍：Thymeleaf入门到吃灰

​ SpringBoot页面展示Thymeleaf

​ thymeleaf语法入门

RabbitMQ

为什么使用RabbitMQ？

例如：当我们已经完成了商品详情和搜索系统的开发。

• 商品的原始数据保存在数据库中，增删改查都在数据库中完成。
• 搜索服务数据来源是索引库，如果数据库商品发生变化，索引库数据不能及时更新。
• 商品详情做了页面静态化，静态页面数据也不会随着数据库商品发生变化。

如果我们在后台修改了商品的价格，搜索页面和商品详情页显示的依然是旧的价格，这样显然不对。该如何解决？

这里有两种解决方案：

• 方案1：每当后台对商品做增删改操作，同时要修改索引库数据及静态页面
• 方案2：搜索服务和商品页面服务对外提供操作接口，后台在商品增删改后，调用接口

以上两种方式都有同一个严重问题：就是代码耦合，后台服务中需要嵌入搜索和商品页面服务，违背了微服务的独立原则。

所以，我们会通过另外一种方式来解决这个问题：消息队列。

MQ

消息队列，即MQ，Message Queue。

消息队列是典型的：生产者、消费者模型。生产者不断向消息队列中生产消息，消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的，而且只关心消息的发送和接收，没有业务逻辑的侵入，这样就实现了生产者和消费者的解耦。

结合前面所说的问题：

• 商品服务对商品增删改以后，无需去操作索引库或静态页面，只是发送一条消息，也不关心消息被谁接收。
• 搜索服务和静态页面服务接收消息，分别去处理索引库和静态页面。

如果以后有其它系统也依赖商品服务的数据，同样监听消息即可，商品服务无需任何代码修改。

MQ是消息通信的模型，并不是具体实现。现在实现MQ的有两种主流方式：AMQP、JMS。

两者间的区别和联系：

• JMS是定义了统一的接口，来对消息操作进行统一；AMQP是通过规定协议来统一数据交互的格式
• JMS限定了必须使用Java语言；AMQP只是协议，不规定实现方式，因此是跨语言的。
• JMS规定了两种消息模型；而AMQP的消息模型更加丰富

常见MQ产品：

• ActiveMQ：基于JMS
• RabbitMQ：基于AMQP协议，erlang语言开发，稳定性好
• RocketMQ：基于JMS，阿里巴巴产品，目前交由Apache基金会
• Kafka：分布式消息系统，高吞吐量

RabbitMQ

RabbitMQ是基于AMQP的一款消息管理系统

官网： http://www.rabbitmq.com/

官方教程：http://www.rabbitmq.com/getstarted.html

相关介绍：centos7安装rabbitMQ
rabbitmq官方的六种工作模式

Spring AMQP

Spring有很多不同的项目，其中就有对AMQP的支持。

Spring AMQP的页面：http://spring.io/projects/spring-amqp

注意图片里一段描述：

The project consists of two parts; spring-amqp is the base abstraction, and spring-rabbit is the RabbitMQ implementation.

Spring-amqp是对AMQP协议的抽象实现，而spring-rabbit 是对协议的具体实现，也是目前的唯一实现。底层使用的就是RabbitMQ。

相关介绍：Spring AMQP的使用

​ RabbitMQ整合Spring AMQP

Hibernate Validator

Hibernate Validator是Hibernate提供的一个开源框架，使用注解方式非常方便的实现服务端的数据校验。

官网：http://hibernate.org/validator/

hibernate Validator 是 Bean Validation 的参考实现 。

Hibernate Validator 提供了 JSR 303 规范中所有内置 constraint（约束） 的实现，除此之外还有一些附加的 constraint。

在日常开发中，Hibernate Validator经常用来验证bean的字段，基于注解，方便快捷高效。

常用注解如下：

Constraint	详细信息
@Valid	被注释的元素是一个对象，需要检查此对象的所有字段值
@Null	被注释的元素必须为 null
@NotNull	被注释的元素必须不为 null
@AssertTrue	被注释的元素必须为 true
@AssertFalse	被注释的元素必须为 false
@Min(value)	被注释的元素必须是一个数字，其值必须大于等于指定的最小值
@Max(value)	被注释的元素必须是一个数字，其值必须小于等于指定的最大值
@DecimalMin(value)	被注释的元素必须是一个数字，其值必须大于等于指定的最小值
@DecimalMax(value)	被注释的元素必须是一个数字，其值必须小于等于指定的最大值
@Size(max, min)	被注释的元素的大小必须在指定的范围内
@Digits (integer, fraction)	被注释的元素必须是一个数字，其值必须在可接受的范围内
@Past	被注释的元素必须是一个过去的日期
@Future	被注释的元素必须是一个将来的日期
@Pattern(value)	被注释的元素必须符合指定的正则表达式
@Email	被注释的元素必须是电子邮箱地址
@Length	被注释的字符串的大小必须在指定的范围内
@NotEmpty	被注释的字符串的必须非空
@Range	被注释的元素必须在合适的范围内
@NotBlank	被注释的字符串的必须非空
@URL(protocol=,host=, port=,regexp=, flags=)	被注释的字符串必须是一个有效的url
@CreditCardNumber	被注释的字符串必须通过Luhn校验算法，银行卡，信用卡等号码一般都用Luhn计算合法性

相关介绍：springboot使用hibernate validator校验

​ Hibernate Validator 使用介绍

JWT

​ JWT，全称是Json Web Token， 是JSON风格轻量级的授权和身份认证规范，可实现无状态、分布式的Web应用授权。

官网：https://jwt.io

GitHub上jwt的java客户端：https://github.com/jwtk/jjwt

JWT包含三部分数据：

• Header：头部，通常头部有两部分信息：

  • 声明类型，这里是JWT

  我们会对头部进行base64编码，得到第一部分数据

• Payload：载荷，就是有效数据，一般包含下面信息：

  • 用户身份信息（注意，这里因为采用base64编码，可解码，因此不要存放敏感信息）
  • 注册声明：如token的签发时间，过期时间，签发人等

  这部分也会采用base64编码，得到第二部分数据

• Signature：签名，是整个数据的认证信息。一般根据前两步的数据，再加上服务的的密钥（secret）（不要泄漏，最好周期性更换），通过加密算法生成。用于验证整个数据完整和可靠性

生成的数据格式：token==个人证件 jwt=个人身份证

可以看到分为3段，每段就是上面的一部分数据。

JWT交互流程图：

步骤翻译：

• 1、用户登录
• 2、服务的认证，通过后根据secret生成token
• 3、将生成的token返回给浏览器
• 4、用户每次请求携带token
• 5、服务端利用公钥解读jwt签名，判断签名有效后，从Payload中获取用户信息
• 6、处理请求，返回响应结果

因为JWT签发的token中已经包含了用户的身份信息，并且每次请求都会携带，这样服务的就无需保存用户信息，甚至无需去数据库查询，完全符合了Rest的无状态规范。

加密技术是对信息进行编码和解码的技术，编码是把原来可读信息（又称明文）译成代码形式（又称密文），其逆过程就是解码（解密），加密技术的要点是加密算法，加密算法可以分为三类：

• 对称加密，如AES
  • 基本原理：将明文分成N个组，然后使用密钥对各个组进行加密，形成各自的密文，最后把所有的分组密文进行合并，形成最终的密文。
  • 优势：算法公开、计算量小、加密速度快、加密效率高
  • 缺陷：双方都使用同样密钥，安全性得不到保证
• 非对称加密，如RSA
  • 基本原理：同时生成两把密钥：私钥和公钥，私钥隐秘保存，公钥可以下发给信任客户端
    • 私钥加密，持有私钥或公钥才可以解密
    • 公钥加密，持有私钥才可解密
  • 优点：安全，难以破解
  • 缺点：算法比较耗时
• 不可逆加密，如MD5，SHA
  • 基本原理：加密过程中不需要使用密钥，输入明文后由系统直接经过加密算法处理成密文，这种加密后的数据是无法被解密的，无法根据密文推算出明文。

RSA算法历史：

1977年，三位数学家Rivest、Shamir 和 Adleman 设计了一种算法，可以实现非对称加密。这种算法用他们三个人的名字缩写：RSA

相关介绍：什么是 JWT – JSON WEB TOKEN

​ 10分钟了解JSON Web令牌（JWT）

​ JSON Web Token 入门教程

BCrypt

官网：http://www.mindrot.org/projects/jBCrypt/

BCrypt是一种跨平台的文件加密工具,是布鲁斯·施内尔在1993年发布的Blowfish 加密算法,其加密的文件可在所有支持的操作系统和处理器上进行转移,同时Bcrypt的加密时间非常慢,这样暴力破解需要枚举遍历所有可能结果时，就需要花上非常非常长的时间.理论上大大增加了破解的难度.

Bcrypt也是采用随机盐的方式,进行密码混淆。

相关介绍：Bcrypt加密原理

​ BCrypt加密的原理，以及常见的加密算法

Swagger-UI

什么是OpenAPI？

随着互联网技术的发展，现在的网站架构基本都由原来的后端渲染，变成了：前端渲染、前后端分离的形态，而且前端技术和后端技术在各自的道路上越走越远。 前端和后端的唯一联系，变成了API接口；API文档变成了前后端开发人员联系的纽带，变得越来越重要。

没有API文档工具之前，大家都是手写API文档的，在什么地方书写的都有，而且API文档没有统一规范和格式，每个公司都不一样。这无疑给开发带来了灾难。

OpenAPI规范（OpenAPI Specification 简称OAS）是Linux基金会的一个项目，试图通过定义一种用来描述API格式或API定义的语言，来规范RESTful服务开发过程。目前V3.0版本的OpenAPI规范已经发布并开源在github上 。

官网：https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification

什么是swagger？

OpenAPI是一个编写API文档的规范，然而如果手动去编写OpenAPI规范的文档，是非常麻烦的。而Swagger就是一个实现了OpenAPI规范的工具集。

官网：https://swagger.io/

看官方的说明：

Swagger包含的工具集：

• Swagger编辑器： Swagger Editor允许您在浏览器中编辑YAML中的OpenAPI规范并实时预览文档。
• Swagger UI： Swagger UI是HTML，Javascript和CSS资产的集合，可以从符合OAS标准的API动态生成漂亮的文档。
• **Swagger Codegen：**允许根据OpenAPI规范自动生成API客户端库（SDK生成），服务器存根和文档。
• **Swagger Parser：**用于解析来自Java的OpenAPI定义的独立库
• **Swagger Core：**与Java相关的库，用于创建，使用和使用OpenAPI定义
• Swagger Inspector（免费）： API测试工具，可让您验证您的API并从现有API生成OpenAPI定义
• SwaggerHub（免费和商业）： API设计和文档，为使用OpenAPI的团队构建。

相关介绍：Swagger UI安装与使用教程

​ SwaggerUI实现接口文档

EChars

ECharts，百度开源的图表插件。一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome， Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。

ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图，多维数据可视化的平行坐标，还有用于 BI 的漏斗图，仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。

详见EChars官网 https://echarts.baidu.com/

相关介绍：百度开源的数据可视化工具eCharts真心不错

​ Echarts学习之路 —— echarts介绍

​ ECharts介绍及使用方法

IK分词器

IK分词是一款国人开发的相对简单的中文分词器。虽然开发者自2012年之后就不在维护了，但在工程应用中IK算是比较流行的一款！

下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

相关介绍：https://www.jianshu.com/p/4e79845bc72d

Kibana

Kibana 是一个开源的分析和可视化平台，旨在与 Elasticsearch 合作。Kibana 提供搜索、查看和与存储在 Elasticsearch 索引中的数据进行交互的功能。开发者或运维人员可以轻松地执行高级数据分析，并在各种图表、表格和地图中可视化数据。

相关介绍：kibana从入门到精通-Kibana安装

CAS

什么是单点登录?

单点登录（Single Sign On），简称为 SSO，是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一。SSO的定义是在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。

实现单点登录有多种方案：

（1）使用redis实现session共享

（2）使用开源的单点登录系统（推荐）

CAS（Central Authentication Service的缩写，中央认证服务）是耶鲁大学Technology and Planning实验室的Shawn Bayern 在2002年出的一个开源系统。刚开始名字叫Yale CAS。 Yale CAS 1.0的目标只是一个单点登录的系统，随着慢慢用开，功能就越来越多了，2.0就提供了多种认证的方式。

2004年12月，CAS转成JASIG(Java Administration Special Interesting Group)的一个项目，项目也随着改名为 JASIG CAS，这就是为什么现在有些CAS的链接还是有jasig的字样。

2012年，JASIG跟Sakai基金会合并，改名为Apereo基金会，所有CAS也随着改名为Apereo CAS。

cas官网： https://www.apereo.org/projects/cas
源码地址： https://github.com/apereo/cas/tree/5.3.x

CAS 具有以下特点：

• 开源的企业级单点登录解决方案。
• CAS Server 为需要独立部署的 Web 应用。
• CAS Client 支持非常多的客户端(这里指单点登录系统中的各个 Web 应用)，包括 Java, .Net, PHP, Perl,Apache, uPortal, Ruby 等。

从结构上看，CAS 包含两个部分： CAS Server 和 CAS Client。

• CAS Server 需要独立部署，主要负责对用户的认证工作；
• CAS Client 负责处理对客户端受保护资源的访问请求，需要登录时，重定向到 CAS Server。

下图是 CAS 最基本的协议过程：

SSO单点登录访问流程主要有以下步骤：

• 访问服务：SSO客户端发送请求访问应用系统提供的服务资源。
• 定向认证：SSO客户端会重定向用户请求到SSO服务器。
• 用户认证：用户身份认证。
• 发放票据：SSO服务器会产生一个随机的ServiceTicket。
• 验证票据：SSO服务器验证票据Service Ticket的合法性，验证通过后，允许客户端访问服务。
• 传输用户信息：SSO服务器验证票据通过后，传输用户认证结果信息给客户端。

相关介绍：系统开发单点登录解决方案-CAS快速入门

Redis

Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。

官网：https://redis.io/

在线测试：http://try.redis.io/

相关介绍：Redis简明教程

​ Redis 命令参考

CAP定理

分布式系统（distributed system）正变得越来越重要，大型网站几乎都是分布式的。

分布式系统的最大难点，就是各个节点的状态如何同步。CAP 定理是这方面的基本定理，也是理解分布式系统的起点。

CAP定理是在 1998年加州大学的计算机科学家 Eric Brewer （埃里克.布鲁尔）提出，分布式系统有三个指标：

• Consistency 一致性
• Availability 可用性
• Partition tolerance 分区容错

它们的第一个字母分别是 C、A、P。

Eric Brewer 说，这三个指标不可能同时做到。这个结论就叫做 CAP 定理。

Partition tolerance

大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。

上图中，G1 和 G2 是两台跨区的服务器。G1 向 G2 发送一条消息，G2 可能无法收到。系统设计的时候，必须考虑到这种情况。

一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。

Consistency

意思是，写操作之后的读操作，必须返回该值。举例来说，某条记录是 v0，用户向 G1 发起一个写操作，将其改为 v1。

接下来，用户的读操作就会得到 v1。这就叫一致性。

问题是，用户有可能向 G2 发起读操作，由于 G2 的值没有发生变化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 读操作的结果不一致，这就不满足一致性了。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cQWVJHeC-1590478300386)(assets/bg2018071604.png)]

为了让 G2 也能变为 v1，就要在 G1 写操作的时候，让 G1 向 G2 发送一条消息，要求 G2 也改成 v1。

这样的话，用户向 G2 发起读操作，也能得到 v1。

Availability

意思是只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。

用户可以选择向 G1 或 G2 发起读操作。不管是哪台服务器，只要收到请求，就必须告诉用户，到底是 v0 还是 v1，否则就不满足可用性。

Consistency 和 Availability 的矛盾

一致性和可用性，为什么不可能同时成立？答案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）。

如果保证 G2 的一致性，那么 G1 必须在写操作时，锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，G2 不能读写，没有可用性不。

如果保证 G2 的可用性，那么势必不能锁定 G2，所以一致性不成立。

综上所述，G2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性。

参考来源：阮一峰 -CAP 定理的含义

BASE理论

BASE：全称：Basically Available(基本可用)，Soft state（软状态）,和 Eventually consistent（最终一致性）三个短语的缩写，来自 ebay 的架构师提出。

Base 理论是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大型互联网分布式实践的总结，是基于 CAP 定理逐步演化而来的。其核心思想是：

既是无法做到强一致性（Strong consistency），但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual consistency）。

Basically Available(基本可用)

什么是基本可用呢？假设系统，出现了不可预知的故障，但还是能用，相比较正常的系统而言：

1. 响应时间上的损失：正常情况下的搜索引擎 0.5 秒即返回给用户结果，而基本可用的搜索引擎可以在 1 秒作用返回结果。
2. 功能上的损失：在一个电商网站上，正常情况下，用户可以顺利完成每一笔订单，但是到了大促期间，为了保护购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面。

Soft state（软状态）

什么是软状态呢？相对于原子性而言，要求多个节点的数据副本都是一致的，这是一种 “硬状态”。

软状态指的是：允许系统中的数据存在中间状态，并认为该状态不影响系统的整体可用性，即允许系统在多个不同节点的数据副本存在数据延时。

Eventually consistent（最终一致性）

这个比较好理解了哈。

上面说软状态，然后不可能一直是软状态，必须有个时间期限。在期限过后，应当保证所有副本保持数据一致性。从而达到数据的最终一致性。这个时间期限取决于网络延时，系统负载，数据复制方案设计等等因素。

稍微官方一点的说法就是：

系统能够保证在没有其他新的更新操作的情况下，数据最终一定能够达到一致的状态，因此所有客户端对系统的数据访问最终都能够获取到最新的值。

而在实际工程实践中，最终一致性分为 5 种：

1. 因果一致性（Causal consistency）

指的是：如果节点 A 在更新完某个数据后通知了节点 B，那么节点 B 之后对该数据的访问和修改都是基于 A 更新后的值。于此同时，和节点 A 无因果关系的节点 C 的数据访问则没有这样的限制。

2. 读己之所写（Read your writes）

这种就很简单了，节点 A 更新一个数据后，它自身总是能访问到自身更新过的最新值，而不会看到旧值。其实也算一种因果一致性。

3. 会话一致性（Session consistency）

会话一致性将对系统数据的访问过程框定在了一个会话当中：系统能保证在同一个有效的会话中实现 “读己之所写” 的一致性，也就是说，执行更新操作之后，客户端能够在同一个会话中始终读取到该数据项的最新值。

4. 单调读一致性（Monotonic read consistency）

单调读一致性是指如果一个节点从系统中读取出一个数据项的某个值后，那么系统对于该节点后续的任何数据访问都不应该返回更旧的值。

5. 单调写一致性（Monotonic write consistency）

指一个系统要能够保证来自同一个节点的写操作被顺序的执行。

然而，在实际的实践中，这 5 种系统往往会结合使用，以构建一个具有最终一致性的分布式系统。实际上，不只是分布式系统使用最终一致性，关系型数据库在某个功能上，也是使用最终一致性的，比如备份，数据库的复制过程是需要时间的，这个复制过程中，业务读取到的值就是旧的。当然，最终还是达成了数据一致性。这也算是一个最终一致性的经典案例。

参考来源：分布式理论(二)——Base 理论

Mycat

如今随着互联网的发展，数据的量级也是呈指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，如何解决这个问题呢？此时就需要做数据库集群，为了提高查询性能将一个数据库的数据分散到不同的数据库中存储，这就是我们通常所说的数据库分片。

如何实现数据库分片？我们通常会使用mycat数据库中间件来解决。

MyCat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL原生协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里。

MyCat发展到目前的版本，已经不是一个单纯的MySQL代理了，它的后端可以支持MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、PostgreSQL等主流数据库，也支持MongoDB这种新型NoSQL方式的存储，未来还会支持更多类型的存储。而在最终用户看来，无论是那种存储方式，在MyCat里，都是一个传统的数据库表，支持标准的SQL语句进行数据的操作，这样一来，对前端业务系统来说，可以大幅降低开发难度，提升开发速度。

相关介绍：数据库中间件——MyCat

Snowflake

snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。

这种方案大致来说是一种以划分命名空间（UUID也算，由于比较常见，所以单独分析）来生成ID的一种算法，这种方案把64-bit分别划分成多段，分开来标示机器、时间等。

其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号，最后还有一个符号位，永远是0。

比如在snowflake中的64-bit分别表示如下图（图片来自网络）所示：

相关介绍：雪花算法(snowflake) ：分布式环境，生成全局唯一的订单号

​ Twitter的分布式自增ID算法snowflake (Java版)

编者语

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2020/5/26