从永远到永远-SpringCloud实战-TenSquare_tensquare_52-程序员宅基地

技术标签: 挖坑小能手正在待命-微服务学习  微服务  

Spring Cloud教程看了千千万了,回头想想还是什么也不会。实践是检验真理的唯一标准,写个项目吧。

1.mysql作为一个微服务,制作mysql容器。需要的虚拟机镜像已经提供,链接地址:

解压后双击如下
在这里插入图片描述
我内存只有8G,只能修改内存给到4G了。
用户名账户开机,xshell连接方便操作,docker没启动,启动。
mysql镜像已经给下载了,直接制作容器:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
以守护进程方式开启容器,命名为tensquare_mysql,指定端口,指定密码,指定镜像名称。之后查看容器,发现成功。

mysql客户端测试连接成功:
在这里插入图片描述
至此,mysql微服务搭建成功,此服务作为开发数据库。

2.数据库建表,已经有sql脚本,直接执行。
在这里插入图片描述
3.配置一下idea
在这里插入图片描述
jdk:换成自己的jdk用的1.8

maven:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
4.创建父工程
主要把pom文件贴上:已经提供。
5.创建common模块
前端需要的返回值封装,创建三个类,注意泛型的使用
分布式id,twitter的雪花算法

6.base模块
引入需要的依赖
配置文件增加配置

创建启动类,需要用到common中的雪花算法,将工具类单独注册。(为什么单端是因为有的模块不需要,没必要将其整个注入spring,谁需要谁在启动类中单独加进去即可)
controller方法暂时没有处理失败的情况!!!
单元测试和postman测试浪费时间,省略了。

异常处理,讲道理没看明白,需要再看看!!!

package com.scbg.base.controller;

import entity.Result;
import entity.StatusCode;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestControllerAdvice;

/**
 * @program: tensquare_parent52
 * @description: 异常处理类
 * @author: 三层饼干儿
 * @create: 2019-09-09 19:28
 **/
@RestControllerAdvice
public class BaseExceptionHandler {
	@ExceptionHandler(value = Exception.class)
	public Result exception(Exception e){
		e.printStackTrace();
		return new Result(false, StatusCode.ERROR,e.getMessage(),null);
	}
}

7.条件查询,spring-data-jpa的使用注意与以前命名规则限定查询条件的区别(springboot项目中之恶在dao中使用命名封装了查询条件,与此处效果其实一样的)

public List<Label> findSearch(Label label) {
		//多条件查询
		return labelDao.findAll(new Specification<Label>() {
			/**
			 *
			 * @param root 跟对象,封装条件的对象。例如:where 类名=label.getID
			 * @param query	封装的查询关键字,一般用不着,还不如直接写sql里边呢
			 * @param cb	封装条件查询对象的,不太好解使,结合代码看
			 * @return
			 */
			@Override
			public Predicate toPredicate(Root<Label> root, CriteriaQuery<?>query, CriteriaBuilder cb) {
				//一个list,存放所有条件
				List<Predicate>list= new ArrayList<>();
				if(label.getLabelname()!=null&&!"".equals(label.getLabelname())){
					Predicate predicate = cb.like(root.get("labelname").as(String.class), "%" + label.getLabelname() + "%");//相当于where labelname like "%labename实际值%"
					list.add(predicate);//将这个查询条件放入集合
				}
				if(label.getState()!=null&&!"".equals(label.getState())){
					Predicate predicate = cb.equal(root.get("state").as(String.class), label.getState());
					list.add(predicate);
				}
				//new 一个数组作为最终返回条件,这里为什么需要先有个集合,再转化成数组,是因为cb.and()需要的是可变参。但是new Predicate[]需要指定参数
				Predicate[] parr= new Predicate[list.size()];
				//将list数据转入parr数组中
				list.toArray(parr);
				return cb.and(parr);//
			}
		});
	}

8.分页查询

/**
	 * 分页查询
	 * @param label
	 * @param page
	 * @param size
	 * @return
	 */
	@RequestMapping(value="/search/{page}/{size}",method = RequestMethod.POST)
	public Result pageQuery(@RequestBody Label label,@PathVariable int page,@PathVariable int size){
		Page<Label> pageData =labelService.pageQuery(label,page,size);
		//没有考虑失败的情况
		return new Result(true, StatusCode.OK,"查询成功",new PageResult<Label>(pageData.getTotalElements(),pageData.getContent()));
	}
/**
	 * 分页条件查询
	 * @param label
	 * @param page
	 * @param size
	 * @return
	 */
	public Page<Label> pageQuery(Label label, int page, int size) {
		Pageable pageable= PageRequest.of(page-1,size);
		return labelDao.findAll(new Specification<Label>() {
			/**
			 *
			 * @param root 跟对象,封装条件的对象。例如:where 类名=label.getID
			 * @param query	封装的查询关键字,一般用不着,还不如直接写sql里边呢
			 * @param cb	封装条件查询对象的,不太好解使,结合代码看
			 * @return
			 */
			@Override
			public Predicate toPredicate(Root<Label> root, CriteriaQuery<?>query, CriteriaBuilder cb) {
				//一个list,存放所有条件
				List<Predicate>list= new ArrayList<>();
				if(label.getLabelname()!=null&&!"".equals(label.getLabelname())){
					Predicate predicate = cb.like(root.get("labelname").as(String.class), "%" + label.getLabelname() + "%");//相当于where labelname like "%labename实际值%"
					list.add(predicate);//将这个查询条件放入集合
				}
				if(label.getState()!=null&&!"".equals(label.getState())){
					Predicate predicate = cb.equal(root.get("state").as(String.class), label.getState());
					list.add(predicate);
				}
				//new 一个数组作为最终返回条件,这里为什么需要先有个集合,再转化成数组,是因为cb.and()需要的是可变参。但是new Predicate[]需要指定参数
				Predicate[] parr= new Predicate[list.size()];
				//将list数据转入parr数组中
				list.toArray(parr);
				return cb.and(parr);//
			}
		}, pageable);
	}

9.招聘模块微服务开发,直接使用代码生成器生成,注意修改个别细节
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
复制到父工程下
在这里插入图片描述
颜色不对,再父工程增加module
在这里插入图片描述
修改recruit模块中国父工程名字
在这里插入图片描述
修改端口及url:
在这里插入图片描述
修改启动类名字,要不生成的都是Application,不好辨认。
10.springdatajpa条件查询的热门企业,注意与7中的对比。
在这里插入图片描述
11.查询招聘的热门推荐和最新推荐,没别的看看方法名就好
在这里插入图片描述
12.问答模块,代码生成器生
分析业务
涉及多表查询,无法使用上边的查询方式,手写sql(尽量不用Hsql和sqsql)。注意开启!
在这里插入图片描述
13.代码生成器生成文章模块
在这里插入图片描述
springdatajpa与mybatis最大区别 在于mybatis在夺标联查上有优势,但是springdatajpa用着更方便
注意默认null值的处理。
14.涉及缓存redis
创建redis容器
在这里插入图片描述
加依赖
配置redis
在这里插入图片描述
redisTemplate存入获得,没啥好说的
15.代码生成gaothering模块学习一下spring boot 的缓存,三个注解
启动类开启
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

**

MogonDB

**
严格为非关系型数据库,非严格,介于关系和非关系之间的数据库。跨平台的面向文档,Bson结构(Json的扩展)。
如何让区分是否为关系型数据库:表之间有关系(一对一一对多靠外键,多对多靠中间表)
1.选择条件
1)数据量大
2)价值低
2.结构
在这里插入图片描述
3.windows安装mogonDB,其客户端和server议题的,windows安装主要是将其作为一个客户端使用。
1)安装

2)环境
3)测试启动,选一个文件夹存数据,启动服务端并指明存放数据位置,启动客户端(默认连接本机的)
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
另起一个窗口,启动客户端连接,成功。
在这里插入图片描述
4.docker启动mongoDB容器。
在这里插入图片描述
本机测试连接
在这里插入图片描述
5.各种命令,基本不会用,大多情况下用代码操作此数据库
6.原始Java代码操作数据库
在这里插入图片描述
复杂一点的查询
在这里插入图片描述
7.使用SpringDataMongoDB操作MongoDB数据库
创建数据库,创建集合(类似于关系型数据库的表)
在这里插入图片描述
创建吐槽微服务模块,不适用代码生成器,因为生成器生成的模块使用的是SpringDataJPA
加入依赖

 <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.scbg</groupId>
            <artifactId>tensquare_common</artifactId>
            <version>1.0-SNAPSHOT</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

配置文件:
在这里插入图片描述
创建启动类,mongodb存数据不设置主键,其会帮我们默认生成,不便于查询。所以启动类加入id生成器
看到53了!!!

elasticsearch

补充elastic search 理论及使用postman调用restAPI原始操作内容,断了一次网丢掉了。

2.head插件操作
1)安装head插件,直接解压用就可以。
2)安装nodejs,head插件底层使用nodejs开发,需要安装nodejs
直接下一步下一步。
3)安装cnpm,相当于国内镜像

npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org

4)安装grunt,做成全局。
npm install -g grunt-cli
5)安装依赖,是给head插件安装依赖,要进入他的目录下!
在这里插入图片描述
6)进入head目录启动
在这里插入图片描述
7)浏览器打开
在这里插入图片描述
8)修改elasticsearch,使其能够被跨域访问,否则上边那个玩意访问不了。
在配置文件增加如下:
在这里插入图片描述

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

重启,并且保证elastic search在启动状态!
在这里插入图片描述
9)利用其增删改查,low到爆,自己爱玩就玩玩没啥用。
查询:
在这里插入图片描述

3.装ik分词器,解压扔到elastic search的plugins文件夹,重启即可。
向词库添加分词
在这里插入图片描述
4.搜索微服务开发
创建模块
依赖

 <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.scbg</groupId>
            <artifactId>tensquare_common</artifactId>
            <version>1.0-SNAPSHOT</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.data</groupId>
            <artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
            <version>3.0.6.RELEASE</version>
        </dependency>
    </dependencies>

配置文件:暂时配置Windows的,linux比较复杂,Windows跑通再处理linux。

server:
  port: 9007
spring:
  application:
    name: tensquare-search
  data:
    elasticsearch:
      cluster-nodes: 127.0.0.1:9300

文章搜索类:注意三个是否
在这里插入图片描述
补全dao层,service和controller
5.搜索,基本上搜索模块主要就是该方法,以上的save就是写一下而已,毕竟数据基本是数据库同步到搜索库
dao:搜索给的参数可能只有一个,但是他应该在我们的n个字段中去匹配。(标题可以匹配,简介也可以匹配)
在这里插入图片描述
补全其他
在这里插入图片描述
6.安装同步数据库软件logstash
1)直接解压可用
2)测试,输入命令,成功后输入内容,直接在下边显示出来。-e表示后边直接跟命令,一般开发都是跟-f 命令一般比较长,放在文件中。在这里插入图片描述代表键盘输入,窗口直接输出。
在这里插入图片描述
3)mysql同步文件配置
在这里插入图片描述
启动logstash同步,并指明命令目录。
在这里插入图片描述
差不多一分钟时间(跟配置文件设置有关),查看elasticsearch,发现数据已经同步。
在这里插入图片描述
与数据库数据一致
在这里插入图片描述

7.elasticsearch在本地Windows下的测试基本都完成了,下边往linux上部署服务。
1)创建elastic search容器
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
9200端口已经可以访问,但是9300不行徐奥修改配置。
在这里插入图片描述
3)
1》
在这里插入图片描述
为了解决这个问题,需要将容器文件复制到宿主机,并让容器文件挂载到宿主机。以后修改宿主机上的文件久相当于修改容器内的文件。
2》复制文件至宿主机:
在这里插入图片描述
注意复制docker容器命令要加上容器名称前缀。
3》原来的容器没有设置文件挂载,我们无法使用,停掉并删除。
在这里插入图片描述
4》创建一个带有文件挂载的新容器
在这里插入图片描述
5》修改宿主机的文件
在这里插入图片描述
跨域稍等再处理
5》重启容器是配置生效
在这里插入图片描述
重启成功发现其并无此容器,是因为宿主机默认放开了ip后,宿主机要求我们必须给容器更多的内存和硬件。所以报错了。。。
6》在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
重启容器(教程是这么说,但是我测试过需要重启docker,实在不行重启虚拟机)
4)修改下application.yml用Java代码测试一下(必须用代码,因为测的9300端口)
在这里插入图片描述
成了!!!
5)安装分词器IK
ik上传到虚拟机
复制到容器plugins文件夹下(与Windows一样的道理)
在这里插入图片描述
可以测试一下,太麻烦,我没测。。。
在这里插入图片描述
6)安装head插件
保证跨域请求(跟Windows一个道理),改配置:
在这里插入图片描述
创建head容器
在这里插入图片描述
6)浏览器测试一下通过容器中的head连接容器中的elasticsearch
在这里插入图片描述
09-12
在这里插入图片描述

RabbitMQ

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
rabbitMQ的安装和使用
在这里插入图片描述

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/MACHENIC/article/details/100658305

智能推荐

稀疏编码的数学基础与理论分析-程序员宅基地

文章浏览阅读290次,点赞8次,收藏10次。1.背景介绍稀疏编码是一种用于处理稀疏数据的编码技术,其主要应用于信息传输、存储和处理等领域。稀疏数据是指数据中大部分元素为零或近似于零的数据,例如文本、图像、音频、视频等。稀疏编码的核心思想是将稀疏数据表示为非零元素和它们对应的位置信息,从而减少存储空间和计算复杂度。稀疏编码的研究起源于1990年代,随着大数据时代的到来,稀疏编码技术的应用范围和影响力不断扩大。目前,稀疏编码已经成为计算...

EasyGBS国标流媒体服务器GB28181国标方案安装使用文档-程序员宅基地

文章浏览阅读217次。EasyGBS - GB28181 国标方案安装使用文档下载安装包下载,正式使用需商业授权, 功能一致在线演示在线API架构图EasySIPCMSSIP 中心信令服务, 单节点, 自带一个 Redis Server, 随 EasySIPCMS 自启动, 不需要手动运行EasySIPSMSSIP 流媒体服务, 根..._easygbs-windows-2.6.0-23042316使用文档

【Web】记录巅峰极客2023 BabyURL题目复现——Jackson原生链_原生jackson 反序列化链子-程序员宅基地

文章浏览阅读1.2k次,点赞27次,收藏7次。2023巅峰极客 BabyURL之前AliyunCTF Bypassit I这题考查了这样一条链子:其实就是Jackson的原生反序列化利用今天复现的这题也是大同小异,一起来整一下。_原生jackson 反序列化链子

一文搞懂SpringCloud,详解干货,做好笔记_spring cloud-程序员宅基地

文章浏览阅读734次,点赞9次,收藏7次。微服务架构简单的说就是将单体应用进一步拆分,拆分成更小的服务,每个服务都是一个可以独立运行的项目。这么多小服务,如何管理他们?(服务治理 注册中心[服务注册 发现 剔除])这么多小服务,他们之间如何通讯?这么多小服务,客户端怎么访问他们?(网关)这么多小服务,一旦出现问题了,应该如何自处理?(容错)这么多小服务,一旦出现问题了,应该如何排错?(链路追踪)对于上面的问题,是任何一个微服务设计者都不能绕过去的,因此大部分的微服务产品都针对每一个问题提供了相应的组件来解决它们。_spring cloud

Js实现图片点击切换与轮播-程序员宅基地

文章浏览阅读5.9k次,点赞6次,收藏20次。Js实现图片点击切换与轮播图片点击切换<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script type="text/ja..._点击图片进行轮播图切换

tensorflow-gpu版本安装教程(过程详细)_tensorflow gpu版本安装-程序员宅基地

文章浏览阅读10w+次,点赞245次,收藏1.5k次。在开始安装前,如果你的电脑装过tensorflow,请先把他们卸载干净,包括依赖的包(tensorflow-estimator、tensorboard、tensorflow、keras-applications、keras-preprocessing),不然后续安装了tensorflow-gpu可能会出现找不到cuda的问题。cuda、cudnn。..._tensorflow gpu版本安装

随便推点

物联网时代 权限滥用漏洞的攻击及防御-程序员宅基地

文章浏览阅读243次。0x00 简介权限滥用漏洞一般归类于逻辑问题,是指服务端功能开放过多或权限限制不严格,导致攻击者可以通过直接或间接调用的方式达到攻击效果。随着物联网时代的到来,这种漏洞已经屡见不鲜,各种漏洞组合利用也是千奇百怪、五花八门,这里总结漏洞是为了更好地应对和预防,如有不妥之处还请业内人士多多指教。0x01 背景2014年4月,在比特币飞涨的时代某网站曾经..._使用物联网漏洞的使用者

Visual Odometry and Depth Calculation--Epipolar Geometry--Direct Method--PnP_normalized plane coordinates-程序员宅基地

文章浏览阅读786次。A. Epipolar geometry and triangulationThe epipolar geometry mainly adopts the feature point method, such as SIFT, SURF and ORB, etc. to obtain the feature points corresponding to two frames of images. As shown in Figure 1, let the first image be ​ and th_normalized plane coordinates

开放信息抽取(OIE)系统(三)-- 第二代开放信息抽取系统(人工规则, rule-based, 先抽取关系)_语义角色增强的关系抽取-程序员宅基地

文章浏览阅读708次,点赞2次,收藏3次。开放信息抽取(OIE)系统(三)-- 第二代开放信息抽取系统(人工规则, rule-based, 先关系再实体)一.第二代开放信息抽取系统背景​ 第一代开放信息抽取系统(Open Information Extraction, OIE, learning-based, 自学习, 先抽取实体)通常抽取大量冗余信息,为了消除这些冗余信息,诞生了第二代开放信息抽取系统。二.第二代开放信息抽取系统历史第二代开放信息抽取系统着眼于解决第一代系统的三大问题: 大量非信息性提取(即省略关键信息的提取)、_语义角色增强的关系抽取

10个顶尖响应式HTML5网页_html欢迎页面-程序员宅基地

文章浏览阅读1.1w次,点赞6次,收藏51次。快速完成网页设计,10个顶尖响应式HTML5网页模板助你一臂之力为了寻找一个优质的网页模板,网页设计师和开发者往往可能会花上大半天的时间。不过幸运的是,现在的网页设计师和开发人员已经开始共享HTML5,Bootstrap和CSS3中的免费网页模板资源。鉴于网站模板的灵活性和强大的功能,现在广大设计师和开发者对html5网站的实际需求日益增长。为了造福大众,Mockplus的小伙伴整理了2018年最..._html欢迎页面

计算机二级 考试科目,2018全国计算机等级考试调整,一、二级都增加了考试科目...-程序员宅基地

文章浏览阅读282次。原标题:2018全国计算机等级考试调整,一、二级都增加了考试科目全国计算机等级考试将于9月15-17日举行。在备考的最后冲刺阶段,小编为大家整理了今年新公布的全国计算机等级考试调整方案,希望对备考的小伙伴有所帮助,快随小编往下看吧!从2018年3月开始,全国计算机等级考试实施2018版考试大纲,并按新体系开考各个考试级别。具体调整内容如下:一、考试级别及科目1.一级新增“网络安全素质教育”科目(代..._计算机二级增报科目什么意思

conan简单使用_apt install conan-程序员宅基地

文章浏览阅读240次。conan简单使用。_apt install conan