针对这些数据流进行实时或批量采集汇总，然后对这些数据流进行大数据分析，这是当前互联网平台的必备技术。通过MQ完成此类数据收集是最好的选择。...可以借助关系数据库进行去重。首先需要确定消息的唯一键，可以是msgId，也可以是消息内容中的唯一标识字段，例如订单Id等。在消费之前判断唯一键是否在关系数据库中存在。...如果不存在则插入，并消费，否则跳过。...（实际过程要考虑原子性问题，判断是否存在可以尝试插入，如果报主键冲突，则插入失败，直接跳过） msgId一定是全局唯一标识符，但是实际使用中，可能会存在相同的消息有两个不同msgId的情况（消费者主动重发...存储key可用mysql，oracle，redis等数据库做验证 本次解决方案为：将key插入Mysql数据库，创建唯一索引，插入成功执行业务逻辑，插入失败为重复消息 使用Myabtis-plus逆向工程
⑥ 服务端接收到请求后从 Headers 中拿到 Token，然后根据 Token 到 Redis 中查找该 key 是否存在。...⑦ 服务端根据 Redis 中是否存该 key 进行判断，如果存在就将该 key 删除，然后正常执行业务逻辑。如果不存在就抛异常，返回重复提交的错误信息。...当上游服务器收到请求信息后拿取该 序列号 和下游 认证ID 进行组合，形成用于操作 Redis 的 Key，然后到 Redis 中查询是否存在对应的 Key 的键值对，根据其结果：如果存在，就说明已经对该下游的该序列号的请求进行了业务处理...如果不存在，就以该 Key 作为 Redis 的键，以下游关键信息作为存储的值（例如下游商传递的一些业务逻辑信息），将该键值对存储到 Redis 中 ，然后再正常执行对应的业务逻辑即可。...如果不存在就以该“序列号”和“认证ID”组合作为 Key，以下游关键信息作为 Value，进而存储到 Redis 中，然后正常执行接来来的业务逻辑。
⑥ 服务端接收到请求后从 Headers 中拿到 Token，然后根据 Token 到 Redis 中查找该 key 是否存在。...⑦ 服务端根据 Redis 中是否存该 key 进行判断，如果存在就将该 key 删除，然后正常执行业务逻辑。如果不存在就抛异常，返回重复提交的错误信息。...当上游服务器收到请求信息后拿取该 序列号 和下游 认证ID 进行组合，形成用于操作 Redis 的 Key，然后到 Redis 中查询是否存在对应的 Key 的键值对，根据其结果： 如果存在，就说明已经对该下游的该序列号的请求进行了业务处理...如果不存在，就以该 Key 作为 Redis 的键，以下游关键信息作为存储的值（例如下游商传递的一些业务逻辑信息），将该键值对存储到 Redis 中 ，然后再正常执行对应的业务逻辑即可。...如果不存在就以该“序列号”和“认证ID”组合作为 Key，以下游关键信息作为 Value，进而存储到 Redis 中，然后正常执行接来来的业务逻辑。
⑥ 服务端接收到请求后从 Headers 中拿到 Token，然后根据 Token 到 Redis 中查找该 key 是否存在。...⑦ 服务端根据 Redis 中是否存该 key 进行判断，如果存在就将该 key 删除，然后正常执行业务逻辑。如果不存在就抛异常，返回重复提交的错误信息。...当上游服务器收到请求信息后拿取该 序列号 和下游 认证ID 进行组合，形成用于操作 Redis 的 Key，然后到 Redis 中查询是否存在对应的 Key 的键值对，根据其结果 如果存在，就说明已经对该下游的该序列号的请求进行了业务处理...如果不存在，就以该 Key 作为 Redis 的键，以下游关键信息作为存储的值（例如下游商传递的一些业务逻辑信息），将该键值对存储到 Redis 中 ，然后再正常执行对应的业务逻辑即可。...上面步骤中插入数据到 Redis 一定要设置过期时间。这样能保证在这个时间范围内，如果重复调用接口，则能够进行判断识别。
服务端执行业务逻辑，生成一个分布式 ID，将该 ID 充当待插入数据的主键，然 后执数据插入操作，运行对应的 SQL 语句。 服务端将该条数据插入数据库中，如果插入成功则表示没有重复调用接口。...服务端接收到请求后从 Headers 中拿到 Token，然后根据 Token 到 Redis 中查找该 key 是否存在。...服务端根据 Redis 中是否存该 key 进行判断，如果存在就将该 key 删除，然后正常执行业务逻辑。如果不存在就抛异常，返回重复提交的错误信息。...当上游服务器收到请求信息后拿取该 序列号 和下游 认证ID 进行组合，形成用于操作 Redis 的 Key，然后到 Redis 中查询是否存在对应的 Key 的键值对，根据其结果： 如果存在，就说明已经对该下游的该序列号的请求进行了业务处理...如果不存在，就以该 Key 作为 Redis 的键，以下游关键信息作为存储的值（例如下游商传递的一些业务逻辑信息），将该键值对存储到 Redis 中 ，然后再正常执行对应的业务逻辑即可。
现在要插入一条数据，若该数据的主键已存在，则更新该数据的姓名和年龄，否则插入该数据。...ON DUPLICATE KEY UPDATE语句，如果数据库中已存在具有相同唯一索引或主键的记录，则更新该记录。其底层原理和执行流程如下： 检查唯一索引或主键：执行INSERT INTO ......ON DUPLICATE KEY UPDATE语句时，数据库首先尝试插入新行。在此过程中，数据库会检查表中是否存在与新插入行具有相同的唯一索引或主键的记录。...冲突处理：如果不存在冲突的唯一索引或主键，新行将被正常插入。如果存在冲突，即发现重复的唯一索引或主键值，数据库将不会插入新行，而是转而执行更新操作。...执行更新：在检测到唯一索引或主键的冲突后，数据库将根据ON DUPLICATE KEY UPDATE后面指定的列和值来更新已存在的记录。
，失去了缓存层的意义） 查询一个数据库中不存在的数据，比如商品详情，查询一个不存在的ID，每次都会访问DB，如果有人恶意破坏，很可能直接对DB造成过大地压力。...解决方案： 当通过某一个key去查询数据的时候，如果对应在数据库中的数据都不存在，我们将此key对应的value设置为一个默认的值，比如“NULL”，并设置一个缓存的失效时间，这时在缓存失效之前，所有通过此...后面如果此key对应的数据在DB中存在时，缓存失效之后，通过此key再去访问数据，就能拿到新的value了。...常见的则是采用布隆过滤器（可以用很小的内存保留很多的数据），将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。...不安全原因： 在put的时候，因为该方法不是同步的，假如有两个线程A,B它们的put的key的hash值相同，不论是从头插入还是从尾插入，假如A获取了插入位置为x，但是还未插入，此时B也计算出待插入位置为
在HTTP/1.1中，对幂等性进行了定义。...服务端执行业务逻辑，生成一个分布式 ID，将该 ID 充当待插入数据的主键，然 后执数据插入操作，运行对应的 SQL 语句。 服务端将该条数据插入数据库中，如果插入成功则表示没有重复调用接口。...服务端接收到请求后从 Headers 中拿到 Token，然后根据 Token 到 Redis 中查找该 key 是否存在。...服务端根据 Redis 中是否存该 key 进行判断，如果存在就将该 key 删除，然后正常执行业务逻辑。如果不存在就抛异常，返回重复提交的错误信息。...当上游服务器收到请求信息后拿取该 序列号 和下游 认证ID 进行组合，形成用于操作 Redis 的 Key，然后到 Redis 中查询是否存在对应的 Key 的键值对，根据其结果： 如果存在，就说明已经对该下游的该序列号的请求进行了业务处理
node.master: true # 指定该节点是否有资格被选举成为 node（注意这里只是设置成有资格， 不代表该 node 一定就是 master），默认是 true，es 是默认集群中的第一台机器为...node.data: true # 指定该节点是否存储索引数据，默认为 true。...--注意：如果使用了parent那么需要在此定义es版本号,因为spring-boot-start-parent中已经定义了es相关依赖的版本号 ，high-level-client中的部分依赖会被覆盖成低版本的...如果定义了，就必须在中指定部分依赖的版本，否则会因为依赖版本不对出现各种莫名其妙的错误,上面注释中已经指出。...所以在代码中先判断 index(es7 中已经废弃了 mapping，也就是一个 index 相当于一个表)是否存在，如果不存在就创建 index.
核心技术栈，是 Spring Boot + Dubbo 。未来，会重构成 Spring Cloud Alibaba 。...系统的复杂性提高 引入了MQ，需要考虑的问题就增加了，如何保障消息的一致性，消费不被重复消费等问题， 一致性问题 A系统发送完消息直接返回成功，但是BCD系统之中若有系统写库失败，则会产生数据不一致的问题...redis中，再次消费时先到redis判断是否存在该数据，存在则表示消费过，直接丢弃 业务判断：消费完数据后，都是需要插入到数据库中，使用数据库的唯一约束防止重复消费。...插入数据库前先查询是否存在该数据，存在则直接丢弃消息，这种方式是比较简单粗暴地解决问题 (2) 消息丢失的情况 (3) 消息的传输顺序性 解决思路 在生产端发布消息时，每次法发布消息都把上一条消息的ID...记录到消息体中，消费者接收到消息时，做如下操作 先根据上一条Id去检查是否存在上一条消息还没被消费，如果不存在(消费后去掉id)，则正常进行，如果正常操作 如果存在，则根据id到数据库检查是否被消费，如果被消费
导致这个情况会有几种场景： 1）微服务场景，在我们传统应用架构中调用接口，要么成功，要么失败。但是在微服务架构下，会有第三个情况【未知】，也就是超时。如果超时了，微服务框架会进行重试。...在互联网中由于网络的不稳定和一些业务重复确认设计，对一个接口的调用存在重试的机制，为了确保执行同一个请求执行一次和执行多次的效果是一样的，所以就存在了幂等的设计。...Token 作为 Key，用户信息作为 Value 到 Redis 中进行键值内容校验: 如果 Key 存在且 Value 匹配就执行删除命令，然后正常执行后面的业务逻辑; 如果不存在对应的 Key...⑥ 服务端接收到请求后从 Headers 中拿到 Token，然后根据 Token 到 Redis 中查找该 key 是否存在。...⑦ 服务端根据 Redis 中是否存该 key 进行判断，如果存在就将该 key 删除，然后正常执行业务逻辑。如果不存在就抛异常，返回重复提交的错误信息。
整体步骤如下： 1）首先，从 Cache 中，读取用户缓存。如果存在，则直接返回。 2）然后，从 DB 中，读取用户数据。如果存在，写入 Cache 中。 3）最后，返回 DB 的查询结果。...beforeInvocation 属性，是否在方法执行前删除缓存。默认为 false ，在方法执行后删除缓存。... 处，我们从 CacheManager 中，查询该记录缓存，然后通过 Assert 断言该记录的缓存不存在。 5.... 处，我们从 CacheManager 中，查询该记录缓存，然后通过 Assert 断言该记录的缓存不存在。我们进入 Reids 命令行，查看下缓存情况。...发现不存在任何 key ，说明该记录的缓存，已经被删除 127.0.0.1:6379> scan 0 1) "0" 2) (empty list or set) 5.7 过期时间 在 Spring Data
原因在于term和match的精确和模糊针对的是搜索词而言，term搜索不会将搜索词进行分词后再搜索，而match则会将搜索词进行分词后再搜索。...例如，我们对name="kevin yu"进行搜索，由于term搜索不会对搜索词进行搜索，所以它进行检索的是"kevin yu"这个整体，而match搜索则会对搜索词进行分词搜索，所以它进行检索的是包含...存在查询意为查询是否存在某个字段。...在以前ES有missing表示查询不存在的字段，后来的版本中由于must not和exists可以组合成missing，故去掉了missing。 查询不存在name字段的数据。...索引创建完成后，接下来就是定义操作student文档数据的接口。在StudentService接口的实现中，通过组合StudentRepository类对ES进行操作。
在Spring Boot应用程序中，领域模型通常是用来表示业务实体的Java类，例如用户、订单、产品等。...在Spring Boot应用程序中，VO通常用于表示一些与业务逻辑相关的值，如DTO（Data Transfer Object）或响应对象等。...检查表结构：如果表结构有变更，确保代码中的插入操作也相应地更新。如果有新的列，确保插入语句中包含新列，并提供对应的值。如果有删除的列，确保插入语句不包含这些列。...使用数据库默认值：如果您希望'introduce_id'字段在插入数据时使用默认值，可以在数据库表的定义中为该字段设置默认值。...检查MyBatis映射配置：如果使用MyBatis进行数据库操作，请确保'introduce_id'字段在映射文件中正确地进行了映射，特别是如果该字段是自增字段，需要正确配置以使数据库能够自动生成值。
，新增缓存 =>操作数据库保存用户数据 第一次获取用户，存在缓存就从缓存返回,不存在就从数据库取 Person{id=1, name='陈大侠', age='18', sex='男'} 更新用户,更新缓存...，看缓存是否有变化 =>操作数据库，根据id获取用户信息 null 1.可以看到第一次获取用户没有打印"操作数据库"日志，数据是从缓存中获取的 2.更新后，再次获取用户，用户信息已经变化了，说明缓存也被更新...同时在查询时，会先从缓存中获取，若不存在才再发起对数据库的访问。...由于Spring 4中新增了@CacheConfig，因此在Spring 3中原本必须有的value属性，也成为非必需项了 key：缓存对象存储在Map集合中的key值，非必需，缺省按照函数的所有参数组合作为...它不同于condition参数的地方在于它的判断时机，该条件是在函数被调用之后才做判断的，所以它可以通过对result进行判断。 keyGenerator：用于指定key生成器，非必需。
，就要先查询该记录是否存在数据库中，查询的时候要防止幻读，如果不存在，就插入到数据库，否则，放弃操作。...SETEX：可以设置超时时间 其原理为：通过 SETNX 设置 Key-Value 来获得锁，随即进入死循环，每次循环判断，如果存在 Key 则继续循环，如果不存在 Key，则跳出循环，当前任务执行完成后...通过这种方式创建的分布式锁存在以下问题： 高并发的情况下，如果两个线程同时进入循环，可能导致加锁失败。 SETNX 是一个耗时操作，因为它需要判断 Key 是否存在，因为会存在性能问题。...在建立子节点后，对父节点下面的所有以临时节点名称 name 开头的子节点进行排序，判断刚刚建立的子节点顺序号是否是最小的节点，如果是最小节点，则获得锁。...如果不是最小节点，则阻塞等待锁，并且获得该节点的上一顺序节点，为其注册监听事件，等待节点对应的操作获得锁。 当调用完共享资源后，删除该节点，关闭 zk，进而可以触发监听事件，释放该锁。 ?
持久性（Durability）：事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。 而我们说的 Spring 事务，其实是事务在 Spring 中的实现。...如果其中某个成功，另外一个失败，那么就会出现严重的问题。而我们要保证这个操作的原子性，就必须通过 Spring 事务来完成，这就是 Spring 事务存在的原因。...methodB() 中模拟了业务异常，我们看看是否 tablea 和 tableb 都没有插入数据。...例如：在事务方法 A 中调用事务方法 B，当事务方法 B 失败回滚时，事务方法 A 应该如何操作？这就是事务传播类型。...父事务捕捉异常后，父事务是否还会回滚？ REQUIRED REQUIRED 是 Spring 默认的事务传播类型，该传播类型的特点是：当前方法存在事务时，子方法加入该事务。
在Spring Boot中加载初始化数据 在Spring Boot中，Spring Boot会自动搜索映射的Entity，并且创建相应的table，但是有时候我们希望自定义某些内容，这时候我们就需要使用到...依赖条件 Spring Boot的依赖我们就不将了，因为本例将会有数据库的操作，我们这里使用H2内存数据库方便测试： ...文件中我们插入了4条数据，可以写个测试例子测试一下： @RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest(classes = LoadIniDataApp.class...create-drop : 和create很类似，不同的是会在程序运行完毕后自动drop掉tables。通常用在单元测试中。 validate : 只会做table是否存在的验证，不存在则会报错。...如果Spring Boot没有检测到自定义的schema manager的话，则会自动使用create-drop模式。否则使用none模式。
多应用间通过消息队列对同一消息进行处理，避免调用接口失败导致整个过程失败； 异步处理：多应用对消息队列中同一消息进行处理，应用间并发处理消息，相比串行处理，减少处理时间； 限流削峰：广泛应用于秒杀或抢购活动中...如果发送消息时接收者不可用，消息队列会保留消息，直到成功地传递它。 当消费者重启后，可以继续读取消息进行处理，防止消息遗漏。...将消息插入到队列的头部，如果 key 不存在则会创建一个空的队列再插入消息。 如下，生产者向队列 queue 先后插入了 「Java」「码哥字节」「Go」，返回值表示消息插入队列后的个数。...消息可靠性 ❝65 哥：消费者从 List 中读取一条在消息处理过程中宕机了就会导致消息没有处理完成，可是数据已经没有保存在 List 中了咋办？...读取消息「公众号」，同时该消息会被插入到 「redisMQBack」队列中。
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