昨晚在直播间带着大家刷第 22 套小米面试真题时,遇到了这样一个问题,面试官问:“你在开发电商系统的过程中,都遇到了哪些问题?”,个人觉得这个问题既属于开放性问题,同时又比较具有代表性,所以就单拿出来和大家分享交流一下经验。
Orderservice监听新订单队列中的消息,获取之后新增订单,成功则往新订单缴费队列中写消息,中间新增订单的过程使用JTA事务管理,当新增失败则事务回滚,不会往新订单缴费队列中写消息;
他的工作时间也不长,负责交易订单,前几天接到用户投诉,「我的订单列表」有多条一模一样的订单
可以利用消息队列的有序性来验证是否有消息丢失。在Producer端给每个发出的消息附加一个连续递增的序号,然后在Consumer端来检查这个序号的连续性。如果没有消息丢失,Consumer收到消息的序号必然是连续递增的,如果检测到序号不连续,那就是丢消息了。还可以通过缺失的序号来确定丢失的是哪条消息,方便进一步排查原因
我们都知道,SpringCloud是微服务的一站式解决方案,是众多组件的集合,而因为SpringCloud中几乎所有的组件使用的都是Netflix公司的产品,其中大部分已经进入了停止更新或者维护阶段。我们需要一些别的组件来代替它们,基于此,SpringCloud Alibaba诞生了。 本篇文章我们通过几个具体的业务场景,将SpringCloud Aibaba技术栈融入其中,来感受一下它的便利与强大。
分布式之后: 单体应用被拆分成微服务应用,原来的三个模块被拆分成三个独立的应用,分别使用三个独立的数据源,业务操作需要调用三个服务来完成。此时每个服务内部的数据一致性由本地事务来保证,但是全局的数据一致性问题没法保证。
一年一度的毕业季既让人开心,也难免让人忧愁。以我的本科母校为例,毕业除了要提交毕业论文,还需要准备毕业设计作品。而对于毕业设计作品的答辩难免让一些同学感到头大,除了对项目本身了解不是很深入,又因为担心自己准备不充分难以通过答辩,还有些同学不太了解项目答辩会问哪些问题,那么本文一定就是你在答辩前夜的必看指南,精心总结祝你顺利过关!
本文给大家介绍一下在 Spring Boot 项目中如何集成消息队列 RabbitMQ,包含对 RibbitMQ 的架构介绍、应用场景、坑点解析以及代码实战。
欢迎来到Spring AOP的世界,一个充满魔法和创意的地方。在这个舞台上,代码和切面一同演绎着优雅的交汇,为我们的程序增添了更多的色彩。本篇博客将深入浅出地探讨Spring AOP的开发,带你踏入切面编程的神奇之旅。
今天这篇文章陈某介绍一下链路追踪相关的知识,以Spring Cloud Sleuth和zipkin这两个组件为主,后续文章介绍另外一种。
在我的开发经历中,我曾经面对过一个常见的问题:应用程序的性能问题。当时,我开发的系统面临着大量的数据库查询操作,每次请求都需要执行耗时的数据库查询,导致系统响应变慢。为了解决这个问题,我开始研究缓存的重要性和在应用程序中的作用。
这个异常通常是由于Spring容器中存在多个相同名称的Bean定义所导致的。当Spring尝试将这些Bean注入到其他对象中时,会发现存在冲突,从而抛出这个异常。
前言:对于Quartz(kwɔrts)之前在公司用过,比较尴尬的是真的只是用过,写个控制器在任务系统里配置一下cron表达式就完事 https://github.com/songwie/task。从那天起我就对Quartz失去了兴趣,后来在使用SpringBoot的时候了解到Scheduled(Spring 3.1之后支持),就用Scheduled搭建了一个简单的任务系统。当时我就在想怎么弄个到点就能执行的任务,因为用Scheduled注解有很大的局限性,查阅了好多文档(我好后悔我当初没有学好英语,造成现在一直很反感英文文档,每次都是搜索中文博客(开源中国,推酷,简书segmentfault,scdn,.....),如果我英语给力,技术也不会这么差)还是没有发现比较好的解决方案,当时正好做众筹票务APP,比如用户下单之后30分钟没有支付需要将该订单的库存回收并改变订单状态为失效。如果轮询1秒一次的话,这样会频繁查询订单表,将所有失效时间小于当前时间的并且未支付的所有订单设置为失效,这样即不能做到及时,量比较多的话还会频繁锁表,订单表对于票务网站本身就很高频的,不管是下订单,支付过程的状态变更,还是查询订单状态。我当时采用了很low的方式,就是查询订单的时候,如果失效时间小于或者等于当前时间就update该ID的状态。对于用户来说没有什么变化,如果10条订单中只有一个就只会更新一个。问题来了,如果该用户没有查询订单是不是状态还是未支付的状态呢?所以我写了一个1分钟一次的轮询来解决状态问题。今天我不是来BB这种方案,其实Quartz除了CronTrigger还有SimpleTrigger。
假如你有个服务提供一个接口,结果这个服务部署在了5台机器上,接着有个接口就是付款接口。
最近遇到一些问题,表单重复提交,导致插入重复数据到数据库,这里查询一些通用的方案,自己都实践一下,以后好回顾。
在基于Spring Cloud的微服务架构体系下,按照系统功能边界的不同划分,原先大而全的系统会被拆分为多个不同的微服务,而相应的微服务会提供一组功能关联的服务接口,并向系统中的其他微服务提供服务。在正常情况下,各个微服务之间功能上相互解耦,从软件的设计上来讲会呈现出一个比较合理的状态,但是从调用链路上来看,这种拆分实际上也是拉长了外部服务请求的调用链路。
订单、指定长度随机码生成是业务系统中重要且不可避免的一个需求,往往在电商系统中,业务量、并发量庞大,如何不重复、快速、安全的生成一个订单号成了需要重点考虑的问题。这篇文章我将举一个实际的订单号生成需求,来和大家一起探究基于Redisson实现订单号的生成。
本系列笔记涉及到的代码在GitHub上,地址:https://github.com/zsllsz/cloud
springcloud demo注册中心使用eureka,eureka配置这里就不在赘述,搭建项目的代码可以去github下,这里也不在多余说
消息发送的几种模式 4种交换器类型 Direct Exchange: 直连交换器 小结:直连交换器发送消息会根据路由和交换机的绑定关系发送到队列 如果交换器名称为"",将使用默认交换器 默认交换器不会绑定任何队列,mq会直接把route_key当做queue名称去查找 Fanout Exchange: 分发交换器(扇出交换器) 小结: 分发交换器发送消息会分发至所有和其有绑定的队列中,这样消息会被多个消费者
>> @Transactional 变更为 @GlobalTransactional
本节从功能入手重点介绍Spring Cloud秒杀实战业务处理的3层实现:dao层、service层、controller层。
本质上,读写分离,仅仅是多数据源的一个场景,从节点是只提供读操作的数据源。所以只要实现了多数据源的功能,也就能够提供读写分离。
先来解释什么是“状态”( State )。现实事物是有不同状态的,例如一个自动门,就有 open 和 closed 两种状态。我们通常所说的状态机是有限状态机,也就是被描述的事物的状态的数量是有限个,例如自动门的状态就是两个 open 和 closed 。
随着业务量逐渐复杂,数量不断增大,项目不断分解拆分为分布式,很多业务场景需要有唯一标识字段来标识对应的数据,如美团、淘宝生成的订单,此时,分布式的唯一ID必不可缺。
在日常工作中,如果对Spring的事务管理功能使用不当,则会造成Spring事务不生效的问题。而针对Spring事务不生效的问题,也是在跳槽面试中被问的比较频繁的一个问题。
Redis的ZSet(有序集合)是一个根据分数对唯一字符串成员进行排序的数据结构。在多个成员分数相同时,它们会按照字典顺序进行排列。ZSet不仅常用于排行榜和限速器等场景,还可巧妙用于实现延迟队列。
Apache RocketMQ 是阿里开源的一款高性能、高吞吐量的分布式消息中间件。
可以在不修改源码的情况下对程序进行增强,AOP可以进行权限校验,日志记录,性能监控,事务控制.
有限自动状态机 (Finite-state machine , FSM) 通常用来描述某个具有有限个状态的对象,并且在对象的生命周期中组成了一个状态序列,通过响应外界各种事件完成状态流转。
这篇博客是笔者学习慕课网若鱼老师的《Java秒杀系统方案优化 高性能高并发实战》课程的学习笔记。若鱼老师授课循循善诱,讲解由浅入深,欢迎大家支持。
在上一篇文章中,我们详细的介绍了对于下单流量不算高的系统,可以通过请求唯一ID+数据表增加唯一索引约束这种方案来实现防止接口重复提交!
之前写了两篇文章,来介绍我的log-record开源项目(优雅记录操作日志)是如何诞生的。
博主给大家推荐一套全部开源的H5电商项目「waynboot-mall」。由博主在2020年开发至今,已有三年之久。那时候网上很多的H5商城项目都是半开源版本,要么没有H5前端代码,要么需要加群咨询,属实恶心。于是博主决定自己开发一套完整的移动端H5商城,包含一个管理后台、一个前台H5商城、一套后端接口。项目地址如下:
在微服务架构中,服务之间的调用是常见的需求。Spring Cloud OpenFeign是一个基于Spring Cloud的开源项目,提供了一种声明式的、用于HTTP客户端的编程方式,用于实现服务之间的调用。本文将深入探讨Spring Cloud OpenFeign的原理和用法,并结合实际项目场景,介绍如何在微服务架构中使用OpenFeign进行服务调用。
在电商、外卖、预约服务等场景中,订单超时自动取消是一个常见的业务需求。这一功能不仅提高了系统的自动化程度,还为用户提供了更好的体验。需求如下:
分布式事务不是在现在微服务分布式架构上才产生的问题,在单体应用同样存在分布式事务问题,典型的场景就是单体应用使用了多个数据源。所以分布式事务的场景就是分布式的多进程环境,或者多数据源的情况。然后为什么需要有分布式事务这些组件框架?Spring 框架的@Transactional是我们使用比较多的,但是这个注解只能支持单数据源,而且不能支持分布式的场景,所以就需要一些分布式事务的框架或者解决方案出来。
Spring Boot 中的策略模式主要通过接口和多个实现类来实现,这种设计允许在运行时动态选择算法或行为的具体实现。这是一种非常灵活的设计模式,可以帮助解耦组件之间的关系,使得系统更加灵活并易于扩展和维护。
Spring针对Java Transaction API (JTA)、JDBC、Hibernate和Java Persistence API(JPA)等事务 API,实现了一致的编程模型,而Spring的声明式事务功能更是提供了极其方便的事务配置方式,配合Spring Boot的自动配置,大多数Spring Boot项目只需要在方法上标记@Transactional注解,即可一键开启方法的事务性配置。
DevOps即Development和Operations的组合词,是一组过程、方法与系统的统称,用于促进开发应用程序或软件工程、技术运营和质量保障QA部门之间的沟通、协作与整合。
Seata是一款开源的分布式事务解决方案,致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。
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