分布式解决方案与实战
发布时间：2023年12月18日
分布式多线程性能调优
使用多线程优化接口
//下单业务
public Object order( long userId){
long start = System.currentTimeMillis();//方法的开始时间戳（ms）
JSONObject orderInfo = remoteService.createOrder(userId);
Callable<JSONObject> callable1 = new Callable<JSONObject>() {
@Override
public JSONObject call() throws Exception {
JSONObject goodsInfo = remoteService.dealGoods(orderInfo);
return goodsInfo;
}
};
Callable<JSONObject> callable2 = new Callable<JSONObject>() {
@Override
public JSONObject call() throws Exception {
JSONObject pointsInfo = remoteService.dealPoints(orderInfo);
return pointsInfo;
}
};
Callable<JSONObject> callable3 = new Callable<JSONObject>() {
@Override
public JSONObject call() throws Exception {
JSONObject deliverInfo = remoteService.dealDeliver(orderInfo);
return deliverInfo;
}
};
LeeFutureTask<JSONObject> task1 = new LeeFutureTask(callable1);
LeeFutureTask<JSONObject> task2 = new LeeFutureTask(callable2);
LeeFutureTask<JSONObject> task3 = new LeeFutureTask(callable3);
Thread thread1 =new Thread(task1);
Thread thread2 =new Thread(task2);
Thread thread3 =new Thread(task3);
thread1.start();
thread2.start();
thread3.start();
try {
orderInfo.putAll(task1.get());
orderInfo.putAll(task2.get());
orderInfo.putAll(task3.get());
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
} catch (ExecutionException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
long end = System.currentTimeMillis();//方法的开始时间戳（ms）
System.out.println(end-start);//打印这个方法的执行时间
return orderInfo;
}
后台批处理的优化
public JSONObject orderFastbatch (long userId) throws Exception{
JSONObject orderInfo = remoteService.createOrderFast(userId);
//JSONObject goodsInfo = remoteService.dealGoodsFast(orderInfo); //这里是单个的请求，想做成批量+异步的方式
//orderInfo.putAll(goodsInfo);
CompletableFuture<JSONObject> future = new CompletableFuture<>();
Request request = new Request();
request.future =future;
request.object = orderInfo;
queue.add(request);
return future.get(); //这里类似于FutureTask 的get方法，去异步的方式拿结果
}
//定义一个JUC中的MQ
LinkedBlockingQueue<Request> queue = new LinkedBlockingQueue();
class Request{
JSONObject object;
CompletableFuture<JSONObject> future;
}
@PostConstruct
public void DoBiz(){
ScheduledExecutorService executorService = Executors.newScheduledThreadPool(1);
executorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
int size =queue.size();
if(size ==0) return;//没有数据在queue中，定时任务不需要执行什么
if(size >1000) size=1000;//这里限制每次批量封装的最多是1000
List<JSONObject> ListJSONRepuest = new ArrayList<>();
List<Request> ListRequest = new ArrayList<>();
for( int i =0 ;i <size;i++){
Request request =queue.poll();//从MQ中拉取
ListRequest.add(request);
ListJSONRepuest.add(request.object);
}
//调用了多少次批量接口
List<JSONObject> ListJSONReponse = remoteService.dealGoodsFastBatch(ListJSONRepuest);
System.out.println("调用批量接口,本地组装的数据："+size+"条");
for(JSONObject JSONReponse:ListJSONReponse){//这里可以使用hashmap 的方式减少一轮遍历。
for(Request request:ListRequest){
String request_OrderId =request.object.get("orderId").toString();
String response_OrderId =JSONReponse.get("orderId").toString();
if(request_OrderId.equals(response_OrderId)){
request.future.complete(JSONReponse);
}
}
}
}
}, 3000, 50, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
//处理库存信息 （批量接口） 1000,
public List<JSONObject> dealGoodsFastBatch( List<JSONObject> objectList) {
List<JSONObject> list = objectList;
Iterator it = list.iterator();
while(it.hasNext()){
JSONObject result =(JSONObject)it.next();
result.put("dealGoods", "ok");
}
return list;
}
批处理与MySQL的综合性优化
如果做了批量处理的话。
1W个请求，高并发请求，其实里面针对的修改库存会集中在一些热点数据8000个在一个商品。
应用层基于批量的接口进行优化。
伪代码:
for循环遍历list，把所有相同的goods_id放到hashmap进行扣减计数即可。
分布式锁
单机锁:sync、lock
MySQL去实现分布式锁–for update （行锁）
Redis
分布式锁的第一种常见方案:Redis来实现分布式锁。Redis key-value键值对的数据库–内存。
Redis的分布式锁的实现逻辑:
1、加锁，setnx key value
1)为了避免死锁问题setnx完之后设置TTL失效时间
2)为了TTL的失效的时候业务还未完成导致的多个应用抢到锁的BUG，这里可以使用一个守护线程，来不断的去续锁(延长key的TTL)
2、解锁del key
无论是加锁，还是解锁，这里涉及到多个命令。要解决原子性问题:
1、复合命令实现加锁。set lock 9527 ex 10 nx
2、解锁的逻辑中:在del之前一定要判断:只有持有锁的应用或线程，才能去解锁成功，否则都是失败。value做文章。存一个唯一标识。
if (get ==应用的保存的值)del
else释放锁失败
使用Lua脚本
锁的可重入。A抢到了锁，没有释放锁之前，依然可以lock进入加锁逻辑的。
Zookeeper
1、连接ZK、创建分布式锁的根节点/lock
2、一个线程获取锁时，create ()在/lock西面创建1个临时顺序节点3、使用getChildren()获取当前所有字节点，并且对子节点进行排序
4、判断当前创建的节点是否是所有子节点中最小的节点，如果是，则获取锁->执行对应的业务逻辑->在结束的时候使用delete()方法删除该节点。
否则需要等待其他的节点的释放锁、
5、当一个线程需要释放锁的，删除该节点，其他的线程获取当前节点前的一个节点来获取锁。
分布式缓存
缓存的收益:
成本(包括学习的成本)、收益。
成本:读成本、写成本。
原始的读成本(没有做缓存之前)
缓存位置:介于请求方法，数据提供方之间。
key-value
计算key的时间，查询key的时间，转换值的时间。命中率§
所有的数据查询的时间:计算key的时间+查询key的时间+转换值的时间+(1-P)*原始的查询时间
所有的数据查询的时间<<<<<所有数据的原始查询时间。
额外的成本:缓存的一致性(双删之类的策略)。
适合的场景:耗时特别长的查询。复用(查询出来的数据不止一次)，读多写少。
缓存的键值的设计:K-V
Key:要做转换(hash)
单向函数:给定输入，很容易、很快计算出结果。给你结果，很难计算出输入。
正向快速，逆向困难。输入敏感(key改动一点点，得到结果变化很大)，避免冲突。
不考虑安全:考虑业务
前缀_业务关键信息_后缀。公司统一规范。
user_order_XXXX
user-order-XXXX
user+order+XXXX
value:序列化\反序列化。
成本。hash> > String(效率)
总结:无碰撞。高效生成。高效查询。
以上所有的:被中间件提高的API封装了(Redis、项目)
查询key的时间:物理位置（要不要走网络<内网、外网>、内存/磁盘)。
缓存的更新机制:
一、查的时候更新:
非常简单
1、客户端查询数据，缓存中没有，从提供方获取，写入缓存(有一个过期时间t)
2、在t的时间内，所有的查询，都有缓存来提供。
3、当缓存数据t过期了，回到了第一步。
使用场景:对于数据准确性和实时性要求不高的场景。商品的关注人数。热度。
问题:缓存于实际数据不一致性的情况
二、主动更新(改的更新)
更新缓存、删除缓存。先后顺序(DB，缓存)
1、先更新缓存。再更新数据库
2、先更新数据库，再更新缓存
3、先删除缓存，再更新数据库
4、先更新数据库，再删除缓存。
Redis内存淘汰算法
当Redis 内存超出物理内存限制时，内存的数据会开始和磁盘产生频繁的交换(swap)。交换会让Redis的性能急剧下降，对于访问量比较频繁的Redis来说，这样龟速的存取效率基本上等于不可用。
maxmemory
在生产环境中我们是不允许Redis出现交换行为的，为了限制最大使用内存，Redis 提供了配置参数maxmemory来限制内存超出期望大小。
当实际内存超出 maxmemory时，Redis 提供了几种可选策略(maxmemory-policy)来让用户自己决定该如何腾出新的空间以继续提供读写服务。
Noeviction
noeviction不会继续服务写请求(DEL请求可以继续服务)，读请求可以继续进行。这样可以保证不会丢失数据，但是会让线上的业务不能持续进行。这是默认的淘汰策略。
volatile-lru
volatile-Iru尝试淘汰设置了过期时间的key，最少使用的 key优先被淘汰。没有设置过期时间的 key 不会被淘汰，这样可以保证需要持久化的数据不会突然丢失。
volatile-ttl
volatile-ttl 跟上面一样，除了淘汰的策略不是LRU，而是key的剩余寿命ttl 的值，ttl越小越优先被淘汰。
volatile-random
volatile-random跟上面一样，不过淘汰的key是过期key集合中随机的 key.
allkeys-Iru
allkeys-lru区别于volatile-lru，这个策略要淘汰的key对象是全体的key集合，而不只是过期的 key集合。这意味着没有设置过期时间的key也会被淘汰。
allkeys-random
allkeys-random跟上面一样，不过淘汰的策略是随机的key。
volatile-xx策略只会针对带过期时间的key进行淘汰，allkeys-xxx策略会对所有的 key进行淘汰。如果你只是拿Redis做缓存，那应该使用allkeys-xx，客户端写缓存时不必携带过期时间。如果你还想同时使用Redis的持久化功能，那就使用volatile-xxx 策略，这样可以保留没有设置过期时间的 key，它们是永久的key 不会被LRU 算法淘汰。
LRU算法
实现 LRU算法除了需要key/value 字典外，还需要附加一个链表，链表中的元素按照一定的顺序进行排列。当空间满的时候，会踢掉链表尾部的元素。当字典的某个元素被访问时，它在链表中的位置会被移动到表头。所以链表的元素排列顺序就是元素最近被访问的时间顺序。
位于链表尾部的元素就是不被重用的元素，所以会被踢掉。位于表头的元素就是最近刚刚被人用过的元素，所以暂时不会被踢。
近似LRU算法
Redis使用的是一种近似LRU算法，它跟LRU算法还不太一样。之所以不使用LRU算法，是因为需要消耗大量的额外的内存，需要对现有的数据结构进行较大的改造。近似LRU算法则很简单，在现有数据结构的基础上使用随机采样法来淘汰元素，能达到和LRU算法非常近似的效果。Redis为实现近似LRU算法，它给每个key增加了一个额外的小字段，这个字段的长度是24个bit，也就是最后一次被访问的时间戳。
当Redis 执行写操作时，发现内存超出maxmemory，就会执行一次LRU淘汰算法。这个算法也很简单，就是随机采样出5(可以配置maxmemory-samples)个 key，然后淘汰掉最旧的 key，如果淘汰后内存还是超出maxmemory，那就继续随机采样淘汰，直到内存低于maxmemory为止。
LFU算法
LFU算法是Redis4.0里面新加的一种淘汰策略。它的全称是Least Frequently Used，它的核心思想是根据key的最近被访问的频率进行淘汰，很少被访问的优先被淘汰，被访问的多的则被留下来。
分布式ID
为什么需要分布式ID
1、传统的业务方式:直接插入数据库:MySQL 并发量600/s对比一下:互联网公司的ID现实、淘宝
如果是淘宝的订单号，生成要求!!!1、全局唯一
2、高并发(前几年的双十一:一天13亿单)算12个小时，每秒钟平均并发:3W
3、高可用
4、安全性
5、可读性(趋势递增)
分布式ID的方案，哪家强!!!
1、数据库自增ID(段号，批量处理)
2、UUID
3、Redis key 的incr
4、雪花算法
雪花算法原理
41位时间戳+10位机器ID+12位序号（自增），转换成长度为18的长整型
Java中SnowFlake算法生成ID，使用long来存储。64位第一位: bit不用。
41位的时间戳:2的41的，每个数，代表毫秒级别(范围):2的41次方/10006060*24=69年
10位的机器ID:2的10次方=1024台机器。(一般是5位数据中心，5位机器标识)
12位的序列号:4096个数
时钟回拨:
10点1分1秒1毫秒(200个)
实际的时间:10点1分1秒2毫秒(100个)，通过机器来获取时间戳(10点1分1秒1毫秒)
修改时间戳为9点呢。。。
public class SnowFlake {
private long workerId; //工作机器ID(0~31)
private long datacenterId; //数据中心ID(0~31)
private long sequence = 0L; //1毫秒内序号(0~4095)
private long twepoch = 1288834974657L;
private long workerIdBits = 5L; //机器id所占的位数
private long datacenterIdBits = 5L;//数据中心所占的位数
private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); //支持的最大机器id，结果是31
private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); //支持的最大数据中心id，结果是31
private long sequenceBits = 12L; //序列在id中占的位数
private long workerIdShift = sequenceBits; //机器ID向左移12位
private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; //数据中心id向左移17位(12+5)
private long timestampLeftShift = + workerIdBits + datacenterIdBits;//时间戳向左移22位(5+5+12)
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); //自增长最大值4095，0开始
private long lastTimestamp = -1L; //上次生成ID的时间截
//构造函数(机器id 、数据中心ID )
public SnowFlake(long workerId, long datacenterId) {
if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("workerId can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
}
if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenterId can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
}
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
}
//获得下一个ID
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
//如果当前时间戳小于上次ID的时间戳，说明系统出现了“时钟回拨”，抛出异常(并不完善)
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}
//如果是同一时间戳，则需要进行毫秒内的序号排序
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {//同一毫秒的序号数达到最大，只能等待下一毫秒
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0L;//时间戳改变(到了下一毫秒)，毫秒内序列重置
}
lastTimestamp = timestamp;
// 移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | // 时间戳左移22位
(datacenterId << datacenterIdShift) | //数据标识左移17位
(workerId << workerIdShift) | //机器id标识左移12位
sequence;
}
//阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) { //乐观锁的机制确保是获取下一毫秒
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
//返回以毫秒为单位的当前时间
protected long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}
}
Redis的分布式ID以及改良:
public class IDTest {
static CountDownLatch ctl = new CountDownLatch(1000);
static SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(9,20);
public static void main(String[] args) {
for (int i =0 ; i <1000;i++){ //同时启动1000个线程
new Thread(()->{
try {
ctl.await();
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
getRedis();
}).start();
ctl.countDown();
}
}
public static void getUUID(){
UUID uuid= UUID.randomUUID();
System.out.println("insert into order(order_id) values('"+uuid+"')");
}
public static void getRedis(){
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
String key ="orderid";
String prefix =getPrefix(new Date());
long value= jedis.incr(key); //加入 淘宝 订单 用户id+日期->long+order_id ->Redis中的key
String id = prefix+String.format("%1$05d",value);
System.out.println("insert into order(order_id) values('"+id+"')");
}
//加入时间和日期的前缀
private static String getPrefix(Date date){
Calendar c = Calendar.getInstance();
c.setTime(date);
int year =c.get(Calendar.YEAR);
int day =c.get(Calendar.DAY_OF_YEAR); //一年中的第多少天
int hour = c.get(Calendar.HOUR_OF_DAY);//一天当中的第几个小时
String dayString =String.format("%1$03d",day); //转成3位字符串
String hourString =String.format("%1$02d",hour);//转成2位字符串
return (year-2000)+dayString+hourString;
}
public static void getsonwflake(){
long value= snowFlake.nextId(); //雪花算法
System.out.println("insert into order(order_id) values('"+value+"')");
}
}
分布式限流
为什么要限流!!!
互联网业务，场景突发性，秒杀，抢购。特点:突然性高并发。>>系统承受能力。做限制，限流
限流算法—固定算法
计数器:1个小时1000次。i++。优点:实现建立。
缺点:临界问题。
滑动窗口算法
为了解决固定窗口的临界问题。所以有了滑动窗口算法
滑动窗口也是有缺陷。为了让限流更加平滑，画出更多格子。
漏桶算法
令牌桶
具体sentinel限流查看springcloudalibaba部分
分布式数据存储技术
1、NoSQL
2、关系型数据库
3、分布式数据存储技术
分布式分流
CDN
什么是CDN？
内容分发网络
适合CDN的：静态资源包括图片，文档， 多媒体
动态内容(代码)不推荐使用CDN
要个根据不同的CDN缓存时间:头像1天，其他的30分钟。
http cache-control
public . private no-cache
max-age
流量的处理:封顶的配置
5分钟1G的CDN流量（可能有人在盗刷）—返回404
DNS
1、DNS与IP地址
2、域名结构树
3、域名服务器
4、域名解析过程
DNS的作用 域名解析
www.baidu.com ->IP启动QQ，里面通过IP去访问
浏览器–通过域名去访问(最终需要解析成IP) DNS
根域名
域名解析过程
Nginx负载均衡与算法
负载均衡:
定义:将负载变得均衡
负载(请求)、均衡(算法)
负载均衡的算法:
1、Round Robin:轮训(默认)
2、Round Robin+权重
3、Least connections:最少连接数
4、IP hash
确保同一个地址请求到同一服务器
5、hash
6、最短时间
7、随机
微服务中的负载均衡与算法
负载均衡的策略:
RandomRule:随机选择一个Server
RetryRule:重试机制。
RoundRobinRule:轮训,
AvailabilityFilteringRule:过滤掉那些状态异常的。
BestAvailableRule:选择一个最小的并发的Server
WeightedResponseTimeRule:根据响应时间加权重。
(响应时间越长，权重越小，被选中的可能性越低:能者多劳)
ZoneAvoidanceRule:默认的负载均衡器:类似于轮训。
(Server所在区域的性能+Server可用性Server)
NacosRule:同集群优先调用
分布式消息
1、分布式系统加入RocketMQ实现异步与解耦功能
异步
<!--RocketMQ-->
<dependency>
<groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
<artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
<!--RocketMQ-->
<dependency>
<groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
<artifactId>rocketmq-client</artifactId>
<version>4.8.0</version>
</dependency>
<!--gson-->
<dependency>
<groupId>com.google.code.gson</groupId>
<artifactId>gson</artifactId>
<version>2.8.3</version>
</dependency>
# RocketMQ
rocketmq.name-server=127.0.0.1:9876
rocketmq.producer.group=orderProducerGroup
mq.order.topic=orderTopic
mq.order.consumer.group.name=orderTopic_shop_order
mq.delay.topic=delayOrder
mq.delay.consumer.group.name=delayOrder_shop_order
mq.order.cancel.topic=cancelOrder
controller
@Autowired
private OrderServiceImpl orderService;
// http://localhost:8080/submitOrder?userId=1&goodsId=13&goodsNumber=1&couponId=1
//提交订单
@RequestMapping("/submitOrder")
public String submitOrder(@RequestParam("userId")long userId,@RequestParam("goodsId")long goodsId,@RequestParam("goodsNumber")int goodsNumber,@RequestParam("couponId")long couponId){
long orderid ;
try {
//check() 略过
//确认订单
ShopOrder shopOrder = new ShopOrder();
shopOrder.setUserId(userId);
shopOrder.setGoodsId(goodsId);
shopOrder.setGoodsNumber(goodsNumber);
shopOrder.setCouponId(couponId);
shopOrder.setOrderStatus(0);
shopOrder.setPayStatus(1);
shopOrder.setShippingStatus(0);
shopOrder.setAddTime(new Date());
orderid =orderService.submitOrder(shopOrder);//核心
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return FAILUER;
}
if(orderid>0){
return SUCCESS+":"+orderid;
}else{
logger.error("提交订单失败：[" + orderid + "]");
return FAILUER;
}
}
service
@Autowired
private RocketMQTemplate rocketMQTemplate;
private static final String SUCCESS = "success";
private static final String FAILUER = "failure";
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@Value("${mq.order.topic}")
private String topic;
@Value("${mq.order.cancel.topic}")
private String canceltopic;
public long submitOrder(ShopOrder shopOrder) {
long orderid=0;
try {
shopOrderMapper.insert(shopOrder);
if( shopOrder!=null && shopOrder.getOrderId()!=null) {
orderid = shopOrder.getOrderId();
}
if(orderid<=0){
return orderid;
}
//这里是同步、耦合的方式
//去调用商品系统（扣减库存）
// restUpdateGoods(shopOrder);
//去调用用户系统（处理优惠券）
//restUseCoupon(shopOrder);
//发送普通消息
MQShopOrder(shopOrder);
}catch (Exception e){
logger.error("提交订单失败：[" + orderid + "]");
e.printStackTrace();
}
return orderid;
}
//生成订单--把订单信息发送到MQ
public int MQShopOrder(ShopOrder shopOrder) throws Exception {
//TODO 使用Gson序列化
Gson gson = new Gson();
String txtMsg = gson.toJson(shopOrder);
Message message = new Message(topic,"",shopOrder.getOrderId().toString(),txtMsg.getBytes());
SendResult sendResult = rocketMQTemplate.getProducer().send(message);
if(sendResult.getSendStatus() == SendStatus.SEND_OK){
return 1;
}else{
logger.error("MQ发送消息失败：[" + shopOrder.getOrderId() + "]");
return -1;
}
}
//生成限时订单
public int MQDelayOrder(ShopOrder shopOrder) throws Exception {
//TODO 使用Gson序列化
Gson gson = new Gson();
String txtMsg = gson.toJson(shopOrder);
Message message = new Message("delayOrder","",shopOrder.getOrderId().toString(),txtMsg.getBytes());
// delayTimeLevel：(1~18个等级)"1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h"
message.setDelayTimeLevel(5);//1分钟不支付，就触发延时消息，就会把订单置为无效，还有回退。。。。
SendResult sendResult = rocketMQTemplate.getProducer().send(message);
if(sendResult.getSendStatus() == SendStatus.SEND_OK){
return 1;
}else{
logger.error("MQ发送演示消息失败：[" + shopOrder.getOrderId() + "]");
return -1;
}
}
消费者部分
@Component
@RocketMQMessageListener(topic = "${mq.order.topic}",consumerGroup = "${mq.order.consumer.group.name}",messageModel = MessageModel.CLUSTERING)
public class GoodsListener implements RocketMQListener<MessageExt> {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(GoodsListener.class);
@Autowired
private GoodsServiceImpl goodsService;
@Override
public void onMessage(MessageExt messageExt) {
try {
//1.解析消息内容
String body = new String(messageExt.getBody(),"UTF-8");
//TODO 使用GSON反序列化
Gson gson = new Gson();
ShopOrder order = (ShopOrder)gson.fromJson(body, ShopOrder.class);
long orderId =order.getOrderId();
long goodsId =order.getGoodsId();
Integer goodsNumber=order.getGoodsNumber();
goodsService.updateGoods(orderId,goodsId,goodsNumber);
} catch (UnsupportedEncodingException e) {
logger.error("订阅消息：${mq.order.topic} 失败：[" + messageExt.getBody().toString() + "]");
e.printStackTrace();
}
}
}
削峰填谷实战
改造前
@Autowired
private DBService dbService;
@RequestMapping("/buyTicket")
public String buyTicket()throws Exception{
//模拟出票……
System.out.println("开始购票业务－－－－－－");
return dbService.useDb("select ticket ");
}
/**
* 类说明：手写的方式：模拟数据库服务
*/
@Component
public class DBService {
@Autowired
private DBPool dbPool;
private static class SQLResult{
private final String sql;
private String result;
public SQLResult(String sql) {
this.sql = sql;
}
public String getSql() {
return sql;
}
public String getResult() {
return result;
}
public void setResult(String result) {
this.result = result;
}
}
// 模拟数据库服务,如果200ms内无法获取到，将会返回null
public String useDb(String sql)throws Exception {
// 从线程池中获取连接，如果1000ms内无法获取到，将会返回null
Connection connection = dbPool.fetchConn(1000);
if (connection != null) {
try {
connection.createStatement();
connection.commit();
} finally {
dbPool.releaseConn(connection);
}
} else {
throw new Exception("无法获取到数据库连接");
}
return sql+"被正确处理";
}
}
/**
* 类说明：数据库连接池手动实现，限定了连接池为20个大小，如果超过了则返回null
*/
@Component
public class DBPool {
//数据库池的容器
private static LinkedList<Connection> pool = new LinkedList<>();
//限定了连接池为20个大小
private final static int CONNECT_CONUT = 20;
static{
for(int i=0;i<CONNECT_CONUT;i++) {
pool.addLast(SqlConnectImpl.fetchConnection());
}
}
//在mills时间内还拿不到数据库连接，返回一个null,超时机制
public Connection fetchConn(long mills) throws InterruptedException {
synchronized (pool) {
if (mills<0) {//没有时间限制
while(pool.isEmpty()) {//如果连接池为空，则等待
pool.wait();
}
return pool.removeFirst();
}else {//有时间限制
long overtime = System.currentTimeMillis()+mills;
long remain = mills;
while(pool.isEmpty()&&remain>0) {//如果连接池为空，则等待
pool.wait(remain);
remain = overtime - System.currentTimeMillis();
}
Connection result = null;
if(!pool.isEmpty()) {//如果连接池不为空，则取出连接
result = pool.removeFirst();
}
return result;
}
}
}
//放回数据库连接,通知其他等待线程
public void releaseConn(Connection conn) {
if(conn!=null) {
synchronized (pool) {
pool.addLast(conn);
pool.notifyAll();
}
}
}
}
RocketMQ改造后
@Autowired
private GoodsServiceImpl goodsService;
//改造后的：通过MQ进行异步、缓冲处理，达到削峰填谷的效果
@RequestMapping("/rocketmq/buyTicket")
public String buyTicketToRocket()throws Exception{
if(goodsService.MQShopOrder("123")==1){
return "success";
}else {
throw new Exception("购票失败");
}
}
//生成订单--把订单信息发送到MQ
public int MQShopOrder(String ticket) throws Exception {
Message message = new Message("ticket","",ticket,ticket.getBytes());
SendResult sendResult = rocketMQTemplate.getProducer().send(message);
if(sendResult.getSendStatus() == SendStatus.SEND_OK){
return 1;
}else{
return -1;
}
}
消费者
@Component
@RocketMQMessageListener(topic = "ticket",consumerGroup = "ticket-goods",messageModel = MessageModel.CLUSTERING)
public class TicketListener implements RocketMQListener<MessageExt> {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TicketListener.class);
@Autowired
private DBService dbService;
@Override
public void onMessage(MessageExt messageExt) {
try {
//1.解析消息内容
String body = new String(messageExt.getBody(),"UTF-8");
//模拟出票……
dbService.useDb("select ticket ");
System.out.println("短信或其他的形式通知用户!");
} catch (Exception e) {
logger.error("订阅消息：${mq.order.topic} 失败：[" + messageExt.getBody().toString() + "]");
e.printStackTrace();
}
}
}
2、利用RocketMQ的延时消息实现限时订单功能
既可以使用RocketMQ的延时消息也可以使用RabbitMQ利用死信队列来实现（消息写到队列A–》A中必须5分钟之内消费，死信消息->绑定一个死信消息交换器->队列B)
kafka无法实现延时订单的功能
//发送延时消息
MQDelayOrder(shopOrder);
//生成限时订单
public int MQDelayOrder(ShopOrder shopOrder) throws Exception {
//TODO 使用Gson序列化
Gson gson = new Gson();
String txtMsg = gson.toJson(shopOrder);
Message message = new Message("delayOrder","",shopOrder.getOrderId().toString(),txtMsg.getBytes());
// delayTimeLevel：(1~18个等级)"1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h"
message.setDelayTimeLevel(5);//1分钟不支付，就触发延时消息，就会把订单置为无效，还有回退。。。。
SendResult sendResult = rocketMQTemplate.getProducer().send(message);
if(sendResult.getSendStatus() == SendStatus.SEND_OK){
return 1;
}else{
logger.error("MQ发送演示消息失败：[" + shopOrder.getOrderId() + "]");
return -1;
}
}
listener
mq.delay.topic=delayOrder
mq.delay.consumer.group.name=delayOrder_shop_order
@Component
@RocketMQMessageListener(topic = "${mq.delay.topic}",consumerGroup = "${mq.delay.consumer.group.name}",messageModel = MessageModel.CLUSTERING)
public class DelayOrderListener implements RocketMQListener<MessageExt> {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DelayOrderListener.class);
@Autowired
private OrderServiceImpl orderService;
@Override
public void onMessage(MessageExt messageExt) {
try {
//1.解析消息内容
String body = new String(messageExt.getBody(),"UTF-8");
//TODO 使用GSON反序列化
Gson gson = new Gson();
ShopOrder order = (ShopOrder)gson.fromJson(body, ShopOrder.class);
orderService.dealDealyOrder(order);
} catch (Exception e) {
logger.error("订阅消息：${mq.order.topic} 失败：[" + messageExt.getBody().toString() + "]");
e.printStackTrace();
}
}
}
//超时订单处理
public int dealDealyOrder(ShopOrder shopOrder) throws Exception {
//查看订单状态是否是已支付的
//再从数据库中查一下订单的实时状态 调用第三方的接口 -》 订单是否真的支付
ShopOrder shopOrderReal= shopOrderMapper.selectByPrimaryKey(shopOrder.getOrderId());
if(shopOrderReal ==null) return -1;
if(shopOrderReal.getPayStatus()==2 ||shopOrderReal.getOrderStatus()==2
||shopOrderReal.getOrderStatus()==3
||shopOrderReal.getOrderStatus()==4){
//logger.info("该订单已经付款：[" + shopOrderReal.getOrderId() + "]");
return 1;
}
shopOrderReal.setOrderStatus(3);//订单状态（订单超时没有支付，支付失败） --3无效
if(shopOrderMapper.updateByPrimaryKeySelective(shopOrderReal)>0){
//logger.info("该订单已经超时，改为无效：[" + shopOrderReal.getOrderId() + "]");
return 1;
}else{
logger.error("修改订单超时失败：[" + shopOrderReal.getOrderId() + "]");
return -1;
}
}
扩展接口（暂时与该业务无关）
//支付确认订单
public int ConfirmOrder(long orderid) throws Exception {
ShopOrder shopOrder=shopOrderMapper.selectByPrimaryKey(orderid);
shopOrder.setOrderStatus(1);
shopOrder.setPayStatus(2);
if( shopOrderMapper.updateByPrimaryKey(shopOrder)>0){
return 1;
}else{
logger.error("确认订单失败：[" + orderid + "]");
return -1;
}
}
3、使用RocketMQ消息重复消费的幂等性处理方案
如何解决消息的重复问题–消费幂等性处理
两种方案:1、MVCC（版本号）、2、去重表的方案
MVCC方式
坏处：对业务侵入较大，一般不推荐
去重表方案代码
生成订单发送消息
public long submitOrder(ShopOrder shopOrder) {
long orderid=0;
try {
shopOrderMapper.insert(shopOrder);
if( shopOrder!=null && shopOrder.getOrderId()!=null) {
orderid = shopOrder.getOrderId();
}
if(orderid<=0){
return orderid;
}
//发送普通消息
MQShopOrder(shopOrder);
//发送普通消息 2次 造成消息的重复
MQShopOrder(shopOrder);
//发送延时消息
MQDelayOrder(shopOrder);
}catch (Exception e){
logger.error("提交订单失败：[" + orderid + "]");
e.printStackTrace();
}
return orderid;
}
//生成订单--把订单信息发送到MQ
public int MQShopOrder(ShopOrder shopOrder) throws Exception {
//TODO 使用Gson序列化
Gson gson = new Gson();
String txtMsg = gson.toJson(shopOrder);
Message message = new Message(topic,"",shopOrder.getOrderId().toString(),txtMsg.getBytes());
SendResult sendResult = rocketMQTemplate.getProducer().send(message);
if(sendResult.getSendStatus() == SendStatus.SEND_OK){
return 1;
}else{
logger.error("MQ发送消息失败：[" + shopOrder.getOrderId() + "]");
return -1;
}
}
监听器类
@Component
@RocketMQMessageListener(topic = "${mq.order.topic}",consumerGroup = "${mq.order.consumer.group.name}",messageModel = MessageModel.CLUSTERING)
public class GoodsListener implements RocketMQListener<MessageExt> {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(GoodsListener.class);
@Autowired
private GoodsServiceImpl goodsService;
@Override
public void onMessage(MessageExt messageExt) {
try {
//1.解析消息内容
String body = new String(messageExt.getBody(),"UTF-8");
//TODO 使用GSON反序列化
Gson gson = new Gson();
ShopOrder order = (ShopOrder)gson.fromJson(body, ShopOrder.class);
long orderId =order.getOrderId();
long goodsId =order.getGoodsId();
Integer goodsNumber=order.getGoodsNumber();
goodsService.updateGoods(orderId,goodsId,goodsNumber);
} catch (UnsupportedEncodingException e) {
logger.error("订阅消息：${mq.order.topic} 失败：[" + messageExt.getBody().toString() + "]");
e.printStackTrace();
}
}
}
具体去重代码
@Autowired //去重表
private shopGoodsUniqueMapper shopGoodsUniqueMapper;
//2、幂等性问题
public synchronized int updateGoods(long orderId, long goodsId, int goodsNumber){
try{
//去重表
shopGoodsUnique shopGoodsUnique = new shopGoodsUnique();
shopGoodsUnique.setOrderId(orderId);
shopGoodsUniqueMapper.insert(shopGoodsUnique);//如果这个地方消息重复了\异常
}catch (Exception e){//如果异常了呢\
logger.error("重复的修改库存信息：[" + orderId + "]");
//完美的 又写一个topic 的数据（重复的），这个数据 可以用来分析
return 1;
}
//业务操作
//对共享一个东东 进行多线程操作呢？
ShopGoods shopGoods =shopGoodsMapper.selectByPrimaryKey(goodsId);
Integer goodnumber = shopGoods.getGoodsNumber()-goodsNumber;
shopGoods.setGoodsNumber(goodnumber);
if(shopGoodsMapper.updateByPrimaryKey(shopGoods)>=0){
//logger.info("修改库存成功：[" + orderId + "]");
return 1;
}else{
logger.error("修改库存失败：[" + orderId + "]");
return -1;
}
}
分布式事务RocketMQ处理方案
整体方案
流程
具体代码
@Autowired
TransactionProducer producer;
@RequestMapping("/trans-order")
public String TransOrder(@RequestParam("userId")long userId, @RequestParam("goodsId")long goodsId, @RequestParam("goodsNumber")int goodsNumber, @RequestParam("couponId")long couponId) {
long orderid;
try {
ShopOrder shopOrder = new ShopOrder();
shopOrder.setUserId(userId);
shopOrder.setGoodsId(goodsId);
shopOrder.setGoodsNumber(goodsNumber);
shopOrder.setCouponId(couponId);
shopOrder.setOrderStatus(0);
shopOrder.setPayStatus(1);
shopOrder.setShippingStatus(0);
shopOrder.setAddTime(new Date());
//TODO 使用Gson序列化
Gson gson = new Gson();
String txtMsg = gson.toJson(shopOrder);
//发送半事务消息
SendResult sendResult =producer.send(txtMsg,"trans-order");
if(sendResult.getSendStatus() == SendStatus.SEND_OK){
return SUCCESS;
}else{
logger.error("MQ发送消息失败：[" + shopOrder.getOrderId() + "]");
return FAILUER;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return FAILUER;
}
}
@Component
public class TransactionProducer {
private String producerGroup = "order_trans_group";
// 事务消息
private TransactionMQProducer producer;
//用于执行本地事务和事务状态回查的监听器
@Autowired
OrderTransactionListener orderTransactionListener;
//执行（定时回查）任务的线程池
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 60,
TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(50));
@PostConstruct
public void init(){
producer = new TransactionMQProducer(producerGroup);
producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
producer.setSendMsgTimeout(Integer.MAX_VALUE);
producer.setExecutorService(executor);
producer.setTransactionListener(orderTransactionListener);
this.start();
}
private void start(){
try {
this.producer.start();
} catch (MQClientException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//事务消息发送
public TransactionSendResult send(String data, String topic) throws MQClientException {
Message message = new Message(topic,data.getBytes());
return this.producer.sendMessageInTransaction(message, null);
}
}
OrderTransactionListener类
@Component
public class OrderTransactionListener implements TransactionListener {
@Autowired
OrderServiceImpl orderService;
@Autowired
TransactionLogDao transactionLogDao;
/**
* 发送half msg 返回send ok后调用的方法
* @param message
* @param o
* @return
*/
@Override
public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message message, Object o) {
System.out.println("开始执行本地事务....");
LocalTransactionState state;
try{
//1.解析消息内容
String body = new String(message.getBody(),"UTF-8");
//TODO 使用GSON反序列化
Gson gson = new Gson();
ShopOrder order = (ShopOrder)gson.fromJson(body, ShopOrder.class);
//2、插入order表（订单表、事务表）
orderService.createOrder(order,message.getTransactionId());
// 同步的处理---返回commit后，消息能被消费者消费
state = LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
// 异步的处理---
// state=LocalTransactionState.UNKNOW;
System.out.println("本地事务已提交："+message.getTransactionId());
}catch (Exception e){
System.out.println("执行本地事务失败："+e);
state = LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
}
return state;
}
/**
* 定时回查的方法
* @param messageExt
* @return
*/
@Override
public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt messageExt) {
// 回查多次失败 人工补偿。提醒人。发邮件的。
System.out.println("开始回查本地事务状态："+messageExt.getTransactionId());
LocalTransactionState state;
String transactionId = messageExt.getTransactionId();
//这里如果发现事务表已经插入成功了，那么事务回查 commit
if (transactionLogDao.selectCount(transactionId)>0){
state = LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
}else {
//这里一般不会直接返回失败
state = LocalTransactionState.UNKNOW;
}
System.out.println("结束本地事务状态查询："+state);
return state;
}
}
orderService类
//执行本地事务时调用，将订单数据和事务日志写入本地数据库
@Transactional
public long createOrder(ShopOrder shopOrder,String transactionId) {
long orderid=0;
try {
//1.创建订单
shopOrderMapper.insert(shopOrder);
//2.写入事务日志
TransactionLog log = new TransactionLog();
log.setId(transactionId);
log.setBusiness("order");
log.setForeignKey(String.valueOf(shopOrder.getOrderId()));
transactionLogMapper.insert(log);
}catch (Exception e){
logger.error("提交订单失败：[" + orderid + "]");
e.printStackTrace();
}
return orderid;
}
消费者部分代码
@Component
public class OrderListener implements MessageListenerConcurrently {
@Autowired
private GoodsServiceImpl goodsService;
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> list, ConsumeConcurrentlyContext context) {
try{
//1.解析消息内容
for (MessageExt message:list) {
String body = new String(message.getBody(),"UTF-8");
//TODO 使用GSON反序列化
Gson gson = new Gson();
if(1==1){
throw new Exception();
}
ShopOrder order = (ShopOrder)gson.fromJson(body, ShopOrder.class);
long goodsId =order.getGoodsId();
Integer goodsNumber=order.getGoodsNumber();
goodsService.updateGoods(goodsId,goodsNumber);
System.out.println("处理消费者数据：成功:"+message.getTransactionId());
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}catch (Exception e){
System.out.println("处理消费者数据发生异常"+e);
return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
}
}
}
@Component
public class Consumer {
String consumerGroup = "consumer-group";
DefaultMQPushConsumer consumer;
@Autowired
OrderListener orderListener;
@PostConstruct
public void init() throws MQClientException {
consumer = new DefaultMQPushConsumer(consumerGroup);
consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
consumer.subscribe("trans-order","*");
consumer.registerMessageListener(orderListener);
// 2次重试就进死信队列
consumer.setMaxReconsumeTimes(2);
consumer.start();
}
}
死信队列部分
@Component
public class OrderListenerDld implements MessageListenerConcurrently {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> list, ConsumeConcurrentlyContext context) {
System.out.println("死信队列：消费者线程监听到消息。");
try{
for (MessageExt message:list) {
System.out.println("死信队列的消息发邮件，要采取补偿策略");
//手动补偿，邮件或钉钉告警
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}catch (Exception e){
System.out.println("死信队列：处理消费者数据发生异常"+e);
return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
}
}
}
@Component
public class ConsumerDld {
String consumerGroup = "consumer-group1";
DefaultMQPushConsumer consumer;
@Autowired
OrderListenerDld orderListener;
@PostConstruct
public void init() throws MQClientException {
consumer = new DefaultMQPushConsumer(consumerGroup);
consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
consumer.subscribe("%DLQ%consumer-group","*");
consumer.registerMessageListener(orderListener);
consumer.setMaxReconsumeTimes(2);
consumer.start();
}
}
分布式文件
为什么需要分布式文件系统
存储 图片、视频、CSS样式、静态文件之类不经常发生变化的
比较老的:FastDFS ? . MinlO (go)
1、管理后端–推荐MinlO(可视化的管理后端)
2、功能上–推荐MinlO (MinlO更加的强大)
3、便捷—推荐MinlO(安装、部署一键式处理docker)
4、文档和社区支持—推荐MinlO
FastDFS
FastDFS是一个轻量级的开源分布式文件系统。2008年4月份开始启动。类似google FS的一个轻量级分布式文件系统，纯C实现，支持Linux、FreeBSD、AIX等UNIX系统。
FastDFS只能通过Client API访问，不支持POSIX访问方式。
?FastDFS特别适合大中型网站使用，用来存储资源文件（如：图片、文档、音频、视频等等），但是 FastDFS没有官网。
MinIO
MinIO是全球领先的对象存储先锋，目前在全世界有数百万的用户。
- 高性能 ，在标准硬件上，读/写速度上高达183GB/秒和171GB/秒，拥有更高的吞吐量和更低的延迟
- 可扩展性 ，为对象存储带来了简单的缩放模型，通过添加更多集群可以扩展空间
- 简单 ，极简主义是MinIO的指导性设计原则，即可在几分钟内安装和配置
- 与Amazon S3兼容 ，亚马逊云的
S3 API（接口协议）是在全球范围内达到共识的对象存储的协议，是全世界内大家都认可的标准 - 数据安全 ，使用纠删码来保护数据免受硬件故障和无声数据损坏
纠删码
??纠删码是一种恢复丢失和损坏数据的数学算法， Minio默认采用 Reed-Solomon code将数据拆分成N/2个数据块和N/2个奇偶校验块。这就意味着如果是16块盘，一个对象会被分成8个数据块、8个奇偶校验块，你可以丢失任意8块盘（不管其是存放的数据块还是校验块），你仍可以从剩下的盘中的数据进行恢复。
Minio和FastDFS的对比
- 安装难度
- 文档
- 性能
- 容器化支持
- SDK支持
Minio安装
- 1.安装DockerCompose
?安装DockerCompose的前提是先安装一个Docker环境，如果还没安装的参考波哥的博客地址：https://blog.csdn.net/qq_38526573/category_9619681.html
??Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Compose，您可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务。然后，使用一个命令，就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务。
一键启动所有的服务
curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/1.25.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose
修改文件夹权限
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
建立软连接
ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose
检查是否安装成功
docker-compose --version
安装Minio集群
官方推荐 docker-compose.yaml：
稍加修改，内容如下：
version: '3.7'
# 所有容器通用的设置和配置
x-minio-common: &minio-common
image: minio/minio
command: server --console-address ":9001" http://minio{1...4}/data
expose:
- "9000"
# environment:
# MINIO_ROOT_USER: minioadmin
# MINIO_ROOT_PASSWORD: minioadmin
healthcheck:
test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:9000/minio/health/live"]
interval: 30s
timeout: 20s
retries: 3
# 启动4个docker容器运行minio服务器实例
# 使用nginx反向代理9000端口，负载均衡, 你可以通过9001、9002、9003、9004端口访问它们的web console
services:
minio1:
<<: *minio-common
hostname: minio1
ports:
- "9001:9001"
volumes:
- ./data/data1:/data
minio2:
<<: *minio-common
hostname: minio2
ports:
- "9002:9001"
volumes:
- ./data/data2:/data
minio3:
<<: *minio-common
hostname: minio3
ports:
- "9003:9001"
volumes:
- ./data/data3:/data
minio4:
<<: *minio-common
hostname: minio4
ports:
- "9004:9001"
volumes:
- ./data/data4:/data
nginx:
image: nginx:1.19.2-alpine
hostname: nginx
volumes:
- ./config/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
ports:
- "9000:9000"
depends_on:
- minio1
- minio2
- minio3
- minio4
接着新建文件夹 config，新建配置 nginx.conf
user nginx;
worker_processes auto;
error_log /var/log/nginx/error.log warn;
pid /var/run/nginx.pid;
events {
worker_connections 4096;
}
http {
include /etc/nginx/mime.types;
default_type application/octet-stream;
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
'$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
'"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
access_log /var/log/nginx/access.log main;
sendfile on;
keepalive_timeout 65;
# include /etc/nginx/conf.d/*.conf;
upstream minio {
server minio1:9000;
server minio2:9000;
server minio3:9000;
server minio4:9000;
}
server {
listen 9000;
listen [::]:9000;
server_name localhost;
# To allow special characters in headers
ignore_invalid_headers off;
# Allow any size file to be uploaded.
# Set to a value such as 1000m; to restrict file size to a specific value
client_max_body_size 0;
# To disable buffering
proxy_buffering off;
location / {
proxy_set_header Host $http_host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
proxy_connect_timeout 300;
# Default is HTTP/1, keepalive is only enabled in HTTP/1.1
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Connection "";
chunked_transfer_encoding off;
proxy_pass http://minio;
}
}
}
然后执行对应的命令
docker-compose up -d
访问控制台：http://192.168.56.100:9000
账号密码为：minioadmin
分布式搜索
1、通过数据库来检索(MySQL…）—数据库条件(B+树–排序，范围查询比较友好)
2、通过中间件搜索(ES) --全文检索
ES做分布式搜索
全文检索:没有搜索边界，讲究相关性，和搜索词相关的任何的结构，约定: 谐音、英文、拼音、网络热梗、同义词
电商经典场景----秒杀
整体流程
秒杀活动技术关注点
1、独立的服务部署(不影响其他的服务)
2、防止恶意攻击。(防止工作人员自己去秒杀、防止链接暴露)
3、库存的处理(1、预热。2、快速扣减)︰(不用去数据库校验库存:库存数据—>Redis、信号量控制秒杀的数量)
4、动静分离:只有动态请求才会进入后端服务。通过CDN服务，分担集群的压力。
5、恶意的请求的拦截:识别非法的请求，拦截。
6、流量错峰:采用各种手段、校验码、购物车，其他的等等，讲访问的流量，分摊到更长的时间线。
7、限流、熔断、降级的处理。
8、削峰填谷:秒杀的请求->消息中间件中，秒杀的订单服务从中间件获取，订单创建、库存其他的扣减。
9、限时订单的功能:(一个订单过了一段时间不支付，需要把这个库存还有其他的都要及时释放)
秒杀与Redis的综合运用
1)秒杀商品的定时上架。
后端管理界面:维护活动。商品1，商品2.。起止时间。库存（10)定时任务触发
2)秒杀的业务:请求-》访问Redis，在Redis中完成校验，完成信号量扣减。数据进入RocketMQ快速生成订单。
文章来源:https://blog.csdn.net/Forbidden_City/article/details/134997680
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