day01-6/11

初始项目结构（单体）

本项目中@Autowired被lombok的构造注解和final关键字代替。 优雅

配置文件yml中disovery注册中心和config配置中心，ip一致时可以省略成以上写法

配置自动导包

配置文件包名没改，导致注册假象，swagger无法显示菜单栏

拆分模块代码的过程中，出现启动类错误的异常

运行的是com.hmall.UserApplication

而我的启动类是com.hmall.user.UserApplication，问题出在启动的不是一个地方，所以找不到。

在这里，修改成功

另外最后一个pay模块完成时候出现了一个bug，前端500后端报错只能用余额类型下单和未登录一起出现。

原因是拦截器拦截了扣除余额的方法，把该方法请求路径放开即可，如下配置：解决

总结6/12学习：

一、铺垫

1.微服务：

按功能拆分成多个小模块，可以相互远程调用（SpringCloud）

应对高并发、商城类大型项目

2.SpringCloud:

一些组件的集合

每个组件可以解决微服务架构中不同的问题。

3.SpringCloud和SpringBoot有什么关系?

用SpringCloud，必须用Springboot

他们俩的版本有关系,如SpringCloud的2021.0.X aka Jubilee 要使用 2.6或2.7的SpringBoot

二、拆分实践

单体项目拆分实践

1.首先确定Spring Cloud、Spring Boot版本，在父工程pom.xml中设定版本号。

2.每个微服务创建单独的数据库

3.每个微服务创建Spring Boot工程，继承父工程，并在application.yaml配置端口、服务名、

数据库连接池、日志、swagger、拦截器的拦截(！！！注意)等配置信息。

4.每个微服务工程的目标结构包括：

controller:     web接口

service:         服务接口

domain:        模型类

mapper:        数据库mapper  

思考：

什么时候需要拆分？

小公司先单体架构快速开发-业务跑通规模扩大-再拆分微服务

如何拆分？

高内聚、低耦合

纵向是按照业务功能分模块、横向是拆分通用业务，提高复用性

服务拆分后，一定会出现跨微服务业务，微服务之间如何进行远程调用（RPC）呢？

微服务被调用较多，为了应对更高的并发，进行多实例部署，服务者这么多实例，调用者如何知道每一个实例的地址？

使用阿里的组件Nacos（注册中心实现服务的治理）：完成服务注册

                          引入依赖

                           配置Nacos地址                              

                           重启

                           负载均衡切换实例

                          OpenFeign（让远程调用像本地方法调用一样简单）

                           四要素，抽取Client接口

                          OpenFeign用SpringMVC的相关注解来声明4个参数，帮我们生成远程调用的代码，而无需我们手动再编写

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小结

网关使用：

1.网关微服务

2.引入SpringCloudGate、NacosDiscovery依赖

       网关依赖

       Nodes 注册中心

       负载均衡

3.新建启动类和ymal路由配置（配置是重点）

网络登录校验：

1.过滤器

13号其实学了就是一张图

浏览器发的请求都会 发送到微服务

但是会先进入网关，干脆在网关（浏览器校验带回来的token是否有效）

token有效的话，在解析token里的用户信息，获取用户ID

获取到用户ID，放到请求头，再转到微服务，最终用户ID在微服务中用

微服务中统一获取用户ID（可以在每个Controller的每个方法中获取用户ID，不过有些麻烦，直接在每个微服务里搞个拦截器（这个拦截器可以接收网关传过来的用户信息，直接放到ThroadLocal中，其他微服务直接获取））

另外有个业务问题，Fogin直接传输的话，使用Fogin的两个方案解决即可

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1、Nacos配置中心：将项目配置抽取放到Nacos配置中心中

作用：用的时候直接加载Nacos中的配置，不需要一个一个改了

2、抽取配置步骤

1.两个依赖

2.application.yaml:           application.yaml中的配置全放到Nacos的配置中心                  修改

3.application-dev.yaml:    抽取公共的放到application-dev.yaml中                                   修改

4.配置中心设置 服务名-service-dev.yaml，加载微服务配置和公共配置

3、配置文件的加载顺序

先加载Bootstrap配置

再加载application.yaml配置

最后nacos的：共享配置文件、扩展配置文件

加载完之后会有一个合并

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MQ：高性能的异步通信组件                          常用RabbitMQ（rabbit）、和RocketMQ（阿里）、Kafka（Apache）

作用：使用异步可以借用MQ而不再需要线程池，能解决（扩展性差、性能下降、级联失败）三个常遇见的问题

举例：向MQ中发送一条消息比向用户表中插入一条数据 速度更快

使用场景如下

1、MQ的相关架构和概念

publisher（发送者）和 consumer（消费者）自己写代码

queue（队列）：存储消息

exchange（交换机）：转路由消息

vitualHost（虚拟主机）： 数据消息隔离

总结下来就是，在MQ中的规律：1.交换机和路由之间得有个绑定关系  2.交换机不存消息

2、MQ的五个消息模型（用JAVA代码应用MQ）

代码略，具体看MQ入门中代码

                                               总结：（学了上面！！！）

点一：为什么用MQ总结一句话来说就是：异步解耦，流量削峰

异步解耦： 异步就是发完请求之后直接就回去了不需要等待，解耦就是使用MQ之后不同微服务之间即使出错了也不会有互相影响

流量削峰： 并发特别大的时候，可以解决高峰问题

点二：MQ五个消息模型

P（发送者）    向          Queue（MQ的队列）中发送消息       C（消费者）从MQ的队列中接收消息。

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目前黑马商城有两个问题

第一个问题：索引失效                                                      SELECT *FROM item WHERE NAME LIKE'%华为%     LIKE条件查询时以%开头索引失效

第二个问题：内容多了导致搜不到结果没有分词

解决方案就是使用Elasticsearch（一个搜索框架），还有分词器IK

Elasticsearch的关键就是倒排索引，而倒排索引依赖于对文档内容的分词，而分词则需要高效、精准的分词算法，IK分词器就是这样一个中文分词算法。

学前复习：

ELK技术栈，elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，是一整套技术栈，被叫做ELK。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域。
单用elasticsearch就是做搜索使用

！！！记得修改IK分词器的lg配置格式

倒排索引的俩概念：

   文档：每条数据

   词条：对文档内容做分词，分词后的结果

    索引（索引库）：同类型的文档的集合

    映射（mapping）：索引l中文档的字段约束信息，类似表的结构约束

什么是倒排索引（创建和搜索）：

1.对文档原始内容分词，对词条创建索引，并记录词条所在文档的id。

2.查询词条时先根据词条查询到文档原始id，而后根据文档id查询文档。

RESTAPI操作索引库

创建索引库不用Java代码，Java代码主要用来操作文档的

总结：

分词器的作用是什么？

• 创建倒排索引时，对文档分词
• 用户搜索时，对输入的内容分词

IK分词器有几种模式？

• ik_smart：智能切分，粗粒度
• ik_max_word：最细切分，细粒度
  

   IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？

• 利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典
• 在词典中添加拓展词条或者停用词条

总结：

索引库操作有哪些？

• 创建索引库：PUT /索引库名
• 查询索引库：GET /索引库名
• 删除索引库：DELETE /索引库名
• 修改索引库，添加字段：PUT /索引库名/_mapping

可以看到，对索引库的操作基本遵循的Restful的风格，因此API接口非常统一，方便记忆。

文档操作有哪些？

• 创建文档：POST /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
• 查询文档：GET /{索引库名}/_doc/文档id
• 删除文档：DELETE /{索引库名}/_doc/文档id
• 修改文档： 全量修改：PUT /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }局部修改：POST /{索引库名}/_update/文档id { "doc": {字段}}