阿里 P8 重磅总结:看完别说不会了哦,SpringBoot「完结篇」
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本文主要介绍 SprinBoot 如有需要,可以参考如有帮助,不忘 点赞 ❥
一、 缓存
1)JSR107
Java Caching 定义了 5 个核心接口,分别是:
CachingProvider
定义了创建、配置、获取、管理和控制多个 CacheManager。一个应用可以在运行期访问多个 CachingProvider。
CacheManager
定义了创建、配置、获取、管理和控制多个唯一命名的 Cache,这些 Cache 存在于 CacheManager 的上下文中。一个 CacheManager 仅被一个 CachingProvider 所拥有。
Cache
是一个类似 Map 的数据结构并临时存储以 Key 为索引的值。一个 Cache 仅被一个 CacheManager 所拥有。
Entry
是一个存储在 Cache 中的 key-value 对。
Expiry
每一个存储在 Cache 中的条目有一个定义的有效期。一旦超过这个时间,条目为过期的状态。一旦过期,条目将不可访问、更新和删除。缓存有效期可以通过 ExpiryPolicy 设置。
2)Spring 缓存抽象
Spring 从 3.1 开始定义了 org.springframework.cache.Cache 和 org.springframework.cache.CacheManager 接口来统一不同的缓存技术,并支持使用 JCache(JSR-107)注解简化我们开发。
Cache 接口为缓存的组件规范定义,包含缓存的各种操作集合
Cache 接口下 Spring 提供了各种 xxxCache 的实现;如 RedisCache,EhCacheCache ,ConcurrentMapCache 等
每次调用需要缓存功能的方法时,Spring 会检查指定参数的指定的目标方法是否已经被调用过,如果有就直接从缓存中获取方法调用后的结果,如果没有就调用方法并缓存结果后返回给用户。下次调用直接从缓存中获取。
使用 Spring 缓存抽象时我们需要关注以下两点:
确定方法需要被缓存以及他们的缓存策略
从缓存中读取之前缓存存储的数据
3)几个重要缓存注解
4)缓存使用
引入 spring-boot-starter-cache 模块
利用 @EnableCaching 开启缓存
注解使用
@Cacheable
@CacheEvict
@CachePut
将数据保存在 ConcurrentMap<Object, Object>中开发中使用缓存中间件:redis、memcached、ehcache
5)几大属性
cacheNames/value: 指定缓存组件的名字,将方法的返回结果放在哪个缓存中,是数组的方式,可以指定多个缓存
key: 缓存数据使用的 key,可以用它来指定。默认是使用方法参数的值
keyGenerator: key 的生成器,可以自己指定 key 的生成器的组件 id
cacheManager:指定缓存管理器,或者 cacheResolver 指定获取解析器
condition:指定符合条件的情况下才缓存
unless:否定缓存,当 unless 指定的条件为 true,方法的返回值就不会被缓存
sync:是否使用异步模式
示例 1)
2)
3)
4)
6)整合 redis
引入 spring-boot-starter-data-redis
2.application.yml 配置 redis 连接地址
3.使用 ReditTemplate 操作 redis
4.配置缓存
5.自定义 redisTemplate
6.将自定义的 redisTemplate 注册进 RedisCacheManager
二、消息
*大多应用中,可通过消息服务中间件来提升系统异步通信、扩展解耦能力 *
消息服务中两个重要概念:
消息代理(message broker)
目的地(destination)
当消息发送者发送消息以后,将由消息代理接管,消息代理保证消息传递到指定目的地。
消息队列主要有两种形式的目的地
队列(queue):点对点消息通信(point-to-point)
主题(topic):发布(publish)/订阅(subscribe)消息通信
点对点式
消息发送者发送消息,消息代理将其放入一个队列中,消息接收者从队列中获取消息内容,消息读取后被移出队列
消息只有唯一的发送者和接受者,但并不是说只能有一个接收者
发布订阅式
发送者(发布者)发送消息到主题,多个接收者(订阅者)监听(订阅)这个主题,那么就会在消息到达时同时收到消息
JMS(Java Message Service)JAVA 消息服务
基于 JVM 消息代理的规范。ActiveMQ、HornetMQ 是 JMS 实现
AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)
高级消息队列协议,也是一个消息代理的规范,兼容 JMS
RabbitMQ 是 AMQP 的实现
Spring 支持
spring-jms 提供了对 JMS 的支持
spring-rabbit 提供了对 AMQP 的支持
需要 ConnectionFactory 的实现来连接消息代理
提供 JmsTemplate、RabbitTemplate 来发送消息
@JmsListener(JMS)、@RabbitListener(AMQP)注解在方法上监听消息代理发布的消息
@EnableJms、@EnableRabbit 开启支持
Spring Boot 自动配置
JmsAutoConfiguration
RabbitAutoConfiguration
RabbitMQ
简介:RabbitMQ 是一个由 erlang 开发的 AMQP(Advanved Message Queue Protocol)的开源实现。核心概念:
Message:
消息,消息是不具名的,它由消息头和消息体组成。消息体是不透明的,而消息头则由一系列的可选属性组成,这些属性包括 routing-key(路由键)、priority(相对于其他消息的优先权)、delivery-mode(指出该消息可能需要持久性存储)等。
Publisher:
消息的生产者,也是一个向交换器发布消息的客户端应用程序。
Consumer:
消息的消费者,表示一个从消息队列中取得消息的客户端应用程序。
Exchange:
交换器,用来接收生产者发送的消息并将这些消息路由给服务器中的队列。不同类型的 Exchange 转发消息的策略有所区别
direct(默认)
fanout
topic
headers
Queue:
消息队列,用来保存消息直到发送给消费者。它是消息的容器,也是消息的终点。一个消息可投入一个或多个队列。消息一直在队列里面,等待消费者连接到这个队列将其取走。
Binding:
绑定,用于消息队列和交换器之间的关联。一个绑定就是基于路由键将交换器和消息队列连接起来的路由规则,所以可以将交换器理解成一个由绑定构成的路由表。Exchange 和 Queue 的绑定可以是多对多的关系。
Connection:
网络连接,比如一个 TCP 连接。
Channel:
信道,多路复用连接中的一条独立的双向数据流通道。信道是建立在真实的 TCP 连接内的虚拟连接,AMQP 命令都是通过信道发出去的,不管是发布消息、订阅队列还是接收消息,这些动作都是通过信道完成。因为对于操作系统来说建立和销毁 TCP 都是非常昂贵的开销,所以引入了信道的概念,以复用一条 TCP 连接。
Virtual Host:
虚拟主机,表示一批交换器、消息队列和相关对象。虚拟主机是共享相同的身份认证和加密环境的独立服务器域。每个 vhost 本质上就是一个 mini 版的 RabbitMQ 服务器,拥有自己的队列、交换器、绑定和权限机制。vhost 是 AMQP 概念的基础,必须在连接时指定,RabbitMQ 默认的 vhost 是 / 。
Broker:
表示消息队列服务器实体
运行机制:
AMQP 中的消息路由
AMQP 中消息的路由过程和 Java 开发者熟悉的 JMS 存在一些差别,AMQP 中增加了 Exchange 和 Binding 的角色。生产者把消息发布到 Exchange 上,消息最终到达队列并被消费者接收,而 Binding 决定交换器的消息应该发送到哪个队列。
Exchange 类型
Exchange 分发消息时根据类型的不同分发策略有区别,目前共四种类型:direct、fanout、topic、headers 。headers 匹配 AMQP 消息的* header 而不是路由键*, *headers 交换器和 direct 交换器完全一致*,但性能差很多,目前几乎用不到了,所以直接看另外三种类型:
direct
消息中的路由键(routing key)如果和 Binding 中的 binding key 一致, 交换器就将消息发到对应的队列中。路由键与队列名完全匹配,如果一个队列绑定到交换机要求路由键为“dog”,则只转发 routing key 标记为“dog”的消息,不会转发“dog.puppy”,也不会转发“dog.guard”等等。它是完全匹配、单播的模式。
2.fanout
每个发到 fanout 类型交换器的消息都会分到所有绑定的队列上去。fanout 交换器不处理路由键,只是简单的将队列绑定到交换器上,每个发送到交换器的消息都会被转发到与该交换器绑定的所有队列上。很像子网广播,每台子网内的主机都获得了一份复制的消息。fanout 类型转发消息是最快的。
3.topic
topic 交换器通过模式匹配分配消息的路由键属性,将路由键和某个模式进行匹配,此时队列需要绑定到一个模式上。它将路由键和绑定键的字符串切分成单词,这些单词之间用点隔开。它同样也会识别两个通配符:符号“#”和符号“*”。#匹配 0 个或多个单词,*匹配一个单词。
整合 RabbitMQ
引入 spring-boot-starter-amqp
application.yml 配置
启动类
示例:
自定义消息转换器,以 Jackson 的形式转换
注入 Bean
不同模式发送
Service 中接收消息示例注意要在启动类中开启基于注解的 RabbitMQ 模式 :@EnableRabbit
三、检索
我们的应用经常需要添加检索功能,开源的 ElasticSearch 是目前全文搜索引擎的首选。他可以快速的存储、搜索和分析海量数据。Spring Boot 通过整合 Spring Data ElasticSearch 为我们提供了非常便捷的检索功能支持;
Elasticsearch 是一个分布式搜索服务,提供 Restful API,底层基于 Lucene,采用多 shard(分片)的方式保证数据安全,并且提供自动 resharding 的功能,github 等大型的站点也是采用了 ElasticSearch 作为其搜索服务
概念
以 员工文档 的形式存储为例:一个文档代表一个员工数据。存储数据到 ElasticSearch 的行为叫做索引,但在索引一个文档之前,需要确定将文档存储在哪里。一个 ElasticSearch 集群可以 包含多个 索引,相应的每个索引可以包含多个 类型 。 这些不同的类型存储着多个 文档 ,每个文档又有 多个 属性 。
类似关系:
索引 ==== 数据库
类型 ==== 表
文档 ==== 表中的记录
属性 ==== 列
整合 ElasticSearch
SpringBoot 默认支持两种技术来和 ES 交互
Jest(默认不生效)
导入 jest 的工具包
SpringData ElasticSearch
版本适配问题升级 SpringBoot 版本安装对应版本的 ES
导入工具包
安装 Spring Data 对应版本的 ElasticSearch
application.properties 配置
测试
注入 Bean:
编写 ElasticsearchRepository:
引入所需要的 Bean:
法 1:存入 index:
取:
法 2:
测试搜索:
四、任务
异步任务
在 Java 应用中,绝大多数情况下都是通过同步的方式来实现交互处理的。但是在处理与第三方系统交互的时候,容易造成响应迟缓的情况,之前大部分都是使用多线程来完成此类任务,其实,在 Spring 3.x 之后,就已经内置了 @Async 来完美解决这个问题。两个注解:
@EnableAysnc
@Aysnc
使用:
启动类开启异步注解功能
2.Service:
3.Controller:
定时任务
项目开发中经常需要执行一些定时任务,比如需要在每天凌晨时候,分析一次前一天的日志信息。Spring 为我们提供了异步执行任务调度的方式,提供 TaskExecutor、TaskScheduler 接口。两个注解:
@EnableScheduling
@Scheduled
cron 表达式:
使用:
启动类开启基于注解的定时任务:
2.Service:
邮件任务
使用:
邮件发送需要引入 spring-boot-starter-mail
定义 MailProperties 内容,配置在 application.properties 中
3.自动装配 JavaMailSender
五、分布式系统
单一应用架构当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本。此时,用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM)是关键。垂直应用架构当访问量逐渐增大,单一应用增加机器带来的加速度越来越小,将应用拆成互不相干的几个应用,以提升效率。此时,用于加速前端页面开发的 Web 框架(MVC)是关键。流动计算架构当服务越来越多,容量的评估,小服务资源的浪费等问题逐渐显现,此时需增加一个调度中心基于访问压力实时管理集群容量,提高集群利用率。此时,用于提高机器利用率的资源调度和治理中心(SOA)是关键分布式服务架构当垂直应用越来越多,应用之间交互不可避免,将核心业务抽取出来,作为独立的服务,逐渐形成稳定的服务中心,使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。此时,用于提高业务复用及整合的分布式服务框架(RPC)是关键。
Zookeeper 和 Dubbo
ZooKeeper:是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。Dubbo:是 Alibaba 开源的分布式服务框架,它最大的特点是按照分层的方式来架构,使用这种方式可以使各个层之间解耦合(或者最大限度地松耦合)。从服务模型的角度来看,Dubbo 采用的是一种非常简单的模型,要么是提供方提供服务,要么是消费方消费服务,所以基于这一点可以抽象出服务提供方(Provider)和服务消费方(Consumer)两个角色。
使用:
安装 zookeeper 作为注册中心
编写服务提供者
引入 dubbo 和 zkclient 相关依赖
配置 dubbo 的扫描包和注册中心地址
使用 @Service 发布服务
编写服务消费者
引入 dubbo 和 zkclient 相关依赖
引用服务
Spring Boot 和 Spring Cloud
Spring Cloud 是一个分布式的整体解决方案。Spring Cloud 为开发者提供了在分布式系统(配置管理,服务发现,熔断,路由,微代理,控制总线,一次性 token,全局锁,leader 选举,分布式 session,集群状态)中快速构建的工具,使用 Spring Cloud 的开发者可以快速的启动服务或构建应用、同时能够快速和云平台资源进行对接。SpringCloud 分布式开发五大常用组件:
服务发现 —— Netflix Eureka
客服端负载均衡 —— Netflix Ribbon
断路器 —— Netflix Hystrix
服务网关 —— Netflix Zuul
分布式配置 —— Spring Cloud Config
使用:
引入 Eureka 注册中心
配置 application
启动类:
创建 provider
引入依赖
配置 application
启动类
service
controller
创建 consumer
引入依赖
配置 application
启动类
controller (通过使用 RestTemplate 调用服务)
原文链接:https://juejin.cn/post/6850037261661110285
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版权声明: 本文为 InfoQ 作者【比伯】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/3084bd89e4016ae57851eb5e8】。文章转载请联系作者。
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