# Sharding-JDBC 分库分表基于java bean 的方式
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## 本节代码地址
GitHub:[https://github.com/xuyisu/fw-shardingsphere-learning/tree/master/shardingsphere-learning-sub-db-table-config](https://github.com/xuyisu/fw-shardingsphere-learning/tree/master/shardingsphere-learning-sub-db-table-config)
*****
本节主要介绍Sharding-JDBC分库分表，并提供代码样例，在分布式项目架构中，分库分表也是常用的一种方案。
## 项目技术栈
| 技术栈 | 版本 |
| --- | --- |
| jdk | 1.8.0_161 |
| SpringBoot | 2.2.2.RELEASE |
| Shardingsphere | 4.0.1 |
| Mybatis-plus | 3.3.0 |
| Hutool | 5.0.6 |
| HikariCP | 2.7.9 |
* SpringBoot 基于SpringBoot 2.2.2.RELEASE 构建我们的应用
* Shardingsphere 使用最新版的4.0.1来支撑读写分离
* Mybatis-plus来作为我们的持久层框架，介绍代码的开发量
* Hutool作为java工具包
* HikariCP 项目中的连接池，性能要比Druid要高，目前SpringBoot 默认支持的数据连接池。
* lombok 使代码简介，介绍getter\setter\构造器的创建，需要在idea中安装lombok插件
## 1. 数据库创建
### 1.1 新建数据库
mysql 数据库的搭建可以**参考容器化章节**（docker run 一个）
### 1.2 执行脚本
执行以下脚本将创建数据库ds_0和ds_1，并分别在两个库里面创建`sys_user0`、`sys_user1`表
~~~
CREATE DATABASE ds0;
USE ds0;
DROP TABLE IF EXISTS `sys_user0`;
CREATE TABLE `sys_user0` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`create_time` datetime(3) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime(3) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(3) COMMENT '更新时间',
`create_user` varchar(100) NOT NULL COMMENT '创建人编码',
`update_user` varchar(100) NOT NULL COMMENT '修改人编码',
`delete_flag` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '删除标记(1 删除 0未删除)',
`pos_code` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '职位编码',
`disable_flag` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '启用标记(1 禁用 0启用)',
`avatar` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '头像地址',
`email` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
`password` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
`user_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
`real_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '真实姓名',
`dept_code` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '部门编码',
`user_phone` varchar(15) DEFAULT NULL COMMENT '手机号',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
UNIQUE KEY `idx_email` (`email`) USING BTREE COMMENT '邮箱索引',
UNIQUE KEY `idx_user_name` (`user_name`) USING BTREE COMMENT '用户名索引',
KEY `idx_dept_code` (`dept_code`) USING BTREE COMMENT '部门编码索引',
KEY `idx_position_code` (`pos_code`) USING BTREE COMMENT '职位编码索引'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='系统用户表';
DROP TABLE IF EXISTS `sys_user1`;
CREATE TABLE `sys_user1` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`create_time` datetime(3) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime(3) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(3) COMMENT '更新时间',
`create_user` varchar(100) NOT NULL COMMENT '创建人编码',
`update_user` varchar(100) NOT NULL COMMENT '修改人编码',
`delete_flag` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '删除标记(1 删除 0未删除)',
`pos_code` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '职位编码',
`disable_flag` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '启用标记(1 禁用 0启用)',
`avatar` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '头像地址',
`email` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
`password` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
`user_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
`real_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '真实姓名',
`dept_code` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '部门编码',
`user_phone` varchar(15) DEFAULT NULL COMMENT '手机号',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
UNIQUE KEY `idx_email` (`email`) USING BTREE COMMENT '邮箱索引',
UNIQUE KEY `idx_user_name` (`user_name`) USING BTREE COMMENT '用户名索引',
KEY `idx_dept_code` (`dept_code`) USING BTREE COMMENT '部门编码索引',
KEY `idx_position_code` (`pos_code`) USING BTREE COMMENT '职位编码索引'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='系统用户表';
CREATE DATABASE ds1;
USE ds1;
DROP TABLE IF EXISTS `sys_user0`;
CREATE TABLE `sys_user0` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`create_time` datetime(3) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime(3) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(3) COMMENT '更新时间',
`create_user` varchar(100) NOT NULL COMMENT '创建人编码',
`update_user` varchar(100) NOT NULL COMMENT '修改人编码',
`delete_flag` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '删除标记(1 删除 0未删除)',
`pos_code` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '职位编码',
`disable_flag` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '启用标记(1 禁用 0启用)',
`avatar` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '头像地址',
`email` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
`password` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
`user_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
`real_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '真实姓名',
`dept_code` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '部门编码',
`user_phone` varchar(15) DEFAULT NULL COMMENT '手机号',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
UNIQUE KEY `idx_email` (`email`) USING BTREE COMMENT '邮箱索引',
UNIQUE KEY `idx_user_name` (`user_name`) USING BTREE COMMENT '用户名索引',
KEY `idx_dept_code` (`dept_code`) USING BTREE COMMENT '部门编码索引',
KEY `idx_position_code` (`pos_code`) USING BTREE COMMENT '职位编码索引'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='系统用户表';
DROP TABLE IF EXISTS `sys_user1`;
CREATE TABLE `sys_user1` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`create_time` datetime(3) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime(3) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(3) COMMENT '更新时间',
`create_user` varchar(100) NOT NULL COMMENT '创建人编码',
`update_user` varchar(100) NOT NULL COMMENT '修改人编码',
`delete_flag` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '删除标记(1 删除 0未删除)',
`pos_code` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '职位编码',
`disable_flag` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '启用标记(1 禁用 0启用)',
`avatar` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '头像地址',
`email` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
`password` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
`user_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
`real_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '真实姓名',
`dept_code` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '部门编码',
`user_phone` varchar(15) DEFAULT NULL COMMENT '手机号',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
UNIQUE KEY `idx_email` (`email`) USING BTREE COMMENT '邮箱索引',
UNIQUE KEY `idx_user_name` (`user_name`) USING BTREE COMMENT '用户名索引',
KEY `idx_dept_code` (`dept_code`) USING BTREE COMMENT '部门编码索引',
KEY `idx_position_code` (`pos_code`) USING BTREE COMMENT '职位编码索引'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='系统用户表';
~~~
## 2. 新建读写分离模块shardingsphere-learning-sub-db-table-config
上面我们已经配置了公共的针对用户表的基本操作，这些暂时已经够我们演示用了，如果不够，可以自定义自己的实现
### 2.1 添加依赖
这里我们将`shardingsphere-learning-common`的包依赖进来，方便我们操作用户表的增删改查
~~~
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.yisu.fwcloud</groupId>
<artifactId>shardingsphere-learning-common</artifactId>
<version>${version}</version>
</dependency>
</dependencies>
~~~
### 2.2 应用配置
>这里笔者将默认的端口修改为了8900，然后就是配置Sharding-JDBC的数据源，我们本节演示的Sharding-JDBC读写分离需要两个库（真实项目中需要两个数据库实例）。
* 将sql日志信息打印出来
~~~
server.port=8900
#打印sql
spring.shardingsphere.props.sql.show=true
logging.level.com.yisu= debug
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true
~~~
### 2.3 数据源配置
这里我们通过java bean 的方式手动创建HikariDataSource 来设置多个数据源，其中主键生成部分笔者使用的是MybatisPlus的雪花算法，也可以使用注释部分的，并且需要配置ShardingRuleConfiguration来配置需要分片的表、配置库的分片规则、需要分库分表的字段 。
~~~
/**
* @author xuyisu
* @description 数据源配置
* @date 2020/3/14
*/
@Configuration
public class DataSourceConfig{
/**
*
* @return
* @throws SQLException
*/
@Bean
public DataSource dataSource() throws SQLException {
ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(getOrderTableRuleConfiguration());
//相同表分片规则的组，如果表分片规则相同，则可以放在一个组里
shardingRuleConfig.getBindingTableGroups().add("sys_user");
//广播表
// shardingRuleConfig.getBroadcastTables().add("t_config");
// 根据ID分库 一共分为2个库
shardingRuleConfig.setDefaultDatabaseShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("id", "ds${id % 2}"));
// 根据ID分表 一共分为2张表
shardingRuleConfig.setDefaultTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("id", new ShardingTableAlgorithmConfig()));
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("sql.show",Boolean.TRUE.toString());
return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(createDataSourceMap(), shardingRuleConfig, properties);
}
/**
* 主键配生成配置-因用了mybatis-plus，可以不用配置
* @return
*/
// private static KeyGeneratorConfiguration getKeyGeneratorConfiguration() {
// KeyGeneratorConfiguration result = new KeyGeneratorConfiguration("SNOWFLAKE", "id");
// return result;
// }
TableRuleConfiguration getOrderTableRuleConfiguration() {
TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration("sys_user", "ds${0..1}.sys_user${0..1}");
// result.setKeyGeneratorConfig(getKeyGeneratorConfiguration());
return result;
}
/**
* 创建数据源的集合
* @return
*/
Map<String, DataSource> createDataSourceMap() {
Map<String, DataSource> result = new HashMap<>();
result.put("ds0", createDataSource("ds0"));
result.put("ds1", createDataSource("ds1"));
return result;
}
/**
* 创建数据库方案
* @param dataSourceName
* @return
*/
public static DataSource createDataSource(final String dataSourceName) {
HikariDataSource result = new HikariDataSource();
result.setDriverClassName(com.mysql.jdbc.Driver.class.getName());
result.setJdbcUrl(String.format("jdbc:mysql://%s:%s/%s?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8", "localhost", "3306", dataSourceName));
result.setUsername("root");
result.setPassword("123456");
return result;
}
}
~~~
### 2.4 分表配置
因为我们在上面配置了id为分表的字段，因此按此字段取模分片即可。
~~~
/**
* @author xuyisu
* @description 分表配置
* @date 2020/3/14
*/
public class ShardingTableAlgorithmConfig implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
@Override
public String doSharding(final Collection<String> tableNames, final PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
for (String each : tableNames) {
if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 2 + "")) {
return each;
}
}
throw new RuntimeException("没有需要分的表");
}
}
~~~
### 2.5 新建启动类
~~~
/**
* @description 启动类
* @author xuyisu
* @date '2020-03-22'
*/
@SpringBootApplication
public class FwShardingsphereSubDbTableConfig{
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(FwShardingsphereSubDbTableConfig.class, args);
}
}
~~~
### 2.6 新建单元测试
新建单元测试，用于测试读写分离的功能
~~~
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT)
public class SysUserServiceImplSubDBbTableConfigTest{
@Autowired
private SysUserService sysUserService;
/**
* 测试数量
*/
@Test
public void testSelect(){
int count = sysUserService.count();
System.out.println(count);
}
/**
* 测试单个新增
*/
@Test
public void testInsert(){
SysUser sysUser=new SysUser();
sysUser.setAvatar("/home/avatar");
sysUser.setCreateTime(DateUtil.date());
sysUser.setCreateUser("sys");
sysUser.setDeleteFlag(0);
sysUser.setDeptCode("depe");
sysUser.setDisableFlag(0);
sysUser.setEmail("***@123.com");
sysUser.setPassword("123456");
sysUser.setPosCode("pos");
sysUser.setRealName("realname");
sysUser.setUpdateTime(DateUtil.date());
sysUser.setUserName("fwcloud");
sysUser.setUpdateUser("sys");
sysUser.setUserPhone("12345678912");
sysUserService.save(sysUser);
}
/**
* 测试批量新增
*/
@Test
public void testBatch(){
List<SysUser> list=new ArrayList<>();
for (int i = 0; i <100 ; i++) {
SysUser sysUser=new SysUser();
sysUser.setAvatar("/home/avatar");
sysUser.setCreateTime(DateUtil.date());
sysUser.setCreateUser("sys"+i);
sysUser.setDeleteFlag(0);
sysUser.setDeptCode("depe"+i);
sysUser.setDisableFlag(0);
sysUser.setEmail("***@123.com"+i);
sysUser.setPassword("123456");
sysUser.setPosCode("pos");
sysUser.setRealName("realname"+i);
sysUser.setUpdateTime(DateUtil.date());
sysUser.setUserName("fwcloud"+i);
sysUser.setUpdateUser("sys"+i);
sysUser.setUserPhone("12345678912"+i);
list.add(sysUser);
}
boolean saveBatch = sysUserService.saveBatch(list);
Assert.assertEquals(true,saveBatch);
}
}
~~~
#### 2.6.1 测试新增
先配置数据库的ip地址，变量是dbIp，值是ip地址，也可以不用变量直接用真实的ip地址
运行testBatch方法，可以看到控制台的日志如下，可以看到走的实例是ds0和ds1都有
~~~
2020-03-22 17:18:33 INFO main ShardingSphere-SQL Actual SQL: ds0 ::: INSERT INTO sys_user0 ( id,
user_phone,
update_user,
update_time,
avatar,
user_name,
delete_flag,
real_name,
password,
create_time,
disable_flag,
pos_code,
create_user,
dept_code,
email ) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) ::: [1241655496025108482, 123456789122, sys2, 2020-03-22 17:18:32.641, /home/avatar, fwcloud2, 0, realname2, 123456, 2020-03-22 17:18:32.641, 0, pos, sys2, depe2, ***@123.com2]
。。。。
2020-03-22 17:18:34 INFO main ShardingSphere-SQL Actual SQL: ds0 ::: INSERT INTO sys_user0 ( id,
user_phone,
update_user,
update_time,
avatar,
user_name,
delete_flag,
real_name,
password,
create_time,
disable_flag,
pos_code,
create_user,
dept_code,
email ) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) ::: [1241655497413423106, 1234567891266, sys66, 2020-03-22 17:18:32.641, /home/avatar, fwcloud66, 0, realname66, 123456, 2020-03-22 17:18:32.641, 0, pos, sys66, depe66, ***@123.com66]
。。。
~~~
一共批量插入了100条数据，可以看到分别落入两个库的表里面
#### 2.6.2 测试查询
运行testSelect方法，可以看到控制台的日志如下，因为没有读写分离，所以会查询所有实例和表，总数量100
~~~
2020-03-22 17:27:45 DEBUG main com.yisu.shardingsphere.common.mapper.SysUserMapper.selectCount ==> Preparing: SELECT COUNT( 1 ) FROM sys_user WHERE delete_flag=0
2020-03-22 17:27:45 DEBUG main com.yisu.shardingsphere.common.mapper.SysUserMapper.selectCount ==> Parameters:
2020-03-22 17:27:46 INFO main ShardingSphere-SQL Rule Type: sharding
2020-03-22 17:27:46 INFO main ShardingSphere-SQL Logic SQL: SELECT COUNT( 1 ) FROM sys_user
WHERE delete_flag=0
2020-03-22 17:27:46 INFO main ShardingSphere-SQL SQLStatement: SelectSQLStatementContext(super=CommonSQLStatementContext(sqlStatement=org.apache.shardingsphere.sql.parser.sql.statement.dml.SelectStatement@7bfc36d5, tablesContext=TablesContext(tables=[Table(name=sys_user, alias=Optional.absent())], schema=Optional.absent())), projectionsContext=ProjectionsContext(startIndex=7, stopIndex=16, distinctRow=false, projections=[AggregationProjection(type=COUNT, innerExpression=( 1 ), alias=Optional.absent(), derivedAggregationProjections=[], index=-1)], columnLabels=[COUNT( 1 )]), groupByContext=org.apache.shardingsphere.sql.parser.relation.segment.select.groupby.GroupByContext@46b55a0e, orderByContext=org.apache.shardingsphere.sql.parser.relation.segment.select.orderby.OrderByContext@7abd75fc, paginationContext=org.apache.shardingsphere.sql.parser.relation.segment.select.pagination.PaginationContext@31b67d61, containsSubquery=false)
2020-03-22 17:27:46 INFO main ShardingSphere-SQL Actual SQL: ds0 ::: SELECT COUNT( 1 ) FROM sys_user0
WHERE delete_flag=0
2020-03-22 17:27:46 INFO main ShardingSphere-SQL Actual SQL: ds0 ::: SELECT COUNT( 1 ) FROM sys_user1
WHERE delete_flag=0
2020-03-22 17:27:46 INFO main ShardingSphere-SQL Actual SQL: ds1 ::: SELECT COUNT( 1 ) FROM sys_user0
WHERE delete_flag=0
2020-03-22 17:27:46 INFO main ShardingSphere-SQL Actual SQL: ds1 ::: SELECT COUNT( 1 ) FROM sys_user1
WHERE delete_flag=0
2020-03-22 17:27:46 DEBUG main com.yisu.shardingsphere.common.mapper.SysUserMapper.selectCount <== Total: 1
100
~~~
至此，分库分表基于java bena 的方式已完成
- 前言
- 导读
- 架构演进
- Spring Cloud介绍
- 准备工作
- 微服务入门
- SpringBoot
- SpringBoot入门
- 多profile
- 国际化
- 注册中心Eureka
- Eureka介绍
- Eureka服务端搭建
- Eureka集群搭建
- Eureka服务端常用配置
- Eureka客户端搭建
- Eureka 密码访问
- Eureka服务健康检查
- Eureka客户端常用配置
- Eureka 小结
- 负载均衡Ribbon
- Ribbon介绍
- Ribbon服务提供者
- Ribbon客户端
- Ribbon自定义操作
- Ribbon 修改请求策略
- Ribbon 自定义请求策略
- Ribbon 不再Eureka环境下运行
- Ribbon小结
- 客户端Feign
- Feign介绍
- Feign 入门
- Feign 自定义操作
- Feign 自定义日志
- Feign Basic认证
- Feign 超时配置
- Feign 配置重试
- Feign 配置压缩
- Feign 客户端组件替换
- Feign 文件上传
- Feign 原生配置
- Feign小结
- 自我保护Hystrix
- HyStrix 介绍
- Hystrix 入门
- Hystrix 简单使用
- Hystrix 回退
- Hystrix 信号量隔离
- Hystrix 线程隔离
- Hystrix 结果缓存
- Hystrix 清除缓存
- Hystrix 断路器开启
- Hystrix 断路器关闭
- Hystrix 合并请求
- Hystrix 小结
- Hystrix Spring Cloud
- Hystrix Ribbon
- Hystrix 缓存注解
- Hystrix 合并请求注解
- Hystrix Feign
- Hystrix Dashboard
- Hystrix Turbine
- Hystrix 小结
- 网关Zuul
- Zuul 介绍
- Zuul 简单应用
- Zuul 路由配置
- Zuul 简单路由
- Zuul 路由前缀
- Zuul 指定路由
- Zuul 路由跳转
- Zuul 过滤器
- Zuul 过滤器拦截顺序
- Zuul 数据传递
- Zuul 禁用过滤器
- Zuul 异常处理
- Zuul 重试机制
- Zuul FallBack
- Zuul 小结
- 配置中心
- config 介绍
- config 服务端
- config GitHub模式
- config 本地模式
- config 客户端
- config 属性覆盖
- config 加密
- config AES 加密
- config RSA 加密
- config 小结
- 微服务进阶
- 消息总线Bus
- 总线介绍
- RabbitMQ介绍
- RabbitMQ安装
- RabbitMQ使用
- Cloud Config改造(RabbitMQ)
- Kafka 介绍
- Kafka 安装
- Kafka 使用
- Cloud Config改造(Kafka)
- 总线总结
- 网关拓展
- Zuul 拓展
- Zuul 限流
- 网关Gateway
- Gateway 介绍
- Gateway 简单使用
- 谓词
- 谓词 After
- 谓词 Before
- 谓词 Between
- 谓词 Cookie
- 谓词 Header
- 谓词 Host
- 谓词 Method
- 谓词 Path
- 谓词 Query
- 谓词 Weight
- 过滤器
- 过滤器 MapRequestHeader
- 过滤器 StripPrefix
- 过滤器 Prefix
- 过滤器 PreserveHostHeader
- 过滤器 RedirectTo
- 过滤器 RemoveRequestHeader
- 过滤器 RemoveResponseHeader
- 过滤器 RemoveRequestParameter
- 过滤器 RewritePath
- 过滤器 RewriteLocationResponseHeader
- 过滤器 SetPath
- 过滤器 SetRequestHeader
- 过滤器 SetStatus
- 过滤器 RequestSize
- 过滤器 Default
- 过滤器 Java Bean
- Gateway 路由配置
- Gateway 禁用过滤器
- Gateway 路由前缀
- Gateway 路由跳转
- Gateway 限流
- Gateway 重试
- Gateway FallBack
- Gateway 异常处理
- Gateway 总结
- 注册中心拓展
- 注册中心 Zookeeper
- Zookeeper 介绍
- Zookeeper 安装(Windows)
- Zookeeper 替换Eureka
- 注册中心 Consul
- Consul 介绍
- Consul 安装(Windows)
- Consul 替换Eureka
- 注册中心 Nacos
- Nacos 介绍
- Nacos 安装(Windows)
- Nacos 集群部署
- Nacos 替换Eureka
- 注册中心总结
- 配置中心拓展
- 配置中心Apollo
- Apollo 介绍
- Apollo Namespace
- Apollo 部署
- Apollo 分布式部署
- Apollo 客户端使用
- Apollo 准备工作
- Apollo Java客户端
- 配置中心Nacos
- Nacos 客户端使用
- 配置中心总结
- 微服务高级
- 应用监控
- SpringBootAdmin
- SpringBootAdmin-Eureka
- ELK
- Elasticsearch 介绍
- Kibana 介绍
- Logstash 介绍
- ELK 接收日志
- ELK 总结
- Prometheus 监控
- Prometheus 简介
- Prometheus 可视化
- Prometheus 使用
- 服务跟踪
- Zipkin
- Zipkin 介绍
- Zipkin 使用
- Skywalking
- Skywalking 介绍
- Skywalking 使用(Windows)
- 缓存
- 缓存介绍
- Guava缓存
- Redis
- Redis 介绍
- Redis 缓存
- 缓存总结
- 分布式锁
- 分布式锁介绍
- 数据库方式
- Redis方式
- Zookeeper方式
- 分库分表
- Sharding-JDBC
- Sharding-JDBC 介绍
- Sharding-JDBC 读写分离
- Sharding-JDBC 分库分表
- Sharding-JDBC 分库分表Config
- Sharding-JDBC 分库分表读写分离
- Sharding-JDBC 同库分表
- Sharding-JDBC 同库分表读写分离
- Sharding-JDBC 数据脱敏
- Sharding-JDBC 多租户实战
- Sharding-JDBC 总结
- 分布式事务
- 传统事务介绍
- 分布式事务介绍
- 分布式事务常用方案
- 分布式事务实战篇
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- 基于TX-LCN
- TX-LCN介绍
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- LCN-TCC模式
- LCN-TXC模式
- 基于SEATA
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- SEATA-TCC模式
- 基于RocketMQ
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- RocketMQ 环境安装
- RocketMQ 分布式事务实践
- 容器化
- docker
- docker介绍
- docker安装
- docker 基本操作
- docker compose安装
- docker打包Springboot
- 错误记录
- docker 使用
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- docker部署Redis
- docker部署Nacos
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- docker部署jenkins
- docker部署镜像仓库Harbor
- docker部署Portainer搭建可视化界面
- docker-compose 使用
- docker-compose搭建Prometheus+Grafana监控系统
- docker-compose搭建ELK
- docker-compose搭建Skywalking
- docker-compose搭建Apollo
- docker-compose搭建Nacos
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- Kubernetes 介绍
- Kubernetes 环境搭建
- Mac 安装 Kubernetes
- Windows 安装Kubernetes
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- 基本操作
- Centos7 安装iptables防火墙
- Centos7 安装redis
- Centos7 安装Zookeeper
- Centos7 安装Kafka
- Centos7 安装RocketMQ
- 拓展功能
- 规则引擎Drools
- Drools介绍
- Docker 部署Workbench
- Drools-信用卡额度实例