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2025-07-31
测试
测试 小明今天15岁了，它是天水小学上学。
后端学习
zy123
3天前
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2025-07-05
Mybatis&-Plus
Mybatis 快速创建 创建springboot工程（Spring Initializr），并导入 mybatis的起步依赖、mysql的驱动包。创建用户表user，并创建对应的实体类User 在springboot项目中，可以编写main/resources/application.properties文件，配置数据库连接信息。 #驱动类名称 spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver #数据库连接的url spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis #连接数据库的用户名 spring.datasource.username=root #连接数据库的密码 spring.datasource.password=1234 在引导类所在包下，在创建一个包 mapper。在mapper包下创建一个接口 UserMapper @Mapper注解：表示是mybatis中的Mapper接口 -程序运行时：框架会自动生成接口的实现类对象(代理对象)，并交给Spring的IOC容器管理 @Select注解：代表的就是select查询，用于书写select查询语句 @Mapper public interface UserMapper { //查询所有用户数据 @Select("select * from user") public List<User> list(); } 数据库连接池 数据库连接池是一个容器，负责管理和分配数据库连接（Connection）。 在程序启动时，连接池会创建一定数量的数据库连接。 客户端在执行 SQL 时，从连接池获取连接对象，执行完 SQL 后，将连接归还给连接池，以供其他客户端复用。 如果连接对象长时间空闲且超过预设的最大空闲时间，连接池会自动释放该连接。 优势：避免频繁创建和销毁连接，提高数据库访问效率。 Druid（德鲁伊） Druid连接池是阿里巴巴开源的数据库连接池项目 功能强大，性能优秀，是Java语言最好的数据库连接池之一 把默认的 Hikari 数据库连接池切换为 Druid 数据库连接池： 在pom.xml文件中引入依赖 <dependency> <!-- Druid连接池依赖 --> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.2.8</version> </dependency> 在application.properties中引入数据库连接配置 spring.datasource.druid.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.datasource.druid.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis spring.datasource.druid.username=root spring.datasource.druid.password=123456 SQL注入问题 SQL注入：由于没有对用户输入进行充分检查，而SQL又是拼接而成，在用户输入参数时，在参数中添加一些SQL关键字，达到改变SQL运行结果的目的，也可以完成恶意攻击。 在Mybatis中提供的参数占位符有两种：${...} 、#{...} #{...} 执行SQL时，会将#{…}替换为?，生成预编译SQL，会自动设置参数值 使用时机：参数传递，都使用#{…} ${...} 拼接SQL。直接将参数拼接在SQL语句中，存在SQL注入问题 使用时机：如果对表名、列表进行动态设置时使用 驼峰命名法 在 Java 项目中，数据库表字段名一般使用 下划线命名法（snake_case），而 Java 中的变量名使用 驼峰命名法（camelCase）。 小驼峰命名（lowerCamelCase）： 第一个单词的首字母小写，后续单词的首字母大写。 例子：firstName, userName, myVariable 大驼峰命名（UpperCamelCase）： 每个单词的首字母都大写，通常用于类名或类型名。 例子：MyClass, EmployeeData, OrderDetails 表中查询的数据封装到实体类中 实体类属性名和数据库表查询返回的字段名一致，mybatis会自动封装。 如果实体类属性名和数据库表查询返回的字段名不一致，不能自动封装。 解决方法： 起别名 结果映射 开启驼峰命名 属性名和表中字段名保持一致 开启驼峰命名(推荐)：如果字段名与属性名符合驼峰命名规则，mybatis会自动通过驼峰命名规则映射 驼峰命名规则： abc_xyz => abcXyz 表中字段名：abc_xyz 类中属性名：abcXyz 增删改 增删改通用！：返回值为int时，表示影响的记录数，一般不需要可以设置为void！ 作用于单个字段 @Mapper public interface EmpMapper { //SQL语句中的id值不能写成固定数值，需要变为动态的数值 //解决方案：在delete方法中添加一个参数(用户id)，将方法中的参数，传给SQL语句 /** * 根据id删除数据 * @param id 用户id */ @Delete("delete from emp where id = #{id}")//使用#{key}方式获取方法中的参数值 public void delete(Integer id); } 上图参数值分离，有效防止SQL注入 作用于多个字段 @Mapper public interface EmpMapper { //会自动将生成的主键值，赋值给emp对象的id属性 @Options(useGeneratedKeys = true,keyProperty = "id") @Insert("insert into emp(username, name, gender, image, job, entrydate, dept_id, create_time, update_time) values (#{username}, #{name}, #{gender}, #{image}, #{job}, #{entrydate}, #{deptId}, #{createTime}, #{updateTime})") public void insert(Emp emp); } 在 @Insert 注解中使用 #{} 来引用 Emp 对象的属性，MyBatis 会自动从 Emp 对象中提取相应的字段并绑定到 SQL 语句中的占位符。 @Options(useGeneratedKeys = true, keyProperty = "id") 这行配置表示，插入时自动生成的主键会赋值给 Emp 对象的 id 属性。 // 调用 mapper 执行插入操作 empMapper.insert(emp); // 现在 emp 对象的 id 属性会被自动设置为数据库生成的主键值 System.out.println("Generated ID: " + emp.getId()); 查 查询案例： 姓名：要求支持模糊匹配 性别：要求精确匹配 入职时间：要求进行范围查询 根据最后修改时间进行降序排序 重点在于模糊查询时where name like '%#{name}%' 会报错。 解决方案： 使用MySQL提供的字符串拼接函数：concat('%' , '关键字' , '%') CONCAT() 如果其中任何一个参数为 NULL，CONCAT() 返回 NULL，Like NULL会导致查询不到任何结果！ NULL和''是完全不同的 @Mapper public interface EmpMapper { @Select("select * from emp " + "where name like concat('%',#{name},'%') " + "and gender = #{gender} " + "and entrydate between #{begin} and #{end} " + "order by update_time desc") public List<Emp> list(String name, Short gender, LocalDate begin, LocalDate end); } XML配置文件规范 使用Mybatis的注解方式，主要是来完成一些简单的增删改查功能。如果需要实现复杂的SQL功能，建议使用XML来配置映射语句，也就是将SQL语句写在XML配置文件中。 在Mybatis中使用XML映射文件方式开发，需要符合一定的规范： XML映射文件的名称与Mapper接口名称一致，并且将XML映射文件和Mapper接口放置在相同包下（同包同名） XML映射文件的namespace属性为Mapper接口全限定名一致 XML映射文件中sql语句的id与Mapper接口中的方法名一致，并保持返回类型一致。 <select>标签：就是用于编写select查询语句的。 resultType属性，指的是查询返回的单条记录所封装的类型(查询必须)。 parameterType属性（可选，MyBatis 会根据接口方法的入参类型（比如 Dish 或 DishPageQueryDTO）自动推断），POJO作为入参，需要使用全类名或是type‑aliases‑package: com.sky.entity 下注册的别名。 <insert id="insert" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id"> <select id="pageQuery" resultType="com.sky.vo.DishVO"> <select id="list" resultType="com.sky.entity.Dish" parameterType="com.sky.entity.Dish"> 实现过程： resources下创与java下一样的包，即edu/whut/mapper，新建xx.xml文件 配置Mapper文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "https://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"> <mapper namespace="edu.whut.mapper.EmpMapper"> <!-- SQL 查询语句写在这里 --> </mapper> namespace 属性指定了 Mapper 接口的全限定名（即包名 + 类名）。 编写查询语句 <select id="findByName" parameterType="String" resultType="edu.whut.pojo.Emp"> SELECT id, name, gender, entrydate, update_time FROM emp WHERE name = #{name} </select> id="list"：指定查询方法的名称，应该与 Mapper 接口中的方法名称一致。 resultType="edu.whut.pojo.Emp"：resultType 只在 查询操作 中需要指定。指定查询结果映射的对象类型，这里是 Emp 类。 推荐的完整配置 mybatis: #mapper配置文件 mapper-locations: classpath:mapper/*.xml type-aliases-package: com.sky.entity configuration: #开启驼峰命名 map-underscore-to-camel-case: true log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl type-aliases-package: com.sky.entity把 com.sky.entity 包下的所有类都当作别名注册，XML 里就可以直接写 <resultType="Dish"> 而不用写全限定名。可以多添加几个包，用逗号隔开。 log-impl:org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl只建议开发环境使用：在Mybatis当中我们可以借助日志，查看到sql语句的执行、执行传递的参数以及执行结果 map-underscore-to-camel-case: true 如果都是简单字段，开启之后XML 中不用写 <resultMap>： <resultMap id="dataMap" type="edu.whut.infrastructure.dao.po.PayOrder"> <id column="id" property="id"/> <result column="user_id" property="userId"/> <result column="product_id" property="productId"/> <result column="product_name" property="productName"/> </resultMap> 动态SQL SQL-if,where <if>：用于判断条件是否成立。使用test属性进行条件判断，如果条件为true，则拼接SQL。 <if test="条件表达式"> 要拼接的sql语句 </if> <where>只会在子元素有内容的情况下才插入where子句，而且会自动去除子句的开头的AND或OR,加了总比不加好 <select id="list" resultType="com.itheima.pojo.Emp"> select * from emp <where> <!-- if做为where标签的子元素 --> <if test="name != null"> and name like concat('%',#{name},'%') </if> <if test="gender != null"> and gender = #{gender} </if> <if test="begin != null and end != null"> and entrydate between #{begin} and #{end} </if> </where> order by update_time desc </select> 不加判空条件时 如果 name == null，大多数数据库里 CONCAT('%', NULL, '%') 会返回 NULL，于是条件变成了 WHERE name LIKE NULL 如果 name == ""（空串），CONCAT('%','', '%') 得到 "%%"，name LIKE '%%' 对所有非null name 都成立，相当于“不过滤”这段条件。 加了判空 <if> 之后 <where> <if test="name != null and name != ''"> AND name LIKE CONCAT('%', #{name}, '%') </if> <!-- 其它条件类似 --> </where> 当 name 为 null 或 "" 时，这段 <if> 块不会被拼到最终的 SQL 里，等价于忽略了 name 这个过滤条件。 SQL-foreach Mapper 接口 @Mapper public interface EmpMapper { //批量删除 public void deleteByIds(@Param("ids") List<Integer> ids); } XML 映射文件 <foreach> 标签用于遍历集合，常用于动态生成 SQL 语句中的 IN 子句、批量插入、批量更新等操作。 <foreach collection="集合名称" item="集合遍历出来的元素/项" separator="每一次遍历使用的分隔符" open="遍历开始前拼接的片段" close="遍历结束后拼接的片段"> </foreach> open="("：这个属性表示，在生成的 SQL 语句开始时添加一个 左括号 (。 close=")"：这个属性表示，在生成的 SQL 语句结束时添加一个 右括号 )。 例：批量删除实现 <delete id="deleteByIds"> DELETE FROM emp WHERE id IN <foreach collection="ids" item="id" separator="," open="(" close=")"> #{id} </foreach> </delete> 实现效果类似：DELETE FROM emp WHERE id IN (1, 2, 3); Mybatis-Plus MyBatis-Plus 的使命就是——在保留 MyBatis 灵活性的同时，大幅减少模板化、重复的代码编写，让增删改查、分页等常见场景“开箱即用”，以更少的配置、更少的样板文件、更高的开发效率，帮助团队快速交付高质量的数据库访问层。 快速开始 1.引入依赖 <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.5.3.1</version> </dependency> <!-- <dependency>--> <!-- <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>--> <!-- <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>--> <!-- <version>2.3.1</version>--> <!-- </dependency>--> 由于这个starter包含对mybatis的自动装配，因此完全可以替换掉Mybatis的starter。 2.定义mapper 为了简化单表CRUD，MybatisPlus提供了一个基础的BaseMapper接口，其中已经实现了单表的CRUD(增删查改)： 仅需让自定义的UserMapper接口，继承BaseMapper接口： public interface UserMapper extends BaseMapper<User> { } 测试： @SpringBootTest class UserMapperTest { @Autowired private UserMapper userMapper; @Test void testInsert() { User user = new User(); user.setId(5L); user.setUsername("Lucy"); user.setPassword("123"); user.setPhone("18688990011"); user.setBalance(200); user.setInfo("{\"age\": 24, \"intro\": \"英文老师\", \"gender\": \"female\"}"); user.setCreateTime(LocalDateTime.now()); user.setUpdateTime(LocalDateTime.now()); userMapper.insert(user); } @Test void testSelectById() { User user = userMapper.selectById(5L); System.out.println("user = " + user); } @Test void testSelectByIds() { List<User> users = userMapper.selectBatchIds(List.of(1L, 2L, 3L, 4L, 5L)); users.forEach(System.out::println); } @Test void testUpdateById() { User user = new User(); user.setId(5L); user.setBalance(20000); userMapper.updateById(user); } @Test void testDelete() { userMapper.deleteById(5L); } } 3.常见注解 MybatisPlus如何知道我们要查询的是哪张表？表中有哪些字段呢？ 约定大于配置 泛型中的User就是与数据库对应的PO. MybatisPlus就是根据PO实体的信息来推断出表的信息，从而生成SQL的。默认情况下： MybatisPlus会把PO实体的类名驼峰转下划线作为表名 UserRecord->user_record MybatisPlus会把PO实体的所有变量名驼峰转下划线作为表的字段名，并根据变量类型推断字段类型 MybatisPlus会把名为id的字段作为主键 但很多情况下，默认的实现与实际场景不符，因此MybatisPlus提供了一些注解便于我们声明表信息。 @TableName 描述：表名注解，标识实体类对应的表 @TableId 描述：主键注解，标识实体类中的主键字段 TableId注解支持两个属性： 属性 类型 必须指定 默认值 描述 value String 否 "" 主键字段名 type Enum 否 IdType.NONE 指定主键类型 @TableName("user_detail") public class User { @TableId(value="id_dd",type=IdType.AUTO) private Long id; private String name; } 这个例子会，映射到数据库中的user_detail表，主键为id_dd，并且插入时采用数据库自增；能自动回写主键，相当于开启useGeneratedKeys=true，执行完 insert(user) 后，user.getId() 就会是数据库分配的主键值，否则默认获得null，但不影响数据表中的内容。 type=dType.ASSIGN_ID 表示用雪花算法生成密码，更加复杂，而不是简单的AUTO自增。它也能自动回写主键。 @TableField 普通字段注解 一般情况下我们并不需要给字段添加@TableField注解，一些特殊情况除外： 成员变量名与数据库字段名不一致 成员变量是以isXXX命名，按照JavaBean的规范，MybatisPlus识别字段时会把is去除，这就导致与数据库不符。 public class User { private Long id; private String name; private Boolean isActive; // 按 JavaBean 习惯，这里用 isActive，数据表是is_acitive，但MybatisPlus会识别为active } 成员变量名与数据库一致，但是与数据库的**关键字(如order)**冲突。 public class Order { private Long id; private Integer order; // 名字和 SQL 关键字冲突 } 默认MP会生成：SELECT id, order FROM order; 导致报错 一些字段不希望被映射到数据表中，不希望进行增删查改 解决办法： @TableField("is_active") private Boolean isActive; @TableField("`order`") //添加转义字符 private Integer order; @TableField(exist=false) //exist默认是true， private String address; 4.常用配置 大多数的配置都有默认值，因此我们都无需配置。但还有一些是没有默认值的，例如: 实体类的别名扫描包 全局id类型 要改也就改这两个即可 mybatis-plus: type-aliases-package: edu.whut.mp.domain.po global-config: db-config: id-type: auto # 全局id类型为自增长 作用：1.把edu.whut.mp.domain.po 包下的所有 PO 类注册为 MyBatis 的 Type Alias。这样在你的 Mapper XML 里就可以直接写 <resultType="User">（或 <parameterType="User">）而不用写全限定类名 edu.whut.mp.domain.po.User 2.无需在每个 @TableId 上都写 type = IdType.AUTO，统一由全局配置管。 核心功能 前面的例子都是根据主键id更新、修改、查询，无法支持复杂条件where。 条件构造器Wrapper 除了新增以外，修改、删除、查询的SQL语句都需要指定where条件。因此BaseMapper中提供的相关方法除了以id作为where条件以外，还支持更加复杂的where条件。 Wrapper就是条件构造的抽象类，其下有很多默认实现，继承关系如图： QueryWrapper 在AbstractWrapper的基础上拓展了一个select方法，允许指定查询字段，无论是修改、删除、查询，都可以使用QueryWrapper来构建查询条件。 select方法只需用于 查询 时指定所需的列，完整查询不需要，用于update和delete不需要。 QueryWrapper 里对 like、eq、ge 等方法都做了重载 QueryWrapper<User> qw = new QueryWrapper<>(); qw.like("name", name); //两参版本，第一个参数对应数据库中的列名，如果对应不上，就会报错！！！ qw.like(StrUtil.isNotBlank(name), "name", name); //三参，多一个boolean condition 参数 **例1：**查询出名字中带o的，存款大于等于1000元的人的id，username,info,balance: /** * SELECT id,username,info,balance * FROM user * WHERE username LIKE ? AND balance >=? */ @Test void testQueryWrapper(){ QueryWrapper<User> wrapper =new QueryWrapper<User>() .select("id","username","info","balance") .like("username","o") .ge("balance",1000); //查询 List<User> users=userMapper.selectList(wrapper); users.forEach(System.out::println); } UpdateWrapper 基于BaseMapper中的update方法更新时只能直接赋值，对于一些复杂的需求就难以实现。 例1： 例如：更新id为1,2,4的用户的余额，扣200，对应的SQL应该是： UPDATE user SET balance = balance - 200 WHERE id in (1, 2, 4) @Test void testUpdateWrapper() { List<Long> ids = List.of(1L, 2L, 4L); // 1.生成SQL UpdateWrapper<User> wrapper = new UpdateWrapper<User>() .setSql("balance = balance - 200") // SET balance = balance - 200 .in("id", ids); // WHERE id in (1, 2, 4) // 2.更新，注意第一个参数可以给null，告诉 MP：不要从实体里取任何字段值 // 而是基于UpdateWrapper中的setSQL来更新 userMapper.update(null, wrapper); } 例2： // 用 UpdateWrapper 拼 WHERE + SET UpdateWrapper<User> wrapper = new UpdateWrapper<User>() // WHERE status = 'ACTIVE' .eq("status", "ACTIVE") // SET balance = 2000, name = 'Alice' .set("balance", 2000) .set("name", "Alice"); // 把 entity 参数传 null，MyBatis-Plus 会只用 wrapper 里的 set/where userMapper.update(null, wrapper); LambdaQueryWrapper（推荐） 是QueryWrapper和UpdateWrapper的上位选择！！！ 传统的 QueryWrapper/UpdateWrapper 需要把数据库字段名写成字符串常量，既容易拼写出错，也无法在编译期校验。MyBatis-Plus 引入了两种基于 Lambda 的 Wrapper —— LambdaQueryWrapper 和 LambdaUpdateWrapper —— 通过传入实体类的 getter 方法引用，框架会自动解析并映射到对应的列，实现了类型安全和更高的可维护性。 // ——— 传统 QueryWrapper ——— public User findByUsername(String username) { QueryWrapper<User> qw = new QueryWrapper<>(); // 硬编码列名，拼写错了编译不过不了，会在运行时抛数据库异常 qw.eq("user_name", username); return userMapper.selectOne(qw); } // ——— LambdaQueryWrapper ——— public User findByUsername(String username) { // 内部已注入实体 Class 和元数据，方法引用自动解析列名 LambdaQueryWrapper<User> qw = Wrappers.lambdaQuery(User.class) .eq(User::getUserName, username); return userMapper.selectOne(qw); } 自定义sql 即自己编写Wrapper查询条件，再结合Mapper.xml编写SQL **例1：**以 UPDATE user SET balance = balance - 200 WHERE id in (1, 2, 4) 为例： 1）先在业务层利用wrapper创建条件，传递参数 @Test void testCustomWrapper() { // 1.准备自定义查询条件 List<Long> ids = List.of(1L, 2L, 4L); QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>().in("id", ids); // 2.调用mapper的自定义方法，直接传递Wrapper userMapper.deductBalanceByIds(200, wrapper); } 2）自定义mapper层把wrapper和其他业务参数传进去，自定义sql语句书写sql的前半部分，后面拼接。 public interface UserMapper extends BaseMapper<User> { /** * 注意：更新要用 @Update * - #{money} 会被替换为方法第一个参数 200 * - ${ew.customSqlSegment} 会展开 wrapper 里的 WHERE 子句 */ @Update("UPDATE user " + "SET balance = balance - #{money} " + "${ew.customSqlSegment}") void deductBalanceByIds(@Param("money") int money, @Param("ew") QueryWrapper<User> wrapper); } @Param("ew")就是给这个方法参数在 MyBatis 的 SQL 映射里起一个别名—— ew ， Mapper 的注解或 XML 里，MyBatis 想要拿到这个参数，就用它的 @Param 名称——也就是 ew： @Param("ew")中ew是 MP 约定的别名！ ${ew.customSqlSegment} 可以自动拼接传入的条件语句 **例2：**查询出所有收货地址在北京的并且用户id在1、2、4之中的用户 普通mybatis： <select id="queryUserByIdAndAddr" resultType="com.itheima.mp.domain.po.User"> SELECT * FROM user u INNER JOIN address a ON u.id = a.user_id WHERE u.id <foreach collection="ids" separator="," item="id" open="IN (" close=")"> #{id} </foreach> AND a.city = #{city} </select> mp方法： @Test void testCustomJoinWrapper() { // 1.准备自定义查询条件 QueryWrapper<User> wrapper = new QueryWrapper<User>() .in("u.id", List.of(1L, 2L, 4L)) .eq("a.city", "北京"); // 2.调用mapper的自定义方法 List<User> users = userMapper.queryUserByWrapper(wrapper); } @Select("SELECT u.* FROM user u INNER JOIN address a ON u.id = a.user_id ${ew.customSqlSegment}") List<User> queryUserByWrapper(@Param("ew")QueryWrapper<User> wrapper); Service层的常用方法 查询： selectById：根据主键 ID 查询单条记录。 selectBatchIds：根据主键 ID 批量查询记录。 selectOne：根据指定条件查询单条记录。 @Service public class UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; public User findByUsername(String username) { QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>(); queryWrapper.eq("username", username); return userMapper.selectOne(queryWrapper); } } selectList：根据指定条件查询多条记录。 QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>(); queryWrapper.ge("age", 18); List<User> users = userMapper.selectList(queryWrapper); 插入： insert：插入一条记录。 User user = new User(); user.setUsername("alice"); user.setAge(20); int rows = userMapper.insert(user); 更新 updateById：根据主键 ID 更新记录。 User user = new User(); user.setId(1L); user.setAge(25); int rows = userMapper.updateById(user); update：根据指定条件更新记录。 UpdateWrapper<User> updateWrapper = new UpdateWrapper<>(); updateWrapper.eq("username", "alice"); User user = new User(); user.setAge(30); int rows = userMapper.update(user, updateWrapper); 删除操作 deleteById：根据主键 ID 删除记录。 deleteBatchIds：根据主键 ID 批量删除记录。 delete：根据指定条件删除记录。 QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>(); queryWrapper.eq("username", "alice"); int rows = userMapper.delete(queryWrapper); IService 基本使用 由于Service中经常需要定义与业务有关的自定义方法，因此我们不能直接使用IService，而是自定义Service接口，然后继承IService以拓展方法。同时，让自定义的Service实现类继承ServiceImpl，这样就不用自己实现IService中的接口了。 首先，定义IUserService，继承IService： public interface IUserService extends IService<User> { // 拓展自定义方法 } 然后，编写UserServiceImpl类，继承ServiceImpl，实现UserService： @Service public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements IUserService { } Controller层中写： @RestController @RequestMapping("/users") @Slf4j @Api(tags = "用户管理接口") public class UserController { @Autowired private IUserService userService; @PostMapping @ApiOperation("新增用户接口") public void saveUser(@RequestBody UserFormDTO userFormDTO){ User user=new User(); BeanUtils.copyProperties(userFormDTO, user); userService.save(user); } @DeleteMapping("{id}") @ApiOperation("删除用户接口") public void deleteUserById(@PathVariable Long id){ userService.removeById(id); } @GetMapping("{id}") @ApiOperation("根据id查询接口") public UserVO queryUserById(@PathVariable Long id){ User user=userService.getById(id); UserVO userVO=new UserVO(); BeanUtils.copyProperties(user,userVO); return userVO; } @PutMapping("/{id}/deduction/{money}") @ApiOperation("根据id扣减余额") public void updateBalance(@PathVariable Long id,@PathVariable Long money){ userService.deductBalance(id,money); } } service层： @Service public class IUserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements IUserService { @Autowired private UserMapper userMapper; @Override public void deductBalance(Long id, Long money) { //1.查询用户 User user=getById(id); if(user==null || user.getStatus()==2){ throw new RuntimeException("用户状态异常！"); } //2.查验余额 if(user.getBalance()<money){ throw new RuntimeException("用户余额不足！"); } //3.扣除余额 update User set balance=balance-money where id=id userMapper.deductBalance(id,money); } } mapper层： @Mapper public interface UserMapper extends BaseMapper<User> { @Update("update user set balance=balance-#{money} where id=#{id}") void deductBalance(Long id, Long money); } 总结：如果是简单查询，如用id来查询、删除，可以直接在Controller层用Iservice方法，否则自定义业务层Service实现具体任务。 Service层的lambdaQuery IService中还提供了Lambda功能来简化我们的复杂查询及更新功能。 相当于「条件构造」和「执行方法」写在一起 this.lambdaQuery() = LambdaQueryWrapper + 内置的执行方法（如 .list()、.one()） 特性 lambdaQuery() lambdaUpdate() 主要用途 构造查询条件，执行 SELECT 操作 构造更新条件，执行 UPDATE（或逻辑删除）操作 支持的方法 .eq(), .like(), .gt(), .orderBy(), .select() 等 .eq(), .lt(), .set(), .setSql() 等 执行方法 .list(), .one(), .page() 等 .update(), .remove()（逻辑删除 **案例一：**实现一个根据复杂条件查询用户的接口，查询条件如下： name：用户名关键字，可以为空 status：用户状态，可以为空 minBalance：最小余额，可以为空 maxBalance：最大余额，可以为空 @GetMapping("/list") @ApiOperation("根据id集合查询用户") public List<UserVO> queryUsers(UserQuery query){ // 1.组织条件 String username = query.getName(); Integer status = query.getStatus(); Integer minBalance = query.getMinBalance(); Integer maxBalance = query.getMaxBalance(); // 2.查询用户 List<User> users = userService.lambdaQuery() .like(username != null, User::getUsername, username) .eq(status != null, User::getStatus, status) .ge(minBalance != null, User::getBalance, minBalance) .le(maxBalance != null, User::getBalance, maxBalance) .list(); // 3.处理vo return BeanUtil.copyToList(users, UserVO.class); } .eq(status != null, User::getStatus, status)，使用User::getStatus方法引用并不直接把'Status'插入到 SQL，而是在运行时会被 MyBatis-Plus 解析成实体属性 Status”对应的数据库列是 status。推荐!!! 可以发现lambdaQuery方法中除了可以构建条件，还需要在链式编程的最后添加一个list()，这是在告诉MP我们的调用结果需要是一个list集合。这里不仅可以用list()，可选的方法有： .one()：最多1个结果 .list()：返回集合结果 .count()：返回计数结果 MybatisPlus会根据链式编程的最后一个方法来判断最终的返回结果。 这里不够规范，业务写在controller层中了。 **案例二：**改造根据id修改用户余额的接口，如果扣减后余额为0，则将用户status修改为冻结状态（2） @Override @Transactional public void deductBalance(Long id, Integer money) { // 1.查询用户 User user = getById(id); // 2.校验用户状态 if (user == null || user.getStatus() == 2) { throw new RuntimeException("用户状态异常！"); } // 3.校验余额是否充足 if (user.getBalance() < money) { throw new RuntimeException("用户余额不足！"); } // 4.扣减余额 update tb_user set balance = balance - ? int remainBalance = user.getBalance() - money; lambdaUpdate() .set(User::getBalance, remainBalance) // 更新余额 .set(remainBalance == 0, User::getStatus, 2) // 动态判断，是否更新status .eq(User::getId, id) .eq(User::getBalance, user.getBalance()) // 乐观锁 .update(); } 批量新增 每 batchSize 条记录作为一个 JDBC batch 提交一次（1000 条就一次） @Test void testSaveBatch() { // 准备10万条数据 List<User> list = new ArrayList<>(1000); long b = System.currentTimeMillis(); for (int i = 1; i <= 100000; i++) { list.add(buildUser(i)); // 每1000条批量插入一次 if (i % 1000 == 0) { userService.saveBatch(list); list.clear(); } } long e = System.currentTimeMillis(); System.out.println("耗时：" + (e - b)); } 之所以把 100 000 条记录分成每 1 000 条一批来插，是为了兼顾 性能、内存 和 数据库／JDBC 限制。 JDBC 或数据库参数限制 很多数据库（MySQL、Oracle 等）对单条 SQL 里 VALUES 列表的长度有上限，一次性插入几十万行可能导致 SQL 过长、参数个数过多，被驱动或数据库拒绝。 即使驱动不直接报错，也可能因为网络包（packet）过大而失败。 内存占用和 GC 压力 JDBC 在执行 batch 时，会把所有要执行的 SQL 和参数暂存在客户端内存里。如果一次性缓存 100 000 条记录的参数（可能是几 MB 甚至十几 MB），容易触发 OOM 或者频繁 GC。 事务日志和回滚压力 一次性插入大量数据，数据库需要在事务日志里记录相应条目，回滚时也要一次性回滚所有操作，性能开销巨大。分批能让每次写入都较为“轻量”，回滚范围也更小。 这种本质上是多条单行 INSERT Preparing: INSERT INTO user ( username, password, phone, info, balance, create_time, update_time ) VALUES ( ?, ?, ?, ?, ?, ?, ? ) Parameters: user_1, 123, 18688190001, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01 Parameters: user_2, 123, 18688190002, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01 Parameters: user_3, 123, 18688190003, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01 而如果想要得到最佳性能，最好是将多条SQL合并为一条，像这样： INSERT INTO user ( username, password, phone, info, balance, create_time, update_time ) VALUES (user_1, 123, 18688190001, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01), (user_2, 123, 18688190002, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01), (user_3, 123, 18688190003, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01), (user_4, 123, 18688190004, "", 2000, 2023-07-01, 2023-07-01); 需要修改项目中的application.yml文件，在jdbc的url后面添加参数&rewriteBatchedStatements=true： url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mp?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&rewriteBatchedStatements=true 但是会存在上述上事务的问题！！！ MQ分页 快速入门 1）引入依赖 <!-- 数据库操作：https://mp.baomidou.com/ --> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.5.9</version> </dependency> <!-- MyBatis Plus 分页插件 --> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-jsqlparser-4.9</artifactId> </dependency> 2）定义通用分页查询条件实体 @Data @ApiModel(description = "分页查询实体") public class PageQuery { @ApiModelProperty("页码") private Long pageNo; @ApiModelProperty("页码") private Long pageSize; @ApiModelProperty("排序字段") private String sortBy; @ApiModelProperty("是否升序") private Boolean isAsc; } 3）新建一个 UserQuery 类，让它继承自你已有的 PageQuery @Data @ApiModel(description = "用户分页查询实体") public class UserQuery extends PageQuery { @ApiModelProperty("用户名（模糊查询）") private String name; } 4）Service里使用 @Service public class UserService extends ServiceImpl<UserMapper, User> { /** * 用户分页查询（带用户名模糊 + 动态排序） * * @param query 包含 pageNo、pageSize、sortBy、isAsc、name 等字段 */ public Page<User> pageByQuery(UserQuery query) { // 1. 构造 Page 对象 Page<User> page = new Page<>( query.getPageNo(), query.getPageSize() ); // 2. 构造查询条件 LambdaQueryWrapper<User> qw = Wrappers.<User>lambdaQuery() // 当 name 非空时，加上 user_name LIKE '%name%' .like(StrUtil.isNotBlank(query.getName()), User::getUserName, query.getName()); // 3. 动态排序 if (StrUtil.isNotBlank(query.getSortBy())) { String column = StrUtil.toUnderlineCase(query.getSortBy()); boolean asc = Boolean.TRUE.equals(query.getIsAsc()); qw.last("ORDER BY " + column + (asc ? " ASC" : " DESC")); } // 4. 执行分页查询 return this.page(page, qw); } }
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zy123
7月5日
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2025-06-27
DDD领域驱动设计
DDD领域驱动设计 什么是 DDD？ DDD（领域驱动设计，Domain-Driven Design）是一种软件开发方法论和设计思想。为了确定业务和应用的边界，保证业务模型和代码模型的一致性。 DDD 与微服务架构的关系 因为 DDD 主要应用在微服务架构场景，所以想要更好的理解 DDD 的概念，需要结合微服务架构来看： DDD 是一种设计思想，确定业务和应用的边界 微服务架构需要 将系统拆分为多个小而独立的服务 DDD 的价值 根据领域模型确定业务的边界 划分出应用的边界 最终落实成服务的边界、代码的边界 DDD概念理论 充血模型 vs 贫血模型 定义 贫血模型：对象仅包含数据属性和简单的 getter/setter，业务逻辑由外部服务处理。 充血模型：对象既包含数据，也封装相关业务逻辑，符合面向对象设计原则。 特点 贫血模型 充血模型 封装性 数据和逻辑分离 数据和逻辑封装在同一对象内 职责分离 服务类负责业务逻辑，对象负责数据 对象同时负责数据和自身的业务逻辑 适用场景 简单的增删改查、DTO 传输对象 复杂的领域逻辑和业务建模 优点 简单易用，职责清晰 高内聚，符合面向对象设计思想 缺点 服务层臃肿，领域模型弱化 复杂度增加，不适合简单场景 面向对象原则 违反封装原则 符合封装原则 充血模型： public class Order { private String orderId; private double totalAmount; private boolean isPaid; public Order(String orderId, double totalAmount) { this.orderId = orderId; this.totalAmount = totalAmount; this.isPaid = false; } public void pay() { if (this.isPaid) { throw new IllegalStateException("Order is already paid"); } this.isPaid = true; } public void cancel() { if (this.isPaid) { throw new IllegalStateException("Cannot cancel a paid order"); } // Perform cancellation logic } public boolean isPaid() { return isPaid; } public double getTotalAmount() { return totalAmount; } } 但不要只是把充血模型，仅限于一个类的设计和一个类内的方法设计。充血还可以是整个包结构，一个包下包括了用于实现此包 Service 服务所需的各类零部件（模型、仓储、工厂），也可以被看做充血模型。 限界上下文 限界上下文是指一个明确的边界，规定了某个子领域的业务模型和语言，确保在该上下文内的术语、规则、模型不与其他上下文混淆。 表达 语义环境 实际含义 "我吃得很饱，现在不能动了" 日常用餐 字面意思：吃到肚子很满 "我吃得很饱，今天的演讲让人充实" 知识分享 比喻：得到了很大满足 限界上下文的作用 定义业务边界：类似于语义环境，为通用语言划定范围 消除歧义：确保团队对领域对象、事件的认知一致 领域转换：同一对象在不同上下文有不同名称（goods在电商称"商品"，运输称"货物"） 模型隔离：防止不同业务领域的模型相互干扰 领域模型 指特定业务领域内，业务规则、策略以及业务流程的抽象和封装。在设计手段上，通过风暴模型拆分领域模块，形成界限上下文。最大的区别在于把原有的众多 Service + 数据模型的方式，拆分为独立的有边界的领域模块。每个领域内创建自身所属的；领域对象（实体、聚合、值对象）、仓储服务(DAO 操作)、工厂、端口适配器Port（调用外部接口的手段）等。 在原本的 Service + 贫血的数据模型开发指导下，Service 串联调用每一个功能模块。这些基础设施（对象、方法、接口）是被相互调用的。这也是因为贫血模型并没有面向对象的设计，所有的需求开发只有详细设计。 换到充血模型下，现在我们以一个领域功能为聚合，拆分一个领域内所需的 Service 为领域服务，VO、Req、Res 重新设计为领域对象，DAO、Redis 等持久化操作为仓储等。举例：一套账户服务中的，授信认证、开户、提额降额等，每一个都是一个独立的领域，在每个独立的领域内，创建自身领域所需的各项信息。 领域模型还有一个特点，它自身只关注业务功能实现，不与外部任何接口和服务直连。如；不会直接调用 DAO 操作库，也不会调用缓存操作 Redis，更不会直接引入 RPC 连接其他微服务。而是通过仓库和端口适配器，定义调用外部数据的含有出入参对象的接口标准，让基础设施层做具体的调用实现——通过这样的方式让领域只关心业务实现，同时做好防腐。 领域服务 一组无状态的业务操作，封装那些“不属于任何单个实体/聚合”的领域逻辑。 职责 执行跨聚合、跨实体的业务场景——比如“为多个订单一次性计算优惠”、“在用户和仓库之间做一次库存预占”。 协调仓储接口、调用多个聚合根的方法，但本身不持有长期状态，也不了解持久化细节。 典型示例 订单支付功能： 涉及订单、用户账户、支付信息等多个实体，适合放在领域服务中实现 public class PaymentService { public void processPayment(Order order, PaymentDetails paymentDetails, Account account) { // 处理支付逻辑 // 调用多个实体方法来处理支付过程 } } 领域对象 实体 实体是指具有唯一标识的业务对象。在代码中，唯一标识通常表现为ID属性，例如： 订单实体：订单ID 用户实体：用户ID 核心特征 实体的属性可以随时间变化 唯一标识(ID)始终保持不变 实体映射到代码中就是实体类，通常采用充血模型实现，即与这个实体相关的所有业务逻辑都写在实体类中。 值对象 值对象是没有唯一标识的业务对象，具有以下特征： 创建后不可修改（immutable） 只能通过整体替换来更新 通常用于描述实体的属性和特征 在开发值对象的时候，通常不会提供 setter 方法，而是提供构造函数或者 Builder 方法来实例化对象。这个对象通常不会独立作为方法的入参对象，但做可以独立作为出参对象使用。 聚合与聚合根（Aggregate & Aggregate Root） 在 DDD 中，聚合是一组相关的实体（Entity）和值对象（Value Object）的集合，它们共同承担一个业务功能，并作为一个事务与一致性边界被一起管理；而聚合根则是这整个聚合对外的唯一入口和“带头人”。 聚合（Aggregate） 一致性边界：聚合内的所有变更要么全部成功，要么全部失败，保证内部数据始终保持不变式（Invariant）。 事务边界：一次事务只能跨越一个聚合，聚合内部的操作在同一事务中完成。 边界保护：禁止外部直接操作聚合内除根实体之外的对象，所有访问和变更都必须通过聚合根。 聚合根（Aggregate Root） 唯一入口：每个聚合只能有一个根实体；外部只能通过它来查找、添加、修改或删除聚合内的对象。 实体身份：聚合根本身是一个拥有全局唯一标识（ID）的实体，封装聚合内部所有业务逻辑与校验。 操作封装：聚合根提供方法（如 addItem()、updateAddress()）来维护内部实体和值对象的一致性，不暴露内部结构。 跨聚合关联：与其他聚合交互时，仅通过 ID 或专门的领域服务进行，无直接对象引用，防止耦合越界。 public class Order { // ← 聚合根（Aggregate Root） private final OrderId id; // 根实体，带全局唯一 ID private List<OrderItem> items; // 聚合内实体 private ShippingAddress address; // 聚合内值对象 public void addItem(Product p, int qty) { // 校验库存、价格等业务规则 items.add(new OrderItem(p.getId(), p.getPrice(), qty)); // 校验聚合不变式：总金额 = 明细之和 } public List<OrderItem> getItems() { return Collections.unmodifiableList(items); } public void updateAddress(ShippingAddress addr) { // 校验地址合法性 this.address = addr; } // … 其它业务方法 … } 聚合：订单聚合包含 OrderItem（实体）和 ShippingAddress（值对象），它们在同一事务中一起保存或回滚。 聚合根：即Order 类，对外暴露操作接口，封装内部状态与一致性，不允许直接操作 OrderItem 或地址。 仓储服务 特征 封装持久化操作：Repository负责封装所有与数据源交互的操作，如创建、读取、更新和删除（CRUD）操作。这样，领域层的代码就可以避免直接处理数据库或其他存储机制的复杂性。 抽象接口：Repository定义了一个与持久化机制无关的接口，这使得领域层的代码可以在不同的持久化机制之间切换，而不需要修改业务逻辑。 职责分离 领域层 只定义 Repository 接口，关注“需要做哪些数据操作”（增删改查、复杂查询），不关心具体实现。 基础设施层 实现这些接口（ORM、JDBC、Redis、ES、RPC、HTTP、MQ 推送等），封装所有外部资源的访问细节。 仓储解耦的手段使用了依赖倒置的设计。 示例： 只定义接口，由基础设施层来实现。 public interface IActivityRepository { GroupBuyActivityDiscountVO queryGroupBuyActivityDiscountVO(String source, String channel); SkuVO querySkuByGoodsId(String goodsId); } 使用：在应用程序中使用依赖注入（DI）来将具体的Repository实现注入到需要它们的领域服务或应用服务中。 聚合和领域服务和仓储服务的比较 特性 聚合（Aggregate） 领域服务（Domain Service） 仓储（Repository） 本质 相关实体和值对象的组合，以“聚合根”为唯一访问入口 无状态的业务逻辑单元，封装跨实体 / 跨聚合规则 抽象的数据访问接口，隐藏底层存储细节，为聚合提供持久化能力 状态 有状态——内部维护数据与不变式 无状态——仅暴露行为 无业务状态；实现层可能有缓存，但对外看作无状态 职责 1. 内部一致性2. 定义事务边界3. 提供领域行为（order.pay() 等） 1. 承载跨实体规则2. 协调多个聚合完成业务动作 1. 加载 / 保存聚合根2. 把 PO ↔️ Entity 映射3. 屏蔽 SQL/ORM/缓存等技术细节 边界 聚合边界：内部操作要么全部成功要么全部失败 无一致性边界，仅调用聚合或仓储 持久化边界：一次操作针对一个聚合；不负责业务事务（由应用层控制） 典型用法 Order.addItem(),Order.cancel() PricingService.calculate(...),InventoryService.reserveStock(...) orderRepository.findById(id),orderRepository.save(order) **自己总结：**领域服务纯写业务逻辑并注入仓储服务； 仓储服务只写接口，规定一个具体的'动作'； 然后基础设施层中子类实现该仓储接口，并注入若干Dao，一个'动作'可能调用多个Dao来实现； Dao直接与数据库打交道，实现增删查改。 **总结：**可以通过“开公司”的比喻来帮助大家理解 DDD。领域就像公司的行业，决定了公司所从事的核心业务；限界上下文是公司内部的各个部门，每个部门有独立的职责和规则；实体是公司中的员工，具有唯一标识和生命周期；值对象是员工的地址或电话等属性，只有值的意义，没有独立的身份；聚合是部门，由多个实体和值对象组成，聚合根（如部门经理）是部门的入口，确保部门内部的一致性；领域服务则是跨部门的职能服务，比如 HR 或 IT 服务，为各部门提供支持和协作。 DDD架构设计 四层架构 用户接口层interface：处理用户交互和展示 应用层application：协调领域对象完成业务用例 领域层domain：包含核心业务逻辑和领域模型 基础设施层infrastructure：提供技术实现支持 如何从MVC架构映射到DDD架构？ 六边形架构 领域模型设计 方式1；DDD 领域科目类型分包，类型之下写每个业务逻辑。 方式2；业务领域分包，每个业务领域之下有自己所需的 DDD 领域科目。
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zy123
6月27日
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2025-05-28
消息队列MQ
消息队列MQ 初识MQ 同步调用 同步调用有3个问题： 拓展性差，每次有新的需求，现有支付逻辑都要跟着变化，代码经常变动 性能下降，每次远程调用，调用者都是阻塞等待状态。最终整个业务的响应时长就是每次远程调用的执行时长之和 级联失败，当交易服务、通知服务出现故障时，整个事务都会回滚，交易失败。 异步调用 技术选型 RabbitMQ 部署 mq: #消息队列 image: rabbitmq:3.8-management container_name: mq restart: unless-stopped hostname: mq environment: TZ: "Asia/Shanghai" RABBITMQ_DEFAULT_USER: admin RABBITMQ_DEFAULT_PASS: "admin" ports: - "15672:15672" - "5672:5672" volumes: - mq-plugins:/plugins # 持久化数据卷，保存用户/队列/交换机等元数据 - ./mq-data:/var/lib/rabbitmq networks: - hmall-net volumes: mq-plugins: http://localhost:15672/ 访问控制台 架构图 publisher：生产者，发送消息的一方 consumer：消费者，消费消息的一方 queue：队列，存储消息。生产者投递的消息会暂存在消息队列中，等待消费者处理 exchange：交换机，负责消息路由。生产者发送的消息由交换机决定投递到哪个队列。不存储 virtual host：虚拟主机，起到数据隔离的作用。每个虚拟主机相互独立，有各自的exchange、queue（每个项目+环境有各自的vhost） 一个队列最多指定给一个消费者！ Spring AMQP 快速开始 交换机和队列都是直接在控制台创建，消息的发送和接收在Java应用中实现！ 简单案例：直接向队列发送消息，不经过交换机 引入依赖 <!--AMQP依赖，包含RabbitMQ--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency> 配置MQ地址，在publisher和consumer服务的application.yml中添加配置： spring: rabbitmq: host: localhost # 你的虚拟机IP port: 5672 # 端口 virtual-host: /hmall # 虚拟主机 username: hmall # 用户名 password: 123 # 密码 消息发送： 然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest，并利用**RabbitTemplate**实现消息发送： @SpringBootTest public class SpringAmqpTest { @Autowired private RabbitTemplate rabbitTemplate; @Test public void testSimpleQueue() { // 队列名称 String queueName = "simple.queue"; // 消息 String message = "hello, spring amqp!"; // 发送消息 rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message); } } convertAndSend如果 2 个参数，第一个表示队列名，第二个表示消息； 消息接收 @Component public class SpringRabbitListener { // 利用RabbitListener来声明要监听的队列信息 // 将来一旦监听的队列中有了消息，就会推送给当前服务，调用当前方法，处理消息。 // 可以看到方法体中接收的就是消息体的内容 @RabbitListener(queues = "simple.queue") public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException { System.out.println("spring 消费者接收到消息：【" + msg + "】"); } } 然后启动启动类，它能自动从队列中取出消息。取出后队列中就没消息了！ 交换机 无论是 Direct、Topic 还是 Fanout 交换机，你都可以用 同一个 Binding Key 把多条队列绑定到同一个交换机上。 1）fanout：广播给每个绑定的队列 发送消息： convertAndSend如果 3 个参数，第一个表示交换机，第二个表示RoutingKey，第三个表示消息。 @Test public void testFanoutExchange() { // 交换机名称 String exchangeName = "hmall.fanout"; // 消息 String message = "hello, everyone!"; rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message); } 2）Direct交换机 队列与交换机的绑定，不能是任意绑定了，而是要指定一个RoutingKey（路由key） 消息的发送方在 向 Exchange发送消息时，也必须指定消息的 RoutingKey。 Exchange不再把消息交给每一个绑定的队列，而是根据消息的Routing Key进行判断，只有队列的Routingkey与消息的 Routing key完全一致，才会接收到消息 注意，RoutingKey不等于队列名称 3）Topic交换机 Topic类型的交换机与Direct相比，都是可以根据RoutingKey把消息路由到不同的队列。 只不过Topic类型交换机可以让队列在绑定BindingKey 的时候使用通配符！ BindingKey一般都是有一个或多个单词组成，多个单词之间以.分割 通配符规则： #：匹配一个或多个词 *：匹配不多不少恰好1个词 举例： item.#：能够匹配item.spu.insert 或者 item.spu item.*：只能匹配item.spu 转发过程：把发送者传来的 Routing Key 按点分成多级，和各队列的 Binding Key（可以带 *、# 通配符）做模式匹配，匹配上的队列统统都能收到消息。 Routing Key和Binding Key Routing Key（路由键） 由发送者（Producer）在发布消息时指定，附着在消息头上。 用来告诉交换机：“我的这条消息属于哪类/哪个主题”。 Binding Key（绑定键） 由消费者（在应用启动或队列声明时）指定，是把队列绑定到交换机时用的规则。有些 UI 里 Routing Key 等同于 Binding Key! 告诉交换机：“符合这个键的消息，投递到我这个队列”。 交换机本身不设置 Routing Key 或 Binding Key，它只根据类型（Direct/Topic/Fanout/Headers）和已有的“队列–绑定键”关系，把 incoming Routing Key 匹配到对应的队列。 Direct Exchange 路由规则：Routing Key === Binding Key（完全一致） 场景：一对一或一对多的精确路由 Topic Exchange 路由规则 ：支持通配符 *：匹配一个单词 #：匹配零个或多个单词 例： Binding Key绑定键 order.* → 能匹配 order.created、order.paid 绑定键 order.# → 能匹配 order.created.success、order 等 Fanout Exchange 路由规则：忽略 Routing/Binding Key，消息广播到所有绑定队列 场景：聊天室广播、缓存失效通知等 基于注解声明交换机、队列 前面都是在 RabbitMQ 管理控制台手动创建队列和交换机，开发人员还得把所有配置整理一遍交给运维，既繁琐又容易出错。更好的做法是在应用启动时自动检测所需的队列和交换机，若不存在则直接创建。 基于注解方式来声明 type 默认交换机类型为ExchangeTypes.DIRECT @RabbitListener(bindings = @QueueBinding( value = @Queue(name = "direct.queue1"), exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT), key = {"red", "blue"} )) public void listenDirectQueue1(String msg){ System.out.println("消费者1接收到direct.queue1的消息：【" + msg + "】"); } @RabbitListener(bindings = @QueueBinding( value = @Queue(name = "direct.queue2"), exchange = @Exchange(name = "hmall.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT), key = {"red", "yellow"} )) public void listenDirectQueue2(String msg){ System.out.println("消费者2接收到direct.queue2的消息：【" + msg + "】"); } 检查队列 如果 RabbitMQ 中已经有名为 direct.queue1 的队列，就不会重复创建； 如果不存在，RabbitAdmin 会自动帮你创建一个。 检查交换机 同理，会查看有没有名为 hmall.direct、类型为 direct 的交换机，若不存在就新建。 检查绑定 最后再去声明绑定关系：把 direct.queue1 绑定到 hmall.direct，并且 routing-key 为 "red" 和 "blue"。 如果已有相同的绑定（队列、交换机、路由键都一致），也不会再重复创建。 消息转换器 使用JSON方式来做序列化和反序列化，替换掉默认方式。 更小或可压缩的消息体、易读、易调试 1）引入依赖 <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId> <artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId> <version>2.9.10</version> </dependency> 2）配置消息转换器，在publisher和consumer两个服务的启动类中添加一个Bean即可： @Bean public MessageConverter messageConverter(){ // 1.定义消息转换器 Jackson2JsonMessageConverter jackson2JsonMessageConverter = new Jackson2JsonMessageConverter(); // 2.配置自动创建消息id，用于识别不同消息，也可以在业务中基于ID判断是否是重复消息 jackson2JsonMessageConverter.setCreateMessageIds(true); return jackson2JsonMessageConverter; } MQ高级 我们要解决消息丢失问题，保证MQ的可靠性，就必须从3个方面入手： 确保生产者一定把消息发送到MQ 确保MQ不会将消息弄丢 确保消费者一定要处理消息 发送者的可靠性 发送者重试 修改发送者模块的application.yaml文件，添加下面的内容： spring: rabbitmq: connection-timeout: 1s # 设置MQ的连接超时时间 template: retry: enabled: true # 开启超时重试机制 initial-interval: 1000ms # 失败后的初始等待时间 multiplier: 1 # 失败后下次的等待时长倍数，下次等待时长 = initial-interval * multiplier max-attempts: 3 # 最大重试次数 阻塞重试，一般不建议开启。 发送者确认 当消息投递到MQ，但是路由失败（没有队列绑定交换机、或者你routingKey设置错误等）时，通过Publisher Return返回异常信息，同时返回ack的确认信息，代表投递成功 临时消息投递到了MQ，并且入队成功，返回ACK，告知投递成功 持久消息投递到了MQ，并且入队完成持久化，返回ACK ，告知投递成功 其它情况都会返回NACK，告知投递失败 1.在发送者模块的application.yaml中添加配置： spring: rabbitmq: publisher-confirm-type: correlated # 开启publisher confirm机制，并设置confirm类型 publisher-returns: true # 开启publisher return机制 none：关闭confirm机制 simple：同步阻塞等待MQ的回执 correlated：MQ异步回调返回回执 2.每个RabbitTemplate只能配置一个ReturnCallback，因此我们可以在配置类中统一设置。我们在publisher模块定义一个配置类： @Slf4j @RequiredArgsConstructor @Configuration public class MqConfig { private final RabbitTemplate rabbitTemplate; @PostConstruct public void init(){ rabbitTemplate.setReturnsCallback(new RabbitTemplate.ReturnsCallback() { @Override public void returnedMessage(ReturnedMessage returned) { log.error("触发return callback,"); log.debug("exchange: {}", returned.getExchange()); log.debug("routingKey: {}", returned.getRoutingKey()); log.debug("message: {}", returned.getMessage()); log.debug("replyCode: {}", returned.getReplyCode()); log.debug("replyText: {}", returned.getReplyText()); } }); } } 3.定义ConfirmCallback 由于每个消息发送时的处理逻辑不一定相同，因此ConfirmCallback需要在每次发消息时定义。具体来说，是在调用RabbitTemplate中的convertAndSend方法时，多传递一个参数： 这里的CorrelationData中包含两个核心的东西： id：消息的唯一标示，MQ对不同的消息的回执以此做判断，避免混淆 SettableListenableFuture：回执结果的Future对象 @Test void testPublisherConfirm() { // 1.创建CorrelationData CorrelationData cd = new CorrelationData(); // 2.给Future添加ConfirmCallback cd.getFuture().addCallback(new ListenableFutureCallback<CorrelationData.Confirm>() { @Override public void onFailure(Throwable ex) { // 2.1.Future发生异常时的处理逻辑，基本不会触发 log.error("send message fail", ex); } @Override public void onSuccess(CorrelationData.Confirm result) { // 2.2.Future接收到回执的处理逻辑，参数中的result就是回执内容 if(result.isAck()){ // result.isAck()，boolean类型，true代表ack回执，false 代表 nack回执 log.debug("发送消息成功，收到 ack!"); }else{ // result.getReason()，String类型，返回nack时的异常描述 log.error("发送消息失败，收到 nack, reason : {}", result.getReason()); } } }); // 3.发送消息 rabbitTemplate.convertAndSend("hmall.direct", "q", "hello", cd); } 端到端投递保障 ConfirmCallback 只告诉你：消息“到”了 RabbitMQ 服务器吗？（ACK：到；NACK：没到） ReturnsCallback 只告诉你：到达服务器的消息，能“进”队列吗？（能进就不回；进不了就退） 两者都成功，才能确认：“这条消息真的安全地进了队列，等着消费者去拿。” 开启生产者确认比较消耗MQ性能，一般不建议开启。 MQ的可靠性 数据持久化 为了保证数据的可靠性，必须配置数据持久化（从内存保存到磁盘上），包括： 交换机持久化（选Durable） 队列持久化（选Durable） 消息持久化（选Persistent） 控制台方式： 这样重启后还能恢复。 代码方式，默认都是持久化的，不用变动。 消费者可靠性 消费者确认机制 当消费者处理消息结束后，向RabbitMQ返回自己的处理状态，MQ做出相应反应... 上述的NACK状态时，MQ会不断向消费者重投消息，直至被正确处理！！！ 在消费者方，通过下面的配置可以修改消费者收到消息后的ACK处理方式： none,收到消息就直接返回ack； manual，手动实现ack； auto，自动档，业务异常返回nack， 消息处理异常返回reject，其他ack （默认也是这个模式） spring: rabbitmq: listener: simple: acknowledge-mode: auto 消费者重试 类似发送者的重试机制，在消费者出现异常时利用本地重试，而不是无限制的requeue到mq队列。 重试达到最大次数后，、会返回reject，消息会被丢弃 修改consumer服务的application.yml文件，添加内容： spring: rabbitmq: listener: simple: retry: enabled: true # 开启消费者失败重试 initial-interval: 1000ms # 初识的失败等待时长为1秒 multiplier: 1 # 失败的等待时长倍数，下次等待时长 = multiplier * last-interval max-attempts: 3 # 最大重试次数 stateless: true # true无状态；false有状态。如果业务中包含事务，这里改为false Stateless（无状态重试）：所有的重试都在同一个事务上下文里进行，直到重试次数用尽后才会把异常抛回容器并最终回滚或提交事务。 Stateful（有状态重试）：每次重试都会被当成一次独立的消息交付，Spring 会为每次尝试开启新的事务，失败时立即回滚并重新投递，下次重试又是一个干净的事务环境。这对事务性操作(@Transactional)来说，能保证“第 N 次重试失败就回滚第 N 次的事务”，避免把所有尝试都裹在一笔大事务里 失败处理策略 前面默认的达到最大重试次数后，消息会被丢弃，对于消息可靠性要求较高的业务场景下，显然不太合适了。 因此Spring允许我们自定义重试次数耗尽后的消息处理策略，这个策略是由MessageRecovery接口来定义的，它有3个不同实现： RejectAndDontRequeueRecoverer：重试耗尽后，直接reject，丢弃消息。默认就是这种方式 ImmediateRequeueMessageRecoverer：重试耗尽后，返回nack，消息重新入队 RepublishMessageRecoverer：重试耗尽后，将失败消息投递到指定的交换机 比较优雅的一种处理方案是RepublishMessageRecoverer，失败后将消息投递到一个指定的，专门存放异常消息的交换机->队列，后续由人工集中处理。 业务幂等性 在程序开发中，幂等则是指同一个业务，执行一次或多次对业务状态的影响是一致的。如： 根据id删除数据 查询数据 新增数据 但数据的更新往往不是幂等的，如果重复执行可能造成不一样的后果。比如： 取消订单，恢复库存的业务。如果多次恢复就会出现库存重复增加的情况 退款业务。重复退款对商家而言会有经济损失。 所以，我们要尽可能避免业务被重复执行：MQ消息的重复投递、页面卡顿时频繁刷新导致表单重复提交、服务间调用的重试 法一：唯一ID 每一条消息都生成一个唯一的id，与消息一起投递给消费者。 消费者接收到消息后处理自己的业务，业务处理成功后将消息ID保存到数据库 如果下次又收到相同消息，去数据库查询判断是否存在，存在则为重复消息放弃处理。 法一存在业务侵入，因为mq的消息ID与业务无关，现在却多了一张专门记录 ID 的表或结构 法二：业务判断，基于业务本身的逻辑或状态来判断是否是重复的请求或消息，不同的业务场景判断的思路也不一样。 综上，支付服务与交易服务之间的订单状态一致性是如何保证的？ 首先，支付服务会正在用户支付成功以后利用MQ消息通知交易服务，完成订单状态同步。 其次，为了保证MQ消息的可靠性，我们采用了生产者确认机制、消费者确认、消费者失败重试等策略，确保消息投递的可靠性 最后，我们还在交易服务设置了定时任务，定期查询订单支付状态。这样即便MQ通知失败，还可以利用定时任务作为兜底方案，确保订单支付状态的最终一致性。 延迟消息 对于超过一定时间未支付的订单，应该立刻取消订单并释放占用的库存。 例如，订单支付超时时间为30分钟，则我们应该在用户下单后的第30分钟检查订单支付状态，如果发现未支付，应该立刻取消订单，释放库存。 延迟消息插件 1.下载 GitHub - rabbitmq/rabbitmq-delayed-message-exchange: Delayed Messaging for RabbitMQ 2.上传插件，由于之前docker部署MQ挂载了数据卷 docker volume ls #查看所有数据卷 docker volume inspect hmall_all_mq-plugins #获取数据卷的目录 #"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/hmall_all_mq-plugins/_data" 我们上传插件到该目录下。 3.安装插件 docker exec -it mq rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange 声明延迟交换机 额外指定参数 delayed = "true" @RabbitListener(bindings = @QueueBinding( value = @Queue(name = "delay.queue", durable = "true"), exchange = @Exchange(name = "delay.direct", delayed = "true"), key = "delay" )) public void listenDelayMessage(String msg){ log.info("接收到delay.queue的延迟消息：{}", msg); } 发送延迟消息 @Test void testPublisherDelayMessage() { // 1.创建消息 String message = "hello, delayed message"; // 2.发送消息，利用消息后置处理器添加消息头 rabbitTemplate.convertAndSend("delay.direct", "delay", message, new MessagePostProcessor() { @Override public Message postProcessMessage(Message message) throws AmqpException { // 添加延迟消息属性 message.getMessageProperties().setDelay(5000); return message; } }); } 超时订单问题 三种可能性：1.如果用户支付成功，但是消息通知失败（未传递给订单服务），那么会导致数据不一致情况，这时延迟消息到达后，它会先看本地订单状态，发现处于'待支付'状态，此时不确定是否是真的未支付，还是消息通知失败，需要再openfeign调用支付服务，查询支付流水状态，发现支付成功，那么就更新本地订单状态为'已支付'。 2.如果用户支付成功且消息通知成功，那么订单服务会更新订单状态为'已支付'，延迟消息到达时查询本地订单状态，确实'已支付'，直接return。 3.用户确实到时间了扔未支付，此时本地订单状态和远程的支付流水状态都是'待支付'，此时取消订单、恢复库存。
后端学习
zy123
5月28日
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2025-05-27
Jmeter快速入门
Jmeter快速入门 1.安装Jmeter Jmeter依赖于JDK，所以必须确保当前计算机上已经安装了JDK，并且配置了环境变量。 1.1.下载 可以Apache Jmeter官网下载，地址：http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 1.2.解压 因为下载的是zip包，解压缩即可使用，目录结构如下： 其中的bin目录就是执行的脚本，其中包含启动脚本： 1.3.运行 双击即可运行，但是有两点注意： 启动速度比较慢，要耐心等待 启动后黑窗口不能关闭，否则Jmeter也跟着关闭了 2.快速入门 2.1.设置中文语言 默认Jmeter的语言是英文，需要设置： 效果： 注意：上面的配置只能保证本次运行是中文，如果要永久中文，需要修改Jmeter的配置文件 打开jmeter文件夹，在bin目录中找到 jmeter.properties，添加下面配置： language=zh_CN 注意：前面不要出现#，#代表注释，另外这里是下划线，不是中划线 2.2.基本用法 在测试计划上点鼠标右键，选择添加 > 线程（用户） > 线程组： 在新增的线程组中，填写线程信息： 给线程组点鼠标右键，添加http取样器： 编写取样器内容： 添加监听报告： 添加监听结果树： 汇总报告结果： 结果树：
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zy123
5月27日
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