# Sharding-JDBC 读写分离
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## 本节代码地址
GitHub:[https://github.com/xuyisu/fw-shardingsphere-learning/tree/master/shardingsphere-learning-read-write](https://github.com/xuyisu/fw-shardingsphere-learning/tree/master/shardingsphere-learning-read-write)
*****
本节主要介绍Sharding-JDBC读写分离,并提供代码样例,在分布式项目架构中,读写分离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. 新建模块shardingsphere-learning-common
为了减少代码开发量,笔者统一封装了一个`shardingsphere-learning-common`,用于将用户表(分库分表的功能全基于这张表演示)的增删改查功能封装。
![](https://img.kancloud.cn/4a/3b/4a3b894920fd45d3d09999615816f985_455x248.png)
### 1.1 maven 配置
这里我们将需要的连接池、Mybatis-plus、Shardingsphere 等依赖包添加进来作为公共依赖。后面的模块只需要依赖`shardingsphere-learning-common`包
~~~
<dependencies>
<!-- 数据连接池-->
<dependency>
<groupId>com.zaxxer</groupId>
<artifactId>HikariCP</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<!-- mysql驱动 -->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<!-- for spring boot -->
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
<version>${sharding-sphere.version}</version>
</dependency>
<!-- for spring namespace -->
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId>
<version>${sharding-sphere.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
~~~
### 1.2 MybatisPlusConfig 配置
配置MybatisPlus,将mapper包的路径用`@MapperScan`配置起来,如果需要分页查询的动作,可以配置MybatisPlus自带的分页插件。
~~~
/**
* @description MybatisPlusConfig
* @author xuyisu
* @date '2020-03-22'
*/
@Configuration
@MapperScan(value = "com.yisu.shardingsphere.common.mapper")
public class MybatisPlusConfig {
/**
* 分页插件
*
* @return PaginationInterceptor
*/
@Bean
public PaginationInterceptor paginationInterceptor() {
return new PaginationInterceptor();
}
}
~~~
### 1.3 新建系统用户表-实体SysUser
~~~
/**
* @description 系统用户表-实体
* @author xuyisu
* @date '2020-03-22 10:04:27'.
*/
@Data
@TableName("sys_user")
@EqualsAndHashCode(callSuper=false)
public class SysUser extends Model<SysUser> {
/**
* 主键
*/
@TableId(value = "id", type = IdType.ID_WORKER)
private Long id;
/**
* 创建时间
*/
private Date createTime;
/**
* 更新时间
*/
private Date updateTime;
/**
* 创建人编码
*/
private String createUser;
/**
* 修改人编码
*/
private String updateUser;
/**
* 删除标记(1 删除 0未删除)
*/
@TableLogic
private Integer deleteFlag;
/**
* 启用标记(1 禁用 0启用)
*/
private Integer disableFlag;
/**
* 职位编码
*/
private String posCode;
/**
* 头像地址
*/
private String avatar;
/**
* 邮箱
*/
private String email;
/**
* 密码
*/
private String password;
/**
* 用户名
*/
private String userName;
/**
* 真实姓名
*/
private String realName;
/**
* 部门编码
*/
private String deptCode;
/**
* 手机号
*/
private String userPhone;
}
~~~
### 1.4 新建SysUserMapper 接口
并继承BaseMapper接口,BaseMapper是MybatisPlus 提供的默认Mapper实现
~~~
/**
* @description 系统用户表-Mapper
* @author xuyisu
* @date '2020-03-12'
*/
public interface SysUserMapper extends BaseMapper<SysUser> {
}
~~~
实现BaseMapper的好处就是基本的增删改查不用自己写了
![](https://img.kancloud.cn/bc/f6/bcf69bcaf3b1aa6790c24d9616526112_457x375.png)
### 1.5 新建系统用户表-业务接口
接口需要继承IService,IService是MybatisPlus 针对service接口层的封装
~~~
/**
* @description 系统用户表-业务接口
* @author xuyisu
* @date '2020-03-22'
*/
public interface SysUserService extends IService<SysUser> {
}
~~~
可以看到IService里包含了很多的默认接口
![](https://img.kancloud.cn/c1/98/c198e326609022e2b69d3e4a2597b696_446x520.png)
### 1.6 新建系统用户表-业务实现
并继承`ServiceImpl<SysUserMapper, SysUser> `,ServiceImpl是MybatisPlus 提供的基本实现
~~~
/**
* @description 系统用户表-业务实现
* @author xuyisu
* @date '2020-03-22'
*/
@Service
public class SysUserServiceImpl extends ServiceImpl<SysUserMapper, SysUser> implements SysUserService {
}
~~~
ServiceImpl提了上面IService的节本实现,这样针对单表的增、删、改、查、分页查询、批量操作等
![](https://img.kancloud.cn/6c/f6/6cf6d76d29c276fc6363481ee4acd310_463x524.png)
## 2. 数据库创建
### 2.1 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)
### 2.2 执行脚本
执行以下脚本将创建数据库ds_master和ds_slave,并分别在两个库里面创建`sys_user`表
~~~
CREATE DATABASE ds_master;
USE ds_master;
DROP TABLE IF EXISTS `sys_user`;
CREATE TABLE `sys_user` (
`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 ds_slave;
USE ds_slave;
DROP TABLE IF EXISTS `sys_user`;
CREATE TABLE `sys_user` (
`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';
~~~
## 3. 新建读写分离模块shardingsphere-learning-read-write
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
### 3.1 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>${version}</version>
</dependency>
</dependencies>
~~~
### 3.2 应用配置
>这里笔者将默认的端口修改为了8900,然后就是配置Sharding-JDBC的数据源,我们本节演示的Sharding-JDBC读写分离需要两个库(真实项目中需要两个数据库实例)。
1. 笔者在配置中先设置数据源的名称
2. 分别配置主备数据库连接信息,如`spring.shardingsphere.datasource.{数据源名称}.type`
3. 对读写规则进行配置,查询时的负载均衡算法(load-balance-algorithm-type)默认是轮询、还可以选择随机,当然也可以实现MasterSlaveLoadBalanceAlgorithm接口自定义
4. 配置读写分离实例的名称,并分别设置主从的实例名称(别分对应1中设置的哪个名称)
5. 将sql日志信息打印出来
~~~
server.port=8900
#数据源定义
spring.shardingsphere.datasource.names=master,slave
# 数据源 主库
spring.shardingsphere.datasource.master.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.master.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.master.jdbc-url=jdbc:mysql://${dbIp}:3306/ds_master?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=true&useSSL=false
spring.shardingsphere.datasource.master.username=root
spring.shardingsphere.datasource.master.password=123456
# 数据源 从库
spring.shardingsphere.datasource.slave.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.slave.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.slave.jdbc-url=jdbc:mysql://${dbIp}:3306/ds_slave?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=true&useSSL=false
spring.shardingsphere.datasource.slave.username=root
spring.shardingsphere.datasource.slave.password=123456
# 读写分离
spring.shardingsphere.masterslave.load-balance-algorithm-type=round_robin
spring.shardingsphere.masterslave.name=ms
spring.shardingsphere.masterslave.master-data-source-name=master
spring.shardingsphere.masterslave.slave-data-source-names=slave
#打印sql
spring.shardingsphere.props.sql.show=true
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true
logging.level.com.yisu= debug
~~~
### 3.3 新建启动类
~~~
/**
* @description 启动类
* @author xuyisu
* @date '2020-03-22'
*/
@SpringBootApplication
public class FwShardingsphereReadWrite {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(FwShardingsphereReadWrite.class, args);
}
}
~~~
### 3.4 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 UserinfoServiceImplReadWriteTest {
@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);
}
}
~~~
#### 3.4.1 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
![](https://img.kancloud.cn/0a/bf/0abf49f0daa8acbf3a08cc4d5cc4387b_1049x620.png)
运行testInsert方法,可以看到控制台的日志如下,可以看到走的实例是master
~~~
2020-03-22 16:45:50 DEBUG main com.yisu.shardingsphere.common.mapper.SysUserMapper.insert ==> Preparing: INSERT INTO sys_user ( 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 ( ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ? )
2020-03-22 16:45:50 INFO main ShardingSphere-SQL Rule Type: master-slave
2020-03-22 16:45:50 INFO main ShardingSphere-SQL SQL: INSERT INTO sys_user ( 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 ( ?,
?,
?,
?,
?,
?,
?,
?,
?,
?,
?,
?,
?,
?,
? ) ::: DataSources: master
2020-03-22 16:45:50 DEBUG main com.yisu.shardingsphere.common.mapper.SysUserMapper.insert ==> Parameters: 1241647261536813058(Long), 12345678912(String), sys(String), 2020-03-22 16:45:50.467(Timestamp), /home/avatar(String), fwcloud(String), 0(Integer), realname(String), 123456(String), 2020-03-22 16:45:50.467(Timestamp), 0(Integer), pos(String), sys(String), depe(String), ***@123.com(String)
2020-03-22 16:45:50 DEBUG main com.yisu.shardingsphere.common.mapper.SysUserMapper.insert <== Updates: 1
~~~
#### 3.4.2 测试查询
运行testSelect方法,可以看到控制台的日志如下,可以看到走的实例是slave,查询结果为0是因为读库没有数据
~~~
2020-03-22 16:49:42 DEBUG main com.yisu.shardingsphere.common.mapper.SysUserMapper.selectCount ==> Preparing: SELECT COUNT( 1 ) FROM sys_user WHERE delete_flag=0
2020-03-22 16:49:43 INFO main ShardingSphere-SQL Rule Type: master-slave
2020-03-22 16:49:43 INFO main ShardingSphere-SQL SQL: SELECT COUNT( 1 ) FROM sys_user
WHERE delete_flag=0 ::: DataSources: slave
2020-03-22 16:49:43 DEBUG main com.yisu.shardingsphere.common.mapper.SysUserMapper.selectCount ==> Parameters:
2020-03-22 16:49:43 DEBUG main com.yisu.shardingsphere.common.mapper.SysUserMapper.selectCount <== Total: 1
0
~~~
至此,读写分离已完成
- 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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- TX-LCN介绍
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- LCN-TCC模式
- LCN-TXC模式
- 基于SEATA
- SEATA介绍
- SEATA Server部署
- SEATA-AT模式
- SEATA-TCC模式
- 基于RocketMQ
- RocketMQ 介绍
- 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
- docker部署mysql
- docker部署Redis
- docker部署Nacos
- docker部署consul
- 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
- Kubernetes
- Kubernetes 介绍
- Kubernetes 环境搭建
- Mac 安装 Kubernetes
- Windows 安装Kubernetes
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- 基本操作
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- 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