转自：http://www.codeceo.com/article/apache-commons-tools.html Apache Commons包含了很多开源的工具，用于解决平时编程经常会遇到的问题，减少重复劳动。我选了一些比较常用的项目做简单介绍。文中用了很多网上现成的东西，我只是做了一个汇总整理。 一、Commons BeanUtils http://jakarta.apache.org/commons/beanutils/index.html 说明：针对Bean的一个工具集。由于Bean往往是有一堆get和set组成，所以BeanUtils也是在此基础上进行一些包装。 使用示例：功能有很多，网站上有详细介绍。一个比较常用的功能是Bean Copy，也就是copy bean的属性。如果做分层架构开发的话就会用到，比如从PO（Persistent Object）拷贝数据到VO（Value Object）。 传统方法如下： //得到TeacherForm TeacherForm teacherForm=(TeacherForm)form; //构造Teacher对象 Teacher teacher=new Teacher(); //赋值 teacher.setName(teacherForm.getName()); teacher.setAge(teacherForm.getAge()); teacher.setGender(teacherForm.getGender()); teacher.setMajor(teacherForm.getMajor()); teacher.setDepartment(teacherForm.getDepartment()); //持久化Teacher对象到数据库 HibernateDAO= ; HibernateDAO.save(teacher); 使用BeanUtils后，代码就大大改观了，如下所示： //得到TeacherForm TeacherForm teacherForm=(TeacherForm)form; //构造Teacher对象 Teacher teacher=new Teacher(); //赋值 BeanUtils.copyProperties(teacher,teacherForm); //持久化Teacher对象到数据库 HibernateDAO= ; HibernateDAO.save(teacher); 二、Commons CLI http://jakarta.apache.org/commons/cli/index.html 说明：这是一个处理命令的工具。比如main方法输入的string[]需要解析。你可以预先定义好参数的规则，然后就可以调用CLI来解析。 使用示例： // create Options object Options options = new Options(); // add t option, option is the command parameter, false indicates that // this parameter is not required. options.addOption(“t”, false, “display current time”); options.addOption("c", true, "country code"); CommandLineParser parser = new PosixParser(); CommandLine cmd […]
View Details为什么使用雪花ID 在以前的项目中，最常见的两种主键类型是自增Id和UUID，在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题，就是为什么主键有序比无序查询效率要快，因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。 我们都知道，当我们定义了主键时，数据库会选择表的主键作为聚集索引(B+Tree)，mysql 在底层是以数据页为单位来存储数据的。 也就是说如果主键为自增 id 的话，mysql 在写满一个数据页的时候，直接申请另一个新数据页接着写就可以了。如果一个数据页存满了，mysql 就会去申请一个新的数据页来存储数据。如果主键是UUID，为了确保索引有序，mysql 就需要将每次插入的数据都放到合适的位置上。这就造成了页分裂，这个大量移动数据的过程是会严重影响插入效率的。 一句话总结就是，InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话，这时候存取效率是最高的。 但是为什么很多情况又不用自增id作为主键呢？ 容易导致主键重复。比如导入旧数据时，线上又有新的数据新增，这时就有可能在导入时发生主键重复的异常。为了避免导入数据时出现主键重复的情况，要选择在应用停业后导入旧数据，导入完成后再启动应用。显然这样会造成不必要的麻烦。而UUID作为主键就不用担心这种情况。 不利于数据库的扩展。当采用自增id时，分库分表也会有主键重复的问题。UUID则不用担心这种问题。 那么问题就来了，自增id会担心主键重复，UUID不能保证有序性，有没有一种ID既是有序的，又是唯一的呢？ 当然有，就是雪花ID。 什么是雪花ID snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是64bit的Long类型的ID，有着全局唯一和有序递增的特点。 最高位是符号位，因为生成的 ID 总是正数，始终为0，不可用。 41位的时间序列，精确到毫秒级，41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。 10位的机器标识，10位的长度最多支持部署1024个节点。 12位的计数序列号，序列号即一系列的自增ID，可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号，12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号。 缺点也是有的，就是强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，有可能会导致主键重复的问题。 Java实现雪花ID 下面是用Java实现雪花ID的代码，供大家参考一下。
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public class SnowflakeIdWorker { /** * 开始时间：2020-01-01 00:00:00 */ private final long beginTs = 1577808000000L; private final long workerIdBits = 10; /** * 2^10 - 1 = 1023 */ private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); private final long sequenceBits = 12; /** * 2^12 - 1 = 4095 */ private final long maxSequence = -1L ^ (-1L << sequenceBits); /** * 时间戳左移22位 */ private final long timestampLeftOffset = workerIdBits + sequenceBits; /** * 业务ID左移12位 */ private final long workerIdLeftOffset = sequenceBits; /** * 合并了机器ID和数据标示ID，统称业务ID，10位 */ private long workerId; /** * 毫秒内序列，12位，2^12 = 4096个数字 */ private long sequence = 0L; /** * 上一次生成的ID的时间戳，同一个worker中 */ private long lastTimestamp = -1L; public SnowflakeIdWorker(long workerId) { if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format("WorkerId必须大于或等于0且小于或等于%d", maxWorkerId)); } this.workerId = workerId; } public synchronized long nextId() { long ts = System.currentTimeMillis(); if (ts < lastTimestamp) { throw new RuntimeException(String.format("系统时钟回退了%d毫秒", (lastTimestamp - ts))); } // 同一时间内，则计算序列号 if (ts == lastTimestamp) { // 序列号溢出 if (++sequence > maxSequence) { ts = tilNextMillis(lastTimestamp); sequence = 0L; } } else { // 时间戳改变，重置序列号 sequence = 0L; } lastTimestamp = ts; // 0 - 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 0 - 00000000 00 - 00000000 0000 // 左移后，低位补0，进行按位或运算相当于二进制拼接 // 本来高位还有个0<<63，0与任何数字按位或都是本身，所以写不写效果一样 return (ts - beginTs) << timestampLeftOffset | workerId << workerIdLeftOffset | sequence; } /** * 阻塞到下一个毫秒 * * @param lastTimestamp * @return */ private long tilNextMillis(long lastTimestamp) { long ts = System.currentTimeMillis(); while (ts <= lastTimestamp) { ts = System.currentTimeMillis(); } return ts; } public static void main(String[] args) { SnowflakeIdWorker snowflakeIdWorker = new SnowflakeIdWorker(7); for (int i = 0; i < 10; i++) { long id = snowflakeIdWorker.nextId(); System.out.println(id); } } } |
main方法，测试结果如下：
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184309536616640512 184309536616640513 184309536616640514 184309536616640515 184309536616640516 184309536616640517 184309536616640518 184309536616640519 184309536616640520 184309536616640521 |
总结 在大部分公司的开发项目中里，雪花ID是主流的ID生成策略，除了自己实现之外，目前市场上也有很多开源的实现，比如： 美团开源的Leaf 百度开源的UidGenerator 有兴趣的可以自行观摩一下，那么这篇文章就写到这里了，感谢大家的阅读。 作者：java技术爱好者 链接：https://juejin.cn/post/6965510420387856398 来源：掘金 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
View DetailsStringBuilder转化为String
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String str = "abcdefghijklmnopqrs"; StringBuilder stb = new StringBuilder(str); |
整型数组转化为字符串
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StringBuilder s = new StringBuilder(); for(i=1;i<=n;i++) { s.append(String.valueOf(a[i])); } String str = ""+s; |
字符串转化为整形数组
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String str="123456"; int[] a = new int[str.length()]; for(int i=0;i<str.length();i++) { a[i] = str.charAt(i)-'0'; } |
字符串转化为字符数组
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String str="123456"; char[] c = str.toCharArray() ; System.out.println(c); |
字符数组转化为字符串
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char[] c = {'a','s','d','4','5',}; String str = new String(c); System.out.println(str); |
字符数组转化为整型数组
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char[] c = { '1', '2', '3', '4', '5', }; int[] a = new int[c.length]; for (int i = 0; i < 5; i++) { a[i] = c[i] - '0'; System.out.println(a[i]); } |
整型数组转化为字符数组
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int[] a = {1,2,3,4,5}; char[] c = new char[a.length]; for (int i = 0; i < 5; i++) { c[i] = (char) (a[i]+'0'); System.out.println(c[i]); } |
整型数转化为字符串
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1.String str = Integer.toString(i); 2.String s = String.valueOf(i); 3.String s = "" + i; |
字符串转化为整型数
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int i = Integer.valueOf(str).intValue(); |
java类型转换 Integer String Long Float Double Date 1如何将字串 String 转换成整数 int? A. 有两个方法:
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1). int i = Integer.parseInt([String]); 或 i = Integer.parseInt([String],[int radix]); 2). int i = Integer.valueOf(my_str).intValue(); 注: 字串转成 Double, Float, Long 的方法大同小异. |
2 如何将整数 int 转换成字串 String ? A. 有叁种方法:
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1.) String s = String.valueOf(i); 2.) String s = Integer.toString(i); 3.) String s = "" + i; 注: Double, Float, Long 转成字串的方法大同小异. |
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package cn.com.lwkj.erts.register; import java.sql.Date; public class TypeChange { public TypeChange() { } //change the string type to the int type public static int stringToInt(String intstr) { Integer integer; integer = Integer.valueOf(intstr); return integer.intValue(); } //change int type to the string type public static String intToString(int value) { Integer integer = new Integer(value); return integer.toString(); } //change the string type to the float type public static float stringToFloat(String floatstr) { Float floatee; floatee = Float.valueOf(floatstr); return floatee.floatValue(); } //change the float type to the string type public static String floatToString(float value) { Float floatee = new Float(value); return floatee.toString(); } //change the string type to the sqlDate type public static java.sql.Date stringToDate(String dateStr) { return java.sql.Date.valueOf(dateStr); } //change the sqlDate type to the string type public static String dateToString(java.sql.Date datee) { return datee.toString(); } public static void main(String[] args) { java.sql.Date day ; day = TypeChange.stringToDate("2003-11-3"); String strday = TypeChange.dateToString(day); System.out.println(strday); } } /* 我们 www.jb51.net */ |
JAVA中常用数据类型转换函数 虽然都能在JAVA API中找到，整理一下做个备份。
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string->byte Byte static byte parseByte(String s) byte->string Byte static String toString(byte b) char->string Character static String to String (char c) string->Short Short static Short parseShort(String s) Short->String Short static String toString(Short s) String->Integer Integer static int parseInt(String s) Integer->String Integer static String tostring(int i) String->Long Long static long parseLong(String s) Long->String Long static String toString(Long i) String->Float Float static float parseFloat(String s) Float->String Float static String toString(float f) String->Double Double static double parseDouble(String s) Double->String Double static String toString(Double) ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ |
数据类型 基本类型有以下四种： int长度数据类型有：byte(8bits)、short(16bits)、int(32bits)、long(64bits)、 float长度数据类型有：单精度（32bits float）、双精度（64bits double） boolean类型变量的取值有：ture、false char数据类型有：unicode字符,16位 对应的类类型：Integer、Float、Boolean、Character、Double、Short、Byte、Long 转换原则 从低精度向高精度转换 byte 、short、int、long、float、double、char 注：两个char型运算时，自动转换为int型；当char与别的类型运算时，也会先自动转换为int型的，再做其它类型的自动转换 基本类型向类类型转换 正向转换：通过类包装器来new出一个新的类类型的变量 Integer a= new Integer(2); 反向转换：通过类包装器来转换 int b=a.intValue(); 类类型向字符串转换 正向转换：因为每个类都是object类的子类，而所有的object类都有一个toString()函数，所以通过toString()函数来转换即可 反向转换：通过类包装器new出一个新的类类型的变量 eg1: int i=Integer.valueOf(“123”).intValue() 说明：上例是将一个字符串转化成一个Integer对象，然后再调用这个对象的intValue()方法返回其对应的int数值。 eg2: float f=Float.valueOf(“123”).floatValue() 说明：上例是将一个字符串转化成一个Float对象，然后再调用这个对象的floatValue()方法返回其对应的float数值。 eg3: boolean b=Boolean.valueOf(“123”).booleanValue() 说明：上例是将一个字符串转化成一个Boolean对象，然后再调用这个对象的booleanValue()方法返回其对应的boolean数值。 eg4:double d=Double.valueOf(“123”).doublue() […]
View Details类型转换虽然很简单，但是还是有些小细节要多注意。 String转化为int：
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String test="123"; int number=Integer.parseInt(test); |
String转化为Integer，可以如下所示。 也适用于int转化为Integer：
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String test="123"; // String test="abc"; //会报错：NumberFormatException: For input string Integer number=Integer.valueOf(test); |
注意：不管是使用Integer.parseInt()，还是使用Integer.valueOf()将字符串转换成数字， 如果是非数字的字符串，会报错：NumberFormatException: For input string: "" 另外，Integer类取值和 int 类型取值一致，取值范围是从-2147483648 至 2147483647（-231至 231-1） ，包括-2147483648 和 2147483647。 如果超过了这个范围，也会报错。比如Integer.valueOf("2147483648")，超过了Integer范围。因此会报错： For input string: "2147483648" 更安全的做法是，使用apache包的NumberUtils，如下： 注意：NumberUtils只处理整数，不能用来处理小数。
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String str="abc"; //str不为数字时，设置默认值为 0 int num = NumberUtils.toInt(str); //str不为数字时，设置默认值为其他值，比如1 int defaultNum=NumberUtils.toInt(str,1); |
String转BigDecimal：
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String str1="2.30"; BigDecimal bd=new BigDecimal(str1); |
String转double ：
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double value = NumberUtils.toDouble("4.23"); |
Double转化为int：
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Double test=new Double("1.23"); //Double初始化，最好用String保证精度 int result=test.intValue(); |
其他类型转String：
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// Object obj="123"; String test=String.valueOf(obj); |
注意：当String.valueOf()的参数obj为null时，返回值是字符串"null"！！而不是null。 如果希望obj为null时，返回""，可以使用apache-commons-lang的包，如下所示：
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Object object=null; String str = ObjectUtils.toString(object); //object为null时，结果为"" |
如果希望obj为null时，返回null，如下： ObjectUtils.toString(object,nullStr)，第二参数nullStr表示，当object为null时，方法返回的值。
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// Object obj=null; Object object="123"; String str = ObjectUtils.toString(object,null); //相当于 String str= (object == null) ? null : object.toString(); |
Integer转double： 使用doubleValue()方法，或者 (double)强制转换。
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Integer a= new Integer(5); int intvalue=a.intValue(); double doublevalue=a.doubleValue(); |
其他类型转Double：
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Double rate= Double.valueOf(obj); |
比较小数是否相等。 比较Double是否相等。比较BigDecimal是否相等。 如下所示：
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double value=1.23; if (BigDecimal.ZERO.compareTo(BigDecimal.valueOf(value)) == 0) { // } |
比较Double类型的大小：
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if (Double.valueOf(d1).compareTo(Double.valueOf(d2))<0) { //... } |
比较double类型的大小： 除了用BigDemical的compare()方法，可以直接用Double.doubleToLongBits()的结果值用==，>，<进行比较
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if(Double.doubleToLongBits(d1) == Double.doubleToLongBits(d2))){ // } |
from:https://www.cnblogs.com/expiator/p/12602446.html
View Details|
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Severity Code Description Project File Line Suppression State Error CS7038 Failed to emit module 'JTHY.Web': Changing the version of an assembly reference is not allowed during debugging: 'RUC.Base, Version=1.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=null' changed version to '0.0.0.0'. JTHY.Web 1 Active |
如题，公司的一个项目。 原因：由于未知的原因，被引用项目的GUID和引用的GUID不一致引起的这个问题。 解决：重新引用也无效，那只有手动编辑项目文件了~
View Detailsvolatile这个关键字可能很多朋友都听说过，或许也都用过。在Java 5之前，它是一个备受争议的关键字，因为在程序中使用它往往会导致出人意料的结果。在Java 5之后，volatile关键字才得以重获生机。 volatile关键字虽然从字面上理解起来比较简单，但是要用好不是一件容易的事情。由于volatile关键字是与Java的内存模型有关的，因此在讲述volatile关键之前，我们先来了解一下与内存模型相关的概念和知识，然后分析了volatile关键字的实现原理，最后给出了几个使用volatile关键字的场景。 以下是本文的目录大纲： 一.内存模型的相关概念 二.并发编程中的三个概念 三.Java内存模型 四..深入剖析volatile关键字 五.使用volatile关键字的场景 若有不正之处请多多谅解，并欢迎批评指正。 请尊重作者劳动成果，转载请标明原文链接： http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3920373.html 一.内存模型的相关概念 大家都知道，计算机在执行程序时，每条指令都是在CPU中执行的，而执行指令过程中，势必涉及到数据的读取和写入。由于程序运行过程中的临时数据是存放在主存（物理内存）当中的，这时就存在一个问题，由于CPU执行速度很快，而从内存读取数据和向内存写入数据的过程跟CPU执行指令的速度比起来要慢的多，因此如果任何时候对数据的操作都要通过和内存的交互来进行，会大大降低指令执行的速度。因此在CPU里面就有了高速缓存。 也就是，当程序在运行过程中，会将运算需要的数据从主存复制一份到CPU的高速缓存当中，那么CPU进行计算时就可以直接从它的高速缓存读取数据和向其中写入数据，当运算结束之后，再将高速缓存中的数据刷新到主存当中。举个简单的例子，比如下面的这段代码： 1 i = i + 1; 当线程执行这个语句时，会先从主存当中读取i的值，然后复制一份到高速缓存当中，然后CPU执行指令对i进行加1操作，然后将数据写入高速缓存，最后将高速缓存中i最新的值刷新到主存当中。 这个代码在单线程中运行是没有任何问题的，但是在多线程中运行就会有问题了。在多核CPU中，每条线程可能运行于不同的CPU中，因此每个线程运行时有自己的高速缓存（对单核CPU来说，其实也会出现这种问题，只不过是以线程调度的形式来分别执行的）。本文我们以多核CPU为例。 比如同时有2个线程执行这段代码，假如初始时i的值为0，那么我们希望两个线程执行完之后i的值变为2。但是事实会是这样吗？ 可能存在下面一种情况：初始时，两个线程分别读取i的值存入各自所在的CPU的高速缓存当中，然后线程1进行加1操作，然后把i的最新值1写入到内存。此时线程2的高速缓存当中i的值还是0，进行加1操作之后，i的值为1，然后线程2把i的值写入内存。 最终结果i的值是1，而不是2。这就是著名的缓存一致性问题。通常称这种被多个线程访问的变量为共享变量。 也就是说，如果一个变量在多个CPU中都存在缓存（一般在多线程编程时才会出现），那么就可能存在缓存不一致的问题。 为了解决缓存不一致性问题，通常来说有以下2种解决方法： 1）通过在总线加LOCK#锁的方式 2）通过缓存一致性协议 这2种方式都是硬件层面上提供的方式。 在早期的CPU当中，是通过在总线上加LOCK#锁的形式来解决缓存不一致的问题。因为CPU和其他部件进行通信都是通过总线来进行的，如果对总线加LOCK#锁的话，也就是说阻塞了其他CPU对其他部件访问（如内存），从而使得只能有一个CPU能使用这个变量的内存。比如上面例子中 如果一个线程在执行 i = i +1，如果在执行这段代码的过程中，在总线上发出了LCOK#锁的信号，那么只有等待这段代码完全执行完毕之后，其他CPU才能从变量i所在的内存读取变量，然后进行相应的操作。这样就解决了缓存不一致的问题。 但是上面的方式会有一个问题，由于在锁住总线期间，其他CPU无法访问内存，导致效率低下。 所以就出现了缓存一致性协议。最出名的就是Intel 的MESI协议，MESI协议保证了每个缓存中使用的共享变量的副本是一致的。它核心的思想是：当CPU写数据时，如果发现操作的变量是共享变量，即在其他CPU中也存在该变量的副本，会发出信号通知其他CPU将该变量的缓存行置为无效状态，因此当其他CPU需要读取这个变量时，发现自己缓存中缓存该变量的缓存行是无效的，那么它就会从内存重新读取。 二.并发编程中的三个概念 在并发编程中，我们通常会遇到以下三个问题：原子性问题，可见性问题，有序性问题。我们先看具体看一下这三个概念： 1.原子性 原子性：即一个操作或者多个操作 要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断，要么就都不执行。 一个很经典的例子就是银行账户转账问题： 比如从账户A向账户B转1000元，那么必然包括2个操作：从账户A减去1000元，往账户B加上1000元。 试想一下，如果这2个操作不具备原子性，会造成什么样的后果。假如从账户A减去1000元之后，操作突然中止。然后又从B取出了500元，取出500元之后，再执行 往账户B加上1000元 的操作。这样就会导致账户A虽然减去了1000元，但是账户B没有收到这个转过来的1000元。 所以这2个操作必须要具备原子性才能保证不出现一些意外的问题。 同样地反映到并发编程中会出现什么结果呢？ 举个最简单的例子，大家想一下假如为一个32位的变量赋值过程不具备原子性的话，会发生什么后果？ 1 i = 9; 假若一个线程执行到这个语句时，我暂且假设为一个32位的变量赋值包括两个过程：为低16位赋值，为高16位赋值。 那么就可能发生一种情况：当将低16位数值写入之后，突然被中断，而此时又有一个线程去读取i的值，那么读取到的就是错误的数据。 2.可见性 可见性是指当多个线程访问同一个变量时，一个线程修改了这个变量的值，其他线程能够立即看得到修改的值。 举个简单的例子，看下面这段代码： 1 2 3 4 5 6 //线程1执行的代码 int i = 0; i = 10; //线程2执行的代码 j = i; 假若执行线程1的是CPU1，执行线程2的是CPU2。由上面的分析可知，当线程1执行 i =10这句时，会先把i的初始值加载到CPU1的高速缓存中，然后赋值为10，那么在CPU1的高速缓存当中i的值变为10了，却没有立即写入到主存当中。 此时线程2执行 j = i，它会先去主存读取i的值并加载到CPU2的缓存当中，注意此时内存当中i的值还是0，那么就会使得j的值为0，而不是10. 这就是可见性问题，线程1对变量i修改了之后，线程2没有立即看到线程1修改的值。 3.有序性 有序性：即程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行。举个简单的例子，看下面这段代码： 1 2 […]
View Details推荐资料 IDEA 《IntelliJ-IDEA-Tutorial》：https://github.com/judasn/IntelliJ-IDEA-Tutorial 特别全的IDEA使用教程，可以学到很多实用的技巧。 Spring 《Spring实战（第4版）》：https://book.douban.com/subject/26767354/ 经典的、畅销的Spring学习和实践指南,从此书可以学习到Spring的实用用法，对Spring有个整体的了解，推荐整本阅读。 SpringBoot 《Spring Boot实战》：https://book.douban.com/subject/26857423/ SpringBoot的入门书，一共也就200多页，反正我是看完了，其中关于Groovy和Grails部分大可不看。 MyBatis 《MyBatis从入门到精通》：https://book.douban.com/subject/27074809/ 很好的一本MyBatis入门书，作者是开源插件PageHelper的项目主，平时忘了MyBatis的一些用法的时候可以当工具书使用，推荐整本阅读 MySql 《深入浅出MySQL》：https://book.douban.com/subject/25817684/ 网易DBA写的一本MySql书籍，作为一个开发者，我们只要看第一部分基础篇、第二部分开发篇、第三部分优化篇即可。 Linux 《循序渐进Linux（第2版）》：https://book.douban.com/subject/26758194/ 南非蚂蚁写的一本Linux书籍，作为一个开发者，我们只要看第一篇基础知识篇、第二篇服务器搭建篇即可，后面讲到生产环境部署项目会用到。 Elasticsearch 《Elasticsearch 权威指南》：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html Elasticsearch官方推荐的中文学习资料，基于Elasticsearch2.4.x版本，比较老，但是可堪一用。大多数成熟的框架，版本迭代用法相差不会很大。 《Elasticsearch 技术解析与实战》：https://book.douban.com/subject/26967826/ 如果你觉得上面那本ElasticSearch版本太老的话可以看这本。 Mongodb 《MongoDB实战(第二版)》：https://book.douban.com/subject/27061123/ 很好的一本MongoDB实战书，作者参与过MongoDB的驱动开发，感兴趣的可以都看下。 Docker 《Spring Cloud与Docker微服务架构实战》：https://book.douban.com/subject/27028228/ 我们只需要看下这本书的Docker部分即可，后面讲到生产环境部署项目会用到。 结语 如果你按照我的推荐看了以上部分的资料，或者你已经有了以上部分的基础，那么你学习mall的时候会非常顺利。 推荐阅读 mall架构及功能概览 from:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1Nzg4NjgyMw==&mid=2247483680&idx=1&sn=4e5e2294a275a7709f9a239b34d1fa60&scene=21#wechat_redirect
View Details商品管理 数据库表结构 功能结构 订单管理 数据库表结构 功能结构 营销管理 数据库表结构 功能结构 内容管理 数据库表结构 功能结构 用户管理 数据库表结构 功能结构 注意：部分功能暂未实现，只是对表结构进行了设计，商品管理、订单管理、营销管理大部分功能均已实现。 相关资料 PowerDesigner数据库设计文件 商品管理：https://github.com/macrozheng/mall-learning/blob/master/document/pdm/mall_pms.pdm 订单管理：https://github.com/macrozheng/mall-learning/blob/master/document/pdm/mall_oms.pdm 营销管理：https://github.com/macrozheng/mall-learning/blob/master/document/pdm/mall_sms.pdm 内容管理：https://github.com/macrozheng/mall-learning/blob/master/document/pdm/mall_cms.pdm 用户管理：https://github.com/macrozheng/mall-learning/blob/master/document/pdm/mall_ums.pdm MindMaster功能思维导图 商品管理：https://github.com/macrozheng/mall-learning/blob/master/document/mind/pms.emmx 订单管理：https://github.com/macrozheng/mall-learning/blob/master/document/mind/oms.emmx 营销管理：https://github.com/macrozheng/mall-learning/blob/master/document/mind/sms.emmx 内容管理：https://github.com/macrozheng/mall-learning/blob/master/document/mind/cms.emmx 用户管理：https://github.com/macrozheng/mall-learning/blob/master/document/mind/ums.emmx 使用到的工具 PowerDesigner:http://powerdesigner.de/ MindMaster:http://www.edrawsoft.cn/mindmaster 推荐阅读 mall在Linux环境下的部署（基于Docker Compose） mall在Linux环境下的部署（基于Docker容器） mall在Windows环境下的部署 mall整合SpringBoot+MyBatis搭建基本骨架 mall整合Swagger-UI实现在线API文档 mall整合SpringSecurity和JWT实现认证和授权（一） mall整合Elasticsearch实现商品搜索 mall整合Mongodb实现文档操作 mall整合RabbitMQ实现延迟消息 mall整合OSS实现文件上传 from:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1Nzg4NjgyMw==&mid=2247483835&idx=1&sn=895ae94d5a0bc5fbe5bed8aa715d92af&scene=21#wechat_redirect
View Detailsmall-swarm简介 mall-swarm是一套微服务商城系统，采用了 Spring Cloud Greenwich、Spring Boot 2、MyBatis、Docker、Elasticsearch等核心技术，同时提供了基于Vue的管理后台方便快速搭建系统。mall-swarm在电商业务的基础集成了注册中心、配置中心、监控中心、网关等系统功能。 系统架构图 系统架构图 后端技术栈 技术 说明 Spring Cloud 微服务框架 Spring Boot 容器+MVC框架 Spring Security 认证和授权框架 MyBatis ORM框架 MyBatisGenerator 数据层代码生成 PageHelper MyBatis物理分页插件 Swagger-UI 文档生产工具 Elasticsearch 搜索引擎 RabbitMq 消息队列 Redis 分布式缓存 MongoDb NoSql数据库 Docker 应用容器引擎 Druid 数据库连接池 OSS 对象存储 MinIO 对象存储 JWT JWT登录支持 LogStash 日志收集 Lombok 简化对象封装工具 Seata 全局事务管理框架 Portainer 可视化Docker容器管理 Jenkins 自动化部署工具 项目结构
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mall ├── mall-common -- 工具类及通用代码模块 ├── mall-mbg -- MyBatisGenerator生成的数据库操作代码模块 ├── mall-security -- 封装SpringSecurity+JWT的安全认证的模块 ├── mall-registry -- 基于Eureka的微服务注册中心 ├── mall-config-- 基于Spring Cloud Config的微服务配置中心 ├── mall-gateway -- 基于Spring Cloud Gateway的微服务API网关服务 ├── mall-monitor -- 基于Spring Boot Admin的微服务监控中心 ├── mall-admin -- 后台管理系统服务 ├── mall-search -- 基于Elasticsearch的商品搜索系统服务 ├── mall-portal -- 移动端商城系统服务 └── mall-demo -- 微服务远程调用测试服务 |
学习路线 之前有朋友问我，mall-swarm这个项目有没有学习教程？其实这个项目的功能与mall项目基本一致，只是在此基础上改成了微服务版本，只要看我写的《mall学习教程》和《Spring Cloud学习教程》即可，下面聊聊我所推荐的学习路线。 学习mall 《mall学习教程》主要分为如下几个部分，推荐学习顺序是除参考篇以外可以按下面的顺序学习，对于参考篇，可以在用到里面相关技术时再学习。 序章：mall项目的整体架构及功能介绍，同时对于新手推荐了一些相关书籍资料； 架构篇：mall项目的架构搭建教程，手把手教你搭建一个mall项目在使用的基本项目骨架； 业务篇：mall项目电商业务相关教程，对于了解项目业务有很大帮助； 技术要点篇：mall项目中的一些技术要点解析，主要介绍一些技术在项目中的运用； 部署篇：mall项目的部署教程，包括Windows、Linux和自动化部署方案； 参考篇：mall项目中所用技术和工具的入门教程，每一篇都可以单独学习，对于mall项目，这些教程的深入程度都刚刚好。 项目地址：https://github.com/macrozheng/mall-learning 学习SpringCloud 《Spring Cloud学习教程》是一套涵盖大部分核心组件使用的教程，包括Spring Cloud Alibaba及分布式事务Seata，基于Spring Cloud Greenwich及SpringBoot 2.1.7。20篇文章，篇篇精华，30个Demo，涵盖大部分应用场景。mall-swarm项目中所用到的Spring Cloud技术该教程基本都涵盖了，学习该教程可以为学习mall-swarm项目打下良好的Spring Cloud基础。 项目地址：https://github.com/macrozheng/springcloud-learning 学习mall-swarm 当我们学习了《mall学习教程》和《Spring Cloud学习教程》之后就可以着手学习mall-swarm这个项目了。首先需要的就是按之前的教程把项目跑起来，然后进行源码的学习，相信有了学习上面两套教程的基础，搞懂源码并不是什么难事。下面提供下mall-swarm的部署教程： mall-swarm在Windows环境下的部署 mall-swarm在Linux环境下的部署（基于Docker容器） 微服务架构下的自动化部署，使用Jenkins来实现！ […]
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