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分布式事务的定义分布式事务是指在多个服务或数据库之间保持数据一致性的一种机制。其主要目标是保证跨服务操作的原子性和一致性。补偿机制的作用补偿机制是分布式事务的核心技术之一，它通过逆向操作撤销已完成的事务步骤，从而达到事务一致性。TCC（Try-Confirm-Cancel）模式：在失败时执行Cancel补偿操作。Saga 模式：按顺序执行一系列Compensate操作。常见场景电商订单：订单创建、
注意以上mybatis集成seata主要是把数据源给了seata的代理类DataSourceProxy。最后在2边的方法上面加上@GlobalTransactional注解就行了。nacos对应的seata-server.properties 配置。在所需要分布式事务的库创建undo_log表 每个数据源库都需要。B项目:同A项目mybatis+seata配置。A项目mybatis+seata配置
创建分布式项目，Nacos — 注册中心、配置中心，服务管理——注册中心，微服务注册到Nacos，注册中心的服务发现，集群管理——Nocoa集群模式，远程调用-基本流程，负载均衡 —— 远程调用，配置中心的基本使用，配置中心—动态刷新，配置中心—数据隔离
分布式事务是指跨多个服务或数据库执行的一组操作，这些操作涉及多个系统资源，如数据库、消息队列等。在传统的单体应用中，事务的管理相对简单，因为只有一个数据库或资源。然而，在分布式系统中，由于涉及多个系统之间的协作，事务的管理则变得更加复杂。分布式事务的核心问题包括事务的一致性可靠性和容错性。事务的原子性：要么全成功，要么全失败；事务的一致性：确保每个操作的结果保持一致，不会出现脏数据；事务的隔离性：
可以看到增加线程数配置 可以明显减少error错误，即减少。目前是在mac测试数据，预计至少有20%左右的QPS提升其次还有一个可配置参数，默认为cpu核数，最大为4如果cpu核数够多也可以增加该线程数，由于本机线程数有限，增加该线程数性能提升不明显。
Seata实现分布式事务
本文探讨了微服务拆分的核心原则与DDD方法论的应用。通过分析按技术层拆分的三大痛点（边界模糊、过度拆分、数据耦合），提出基于DDD的六大拆分原则：业务边界优先、单一职责、高内聚低耦合、数据自治、演进式拆分和非功能性需求适配。以电商系统为例，详细拆解用户、商品、订单和支付四大服务的领域模型设计，包括聚合根定义、数据存储方案和服务交互方式。文章还提供了分布式数据一致性保障方案和五个常见避坑指南，强调微
【Spring Cloud】优雅实现远程调用-OpenFeign
本系列文章探讨Java工程师向Agent开发者转型的路径。首篇从认知层面分析Agent技术在复杂系统中的优势，指出Java工程师在工程化基础和生态适配性方面的转型优势。文章提出需重构的核心能力模型，将传统OOP技能映射到Agent开发领域，并规划了包含行为建模、系统构建、分布式协同等内容的完整学习路线。特别强调Java线程模型与Agent调度的结合潜力，以及Spring框架向Agent容器的扩展可
【Spring Cloud】注册中心-Nacos
Hbuilderx;Flask 是一个轻量级的 Web 框架，使用 Python 语言编写，较其他同类型框架更为灵活、轻便且容易上手，小型团队在短时间内就可以完成功能丰富的中小型网站或 Web 服务的实现。8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档。对于本系统，我们提供全方位的支持，
HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。2、同时增加文字触发提醒，设置提醒语，有相同字段的数据，会触发弹框提醒，例如设置状态提醒：特急/加急/一般 增加自定义提醒语（如：库存不足，请补货）8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档。对于本系统，我们提供全方
OpenFeign 内存泄漏风险与生命周期管理建议 本文深入分析了OpenFeign在微服务架构中可能引发的内存泄漏问题。通过剖析内存泄漏的形成机制，指出OpenFeign客户端因动态代理特性可能长期持有资源对象而无法被GC回收。文章重点阐述了OpenFeign客户端的四个生命周期阶段（创建、初始化、使用和销毁）及管理要点，并通过Mermaid图表直观展示其完整生命周期流程。 针对两种典型内存泄漏
本文总结了OpenFeign在微服务开发中的常见问题及解决方案，主要包含三部分内容： 连接问题（Connection Refused）排查 典型表现为无法建立网络连接 提供5步排查方案：确认服务状态、检查配置、网络测试、调整超时、启用日志 附Mermaid流程图说明排查流程 空指针异常（NPE）处理 分析4种常见NPE场景 给出防御性编程建议和配置检查方法 反序列化失败问题 列举3种典型错误场景
摘要：本文深入对比了Spring Cloud LoadBalancer与Netflix Ribbon两大客户端负载均衡技术。从架构设计看，Ribbon采用传统阻塞式，而LoadBalancer基于响应式编程；性能测试显示LoadBalancer在QPS(3200 vs 2850)、延迟(38ms vs 45ms)和内存占用(32MB vs 45MB)方面均有优势。文章详细解析了核心算法实现，包括R
本文深入解析微服务架构中三大主流服务注册中心方案：Eureka、Nacos和Consul。通过对比其技术原理、CAP特性及性能指标，为不同业务场景提供选型建议。Eureka采用AP架构确保高可用性，Nacos支持AP/CP模式切换，而Consul基于Raft协议保证强一致性。文章包含SpringCloud整合实战示例、性能测试数据和企业级最佳实践，涵盖高可用部署、监控告警及故障排查方案。随着服务网
【Spring Cloud】负载均衡-LoadBalance
前后端分离的Oauth2.0实践-授权码模式
之前已经搭建了统一认证中心，实际环境中往往需要客户端和资源服务器，同时之前的只是用了session，这个在高并发下是顶不住的，所以加上了redis，那就开整吧。
之前虽然单独讲过Security Client和Resource Server的对接，但是都是基于Spring webmvc的，Gateway这种非阻塞式的网关是基于webflux的，对于集成Security相关内容略有不同，且涉及到代理其它微服务，所以会稍微比较麻烦些，今天就带大家来实现Gateway网关对接OAuth2认证服务。
本文介绍了Docker可视化工具Portainer的安装与使用指南。主要内容包括：Portainer的核心优势（免命令行、可视化监控、轻量高效）；Linux系统安装步骤（创建数据卷、启动容器）及常见问题解决方案；首次访问时的初始化配置；五大核心功能（容器管理、镜像管理、数据卷管理、日志查看、系统信息）的操作方法；以及Linux环境下特有的错误排查方法。文章特别强调生产环境的安全注意事项，并建议新手
Agent Skill是Trae国际版中一种模块化的AI能力扩展机制，每个Skill都是一个专注于特定领域的"智能助手"。对于Java开发者来说，这些Skill可以理解为精通Java生态的"虚拟专家"，能够处理从代码生成到架构设计的各种任务。开发阶段推荐使用的Skill组合效果提升项目初始化10分钟完成项目骨架搭建代码编写自动生成规范代码，实时检查质量联调测试快速定位并解决问题上线前检查全面排查潜
更厉害的是“AI痕迹消除”技术，通过模拟人类写作的词汇偏好与句式特征，规避检测工具对AI生成内容的敏感识别，让文本更符合学术表达习惯。在AI时代，学术写作不再是一场“孤军奋战”的苦战，而是人与智能工具的“协同进化”。，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）正以“学术六边形战士”的姿态，用六大核心功能为你的毕业论文保驾护航，让学术探索从“艰难跋涉”变为“轻松航行”选题是论文的“灵魂开关”，但传统选题方式往
Service// 退订意图所需的关键信息字段（至少需满足一个）// 1. 识别意图：判断是否为"退订"if (!return new IntentResult("inquiry", "未识别到退订意图");// 2. 提取用户输入中的订单信息（通过NLP工具）// 示例：userMessage="退订101徐庶" → extractedInfo={"orderId":"101", "name":
ChatClient 是 Spring AI 提供的核心接口，用于与 AI 模型进行交互。它通过 Fluent API 设计简化了与大型语言模型（LLM）的通信流程，支持同步和反应式编程模型，并集成了提示模板、聊天记忆、输出解析器等组件。核心目标隐藏底层交互复杂性提供统一的跨模型访问接口支持常见 AI 应用模式（如 RAG、函数调用）
Spring Cloud Gateway与Zuul对比：电商平台案例显示，Gateway在20000 QPS下响应时间稳定在100ms内，而Zuul 1.x在5000请求时延迟达800ms。Gateway基于响应式架构，支持动态路由、原生限流和Websocket/gRPC协议，吞吐量是Zuul 10倍。新项目建议采用Gateway（采用率78%），旧系统建议从Zuul 1.x升级，gRPC场景必须
本文主要讲解ElasticSearch
spring cloud
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