一篇打通微服务架构，Nacos + Gateway + Redis + MySQL + Docker

我在服务层测试了两个方法，一个是@Transactional(readOnly = true)，另一个是存储库层中的@Transactional (readOnly = true)（在 SimpleJpaRepository 中，它是 Jpa Respitory 的默认实现，在类的顶部有@Transformational(ready Only)，因此 findAll()方法在默认情况下有@tran

本文详细阐述了MongoDB数据库的安装过程，从准备工作到成功安装，为初学者提供了清晰的指导。首先，介绍了安装MongoDB前需要准备的环境，包括操作系统版本要求、内存和存储空间等。接着，详细说明了MongoDB的安装步骤，包括下载安装包、解压文件、配置环境变量、创建数据目录等。此外，还介绍了如何启动MongoDB服务以及验证安装是否成功的方法。通过本文的指导，读者可以轻松地完成MongoDB的安

微服务回归单体，代码行数减少75%，性能提升1300%

1）数据双写是最简单的实现方式，可以最大程度的保证数据的同步写入，不过问题很明显，就是代码侵入性太强了，而且容易因为中间件故障导致写入失败。2）MQ 异步同步，这个方案引入了消息队列，实现了业务的解耦合，而且性能较高，吞吐量也比较大，并且支持多数据源的数据同步，不过由于 MQ 是异步消费模型，所以可能出现数据同步延迟的情况，所以实时性要求比较高的场景可能没办法实现。

查询分离架构是解决大数据量查询性能问题的有效方案，但需要综合考虑数据一致性、系统复杂度和运维成本。通过合理的架构设计 + Elasticsearch的深度优化，可以构建出支撑千万级数据的高性能查询系统。b、数据同步消费者（DataSyncConsumer.java）a、数据写入服务（DataWriteService.java）✅ 数据需要频繁更新：所有数据都可能被修改（区别于冷热分离）✅ 数据查询

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