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Spring之BeanFactory详解

前言顾名思义,BeanFactory是生产Bean的工厂。Bean就是Spring容器管理的对象。下面我们分析一下BeanFactory及其子类的源码,对我们深入理解Spring的初始化和原理非常有帮助一、BeanFactory分析/** Copyright 2002-2020 the original author or authors.** Licensed under the Apache

#java#spring#后端
内网环境使用docker部署微服务系统记录

内网环境部署一套微服务应用系统,采用docker方式部署。包括mysql、redis、nginx、nacos、gateway以及应用程序的jar包。下面记录部署的过程和遇到的问题。

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#docker#微服务#adb
Nacos基础介绍——注册中心

前言Nacos官网一、什么是NacosNacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态 服务发现、服务配置、服务元数据及流量管理。Nacos 的关键特性包括:服务发现和服务健康监测动态配置服务动态 DNS服务服务及其元数据管理简单而言,Nacos就是帮助我们管理微服务的组件。二、Nacos的安装Nacos是一个服务,需要安装上,然后微服务才

#微服务#spring cloud
Spring之@Bean注解详解

@Bean总体介绍此注释的属性的名称和语义有意地与springxml模式中的元素的名称和语义相似。Spring的@Bean注解用于告诉方法,产生一个Bean对象,然后这个Bean对象交给Spring管理。产生这个Bean对象的方法Spring只会调用一次,随后这个Spring将会将这个Bean对象放在自己的IOC容器中。SpringIOC 容器管理一个或者多个bean,这些bean都需要在@Con

#java#spring#spring boot
Nacos基础介绍—配置中心

一、什么是配置中心在微服务架构中,配置中心就是统一管理各个微服务配置文件的服务。把传统的单体jar包拆分成多个微服务后,配置文件也要拆分,每个微服务都要有自己的配置文件。为了统一维护,方便管理,所以出现了配置中心的概念。所有的微服务配置文件都在配置中心中管理和读取,因此,出现了配置中心的概念。提供配置中心的服务有Nacos,Apollo等,这里我们讲解Nacos的配置中心功能。二、Nacos服务端

#spring cloud#微服务#java
Spring之bean标签属性详解

id:bean在spring容器的唯一标识,spring容器中不可能同时存在两个相同的id。class:类的全限定名(类名+包名),用“.”号连接name:设置别名,在BeanFactory的getBean(“name”)中可以获取相应的bean。需要注意的是,bean属性的id和name,是bean的唯一标识,同一个spring的配置文件中,不同bean的id和name是不能相同的。否则会报错。

#spring#java
Feign详解

一、什么是FeignFeign是一个http客户端,可以帮助我们更便捷的调用HTTP API。Spring Cloud openfeign对Feign进行了 增强,使其支持Spring MVC注解,另外还整合了Ribbon和Eureka,从而使得Feign的使用更加方便。Feign可以做到使用 HTTP 请求远程服务时就像调用本地方法一样的体验,开发者完全感知不到这是远程方 法,更感知不到这是个

#微服务
四、Vue之路由详解

一、简介Vue项目采用的是单页面应该(SPA),即整个应用只有一个页面,通过路由来在单页面中进行组件的切换,从而改变页面展示的内容。二、路由的使用2.1 安装插件路由是一个插件,首先要安装插件。默认安装的是vue-router4版本,对应的是vue3版本。这里使用vue2,所以要指定版本安装,安装vue-router3版本。npm i vue-router@3安装成功后,可以在package.js

#vue.js#前端#javascript
RocketMQ(四)—消费者客户端详解

一、集群消费类似于Kafka模式的普通消费者。一个消费者群组的一个消费者,消费一个主题中的一个Queue。这种模式的消费进度(Consumer Offset)存储会持久化到Broker。public class BalanceComuser {public static void main(String[] args) throws Exception {// 实例化消息生产者,指定组名Defau

#java#分布式
Kafka手动提交偏移量的作用到底是什么???

Kafka手动提交1.一条一条处理并提交偏移量,某一条偏移量不提交,后面的偏移量提交后会覆盖掉前面的偏移量2.批量处理数据,不提交,会整体的偏移量都不提交。但是当新的数据进入kafka后,消费者也能接收新消息。但是偏移量没有提交到服务端,当发生分区再均衡时,其他消费者分到了这个分区,就会重复消费。没有发生分区再均衡的情况下,消费者本地存着一个分区的偏移量,所以在拉取的时候,会根据本地的偏移量去往后

#java#kafka#大数据
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