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【SpringBoot实战】分布式定时任务锁Shedlock

在我们业务开发过程中,经常会有需求做一些定时任务,但是由于定时任务的特殊性,以及一些方法的幂等性要求,在分布式多节点部署的情况下,某个定时任务只需要执行一次。1. 背景介绍ShedLock...

#分布式#redis#css +2
SpringBoot与Axon Framework整合,实现事件溯源驱动的分布式业务系统

Axon Framework 是一个用于构建复杂分布式系统的开源框架,特别适用于实现事件溯源(Event Sourcing)和命令查询责任分离(CQRS)模式,提供强大的工具来简化事件驱动架构的开发。选择Axon Framework的理由1. 事件溯源(Event Sourcing)数据完整性: 事件溯源通过记录每个业务操作的变化事件来保持数据的完整性和一致性。这对于金融系统尤为重要,因为它需要精

#分布式
SpringBoot与IoTDB整合,实现可穿戴设备健康数据断点续传功能

例如:针对心率监测手环在地铁隧道等弱网环境下的数据积压问题,我们就利用了IoTDB的Write Ahead Log机制实现断点续传。高可用性和容错性: 提供主从复制机制,确保数据在节点故障时仍然可用,并且可以通过WAL(Write-Ahead Logging)机制实现断点续传,保证数据一致性。开源免费: 作为Apache软件基金会的顶级项目,IoTDB是开源且免费的,降低了项目的初期投入成本。快速

#spring boot#iotdb#后端 +2
推荐一个基于 DDD 领域模型并支持 SaaS 平台的企业级开发脚手架

基于 DDD 领域模型并支持 SaaS 平台的企业级开发脚手架.开源地址:https://gitee.com/xtoon/xtoon-boot官网:http://xtoon-boot.xi...

#大数据#java#数据库 +2
SpringBoot与Jasypt整合,实现数据库字段自动加密解密功能

使用Jasypt可以显著提升应用程序的数据安全性,简化加密操作,并提供灵活的配置选项。密码存储: 使用Jasypt对用户密码进行加密存储,即使数据库被攻破,攻击者也无法轻易获取明文密码。用户数据: 加密存储用户密码、个人身份信息(PII)、信用卡信息等敏感数据,防止未经授权的访问。低开销: 设计目标是尽量减少对应用性能的影响,确保加密操作不会显著降低系统的响应速度。登录验证: 在用户登录时,自动解

#spring boot#后端#java +1
SpringBoot与R2DBC整合,实现异步数据库访问系统

Adyen: 是一家全球领先的支付解决方案提供商,他们在后端系统中使用R2DBC,帮助Adyen处理大规模的支付交易,确保系统的高效性和可靠性。异步数据访问: R2DBC提供了异步的数据访问方法,使得应用程序能够在等待数据库操作完成的同时继续执行其他任务,提高了整体系统的效率。R2DBC的特点在于其支持非阻塞的、异步的数据库操作,能够显著提高系统的性能和响应速度,特别适用于高并发和低延迟的应用场景

#spring boot#数据库#后端 +2
SpringBoot与Apache Drill整合,实现非结构化数据的实时查询与数据湖分析系统

随着业务的发展,我们公司堆积了大量的非结构化数据,如日志文件、社交媒体数据、传感器数据等。为了更好地利用这些数据资产,提高数据分析效率,我们需要一个实时查询能力、灵活的数据存储和管理方案。Drill 的 Schema-Free 特性使得我们可以轻松地查询这些不同类型的数据,而无需提前定义模式。Drill 支持标准的 SQL 语法,使得现有的 BI 工具和应用程序可以无缝集成。用途: PayPal

#spring boot#apache#后端 +2
【Java大数据开发】 Springboot整合hadoop

1. 新建一个 springboot 项目,新增 hadoop 依赖。<!--hadoop依赖--><dependency>...

#hdfs#hadoop#大数据 +2
SpringBoot与HikariCP整合,实现数据库连接池动态优化系统

Craigslist 是全球最大的分类广告网站,在其广告发布和搜索系统中使用 HikariCP 来管理数据库连接,支持大量的用户访问。Twitter在其推文发布和检索系统中使用 HikariCP 来管理数据库连接,支持大量的用户互动。Airbnb在其复杂的后端系统中使用 HikariCP 来管理数据库连接,确保用户体验的流畅性。最少的对象和线程:内部使用少量的对象和线程,避免过多的上下文切换,从而

#spring boot#数据库#后端 +2
SpringBoot与Canal整合,实现金融交易系统的实时数据同步功能

容错机制:Canal内置了多种容错机制,如重试策略和自动恢复功能,提高了系统的可靠性。多线程处理:Canal可以配置多线程来处理不同的数据变更事件,提高整体吞吐量。精确同步:Canal能够精确地捕获和同步数据库的每一行变更,确保数据的一致性。过滤机制:Canal支持灵活的过滤规则,可以选择性地订阅特定的数据库和表。冲突解决:Canal提供了多种冲突解决策略,避免数据同步过程中的冲突问题。事务支持:

#spring boot#后端#java +1
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