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注解是用于从request中接收请求的,两个都可以接收参数,关键点不同的是@RequestParam 是从request里面拿取值,而 @PathVariable 是从一个URI模板里面来填充。
@PathVariable:主要用于接收http://host:port/path/{参数值}数据。
@RequestParam:主要用于接收http://host:port/path?参数名=参数值数据,这里后面也可以不跟参数值。
在Hutool工具包中,BeanUtil类的toBean()方法用于将一个对象或Map转换成指定类型的JavaBean对象。我们先创建了一个数据源对象product,然后,通过调用BeanUtil.toBean()方法,将数据源对象product转换成目标类型 productVo的JavaBean对象vo。
需要注意的是,转换过程中,BeanUtil.toBean()方法通过反射机制创建了目标类型的实例,并将数据源对象的属性值复制到目标对象中。所以,需要保证数据源对象和目标类型的属性名称和类型保持一致,否则无法正确转换属性值。所以在创建ProductVo时,是继承于Product的。另外,还需要在项目中引入Hutool的相关依赖才能使用BeanUtil类的方法。
- package com.nageoffer.shortlink.admin.common.serialize;
-
- import cn.hutool.core.util.DesensitizedUtil;
- import com.fasterxml.jackson.core.JsonGenerator;
- import com.fasterxml.jackson.databind.JsonSerializer;
- import com.fasterxml.jackson.databind.SerializerProvider;
-
- import java.io.IOException;
-
- /**
- * 手机号脱敏反序列化
- */
- public class PhoneDesensitizationSerializer extends JsonSerializer<String> {
-
- @Override
- public void serialize(String phone, JsonGenerator jsonGenerator, SerializerProvider serializerProvider) throws IOException {
- String phoneDesensitization = DesensitizedUtil.mobilePhone(phone);
- jsonGenerator.writeString(phoneDesensitization);
- }
- }

UserRespDTO:
不知道为什么我都加了注解,也有文件,可是脱敏就是不生效,压根没走PhoneDesensitizationSerializer。
补充:后续发现是因为我手机号是乱输入的,很短,然后不符合它的脱敏规则。
检查用户名是否存在:
方法1:将数据库已有的用户名全部放到缓存里。
该方案问题:
方法2:使用布隆过滤器。
布隆过滤器是一种数据结构,用于快速判断一个元素是否存在于一个集合中。具体来说,布隆过滤器包含一个位数组和一组哈希函数。位数组的初始值全部置为 0。在插入一个元素时,将该元素经过多个哈希函数映射到位数组上的多个位置,并将这些位置的值置为 1。
在查询一个元素是否存在时,会将该元素经过多个哈希函数映射到位数组上的多个位置,如果所有位置的值都为 1,则认为元素存在;如果存在任一位置的值为 0,则认为元素不存在。
优点:
缺点:
布隆过滤器的误判是否能够接受?
答:可以容忍。为什么?因为用户名不是特别重要的数据,如果说我设置用户名为 aaa,系统返回我不可用,那我大可以在 aaa 的基础上再加一个a,也就是 aaaa。
- <dependency>
- <groupId>org.springframework.boot</groupId>
- <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
- </dependency>
-
- <dependency>
- <groupId>org.redisson</groupId>
- <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
- </dependency>
- spring:
- data:
- redis:
- host: 127.0.0.1
- port: 6379
- password: 123456
创建布隆过滤器实例:
- import org.redisson.api.RBloomFilter;
- import org.redisson.api.RedissonClient;
- import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
- import org.springframework.context.annotation.Bean;
- import org.springframework.context.annotation.Configuration;
-
- /**
- * 布隆过滤器配置
- */
- @Configuration
- public class RBloomFilterConfiguration {
-
- /**
- * 防止用户注册查询数据库的布隆过滤器
- */
- @Bean
- public RBloomFilter<String> userRegisterCachePenetrationBloomFilter(RedissonClient redissonClient) {
- RBloomFilter<String> cachePenetrationBloomFilter = redissonClient.getBloomFilter("xxx");
- cachePenetrationBloomFilter.tryInit(0, 0);
- return cachePenetrationBloomFilter;
- }
- }

tryInit 有两个核心参数:
错误率越低,位数组越长,布隆过滤器的内存占用越大。
错误率越低,散列 Hash 函数越多,计算耗时较长。
一个布隆过滤器占用大小的在线网站:Bloom Filter Calculator
使用布隆过滤器的两种场景:
- private final RBloomFilter<String> userRegisterCachePenetrationBloomFilter;
-
- /**
- * 查询用户名是否存在
- * @param username
- * @return 存在,true 不存在,false
- */
- @Override
- public Boolean hashUsername(String username) {
- return userRegisterCachePenetrationBloomFilter.contains(username);
- }
一定要记得写枚举的时候是用逗号分割。
由于很久没用过redis了,所以我忘记了怎么启动了。
可以参考这个文档,为了防止下一次找不到redis文件了,记得一定要配置环境变量。
redis的启动需要先打开redis-server.exe然后再用可视化工具连接即可。
如果redis没有密码,但是本地application.yml又配置了redis密码,就会导致报错:Factory method 'redisson' threw exception with message: Unable to connect to Redis server: 127.0.0.1/127.0.0.1:6379
Window下Redis的安装和部署详细图文教程(Redis的安装和可视化工具的使用)_redis安装-CSDN博客
由于在注册时,将用户记录添加到数据库时,同时将用户名添加到布隆过滤器中。但是为了防止redis的主节点挂掉后,从节点变成主节点时,有些数据还没复制,就会导致脏数据,就会可能导致用户名重复,所以为了防止这个情况,我们需要将username设置为唯一索引,让数据库兜底。
因为用户名没注册,所以布隆过滤器不存在,代表着可以触发注册流程插入数据库。但是如果恶意请求短时间海量请求,这些请求都会落到数据库,造成数据库访问压力。这里通过分布式锁,锁定用户名进行串行执行,防止恶意请求利用未注册用户名将请求打到数据库。
用redisson实现分布式锁。
UserServiceImpl:
- private final RedissonClient redissonClient;
-
- /**
- * 注册用户
- *
- * @param requestParam
- */
- @Override
- public void register(UserRegisterReqDTO requestParam) {
- if(hashUsername(requestParam.getUsername())){
- throw new ClientException(UserErrorCodeEnum.USER_NAME_EXIST);
- }
- RLock lock = redissonClient.getLock(LOCK_USER_REGISTER_KEY+requestParam.getUsername());
- try{
- if(lock.tryLock()){
- int inserted=baseMapper.insert(BeanUtil.toBean(requestParam,UserDO.class));
- if(inserted<1){
- throw new ClientException(UserErrorCodeEnum.USER_SAVE_ERROR);
- }
- userRegisterCachePenetrationBloomFilter.add(requestParam.getUsername());
- return;
- }
- throw new ClientException(UserErrorCodeEnum.USER_NAME_EXIST);
- }finally {
- lock.unlock();
- }
- }

-
- /**
- * 短链接后管 Redis 缓存常量类
- * 类描述: RedisCacheConstant
- **/
- public class RedisCacheConstant {
- public static final String LOCK_USER_REGISTER_KEY="short-link:lock_user-register:";
- }
分库和分表有两种模式,垂直和水平。
分库两种模式:
分表两种模式:
数据量过大或者数据库表对应的磁盘文件过大。
Q:多少数据分表?
连接不够用。
MySQL Server 假设支持 4000 个数据库连接。一个服务连接池最大 10 个,假设有 40 个节点。已经占用了 400 个数据库连接。
类似于这种服务,有10个,那你这个 MySQL Server 连接就不够了。
高并发写入或查询场景。
数据量巨大场景。
Sharding-JDBC。
System.out.printf
:这是Java中用于向控制台输出格式化字符串的方法。
引入依赖:
- <dependency>
- <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
- <artifactId>shardingsphere-jdbc-core</artifactId>
- <version>5.3.2</version>
- </dependency>
定义分片规则:
- spring:
- datasource:
- # ShardingSphere 对 Driver 自定义,实现分库分表等隐藏逻辑
- driver-class-name: org.apache.shardingsphere.driver.ShardingSphereDriver
- # ShardingSphere 配置文件路径
- url: jdbc:shardingsphere:classpath:shardingsphere-config.yaml
shardingsphere-config.yaml:
- # 数据源集合
- dataSources:
- ds_0:
- dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
- driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
- jdbcUrl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/link?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&rewriteBatchedStatements=true&allowMultiQueries=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
- username: root
- password: root
-
- rules:
- - !SHARDING
- tables:
- t_user:
- # 真实数据节点,比如数据库源以及数据库在数据库中真实存在的
- actualDataNodes: ds_0.t_user_${0..15}
- # 分表策略
- tableStrategy:
- # 用于单分片键的标准分片场景
- standard:
- # 分片键
- shardingColumn: username
- # 分片算法,对应 rules[0].shardingAlgorithms
- shardingAlgorithmName: user_table_hash_mod
- # 分片算法
- shardingAlgorithms:
- # 数据表分片算法
- user_table_hash_mod:
- # 根据分片键 Hash 分片
- type: HASH_MOD
- # 分片数量
- props:
- sharding-count: 16
- # 展现逻辑 SQL & 真实 SQL
- props:
- sql-show: true

逻辑表:相同结构的水平拆分数据库(表)的逻辑名称,是 SQL 中表的逻辑标识。(t_user)
真实表:在水平拆分的数据库中真实存在的物理表。
加密配置:
- # 配置数据源,底层被 ShardingSphere 进行了代理
- dataSources:
- ds_0:
- dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
- driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
- jdbcUrl: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/link?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&rewriteBatchedStatements=true&allowMultiQueries=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
- username: root
- password: root
-
- rules:
- # 数据加密存储规则
- - !ENCRYPT
- # 需要加密的表集合
- tables:
- # 用户表
- t_user:
- # 用户表中哪些字段需要进行加密
- columns:
- # 手机号字段,逻辑字段,不一定是在数据库中真实存在
- phone:
- # 手机号字段存储的密文字段,这个是数据库中真实存在的字段
- cipherColumn: phone
- # 身份证字段加密算法
- encryptorName: common_encryptor
- mail:
- cipherColumn: mail
- encryptorName: common_encryptor
- # 是否按照密文字段查询
- queryWithCipherColumn: true
- # 加密算法
- encryptors:
- # 自定义加密算法名称
- common_encryptor:
- # 加密算法类型
- type: AES
- props:
- # AES 加密密钥
- aes-key-value: d6oadClrrb9A3GWo
- props:
- sql-show: true

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