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SpringBoot新手快速入门系列教程:前述

我自己是一个SpringBoot新手,花了一天时间学了SpringBoot。大家不要惊讶,前提是我自己已经有了10几年的编程经验精通多门语言,并且在人间最强兵器Chat某T的AI助手帮助下,才能创造一天快速学会一个框架的神话。

当然中间遇到了很多弯路,包括很多疑难杂症把AI的gpu都干烧了,通过自己多年编程的经验一一解决,最后才摸索出来一个完全可行的新手上路指南。也算是给自己编程学习做一个文档,希望大家来指正。

接下来我会把教程分为:

1,window上编程环境安装和配置

2,MySql5.7.44的免安装版本下载和配置

3,Mysql基础生存命令指南

4,创建第一个SringBoot的API

5,基于JPA的一个Mysql简单读写例子

6,基于MyBatis的一个简单Mysql读写例子

7,基于Redis的一个简单存取数据的例子

8,基于一个低配centoos服务器,如何通过宝塔面板部署一个SpringBoot项目

9,基于docker容器,部署一个简单的项目

10,基于docker compose support组件,部署一个基于docker容器的项目

几个章节来引导大家打入SpringBoot的新手村。

当然以上学习仅仅是抛转引玉,如果你想做一个大型的项目,可能基于高并发场景下的性能稳定性,并基于可扩展的分布式架构进行开发,以下是一些建议和使用的框架、部署软件:

1. 高并发处理

使用Spring Boot和Spring Cloud
  • Spring Boot:用于构建微服务应用。
  • Spring Cloud:用于处理分布式系统中的常见问题,例如配置管理、服务发现、断路器、路由等。

2. 数据库优化

数据库分片和读写分离
  • MySQL分片:将数据分散到多个数据库实例上,以减轻单个数据库的负担。
  • 读写分离:主从复制,主数据库处理写操作,从数据库处理读操作。
使用数据库连接池
  • HikariCP:高性能的JDBC连接池。
缓存
  • Redis:分布式缓存,用于减少数据库的读写压力。
  • Memcached:另一种高性能的分布式缓存系统。

3. 服务发现和负载均衡

  • Eureka:服务发现和注册中心。
  • Ribbon:客户端负载均衡器。
  • Nginx:反向代理和负载均衡器。

4. 消息队列

  • RabbitMQ:高性能的消息队列,用于解耦和扩展系统。
  • Kafka:高吞吐量的分布式消息系统。

5. 分布式跟踪和监控

  • Spring Cloud Sleuth:分布式跟踪。
  • Zipkin:分布式跟踪系统。
  • Prometheus:监控和报警系统。
  • Grafana:数据可视化工具。

6. API网关

  • Spring Cloud Gateway:API网关,处理路由和过滤请求。
  • Kong:开源API网关。

7. 持续集成/持续部署(CI/CD)

  • Jenkins:持续集成和持续部署工具。
  • GitLab CI/CD:内置在GitLab中的CI/CD工具。

8. 容器化和编排

  • Docker:容器化技术。
  • Kubernetes:容器编排平台,用于管理和部署容器化应用。

9. 安全性

  • Spring Security:用于保护应用和服务。
  • OAuth 2.0JWT:用于授权和认证。

10. 部署和管理

  • Ansible:配置管理和自动化工具。
  • Terraform:基础设施即代码(IaC)工具,用于管理基础设施。
  • Consul:服务网格,用于服务发现和配置管理。

优化建议

  1. 使用异步非阻塞编程

    • 使用Spring WebFlux或Reactor进行异步非阻塞编程,处理高并发请求。
  2. 数据库优化

    • 使用索引、查询优化、表分区、分库分表等技术。
    • 配置连接池,提高数据库连接的复用率。
  3. 缓存策略

    • 使用Redis或Memcached缓存热点数据,减少数据库访问频率。
    • 实现本地缓存与分布式缓存相结合,提高缓存命中率。
  4. 服务拆分与解耦

    • 将单体应用拆分为多个微服务,通过Spring Cloud进行服务治理。
    • 使用消息队列实现异步通信,解耦服务间的依赖。
  5. 负载均衡与故障转移

    • 配置Nginx或使用Ribbon实现负载均衡。
    • 使用Hystrix或Resilience4j实现断路器,进行故障隔离。
  6. 监控与日志

    • 配置Prometheus和Grafana进行性能监控和报警。
    • 使用ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)堆栈进行日志收集和分析。
  7. 容器化与自动化部署

    • 使用Docker进行应用容器化。
    • 配置Kubernetes进行容器编排和管理,实现自动扩展和高可用。
    • 使用Jenkins或GitLab CI/CD进行持续集成和持续部署。

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