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一、MQ是什么MQ全称为MessageQueue，即消息队列，是一种提供消息队列服务的中间件，也称为消息中间件，是一套提供了消息生产、存储、消费全过程的软件系统，遵循FIFO原则。二、为什么用MQ上下班高峰期使用天府通刷码的人非常多，以为做并发量很高，一个出站请求到后台需要做费用结算，或者积分赠送等业务。由于并发很高，并且费用结算和积分等业务本来就耗时，况且支付服务也不一定能承担那么大的请求量。当服务器线程耗尽，后续请求会等待变慢，再加上高并发请求就会导致后续请求越来越慢，请求长时间等待，导致大量请求超时。并发太高，可能会导致服务器的内存上升，CPU使用率急速上升，甚至导致服务器宕掉。加入MQ后的效果高并发请求在MQ中排队，达到了消除峰值的目的，不会有大量的请求同时怼到支付系统服务异步调用，“天府通出站API”把结算消息放入MQ就可以返回“出站成功，费用稍后结算”给用户，响应时间很快服务彻底解耦，即使支付服务挂掉，也不影响“天府通出站API”正常工作，当支付系统再启动仍然可以继续消费MQ中的消息。三、MQ的使用场景1异步&解耦笔者曾经负责某电商公司的用户服务，该服务提供用户注册，查询，修改等基础功能。用户注册成功之后，需要给用户发送短信。2消峰高并发场景下，面对突然出现的请求峰值，非常容易导致系统变得不稳定，比如大量请求访问数据库，会对数据库造成极大的压力，或者系统的资源CPU、IO出现瓶颈。3消息总线所谓总线，就是像主板里的数据总线一样，具有数据的传递和交互能力，各方不直接通信，使用总线作为标准通信接口。笔者曾经服务于某彩票公司订单团队，在彩票订单的生命周期里，经过创建，拆分子订单，出票，算奖等诸多环节。每一个环节都需要不同的服务处理，每个系统都有自己独立的表，业务功能也相对独立。假如每个应用都去修改订单主表的信息，那就会相当混乱了。4延时任务用户在美团APP下单，假如没有立即支付，进入订单详情会显示倒计时，如果超过支付时间，订单就会被自动取消。非常优雅的方式是：使用消息队列的延时消息。四、RabbitMQ主要特性： 1.可靠性:提供了多种技术可以让你在性能和可靠性之间进行权衡。这些技术包括持久性机制、投递确认、发布者证实和高可用性机制; 2.灵活的路由：消息在到达队列前是通过交换机进行路由的。RabbitMQ为典型的路由逻辑提供了多种内置交换机类型。如果你有更复杂的路由需求，可以将这些交换机组合起来使用，你甚至可以实现自己的交换机类型，并且当做RabbitMQ的插件来使用;  3.消息集群：在相同局域网中的多个RabbitMQ服务器可以聚合在一起，作为一个独立的逻辑代理来使用;  4.队列高可用：队列可以在集群中的机器上进行镜像，以确保在硬件问题下还保证消息安全; 5.多种协议的支持：支持多种消息队列协议; 6.服务器端用Erlang语言编写，支持只要是你能想到的所有编程语言; 7.管理界面:RabbitMQ有一个易用的用户界面，使得用户可以监控和管理消息Broker的许多方面; 8.跟踪机制：如果消息异常，RabbitMQ提供消息跟踪机制，使用者可以找出发生了什么; 9.插件机制：提供了许多插件，来从多方面进行扩展，也可以编写自己的插件五、生产者代码示例importpika#连接到RabbitMQ服务器connection=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))channel=connection.channel()#声明一个队列channel.queue_declare(queue='hello')#发送消息channel.basic_publish(exchange='',           routing_key='hello',           body='HelloWorld!')print("[x]Sent'HelloWorld!'")#关闭连接connection.close()六、消费者代码示例importpika#连接到RabbitMQ服务器connection=pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))channel=connection.channel()#声明一个队列channel.queue_declare(queue='hello')#定义消息处理函数defcallback(ch,method,properties,body):  print("[x]Received%r"%body)#设置消费者channel.basic_consume(queue='hello',           auto_ack=True,           on_message_callback=callback)print('[*]Waitingformessages.ToexitpressCTRL+C')channel.start_consuming()

大家好，今天我将给大家分享关于如何开发一个数据库系统的知识，将从0到1手把手带着一步步去开发这个项目，希望我的分享对大家的学习和工作有所帮助，如果有不足的地方还请大家多多指正。一、什么是数据库系统数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员构成 二、数据库管理系统的主要功能包括数据定义功能：DBMS提供数据定义语言（DataDefinitionLanguage，DDL），用户通过它可以方便地对数据库中的对象进行定义数据组织、存储和管理：DBMS要分类组织、存储和管理各种数据，包括数据字典、用户数据、数据的存取路径等。数据操纵功能：DBMS提-供数据操纵语言（DataManipulationLanguage，DML），用户可以使用DML操纵数据，实现对数据库的基本操作，如查询、插入、删除和修改等数据库的事务管理和运行管理：数据库在建立、运用和维护时由数据管理系统统一管理、统一控制，以保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用以及发生故障后的系统恢复数据库建立和维护功能：数据库初始数据的输入、转换功能，数据库的转储、恢复功能，数据库的重组织功能和性能监视、分析功能等。三、数据库系统结构1.1模式(概念模式或逻辑模式)定义:数据库中全体数据的逻辑结构特征的描述，是所有用户的公用数据库结构。特性:一个数据库只有一个模式模式与应用程序无关，只是数据的一个框架1.2子模式(外模式或用户模式)定义:数据库用户所见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是用户所用的数据库结构特性:子模式是模式的子集一个数据库有多个子模式，每个用户至少使用一个子模式同一个用户可以使用不同的子模式，每个子模式可为不同的用户所用1.3内模式(存储模式)定义:是数据物理结构和存储方法的描述。它是整个数据库的最低层结构的表示。特性:一个数据库只有一个内模式，内模式对用户透明一个数据库由多种文件组成，如用户数据文件，索引文件及系统文件内模式设计直接影响数据库的性能以下是开发流程：在idea中构建如下几个子模块工程：@PostMapping("/doLogin")@ApiOperation(value="一键注册登录接口",notes="一键注册登录接口",httpMethod="POST")publicGraceJSONResultdoLogin(HttpServletRequestrequest,                HttpServletResponseresponse,                @RequestBody@ValidRegisterLoginBOregisterLoginBO,                BindingResultresult);验证的字段上方可以写一些相关的注解，系统识别后会自动检查RegisterLoginBO.javapublicclassRegisterLoginBO{  @NotBlank(message="手机号不能为空")  privateStringmobile;  @NotBlank(message="短信验证码不能为空")  privateStringsmsCode;  publicStringgetMobile(){    returnmobile;  }  publicvoidsetMobile(Stringmobile){    this.mobile=mobile;  }  publicStringgetSmsCode(){    returnsmsCode;  }  publicvoidsetSmsCode(StringsmsCode){    this.smsCode=smsCode;  }  @Override  publicStringtoString(){    return"RegisterLoginBO{"+        "mobile='"+mobile+'\''+        ",smsCode='"+smsCode+'\''+        '}';  }}如果校验有问题，那么可以直接获得并且放回给前端即可。BaseController.java/** *验证beanBO中的字段错误信息 *@paramresult *@return */publicMap<String,String>getErrors(BindingResultresult){  Map<String,String>map=newHashMap<>();  List<FieldError>errorList=result.getFieldErrors();  for(FieldErrorerror:errorList){    //发生验证错误所对应的某一个属性    StringerrorField=error.getField();    //验证错误的信息    StringerrorMsg=error.getDefaultMessage();    map.put(errorField,errorMsg);  }  returnmap;}一般来说，admin系统不会有主动注册功能，账号都是分配的，那么默认就会存在一个基本账户，这也是预先通过代码生成用户名和密码的。直接手动生成即可：<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId></dependency>同理，查询操作也是类似JPA的操作，再继承Repository后直接使用其内置api即可：FriendLinkMngControllerApi.java@PostMapping("getFriendLinkList")@ApiOperation(value="查询友情链接列表",notes="查询友情链接列表",httpMethod="POST")publicGraceJSONResultgetFriendLinkList();首先可以在数据库通过写sql脚本实现查询SELECTc.idascommentId,c.father_idasfatherId,c.article_idasarticleId,c.comment_user_idascommentUserId,c.comment_user_nicknameascommentUserNickname,c.contentascontent,c.create_timeascreateTime,f.comment_user_nicknameasquoteUserNickname,f.contentasquoteContentFROMcommentscLEFTJOINcommentsfonc.father_id=f.idWHEREc.article_id='2006117B57WRZGHH'orderbyc.create_timedesc目前我们所搭建的eureka是单机单实例的注册中心，如果挂了，那么整个微服务体系完全不可以，这是不应该的，所以为了实现eureka的高可用，我们可以搭建集群。在进行集群构建之前，大家先参照目前的eureka再去构建一个一模一样的工程，可以取名为springcloud-eureka-cluster。为集群中各个eureka节点配置hosteureka: instance:  hostname:eureka-cluster-${port:7001}  #集群中每个eureka的名字都要唯一 #自定义eureka集群中另外的两个端口号 other-node-port2:${p2:7002} other-node-port3:${p3:7003} client:#  register-with-eureka:false#  fetch-registry:false  service-url:   #集群中的每个eureka单实例，都需要相互注册到其他的节点，在此填入集群中其他eureka的地址进行相互注册   defaultZone:http://eureka-cluster-${eureka.other-node-port2}:${eureka.other-node-port2}/eureka/,http://eureka-cluster-${eureka.other-node-port3}:${eureka.other-node-port3}/eureka/我们自己测试的时候时间可以设置为10秒内有10次，我认定非法请求，直接限制这个ip访问15秒，15秒后释放。（像有的网站会出现二维码让你扫描通过，或者手机验证码或者人机交互判断你当前是否是人还是机器，因为有可能是爬虫请求）开发步骤：首先在yml中设置基本参数：@OverridepublicObjectrun()throwsZuulException{  System.out.println("执行【IP黑名单】Zuul过滤器...");  //获得上下文对象requestContext  RequestContextrequestContext=RequestContext.getCurrentContext();  HttpServletRequestrequest=requestContext.getRequest();  //获得ip  Stringip=IPUtil.getRequestIp(request);  /**   *需求：   *判断ip在10秒内请求的次数是否超过10次，   *如果超过，则限制访问15秒，15秒过后再放行   */  finalStringipRedisKey="zuul-ip:"+ip;  finalStringipRedisLimitKey="zuul-ip-limit:"+ip;  //获得剩余的限制时间  longlimitLeftTime=redis.ttl(ipRedisLimitKey);  //如果剩余时间还存在，说明这个ip不能访问，继续等待  if(limitLeftTime>0){    stopRequest(requestContext);    returnnull;  }  //在redis中累加ip的请求访问次数  longrequestCounts=redis.increment(ipRedisKey,1);  //从0开始计算请求次数，初期访问为1，则设置过期时间，也就是连续请求的间隔时间  if(requestCounts==1){    redis.expire(ipRedisKey,timeInterval);  }  //如果还能取得到请求次数，说明用户连续请求的次数落在10秒内  //一旦请求次数超过了连续访问的次数，则需要限制这个ip了  if(requestCounts>continueCounts){    //限制ip访问一段时间    redis.set(ipRedisLimitKey,ipRedisLimitKey,limitTimes);    stopRequest(requestContext);  }  returnnull;}privatevoidstopRequest(RequestContextrequestContext){  //停止继续向下路由，禁止请求通信  requestContext.setSendZuulResponse(false);  requestContext.setResponseStatusCode(200);  Stringresult=JsonUtils.objectToJson(      GraceJSONResult.errorCustom(          ResponseStatusEnum.SYSTEM_ERROR_BLACK_IP));  requestContext.setResponseBody(result);  requestContext.getResponse().setCharacterEncoding("utf-8");  requestContext.getResponse().setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE);}上面这些都是通过不同key要执行多次才能得到结果，一般来说我们会使用es的aggs功能做聚合统计，会更好。通过一个脚本来统计男女数量：POSThttp://192.168.1.203:9200/fans/_doc/_search{  "size":0,  "query":{    "match":{      "writerId":"201116760SMSZT2W"    }  },  "aggs":{    "counts":{      "terms":{        "field":"sex"      }    }  }}以下就是数据库系统开发的整个流程讲解，感谢大家的阅读

无论你是数据库内核研发、DBA、还是后端研发，能够手写一套自己的数据库系统，都是你突破技术发展瓶颈的有效途径。[11章]技术大牛成长课,从0到1带你手写一个数据库系统课程将带你从架构设计，原理剖析，再到源码的实现，手把手带你构建一套完整的数据库系统，让你深度掌握数据库底层，及更多数据库高端技术，具备解决大量生产级数据库问题的能力，助力成为高端技术人才！从数据库架构设计到功能实现，吃透底层原理，解决大量生产级问题具备从0到1数据库系统的架构设计能力从需求分析，系统分析，到系统架构设计，以及面向未知故障场景防御式编程，灵活运用设计模式，全面深入理解数据库系统架构深度掌握数据库底层原理及系统性方法论掌握SQL语法解析、语义解析原理，数据库如何生成执行计划，数据库底层存储机制、事务管理机制，C/S架构网络服务，综合性提升数据库运维、调优能力提升大量生产级数据库问题高效解决能力深入掌握数据库索引调优思路、瓶颈点，如何快速定位线上问题，深入挖掘针对数据库的面试题，知其然更知其所以然，有效突破你的疑难杂症问题解决能力理论结合实际场景综合性落地，轻松吃透核心技术底层原理应用场景复用到日常开发场景中，如何运用高级数据结构、算法和设计模式，如何正确面对高并发进行编程，如何进行数据库的优化，如何理解数据库的执行计划分析慢SQL的原因等。原理剖析深度剖析数据库系统原理，将数据库几十年发展精髓拆解并呈现，端到端解析数据库系统中的各种工程trick，结合具体实现案例(MySQL/PostgreSQL/SQLite)展现系统级实现方案源码实战手把手实现每一行代码，掌握每行代码的原理，实现代码规模巨大的数据库系统原型，开发、debug过程演示真实传授解bug的核心方法论，探讨各种工程技巧、可优化的空间，引发深层思考多场景数据库解决方案，灵活解决大量生产级问题数据库性能及扩展评估数据库性能、扩展数据库功能特性、数据库扩展的方法和机制数据库优化分析数据库性能瓶颈、配置数据库索引、执行计划分析、分析系统硬件瓶颈大数据量存储如何进行数据存储、设计端到端大数据量存储方案、评估大数据量对数据库的影响数据库高可用数据库高可用的挑战、数据库WAL机制、WAL机制在数据库高可用中的应用数据库网络规划OS的网络模型、高效实现网络编程、数据库如何面对高并发挑战数据库故障定位定位数据库中故障的来源、如何对故障进行响应、进行数据库系统的高效运维

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