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分享课程——《新版Springboot3.0打造能落地的高并发仿12306售票系统》，23章完整版，2023年6月完结，提供源码和配word文档下载第1章课程介绍与学习指南第2章12306这个系统架构到底有多牛？第3章最新版的SpringBoot3&JDK9~17新特性详解第4章新版SpringCloudAlibaba与Springbooot搭建后端架构第5章使用Vue3+VueCLI实现系统前端模块的搭建第6章实现JWT单点登录功能第7章12306系统会员基础功能的实现第8章自制前后端代码生成器提高开发效率第9章利用代码生成器快速实现火车基础数据的维护第10章使用调度框架quartz，为12306系统增加定时调度功能第11章通过火车基础数据生成每日火车数据第12章基本的车票预定功能开发第13章集成注册中心与配置中心组件Nacos（动态修改线上的配置）第14章高性能余票查询的实现（前端缓存&本地缓存&分布式缓存）第15章集成分布式事务组件Seata（解决分布式系统中的数据一致性问题）第16章高并发抢票时，利用各种锁解决车票超卖问题（JDK锁&分布式锁&看门狗设计&红锁）第17章高并发抢票时，使用Sentinal组件进行请求限流降级（过滤90%的无效请求）第18章高并发抢票时，防止机器人刷票的令牌大闸，可减轻服务器的压力（防刷+限流）第19章利用流行的MQ组件对请求做削峰处理，解决吞吐量问题（实现最短时间内给用户反馈）第20章压力测试-高并发优化前后的性能对比（单机性能提升25倍左右）第21章企业级项目上云（阿里云部署）第22章项目优化第23章课程总结源码+word文档《新版Springboot3.0打造能落地的高并发仿12306售票系统》课程以极佳的案例场景，手把手带你学会落地高并发整体解决方案——>从0到1落地整体项目架构三端分离，易于分配不同资源微服务组件，保证服务的高可用功能拆分，实现服务间低耦合、高内聚提升系统性能，保障服务高性能响应——>学会高并发高性能场景解决方案学会对并发请求做削峰处理，解决吞吐量问题，掌握使用限流、令牌大闸、发放令牌、分布式锁、分布式缓存等十几种技术解决多种高并发问题——>综合提升高并发技术实战能力高并发秒杀技术应用落地,集成第三方组件做多场景问题处理，掌握新版Springboot及SpringCloudAlibaba的综合运用等大型分布式架构设计，从0到1手把手带你落地整体项目架构——>千万级、业务复杂度极高项目架构拆解，提升各种高并发、高性能架构设计能力使用三端分离，会员端、控台端、服务端，便于开发和维护，同时将界面与功能逻辑分开，易于分配不同的资源。使用微服务生态组件：注册中心、配置中心、网关、限流降级、分布式事务、服务调用，保障服务高可用。将系统功能拆分成多个微服务应用，实现服务间低耦合，服务内功能高内聚。使用Redis、MQ等中间件，提升系统性能，保障服务高性能响应。自制代码生成器，一分钟完成单表增删改查（含界面）功能，极大的提高开发效率。正常项目中，跑批的核心功能，都应该在batch模块里执行，也就是说得在batch模块里，重新生成一遍train相关表的持久层，正常项目就应该这样做，让业务模块和跑批完全隔离开，不至于因为跑批性能差而影响了业务的开展。本项目因为是演示项目，就不花这个时间做重复生成持久层了，直接调用business接口，刚好可以学习微服务的服务间调用组件feign（openfeign）Feign是Netflix公司开发的一个声明式的REST调用客户端，SpringCloud的早期，就是将各种第三方组件，整合到SpringBoot项目里，形成了SpringCloud，现在慢慢的把第三方组件替换成自研的组件，比如gateway组件OpenFeign是在Feign的基础上，增加SpringMVC注解，让代码写起来像在写Controller使用spring.application.name可以给各应用起一个名字，方便应用之间互相认识，在注册中心、配置中心、路由、服务调用、限流等微服务组件中，都会用到。//seat可选，当无选座时，seat为空[{ passengerId:123, passengerType:"1", seatTypeCode:"1", passengerName:"张三", passengerIdCard:"12323132132", seat:"C1"},{ passengerId:123, passengerType:"1", seatTypeCode:"1", passengerName:"李四", passengerIdCard:"12323132132", seat:"D2"}]//0：不支持选座；1：选一等座；2：选二等座constchooseSeatType=ref(0);//选择的座位//{//  A1:false,C1:true，D1:false,F1:false，//  A2:false,C2:false，D2:true,F2:false//}constchooseSeatObj=ref({});

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图神经网络在12306黑产用户挖掘的研究