SpringBoot、SpringCloud框架
2022-10-17 11:30:34 36 举报AI智能生成
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coco博
作者其他创作
大纲/内容
Liunx
Docker
Nginx
解决mysql数据库数据达到3000万，速度慢，最大连接数只有500
解决并发集群数据库性能低，锁失效（类似negix并发多台tomcat服务区session失效）
redis缓存数据存储在内存中，MySQL存储在硬盘中
访问redis还是发生service层
概念：非关系型数据库（缓存数据）
关系型数据库：mysql、oracle、DB2
非关系型数据库库：Redis、mongoDb、ES
类型：
安装
String类型-----值类型
Hash类型-----散列类型----存储对象
LIst类型----列表类型----应用场景排队、秒杀
Set类型----集合类型（无序）----shiro权限
ZSet类型-----有序集合类型（序：分数）---积分，排行榜
HyperLogLog计算近似值
GEO 地理位置
BIT 数组类型byte[]
补充3种
5中基本类型
只有0~15 16个数据库 --- select 0~15
移动key到另一个数据库
清空当前数据库
清空所有数据库
查看当前数据库有多少key
数据库操作
setnx key value--（key存在什么都不做不存在添加，分布式锁应用）
添加值 set key value
取值 get key
批量存取值 mset key value 。。。
自增长----incr key（将value++）
设置存活时间-- expire key 毫秒值 key值存在情况下setex key 秒值 value----key值不存在情况下
追加----append key value 再已存在的key后追加值
String常用操作
添加 hset key field value ---key反复使用添加
查看 hget key field
自增--只有value为数字
获取全部fieldd value
获取全部 value
获取field的数量
Hash常用命令（存储对象）
lpush key 【value】
lpushx key 【value】---key不存在操作无效
rpush key 【value】
rpushx key 【value】---key不存在操作无效
左侧插入，右侧插入
应用于商品秒杀
lset key index角标 value
修改数据
lpop 左边弹出一个value
rpop 右边弹出一个数据
弹出数据
删除列表中的数据 lrem key count value ---count>0，从左往右删除count个count<0，从右往左删除count个
将一个列表中最后的一个数据，插入到另外一个列表的头部位置rpoplpush list1 list2
list管道常用命令
添加值----sadd key member [member ...]
取值---smembers key
子主题
Set常用命令
添加数据(score必须是数值。member不允许重复的。)zadd key score member [score member ...]
修改member的分数----zincrby key increment member
zrange key start stop [withscores]
start stop 为角标 0 -1 所有范围
zrevrange key start stop [withscores]---大到小
根据分数从小到大排序
ZSet常用命令
常用基础命令
存储对象，以字节数组方式存储到Redis
以json串的方式
连接池
管道的使用，批量操作
Java连接Redis
弱事务----没有4大特性
无法保证数据绝对安全
在设置的时间范围内如果key发生的了改变，将会持久化
临时持久化
RDB默认的持久化机制 dump.rdb（二进制文件）
每当有写操作就持久化
实时持久化
AOF
Redis持久化机制
每隔一段时间去查看，过期了的key，
定期删除
当去查询时才会删除
惰性删除
Redis的key的删除机制
淘汰机制
Redis访问的数据刚好过期导致，50000访问量直接访问数据库
解决方式：在访问数据库时加锁，一个一个访问
缓存击穿
访问的数据在Redis中没有，在数据库中也没有用
解决方式：查询DB时发现没有，将NULL值存储到Redis中 2.布隆过滤器
缓存穿透
Redis中的缓存中的过期时间设置相同，导致同时集体过期失效
解决方式：数据库设置锁，将每个key过期时间随即设置
缓存雪崩
Redis承受不住大量的访问
解决方式：集群搭建Redis
缓存倾斜
缓存问题
Redis
普通索引
主键索引 次之
唯一索引
组合索引（复合索引）最多
全文索引---必须是MyISAM引擎
关系型数据库的索引类型
mysql数据库查询海量数据时效率低
全文索引专用引擎
概念：全文检索nosql
支持海量数据查询
支持IK分词器，对中文智能分词
支持查询高亮显示
为什么学习ES
ES非常稳定，不管所应是否发生变化
Solr依赖第三方产品Zookeeper搭建集群
ES和solr的区别
顺序扫描法：性能差，速度慢，先找文件后找内容
倒排索引法：先找内容，再找内容对应的文件
分词库
数据存储库-----数据进行分片存储，指定信息分词放入分词库
ES构成
搜索方式
DSL语句
POST _analyze{ \"analyzer\": \"ik_max_word\
扩充词
停用词
IK分词器
id域
name域
文档（一条数据就是一个文档）
分片（就是集群，每一个分片就是一个服务器）
副本（备份，不应该与主分片放到同一个服务器）
索引库
kibana （ES管理工具，基于ES）
指定分片
PUT /person{ \"settings\": { \"number_of_shards\
指定文档（Document）的域（每个域等属性）（不参与分词的数据会整体放如分词库）
text分词
keyword不分词
字符串类型
数值
时间
布尔类型
二进制类型
范围类型
经纬度类型
ip类型
域（field）类型
/索引库/_doc
默认随机生成一个id
指定id
添加文档
/索引库/_search
指定域名和域值
match--模糊搜索（检测分析库的词，和数据本身）
term--精准搜索（只检测分词库中的词，不参与分词的属性会将内容全部存到分词库作为一个词）
搜索
/索引库/_doc/id-----添加一个新的，id设置为与之前相同（覆盖式修改）
/索引库/_update/id-----更新式修改
修改
删除 delete /索引库/_doc/id
创建索引库DSL
ES包
高级别客户端包
导入依赖包
public static RestHighLevelClient getClient() { //1. 创建和服务器的连接 HttpHost httpHost = new HttpHost(\"192.168.200.129\
编写连接ES工具类
创建索引库，创建域，指定域的类型
.indices().create
创建索引
删除索引
操作索引库
//5:执行搜索 结果有13条 查询所有之后结果 SearchResponse searchResponse = restHighLevelClientfont color=\"#ff0000\
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(index); //搜索条件 //searchRequest.indices(\"book\
创建接收文档的对象
搜索所有数据
深分页：因为form，size的和不能超过1w
scroll+size在ES查询数据的方式
精髓；将在分词库中查询到的文档id，存到服务器上下文中，而不是直接前去文档库中查找文档
分页查询
term（完全匹配，不会出对你搜索的内容进行分词处理）
match_all查询
match指定一个Field作为筛选的条件
布尔match查询 ：基于一个Field匹配的内容，采用and或者or的方式连接
multi_match查询：multi_match针对多个field进行检索，多个field对应一个text。
match：将搜索内容先进行分词，再去分词库匹配
ids查询
id查询
prefix查询(前缀)
fuzzy查询（模糊）
盘*：多个字
盘？：一个字
wildcard查询（通配）
数量，日期
range查询（范围）
bool查询
tf/idf相关度算法计算评分
相关度查询（匹配精准度）
复合查询
filter查询
各种查询
高亮查询
聚合查询
查询
单文档添加.index()
（批量添加）font color=\"#ff0000\
bulkRequest.add(添加，修改，删除，“”)
添加
覆盖式修改（弃用）
真正修改
批量删除
删除
操作文档
JAVA代码的方式操作
ElasticSerach
不是一门新的技术，只是将spring+springmvc框架进行了简单的封装（简化配置，敏捷式开发）
不需要引入坐标依赖包，需要引入starter的依赖包（启动器=依赖包+配置文件）
有且仅有一个application.yml配置文件
父jar叫做fat jar
黑窗口启动 fat jar---（打包成为jar包，java -jar）
idea通过启动类启动
没有war包只有jar包，自带tomcat服务器
简介
创建一个maven项目
配置jdk 1.8
中导入panter工程标签-----（声明了这是一个spring boot项目，以及stater依赖的版本）
导入启动项依赖包
导入spring-maven插件（打包成为jar包时，不会出现依赖丢失）
pom
创建controller
创建启动类（与所有包同级目录）
启动类启动
黑窗口 mvn spring-boot：run
黑窗口 Java -jar
启动方式
注意：所有类必须有包
idea创建一个springboot项目
当前类是一个配置类
@Configuration
实例对象注解
@Bean
@SpringBootConfiguration（就是一个配置类注解）
@EnableAutoConfiguration（自动装配注解）--只要导入了start依赖就必须写对应的配置文件
@SpringBootApplication（组合注解）
扫描注解---相当于context包扫描标签的
@MapperScan注解
@ComponentScan
springboot的常用注解
properties
轻量级
缩进管理
value后面跟一个空格
yml（推荐）
json
配置文件
第一步：application.yml，只用来指定使用哪一个配置文件spring: profiles: active: @profileActive@（dev）
第二步：application-dev（环境名）.yml写具体的配置
多环境配置
如一个照片存储路径等
@Value（”${key值}“）
方式2（推荐）创建一个外部配置类，将所有key赋值给该类@ConfigurationProperties（prefix=”外部配置名“）
引入外部配置文件信息
热加载：不用重新发布项目，重新加载配置文件中的配置信息
配置
第一步：导入statrt依赖包
第二步：编写配置文件
第三步：在启动类上打@MapperScan注解，扫描mapper接口
分页助手使用：导入依赖---直接使用
SpringBoot 整合Mybatis
问题1：批量导入索引数据时对象转换json注意时间类型的转换以及某些属性的忽略转换
问题2：springboot不支持JSP页面，以及普通的视图解析器。将html页面创建在resouce里的templates里
页面的跳转需要，pro中引入Thymeleaf启动依赖
${hello}使用[[${hello}]]代替
SpringBoot结合ES联系案例
SpringBoot
spring公司的产品，解决秒杀，高并发，解耦
消息队列：消息先进先出
RabbitMQ spring官方
ActivMQ apache
kafak 速度最快，高并发，容易丢失数据
RocketMQ：阿里的（springcloudalibaba）
常用的MQ
JSM：Java messaage system---activeMQ，ROcketMQ
AMQP：高级MQ协议（底层都是tcp）--伊朗语言开发（一次链接，多个channal信道（会话），多路复用）
不同于sql的连接池，一个链接，一次会话，一条sql
底层
用户体验好，用户支付，风控归档
异步
大量模块处理一个事务，一旦一个模块出现问题，所有模块回滚
解耦
高并发，大量请求访问网站，造成瘫痪
削峰
出现问题的模块，重新执行
可恢复性
四大功能
创建Springboot项目
导入mq启动器依赖
spring: rabbitmq: host: 192.168.200.129 port: 5672 virtual-host: /qf username: test password: test
yml文件中配置连接的MQ
注入RabbitTemplate 对象
rabbitTemplate.convertAndSend(\"队列名\"font color=\"#ff0000\
rabbitTemplate.receive(\"队列名\" );----接收消息（手动接受）
创建生产者模块
创建监听器，监听消息队列
@Component@RabbitListener(queues = \"work_queue\")
@RabbitHandler public void testListener(String message)--自动监听
创建消费者
入门应用程序
交换机exchage
路由rouetes---交换机与队列之间的传送策略
消息队列queue
虚拟主机V-host
生产者
消费者
链接
信息通道channal
rabbit架构模式
入门程序，一个生产者一个消费者(默认交换机)
简单模式
一个生产者，发给一个消息队列，多个消费者监听该消息队列（默认交换机）
多个消费者之间是竞争关系，消息只能被一个消费者消费
工作模式
交换机类型：广播类型**Fanout
无RoutingKey
将消息转发给所有的绑定的消息队列（所有消费者都能收到消息）
创建广播类型的交换机，bing队列，发送消息（交换机名，“无rountingkey”，消息内容）
将监听队列注解放到监听方法上
发布与订阅模式
交换机类型：定向类型**Direct
Rounting是一个字符串
创建定向类型交换机，bing队列，设置rountingkey ，发送消息（交换机名，“rountingkey”，消息内容）
路由模式
交换机类型：主题类型**Topic
*：代表一个单词
#：代表多个单词
例*.aopple.*
Rountingkey带有*#。
创建主题类型交换机，bing队列，设置rountingkey （*.aopple.*） ，发送消息（交换机名，“aaa.aopple.bbb”，消息内容）
主题模式
远程RPC模式（属于远程调用不算MQ）--被apache的DubboRPC远程调用
发布确认模式（高级模式）
RabbitMQ的7种工作模式
RabbirMQ配置类（放到消费者模块中）
@Bean----队列public Queue getqueue（）{return new queue(\"队列名\")return QueueBuilder.----默认持久化，不自动删除}
@Bean---交换机public Exchange getExchange（）{return ExchangeBuilder.交换机类型(\"交换机名\").build}
@Bean---绑定public Binding getbinding（@Autowired @Qualifier(\"方法名\") Queue queue@Autowired（可以省略） @Qualifier(\"方法名\") Exchange exchange）{return BindingBuilder.bind(queue).to(exchange).with（“rountingkey”）.noargs();
RabbitMQconfig类
使用java代码创建交换机，队列
丢弃的方式：通过开启MQ的事务（会使得效率变得很低）
confirm机制
return机制
将消息发送到交换机（高）
交换机传到队列（可能性低）
队列到消费者（高）
消息丢失的位置
RabbitMQ保证消息不丢失
RabbitMQ
微服务架构的落地的一套技术栈，将一个完整的项目拆分成多个模块独立开发
每个模块部署到各自的Tomcat服务器上，每一个服务器属于一个微服务
第一步：用户发送请求，通过nginx负载均衡
第二步：通过网关指定到对应的模块
简介：
注册：所有模块的ip和端口号都存储到Eureka中
发现：在Eureka中寻找到其他微服务的IP和端口号
仅仅是发现，模块之间的通讯还时依靠Feign
作用：注册与发现 ，
创建一个javamaven项目
pom中导入springboot和springcloud的父工程配置
创建Eureka服务端项目
实例化，默认localhost
是否将自己本身注册到eureka
是否同步其他eureka的集群
指定eureka的url地址 http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka/
创建配置yml，服务器端口号，微服务的名字，eureka配置
创建启动类，需要打上@EnableEurekaServer
Eureka服务端（单独创建）
添加依赖包
eureka: client: # 指定Eureka服务地址 service-url: defaultZone: http://localhost:8761/eureka
在启动类上打@EnableEurekaClient-----注册
Eureka客户端（在每一个微服务内）
给Eureka服务端添加用户和密码，自己的微服务才能注册和发现
在服务端添加安全启动器依赖
Eureka安全
集群搭建微服务
Eureka服务端之间关系平等，不存在主从关系
eureka服务端的uri除了要有自己的地址还要有另外几台eurka的地址
微服务需要同时注册到多个eureka服务端中，只会注册到其中一台
30秒进行一次心跳检查，宕机后90秒进行将微服务注册到另一台eureka服务器
注：发现一次后会存到本地缓存，即使服务端宕机没有微服务，也不会找不到
Eureka高可用
C - 一致性，A-可用性，P-分区容错性，这三个特性在分布式环境下，只能满足2个
分区容错性：集群微服务，一台微服务器宕机，并不影响使用
一致性：两台服务器数据同步（强一致）
可用性：
CAP定律
Eureka（注册中心）---Nacos(阿里巴巴产品)
作用：在每个微服务内，都有负载均衡
轮询--使用不多
随机--使用不多
权重（通过轮询赋予权重）
被调用方并发性数最小
实现负载均衡的策略
导入启动器（Eureka会顺便导入）
在客户端配置
# 指定具体服务的负载均衡策略QF-SEARCH: ribbon: # 具体负载均衡使用的类--随机测试 NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
使用
Ribbon（负载均衡）
http
RPC
MQ
模块之间的调用方式
LoadBalancerClient（负载均衡）---使用Ribbon实现负载均衡策略算法
补充：RedisTemplate--连接redis
RabbitTemplate----连接MQ
RestTemplate（ClientHttpRequestFactory factory）
ClientHttpRequestFactory
创建config配置类
第一步：@LoadBalancerClient ：去Eureka中根据微服务的名字发现其中一个微服务的地址 ：@RestTemplate：去Eureka中根据微服务的url发现远程调用
第二步：从一个微服务中获取uri 远程调用resttemplate.getForObject(font color=\"#ff0000\
远程调用手动代码
底层方式
在调用服务放导入启动器
@FeignClient(\"QF-SEARCH\
创建被调用的Feign接口
在启动类上打扫描接口注解@EnableFeignClients(basePackages = {\"com.qf.feign\"})
feign封装
@GetMapping(\"/parm/{id}/{name}\")
@PathVariable（value=“id”）--单个参数
@RequestParam（value=“id”）---多个参数
value 必须加上
传递单个参数--基本类型
使用POST请求
通过json传请求体
postman发送一个对象json串
传递对象
json类型
Feign传递参数
因为本地缓存更新不及时导致不知道微服务已经宕机--解决方案：降级处理（兜底处理）---底层走的熔断器
在自己本身中配置处理配置（实现远程调用接口中的全部方法，当远程调用失败后，走自身的实现类）
@Component@RequestMapping(\"/fallback\")public class SearchFeignFallBack implements SearchFeign {
远程调用接口@FeignClient(value = \"QF-SEARCH\
配置文件中开启降级处理feign: hystrix: ------熔断 enabled: true
方式一（实现类）
方式二（远程调用降级工厂）
Feign的Fallback（远程调用失效问题）
Feign（远程调用---服务之间的通讯）
作用：在远程调用中A调用B调用C调用D----形成一条调用链，当中间一个微服务出现问题引发雪崩问题
先熔断在走降级处理
熔断，阈值---连续远程调用3次仍然不成功就会熔断
缓存：熔断后先请求缓存功能
降级处理，降级方法使用熔断器线程池还是信号量(tomcat线程池)---产生隔离问题
隔离：降级方法由谁执行---默认走熔断器的线程池
解决雪崩问题
给被调用方添加--搜索微服务
导入熔断器启动器
在Conctroller的方法上@HystrixCommand(fallbackMethod = \"listBack\"，commandProperties = { @HystrixProperty(name = \"execution.isolation.strategy\
下面写自身降级方法----自身降级处理不了，在调用兜底处理
启动类上添加熔断器注解//开启Hystrix@EnableCircuitBreaker
熔断器操作
异常，大量的线程中只有一小部分有异常
1导入断路器监控包
2在启动类上添加开启监控注解@EnableHystrixDashboard 扫描注解//扫描Hystrix的servlet所在包@ServletComponentScan(\"com.qf.servlet\")
3编写servlet
断路器的属性
断路器
成功一次远程调用后，将请求的数据存到本地缓存
FIlter过滤器将查询的结果拦截在缓存中
在请求微服务添加缓存依赖
启动类上添加//扫描过滤器所在包@ServletComponentScan(\"com.qf.filter\")
编写过滤器
service层，写缓存业务逻辑
流程
缓存
Hystrix（熔断器）
帮助微服务架构提供一种简单有效**统一的REST 请求路由管理方式**。
请求通过nginx负载均衡后再由网关转发对应的微服务（网关也是一个微服务，需要注册到注册中心）
一切请求都要先通过网关
两者冲突，只能引用其一
概念：
路由
断言函数
# 路由表 routes: # id: 唯一标识 - id: qf-search # 路由服务地址: 也就是业务服务的访问地址 # uri: http://localhost:9003 # 采用lb协议，会从Eureka注册中心获取服务请求地址 # 路由地址如果通过lb协议加服务名称时，会自动使用负载均衡访问对应服务 # 规则：lb协议+服务名称 uri: lb://QF-SEARCH # 断言: 用于拦截匹配用户在浏览器中输入的访问路径 predicates: - Path=/search/** filters: # 去除路径前缀过滤器 - StripPrefix=1 # id: 唯一标识
手动为某一位服务添加前缀
在通过过滤器去掉前缀
局部过滤器
9大默认全局过滤器（默认开启）
自定义全局过滤器class MyGlobalFilter implements font color=\"#ff0000\
全局过滤器
过滤器
核心功能
GateWay（网关）
将所有微服务的配置文件，统一放到配置中心管理
在配置中心修改配置文件，立马生效
运行项目会自动发现配置中心的配置文件发生变化
更加安全
生成公钥与私钥（RSA算法生成）
配置中心服务端（连接码云）
系统级别的配置文件（Tomcat启动时加载）
bootstrap.yml
原理：config模块连接，其他模块监听消息队列
导入BUS组件的rabbirmq包
导入Autuator监控启动器（监控GIt）包
management: endpoints: web: exposure: include: \"*\"
controller：//动态刷新@RefreshScopepublic class TestController { @Value(\"${version}\") private String version; @RequestMapping(\"/version\") public String testVersion() { return version; }
变更后，手动发送一个post的git变更请求
实现
Gitee中的WebHooks
内网穿透（没有域名时）
使用Gitee实现自动配置
不停机维护
Config（配置中心)重要
6大技术
监控各个微服务之间混乱的远程调用
所有微服务中加入全链路监控启动器
配置文件中开启前端监控日志logging: level: org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet: DEBUG
Sleuth
收集的日志放到rabbitMQ中，zipkin从MQ中取
mq和zipkin的连接需要在创建zipkin容器时指定
zipkin的持久化需要在创建zipkin容器时指定ES
图像化界面显示（收集日志，监控日志）
搭建Zipkin容器
导入zipkin启动器（包含sleuth启动器）
配置文件中配置zipkin的IP和端口sleuth: sampler: probability: 1.0 # 指定Slueth收集日志的百分比 zipkin: base-url: http://192.168.200.129:9411/ sender: type: web（rabbit）
Zipkin
全链路监控
SpringCloud
apache公司开发，在Java分布式架构中，也会频繁的使用到Zookeeper。
Zookeeper就是一个文件系统 + 监听通知机制
每一个节点称为ZNode（树结构）
节点可以存储数据
节点并称不可以重复
架构
ls / 查看节点
get /节点名 查看节点内容
create /节点名/子节点 内容 ----创建节点
delete /节点名----删除节点
deleteall /节点名----删除节点及其子节点
set /节点名 新的内容---修改节点
常用命令
永久节点
永久有序节点（在节点名称后面加上顺序序号）
临时节点
临时有序节点
4种节点类型
监听通知机制
一个leader机和follower从机
创建操作zoo keeper工具类
//获取zookeeper节点操作对象 private CuratorFramework cf = ZkUtils.getCf();
cf.create().withMode(CreateMode.PERSISTENT).forPath(\"/qf2\
cf.setData().forPath(\"/qf2\
List<String> list = cf.getChildren().forPath(\"/\");---查看节点
byte[] bytes = cf.getData().forPath(\"/qf2\");----查看节点数据
cf.delete().deletingChildrenIfNeeded().forPath(\"/qf2\");---删除节点
代码实现节点的基本操作
创建各种类型的节点
Java代码操作zookeeper
集群搭建zookeeper
ZooKeeper
简介：一群人各自做不同事情，共同完成一件事请
- 传统的synchronized以及Lock锁都是基于JVM的，由于在分布式系统中，会有多个Web容器同时运行，导致多个Web容器内部的传统锁已经不存在互斥性了
高并发秒杀问题
基于临时有序节点来实现分布式锁
zookeeper实现分布式锁包
创建zoo keeper连接工具类
//============= font color=\"#ff0000\
//==============font color=\"#ff0000\
//============ zookeeper释放锁 =============== lock.release();
zookepper分布式锁
通过setnx命令，如果key存在表示已经上锁
boolean=redisTemplate.opsForValue.setIfAbsent(font color=\"#3e9a3e\
redisTemplate.delete（key）
Redis分布式锁
分布式锁：
每个微服务都拥有定时器，一个执行其他不会执行
引入Elastic-job包
配置Zookeeper注册协调中心
创建分布式定时任务初始化类ElasticJobConfig
Elastic-job
xxl-job
LCN
定时分布式事务
分布式任务，事务
简介：阿里在Springcloud的基础上进行2次开发封装
简介：将Eureka与Config封装在一起
配置中带有一个图形化界面
版本对应问题（springboot也要对应）：所有SpringCloudlibaba的组件版本要配套，阿里版本要与cloud版本对应
nacos服务端
nacos注册启动器
yml配置nacos地址端口
提供者微服务
nacos注册器启动器
yml.配置
消费者微服务
远程调用同feigin相同
nacos注册中心
提供者微服务，nacos配置启动器
namespace： 命名空间group：组名
bootstrap配置文件
文件名
组
格式yaml
内容
nacos中添加配置yaml
管理大量的微服务不同开发阶段配置文件
命名空间
管理大量微服务配置文件名字可能相同
直接使用提交
@RefreshScope注解
动态配置
引入外部配置文件（将各个配置文件分离）
nacos配置中心
Nacos（注册及配置中心）
线程降级
服务降级
熔断器(在图形化界面做降级处理)
之前需要要controller层上打熔断器注解
sentinel（熔断器的图形化界面）
效率略低于RabbitMQ，支持消息总线BUS组件
RockerMQ（消息队列）
曾经学过LCN分布式事务
Seatac（分布式事务）
服务之间的RPC通讯
Dubbo（远程调用）
主要技术
SpringCloudAlibaba
第04阶段
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