专题1 分布式ID

唯一ID来标识，全局唯一

方案

1.UUID

缺点：1.空间占用多
2.不能生成递增有序的数字，索引效率下降

2.数据库主键自增

缺点：1.并发性能不高，受限于数据库性能
2.分库分表，需要改造，较复杂
3.自增容易泄漏数据量

3.Redis自增

缺点：1.数据丢失
2.自增容易泄漏数据量

4.雪花算法(snowflake)

缺点：时钟回拨

方案总结

1.号段模式

      比如100、200、300...... ,  当第一台服务器申请，获取100，则分配1—100范围的号段；当第二台服务器申请，获取200，则分配101—200范围的号段.........

2.雪花算法

开源组件

1.百度 uid-generator

uid-generator
特点：只支持雪花算法，无人维护

2.滴滴 tinyid

tinyid
特点：只支持数据库号段，多DB，高可用，java-client
适合对id有高可用需求

3.美团 Leaf (推荐)

Leaf
特点：号段模式，需要使用数据库；
雪花算法，使用了zookeeper, 上报服务器标识到zk；
适合多种场景的分布式id

文档中有针对号段模式和雪花算法的代码实践；

专题2 分布式session

1.传统Session

 Cookie和Session  ----  再去熟悉下原理Cookie的跨域问题

2.Spring-Session

Spring-Session-Redis方案的使用
微服务多模块下解决session共享问题
redis.conf文件中的bind参数

3. Token + Redis

token登录验证

4.JWT

jwt的使用
java-jwt
jwt实现拦截器和token认证
Spring拦截器

5.OAuth2

专题3 分布式任务调度

非分布式调度框架

@Scheduled
@Scheduled注解

fixedDelay参数：从上一次任务结束到下一次任务开始的固定时间间隔(毫秒)
fixedRate参数：从上一次任务开始到下一次任务开始之间的时间间隔(毫秒)
cron参数：[秒] [分] [小时] [日] [月] [周]

@Scheduled与多线程

@Scheduled实现多个任务并发执行
@Async注解
@Async注解失效的原因
[@Async注解失效的原因]](https://blog.csdn.net/weixin_43241706/article/details/121555913)

    @Beanpublic ThreadPoolTaskScheduler threadPoolTaskScheduler(){ThreadPoolTaskScheduler threadPoolTaskScheduler = new ThreadPoolTaskScheduler();threadPoolTaskScheduler.setPoolSize(10);return threadPoolTaskScheduler;}

分布式调度框架

推荐使用xxl-job

xxl-job

xxl-job调度中心管理界面搭建
xxl-job和springboot的整合

路由策略

xxl-job文档
高级配置：
- 路由策略：当执行器集群部署时，提供丰富的路由策略，包括；
FIRST（第一个）：固定选择第一个机器；
LAST（最后一个）：固定选择最后一个机器；
ROUND（轮询）：；
RANDOM（随机）：随机选择在线的机器；
CONSISTENT_HASH（一致性HASH）：每个任务按照Hash算法固定选择某一台机器，且所有任务均匀散列在不同机器上。
LEAST_FREQUENTLY_USED（最不经常使用）：使用频率最低的机器优先被选举；
LEAST_RECENTLY_USED（最近最久未使用）：最久未使用的机器优先被选举；
FAILOVER（故障转移）：按照顺序依次进行心跳检测，第一个心跳检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度；
BUSYOVER（忙碌转移）：按照顺序依次进行空闲检测，第一个空闲检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度；
SHARDING_BROADCAST(分片广播)：广播触发对应集群中所有机器执行一次任务，同时系统自动传递分片参数；可根据分片参数开发分片任务；

分片广播----一个任务，分配给多台执行器共同来完成

阻塞处理策略

阻塞处理策略：调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略；
单机串行（默认）：调度请求进入单机执行器后，调度请求进入FIFO队列并以串行方式运行；
丢弃后续调度：调度请求进入单机执行器后，发现执行器存在运行的调度任务，本次请求将会被丢弃并标记为失败；
覆盖之前调度：调度请求进入单机执行器后，发现执行器存在运行的调度任务，将会终止运行中的调度任务并清空队列，然后运行本地调度任务；

专题4 分布式限流

压测工具

Apache Bench (ab) 压测工具

常见限流原理

漏桶算法

令牌桶算法

单机版限流组件：Guava RateLimiter

1.令牌桶算法
guava limiter的使用

分布式限流组件： Sentinel

1.控制台和java客户端
sentinel接入
sentinel的配置及简单使用
sentinel官方文档
sentinel 官方文档
sentinel 主流框架适配
sentinel控制台jar

自定义限流处理逻辑

public class CustomUrlBlockHandler implements BlockExceptionHandler {@Overridepublic void handle(HttpServletRequest httpServletRequest, HttpServletResponse httpServletResponse, BlockException e) throws Exception {//TODO}
}

Sentinel控制台中的流控规则持久化

控制台中的流控规则默认是保存在内存中的，需要自己来实现持久化
在生产环境使用Sentinel

1.Sentinel控制台将流控规则推送到zookeeper

Sentinel流控规则持久化到zookeeper
持久化到zookeeper

2.Zookeeper推送流控规则到Sentinel客户端

分库分表

拆分方式

1.水平拆分
每个表结构都一样
2.垂直拆分
一个多字段的表拆分成多个表

分库分表解决方案

ShardinSphere
Mycat

ShardingSphere

官方文档

分库规则
分表规则

Docker搭建主从数据库

分布式事务

要解决的问题：比如创建订单失败，则商品系统不应该扣减库存。

解决方案：
Seata
分布式事务 Seata 及其三种模式详解
本次分享的视频回顾以及PPT 查看地址

RestTemplate和Seata

@GlobalTransactional
Seata的使用
注：RestTemplate需要Spring托管，不要自己new，不然分布式事务不起作用。

Feign和Seata (生产环境常用)

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