代码心得: 一个基本的做法:对于用户身份认证做到拦截器里,针对HandlerMethod进行统一拦截认证,根据方法上的注解标识,判别是否需要身份验证,并将查找出来的User实体存入ThreadLocal,在本次请求中,以后的目标方法都可以从ThreadLocal里取出user,并在afterCompletion方法里,对ThreadLocal做清理,也可以通过HandlerMethodArgumentResolver针对某一种参数类型(UserParameter.class)编写统一的用户认证,…

上文讲到了Zuul的基本使用: https://www.cnblogs.com/xuyiqing/p/10884860.html 自定义Zuul过滤器: package org.dreamtech.apigateway.filter; import com.netflix.zuul.ZuulFilter; import com.netflix.zuul.context.RequestContext; import com.netflix.zuul.exception.ZuulException;…

记使用AOP+自定义注解完成接口的权限校验,代码如下: pom文件添加所需依赖: 1 <dependency> 2 <groupId>org.aspectj</groupId> 3 <artifactId>aspectjrt</artifactId> 4 <version>1.8.9</version> 5 </dependency> 6 <dependency> 7 <groupId>…

写在前面 在互联网应用中,高并发系统会面临一个重大的挑战,那就是大量流高并发访问,比如:天猫的双十一.京东618.秒杀.抢购促销等,这些都是典型的大流量高并发场景.关于秒杀,小伙伴们可以参见我的另一篇文章<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!> 关于[冰河技术]微信公众号,解锁更多[高并发]专题文章. 注意:由于原文篇幅比较长,所以被拆分为:理论.算法.实战(HTTP接口实战+分布式限流实战)三大部分. 理论篇:<[高并发]如何实现亿级流量下的分布式限流?这些理论你…

1. 令牌桶限流算法 令牌桶会以一个恒定的速率向固定容量大小桶中放入令牌,当有浏览来时取走一个或者多个令牌,当发生高并发情况下拿到令牌的执行业务逻辑,没有获取到令牌的就会丢弃获取服务降级处理,提示一个友好的错误信息给用户. 2. RateLimiter简单实现 maven依赖   <!-- guava --> <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava<…

接这这一篇redis分布式锁-java实现末尾,实现aop+自定义注解 实现分布式锁 1.为什么需要 声明式的分布式锁 编程式分布式锁每次实现都要单独实现,但业务量大功能复杂时,使用编程式分布式锁无疑是痛苦的,而声明式分布式锁不同,声明式分布式锁属于无侵入式,不会影响业务逻辑的实现. 我的为什么要用:使用简单,提升开发效率 2.怎么实现 使用spring aop + 自定义注解来实现 下面来看下spring boot + 自定义注解 如何实现一个声明式的分布式锁 3.看代码 第一步.引入aop…

此方案借助aop自定义注解来创建redis缓存机制. 1.创建自定义注解类 package com.tp.soft.common.util; import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; @Target(ElementTyp…

<?php/** * Created by PhpStorm. * redis 销量超卖秒杀解决方案 * redis 文档:http://doc.redisfans.com/ * ab -n 10000 -c 3000 http://localhost/demo.php 模拟并发 */ $redis = new Redis();$redis->connect('127.0.0.1',6379); //1. 对某一个键加锁,这个键是我们自己设置,起到监视作业$redis->watch('s…

一.前言 对于一个应用系统来说,我们有时会遇到极限并发的情况,即有一个TPS/QPS阀值,如果超了阀值可能会导致服务器崩溃宕机,因此我们最好进行过载保护,防止大量请求涌入击垮系统.对服务接口进行限流可以达到保护系统的效果,一旦达到限制速率则可以拒绝服务.排队或等待.降级等处理. 二.常见限流方案 1.计数器法 原理:在单位时间段内,对请求数进行计数,如果数量超过了单位时间的限制,则执行限流策略,当单位时间结束后,计数器清零,这个过程周而复始,就是计数器法. 缺点:不能均衡限流,在一个单位时间的末…

本次分享如何使用redis结合自定义注解实现基于方法的注解缓存,及托底缓存的实现思路    现在的互联网公司大多数都是以Redis作为缓存,使用缓存的优点就不赘述了,写这篇文章的目的就是想帮助同学们如何在工作中更好的去实现缓存 目标    在方法上使用注解,实现如果标注了注解的方法会优先走缓存,如果命中缓存则返回缓存中的数据,如果没有命中缓存就穿透到方法中执行方法,然后将方法的返回值存储到缓存中,然后下次就可以在缓存设置的有效时间内从缓存中读取数据了 实现步骤 自定义注解 定义aop切面 思路:…