个人博客 毕业设计1
一、概述该项目前后端分离，要用到很多个框架与容器的，所以有一定的难度。首先太多概念的东西不懂，先不说了。首先因为是微服务化，把每个业务都拆分成很多个小块，每一个小块都是一个微服务，比如这个微服务是MYSQL，那这微服务是发博客的个人定义API。要做到微服务，就要模仿把东西都放在网络上的，所以，我们连接MYSQL不再是127.0.0.1了，而是通过之前所学的docker下载MYSQL，再通过软件连接docker中的地址mysql进行操作。二、docker创建mysql微服务VMware16序列号：
个人博客 毕业设计2-（包含redis）
一、继续做base模块下面来点JPA的高级操作1、标签查找标签分页，请求路径没问题，传进来的东西是一个Label类，模糊查找labelname和精准查找state，那就要转换一下了controller @PostMapping("search") public Result findSearch(@RequestBody Label label){ System.out.println(label); List<Label> list =
个人博客 毕业设计3-mongoDB
一、概述MongoDB 是一个跨平台的，面向文档(文档相当于数据库中的一行)的数据库，是当前 NoSQL 数据库产品中最热门的一种。它介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的产品。它支持的数据结构非常松散，是类似 JSON 的 BSON 格式，因此可以 存储比较复杂的数据类型。数据库分为关系型数据库和非关系型数据库关系型数据库：表与表之间有关系非关系型数据库：表与表之间没有关系特点mongodb一般用于以下两个特点的场景数据量大价值较低（比如贴吧
个人博客 毕业设计4-ElasticSearch
一、搜索流程一般来说，搜索分为2部分搜索引擎搜索：网上的资源，如百度、谷歌站内搜索：本公司数据库中的数据，如淘宝、京东一般就是从数据库里面查找，然后定期往里面添加数据二、ElasticSearch简介1、概述Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发
个人博客 毕业设计5-RabbitMQ
一、简介1、是什么在这之前，我们先看下机构图一般就是发送消息，然后给exchange，如果发生阻塞了，先丢给队列，继续把下一个消息发给exchange。然后队列就一个一个地给对应的消费者接受消息。这样就是异步处理，加快了流程，提高效率。而RabbitMQ就是干这个的。消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量 削锋等问题实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性2、AMQPRabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的 AMQP 的开源实现。AMQP ：Adv
个人博客 毕业设计6-密码加密和微服务鉴权JWT
一、BC加密（管理员例子）1、准备工作 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId> </dependency>配置类@Configuration@EnableWebSecuritypublic class WebSecur
个人博客 毕业设计7--Spring Cloud
一、概述spring cloud其实是一个集合啦，不是什么新的技术，把一堆的技术，像spring boot那样打包好来用。用spring cloud必须得用到spring boot。主要框架服务发现——Netflix Eureka服务调用——Netflix Feign熔断器——Netflix Hystrix ：是一个处理错误的东西。发生某些错误时，如果不及时更改，会发生什么奇怪得事情，熔断器就是直接返回一个错误的数据，虽然错误，但不会导致应用全部崩坏服务网关——Netflix Zuul ：像现
个人博客 毕业设计8-微服务容器部署与持续集成
这一章大部分都是讲怎么部署上线的。对于这方面，我一点都不懂。。。也不知道教程在干嘛。走一步算一步吧。一、Dockerfile这是一系列命令和参数构成的脚本，最终可以根据创建一个新的镜像。就是说，之前的镜像都是网上下载的嘛，现在我要的镜像就是我自己创建的，里面放的是什么都是我自己弄的。为什么不网上下载？因为网上没有JDK下载。。只能从本地放到docker上1、使用脚本创建镜像1）把jdk压缩包和Dockerfile（名字固定）放在一个文件夹jdk压缩包就从官网下载就行，那个Dockerfile
nvm（node版本控制）安装和使用
有时候，有些项目用老node，有些老的又用不了非要用新的node，但是新node对于老版本不兼容，于是nvm（node版本控制器产生了）1、准备先把原先的node删除了2、下载https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases3、安装安装的时候我遇到很多坑导致node和npm无法安装，然后得出结论是，一切默认安装到c盘。。。不要改位置，改了位置出错，我解决不了4、修改nvm/setting.txt这个是为了在国内能快速下载的东西，添加2行
redis导入导出工具-redis-dump,centos7安装使用
redis导入导出工具-redis-dump,centos7安装使用在centos7上安装redis的备份工具redi-dump注意事项：因为多数系统自带的ruby版本是2.0.0的版本，但是redis-dump需要2.2.2以上的版本支持。redis-dump使用ruby语言编写的。直接安装的话，就会提升版本过低。需要跟高的2.2.2版本以上的支持。具体的命令如下：安装 redis-dumpyum install centos-release-scl-rh -y配置yum仓库yum i
JAVA学习笔记（9）多线程
进程和线程进程和线程都是OS中的重要概念，要理解进程和线程，就要理解并发和并行。并发:两个或多个事件在同一时刻发生并发：两个或多个事件在同一时间间隔发生在单处理机系统中,在一秒中内，可能1-15ms运行A程序，15-30运行B程序，以此类推，给人一种错觉是在同一时刻运行的。在多处理机系统中，在一秒内，可能1-15ms在C1处理器运行Java实现线程的方法public class Main {public static void main(String[] args){MyThread my
zookeeper学习笔记（二）安装自动化配置及常用命令
单机或者分布式安装将zookeeper分别解压到不同机器相应的路径上单机安装就将for循环改成自己主机的IP#!/bin/bashzootmp=/root/liutao/zookeeper/tmp # zk的目录下的数据目录，需要自己创建,此路径用于存储zookeeper中数据的内存快照、及事物日志文件zoocfg=/root/liutao/zookeeper/conf/zoo.cfg # zk目录下的配置文件的路径myid=1for h7_node in h71 h72 h73;do
list和dict的应用
list和dict的应用给定一个list和dict,返回list中元素不存在dict的key、存在dict但是value为空、存在dict但是value为0的结果。直接上代码def isnotexsit(dict1, list1): ''' 给一个字典,列表，返回字典对应key不存在列表的结果集 :param dict: {}，[] :return: [] ...
DUBBO原理调用简图
dubbo调用过程总结一下主要包括四个部分。生产者：启动时注册到注册中心，提供服务注册中心：提供服务注册与治理消费者：通过消息订阅方式从注册中心订阅服务进行消费监控：对服务生产消费采集监控过程如图：...
字典按照key和value排序
python 字典排序问题 #value排序 dict1=sorted(dict1.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) #key排序 dict1=sorted(dict1.items(),key=lambda x:x[0],reverse=True)
python 股票最大收益问题
思路：计算差值： 后一天的价格 - 前一天的价格def maxProfit(list1): dict1={} if len(list1)<=1: print('无收益') else: for i in range(len(list1)): if i>=len(list1)-1: ...
xlrd、xlwt读写excel实战
xlrd、xlwt读写excel实战实战背景需求给一个excel,里面有两列（一个是大类key，一个小类value）是需要按照逻辑输出值的。其中一个大类是对应多个小类的，涉及excle的合并操作。加工后的目标数据类似json格式：{‘大类’：{小类1：，小类2：}}。加工后的数据要是大类或者小类不存在 就把excle对应行标红色（大类存在小类值为空等也可以实现）代码import xlrd...
快速排序算法直观比较
前言排序算法网上看一大把，今天试试牛刀，比较下快速排序和冒泡排序#快速排序"""对于一串序列，首先从中选取一个数，凡是小于这个数的值就被放在左边一摞，凡是大于这个数的值就被放在右边一摞。然后，继续对左右两摞进行快速排序。直到进行快速排序的序列长度小于 2 （即序列中只有一个值或者空值）"""def quick_sort(lis): if len(lis)<2: return lis else: base=lis[0] le
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