分布式緩存技術redis

『壹』 什麼是Redis

redis 就是一個資料庫，不過與傳統資料庫不同的是 redis 的數據是存在內存和部分文件中的，所以讀寫速度非常快，因此 redis 被廣泛應用於緩存方向。另外，redis 也經常用來做分布式鎖。redis 提供了多種數據類型來支持不同的業務場景。除此之外，redis 支持事務 、持久化、LUA腳本、LRU驅動事件、多種集群方案。

『貳』 redis是怎麼實現的

第一：Redis 是什麼？

Redis是基於內存、可持久化的日誌型、Key-Value資料庫 高性能存儲系統，並提供多種語言的API.

第二：出現背景

• 數據結構(Data Structure)需求越來越多, 但memcache中沒有, 影響開發效率

• 性能需求, 隨著讀操作的量的上升需要解決，經歷的過程有:
  資料庫讀寫分離(M/S)–>資料庫使用多個Slave–>增加Cache (memcache)–>轉到Redis

• 解決寫的問題：
  水平拆分，對表的拆分，將有的用戶放在這個表，有的用戶放在另外一個表；

• 可靠性需求
  Cache的"雪崩"問題讓人糾結
  Cache面臨著快速恢復的挑戰

• 開發成本需求
  Cache和DB的一致性維護成本越來越高(先清理DB, 再清理緩存, 不行啊, 太慢了!)
  開發需要跟上不斷湧入的產品需求
  硬體成本最貴的就是資料庫層面的機器，基本上比前端的機器要貴幾倍，主要是IO密集型，很耗硬體；

• 維護性復雜
  一致性維護成本越來越高；
  BerkeleyDB使用B樹，會一直寫新的，內部不會有文件重新組織；這樣會導致文件越來越大；大的時候需要進行文件歸檔，歸檔的操作要定期做；
  這樣，就需要有一定的down time；

基於以上考慮， 選擇了Redis

第三：Redis 在新浪微博中的應用

Redis簡介

1. 支持5種數據結構

支持strings, hashes, lists, sets, sorted sets
string是很好的存儲方式，用來做計數存儲。sets用於建立索引庫非常棒；

2. K-V 存儲 vs K-V 緩存

新浪微博目前使用的98%都是持久化的應用，2%的是緩存，用到了600+伺服器
Redis中持久化的應用和非持久化的方式不會差別很大：
非持久化的為8-9萬tps，那麼持久化在7-8萬tps左右；
當使用持久化時，需要考慮到持久化和寫性能的配比，也就是要考慮redis使用的內存大小和硬碟寫的速率的比例計算；

3. 社區活躍

Redis目前有3萬多行代碼, 代碼寫的精簡，有很多巧妙的實現，作者有技術潔癖
Redis的社區活躍度很高，這是衡量開源軟體質量的重要指標，開源軟體的初期一般都沒有商業技術服務支持，如果沒有活躍社區做支撐，一旦發生問題都無處求救；

Redis基本原理

redis持久化(aof) append online file：
寫log(aof), 到一定程度再和內存合並. 追加再追加, 順序寫磁碟, 對性能影響非常小

1. 單實例單進程

Redis使用的是單進程，所以在配置時，一個實例只會用到一個CPU；
在配置時，如果需要讓CPU使用率最大化，可以配置Redis實例數對應CPU數, Redis實例數對應埠數(8核Cpu, 8個實例, 8個埠), 以提高並發:
單機測試時, 單條數據在200位元組, 測試的結果為8~9萬tps；

2. Replication

過程: 數據寫到master–>master存儲到slave的rdb中–>slave載入rdb到內存。
存儲點(save point): 當網路中斷了, 連上之後, 繼續傳.
Master-slave下第一次同步是全傳，後面是增量同步；、

3. 數據一致性

長期運行後多個結點之間存在不一致的可能性；
開發兩個工具程序：
1.對於數據量大的數據，會周期性的全量檢查；
2.實時的檢查增量數據，是否具有一致性；

對於主庫未及時同步從庫導致的不一致，稱之為延時問題；
對於一致性要求不是那麼嚴格的場景，我們只需要要保證最終一致性即可；
對於延時問題，需要根據業務場景特點分析，從應用層面增加策略來解決這個問題；
例如：
1.新注冊的用戶，必須先查詢主庫；
2.注冊成功之後，需要等待3s之後跳轉，後台此時就是在做數據同步。

第四：分布式緩存的架構設計

1.架構設計

由於redis是單點，項目中需要使用，必須自己實現分布式。基本架構圖如下所示：



2.分布式實現

通過key做一致性哈希，實現key對應redis結點的分布。

一致性哈希的實現：

lhash值計算：通過支持MD5與MurmurHash兩種計算方式，默認是採用MurmurHash，高效的hash計算.

l一致性的實現：通過java的TreeMap來模擬環狀結構，實現均勻分布

3.client的選擇

對於jedis修改的主要是分區模塊的修改，使其支持了跟據BufferKey進行分區，跟據不同的redis結點信息，可以初始化不同的 ShardInfo，同時也修改了JedisPool的底層實現，使其連接pool池支持跟據key,value的構造方法，跟據不同 ShardInfos，創建不同的jedis連接客戶端，達到分區的效果，供應用層調用

4.模塊的說明

l臟數據處理模塊，處理失敗執行的緩存操作。

l屏蔽監控模塊，對於jedis操作的異常監控，當某結點出現異常可控制redis結點的切除等操作。

整個分布式模塊通過hornetq，來切除異常redis結點。對於新結點的增加，也可以通過reload方法實現增加。（此模塊對於新增結點也可以很方便實現）

對於以上分布式架構的實現滿足了項目的需求。另外使用中對於一些比較重要用途的緩存數據可以單獨設置一些redis結點，設定特定的優先順序。另外對 於緩存介面的設計，也可以跟據需求，實現基本介面與一些特殊邏輯介面。對於cas相關操作，以及一些事物操作可以通過其watch機制來實現。

聲明：所有博客服務於分布式框架，作為框架的技術支持及說明，框架面向企業，是大型互聯網分布式企業架構，後期會介紹linux上部署高可用集群項目。

『叄』 常用的緩存技術

第一章 常用的緩存技術
1、常見的兩種緩存

本地緩存：不需要序列化，速度快，緩存的數量與大小受限於本機內存
分布式緩存：需要序列化，速度相較於本地緩存較慢，但是理論上緩存的數量與大小無限（因為緩存機器可以不斷擴展）
2、本地緩存

Google guava cache：當下最好用的本地緩存
Ehcache：spring默認集成的一個緩存，以spring cache的底層緩存實現類形式去操作緩存的話，非常方便，但是欠缺靈活，如果想要靈活使用，還是要單獨使用Ehcache
Oscache：最經典簡單的頁面緩存
3、分布式緩存

memcached：分布式緩存的標配
Redis：新一代的分布式緩存，有替代memcached的趨勢
3.1、memcached

經典的一致性hash演算法
基於slab的內存模型有效防止內存碎片的產生（但同時也需要估計好啟動參數，否則會浪費很多的內存）
集群中機器之間互不通信（相較於Jboss cache等集群中機器之間的相互通信的緩存，速度更快<--因為少了同步更新緩存的開銷，且更適合於大型分布式系統中使用）
使用方便（這一點是相較於Redis在構建客戶端的時候而言的，盡管redis的使用也不困難）
很專一（專做緩存，這一點也是相較於Redis而言的）
3.2、Redis

可以存儲復雜的數據結構（5種）
strings-->即簡單的key-value，就是memcached可以存儲的唯一的一種形式，接下來的四種是memcached不能直接存儲的四種格式（當然理論上可以先將下面的一些數據結構中的東西封裝成對象，然後存入memcached，但是不推薦將大對象存入memcached，因為memcached的單一value的最大存儲為1M，可能即使採用了壓縮演算法也不夠，即使夠，可能存取的效率也不高，而redis的value最大為1G）
hashs-->看做hashTable
lists-->看做LinkedList
sets-->看做hashSet，事實上底層是一個hashTable
sorted sets-->底層是一個skipList
有兩種方式可以對緩存數據進行持久化
RDB
AOF
事件調度
發布訂閱等
4、集成緩存

專指spring cache，spring cache自己繼承了ehcache作為了緩存的實現類，我們也可以使用guava cache、memcached、redis自己來實現spring cache的底層。當然，spring cache可以根據實現類來將緩存存在本地還是存在遠程機器上。

5、頁面緩存

在使用jsp的時候，我們會將一些復雜的頁面使用Oscache進行頁面緩存，使用非常簡單，就是幾個標簽的事兒；但是，現在一般的企業，前台都會使用velocity、freemaker這兩種模板引擎，本身速度就已經很快了，頁面緩存使用的也就很少了。

總結：

在實際生產中，我們通常會使用guava cache做本地緩存+redis做分布式緩存+spring cache就集成緩存（底層使用redis來實現）的形式
guava cache使用在更快的獲取緩存數據，同時緩存的數據量並不大的情況
spring cache集成緩存是為了簡單便捷的去使用緩存（以註解的方式即可），使用redis做其實現類是為了可以存更多的數據在機器上
redis緩存單獨使用是為了彌補spring cache集成緩存的不靈活
就我個人而言，如果需要使用分布式緩存，那麼首先redis是必選的，因為在實際開發中，我們會緩存各種各樣的數據類型，在使用了redis的同時，memcached就完全可以舍棄了，但是現在還有很多公司在同時使用memcached和redis兩種緩存。

『肆』 細說分布式redis

IT培訓>資料庫教程
細說分布式Redis架構設計和踩過的那些坑

作者:課課家教育2015-12-14 10:15:25

摘要：本文章主要分成五個步驟內容講解
Redis、RedisCluster和Codis;
我們更愛一致性;
Codis在生產環境中的使用的經驗和坑們;
對於分布式資料庫和分布式架構的一些看法;
Q & A環節。
Codis是一個分布式Redis解決方案，與官方的純P2P的模式不同，Codis採用的是Proxy-based的方案。今天我們介紹一下Codis及下一個大版本RebornDB的設計，同時會介紹一些Codis在實際應用場景中的tips。最後拋磚引玉，會介紹一下我對分布式存儲的一些觀點和看法，望各位首席們雅正。

細說分布式Redis架構設計和踩過的那些坑_redis 分布式_ redis 分布式鎖_分布式緩存redis
一、 Redis，RedisCluster和Codis
Redis：想必大家的架構中，Redis已經是一個必不可少的部件，豐富的數據結構和超高的性能以及簡單的協議，讓Redis能夠很好的作為資料庫的上游緩存層。但是我們會比較擔心Redis的單點問題，單點Redis容量大小總受限於內存，在業務對性能要求比較高的情況下，理想情況下我們希望所有的數據都能在內存裡面，不要打到資料庫上，所以很自然的就會尋求其他方案。 比如，SSD將內存換成了磁碟，以換取更大的容量。更自然的想法是將Redis變成一個可以水平擴展的分布式緩存服務，在Codis之前，業界只有Twemproxy，但是Twemproxy本身是一個靜態的分布式Redis方案，進行擴容/縮容時候對運維要求非常高，而且很難做到平滑的擴縮容。Codis的目標其實就是盡量兼容Twemproxy的基礎上，加上數據遷移的功能以實現擴容和縮容，最終替換Twemproxy。從豌豆莢最後上線的結果來看，最後完全替換了Twem，大概2T左右的內存集群。
Redis Cluster ：與Codis同期發布正式版的官方cl

『伍』 Redis是什麼，用來做什麼

Redis是一個nosql資料庫，可以存儲key-value值。因為其底層實現中，數據讀寫是基於內存，速度非常快，所以常用於緩存；進而因其為獨立部署的中間件，常用於分布式緩存的實現方案。

常用場景有：緩存、秒殺控制、分布式鎖。

雖然其是基於內存讀寫，但底層也有持久化機制；同時具備集群模式；不用擔心其可用性。

關於Redis的使用，可以參考《Redis的使用方法、常見應用場景》

『陸』 Redis分布式緩存搭建

花了兩天時間整理了之前記錄的Redis單體與哨兵模式的搭建與使用，又補齊了集群模式的使用和搭建經驗，並對集群的一些個原理做了理解。

筆者安裝中遇到的一些問題：

如果make報錯，可能是沒裝gcc或者gcc++編輯器，安裝之 yum -y install gcc gcc-c++ kernel-devel ，有可能還是提示一些個c文件編譯不過，gcc -v查看下版本，如果不到5.3那麼升級一下gcc：

在 /etc/profile 追加一行 source /opt/rh/devtoolset-9/enable

scl enable devtoolset-9 bash

重新make clean, make

這回編譯通過了，提示讓你最好make test一下/

執行make test ，如果提示 You need tcl 8.5 or newer in order to run the Redis test

那就升級tcl， yum install tcl

重新make test，如果還有error就刪了目錄，重新tar包解壓重新make , make test

o/ All tests passed without errors! ，表示編譯成功。

然後make install即可。

直接運行命令： ./redis-server /usr/redis-6.0.3/redis.conf &

redis.conf 配置文件里 bind 0.0.0.0 設置外部訪問， requirepass xxxx 設置密碼。

redis高可用方案有兩種：

常用搭建方案為1主1從或1主2從+3哨兵監控主節點， 以及3主3從6節點集群。

（1）sentinel哨兵

/usr/redis-6.0.3/src/redis-sentinel /usr/redis-6.0.3/sentinel2.conf &

sentinel2.conf配置：

坑1：master節點也會在故障轉移後成為從節點，也需要配置masterauth

當kill master進程之後，經過sentinel選舉，slave成為了新的master，再次啟動原master，提示如下錯誤：

原因是此時的master再次啟動已經是slave了，需要向現在的新master輸入密碼，所以需要在master.conf
中配置：

坑2：哨兵配置文件要暴露客戶端可以訪問到的master地址

在 sentinel.conf 配置文件的 sentinel monitor mymaster 122.xx.xxx.xxx 6379 2 中，配置該哨兵對應的master名字、master地址和埠，以及達到多少個哨兵選舉通過認為master掛掉。其中master地址要站在redis訪問者（也就是客戶端）的角度、配置訪問者能訪問的地址，例如sentinel與master在一台伺服器（122.xx.xxx.xxx）上，那麼相對sentinel其master在本機也就是127.0.0.1上，這樣 sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2 邏輯上沒有問題，但是如果另外伺服器上的springboot通過lettuce訪問這個redis哨兵，則得到的master地址為127.0.0.1，也就是springboot所在伺服器本機，這顯然就有問題了。

附springboot2.1 redis哨兵配置：

坑3：要注意配置文件.conf會被哨兵修改

redis-cli -h localhost -p 26379 ，可以登到sentinel上用info命令查看一下哨兵的信息。

曾經遇到過這樣一個問題，大致的信息如下

slaves莫名其妙多了一個，master的地址也明明改了真實對外的地址，這里又變成127.0.0.1 !
最後，把5個redis進程都停掉，逐個檢查配置文件，發現redis的配置文件在主從哨兵模式會被修改，master的配置文件最後邊莫名其妙多了一行replicaof 127.0.0.1 7001， 懷疑應該是之前配置錯誤的時候（見坑2）被哨兵動態加上去的！ 總之，實踐中一定要多注意配置文件的變化。

（2）集群

當數據量大到一定程度，比如幾十上百G，哨兵模式不夠用了需要做水平拆分，早些年是使用codis，twemproxy這些第三方中間件來做分片的，即 客戶端 -> 中間件 -> Redis server 這樣的模式，中間件使用一致性Hash演算法來確定key在哪個分片上。後來Redis官方提供了方案，大家就都採用官方的Redis Cluster方案了。

Redis Cluster從邏輯上分16384個hash slot，分片演算法是 CRC16(key) mod 16384 得到key應該對應哪個slot，據此判斷這個slot屬於哪個節點。

每個節點可以設置1或多個從節點，常用的是3主節點3從節點的方案。

reshard，重新分片，可以指定從哪幾個節點移動一些hash槽到另一個節點去。重新分片的過程對客戶端透明，不影響線上業務。

搭建Redis cluster

redis.conf文件關鍵的幾個配置：

啟動6個集群節點

[root@VM_0_11_centos redis-6.0.3]# ps -ef|grep redis
root 5508 1 0 21:25 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7001 [cluster]
root 6903 1 0 21:32 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7002 [cluster]
root 6939 1 0 21:33 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7003 [cluster]
root 6966 1 0 21:33 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7004 [cluster]
root 6993 1 0 21:33 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7005 [cluster]
root 7015 1 0 21:33 ? 00:00:00 /usr/redis-6.0.3/src/redis-server 0.0.0.0:7006 [cluster]

這時候這6個節點還是獨立的，要把他們配置成集群：

說明： -a xxxx 是因為筆者在redis.conf中配置了requirepass xxxx密碼，然後 --cluster-replicas 1 中的1表示每個master節點有1個從節點。

上述命令執行完以後會有一個詢問： Can I set the above configuration? yes同意自動做好的分片即可。

最後 All 16384 slots covered. 表示集群中16384個slot中的每一個都有至少有1個master節點在處理，集群啟動成功。

查看集群狀態：

坑1：暴露給客戶端的節點地址不對

使用lettuce連接發現連不上，查看日誌 Connection refused: no further information: /127.0.0.1:7002 ，跟之前哨兵配置文件sentinel.conf里邊配置master地址犯的錯誤一樣，集群啟動的時候帶的地址應該是提供給客戶端訪問的地址。

我們要重建集群：先把6個redis進程停掉，然後刪除 nodes-7001.conf 這些節點配置文件，刪除持久化文件 mp.rdb 、 appendonly.aof ，重新啟動6個進程，在重新建立集群：

然後，還是連不上，這次報錯 connection timed out: /172.xx.0.xx:7004 ，發現連到企鵝雲伺服器的內網地址上了！

解決辦法，修改每個節點的redis.conf配置文件，找到如下說明：

所以增加配置：

然後再重新構建集群，停進程、改配置、刪除節點文件和持久化文件、啟動進程、配置集群。。。再來一套（累死了）

重新使用Lettuce測試，這次終於連上了！

坑2：Lettuce客戶端在master節點故障時沒有自動切換到從節點

name這個key在7002上，kill這個進程模擬master下線，然後Lettuce一直重連。我們期望的是應該能自動切換到其slave 7006上去，如下圖：

重新啟動7002進程，

7006已成為新master，7002成為它的slave，然後Lettuce也能連接上了。
解決辦法，修改Lettuce的配置：

筆者用的是springboot 2.1 spring-boot-starter-data-redis 默認的Lettuce客戶端，當使用Redis cluster集群模式時，需要配置一下 RedisConnectionFactory 開啟自適應刷新來做故障轉移時的自動切換從節點進行連接。

重新測試：停掉master 7006，這次Lettuce可以正常切換連到7002slave上去了。（仍然會不斷的在日誌里報連接錯誤，因為需要一直嘗試重連7006，但因為有7002從節點頂上了、所以應用是可以正常使用的）

Redis不保證數據的強一致性

Redis並不保證數據的強一致性，也就是取CAP定理中的AP

關於一致性Hash演算法，可以參考 一致性Hash演算法 - (jianshu.com)

Redis cluster使用的是hash slot演算法，跟一致性Hash演算法不太一樣，固定16384個hash槽，然後計算key落在哪個slot里邊（計算key的CRC16值再對16384取模），key找的是slot而不是節點，而slot與節點的對應關系可以通過reshard改變並通過gossip協議擴散到集群中的每一個節點、進而可以為客戶端獲知，這樣key的節點定址就跟具體的節點個數沒關系了。也同樣解決了普通hash取模演算法當節點個數發生變化時，大量key對應的定址都發生改動導致緩存失效的問題。

比如集群增加了1個節點，這時候如果不做任何操作，那麼新增加的這個節點上是沒有slot的，所有slot都在原來的節點上且對應關系不變、所以沒有因為節點個數變動而緩存失效，當reshard一部分slot到新節點後，客戶端獲取到新遷移的這部分slot與新節點的對應關系、定址到新節點，而沒遷移的slot仍然定址到原來的節點。

關於熱遷移，猜想，內部應該是先做復制遷移，等遷移完了，再切換slot與節點的對應關系，復制沒有完成之前仍按照原來的slot與節點對應關系去原節點訪問。復制結束之後，再刪除原節點上已經遷移的slot所對應的key。

與哨兵模式比較類似，當1個節點發現某個master節點故障了、會對這個故障節點進行pfail主觀宕機，然後會通過gossip協議通知到集群中的其他節點、其他節點也執行判斷pfail並gossip擴散廣播這一過程，當超過半數節點pfail時那麼故障節點就是fail客觀宕機。接下來所有的master節點會在故障節點的從節點中選出一個新的主節點，此時所有的master節點中超過半數的都投票選舉了故障節點的某個從節點，那麼這個從節點當選新的master節點。

所有節點都持有元數據，節點之間通過gossip這種二進制協議進行通信、發送自己的元數據信息給其他節點、故障檢測、集群配置更新、故障轉移授權等等。

這種去中心化的分布式節點之間內部協調，包括故障識別、故障轉移、選主等等，核心在於gossip擴散協議，能夠支撐這樣的廣播協議在於所有的節點都持有一份完整的集群元數據，即所有的節點都知悉當前集群全局的情況。

Redis高可用方案 - (jianshu.com)

面試題:Redis 集群模式的工作原理能說一下么 - 雲+社區 - 騰訊雲 (tencent.com)

深度圖解Redis Cluster原理 - detectiveHLH - 博客園 (cnblogs.com)

Redis學習筆記之集群重啟和遇到的坑-阿里雲開發者社區 (aliyun.com)

雲伺服器Redis集群部署及客戶端通過公網IP連接問題

『柒』 redis到底是個什麼東西

1. 什麼是Redis

Redis是由義大利人Salvatore Sanfilippo（網名：antirez）開發的一款內存高速緩存資料庫。Redis全稱為：Remote Dictionary Server（遠程數據服務），該軟體使用C語言編寫，Redis是一個key-value存儲系統，它支持豐富的數據類型，如：string、list、set、zset(sorted set)、hash。

2. Redis特點

Redis以內存作為數據存儲介質，所以讀寫數據的效率極高，遠遠超過資料庫。以設置和獲取一個256位元組字元串為例，它的讀取速度可高達110000次/s，寫速度高達81000次/s。

Redis跟memcache不同的是，儲存在Redis中的數據是持久化的，斷電或重啟後，數據也不會丟失。因為Redis的存儲分為內存存儲、磁碟存儲和log文件三部分，重啟後，Redis可以從磁碟重新將數據載入到內存中，這些可以通過配置文件對其進行配置，正因為這樣，Redis才能實現持久化。

Redis支持主從模式，可以配置集群，這樣更利於支撐起大型的項目，這也是Redis的一大亮點。

3. Redis應用場景，它能做什麼

眾多語言都支持Redis，因為Redis交換數據快，所以在伺服器中常用來存儲一些需要頻繁調取的數據，這樣可以大大節省系統直接讀取磁碟來獲得數據的I/O開銷，更重要的是可以極大提升速度。

拿大型網站來舉個例子，比如a網站首頁一天有100萬人訪問，其中有一個板塊為推薦新聞。要是直接從資料庫查詢，那麼一天就要多消耗100萬次資料庫請求。上面已經說過，Redis支持豐富的數據類型，所以這完全可以用Redis來完成，將這種熱點數據存到Redis（內存）中，要用的時候，直接從內存取，極大的提高了速度和節約了伺服器的開銷。

總之，Redis的應用是非常廣泛的，而且極有價值，真是伺服器中的一件利器，所以從現在開始，我們就來一步步學好它。

『捌』 JeeSpringCloud-互聯網雲快速開發框架

（一款免費開源的JAVA互聯網雲快速開發平台）微服務分布式代碼生成的敏捷開發系統架構。項目代碼簡潔,注釋豐富,上手容易,還同時集中分布式、微服務,同時包含許多基礎模塊和監控、服務模塊。

演示版地址：http://bknfdnl.hn3.mofasui.cn/admin/login

一、平台簡介

在線文檔：https://gitee.com/JeeHuangBingGui/jeeSpringCloud/wikis

視頻和文檔下載：https://gitee.com/JeeHuangBingGui/jeeSpringCloud/attach_files

開源中國地址：https://www.oschina.net/p/jeeSpringCloud

文檔視頻下載：https://gitee.com/JeeHuangBingGui/jeeSpringCloud/attach_files

JeeSpringCloudV3.0-互聯網雲快速開發框架模塊包含定時任務調度、伺服器監控、平台監控、異常郵件監控、伺服器Down機郵件監控、平台設置、開發平台、郵件監控、圖表監控、地圖監控、單點登錄、Redis分布式高速緩存、

ActiveMQ隊列、會員、營銷、在線用戶、日誌、在線人數、訪問次數、調用次數、直接集群、介面文檔、生成模塊、代碼實例、安裝視頻、教程文檔、bbo、springCloud、SpringBoot、mybatis、springmvc、IOC、AOP、定時任務、切面緩存、MVC、事務管理。

RedisMQ隊列、代碼生成(單表、主附表、樹表、列表和表單、增刪改查雲介面、redis高速緩存對接代碼、圖表統計、地圖統計、vue.js)、工作流、模塊化

代碼生成前端控制項包括單行文本、富文本、下拉選項、復選框、日期選擇、文件上傳選擇、樹選擇控制項、單選按鈕、多行文本….。

二、平台功能

用戶管理：用戶是系統操作者，該功能主要完成系統用戶配置。

部門管理：配置系統組織機構（公司、部門、小組），樹結構展現支持數據許可權。

崗位管理：配置系統用戶所屬擔任職務。

菜單管理：配置系統菜單，操作許可權，按鈕許可權標識等。

角色管理：角色菜單許可權分配、設置角色按機構進行數據范圍許可權劃分。

字典管理：對系統中經常使用的一些較為固定的數據進行維護。

參數管理：對系統動態配置常用參數。

通知公告：系統通知公告信息發布維護。

操作日誌：系統正常操作日誌記錄和查詢；系統異常信息日誌記錄和查詢。

登錄日誌：系統登錄日誌記錄查詢包含登錄異常。

在線用戶：當前系統中活躍用戶狀態監控。

定時任務：在線（添加、修改、刪除)任務調度包含執行結果日誌。

代碼生成：前後端代碼生成(單表、主附表、樹表、列表和表單、增刪改查雲介面、redis高速緩存對接代碼、圖表統計、地圖統計、vue.js) ，並生成菜單和許可權直接使用。

系統介面：根據業務代碼自動生成相關的api介面文檔。

連接池監視：監視當期系統資料庫連接池狀態，可進行分析SQL找出系統性能瓶頸。

在線介面文檔：使用swager生成在線文檔。

ActiveMQ隊列:提供ActiveMQ隊列，處理批量發送大數據量郵件、大數據量日誌文件。

工作流：功能包括在線辦公、我的任務、審批測試、流程管理、模型管理。

CMS：功能包括內容管理、內容管理、統計分析、欄目設置、首頁。

bbo:代碼生成直接生成bbo對接代碼。

伺服器Down機郵件監控:通過定時任務監控伺服器是否Down機，並發送通知郵件。

伺服器監控:通過 sigar 進行伺服器圖形化監控。

異常郵件監控:全局攔截系統異常，並發送通知郵件。

單點登錄:使用shior和Redis、共享session方式實現單點登錄。

Redis分布式高速緩存:代碼生成直接生成Redis對接代碼。

三、系統截圖

JeeSpringCloudV3.0-互聯網雲快速開發框架（後台）

四、平台特性

JeeSpringCloud基於SpringBoot+SpringMVC+Mybatis+Redis+SpringCloud+Vue.js微服務分布式代碼生成的敏捷開發系統架構。項目代碼簡潔,注釋豐富,上手容易,還同時集中分布式、微服務,同時包含許多基礎模塊(用戶管理,角色管理,部門管理,字典管理等10個模塊。成為大眾認同、大眾參與、成就大眾、大眾分享的開發平台。JeeSpring官方qq群(328910546)。代碼生成前端界面、底層代碼（spring mvc、mybatis、Spring boot、Spring Cloud、微服務的生成）、安全框架、視圖框架、服務端驗證、任務調度、持久層框架、資料庫連接池、緩存框架、日誌管理、IM等核心技術。努力用心為大中小型企業打造全方位J2EE企業級平台ORM/Redis/Service倉庫開發解決方案。一個RepositoryService倉庫就直接實現bbo、微服務、基礎伺服器對接介面和實現。

努力用心為大中小型企業打造全方位J2EE企業級平台開發解決方案。

Spring Boot/Spring cloud微服務是利用雲平台開發企業應用程序的最新技術，它是小型、輕量和過程驅動的組件。微服務適合設計可擴展、易於維護的應用程序。它可以使開發更容易，還能使資源得到最佳利用。

微服務/集群(nignx) 支持REST風格遠程調用（HTTP + JSON/XML)：基於非常成熟的Spring Boot框架，在Spring Boot Spring Cloud中實現了REST風格（HTTP + JSON/XML）的遠程調用，以顯著簡化企業內部的跨語言交互，同時顯著簡化企業對外的Open API、無線API甚至AJAX服務端等等的開發。

事實上，這個REST調用也使得Dubbo可以對當今特別流行的「微服務」架構提供基礎性支持。 另外，REST調用也達到了比較高的性能，在基準測試下，HTTP + JSON默認的RPC協議（即TCP + Hessian2二進制序列化）之間只有1.5倍左右的差距，詳見下文的基準測試報告。

ORM/Redis/Service倉庫

RepositoryORM倉庫,提供ORM介面和多種實現,可進行配置實現。

RepositoryRedis倉庫,提供Redis介面和多種實現,可進行配置實現。可以配置調用單機、redis、雲redis對接。

RepositoryService倉庫,提供Service介面和多種實現,可進行配置實現。一個RepositoryService倉庫就直接實現bbo、微服務、基礎伺服器對接介面和實現。

五、架構說明

技術選型

六、代碼生成器

代碼生成器

七、開發入門

平台教程：https://gitee.com/JeeHuangBingGui/jeeSpringCloud/attach_files

官方提供：

1、詳細部署文檔。

2、部署視頻。

3、中級培訓視頻待定，包括代碼生成、架構代碼介紹。

4、高級培訓視頻待定，包括架構代碼詳解。

5、架構培訓視頻待定，包括架構詳解、代碼生成詳解。

平台教程：https://gitee.com/JeeHuangBingGui/jeeSpringCloud/attach_files

八、在線體驗

演示版地址：http://bknfdnl.hn3.mofasui.cn/admin/login