


Bagaimana untuk memusatkan entiti, pemetaan, dan perkhidmatan modul perniagaan ke dalam modul biasa di Spring Cloud Alibaba?
Apr 19, 2025 pm 06:30 PMAmalan terbaik untuk mengurus entiti modul awam, pemetaan, dan perkhidmatan di Spring Cloud Alibaba
Apabila membina seni bina microservice menggunakan Spring Cloud Alibaba, adalah penting untuk mengatur struktur kod anda dengan betul. Artikel ini membincangkan cara mengintegrasikan entiti, mapper, dan komponen perkhidmatan pelbagai modul perniagaan ke dalam modul biasa (modul biasa), dan menyelesaikan kemungkinan konflik dan masalah, akhirnya meningkatkan kebolehgunaan semula kod dan kebolehkawalan.
Struktur Projek:
Katakan projek itu mengandungi modul berikut:
- Modul Biasa: Termasuk entiti, mapper, antara muka perkhidmatan dan kelas pelaksanaan, konfigurasi sambungan pangkalan data, pengendalian pengecualian bersatu, siri redis json, enkapsulasi hasil tindak balas bersatu, konfigurasi swagger, mybatis ditambah konfigurasi, konfigurasi kors dan lain -lain komponen biasa.
- Modul Pedagang (Terminal Merchant): Mengandungi pengawal, memanggil perkhidmatan dalam modul biasa untuk memproses logik perniagaan dan menyediakan antara muka API ke dunia luar.
- Modul Bekalan (Pembekal): Sama dengan modul Merchant, ia mengandungi pengawal dan logik perniagaan, dan juga bergantung pada modul biasa.
Masalah dan penyelesaian:
Apabila memulakan modul saudagar, ralat javax.management.InstanceAlreadyExistsException
muncul, yang biasanya berkaitan dengan konflik admin boot musim bunga, dan mungkin juga berkaitan dengan konfigurasi pengimbasan pakej yang salah. Penyelesaiannya adalah seperti berikut:
-
Konfigurasi Pengimbasan Pakej yang tepat: Dalam kelas permulaan setiap modul perniagaan (pedagang dan bekalan), gunakan
@ComponentScan
untuk menentukan dengan tepat laluan pakej untuk mengimbas. Elakkan menggunakan Wildcards*
, hanya mengimbas kawalan modul perniagaan itu sendiri, dan bergantung kepada komponen dalam modul biasa. Sebagai contoh, kelas permulaan modul saudagar:@Springbootapplication @Componentscan (basePackages = "com.quanneng.merchant") // imbasan hanya komponen di bawah modul saudagar @mapperscan ("com.quanneng.common.mapper") // imbas interface mappers secara berasingan kelas awam pedagang { // ... }
Elakkan konflik admin boot musim bunga: Jika admin boot musim bunga digunakan, pastikan ia dikonfigurasi dengan betul dan tidak bertentangan dengan komponen lain. Semak konfigurasi Spring Boot Admin untuk memastikan nama aplikasi yang dimonitornya unik. Sekiranya masalah berterusan, anda boleh melumpuhkan sementara Spring Boot Admin untuk memeriksa sama ada ia adalah konflik yang disebabkan olehnya.
Pengimbasan antara muka Mapper: Gunakan anotasi
@MapperScan
untuk mengimbas antara muka pemetaan di bawah modul biasa secara berasingan untuk mengelakkan konflik dengan antara muka mapper modul lain. Pastikan laluan pakej yang ditentukan oleh@MapperScan
adalah tepat.Pengurusan Ketergantungan Komponen Awam: Pastikan semua kebergantungan komponen awam dalam modul umum diisytiharkan dengan betul dan versi itu serasi dengan modul lain.
Reka Bentuk Modular: Reka bentuk modul biasa sebagai modul berasingan dan bungkusannya ke starter boot musim bunga. Dengan cara ini, modul lain hanya perlu bergantung pada starter ini untuk menggunakan komponen dengan mudah dalam modul biasa, mengelakkan kerumitan konfigurasi pengimbasan pakej.
Cadangan Penambahbaikan:
- Gunakan Starter Boot Spring: Pakej Modul Biasa ke Starter Boot Spring untuk memudahkan pengurusan ketergantungan dan konfigurasi.
- Pengendalian Pengecualian Bersepadu: Melaksanakan mekanisme pengendalian pengecualian bersatu dalam modul biasa dan gunakannya dalam semua modul.
- Hasil tindak balas bersatu: Tentukan format hasil tindak balas bersatu dalam modul biasa untuk meningkatkan konsistensi antara muka API.
- Prinsip Modular: Ikuti Prinsip Reka Bentuk Modular, komponen awam yang berasingan dari komponen perniagaan, dan meningkatkan kebolehpercayaan dan kebolehgunaan semula kod.
Melalui langkah -langkah di atas, anda boleh menumpukan entiti, pemetaan, dan komponen perkhidmatan dengan berkesan ke dalam modul biasa dan mengelakkan konflik yang berpotensi. Konfigurasi pengimbasan pakej yang tepat dan reka bentuk modular adalah kunci untuk menyelesaikan masalah tersebut. Jika anda masih menghadapi masalah, sila periksa maklumat log untuk mengetahui punca ralat tertentu.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk memusatkan entiti, pemetaan, dan perkhidmatan modul perniagaan ke dalam modul biasa di Spring Cloud Alibaba?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.

Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x

PHP tidak secara langsung melaksanakan pemprosesan imej AI, tetapi mengintegrasikan melalui API, kerana ia adalah baik pada pembangunan web dan bukannya tugas-tugas intensif pengkomputeran. Integrasi API boleh mencapai pembahagian profesional buruh, mengurangkan kos, dan meningkatkan kecekapan; 2. Mengintegrasikan teknologi utama termasuk menggunakan Guzzle atau Curl untuk menghantar permintaan HTTP, pengekodan data JSON dan penyahkodan, pengesahan keselamatan utama API, pemprosesan giliran yang memakan masa yang memakan masa, pengendalian ralat yang teguh dan mekanisme semula, penyimpanan imej dan paparan; 3. Cabaran umum termasuk kos API daripada kawalan, hasil generasi yang tidak terkawal, pengalaman pengguna yang lemah, risiko keselamatan dan pengurusan data yang sukar. Strategi tindak balas menetapkan kuota dan cache pengguna, menyediakan panduan propt dan pemilihan multi-gambar, pemberitahuan asynchronous dan kemajuan kemajuan, penyimpanan pembolehubah persekitaran utama dan audit kandungan, dan penyimpanan awan.

PHP memastikan pemotongan inventori atomik melalui urus niaga pangkalan data dan kunci baris forupdate untuk mengelakkan overselling serentak yang tinggi; 2. Konsistensi inventori pelbagai platform bergantung kepada pengurusan berpusat dan penyegerakan yang didorong oleh peristiwa, menggabungkan pemberitahuan API/webhook dan beratur mesej untuk memastikan penghantaran data yang boleh dipercayai; 3. Mekanisme penggera harus menetapkan inventori rendah, sifar/inventori negatif, jualan yang tidak dapat dilepaskan, kitaran penambahan dan strategi turun naik yang tidak normal dalam senario yang berbeza, dan pilih DingTalk, SMS atau orang yang bertanggungjawab e -mel mengikut urgensi, dan maklumat penggera mesti lengkap dan jelas untuk mencapai penyesuaian perniagaan dan tindak balas yang cepat.

1. 2. Prestasi tinggi memerlukan pergantungan pada cache (redis), pengoptimuman pangkalan data, CDN dan giliran tak segerak; 3. Keselamatan mesti dilakukan dengan penapisan input, perlindungan CSRF, HTTPS, penyulitan kata laluan dan kawalan kebenaran; 4. Pengiklanan pilihan wang, langganan ahli, ganjaran, komisen, pembayaran pengetahuan dan model lain, terasnya adalah untuk memadankan nada komuniti dan keperluan pengguna.

Dogecoin, Pepe dan Brett mengetuai kegilaan duit syiling meme. Dogecoin (Doge) adalah pemula, yang menduduki tempat pertama dalam senarai nilai pasaran, Pepe (PEPE) telah mencapai beratus -ratus kali meningkat dengan budaya geek sosialnya, dan Brett (Brett) telah menjadi popular dengan gaya visual yang unik sebagai bintang baru dalam rantai asas; Ketiga -tiga mereka dikeluarkan pada tahun 2013, 2023 dan 2024. Secara teknikal, Dogecoin didasarkan pada Litecoin, Pepe dan Brett adalah token ERC-20, dan yang terakhir bergantung pada rantaian asas untuk meningkatkan kecekapan. Dari segi komuniti, peminat Doge Twitter telah melebihi 3 juta, Pepe Reddit memimpin aktiviti, populariti Brett dalam rantaian asas, dan Doge telah masuk ke platform.

Pilih Perkhidmatan Pengiktirafan Suara AI yang sesuai dan mengintegrasikan PHPSDK; 2. Gunakan PHP untuk memanggil FFMPEG untuk menukar rakaman ke dalam format API yang diperlukan (seperti WAV); 3. Muat naik fail ke penyimpanan awan dan hubungi pengiktirafan tak segerak API; 4. Menganalisis hasil JSON dan menyusun teks menggunakan teknologi NLP; 5. Menjana dokumen Word atau Markdown untuk melengkapkan automasi rekod mesyuarat. Seluruh proses perlu memastikan penyulitan data, kawalan akses dan pematuhan untuk memastikan privasi dan keselamatan.

Untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, anda perlu merakam pelayaran, mencari, membeli dan maklumat lain ke dalam pangkalan data melalui PHP, dan membersihkan dan menganalisisnya untuk meneroka keutamaan minat; 2. Pemilihan algoritma cadangan harus ditentukan berdasarkan ciri -ciri data: berdasarkan kandungan, penapisan kolaboratif, peraturan atau cadangan campuran; 3. Penapisan kolaboratif boleh dilaksanakan di PHP untuk mengira kesamaan kosinus pengguna, pilih K jiran terdekat, skor ramalan berwajaran dan mengesyorkan produk pemarkahan tinggi; 4. Penilaian prestasi menggunakan ketepatan, ingat, nilai F1 dan CTR, kadar penukaran dan sahkan kesan melalui ujian A/B; 5. Masalah permulaan sejuk boleh dikurangkan melalui atribut produk, maklumat pendaftaran pengguna, cadangan popular dan penilaian pakar; 6. Kaedah Pengoptimuman Prestasi termasuk hasil cadangan cache, pemprosesan tak segerak, pengkomputeran yang diedarkan dan pengoptimuman pertanyaan SQL, dengan itu meningkatkan kecekapan cadangan dan pengalaman pengguna.
