业务逻辑。

news/2025/1/13 2:34:30/

OSS

通过断点续传上传的方式将文件上传到OSS前，您可以指定断点记录点。

上传过程中，如果出现网络异常或程序崩溃导致文件上传失败时，将从断点记录处继续上传未上传完成的部分。

参数

可以通过ossClient.uploadFile方法实现断点续传上传。此方法的uploadFileRequest请求包含的参数请参见下表。

参数描述
BucketName存储空间名称。
Key上传到OSS的文件名称。
UploadFile待上传的本地文件路径。
TaskNum上传并发线程数，默认值为1。
PartSize上传的分片大小，单位为Byte，取值范围为100 KB~5 GB。默认值为100 KB。
EnableCheckpoint是否开启断点续传功能，默认关闭。
CheckpointFile记录本地分片上传结果的文件。上传过程中的进度信息会保存在该文件中，如果某一分片上传失败，再次上传时会根据文件中记录的点继续上传。上传完成后，该文件会被删除。如果未设置该值，默认与待上传的本地文件同路径，名称为${uploadFile}.ucp。
Callback使用上传回调。关于上传回调的更多信息，请参见Callback和上传回调。

示例

以下代码用于断点续传上传。

/// yourEndpoint填写Bucket所在地域对应的Endpoint。以华东1（杭州）为例，Endpoint填写为https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com。
String endpoint = "yourEndpoint";
// 阿里云账号AccessKey拥有所有API的访问权限，风险很高。强烈建议您创建并使用RAM用户进行API访问或日常运维，请登录RAM控制台创建RAM用户。
String accessKeyId = "yourAccessKeyId";
String accessKeySecret = "yourAccessKeySecret";// 创建OSSClient实例。
OSS ossClient = new OSSClientBuilder().build(endpoint, accessKeyId, accessKeySecret);ObjectMetadata meta = new ObjectMetadata();
// 指定上传的内容类型。
meta.setContentType("text/plain");// 文件上传时设置访问权限ACL。
// meta.setObjectAcl(CannedAccessControlList.Private);// 通过UploadFileRequest设置多个参数。
// 填写Bucket名称和Object完整路径。Object完整路径中不能包含Bucket名称。
UploadFileRequest uploadFileRequest = new UploadFileRequest("examplebucket","exampleobject.txt");// 通过UploadFileRequest设置单个参数。
// 填写Bucket名称。
//uploadFileRequest.setBucketName("examplebucket");
// 填写Object完整路径。Object完整路径中不能包含Bucket名称。
//uploadFileRequest.setKey("exampleobject.txt");
// 填写本地文件的完整路径。如果未指定本地路径，则默认从示例程序所属项目对应本地路径中上传文件。
uploadFileRequest.setUploadFile("D:\\localpath\\examplefile.txt");
// 指定上传并发线程数，默认值为1。
uploadFileRequest.setTaskNum(5);
// 指定上传的分片大小。
uploadFileRequest.setPartSize(1 * 1024 * 1024);// 开启断点续传，默认关闭。
uploadFileRequest.setEnableCheckpoint(true);
// 记录本地分片上传结果的文件。上传过程中的进度信息会保存在该文件中。
uploadFileRequest.setCheckpointFile("yourCheckpointFile");
// 文件的元数据。
uploadFileRequest.setObjectMetadata(meta);
// 设置上传成功回调，参数为Callback类型。
//uploadFileRequest.setCallback("yourCallbackEvent");// 断点续传上传。
ossClient.uploadFile(uploadFileRequest);// 关闭OSSClient。
ossClient.shutdown();

分片处理

以下通过一个完整的示例对分片上传的流程进行逐步解析：

// yourEndpoint填写Bucket所在地域对应的Endpoint。以华东1（杭州）为例，Endpoint填写为https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com。
String endpoint = "yourEndpoint";
// 阿里云账号AccessKey拥有所有API的访问权限，风险很高。强烈建议您创建并使用RAM用户进行API访问或日常运维，请登录RAM控制台创建RAM用户。
String accessKeyId = "yourAccessKeyId";
String accessKeySecret = "yourAccessKeySecret";// 填写Bucket名称，例如examplebucket。
String bucketName = "examplebucket";
// 填写Object完整路径，例如exampledir/exampleobject.txt。Object完整路径中不能包含Bucket名称。
String objectName = "exampledir/exampleobject.txt";// 创建OSSClient实例。
OSS ossClient = new OSSClientBuilder().build(endpoint, accessKeyId, accessKeySecret);// 创建InitiateMultipartUploadRequest对象。
InitiateMultipartUploadRequest request = new InitiateMultipartUploadRequest(bucketName, objectName);// 如果需要在初始化分片时设置文件存储类型，请参考以下示例代码。
// ObjectMetadata metadata = new ObjectMetadata();
// metadata.setHeader(OSSHeaders.OSS_STORAGE_CLASS, StorageClass.Standard.toString());
// request.setObjectMetadata(metadata);// 初始化分片。
InitiateMultipartUploadResult upresult = ossClient.initiateMultipartUpload(request);
// 返回uploadId，它是分片上传事件的唯一标识。您可以根据该uploadId发起相关的操作，例如取消分片上传、查询分片上传等。
String uploadId = upresult.getUploadId();// partETags是PartETag的集合。PartETag由分片的ETag和分片号组成。
List<PartETag> partETags =  new ArrayList<PartETag>();
// 每个分片的大小，用于计算文件有多少个分片。单位为字节。
final long partSize = 1 * 1024 * 1024L;   //1 MB。// 填写本地文件的完整路径。如果未指定本地路径，则默认从示例程序所属项目对应本地路径中上传文件。
final File sampleFile = new File("D:\\localpath\\examplefile.txt");
long fileLength = sampleFile.length();
int partCount = (int) (fileLength / partSize);
if (fileLength % partSize != 0) {partCount++;
}
// 遍历分片上传。
for (int i = 0; i < partCount; i++) {long startPos = i * partSize;long curPartSize = (i + 1 == partCount) ? (fileLength - startPos) : partSize;InputStream instream = new FileInputStream(sampleFile);// 跳过已经上传的分片。instream.skip(startPos);UploadPartRequest uploadPartRequest = new UploadPartRequest();uploadPartRequest.setBucketName(bucketName);uploadPartRequest.setKey(objectName);uploadPartRequest.setUploadId(uploadId);uploadPartRequest.setInputStream(instream);// 设置分片大小。除了最后一个分片没有大小限制，其他的分片最小为100 KB。uploadPartRequest.setPartSize(curPartSize);// 设置分片号。每一个上传的分片都有一个分片号，取值范围是1~10000，如果超出此范围，OSS将返回InvalidArgument错误码。uploadPartRequest.setPartNumber( i + 1);// 每个分片不需要按顺序上传，甚至可以在不同客户端上传，OSS会按照分片号排序组成完整的文件。UploadPartResult uploadPartResult = ossClient.uploadPart(uploadPartRequest);// 每次上传分片之后，OSS的返回结果包含PartETag。PartETag将被保存在partETags中。partETags.add(uploadPartResult.getPartETag());
}// 创建CompleteMultipartUploadRequest对象。
// 在执行完成分片上传操作时，需要提供所有有效的partETags。OSS收到提交的partETags后，会逐一验证每个分片的有效性。当所有的数据分片验证通过后，OSS将把这些分片组合成一个完整的文件。
CompleteMultipartUploadRequest completeMultipartUploadRequest =new CompleteMultipartUploadRequest(bucketName, objectName, uploadId, partETags);// 如果需要在完成文件上传的同时设置文件访问权限，请参考以下示例代码。
// completeMultipartUploadRequest.setObjectACL(CannedAccessControlList.PublicRead);// 完成上传。
CompleteMultipartUploadResult completeMultipartUploadResult = ossClient.completeMultipartUpload(completeMultipartUploadRequest);
System.out.println(completeMultipartUploadResult.getETag());
// 关闭OSSClient。
ossClient.shutdown();

JWT

  1. JWT是由三段信息构成的，将这三段信息文本用。链接一起就构成了Jwt字符串。

    1. 头部（header)
    2. 载荷（payload, 就是具体内容)
    3. 签证（signature)

  2. jwt的头部承载两部分信息：

    1. 声明类型，这里是jwt
    2. 声明加密的算法 通常直接使用 hmac SHA256

  3. 签名

    1. header (base64后的)
    2. payload (base64后的)
    3. secret

shiro

Shiro 可以完成：认证、授权、加密、会话管理、与 Web 集成、缓存等。其基本功能点

组件

Authentication：

​ 身份认证 / 登录，验证用户是不是拥有相应的身份；

Authorization：

​ 授权，即权限验证，验证某个已认证的用户是否拥有某个权限；即判断用户是否能做事情，常 见的如：验证某个用户是否拥有某个角色。或者细粒度的验证某个用户对某个资源是否具有某 个权限；

Session Manager：

​ 会话管理，即用户登录后就是一次会话，在没有退出之前，它的所有信息都在会话中；

Cryptography：

​ 加密，保护数据的安全性，如密码加密存储到数据库，而不是明文存储；

Web Support：

​ Web 支持，可以非常容易的集成到 Web 环境；

Caching：

​ 缓存，比如用户登录后，其用户信息、拥有的角色 / 权限不必每次去查，这样可以提高效 率；

Concurrency：shiro

​ 支持多线程应用的并发验证，即如在一个线程中开启另一个线程，能把权限自动传播过去；

Testing：

​ 提供测试支持；

Run As：

​ 允许一个用户假装为另一个用户（如果他们允许）的身份进行访问；

Remember Me：

​ 记住我，这个是非常常见的功能，即一次登录后，下次再来的话不用登录了。

shiro以登录为例工作流

subject -> SecurityManager -> Authenticator ->JDBC Realm

  1. 首先通过 new IniSecurityManagerFactory 并指定一个 ini 配置文件来创建一个 SecurityManager 工厂；

  2. 接着获取 SecurityManager 并绑定到 SecurityUtils，这是一个全局设置，设置一次即可；
    通过 SecurityUtils 得到 Subject，其会自动绑定到当前线程；如果在 web 环境在请求结束时需要解除绑定；然后获取身份验证的 Token，如用户名 / 密码；
    调用 subject.login 方法进行登录，其会自动委托给 SecurityManager.login 方法进行登录；

  3. 如果身份验证失败请捕获 AuthenticationException 或其子类，常见的如： DisabledAccountException（禁用的帐号）、LockedAccountException（锁定的帐号）、UnknownAccountException（错误的帐号）、ExcessiveAttemptsException（登录失败次数过多）、IncorrectCredentialsException （错误的凭证）、ExpiredCredentialsException（过期的凭证）等，

  4. 具体请查看其继承关系；对于页面的错误消息展示，最好使用如 “用户名 / 密码错误” 而不是 “用户名错误”/“密码错误”，防止一些恶意用户非法扫描帐号库；
    最后可以调用 subject.logout 退出，自动委托给 SecurityManager.logout 方法退出。

评论

  1. 数据库设计

评论表：id 资源id(动态、资讯等) type(1.自评 2.别人评论) content(评论内容) 状态 时间 用户id

评论回复表：id parentid (评论表的id) type(1.回复评论 2.回复的是回复) 回复id 回复的内容 用户id 目标用户id(回复的是评论，那就是这个评论的用户id,如果回复的是回复，那就是这个回复的用户id) 时间

评论点赞表：id 评论或回复的id type(1.评论点赞 2.回复点赞) 用户id 时间

  1. 接口设计

https restful

  1. 技术选型

并发型：redis(缓存热点评论)+RabbitMQ(同步)+Mysql 微服务

  1. 业务逻辑

    1.发布评论：实现作品的评论的发布

    ​ 1.校验 参数、登陆

    ​ 2.评论内容进行文本审核

    ​ 3.审核通过，校验Redis，是否存在评论的缓存

    ​ 4.存在缓存，操作缓存,发送MQ消息，监听消息，实现数据库的同步

    ​ 5.缓存不存在，操作数据库，不做缓存

    ​ Redis—Hash类型–一个作品（动态）就是一个Hash集合，field：评论id-回复id value:评论的 内容（回复的内容）–有效期24小时

  2. 发布回复：

    1.校验 参数、登陆

    2.评论内容进行文本审核

    3.审核通过，校验Redis，是否存在评论的缓存

    4.存在缓存，操作缓存,发送MQ消息，监听消息，实现数据库的同步

    5.缓存不存在，操作数据库，不做缓存

Redis—Hash类型–一个作品（动态）就是一个Hash集合，field：评论id-回复id value:评论的内容（回复的内容）–有效期24小时

  1. 查询评论：分页加载一级评论

    点赞/取消点赞评论：

    Redis–缓存–Hash 高频点赞行为 field：用户id:评论id val：0（取消）或者1（点赞）

    1.验证参数

    2.校验缓存

    3.存在，更改值，数据同步（MQ—Mysql，定时任务，间隔10分钟）

    4.不存在，操作数据库，同时更新缓存（下一次操作速度更快）

并发量不高：直接操作数据库，1.查询点赞2.存在就删除，不存在就新增

还可以前端伪处理点赞行为，点赞的时候只记录js信息，不请求接口，等前端页面切换时，请求接口，一次性提交数据

Redis实现缓存的方式：（不频繁修改，频繁访问）

1.热点数据缓存 使用就是热

只要使用，就校验缓存是否存在，存在就找缓存，不存在就找数据库，更新缓存，有效期2小时，有效期内不操作数据同步

2.新数据缓存 根据时间，只为新的做缓存–我们采用

后台系统审核通过，自动实现缓存，缓存有效期设置为24小时。在这期间所有相关的操作都是落到缓存中，需要实现数据同步（Redis—Mysql 可以使用定时任务，也可以使用MQ）

5.4 编码

结合你的技术选型，实现对应接口的业务逻辑的流程图

1.发布评论

2.发布回复

3.点赞接口

优惠券

需求的分析

实现系统的促销业务，优惠劵设置–都是通过后台系统–需要审核—通过才可以展示

优惠券的发放类型

1.需要领取

2.系统自发（简单，没有限制，也不需要用户去抢）

功能列表：

1.可领取的优惠劵列表–查询

2.我的优惠劵–查询

3.领取优惠劵–重点-新增

4.商品（商铺）可用的优惠劵

5.订单预览-可用的优惠劵（优惠劵同类型不可叠加）

6.我的优惠记录（用过的优惠劵，省钱秘籍）

3.3 设计

1.数据库设计

1.优惠劵活动表（）：id type(1.平台 2.品类 3.商品) count name ctime flag sdate

2.优惠劵表（t_coupon）：id name aid money(优惠金额或者折扣) stock(库存量) minmoney(使用最小金额) type(类型1.金钱 2.折扣) endtime ctime

3.用户优惠劵表：id uid cid flag ctime source(来源，为什么给优惠劵)

4.用户优惠券抵扣表：id ucid oid count ctime flag

2.接口设计

开发规范、https、restful

3.功能接口业务

1.查询可领取优惠劵–入口

1.店铺

​ 店铺首页–请求店铺的优惠劵

2.商品详情页

​ 优惠劵信息：1.商品优惠劵 2.品类优惠劵 3.店铺优惠劵

3.领卷中心

​ 1.平台优惠劵

​ 2.品类优惠劵

​ 3.单品优惠劵

2.领取优惠劵

​ 1.校验用户资格

​ 2.上锁（分布式锁-Redisson-RLock(优惠劵id)）

​ 3.读取缓存（没有读数据库，有就使用缓存）

​ 4.校验库存

​ 5.领取，领取成功（Redis—更新缓存数量，更新数据库（MQ））

思考点：为什么加缓存，怎么加？

缓存数据（1.后台优惠劵审核成功，自动做缓存 2.使用的时候进行缓存，每种优惠劵，第一个人领取时，稍微会慢一些）

购物车

  1. 价格变动

  2. 相似推荐

  3. 商品的价格以下单为准

  4. 加购方式：登录加购，不登录加购

  5. 并发：

    ​ 不高：直接走MySQL

    ​ 高：Redis+RabbitMQ

  6. 购物车的查询

    多表联查，8张表以上。

    购物车表（上限），

  7. 对购物车左缓存

    设置有效期：

    数据类型选择：

    ​ 小并发用hash

    ​ 高并发用SortSet

    客户端：（微服务：Redission单体项目Jedis）

订单

来源：商品列表，秒杀，促销

秒杀

订单不走购物车，直接结算


http://www.ppmy.cn/news/809467.html

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