如题，今天介绍 SpringBoot 是如何统一处理全局异常的。SpringBoot 中的全局异常处理主要起作用的两个注解是 @ControllerAdvice 和 @ExceptionHandler ，其中 @ControllerAdvice 是组件注解，添加了这个注解的类能够拦截 Controller 的请求，而 ExceptionHandler 注解可以设置全局处理控制里的异常类型来拦截要处理的异常。 比如：@ExceptionHandler(value = NullPointException.class) 。
在我们平时的项目研发过程中，异常一般都是程序员最为头疼的问题，异常的抛出、捕获、处理等既涉及事务回滚，还会涉及返回前端消息提醒信息。那么我们怎么设计可以解决上面的两个的痛点呢？我们可不可以统一处理业务逻辑然后给出前端对应的异常提醒内容呢？ 本章目标 基于SpringBoot平台构建业务逻辑异常统一处理，异常消息内容格式化。 SpringBoot 企业级核心技术学习专题 专题 专题名称 专题描述 001 Spring Boot 核心技术 讲解SpringBoot一些企业级层面的核心组件 002 Spri
作者：michaeywang，腾讯 IEG 运营开发工程师 同步、异步，并发、并行、串行，这些名词在我们的开发中会经常遇到，这里对异步编程做一个详细的归纳总结，希望可以对这方面的开发有一些帮助。 1 几个名词的概念 多任务的时候，才会遇到的情况，如：同步、异步，并发、并行。 1.1 理清它们的基本概念 并发：多个任务在同一个时间段内同时执行，如果是单核心计算机，CPU 会不断地切换任务来完成并发操作。 并行：多任务在同一个时刻同时执行，计算机需要有多核心，每个核心独立执行一个任务，多个任务同时执行，不需要
这篇文章记录了给 Apache 顶级项目 - 分库分表中间件 ShardingSphere 提交 Bug 的历程。
大家好，我是程序员田螺。最近有位读者去面试了oppo，给大家整理了面试真题的答案。希望对大家有帮助哈，一起学习，一起进步。
https://github.com/go-sql-driver 实现了基本的sql操作
保证消息传送有3个主要部分：消息自主性，存储并转发以及底层消息确认，下面具体看一下这些概念；
本文作者前亚马逊工程师，现58转转技术总监，持续分享个人的成长经历，希望为你的职场发展带来些新思路。 这篇文章记录了给 Apache 顶级项目 - 分库分表中间件 ShardingSphere 提交 Bug 的历程。 说实话，这是一次比较曲折的 Bug 跟踪之旅。10月28日，我们在 GitHub 上提交 issue，中途因为官方开发者的主观臆断被 Close 了两次，直到 11 月 20 日才被认定成 Bug 并发出修复版本，历时 20 多天。 本文将还原该 Bug 的分析过程，将有价值的经验和技术点进
消息发送成功返回确认消息，那就能确保消息不丢失。如果发送失败了，mq-client就尝试自动重试，避免网络抖动导致发送丢失。
随着并发量、数据量越来越大及业务已经细化到不能再按照业务划分，我们不得不使用分布式数据库提高系统的性能。在分布式系统中，各个节点在物理上都是相对独立的，每个节点上的数据操作都可以满足 ACID。但是，各独立节点之间无法知道其他节点事务的执行情况，如果想让多台机器中的数据保存一致，就必须保证所有节点上的数据操作要么全部执行成功，要么全部不执行，比较常规的解决方法是引入“协调者”来统一调度所有节点的执行。
在分布式系统中，随着系统架构演进，原来的原子性操作会随着系统拆分而无法保障原子性从而产生一致性问题，但业务实际又需要保障一致性，下面我从学习和实战运用总结一下分布式一致性解决方案。
JDBC中定义了SQLException，用于描述数据库相关操作中可能出现的异常情况。
Spring Cloud为开发者提供了快速构建分布式系统中的一些常见工具，如分布式配置中心，服务发现与注册中心，智能路由，服务熔断及降级，消息总线，分布式追踪的解决方案等。
CAP定理又称CAP原则，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），最多只能同时三个特性中的两个，三者不可兼得。
业务线与系统越来越多，系统或业务间数据同步需求也越频繁。当前互联网业务系统大多MySQL数据存储与处理方案：
“发消息”过程，往往是为通知另外一个系统更新数据，MQ的“事务”，主要解决消息生产者和消息消费者的数据一致性问题。
前段时间，有客户在网上看到了我们边缘计算模块产品，找到了我们，跟我们描述了他们目前遇到的问题：
随着业务的快速发展、业务复杂度越来越高，几乎每个公司的系统都会从单体走向分布式，特别是转向微服务架构。随之而来就必然遇到分布式事务这个难题。
随着业务的快速发展、业务复杂度越来越高，几乎每个公司的系统都会从单体走向分布式，特别是转向微服务架构。随之而来就必然遇到分布式事务这个难题，这篇文章总结了分布式事务最经典的解决方案，分享给大家。
当我们浏览网页、使用手机应用或与各种互联网服务交互时，我们经常听到一个术语：“RESTful API”。它听起来很高深，但实际上，它是构建现代网络应用程序所不可或缺的基础。
作为互联网公司的研发工程师，微服务的架构思想对于各位读者朋友来说，已经不是陌生东西。我们当中的大多数人，或多或少经历过从单体应用到微服务化的系统拆分和演进过程。我们按照庞大系统的业务功能和特征，将其从一个单体的大应用，逐渐地拆分成很多的子系统的协同配合完成业务功能，甚至拆分后的某些子系统服务，还可能再拆分出来更多的更细颗粒度的子系统服务。拆分后的服务之间，采用PRC调用方式的通信，也就越来越多。随之而来的，跨系统服务之间的数据一致性的问题就会越来越突出了。比如电商系统中营销活动系统的积分和优惠券的发放和扣减，比如电商系统的核心下单核心链路上，首页瀑布流，商详页，下单页等等商品价格全链路一致性等等，支撑这些业务功能的实现，往往可能需要依赖来自N个不同的业务系统服务提供的数据读写服务能力来完成。
小明是一家大型公司的运维支持经理，凌晨三点他收到了批量中断的报警信息，他不得不拖着疲惫的身体来到电脑前，点开报警信息，又是熟悉的数据库异常，他点了点鼠标，重新启动批量作业处理。经常需要半夜处理的批量中断使他感到非常沮丧，他想这种情况能否有所改变？
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
SQLException.getErrorCode:返回数据库特定的错误码，由数据库厂商制定，不同厂商错误码不同。如重复主键错误码在 MySQL 中是 1062，而在 Oracle 中却是 1。
为了规范分布式事务的管理,X/OPEN 提出了分布式事务处理规范XA协议，XA规范了TM与RM之间的通信接口，在TM与多个RM之间形成一个双向通信桥梁，从而在多个数据库资源下保证ACID四个特性。目前知名的数据库，如Oracle, DB2,mysql等，都是实现了XA接口的，都可以作为RM。
Open-IM是由前微信技术专家打造的开源的即时通讯组件。Open-IM包括IM服务端和客户端SDK，实现了高性能、轻量级、易扩展等重要特性。开发者通过集成Open-IM组件，并私有化部署服务端，可以将即时通讯、实时网络能力快速集成到自身应用中，并确保业务数据的安全性和私密性。
幂等性：多次调用方法或者接口不会改变业务状态，可以保证重复调用的结果和单次调用的结果一致。
Broker：接收和分发消息的应用，RabbitMQ Server 就是 Message Broker
One's destination is never a place but rather a new way of looking at things.
有一系列的任务调2-3个外部接口获取数据后，入库到mysql数据库里面，然后会对外提供接口返回清洗后的数据。需要对这整个过程进行验证。
终于到了今天了，终于要讲RocketMQ最牛X的功能了，那就是事务消息。为什么事务消息被吹的比较热呢？近几年微服务大行其道，整个系统被切成了多个服务，每个服务掌管着一个数据库。那么多个数据库之间的数据一致性就成了问题，虽然有像XA这种强一致性事务的支持，但是这种强一致性在互联网的应用中并不适合，人们还是更倾向于使用最终一致性的解决方案，在最终一致性的解决方案中，使用MQ保证各个系统之间的数据一致性又是首选。
分布式事务最经典的八种解决方案 随着业务的快速发展、业务复杂度越来越高，几乎每个公司的系统都会从单体走向分布式，特别是转向微服务架构。随之而来就必然遇到分布式事务这个难题。
本文实例讲述了laravel框架使用FormRequest进行表单验证，验证异常返回JSON操作.分享给大家供大家参考，具体如下：
某客户使用TDSQL MySQL8.0版本，在跑批场景下出现连接中断现象。业务反馈的错误信息如下：
时间过的好快呀，转眼马上到了金九银十，又是一年跳槽面试季，最近有很多网友都在求大厂面试题，希望可以提前准好面试，如果不准备充分的面试，完全是浪费时间，更是对自己的不负责。所以小编在这里给大家准备了一套Java技术岗面试真题，综合了今年上半年粉丝去阿里、字节、蚂蚁等互联网大厂的面试总结+小编整理的一起分享给大家，关注公众号：麒麟改bug获取，希望可以帮助大家，祝大家求职顺利。
我们通常会认为，消息中间件是一个可靠的组件——这里所谓的可靠是指，只要我把消息成功投递到了消息中间件，消息就不会丢失，即消息肯定会至少保证消息能被消费者成功消费一次，这是消息中间件最基本的特性之一，也就是我们常说的“AT LEAST ONCE”，即消息至少会被“成功消费一遍”。
随着有赞实时计算业务场景全部以Flink SQL的方式接入，对有赞现有的引擎版本—Flink 1.10的SQL能力提出了越来越多无法满足的需求以及可以优化的功能点。目前有赞的Flink SQL是在Yarn上运行，但是在公司应用容器化的背景下，可以统一使用公司K8S资源池，同时考虑到任务之间的隔离性以及任务的弹性调度，Flink SQL任务K8S化是必须进行的，所以我们也希望通过这次升级直接利社区的on K8S能力，直接将FlinkSQL集群迁移到K8S上。特别是社区在Flink 1.13中on Native K8S能力的支持完善，为了紧跟社区同时提升有赞实时计算引擎的能力，经过一些列调研，我们决定将有赞实时计算引擎由Flink 1.10升级到Flink 1.13.2。
消息中间件是分布式系统常用的组件，无论是异步化、解耦、削峰等都有广泛的应用价值。我们通常会认为，消息中间件是一个可靠的组件——这里所谓的可靠是指，只要我把消息成功投递到了消息中间件，消息就不会丢失，即消息肯定会至少保证消息能被消费者成功消费一次，这是消息中间件最基本的特性之一，也就是我们常说的“AT LEAST ONCE”，即消息至少会被“成功消费一遍”。
b.调用超时：超时时间（核心业务流程超时时间是否在30S足有，如必须有结果才能继续下面的流程。非核心流程的等待超时时间是否在3~5S以内，不能因为对端系统的原因拖慢整个核心流程的用时和用户体验）、是否主动重试
本次的文章和你一起探讨一个关于消息幂等或者去重的通用解决方案。而消息幂等或者去重的问题，一般多见于引入了消息中间件的系统。所以本文主要基于 RocketMQ 的场景去展开。
服务使用golang ，客户端库是go-mysql-driver ,系统测试环境频繁但是不总是报出invalid conn 错误，但实际拿sql执行时却是正常执行。
1.调用 InnoDB 引擎接口取这个表的第一行，判断 id 值是不是 1，如果不是则跳过，如果是则将这行存在结果集中； 2.调用引擎接口取“下一行”，重复相同的判断逻辑，直到取到这个表的最后一行。 3.执行器将上述遍历过程中所有满足条件的行组成的记录集作为结果集返回给客户端。
在上篇教程中，学院君给大家介绍了如何通过 PHP 内置的 Mysqli 扩展与 MySQL 数据库交互，今天我们来看看另一个 PHP 内置的数据库扩展 —— PDO，其全称是 PHP Data Objects，即 PHP 数据对象。
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题，包括：1）数据覆盖不全；2）数据输出没有统一格式，对众多使用方提高了接入成本；3）日志处理模块是web service，比较难支持多种数据处理策略和实现方便扩容应对流量洪峰的需求等。 而近几年旅游市场高速增长，数据量越来越大，并且会持续快速增长。有越来越多的使用需求，对系统的实时性，稳定性也提出了更高的要求。总的来说，当前需求对系统的实时性/可用性/性能/扩展性方面都有很高的要求。 一、架构 这样的背景下，我们按照如下结构重新设计了系统：
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