Spring Boot 中实现全局异常捕获 + 多语言异常提示

# Spring Boot 中实现全局异常捕获 + 多语言异常提示 ## Spring Boot 中实现全局异常捕获 通过自定义异常处理器,实现全局异常捕获和处理。在Spring Boot中,可以通过自定义异常处理器来捕获全局的异常。通过实现`@ControllerAdvice`和`@ExceptionHandler`注解,可以统一处理Controller层抛出的异常,并返回自定义的错

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Nexus3 Docker 搭建和使用

## Nexus3 Docker 搭建和使用 Nexus是一个用于软件包管理和制品存储的开源工具。它提供了一个集中式的仓库,用于存储和分发各种类型的软件制品,如Java包(JAR、WAR、EAR)、Docker镜像、NPM包、Maven依赖等。 Nexus的主要功能包括: 1. 仓库管理:Nexus提供了一个易于使用的用户界面,用于管理仓库,包括创建、删除、配置和监控仓库

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Redis 分布式锁

## Redis 分布式锁 ### 实现原理 共享资源互斥,实现资源串行化,在单体应用中常用的有:Synchronized、ReentrantLock。分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式,利用 Redis 的单线程特性对共享资源进行串行化。 ### 实现方式 可以使用 Jedis 实现分布式锁的获取和释放,推荐使用 jedis 的 set 方法,其中设置

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Spring Security 使用(一)-- 简单入门

## Spring Security 使用(一)-- 简单入门 ### Spring Security 介绍 [官方介绍](https://spring.io/projects/spring-security) > Spring Security 是一个`功能强大且高度可定制`的身份验证和访问控制框架。它是保护基于 Spring 的应用程序的事实标准。 > > Spring

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Mybatis Plus 不常用的功能

## Mybatis Plus 不常用的功能 Mybatis Plus 是 Mybatis 的一个增强工具,官网是 https://mp.baomidou.com/,github 地址是 https://github.com/baomidou/mybatis-plus ,社区还是比较活跃。其中的功能强大有许多人都不太了解,这里做简单的记录。 ### 特性 - 无侵入:只做增强不做

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Alibaba Seata 实现分布式事务(二)

## Alibaba Seata 实现分布式事务(二) > 之前有学习了 Seata 中的原理及其解决方案,这里就对 Seata 进行真正的落地实现,配置之前的分布式项目实现全局一致性事务。 gitee 项目地址:https://gitee.com/teaegg/spring-cloud-alibaba-template.git ### Nacos 注册中心与配置中心 [参

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Alibaba Seata 实现分布式事务(一)

## Alibaba Seata 实现分布式事务(一) > 分布式事务是指一次大的操作分为不同的小操作,而这些小操作分布在不同的微服务中,分布式事务需要保证这些小操作要么完全地执行,要么完成地不执行。 分布式事务的产生原因 - 业务的微服务化 - 数据库分库分表 ### 分布式事务的解决方案 分布式框架中的两种经典的解决方案:二阶段提交 2PC 和 三阶段提

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应用性能监控-- SkyWalking

## 应用性能监控-- SkyWalking > SkyWalking 是中国人吴晟开源的应用性能管理系统(APM)工具,使用 Java 语言开发,现在已属于 Apache 旗下开源项目,官网 https://skywalking.apache.org/ SkyWalking 的核心是数据分析和度量结果的存储平台,通过 HTTP 或 gRPC 方式向 SkyWalking Collec

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Sleuth + ZipKin 实现微服务链路追踪

## Sleuth + ZipKin 实现微服务链路追踪 > 由于微服务架构本身的特性,一个完整的业务逻辑后边有着一些列相对独立的细粒度的服务组成,每个服务由不同的团队开发,且每个服务都分布在不同的机器上,如果在调用的过程发生问题,例如调用失败、调用过程响应很慢或响应失败,我们该如何在这个分布式环境下快速定位问题所在,如何快速分析业务处理中的响应慢的瓶颈在哪?多个微服务的拓扑图关系?如何完整

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微服务的系统保护 - sentinel

## 微服务的系统保护 - sentinel ### 微服务的雪崩效应 雪崩效应产生的原因,由于某原因导致某个服务不可用,之后导致上游服务不可用,然后导致级联效应,影响到调用改服务的其他辅,从而引起一系列连锁反应,最后导致整个系统的不可用。 造成雪崩效应常见的原因如下: - 流量突增 - 系统 bug - 硬件或网络异常 - 同步等待 - 缓存击穿 应对的方案

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