# 基础项目

**Repository Path**: wenbina/basic-project

## Basic Information

- **Project Name**: 基础项目
- **Description**: 项目基础框架搭建，日志等常用模块
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-05-28
- **Last Updated**: 2023-09-06

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

### 国际化
1：国际化
（1）在resource目录下新建i18n目录
（2）在i18n目录下新建xx.properties、xx_语言.properties等配置文件
（3）在yml配置文件中定义多语言文件包路径：spring.messages.basename=i18n/messages
（4）通过调用applicationContext.getMessage即可获取国际化后的数据
2：国际化子线程传递

### 登录
（1）通过账号密码查询用户信息，未找到：return；
（2）通过userId查询用户权限
（3）生成token值并构建对应账号信息
（4）将token以及账号信息放入缓存中（redis）

### requireLogin
（1）自定义@RequireLogin注解标明接口调用时是否需要用户进行登录
（2）登录拦截
    1：请求进来时会先被登录拦截器（LoginInterceptor）拦截
    2：前置处理方法会先判断当前接口是否存在@RequireLogin注解 
    3：不存在注解，直接放行；
    4：存在注解，获取请求参数中的token字段，通过token值查询缓存中对应的账号信息
    5：请求结束之后调用登录拦截器后置处理方法，将ThreadLocal中的账号信息remove，防止内存泄漏
（3）将账号信息放入ThreadLocal中（AuthenticationContext.setAuthentication），方便后续方法调用使用

### RequestParameter、RequestParameterOne请求参数注解

### 缓存
缓存基本上分为三类：本地缓存、分布式缓存、多级缓存；
根据缓存和应用程序是否属于同一个进程，将缓存分为本地缓存和分布式缓存；
基于本地缓存和分布式缓存各自的优缺点引入多级缓存

本地缓存
概念：和应用程序在同一个进程的内存空间去存储数据，数据的读写都是在同一个进程内完成的
优点：读取速度块，本地缓存不需要远程网络请求，没有额外操作，所以读取速度快
缺点：
（1）集群部署会存在数据不一致情况
（2）应用重启数据会丢失
（3）只能存储少量数据
实现：
（1）HashMap、ConcurrentHashMap
（2）使用封装好的工具包也可实现本地缓存（Caffeine或Guava）

分布式缓存
概念：与应用程序没有部署在一台服务器上，需要通过网络请求来进行读写操作
优点
（1）支持大数据量存储
（2）数据不会丢失
（3）能保证数据一致性
缺点：数据跨网络传输，读写性能不如本地缓存
实现：
redis和memCache

多级缓存
本地缓存和分布式缓存一起使用：本地缓存一般存储更新频率低，访问频率高数据，分布式缓存存储更新频率较高的数据
请求流程
本地缓存作为一级缓存，分布式缓存作为二级缓存；当用户获取数据时，优先从一级缓存中获取数据，若数据不存在则查询
二级缓存，查询到数据后更新到一级缓存
在集群部署时一级缓存容易出现数据不一致情况，可以通过redis的消息发布/订阅机制实现多个节点缓存数据一致性问题


限流注解


抢红包
用什么数据结构安装并记录本次发送的红包：100块，分10个红包发送，用什么数据结构
大家都要差不多的金额，需要考虑红包金额拆分的范围，拆分红包的算法需要什么算法
如何在高并发下抢红包，数据一致性+高并发+不能加锁
记录本次红包活动数据争抢情况：
1：每个人分别抢到了多少，要记录本次短期
2：长期的统计记录，年度红包总结
3：发送的红包没人抢夺，24小时后要退回

抢红包流程
1：发红包：使用redis的list结构：lpush和lpop
2：拆红包：二倍均值算法拆分，获得红包金额数组列表
3：抢红包：
4：记红包

二倍均值法
剩余红包金额为M，剩余人数为N，则有一下公式
每次抢到的金额 = 随机区间（0，（剩余红包金额M/剩余人数N）* 2）；此公式保证了每次随机金额的平均值是相等的，不会因为抢红包先后顺序而造成不公平