E-commerce Platform Micro Service System

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基础服务

技术栈

Docker 部署

环境搭建

启动 MySQL、Redis、Nacos、MQ等基础服务

cd ../docker-compose
docker-compose -f docker-compose-base.yml up -d

初始化数据库

cd ../docker-compose
docker-compose -f docker-compose-init.yml up -d

构建镜像

例如，构建网关服务

 cd ./pika-gateway/pika-gateway-admin
 mvn package && mvn docker:build

启动服务

启动网关服务

 cd ../docker-compose
 docker-compose -f docker-compose-base.yml -f docker-compose-elk.yml -f docker-compose-app.yml up -d pika-gateway-admin

可在启动的时候添加以下环境变量，获取提供的测试环境配置进行运行，查看项目效果

REGISTER_HOST=122.51.153.231;REGISTER_NAMESPACE=test

日志收集分析（Elastic Stack）

方案一

Logstash安装在应用服务器上收集并解析日志是非常消耗cpu和内存资源的。方案一是在应用的机器上部署 Filebeat，使用 Docker 单独部署 Logstash，然后由 Filebeat 收集日志输出给 Logstash 解析，解析完由 Logstash 再传给 Elasticsearch 中存储，再由Kibana展示。

日志流向

Filebeat —> Logstash —> Elasticsearch —> Kibana
如图：

filebeat下载安装

https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz

配置中心

logging:
  config: classpath:logback-file.xml

方案二

如果想降低运维成本，可以通过 Logback 向 Logstash 日志收集端口发送日志，不过会牺牲网络带宽。

日志流向

Logback —> Logstash —> Elasticsearch —> Kibana

添加依赖

<!--logstash-->
<dependency>
    <groupId>net.logstash.logback</groupId>
    <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
</dependency>

logback-logstash.xml 配置

<!--输出到logstash的appender-->
<appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
    <!--可以访问的logstash日志收集端口-->
    <destination>127.0.0.1:5044</destination>
    <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"></encoder>
</appender>

配置中心

logging:
  config: classpath:logback-logstash.xml

Leaf 分布式ID生成服务

采用美团开源的分布式ID框架Leaf，为了将配置文件由Nacos统一管理，修改了配置的加载方式，可以使用以下仓库

构建依赖

git clone https://github.com/wenlincheng/Leaf.git
cd Leaf
git checkout feature/spring-boot-starter
mvn clean install -Dmaven.test.skip=true

号段模式

用于以某种格式生成数据编号。例如，商品编号（I0000001），品牌编号(B000001)等

创建数据库表

USE DATABASE `pika-upms`;
CREATE TABLE `leaf_alloc` (
  `biz_tag` varchar(128)  NOT NULL DEFAULT '',
  `max_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '1',
  `step` int(11) NOT NULL,
  `description` varchar(256)  DEFAULT NULL,
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`biz_tag`)
) ENGINE=InnoDB;

应用实例

通过在实体类中增加 @PikaModel.Code 注解，实现根据规则自动生成code，需手动在数据库leaf_alloc中添加号段记录

INSERT INTO `pika_upms`.`leaf_alloc`(`biz_tag`, `max_id`, `step`, `description`, `update_time`) VALUES ('com.wenlincheng.pika.item.entity.po.Item', 13000, 1000, '商品表', '2021-02-07 23:57:25');

@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@Accessors(chain = true)
@TableName("item")
@PikaModel.Code(type = "DATE_ORDERLY_SEQ", prefix = "I", size = 8, format = "yyyyMMdd")
public class Item extends CodeModel<Item> {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    /**
     * 卖家ID
     */
    @TableField("seller_id")
    private Long sellerId;
    ......
}

Snowflake

号段模式可以生成趋势递增的ID，是可计算的，不适用于订单ID生成场景，比如竞争对手在两天中午12点分别下单，通过订单id号相减就能大致计算出公司一天的订单量，这个不允许出现的，因此ID的生成不使用号段模式，而是使用Snowflake。

实现Mybatis-plus的ID生成接口

@Component
public class CustomIdGenerator implements IdentifierGenerator {
    @Autowired
    private LeafSnowflakeService leafSnowflakeService;
    @Override
    public Long nextId(Object entity) {
        // 可以将当前传入的class全类名来作为bizKey,或者提取参数来生成bizKey进行分布式Id调用生成.
        Class<?> entityClass = entity.getClass();
        String bizKey = entityClass.getName();
        // 根据bizKey调用分布式ID生成
        return leafSnowflakeService.genId(bizKey);
    }
}

项目预览

后台管理

线上预览

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C端

待开发

TODO

• 分布式ID、Code生成
• 集成Seata分布式事务，以及解决服务降级的分布式事务不生效问题
• 角色管理更新无法自动填充
• xxl-job
• 字典管理
• mybatis-plus通用枚举
• 消息管理服务（Email、SMS（低）、微信消息模板（低）等）
• 网关管理（动态刷新、页面优化）
• 组织架构管理（公司管理、部门管理、员工管理）