我自己是一个SpringBoot新手，花了一天时间学了SpringBoot。大家不要惊讶，前提是我自己已经有了10几年的编程经验精通多门语言，并且在人间最强兵器Chat某T的AI助手帮助下，才能创造一天快速学会一个框架的神话。
当然中间遇到了很多弯路，包括很多疑难杂症把AI的gpu都干烧了，通过自己多年编程的经验一一解决，最后才摸索出来一个完全可行的新手上路指南。也算是给自己编程学习做一个文档，希望大家来指正。
接下来我会把教程分为：
1，window上编程环境安装和配置
2，MySql5.7.44的免安装版本下载和配置
3，Mysql基础生存命令指南
4，创建第一个SringBoot的API
5，基于JPA的一个Mysql简单读写例子
6，基于MyBatis的一个简单Mysql读写例子
7，基于Redis的一个简单存取数据的例子
8，基于一个低配centoos服务器，如何通过宝塔面板部署一个SpringBoot项目
9，基于docker容器，部署一个简单的项目
10，基于docker compose support组件，部署一个基于docker容器的项目
几个章节来引导大家打入SpringBoot的新手村。
当然以上学习仅仅是抛转引玉，如果你想做一个大型的项目，可能基于高并发场景下的性能稳定性，并基于可扩展的分布式架构进行开发，以下是一些建议和使用的框架、部署软件：
1. 高并发处理
使用Spring Boot和Spring Cloud
- Spring Boot：用于构建微服务应用。
- Spring Cloud：用于处理分布式系统中的常见问题，例如配置管理、服务发现、断路器、路由等。
2. 数据库优化
数据库分片和读写分离
- MySQL分片：将数据分散到多个数据库实例上，以减轻单个数据库的负担。
- 读写分离：主从复制，主数据库处理写操作，从数据库处理读操作。
使用数据库连接池
- HikariCP：高性能的JDBC连接池。
缓存
- Redis：分布式缓存，用于减少数据库的读写压力。
- Memcached：另一种高性能的分布式缓存系统。
3. 服务发现和负载均衡
- Eureka：服务发现和注册中心。
- Ribbon：客户端负载均衡器。
- Nginx：反向代理和负载均衡器。
4. 消息队列
- RabbitMQ：高性能的消息队列，用于解耦和扩展系统。
- Kafka：高吞吐量的分布式消息系统。
5. 分布式跟踪和监控
- Spring Cloud Sleuth：分布式跟踪。
- Zipkin：分布式跟踪系统。
- Prometheus：监控和报警系统。
- Grafana：数据可视化工具。
6. API网关
- Spring Cloud Gateway：API网关，处理路由和过滤请求。
- Kong：开源API网关。
7. 持续集成/持续部署（CI/CD）
- Jenkins：持续集成和持续部署工具。
- GitLab CI/CD：内置在GitLab中的CI/CD工具。
8. 容器化和编排
- Docker：容器化技术。
- Kubernetes：容器编排平台，用于管理和部署容器化应用。
9. 安全性
- Spring Security：用于保护应用和服务。
- OAuth 2.0 和 JWT：用于授权和认证。
10. 部署和管理
- Ansible：配置管理和自动化工具。
- Terraform：基础设施即代码（IaC）工具，用于管理基础设施。
- Consul：服务网格，用于服务发现和配置管理。
优化建议
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使用异步非阻塞编程：
- 使用Spring WebFlux或Reactor进行异步非阻塞编程，处理高并发请求。
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数据库优化：
- 使用索引、查询优化、表分区、分库分表等技术。
- 配置连接池，提高数据库连接的复用率。
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缓存策略：
- 使用Redis或Memcached缓存热点数据，减少数据库访问频率。
- 实现本地缓存与分布式缓存相结合，提高缓存命中率。
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服务拆分与解耦：
- 将单体应用拆分为多个微服务，通过Spring Cloud进行服务治理。
- 使用消息队列实现异步通信，解耦服务间的依赖。
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负载均衡与故障转移：
- 配置Nginx或使用Ribbon实现负载均衡。
- 使用Hystrix或Resilience4j实现断路器，进行故障隔离。
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监控与日志：
- 配置Prometheus和Grafana进行性能监控和报警。
- 使用ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）堆栈进行日志收集和分析。
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容器化与自动化部署：
- 使用Docker进行应用容器化。
- 配置Kubernetes进行容器编排和管理，实现自动扩展和高可用。
- 使用Jenkins或GitLab CI/CD进行持续集成和持续部署。
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