[代码重构](master): 工程结构整理

对项目的工程结构进行整理1

README.md

@@ -6,7 +6,77 @@
 
 ## 1. 项目内容说明
 
-dev-protocol-test
+    base
+        jvm                                 JVM剖析
+    best-practice                           
+        bd-support-project                  
+        my-ms-project                       微服务项目实践讲解
+        sde                                 脚手架工程
+    dev-protocol-test
+    bigdata
+        clickhouse                          ClickHouse剖析
+        flink                               Flink剖析
+        kafka                               Kafka剖析
+        spark                               Spark剖析
+        zookeeper                           Zookeeper剖析
+    cloud-native
+        containered                         Containered
+        docker                              Docker
+        k8s                                 K8s
+        podman                              Podman
+    database
+        binlog                              binlog 日志监听的案例
+        mycat                               Mycat中间件使用
+        mysql                               mysql剖析
+        shardingsphere                      Shardingsphere中间件使用
+        jpa                                 Jpa 的方案
+    idea-do                                 设计方案
+    longpolling
+        demo                                Demo案例  
+        file                                用的文件
+        netty                               Netty剖析  
+        practice                            实战方案    
+    mq
+        rabbitmq                            RabbitMQ剖析
+        rocketmq                            RocketMQ剖析
+    search
+        elasticsearch                       Elasticsearch剖析
+    utils
+        dev-protocol-id                     分布式Id生成器
+
+---
+    - dev-protocol-common
+        - pom 是基本项目的通用依赖
+        - README.md 基本的项目开发规范
+        - 代码 常用的一些规范和示例
+    dev-protocol-design-pattern
+        - Java设计模式总结
+    dev-protocol-devops
+        - 持续交付等的内容
+    dev-protocol-drools
+        - 规则引擎
+    dev-protocol-extend
+        - java-call-other Java 调用其他语言
+        - 
+    dev-protocol-gateway
+        - 网关
+    dev-protocol-log
+        - 日志
+    dev-protocol-pay
+        - 支付
+    dev-protocol-shardingtask
+        - 分表分库
+    dev-protocol-springboot
+        - SpringBoot 研究
+    dev-protocol-springcloud
+        - SpringCloud 研究
+    dev-protocol-test
+        - 测试标准
+    dev-protocol-tools                     
+        - 常用的工具
+
+## 2. 参考
+
 - SpringBoot项目Test的编写规范及使用标准
 - 参考: https://mp.weixin.qq.com/s/W5v8zOCHbc2_NvobMGaU8w
 dev-protocol-log
@@ -16,168 +86,4 @@ dev-protocol-gateway
 dev-protocol-devops
 - DevOps 相关的最佳实现
 dev-protocol-shardingtask
-- 配置多数据源和分表分库实现
+- 配置多数据源和分表分库实现
-
-### 1.1 基本命令(dev-protocol-log)
-
-- Kafka
-  查看topic列表命令(连接其中一个就好了)：
-  【旧版】kafka-topics.sh --zookeeper 172.16.26.183:2181 --list
-  【新版】kafka-topics.sh --bootstrap-server 172.16.26.183:9092  --list
-  （– zookeeper is not a recognized option主要原因是 Kafka 版本过高，命令不存在）
-  创建topic主题
-  kafka-topics.sh --bootstrap-server 172.16.26.183:9092  --create --topic topic1 --partitions 1 --replication-factor 3
-  --create 命令后 --topic 为创建topic 并指定 topic name
-  --partitions 为指定分区数量
-  --replication-factor 为指定副本集数量
-  向kafka集群发送数据
-  【无key型消息】kafka-console-producer.sh --bootstrap-server 172.16.26.183:9092 --topic topic1
-  【有key型消息】 kafka-console-producer.sh --bootstrap-server 172.16.26.183:9092 --topic topic1 --property parse.key=true
-  （默认消息键与消息值间使用“Tab键”进行分隔，切勿使用转义字符(\t)）
-  kafka命令接受数据
-  kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.26.183:9092 --topic topic1 --from-beginning
-  kafka查看消费进度：（当我们需要查看一个消费者组的消费进度时，则使用下面的命令）(启动Consumer的时候才会真的生效)【这条命令对查询消费特别重要】
-  kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.16.26.183:9092 --describe --group group1
-
-### 1.2 注意事项(dev-protocol-log)
-
-一致性确定
-命令中的 --bootstrap-server 和配置文件中的要一致
-# 允许外部端口连接
-listeners=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
-# 外部代理地址
-advertised.listeners=PLAINTEXT://121.201.64.12:9092
-https://blog.csdn.net/pbrlovejava/article/details/103451302
-国内下载镜像加速
-https://www.newbe.pro/
-
-### 1.3 海量日志收集架构设计(dev-protocol-log)
-
-- 海量日志收集架构示意图
-  ![avatar](dev-protocol-log/pic/海量日志收集架构示意图.png)
-
----
-
-- 标准架构(海量): Beats(日志收集) -> kafka(日志堆积) -> Logstash(日志过滤) -> ElasticSearch(日志查询) -> Kibana(效果展示)
-- 简化收集方案1: 直接使用Log4j的插件和Logstash集成 -> ElasticSearch(日志查询) -> Kibana(效果展示)
-- 简化收集方案2: 使用Log4j自己封装一个appender -> ElasticSearch(日志查询) -> Kibana(效果展示)
-- 简化收集方案3: 直接使用kafka的appender(log4j提供的),直接实现 -> kafka(日志堆积) -> ElasticSearch(日志查询) -> Kibana(效果展示)
-- 先进技术: SkyWalking 的 Netty或者Agent的方式,直接传到另外一个Agent端
-
----
-
-- 实际落地架构图
-  ![avatar](dev-protocol-log/pic/实际落地架构图.png)
-
----
-
-- 全域日志收集架构落地图
-  ![avatar](dev-protocol-log/pic/全域日志收集架构落地图.png)
-
-### 1.4 日志输出设计
-
-- 1. 使用 Log4j2 的相关技术进行日志定义
-     ![avatar](dev-protocol-log/pic/日志输出功能详情.png)
-- 2. 使用 filebeat 进行日志的收集
-     ![avatar](dev-protocol-log/pic/FIleBeat日志收集.png)
-
-  启动前先进行检查 ./filebeat -c 配置文件.yml -configtest
-  启动顺序 kafka -> 自己的应用程序 -> filebeat
--
-
-### 3.1 智能网关
-
-#### JWT 在微服务架构下的认证过程
-
-- A> 服务器自主验签方式
-  ![avatar](dev-protocol-gateway/pic/服务器自主验签方式.png)
-
-  - 第一步，认证中心微服务负责用户认证任务，在启动时从 Nacos 配置中心抽取 JWT 加密用私钥
-  - 第二步，用户在登录页输入用户名密码，客户端向认证中心服务发起认证请求
-  - 第三步，认证中心服务根据输入在用户数据库中进行认证校验，如果校验成功则返回认证中心将生成用户的JSON数据并创建对应的 JWT 返回给客户端
-  - 第四步，在收到 JSON 数据后，客户端将其中 token 数据保存在 cookie 或者本地缓存中
-  - 第五步，随后客户端向具体某个微服务发起新地请求，这个 JWT 都会附加在请求头或者 cookie 中发往 API 网关，网关根据路由规则将请求与jwt数据转发至具体的微服务。中间过程网关不对 JWT 做任何处理
-  - 第六步，微服务接收到请求后，发现请求附带 JWT 数据，于是将 JWT 再次转发给用户认证服务，此时用户认证服务对 JWT 进行验签，验签成功提取其中用户编号，查询用户认证与授权的详细数据
-  - 第七步，具体的微服务收到上述 JSON 后，对当前执行的操作进行判断，检查是否拥有执行权限，权限检查通过执行业务代码，权限检查失败返回错误响应
-- B> API 网关统一验签方案
-  ![avatar](dev-protocol-gateway/pic/API网关统一验签方案.png)
-  API 网关统一验签与服务端验签最大的区别是在 API 网关层面就发起 JWT 的验签请求，之后路由过程中附加的是从认证中心返回的用户与权限数据，其他的操作步骤与方案一是完全相同的
-
-## TODO-List
-
-1. 使用 切面+注解 的方式对同一类的请求带上相对应的验证信息
-2. 注意在调用请求的时候要对内部鉴权方式和外部鉴权方式进行区分,然后知道在使用JWT方案的时候要进行JWT防止伪造鉴定
-3. Nginx相关的配置
-
-## JPA审计
-
-### 建议使用源码
-
-dev-protocol-jpaauditing1 (自定义审计)
-dev-protocol-jpaauditing2 (内部代码实现方式)
-dev-protocol-jpaauditing3 （正式环境使用）
-
-### 原理分析
-
-1. 从 @EnableJpaAuditing 入手分析
-
-   1. package org.springframework.data.jpa.repository.config;
-   2. @Import(JpaAuditingRegistrar.class)
-
-   ---
-
-   Auditing 这套封装是 Spring Data JPA 实现的，而不是 Java Persistence API 规定的
-   注解里面还有一项重要功能就是 @Import(JpaAuditingRegistrar.class) 这个类，它帮我们处理 Auditing 的逻辑。
-
----
-
-步入 org.springframework.data.jpa.repository.config.JpaAuditingRegistrar.registerBeanDefinitions 方法
-
-1. super.registerBeanDefinitions(annotationMetadata, registry);
-2. registerInfrastructureBeanWithId(...);
-
----
-
-2. 打开 AuditingEntityListener 的源码
-   1. AuditingEntityListener 的实现还是比较简单的，利用了 Java Persistence API 里面的@PrePersist、@PreUpdate 回调函数，
-      在更新和创建之前通过AuditingHandler 添加了用户信息和时间信息
-
-### 原理分析结论
-
-1. 查看 Auditing 的实现源码，其实给我们提供了一个思路，就是怎么利用 @PrePersist、@PreUpdate 等回调函数和
-   @EntityListeners 定义自己的框架代码。这是值得我们学习和参考的，比如说 Auditing 的操作日志场景等。
-2. 想成功配置 Auditing 功能，必须将 @EnableJpaAuditing 和 @EntityListeners(AuditingEntityListener.class) 一起使用才有效。
-3. 我们是不是可以不通过 Spring data JPA 给我们提供的 Auditing 功能，而是直接使用 @PrePersist、@PreUpdate 回调函数注解在实体上，
-   也可以达到同样的效果呢？答案是肯定的，因为回调函数是实现的本质。
-
-### 整理
-
-使用相对应的注解去注册进Spring容器
-使用注册的回调函数进行注解化设置
-
-## 正确使用 @Entity 里面的回调方法
-
-### 概念掌握
-
-Java Persistence API 里面规定的回调方法有哪些？
-回调事件注解表
-![avatar](jpa/pic/回调事件注册表.png)
-
-- 注意事项
-  - 回调函数都是和 EntityManager.flush 或 EntityManager.commit 在同一个线程里面执行的，只不过调用方法有先后之分，
-    都是同步调用，所以当任何一个回调方法里面发生异常，都会触发事务进行回滚，而不会触发事务提交。
-  - Callbacks 注解可以放在实体里面，可以放在 super-class 里面，也可以定义在 entity 的 listener 里面，但需要注意的是：
-    放在实体（或者 super-class）里面的方法，签名格式为“void ()”，即没有参数，方法里面操作的是 this 对象自己；
-    放在实体的 EntityListener 里面的方法签名格式为“void (Object)”，也就是方法可以有参数，参数是代表用来接收回调方法的实体。
-  - Callbacks 注解可以放在实体里面，可以放在 super-class 里面，也可以定义在 entity 的 listener 里面，
-    但需要注意的是：放在实体（或者 super-class）里面的方法，签名格式为“void ()”，即没有参数，方法里面操作的是 this 对象自己；
-    放在实体的 EntityListener 里面的方法签名格式为“void (Object)”，也就是方法可以有参数，参数是代表用来接收回调方法的实体。
-- JPA Callbacks 的使用方法
-  - 修改 BaseEntity，在里面新增回调函数和注解
-
-### 使用总结
-
-在实体中定义一些通用逻辑, 然后在对应 Listener中进行调用时机指定 (参数的合理化和健壮性检测)
-JPA Callbacks 的实现原理，事件机制
-
-### JPA Callbacks 的最佳实践

bigdata/kafka/README.md

@@ -79,6 +79,33 @@ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.220.128:9092 --topic ji
 # {"orderId":"002","price":"80"}
 ```
 
+```shell
+
+#  【旧版】
+kafka-topics.sh --zookeeper 172.16.26.183:2181 --list
+#  【新版】
+kafka-topics.sh --bootstrap-server 172.16.26.183:9092  --list
+#  （– zookeeper is not a recognized option主要原因是 Kafka 版本过高，命令不存在）
+#  创建topic主题
+kafka-topics.sh --bootstrap-server 172.16.26.183:9092  --create --topic topic1 --partitions 1 --replication-factor 3
+#  --create 命令后 --topic 为创建topic 并指定 topic name
+#  --partitions 为指定分区数量
+#  --replication-factor 为指定副本集数量
+#  向kafka集群发送数据
+#  【无key型消息】
+kafka-console-producer.sh --bootstrap-server 172.16.26.183:9092 --topic topic1
+#  【有key型消息】 
+kafka-console-producer.sh --bootstrap-server 172.16.26.183:9092 --topic topic1 --property parse.key=true
+#  （默认消息键与消息值间使用“Tab键”进行分隔，切勿使用转义字符(\t)）
+#  kafka命令接受数据
+kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.26.183:9092 --topic topic1 --from-beginning
+#  kafka查看消费进度：（当我们需要查看一个消费者组的消费进度时，则使用下面的命令）(启动Consumer的时候才会真的生效)【这条命令对查询消费特别重要】
+kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.16.26.183:9092 --describe --group group1
+
+```
+
+
+
 ## 2. Kafka客户端操作
 
 

database/jpa/dev-protocol-jpa-auditing1/pom.xml

@@ -6,7 +6,7 @@
         <artifactId>dev-protocol</artifactId>
         <groupId>org.example</groupId>
         <version>1.0-SNAPSHOT</version>
-        <relativePath>../../pom.xml</relativePath>
+        <relativePath>../../../pom.xml</relativePath>
     </parent>
     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 

database/jpa/dev-protocol-jpa-auditing1/src/main/java/com/baiye/entity/User.java

@@ -1,7 +1,6 @@
 package com.baiye.entity;
 
 import lombok.*;
-import org.springframework.data.jpa.domain.support.AuditingEntityListener;
 
 import javax.persistence.*;
 import java.io.Serializable;

database/jpa/dev-protocol-jpa-auditing2/pom.xml

@@ -6,7 +6,7 @@
         <artifactId>dev-protocol</artifactId>
         <groupId>org.example</groupId>
         <version>1.0-SNAPSHOT</version>
-        <relativePath>../../pom.xml</relativePath>
+        <relativePath>../../../pom.xml</relativePath>
     </parent>
     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 

database/jpa/dev-protocol-jpa-auditing3/pom.xml

@@ -6,7 +6,7 @@
         <artifactId>dev-protocol</artifactId>
         <groupId>org.example</groupId>
         <version>1.0-SNAPSHOT</version>
-        <relativePath>../../pom.xml</relativePath>
+        <relativePath>../../../pom.xml</relativePath>
     </parent>
     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 

database/jpa/dev-protocol-jpa-entity-callback/pom.xml

@@ -6,7 +6,7 @@
         <artifactId>dev-protocol</artifactId>
         <groupId>org.example</groupId>
         <version>1.0-SNAPSHOT</version>
-        <relativePath>../../pom.xml</relativePath>
+        <relativePath>../../../pom.xml</relativePath>
     </parent>
     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 

database/jpa/dev-protocol-jpa-shard1/pom.xml

@@ -6,7 +6,7 @@
         <artifactId>dev-protocol</artifactId>
         <groupId>org.example</groupId>
         <version>1.0-SNAPSHOT</version>
-        <relativePath>../../pom.xml</relativePath>
+        <relativePath>../../../pom.xml</relativePath>
     </parent>
     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 

database/jpa/dev-protocol-jpa-shard2/pom.xml

@@ -6,7 +6,7 @@
         <artifactId>dev-protocol</artifactId>
         <groupId>org.example</groupId>
         <version>1.0-SNAPSHOT</version>
-        <relativePath>../../pom.xml</relativePath>
+        <relativePath>../../../pom.xml</relativePath>
     </parent>
     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 

database/mysql/README.md

@@ -459,7 +459,51 @@
   - 一个是你索引别太多，索引太多了，更新的时候维护很多索引树肯定是不行的；
   - 一个是可能会涉及到一些锁等待和死锁的问题；
   - 一个就是可能会涉及到 MySQL连接池、写redo log文件之类的问题
-- 
+
+### 77. 回表查询对性能的损害以及覆盖索引是什么？
+- 有的时候MySQL的执行引擎甚至可能会认为，你要是类似select * from table order by xx1,xx2,xx3的语句，相当于是得把联合索引和聚簇索引，两个索引的所有数据都扫描一遍了
+  ，那还不如就不走联合索引了，直接全表扫描得了，这样还就扫描一个索引而已。
+- 但是你如果要是select * from table order by xx1,xx2,xx3 limit 10这样的语句，那执行引擎就知道了，你先扫描联合索引的索引树拿到10条数据，接着对10条数据在聚簇索引里查找10次就可以了，那么就
+  还是会走联合索引的。
+- 覆盖索引的概念，其实覆盖索引不是一种索引，他就是一种基于索引查询的方式罢了。
+- 针对类似select xx1,xx2,xx3 from table order by xx1,xx2,xx3这样的 语句，这种情况下，你仅仅需要联合索引里的几个字段的值，那么其实就只要扫描联合索引的索引树就可以了，不需要
+  回表去聚簇索引里找其他字段了。
+- 这个时候，需要的字段值直接在索引树里就能提取出来，不需要回表到聚簇索引，这种查询方式就是覆盖索引。
+- 在写SQL语句的时候
+  - 一方面是你要注意一下也许你会用到联合索引，但是是否可能会导致大量的回表到聚簇索引，如果需要回表到聚簇索引的次数太多了，可能就直接给你做成全表扫描 不走联合索引了；
+  - 一方面是尽可能还是在SQL里指定你仅仅需要的几个字段，不要搞一个select *把所有字段都拿出来，甚至最好是直接走覆盖索引的方式，不要去回表到聚簇索引
+  - 即使真的要回表到聚簇索引，那你也尽可能用limit、where之类的语句限定一下回表到聚簇索引的次数，就从联合索引里筛选少数数据，然后再回表到聚簇索引里去，这样性能也会好一些
+
+### 78-80. 设计索引的时候，我们一般要考虑哪些因素呢？
+- 首先，我们在针对业务需求建立好一张表的结构之后，就知道这个表有哪些字段，每个字段是什么类型的，会包含哪些数据
+- 接着设计好表结构之后，接下来要做的，就是要设计表的索引，这个设计索引的时候，我们要考虑第一点，就是未来我们对表进行查询的时候，大概会如何来进行查询？
+- PS：读索引的设计可以放在流程设计之后
+- 规则
+  - 索引设计原则1: 针对你的SQL语句里的where条件、order by条件以及 group by条件去设计索引,可以设计一个或者两三个联合索引，每一个联合索引都尽量去包含上你的where、order by、
+    group by里的字段，接着你就要仔细审查每个SQL语句，是不是每个where、order by、group by后面跟的字段顺序，都是某个联合索引的最左侧字段开始的部分字段？
+  - 索引设计原则2: 字段基数问题原则,一般建立索引，尽量使用那些基数比较大的字段，就是值比较多的字段，那么才能发挥出B+树快速二分查找的优势来。一般建立索引，尽量使用那些基数比较大的字段，就是值比较多的字段，那么才能发挥出B+树快速二分
+    查找的优势来。不过当然了，这个所谓的字段类型小一点的列，也不是绝对的，很多时候你就是要针对varchar(255)这种字段建立索引，哪怕多占用一些磁盘空间，那你也得去设计这样的索引，比较关键的其实还是尽量别
+    把基数太低的字段包含在索引里，因为意义不是太大。万一要是你真的有那种varchar(255)的字段，可能里面的值太大了，你觉得都放索引树里太
+    占据磁盘空间了，此时你仔细考虑了一下，发现完全可以换一种策略，也就是仅仅针对这个varchar(255)字段的前20个字符建立索引，就是说，对这个字段里的每个值的前20个字符放在索引树里而已。
+    此时你建立出来的索引其实类似于KEY my_index(name(20),age,course)，就这样的一个形式，假设name是varchar(255)类型的，但是在索引树里你对name的值仅仅提取前20个字符而已。
+    但是假如你要是order by name，那么此时你的name因为在索引树里仅仅包含了前20个字符，所以这个排序是没法用上索引了！group by也是同理的。
+  - 索引设计规则3: 不要让你的查询语句里的字段搞什么函数，或者是搞个计算。
+- 总结：
+  - 因为你插入的数据值可能根本不是按照顺序来的，很可能会导致索引树里的某个页就会自动分裂，这个页分裂的过程就很耗费时间，因此一般让大家设计索引别太多，建议两三个联合索引就应该覆盖掉
+    你这个表的全部查询了。
+  - 建议大家主键一定是自增的，别用UUID之类的，因为主键自增，那么起码你的聚簇索引不会频繁的分裂，主键值都是有序的，就会自然的新增一个页而已，但是如果你用的是UUID，那
+    么也会导致聚簇索引频繁的页分裂
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
 
 
 # 查询语句的执行原理

dev-protocol-log/README.md

@@ -1,5 +1,146 @@
 ## 日志配置及日志相关的实践
 
+### 1.2 注意事项(dev-protocol-log)
+
+一致性确定
+命令中的 --bootstrap-server 和配置文件中的要一致
+# 允许外部端口连接
+listeners=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
+# 外部代理地址
+advertised.listeners=PLAINTEXT://121.201.64.12:9092
+https://blog.csdn.net/pbrlovejava/article/details/103451302
+国内下载镜像加速
+https://www.newbe.pro/
+
+### 1.3 海量日志收集架构设计(dev-protocol-log)
+
+- 海量日志收集架构示意图
+  ![avatar](dev-protocol-log/pic/海量日志收集架构示意图.png)
+
+---
+
+- 标准架构(海量): Beats(日志收集) -> kafka(日志堆积) -> Logstash(日志过滤) -> ElasticSearch(日志查询) -> Kibana(效果展示)
+- 简化收集方案1: 直接使用Log4j的插件和Logstash集成 -> ElasticSearch(日志查询) -> Kibana(效果展示)
+- 简化收集方案2: 使用Log4j自己封装一个appender -> ElasticSearch(日志查询) -> Kibana(效果展示)
+- 简化收集方案3: 直接使用kafka的appender(log4j提供的),直接实现 -> kafka(日志堆积) -> ElasticSearch(日志查询) -> Kibana(效果展示)
+- 先进技术: SkyWalking 的 Netty或者Agent的方式,直接传到另外一个Agent端
+
+---
+
+- 实际落地架构图
+  ![avatar](dev-protocol-log/pic/实际落地架构图.png)
+
+---
+
+- 全域日志收集架构落地图
+  ![avatar](dev-protocol-log/pic/全域日志收集架构落地图.png)
+
+### 1.4 日志输出设计
+
+- 1. 使用 Log4j2 的相关技术进行日志定义
+     ![avatar](dev-protocol-log/pic/日志输出功能详情.png)
+- 2. 使用 filebeat 进行日志的收集
+     ![avatar](dev-protocol-log/pic/FIleBeat日志收集.png)
+
+启动前先进行检查 ./filebeat -c 配置文件.yml -configtest
+启动顺序 kafka -> 自己的应用程序 -> filebeat
+-
+
+### 3.1 智能网关
+
+#### JWT 在微服务架构下的认证过程
+
+- A> 服务器自主验签方式
+  ![avatar](dev-protocol-gateway/pic/服务器自主验签方式.png)
+
+    - 第一步，认证中心微服务负责用户认证任务，在启动时从 Nacos 配置中心抽取 JWT 加密用私钥
+    - 第二步，用户在登录页输入用户名密码，客户端向认证中心服务发起认证请求
+    - 第三步，认证中心服务根据输入在用户数据库中进行认证校验，如果校验成功则返回认证中心将生成用户的JSON数据并创建对应的 JWT 返回给客户端
+    - 第四步，在收到 JSON 数据后，客户端将其中 token 数据保存在 cookie 或者本地缓存中
+    - 第五步，随后客户端向具体某个微服务发起新地请求，这个 JWT 都会附加在请求头或者 cookie 中发往 API 网关，网关根据路由规则将请求与jwt数据转发至具体的微服务。中间过程网关不对 JWT 做任何处理
+    - 第六步，微服务接收到请求后，发现请求附带 JWT 数据，于是将 JWT 再次转发给用户认证服务，此时用户认证服务对 JWT 进行验签，验签成功提取其中用户编号，查询用户认证与授权的详细数据
+    - 第七步，具体的微服务收到上述 JSON 后，对当前执行的操作进行判断，检查是否拥有执行权限，权限检查通过执行业务代码，权限检查失败返回错误响应
+- B> API 网关统一验签方案
+  ![avatar](dev-protocol-gateway/pic/API网关统一验签方案.png)
+  API 网关统一验签与服务端验签最大的区别是在 API 网关层面就发起 JWT 的验签请求，之后路由过程中附加的是从认证中心返回的用户与权限数据，其他的操作步骤与方案一是完全相同的
+
+## TODO-List
+
+1. 使用 切面+注解 的方式对同一类的请求带上相对应的验证信息
+2. 注意在调用请求的时候要对内部鉴权方式和外部鉴权方式进行区分,然后知道在使用JWT方案的时候要进行JWT防止伪造鉴定
+3. Nginx相关的配置
+
+## JPA审计
+
+### 建议使用源码
+
+dev-protocol-jpaauditing1 (自定义审计)
+dev-protocol-jpaauditing2 (内部代码实现方式)
+dev-protocol-jpaauditing3 （正式环境使用）
+
+### 原理分析
+
+1. 从 @EnableJpaAuditing 入手分析
+
+    1. package org.springframework.data.jpa.repository.config;
+    2. @Import(JpaAuditingRegistrar.class)
+
+   ---
+
+   Auditing 这套封装是 Spring Data JPA 实现的，而不是 Java Persistence API 规定的
+   注解里面还有一项重要功能就是 @Import(JpaAuditingRegistrar.class) 这个类，它帮我们处理 Auditing 的逻辑。
+
+---
+
+步入 org.springframework.data.jpa.repository.config.JpaAuditingRegistrar.registerBeanDefinitions 方法
+
+1. super.registerBeanDefinitions(annotationMetadata, registry);
+2. registerInfrastructureBeanWithId(...);
+
+---
+
+2. 打开 AuditingEntityListener 的源码
+    1. AuditingEntityListener 的实现还是比较简单的，利用了 Java Persistence API 里面的@PrePersist、@PreUpdate 回调函数，
+       在更新和创建之前通过AuditingHandler 添加了用户信息和时间信息
+
+### 原理分析结论
+
+1. 查看 Auditing 的实现源码，其实给我们提供了一个思路，就是怎么利用 @PrePersist、@PreUpdate 等回调函数和
+   @EntityListeners 定义自己的框架代码。这是值得我们学习和参考的，比如说 Auditing 的操作日志场景等。
+2. 想成功配置 Auditing 功能，必须将 @EnableJpaAuditing 和 @EntityListeners(AuditingEntityListener.class) 一起使用才有效。
+3. 我们是不是可以不通过 Spring data JPA 给我们提供的 Auditing 功能，而是直接使用 @PrePersist、@PreUpdate 回调函数注解在实体上，
+   也可以达到同样的效果呢？答案是肯定的，因为回调函数是实现的本质。
+
+### 整理
+
+使用相对应的注解去注册进Spring容器
+使用注册的回调函数进行注解化设置
+
+## 正确使用 @Entity 里面的回调方法
+
+### 概念掌握
+
+Java Persistence API 里面规定的回调方法有哪些？
+回调事件注解表
+![avatar](jpa/pic/回调事件注册表.png)
+
+- 注意事项
+    - 回调函数都是和 EntityManager.flush 或 EntityManager.commit 在同一个线程里面执行的，只不过调用方法有先后之分，
+      都是同步调用，所以当任何一个回调方法里面发生异常，都会触发事务进行回滚，而不会触发事务提交。
+    - Callbacks 注解可以放在实体里面，可以放在 super-class 里面，也可以定义在 entity 的 listener 里面，但需要注意的是：
+      放在实体（或者 super-class）里面的方法，签名格式为“void ()”，即没有参数，方法里面操作的是 this 对象自己；
+      放在实体的 EntityListener 里面的方法签名格式为“void (Object)”，也就是方法可以有参数，参数是代表用来接收回调方法的实体。
+    - Callbacks 注解可以放在实体里面，可以放在 super-class 里面，也可以定义在 entity 的 listener 里面，
+      但需要注意的是：放在实体（或者 super-class）里面的方法，签名格式为“void ()”，即没有参数，方法里面操作的是 this 对象自己；
+      放在实体的 EntityListener 里面的方法签名格式为“void (Object)”，也就是方法可以有参数，参数是代表用来接收回调方法的实体。
+- JPA Callbacks 的使用方法
+    - 修改 BaseEntity，在里面新增回调函数和注解
+
+### 使用总结
+
+在实体中定义一些通用逻辑, 然后在对应 Listener中进行调用时机指定 (参数的合理化和健壮性检测)
+JPA Callbacks 的实现原理，事件机制
+
 ### 1. Logback 配置文件, 高TPS的配置
 
 #### 1.1 功能描述

idea-do/Design-any.md

@@ -41,8 +41,10 @@
 - 方案架构
 ![企业轻量级数据分析解决方案](pic/企业轻量级数据分析解决方案.png)
 
-
+# 原型工具
-
+- https://github.com/jobbole/awesome-design-cn
+- Axure RP 汉化 https://github.com/refscn/rphh
+- https://library.ant.design/
 
 ## Sass 服务
 

pom.xml

@@ -15,12 +15,12 @@
         <module>dev-protocol-gateway</module>
         <module>dev-protocol-devops</module>
         <module>dev-protocol-shardingtask</module>
-        <module>jpa/dev-protocol-jpa-shard2</module>
+        <module>database/jpa/dev-protocol-jpa-shard2</module>
-        <module>jpa/dev-protocol-jpa-shard1</module>
+        <module>database/jpa/dev-protocol-jpa-shard1</module>
-        <module>jpa/dev-protocol-jpa-auditing1</module>
+        <module>database/jpa/dev-protocol-jpa-auditing1</module>
-        <module>jpa/dev-protocol-jpa-auditing2</module>
+        <module>database/jpa/dev-protocol-jpa-auditing2</module>
-        <module>jpa/dev-protocol-jpa-auditing3</module>
+        <module>database/jpa/dev-protocol-jpa-auditing3</module>
-        <module>jpa/dev-protocol-jpa-entity-callback</module>
+        <module>database/jpa/dev-protocol-jpa-entity-callback</module>
         <module>dev-protocol-design-pattern</module>
         <module>dev-protocol-springboot</module>
         <module>dev-protocol-extend</module>