跨服务数据回显在zuihou-admin-cloud中的实现详解
2025-06-06 18:35:39作者:俞予舒Fleming
在微服务架构中,跨服务数据回显是一个常见需求。本文将以zuihou-admin-cloud项目为例,深入讲解如何实现不同微服务模块间的数据回显功能。
核心概念与原理
zuihou-admin-cloud项目采用了一种基于注解的优雅方式来实现跨服务数据回显。其核心是通过@Echo注解配合Feign客户端调用,实现服务间数据关联展示。
实现步骤详解
1. 服务间依赖配置
要实现跨服务回显,首先需要在调用方服务中添加必要的依赖:
<!-- 在调用方服务的biz模块添加API依赖 -->
<dependency>
<groupId>top.tangyh.lamp</groupId>
<artifactId>lamp-system-api</artifactId>
<version>${lamp-project.version}</version>
</dependency>
<!-- 在调用方服务的server模块添加实现依赖 -->
<dependency>
<groupId>top.tangyh.lamp</groupId>
<artifactId>lamp-system-cloud-impl</artifactId>
<version>${lamp-project.version}</version>
</dependency>
2. 定义Feign客户端接口
在被调用服务中定义Feign客户端接口,这是跨服务调用的关键:
@FeignClient(name = "${" + Constants.PROJECT_PREFIX + ".feign.system-server:lamp-system-server}")
public interface BzCompanyApi {
@GetMapping("/bzCompany/findByIds")
R<Map<Long, BzCompany>> findByIds(@RequestParam(value = "ids") Long[] ids);
}
注意事项:
@FeignClient的name属性必须指向正确的服务名称- 接口路径需要与被调用服务的实际接口保持一致
3. 实现服务端控制器
在被调用服务的对应模块中实现控制器:
@Slf4j
@Validated
@RequiredArgsConstructor
@RestController
@RequestMapping("/bzCompany")
public class BzCompanyController {
private final BzCompanyService bzCompanyService;
@GetMapping("/findByIds")
public R<Map<Long, BzCompany>> findByIds(@RequestParam Long[] ids) {
return R.success(bzCompanyService.findByIds(ids));
}
}
4. 使用@Echo注解回显数据
在需要回显的字段上添加@Echo注解:
@Schema(description = "厂商")
@Echo(api = EchoApi.COMPANY_ID_FEIGN_CLASS)
private Long manufacturerId;
常见问题解决方案
-
404错误:确保Feign客户端接口的
@FeignClientname属性指向正确的服务名称,并且控制器路径与Feign接口路径完全匹配。 -
依赖缺失:检查是否在所有必要模块中添加了API和实现依赖。
-
服务发现失败:确认服务注册中心正常运行,且相关服务已正确注册。
最佳实践建议
-
统一命名规范:保持Feign接口与控制器路径的一致性,建议使用相同的URL前缀。
-
异常处理:在Feign调用中添加适当的降级处理,提高系统容错能力。
-
性能优化:对于批量数据回显,尽量使用批量查询接口,减少网络开销。
-
文档注释:为每个Feign接口添加详细的文档注释,说明其用途和参数要求。
通过以上步骤和注意事项,开发者可以在zuihou-admin-cloud项目中高效实现跨服务数据回显功能,构建更加灵活和可维护的微服务系统。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869