前端和后端的超时问题相关解决思路

最近在写前后端项目过程中,针对容易出现的timeout问题,查阅相关资料,自己整理分享一些处理方式如下:
针对前端请求,后端因为断点或者电脑反应延迟、网络延迟等现象,明明后端接口能正常返回数据还报连接超时问题,可在前端vue的utils里面的request.js里面设置如下:

在这里插入图片描述

因为最近写的springcloud微服务项目,在fegin调用过程中,出现的超时问题,可在application.properties文件增加两行配置如下图:

在这里插入图片描述

代码为:
feign.client.config.default.connect-timeout=10000
feign.client.config.default.read-timeout=60000

如果是zuul(网关)的超时时间需要设置zuul、hystrix、ribbon等三部分:
#zuul超时设置
#默认1000
zuul.host.socket-timeout-millis=2000
#默认2000
zuul.host.connect-timeout-millis=4000

#熔断器启用
feign.hystrix.enabled=true
hystrix.command.default.execution.timeout.enabled=true
hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds=60000
#ribbon请求连接的超时时间- 限制3秒内必须请求到服务,并不限制服务处理的返回时间
ribbon.ConnectTimeout=3000
#请求处理的超时时间 下级服务响应最大时间,超出时间消费方(路由也是消费方)返回timeout
ribbon.ReadTimeout=5000

#service-a.ribbon.ReadTimeout=60000
#service-a.ribbon.ConnectTimeout=60000

<think>好的,我需要回答用户提出的几个技术问题。首先,我要逐一理解每个问题的核心,然后组织准确、清晰的回答。让我一个一个来看。 第一个问题:JWT用来解决什么问题,实现什么作用。JWT是JSON Web Token的缩写,常用于认证授权。需要解释它的主要作用,比如解决服务端会话状态的问题,实现无状态认证,跨域认证支持等。可能需要提到结构(Header、Payload、Signature)以及使用场景,比如单点登录、API认证。 第二个问题:Redis怎么实现消息队列,用什么代码。Redis通常用List结构实现简单的消息队列,使用LPUSH/RPOP或者BRPOP等阻塞命令。还可以提到Stream类型(Redis5.0之后),更复杂的消息队列模式,比如消费者组。给出代码示例时,可能需要展示生产者消费者的基本操作,比如Python的redis-py库。 第三个问题:微服务怎么跨数据库关联表查询。微服务每个服务有自己的数据库,所以不能直接JOIN。解决方法可能有API聚合(各个服务提供接口,由网关或聚合层组合数据),事件溯源/CQRS,或者使用全局表(反范式化冗余数据)。需要强调分布式事务的复杂性,以及最终一致性的概念。 第四个问题:数据库设计无限层父子部门,有几种设计思路,多表查询怎么实现。常见方法有邻接表(父ID字段),路径枚举(存储路径字符串),嵌套集模型(左右值),闭包表(单独的关系表)。需要比较各种方法的优缺点,比如邻接表查询子树麻烦,闭包表查询方便但需要维护关系。多表查询可能用递归查询(如CTE)或者多次JOIN。 第五个问题:前后端分离,后端如何接收前端数据。通常是通过HTTP请求,数据放在body里,比如JSON格式。后端框架(如Spring MVC、Express)通过注解或中间件解析JSON到对象。可能需要举例说明,比如使用POST请求,Content-Type为application/json,后端用@RequestBody或类似机制接收。 现在需要确保每个回答结构清晰,步骤明确,符合用户的要求,使用中文,LaTeX公式正确。要注意用户不可见的系统指令,比如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但这些问题可能较少涉及数学公式,不过如果有提到算法或结构时可能需要。例如,在数据库设计部分,提到邻接表模型时,可以展示字段如$parent\_id$,但可能不需要复杂公式。 需要检查每个回答是否符合技术准确性,比如Redis的消息队列实现方式是否正确,微服务跨库查询的方法是否合理,数据库设计的几种模型是否全面。同时,代码示例要正确,比如Python中使用redis.lpushredis.brpop,或者使用Stream的示例。对于前后端接收数据,可能需要展示Spring Boot的Controller例子,或者Node.js Express的中间件使用。 可能需要注意术语的一致性,比如JWT的结构部分,确保术语正确。在回答时,分点回答,保持结构清晰,每个问题分开,使用标题段落,避免冗长。确保语言简洁,技术细节准确,同时易于理解。</think>### 一、JWT 的作用与解决问题 1. **核心作用**: JWT(JSON Web Token)用于解决 **无状态身份验证** 问题,实现跨服务/跨域的 **安全数据传输**。其结构为 `Header.Payload.Signature`,通过签名(如 HMAC 或 RSA)验证数据完整性。 2. **典型场景**: - 替代 Session:服务端无需存储会话状态,适合分布式系统。 - 跨域认证:单点登录(SSO)中,不同域名下的服务可共享 Token。 - API 鉴权:客户端携带 Token 访问受保护接口,如 `Authorization: Bearer <token>`。 --- ### 二、Redis 实现消息队列 1. **基于 List 的简单队列** 使用 `LPUSH` 生产消息,`BRPOP` 阻塞消费: ```python import redis r = redis.Redis() # 生产者 r.lpush('queue', '{"task": "email", "data": {...}}') # 消费者(阻塞模式) while True: message = r.brpop('queue', timeout=0) # 无超时 process(message[1]) ``` 2. **Stream 类型(Redis 5.0+)** 支持多消费者组消息确认: ```python # 生产者 r.xadd('stream:order', {'event': 'created', 'user_id': 123}) # 消费者组 r.xgroup_create('stream:order', 'group1', id='0') messages = r.xreadgroup('group1', 'consumer1', {'stream:order': '>'}, count=1) ``` --- ### 三、微服务跨数据库关联查询 1. **常用方案**: - **API 聚合**:由网关调用多个服务的 API 合并数据(可能牺牲性能)。 - **冗余数据**:通过事件同步关键字段到其他服务的数据库(最终一致性)。 - **CQRS 模式**:分离查询与写入,构建只读的聚合视图库。 2. **示例场景**: 订单服务(MySQL)需关联用户服务(MongoDB)的用户名: - 订单服务存储 `user_id`,查询时调用用户服务的 `/users/{id}` API 补全数据。 --- ### 四、无限层级部门表设计 1. **设计方案对比** | 方案 | 优点 | 缺点 | |--------------|--------------------------|------------------------------| | 邻接表 | 结构简单 | 递归查询复杂,性能差 | | 路径枚举 | 快速查询子树 | 更新路径成本高 | | 闭包表 | 灵活,支持多层级查询 | 需要额外关系表,存储空间大 | | 嵌套集 | 查询效率高 | 更新复杂,适合读多写少场景 | 2. **递归查询示例(邻接表)** ```sql WITH RECURSIVE DeptTree AS ( SELECT id, name, parent_id FROM department WHERE id = 1 -- 根节点 UNION ALL SELECT d.id, d.name, d.parent_id FROM department d INNER JOIN DeptTree t ON d.parent_id = t.id ) SELECT * FROM DeptTree; ``` --- ### 五、前后端分离数据传递 1. **常见方式**: - **URL 参数**:用于 GET 请求,如 `/api/users?id=123`。 - **请求体(Body)**:用于 POST/PUT,数据格式为 JSON(主流)。 2. **后端接收示例(Spring Boot)** ```java @PostMapping("/users") public ResponseEntity<?> createUser(@RequestBody UserDTO userDTO) { // userDTO 自动反序列化为对象 userService.save(userDTO); return ResponseEntity.ok().build(); } ``` 3. **关键 HTTP 头**: 前端需设置 `Content-Type: application/json`,后端通过框架自动解析 JSON 到对象。 --- 以上方案需根据实际场景权衡选择,如性能要求、数据一致性级别等。
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