Glory-Admin
https://github.com/artGlory/glory-admin
GloryAdmin是一个基于springboot2.1.9.RELEASE 和vue-admin-template搭建的后台框架；
GloryAdmin使用基于角色的权限管理。角色树是一个以“系统管理员”为根节点的树，权限树是由多个子权限树组成。“系统管理员”拥有所有权限；非系统管理员角色可以查看当前角色和直属下级角色的信息，但只能增删改直属下级的角色的信息（直属下级：A是B的直属下级，则A必须为B的孩子节点）。
技术说明
| 项目 | 技术 |
|---|---|
| 后端项目 | springboot |
| 前端项目 | Element UI & Vue.js |
| 数据库 | MySQL |
| 缓存 | Redis |
演示
系统架构
项目启动
数据库安装
本项目使用mysql数据库,可以使用数据库脚本创建2个数据库 multi_module_db multi_module_db_01
项目启动
后台启动，使用28081端口
前端启动，使用9523端口
打开浏览器访问 http://localhost:9523 admin a123456
数据库
为什么要数据拆分？什么是分库分表？什么是分布式数据库？
分库分表或者 sharding 的本质是摩尔定律的失效，将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景。
单数据库不能支撑现有的业务，因此出现了分库分表，使用多个数据库进行数据存储。分库分表简单理解就是一个篮子里面装的东西有限，影响了查找效率和容量，把篮子里面的东西分成N份，装到不同的篮子里面。从而打破容量限制，提高查询效率。
然后我们说一下分布式数据库，国内比较流行的有腾讯的TDSQL、阿里的OceanBase，PolarDB、华为的GaussDB等。基本上都是自主研发，强一致高可用、全球部署架构、分布式无限水平扩展、高性能，千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务（为祖国点赞）。分布式数据库隐藏了数据库分库分表的策略，智能的进行数据的分库分表，使用起来就像操作一个数据库一样。
Flyway数据库的版本控制
数据库缓存层cacheDao
由于内存操作和磁盘操作根本不是一个量级的，所以在大的项目中都需要对 磁盘型的数据库 做 内存型的缓冲层，将磁盘数据缓存到内存中。数据缓存层用于缓存整个数据层的数据，加速站点访问速度。本项目使用 AOP技术、Redis内存数据库 做数据缓存层。详细请自行查看代码 com/spring/common/aop/CacheDaoAspect.java
分库分表
本项目使用sharding JDBC处理数据库的分库分表。根据业务场景，自行拆分数据。
通常项目都只有一个数据库，国内用的比较多的是阿里云的druid做数据库的连接池。本项目使用mysql,druid,sharding JDBC。数据分库分片的原理，在程序里面维护多个数据库连接池，每个数据库连接池对应一个数据库。分库分表使用基于 XA 协议的两阶段事务处理。配置路径com.spring.common.config.shardingJDBC
数据分片的拆分方式又分为垂直分片和水平分片
垂直拆分：按照业务拆分的方式称为垂直分片，又称为纵向拆分。按照业务将表分布到不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。
水平拆分：不关心业务逻辑分类，而是通过某张表的某个字段（或某几个字段），根据某种规则将数据分散至多个库或表中。这里的规则，涉及到的算法，我们称为分片算法。
常用分片算法
（以下内容取自shardingJDBC文档）
- 精确分片算法
对应 PreciseShardingAlgorithm，用于处理使用单一键作为分片键的 = 与 IN 进行分片的场景。需要配合 StandardShardingStrategy 使用。
- 范围分片算法
对应 RangeShardingAlgorithm，用于处理使用单一键作为分片键的 BETWEEN AND、>、<、>=、<=进行分片的场景。需要配合 StandardShardingStrategy 使用。
- 复合分片算法
对应 ComplexKeysShardingAlgorithm，用于处理使用多键作为分片键进行分片的场景，包含多个分片键的逻辑较复杂，需要应用开发者自行处理其中的复杂度。需要配合 ComplexShardingStrategy 使用。
- Hint分片算法
对应 HintShardingAlgorithm，用于处理使用 Hint 行分片的场景。需要配合 HintShardingStrategy 使用。
后端
权限设计
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用户登陆获取token，存储到本地（adminLogin）
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用户发送token获取用户信息和权限信息，存储到store里面。由于F5会导致store丢失，因此前端请求添加了拦截器，如果没有用户信息和权限信息就重新获取用户信息和权限（getAdminInfo）
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这里返回的是用户所有的权限而不是角色，用户动态生成前端路由
asyncRoutes为动态生成的权限，如果用户的权限和路由的权限对应，则显示；
项目结构
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common：数据操作，数据缓存，事务操作
-
admin只做controller，用于处理用户请求和后台业务之间的转发。（why这样设计呢？）because有些中间件系统需要用RPC框架做请求转发，because有些机密系统不屑于用springMVC而是选择vertx自主开发请求层。
Maven使用BOM管理
使用Maven继承管理项目依赖。Modules里面通过dependencyManagement引入依赖并指定版本，子项目继承Modules,引入依赖不需要指定版本
日志记录
全局日志处理
用户操作日志
用户操作日志，采用注解的方法。如果此方法需要记录操作日志，只需在方法名称上面添加@OperateLog注解即可。
@OperateLog
@ApiOperation(value = "登出", notes = "登出")
@GetMapping(Route.Admin.adminLogout)
public ResponseDate adminLogout(HttpServletRequest httpServletRequest) {
AdminInfoDTO adminInfoDTO = AdminTool.getAdminUser(httpServletRequest);
AdminUser adminUser = adminUserMapper.selectByPrimaryKey(adminInfoDTO.getAdminUk());
adminUser.setNowToken("log-out");
int result = adminUserService.updateAdminToken(adminUser);
return ResponseDate.builder()
.success(result == 1)
.build();
}
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