--- title: "03-实操 项目启动" created: 2025-12-09 aliases: - 实操 项目启动 tags: - 项目 --- # 实操 项目启动 ## 准备工作 在项目根目录运行 ```bash mvn clean compile ``` 编译一下项目是否有错误 在微服务架构中，`damai-server` 下的各个业务服务（如 `damai-order-service`）通常会依赖于父工程中的通用模块（如 `damai-common`）或基础架构组件（如 `damai-redis-tool-framework`）。 ### `mvn clean compile`做了什么： 1. **编译与依赖解析**：当你执行 `compile` 时，Maven 会扫描整个父工程（`damai_pro`）的 `pom.xml`。它不仅会编译代码，还会解析模块之间的依赖关系。如果 `damai-order-service` 依赖了 `damai-common`，Maven 会先编译 `damai-common`，确保其 `.class` 文件可被引用。 2. **本地安装（install）的补充**：严格来说，`compile` 只是编译。在多模块项目中，更标准的做法是执行 `mvn clean install`。 - `install` 命令会将编译好的 jar 包安装到你本地的 Maven 仓库（`.m2/repository`）。 - 这样，当各个微服务启动时，它们去本地仓库找依赖就能找到了。 - *如果你只是在 IDEA 里跑，IDEA 足够智能，通常能直接识别项目源码依赖；但如果你是用命令行跑 jar 包，必须先* `install`*。* 3. **最佳实践**：为了保险起见，防止以后出现莫名其妙的依赖问题，建议在项目根目录下执行一次： ```bash mvn clean install -DskipTests ``` *(加上* `-DskipTests` *是为了跳过单元测试，加快构建速度)*。这能确保所有公共组件（Frameworks, Common, Client）都被正确打包并安装到了本地仓库，供所有微服务稳定调用。 ## 第一阶段：初始化数据库 在启动 Java 代码前，必须先把表结构和基础数据导入到 MySQL 中。 1. **找到 SQL 文件**： 在项目代码目录中，找到 `sql/cloud` 文件夹。 ![[image-f9cc8848.png]] 2. **执行顺序**（请严格遵守）： 1. **第 1 步**：在 Navicat/IDEA 数据库工具中，先执行 `1_damai_cloud_create_database.sql`。 *作用：创建* `damai_order_0`*,* `damai_user_0` *等所有分库分表所需的数据库。* ![[image-f00059da.png]] 2. **第 2 步**：执行该文件夹下**剩余的所有 .sql 文件**（如 `damai_base_data.sql`, `damai_pay_0.sql` 等）。 *顺序不限，但必须全部执行完。如果报错，请检查是否对应的数据库已在第1步创建成功。* ![[image-4eaa51b4.png]] `damai_customize.sql`因为编码不兼容问题 需要修改成下面的内容： ``` USE damai_customize; DROP TABLE IF EXISTS `d_api_data`; /*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */; /*!40101 SET character_set_client = utf8 */; CREATE TABLE `d_api_data` ( `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '主键id', `head_version` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '请求版本', `api_address` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '客户端ip', `api_method` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '请求方法', `api_body` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '请求体', `api_params` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '请求参数', `api_url` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '请求路径', `call_day_time` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '按天维度记录请求时间', `call_hour_time` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '按小时维度记录请求时间', `call_minute_time` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '按分钟维度记录请求时间', `call_second_time` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '按秒维度记录请求时间', `type` int(11) DEFAULT NULL COMMENT 'api规则生效类型 1一般规则 2深度规则', `status` int(11) DEFAULT '1' COMMENT '状态 1:未删除 0:删除(默认1)', `edit_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '编辑时间', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_create_time` (`create_time`) USING BTREE, KEY `idx_api_address` (`api_address`) USING BTREE, KEY `idx_api_url` (`api_url`) USING BTREE, KEY `idx_call_day_time` (`call_day_time`) USING BTREE, KEY `idx_call_hour_time` (`call_hour_time`) USING BTREE, KEY `idx_call_minute_time` (`call_minute_time`) USING BTREE, KEY `idx_call_second_time` (`call_second_time`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='api执行表'; /*!40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */; -- -- Dumping data for table `d_api_data` -- LOCK TABLES `d_api_data` WRITE; /*!40000 ALTER TABLE `d_api_data` DISABLE KEYS */; /*!40000 ALTER TABLE `d_api_data` ENABLE KEYS */; UNLOCK TABLES; -- -- Table structure for table `d_depth_rule` -- DROP TABLE IF EXISTS `d_depth_rule`; /*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */; /*!40101 SET character_set_client = utf8 */; CREATE TABLE `d_depth_rule` ( `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'id', `start_time_window` varchar(64) NOT NULL COMMENT '[限制开始时间]', `end_time_window` varchar(64) NOT NULL COMMENT '[限制结束时间]', `stat_time` int(11) NOT NULL COMMENT '统计时间', `stat_time_type` int(11) NOT NULL COMMENT '统计时间类型 1:秒 2:分钟', `threshold` int(11) NOT NULL COMMENT '调用限制阈值', `effective_time` int(11) NOT NULL COMMENT '限制时间', `effective_time_type` int(11) NOT NULL COMMENT '限制时间类型 1:秒 2:分钟', `limit_api` text COMMENT '限制路径 逗号分割', `message` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '限制访问提示语', `status` tinyint(4) DEFAULT '1' COMMENT '状态标识1.正常 0. 禁用 (默认1)', `edit_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '编辑时间', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='深度调用限制规则表'; /*!40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */; -- -- Dumping data for table `d_depth_rule` -- LOCK TABLES `d_depth_rule` WRITE; /*!40000 ALTER TABLE `d_depth_rule` DISABLE KEYS */; /*!40000 ALTER TABLE `d_depth_rule` ENABLE KEYS */; UNLOCK TABLES; -- -- Table structure for table `d_rule` -- DROP TABLE IF EXISTS `d_rule`; /*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */; /*!40101 SET character_set_client = utf8 */; CREATE TABLE `d_rule` ( `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'id', `stat_time` int(11) NOT NULL COMMENT '统计时间', `stat_time_type` int(11) NOT NULL COMMENT '统计时间类型 1:秒 2:分钟', `threshold` int(11) NOT NULL COMMENT '调用限制阈值', `effective_time` int(11) NOT NULL COMMENT '限制时间', `effective_time_type` int(11) NOT NULL COMMENT '限制时间类型 1:秒 2:分钟', `limit_api` text COMMENT '限制路径 逗号分割', `message` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '限制访问提示语', `status` tinyint(4) DEFAULT '1' COMMENT '状态标识1.正常 0. 禁用 (默认1)', `edit_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '编辑时间', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='调用限制规则表'; /*!40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */; -- -- Dumping data for table `d_rule` -- LOCK TABLES `d_rule` WRITE; /*!40000 ALTER TABLE `d_rule` DISABLE KEYS */; /*!40000 ALTER TABLE `d_rule` ENABLE KEYS */; UNLOCK TABLES; CREATE TABLE `d_message_consumer_record` ( `id` bigint NOT NULL, `message_type` int NOT NULL COMMENT '消息类型，详见MessageType枚举', `message_trace_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '消息的链路id', `message_businesses_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '消息业务id', `message_id` bigint NOT NULL COMMENT '消息id', `message_topic` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT '消息的topic', `message_content` text COMMENT '消息内容', `message_consumer_exception` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT '消息消费失败的异常信息', `message_consumer_status` int DEFAULT '1' COMMENT '消息消费状态 1:未消费 -1:消费失败 2:消费成功', `message_consumer_count` int NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '消息的消费次数', `reconciliation_status` int DEFAULT '1' COMMENT '消息对账状态 1:未对账 -1:对账完成有问题 2:对账完成没有问题 3:对账有问题处理完毕', `consumer_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '消息发送时间', `status` int DEFAULT '1' COMMENT '状态 1:启用 0:禁用', `edit_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '编辑时间', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (`id`), KEY `d_message_producer_record_message_businesses_id_IDX` (`message_businesses_id`) USING BTREE, KEY `d_message_consumer_record_message_trace_id_IDX` (`message_trace_id`) USING BTREE, KEY `d_message_consumer_record_message_id_IDX` (`message_id`) USING BTREE, KEY `d_message_consumer_record_consumer_time_IDX` (`consumer_time`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci COMMENT='消息消费记录表'; CREATE TABLE `d_message_producer_record` ( `id` bigint NOT NULL, `message_type` int NOT NULL COMMENT '消息类型，详见MessageType枚举', `message_trace_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '消息的链路id', `message_businesses_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '消息业务id', `message_id` bigint NOT NULL COMMENT '消息id', `message_topic` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT '消息的topic', `message_content` text COMMENT '消息内容', `message_send_exception` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT '消息发送失败的异常信息', `message_send_status` int DEFAULT '1' COMMENT '消息发送状态 1:未发送 -1:发送失败 2:发送成功', `reconciliation_status` int DEFAULT '1' COMMENT '消息对账状态 1:未对账 -1:对账完成有问题 2:对账完成没有问题 3:对账有问题处理完毕', `send_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '消息发送时间', `status` int DEFAULT '1' COMMENT '状态 1:启用 0:禁用', `edit_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '编辑时间', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (`id`), KEY `d_message_producer_record_message_businesses_id_IDX` (`message_businesses_id`) USING BTREE, KEY `d_message_producer_record_message_trace_id_IDX` (`message_trace_id`) USING BTREE, KEY `d_message_producer_record_message_id_IDX` (`message_id`) USING BTREE, KEY `d_message_producer_record_send_time_IDX` (`send_time`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci COMMENT='消息发送记录表'; ``` ![[image-db32312e.png]] ![[image-64813b82.png]] ![[image-401cd0b1.png]] ![[image-0409de63.png]] ![[image-2f21b518.png]] ![[image-ae4007c4.png]] ![[image-011051e9.png]] ![[image-8ceaf1ec.png]] ![[image-2c43d4fc.png]] ![[image-072e0a9b.png]] ### 关于 SQL 脚本执行顺序 - **为什么要先执行** `create_database.sql`**？** - 这就好比盖房子前要先圈地。MySQL 里必须先有数据库（Database），才能在里面建表（Table）。后续的 `_0.sql`, `_1.sql` 都是建表语句，如果库不存在，执行就会报错。 - **关于分库分表**： - 你会看到 `order_0`, `order_1` 这样的文件。这是因为大麦项目使用了**分库分表**技术。 - 简单理解：为了应对海量数据，我们不把所有订单都放在一张表里，而是拆分到多个库（damai\_order\_0, damai\_order\_1）和多个表里。这能极大提升数据库的读写性能。 ## 第二阶段：后端启动配置 (IDEA) 我们需要为每个微服务配置 **VM Options**，告诉 Java 代码去哪里找你的 Docker 中间件。 ### 1. 统一配置 VM 参数 在 IDEA 中，对下述每一个启动类进行配置： ![[image-f5511e2b.png]] - **启动类清单**： 1. `BaseDataApplication` (**必须第一个启动**) 2. `UserApplication` 3. `ProgramApplication` 4. `OrderApplication` 5. `PayApplication` 6. `GatewayApplication` (网关) 7. *(可选)* `CustomizeApplication` - **配置步骤**： 1. 点击 IDEA 右上角的启动配置下拉框 -> **Edit Configurations**。 2. 选中一个服务（例如 `BaseDataApplication`）。 3. 点击 **Modify options** -> 勾选 **Add VM options**。 4. **复制粘贴以下内容**（已根据你的环境适配）： ``` -XX:MaxMetaspaceSize=256M -Xmx512M -Dspring.data.redis.host=127.0.0.1 -Dspring.data.redis.password=123 -Dspring.cloud.nacos.discovery.server-addr=127.0.0.1:8848 -Dspring.cloud.nacos.discovery.username=nacos -Dspring.cloud.nacos.discovery.password=nacos -Dspring.kafka.bootstrap-servers=127.0.0.1:9092 -Delasticsearch.ip=127.0.0.1:9200 -Delasticsearch.userName=elastic -Delasticsearch.password=zw200495 -Dprefix.distinction.name=mytest ``` ![[image-999ed941.png]] ![[image-d8e79264.png]] ![[image-1cdf1694.png]] ### 2. 解决 "Command line is too long" 报错 在 **Edit Configurations** 窗口中，找到 **Shorten command line** 选项（如果没有，在 Modify options 里找），选择： `JAR manifest - java -cp classpath.jar` ![[image-d48208d8.png]] 或者也可以直接启动 在后面直接运行提示 `![[2-Learning/05-项目/08-企业级项目深读/02-damai_pro/03-项目启动/01-实操/assets/image-a17e1759.png]]` ### 关于 VM Options 配置 - **为什么要配置这些参数？** - Spring Boot 项目通常有一个 `application.yml` 配置文件，里面写了默认的中间件地址（通常是开发者的内网地址或变量）。 - 我们在启动时通过 `-D` 参数传入的值，优先级**高于** `application.yml` 中的默认值。 - 这样我们不需要修改代码里的配置文件，就能让代码连接到我们本地 Docker 搭建的中间件（127.0.0.1）。 - `prefix.distinction.name` **的作用**： - 这是一个自定义参数，用于隔离数据。比如在 Redis 中，你的 Key可能会变成 `mytest:order:123`。 - 如果不改这个，万一你和同事连了同一个 Redis，你们的数据就会冲突覆盖。 ## 第三阶段：启动后端服务 按以下顺序点击 IDEA 的绿色 Run 按钮： 1. **启动** `BaseDataApplication` - *观察日志*：如果没有报错，且看到 `Started BaseDataApplication`，说明基础服务成功连接到了 Nacos 和 DB。 2. **启动其他业务服务** - `UserApplication` - `ProgramApplication` - `OrderApplication` - `PayApplication` 3. **启动网关** - `GatewayApplication` (端口通常是 6085) ![[image-bccd5bc7.png]] ## 第四阶段：启动前端 (Vue3) 1. **环境准备**： 确保你安装了 Node.js (建议 v16+)。 2. **进入目录**： 在 VS Code 或终端中打开项目下的 `damai/vue3` 目录。 3. **安装依赖**： ```bash npm install ``` 4. **修改配置**（可选，通常默认即可）： 打开 `.env.development` 文件，确认后端地址指向本地网关： ```text VITE_APP_URL = 'http://127.0.0.1:6085' ``` 5. **启动项目**： ```bash npm run dev ``` 6. **访问页面**： 浏览器打开终端显示的地址（通常是 `http://localhost:5173/`）。 ![[image-3215ddc2.png]] ### 关于前端配置 - `.env.development` **是什么？** - 这是 Vue 项目的环境变量文件。 - `VITE_APP_URL` 指定了前端请求发送的目标地址。 - 配置为 `http://127.0.0.1:6085` 意味着前端发出的所有 API 请求都会发送给你本地启动的 **Gateway 网关服务**（端口 6085）。网关再根据路径转发给具体的 Order 或 User 服务。 ## 验证全流程 1. 打开前端页面，应该能看到首页的演唱会列表（数据来自 `BaseData` 和 `Program` 服务）。 ![[image-77b31448.png]] 2. 尝试点击 **登录/注册**，输入手机号和验证码（开发环境验证码通常会在后端日志打印，或者查看通用验证码配置）。 ![[image-740bff9e.png]] 3. 如果能正常显示数据，恭喜你，大麦项目已成功在你的本地跑通！ --- **企业级项目导航**：⬅️ [[02-实操 本地docker配置环境|02-实操 本地docker配置环境]] | 03-实操 项目启动 | ➡️ [[04-docker-compose一键启动环境|04-docker-compose一键启动环境]]