import org.apache.shardingsphere.infra.config.properties.ConfigurationProperties;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.metadata.MetaDataContexts;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.runtime.RuntimeContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.database.DefaultSchema;
import org.apache.shardingsphere.infra.database.type.DatabaseType;
import org.apache.shardingsphere.infra.datanode.DataNode;
import org.apache.shardingsphere.infra.metadata.model.ShardingSphereMetaData;
import org.apache.shardingsphere.infra.metadata.model.logic.LogicSchemaMetaData;
import org.apache.shardingsphere.infra.rule.ShardingSphereRule;
import org.apache.shardingsphere.mode.manager.ContextManager;
import org.apache.shardingsphere.mode.metadata.MetaDataContextsBuilder;
import org.apache.shardingsphere.mode.repository.StandalonePersistRepository;
import org.apache.shardingsphere.readwrite.route.engine.ReadwriteSplittingDataSourceRouter;
import org.apache.shardingsphere.readwrite.rule.ReadwriteSplittingRule;
import org.apache.shardingsphere.readwrite.rule.builder.ReadwriteSplittingRuleBuilder;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collection;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
public class ReadWriteSplitExample {
public static void main(final String[] args) throws SQLException {
// 配置读写分离规则
ReadwriteSplittingRule readwriteSplittingRule = ReadwriteSplittingRuleBuilder.create()
.defaultDataSourceRule(
new DataSourceRule(new MockedDataSource(), new MockedDataSource()), "readwrite-ds")
.build();
// 构建ShardingSphereMetaData
ShardingSphereMetaData metaData = new ShardingSphereMetaData(
"ds",
new HashMap<>(),
new DataNode("ds"),
Collections.emptyList(),
new ReadwriteSplittingRule(readwriteSplittingRule, Collections.emptyMap()),
new ConfigurationProperties(new Properties())
);
// 构建逻辑SchemaMetaData
LogicSchemaMetaData logicSchemaMetaData = new LogicSchemaMetaData(
"logic_db",
Collections.singletonMap("readwrite-ds", metaData),
new ReadwriteSplittingRule(readwriteSplittingRu在Spring Boot项目中连接SQL Server，可以通过JDBC或者Spring Data JPA。以下是两种方式的简要说明和示例代码：
- 使用JDBC模板：
首先，在pom.xml中添加依赖：
<dependency>
<groupId>com.microsoft.sqlserver</groupId>
<artifactId>mssql-jdbc</artifactId>
<version>8.4.1.jre8</version>
</dependency>然后，在application.properties或application.yml中配置数据源：
spring.datasource.url=jdbc:sqlserver://服务器地址;database=数据库名
spring.datasource.username=用户名
spring.datasource.password=密码
spring.datasource.driver-class-name=com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver接下来，使用JdbcTemplate进行操作：
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Repository;
@Repository
public class CustomRepository {
private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
@Autowired
public CustomRepository(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
}
public void executeQuery(String sql) {
jdbcTemplate.execute(sql);
}
}- 使用Spring Data JPA：
首先，在pom.xml中添加依赖：
<dependency>
<groupId>com.microsoft.sqlserver</groupId>
<artifactId>mssql-jdbc</artifactId>
<version>8.4.1.jre8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>然后，在application.properties或application.yml中配置数据源：
spring.datasource.url=jdbc:sqlserver://服务器地址;database=数据库名
spring.datasource.username=用户名
spring.datasource.password=密码
spring.datasource.driver-class-name=com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
spring.jpa.show-sql=true接下来，创建实体和仓库：
import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.Id;
@Entity
public class CustomEntity {
@Id
private Long id;
// 其他字段和方法
}
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
public interface CustomRepository extends JpaRepository<CustomEntity, Long> {
// 自定义查询方法
}使用CustomRepository进行数据库操作。
以上两种方式均可连接SQL Server，具体使用哪一种取决于项目需求和个人喜好。
在SpringBoot项目中，可以使用EasyExcel库来实现Excel文件的导入和导出功能。以下是一个简单的例子，演示如何使用EasyExcel进行Excel文件的导入和导出。
首先，添加EasyExcel的依赖到你的pom.xml文件中：
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>easyexcel</artifactId>
<version>2.2.6</version>
</dependency>导出功能示例代码：
import com.alibaba.excel.EasyExcel;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class ExcelExportExample {
public static void main(String[] args) {
List<Data> dataList = new ArrayList<>();
dataList.add(new Data(1, "Name1"));
dataList.add(new Data(2, "Name2"));
String fileName = "example.xlsx";
EasyExcel.write(fileName, Data.class).sheet("Sheet1").doWrite(dataList);
}
public static class Data {
private int id;
private String name;
// 必须有个无参构造函数
public Data() {
}
public Data(int id, String name) {
this.id = id;
this.name = name;
}
// 省略getter和setter方法...
}
}导入功能示例代码：
import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;
import com.alibaba.excel.event.AnalysisEventListener;
import com.alibaba.excel.read.listener.ReadListener;
public class ExcelImportExample {
public static void main(String[] args) {
String fileName = "example.xlsx";
EasyExcel.read(fileName, Data.class, new DataListener()).sheet().doRead();
}
public static class DataListener extends AnalysisEventListener<Data> {
@Override
public void invoke(Data data, AnalysisContext context) {
System.out.println("导入数据：" + data);
}
@Override
public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
// 所有数据解析完成后做的事情
}
}
public static class Data {
private int id;
private String name;
// 省略getter和setter方法...
}
}在实际的SpringBoot应用中，你可能需要将导入导出功能封装成服务，并通过控制器（Controller）提供接口供前端调用。这里仅展示了E
以下是一个简化的示例，展示了如何使用Jenkins和Docker来实现Spring Boot项目的可持续部署。
- 安装并配置Jenkins和Docker。
- 在Jenkins中安装必要的插件，如
Docker Plugin和Git Plugin。 - 创建一个Jenkins任务，并配置源码管理，如Git。
在构建环节，配置以下步骤：
- 使用Dockerfile构建Docker镜像
- 使用Docker运行镜像启动容器
以下是Jenkins任务的一个简单的Jenkinsfile示例：
pipeline {
agent any
stages {
stage('Build') {
steps {
echo 'Building the project ...'
sh 'mvn clean package'
}
}
stage('Test') {
steps {
echo 'Testing the project ...'
sh 'mvn test'
}
}
stage('Build Docker Image') {
steps {
echo 'Building Docker image ...'
sh 'docker build -t my-spring-boot-app .'
}
}
stage('Deploy') {
steps {
echo 'Deploying to Docker container ...'
sh 'docker run -d -p 8080:8080 --name my-spring-boot-app my-spring-boot-app'
}
}
}
}这个Jenkinsfile定义了一个简单的CI/CD流水线，包括构建、测试、构建Docker镜像和部署到Docker容器的过程。每次代码提交后，Jenkins会自动执行这个流程。
请注意，这个示例假设你已经有了一个Spring Boot项目，并且配置了Dockerfile来构建镜像。此外，确保Jenkins有权限执行Docker命令，并且Docker守护进程正在运行。
报错问题解释：
这个问题通常是由于时区设置不正确导致的。Ubuntu服务器上的Java服务或Tomcat服务可能没有配置正确的时区，导致生成的日志时间与实际时间不符。
解决方法：
确认服务器的时区设置是否正确。可以使用以下命令查看当前时区：
timedatectl如果时区设置不正确，可以使用以下命令更改时区。例如，如果你想要设置为北京时间，可以使用：
sudo timedatectl set-timezone Asia/Shanghai- 更改时区后，重启Java服务或Tomcat服务，以确保它们使用新的时区设置。
如果你只是想要调整Java或Tomcat的日志输出时间，可以在Java应用程序中设置
user.timezone属性。例如，在Java程序中可以添加以下参数：-Duser.timezone=Asia/Shanghai- 对于Tomcat，可以在其启动脚本中设置JVM的时区参数。编辑
catalina.sh或setenv.sh（如果存在），添加时区设置。 - 确保系统的时间同步也是正确的，可以使用NTP服务来自动同步。
- 重启服务后，检查日志文件时间是否正确。
请根据实际情况选择适合的方法进行调整。
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.servlet.view.leaflet.LeafletView;
import org.springframework.web.servlet.view.leaflet.Marker;
import org.springframework.web.servlet.view.leaflet.Popup;
import org.springframework.web.servlet.view.leaflet.TileLayer;
@RestController
public class EarthquakeMapController {
@GetMapping("/earthquakeMap")
public LeafletView earthquakeMap() {
// 地图视图
LeafletView leafletView = new LeafletView();
// 添加地图层
TileLayer openTopoMap = new TileLayer("https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png", 1);
leafletView.addLayer(openTopoMap);
// 添加地震标记和弹窗
Marker marker = new Marker(34.36, -118.12); // 假设的地震经纬度
marker.setPopup(new Popup("大地震发生于xx月xx日\n强度：xxx级"));
leafletView.addMarker(marker);
return leafletView;
}
}这个简单的Spring Boot控制器定义了一个地震地图的接口，使用Leaflet库在前端展示地图，并在指定的经纬度上添加了一个标记和弹窗，展示了地震的信息。这个例子教会开发者如何在Web应用中集成地图展示功能。
在Spring Boot中，@Async注解可以用来创建异步任务。这种方式可以帮助我们在处理一些耗时任务时，避免阻塞主线程，提高系统的处理效率。
解决方案1：
在Spring Boot中，我们可以通过在启动类上添加@EnableAsync注解来启用异步支持。然后在需要异步执行的方法上添加@Async注解。
@SpringBootApplication
@EnableAsync
public class DemoApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
}
}
@Service
public class AsyncService {
@Async
public void asyncMethod() {
System.out.println("执行异步任务：" + Thread.currentThread().getName());
}
}解决方案2：
在@Async注解的方法中，我们可以通过返回Future类型的对象来获取异步执行的结果。
@Service
public class AsyncService {
@Async
public Future<String> asyncMethod() {
System.out.println("执行异步任务：" + Thread.currentThread().getName());
return new AsyncResult<>("异步任务执行完毕");
}
}
@RestController
public class AsyncController {
@Autowired
private AsyncService asyncService;
@GetMapping("/async")
public String asyncMethod() throws ExecutionException, InterruptedException {
Future<String> future = asyncService.asyncMethod();
return future.get();
}
}解决方案3：
在@Async注解的方法中，我们可以通过抛出异常来处理异步执行中可能出现的错误。
@Service
public class AsyncService {
@Async
public void asyncMethod() {
System.out.println("执行异步任务：" + Thread.currentThread().getName());
int i = 10 / 0;
}
}
@Service
public class AsyncService {
@Async
public void asyncMethod() {
System.out.println("执行异步任务：" + Thread.currentThread().getName());
int i = 10 / 0;
}
@Async
public void asyncMethodWithException() {
System.out.println("执行异步任务：" + Thread.currentThread().getName());
throw new RuntimeException("异步任务执行失败");
}
}注意：在使用@Async注解时，如果异步方法中发生了异常，异常并不会被直接抛出到主线程中，因为异步方法返回的是Future类型的对象。我们可以通过Future对象的get方法来获取异常。
解决方案4：
在@Async注解的方法中，我们可以通过自定义线程池来执行异步任务。
@Configuration
public class AsyncConfig implements AsyncConfigurer {
@Override
@Bean
public Executor getAsyncExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(10);
executor.setMaxPoolSize(10);
executor.setQueueCapacity(100);
executor.setKeepAlSpring Cloud Data Flow (SCDF) 是一个用于在云环境中构建数据处理管道的开源工具，它提供了一个声明式的方式来定义数据流管道，并且可以部署在云平台上，如 Kubernetes。
以下是一个简单的例子，展示如何使用 SCDF DSL 来定义一个数据流管道：
stream create my-data-pipeline --definition "http | filter --expression=headers['type'] == 'test' --output-type=application/json | log"这个管道的定义包括三个环节：
http源接收通过HTTP端点接收的消息。filter过滤器根据表达式来过滤消息，这里是根据消息头的type字段来判断是否为test。log是一个接收器，将过滤后的消息打印到日志中。
这个例子展示了如何使用 SCDF DSL 来快速定义一个简单的数据流管道。在实际应用中，你可以根据需要定义更复杂的管道，包括集成不同的数据源、处理器和接收器。
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
public class CustomGlobalFilter implements GlobalFilter {
@Override
public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
// 示例：检查请求头中是否有特定参数
String someHeaderValue = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Some-Header");
if (someHeaderValue == null) {
// 如果没有这个请求头，返回403 Forbidden
response.setStatusCode(HttpStatus.FORBIDDEN);
return DataBufferUtils.join(response.getBufferFactory())
.flatMap(buffer -> {
return response.writeWith(Mono.just(buffer));
});
}
// 如果请求头存在，继续请求处理
return chain.filter(exchange);
}
}这段代码定义了一个全局过滤器，用于检查进入API网关的请求是否包含特定的请求头。如果请求头不存在，它将返回403 Forbidden响应。如果请求头存在，请求将被继续处理。这是一个简单的权限控制示例，实际应用中可以根据需要进行更复杂的逻辑判断。
@Configuration
public class DataSourceConfig {
@Bean
@ConfigurationProperties("spring.datasource.primary")
public DataSource primaryDataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
@Bean
@ConfigurationProperties("spring.datasource.secondary")
public DataSource secondaryDataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
@Bean
public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(DataSource dataSource) throws Exception {
SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
sessionFactory.setDataSource(dataSource);
return sessionFactory.getObject();
}
@Bean
@Primary
public SqlSessionTemplate primarySqlSessionTemplate(@Qualifier("primaryDataSource") DataSource dataSource) throws Exception {
return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory(dataSource));
}
@Bean
public SqlSessionTemplate secondarySqlSessionTemplate(@Qualifier("secondaryDataSource") DataSource dataSource) throws Exception {
return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory(dataSource));
}
}这个代码示例展示了如何在Spring Cloud应用中配置和使用多个数据源。通过@ConfigurationProperties注解，我们可以方便地将配置文件中的属性绑定到对应的数据源构建器中。@Primary注解指定了主数据源，这对于在需要默认数据源的场景中非常有用。此外，提供了两个SqlSessionTemplate实例，分别用于不同的数据源操作。