2024-09-05

Spring Boot 本身不依赖于 Tomcat,而是可以配置为使用内嵌的服务器,如 Jetty 或者 Tomcat。如果要使用东方通(TongWeb)替换Tomcat作为Spring Boot的服务器,你需要做的是找到一个适配Spring Boot的TongWeb的集成方案。

目前,没有直接的方式来替换Tomcat,因为Spring Boot的设计理念是面向Tomcat这样的Servlet容器。如果要使用TongWeb,你可能需要找到第三方的集成库或者中间件来实现这一功能。

由于TongWeb并不是一个广为人知的Servlet容器,你可能需要查看TongWeb的官方文档或者Spring Boot的扩展指南,看看是否有官方支持的集成方式。

如果没有现成的解决方案,你可能需要自己实现一个Spring Boot的启动器(Starter),用来启动和管理TongWeb服务器。这将需要对Spring Boot的内嵌服务器的支持有深入的了解,并且可能需要对TongWeb有一定的了解。

由于这个需求比较特殊,并且可能不是常规开发工作中会遇到的问题,因此,实现这样的集成可能会有很大的挑战,而且可能不会有广泛的社区支持。

如果你确实需要这样做,我建议你联系TongWeb的技术支持,查看是否有官方的集成方案或者指南,或者查看是否有第三方开发者已经实现了这样的集成。如果没有,你可能需要自己动手去实现。

2024-09-05



import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
@RestController
public class ChatGPTController {
 
    private final ChatGPTService chatGPTService;
 
    public ChatGPTController(ChatGPTService chatGPTService) {
        this.chatGPTService = chatGPTService;
    }
 
    @GetMapping(path = "/chatgpt", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> streamChatGPTResponses(Mono<ChatRequest> chatRequest) {
        return chatGPTService.streamChatResponses(chatRequest);
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个名为ChatGPTController的控制器,它提供了一个通过GET请求访问/chatgpt路径的端点,该请求返回一个Flux<String>类型的响应,表示一系列的响应流。这个响应流的媒体类型是text/event-stream,这对应于服务器端发送的无限数据流,如同客户端订阅的事件。这个流由ChatGPTService处理,并且可以接收一个Mono<ChatRequest>类型的单个请求作为参数。这个例子展示了如何在Spring WebFlux中创建响应式的流式响应。

2024-09-05

Spring Boot 依赖注入的方式主要有以下三种:

  1. 构造函数注入
  2. Setter 方法注入
  3. 字段注入(不推荐)

以下是这三种方式的示例代码:

  1. 构造函数注入



@Component
public class MyService {
    private final MyRepository myRepository;
 
    @Autowired
    public MyService(MyRepository myRepository) {
        this.myRepository = myRepository;
    }
    // ...
}
  1. Setter 方法注入



@Component
public class MyService {
    private MyRepository myRepository;
 
    @Autowired
    public void setMyRepository(MyRepository myRepository) {
        this.myRepository = myRepository;
    }
    // ...
}
  1. 字段注入(不推荐)



@Component
public class MyService {
    @Autowired
    private MyRepository myRepository;
    // ...
}

注意:推荐使用构造函数注入,因为这种方式可以保证依赖不会为 null,且对象在构造后即处于可用状态。

2024-09-05

在Spring Cloud微服务链路追踪的第三部分中,我们将介绍如何在Spring Cloud微服务中集成Spring Cloud Sleuth进行链路追踪,并将追踪信息发送到Zipkin服务器进行展示。

首先,在pom.xml中添加Sleuth和Zipkin的依赖:




<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Sleuth -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Zipkin -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

然后,在application.properties或application.yml中配置Zipkin服务器的地址:




# application.properties
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411
spring.sleuth.sampler.probability=1.0 # 设置为1.0表示记录所有请求,可以根据需要调整采样率

最后,启动Zipkin服务器并运行你的微服务应用,你将能够在Zipkin UI中看到服务间调用的追踪信息。

这里的spring.zipkin.base-url是你的Zipkin服务器的地址,spring.sleuth.sampler.probability是链路追踪的采样率,设置为1.0时表示记录所有的请求信息,设置为0.1时则仅记录10%的请求信息,可以根据实际情况进行调整以平衡追踪信息的记录和性能的影响。

以上步骤完成后,你的微服务应用将会向Zipkin服务器报告链路追踪信息,并且可以在Zipkin UI上查看服务间调用的追踪图。

2024-09-05

要在SpringBoot应用中接入通义千问(现更名为“文言-千问”)实现个人ChatGPT,你需要进行以下步骤:

  1. 注册并获取通义千问的API Key。
  2. 在SpringBoot项目中添加通义千问的客户端库依赖。
  3. 创建服务以调用通义千问的API。
  4. 创建控制器以接收用户请求并与通义千问交互。

以下是一个简化的例子:

步骤1:添加依赖(pom.xml)




<dependency>
    <groupId>com.xiaoi.com</groupId>
    <artifactId>ai-sdk-java</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>

步骤2:创建服务类




import com.xiaoi.com.ai.sdk.AiClient;
import com.xiaoi.com.ai.sdk.builder.AiClientBuilder;
import com.xiaoi.com.ai.sdk.entity.AiRequest;
import com.xiaoi.com.ai.sdk.entity.AiResponse;
 
@Service
public class ChatGPTService {
 
    public String getResponse(String message) {
        AiClient client = AiClientBuilder.newBuilder()
                .appKey("你的APP_KEY")
                .appSecret("你的APP_SECRET")
                .build();
 
        AiRequest request = new AiRequest();
        request.setText(message);
 
        AiResponse response = client.chat(request);
        return response.getText();
    }
}

步骤3:创建控制器




@RestController
public class ChatController {
 
    @Autowired
    private ChatGPTService chatGPTService;
 
    @PostMapping("/chat")
    public String chat(@RequestBody String message) {
        return chatGPTService.getResponse(message);
    }
}

步骤4:配置(application.properties或application.yml)




# 通义千问配置
ai.xiaoi.app-key=你的APP_KEY
ai.xiaoi.app-secret=你的APP_SECRET

以上代码提供了一个简单的SpringBoot应用与通义千问交互的例子。你需要替换你的APP_KEY你的APP_SECRET为你从通义千问获取的实际API Key和Secret。

注意:具体的API调用方式可能随着通义千问SDK版本的更新而变化,请根据实际SDK版本的文档进行操作。

2024-09-05

在Spring MVC中,获取请求参数可以通过以下方式:

  1. 使用@RequestParam注解获取单个请求参数。
  2. 使用@RequestBody注解获取请求体中的数据(通常用于POST请求中的JSON或XML数据)。
  3. 使用HttpServletRequest对象获取所有请求参数。

以下是使用这些方法的示例代码:




import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.util.Map;
 
@RestController
@RequestMapping("/api")
public class ParameterController {
 
    // 使用@RequestParam获取单个请求参数
    @GetMapping("/param")
    public String getRequestParam(@RequestParam("param") String param) {
        return "Received param: " + param;
    }
 
    // 使用@RequestBody获取请求体中的JSON数据
    @PostMapping("/data")
    public String getRequestBody(@RequestBody String data) {
        return "Received data: " + data;
    }
 
    // 使用HttpServletRequest获取所有请求参数
    @GetMapping("/allParams")
    public String getAllRequestParams(HttpServletRequest request) {
        Map<String, String[]> params = request.getParameterMap();
        // 处理params...
        return "Received params: " + params.toString();
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个控制器ParameterController,它包含了三个处理请求的方法,每个方法展示了一种获取请求参数的方式。

2024-09-05

在Spring框架中,事务管理是一个核心的部分。事务管理可以确保数据的一致性和完整性,它在处理业务逻辑时起着至关重要的作用。Spring提供了多种事务管理的方式,包括编程式事务管理、声明式事务管理等。

编程式事务管理:通过编程的方式控制事务的提交和回滚。




@Autowired
private PlatformTransactionManager transactionManager;
 
public void someBusinessLogic() {
    TransactionStatus status = transactionManager.getTransaction(new DefaultTransactionDefinition());
    try {
        // 业务逻辑代码
        // ...
 
        transactionManager.commit(status);
    } catch (RuntimeException e) {
        transactionManager.rollback(status);
        throw e;
    }
}

声明式事务管理:通过AOP的方式进行事务管理,开发者只需要通过注解或者XML配置来声明事务的边界,无需手动编写事务管理代码。




@Transactional
public void someBusinessLogic() {
    // 业务逻辑代码
    // ...
}

在声明式事务管理中,@Transactional注解可以用在接口、接口方法、类以及类的方法上。当注解用于类或接口时,会对该类或接口中所有public方法自动进行事务管理。

事务的属性:事务管理器需要知道如何回滚事务、隔离级别、超时时间、传播行为等。这些属性可以通过@Transactional注解的属性来设置。




@Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED, timeout = 10, propagation = Propagation.REQUIRED)
public void someBusinessLogic() {
    // 业务逻辑代码
    // ...
}

事务的原理:Spring事务管理的核心是通过PlatformTransactionManager接口实现的。这个接口有两个主要的实现类:DataSourceTransactionManager用于JDBC和MyBatis事务管理,JpaTransactionManager用于JPA事务管理。




public interface PlatformTransactionManager {
    TransactionStatus getTransaction(TransactionDefinition definition) throws TransactionException;
    void commit(TransactionStatus status) throws TransactionException;
    void rollback(TransactionStatus status) throws TransactionException;
}

总结:Spring的事务管理提供了灵活和可配置的方式来保持数据一致性和完整性。开发者可以根据具体的需求选择编程式事务管理或声明式事务管理,并通过事务的属性来控制事务的行为。

2024-09-05

Spring Cloud Alibaba是阿里巴巴提供的一套微服务解决方案,它是基于Spring Cloud框架定制的组件。以下是Spring Cloud Alibaba的一些主要组件:

  1. Nacos: 服务注册与发现,配置中心。
  2. Sentinel: 流量控制,服务熔断,服务限流。
  3. RocketMQ: 消息队列。
  4. Seata: 分布式事务解决方案。

以下是使用Spring Cloud Alibaba的一个简单示例,使用Nacos作为服务注册中心和配置中心:

  1. pom.xml中添加依赖:



<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Alibaba Nacos Discovery -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Spring Cloud Alibaba Nacos Config -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. application.propertiesapplication.yml中配置Nacos地址:



spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848 # Nacos Server 地址
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848 # Nacos Server 地址
        file-extension: yaml # 配置内容格式
  1. 启动类添加@EnableDiscoveryClient@EnableConfigData注解:



@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableConfigData
public class NacosConfigApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(NacosConfigApplication.class, args);
    }
}
  1. 使用@Value注解或@ConfigurationProperties注解获取配置:



@RestController
@RefreshScope
public class ConfigController {
    @Value("${useLocalCache:false}")
    private boolean useLocalCache;
 
    @Value("${maxConcurrentRequests:100}")
    private int maxConcurrentRequests;
 
    // ...
}

以上代码展示了如何在Spring Boot应用中使用Spring Cloud Alibaba的Nacos作为服务注册和配置中心。这只是Spring Cloud Alibaba巨石中的一小部分,还有其他组件如Sentinel、RocketMQ等,都可以通过类似的方式集成到Spring应用中。

2024-09-05

在Spring Cloud中,远程调用服务可以通过HTTP和RPC两种方式实现。

HTTP方式

HTTP方式通过Spring Cloud的Feign客户端实现,Feign可以将HTTP接口的调用转换为Java接口的方法调用,使得代码更加接近于使用本地方法调用。




@FeignClient("service-provider")
public interface ProviderClient {
    @GetMapping("/api/data/{id}")
    String getDataById(@PathVariable("id") Long id);
}

RPC方式

RPC方式通过Spring Cloud的OpenFeign结合gRPC实现,适用于高性能场景。

首先,需要引入相关依赖:




<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.github.openfeign</groupId>
    <artifactId>feign-rpc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
</dependency>

然后,定义RPC接口:




@RpcClient("service-provider")
public interface ProviderRpc {
    String getDataById(@RpcParam("id") Long id);
}

在这个例子中,@RpcClient注解指定了远程服务的名称,@RpcParam注解指定了传递给远程方法的参数。

比较

  • HTTP方式使用简单,适合于对接口规范不敏感的场景。
  • RPC方式性能更高,但实现和配置更复杂。

在选择哪种方式时,需要考虑到项目的具体需求和场景。如果需要更高的性能,可以选择RPC;如果对接口的规范性和灵活性有要求,可以选择HTTP。

2024-09-05

为了解决这个问题,我们需要创建一个Spring Boot应用程序,它使用Flink来进行数据采集,并使用Flink CDC从数据库中读取变更数据。以下是一个简化的代码示例:




import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.TableResult;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.debezium.StringDebeziumDeserializationSchema;
 
public class FlinkCDCExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance()
            .useBlinkPlanner()
            .inStreamingMode()
            .build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings);
 
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("your-db-host")
            .port(3306)
            .databaseList("your-database") // set captured database
            .tableList("your-database.your-table") // set captured table
            .username("your-username")
            .password("your-password")
            .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema()) // converts the binlog into String format
            .build();
 
        TableResult tableResult = tableEnv.executeSql("CREATE TABLE source_table (" +
            "   id INT NOT NULL," +
            "   name STRING," +
            "   PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED" +
            ") WITH (" +
            "   'connector' = 'mysql-cdc'," +
            "   'hostname' = 'your-db-host'," +
            "   'port' = '3306'," +
            "   'username' = 'your-username'," +
            "   'password' = 'your-password'," +
            "   'database-name' = 'your-database'," +
            "   'table-name' = 'your-table'" +
            ")");
 
        env.execute("Flink CDC MySQL Job");
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个StreamExecutionEnvironment和一个StreamTableEnvironment。然后,我们配置了MySqlSource,指定了数据库的主机名、端口、数据库名、表名、用户名和密码。我们还定义了一个Debezium反序列化方案,它将来自Debezium的二进制日志转换为String格式。

最后,我们通过执行SQL语句在TableEnvironment中创建了一个源表,并执行了Flink作业。

注意:这个例子假设你已经将Flink