2024-09-09

报错信息“Cannot access ‘org.springframework.context.ConfigurableApplicationContext‘”通常表明Java编译器无法访问到Spring框架的某个类。这可能是因为以下原因:

  1. 缺少依赖:项目中可能没有包含Spring框架的相关依赖。
  2. 依赖版本不兼容:项目中包含的Spring框架依赖版本与其他库不兼容。
  3. 依赖未正确导入:可能是由于IDE配置不正确或者Maven/Gradle配置不当导致依赖未能正确导入。

解决方法:

  1. 检查项目的依赖管理文件(如pom.xml或build.gradle),确保已经添加了Spring Context的依赖,并且版本是适当的。
  2. 如果使用IDE(如IntelliJ IDEA或Eclipse),请确保依赖已经被正确导入。
  3. 如果依赖版本存在冲突,尝试解决版本冲突,或者更新至兼容的版本。
  4. 清理并重新构建项目,确保所有的依赖都已经下载并且没有缓存的问题。

例如,如果你使用Maven,可以尝试运行以下命令:




mvn clean install

如果你使用Gradle,可以运行:




gradle clean build

这些命令会清理旧的构建文件,并重新构建项目,有助于解决依赖问题。

2024-09-09

Flowable 是一个用 Java 编写的轻量级业务流程引擎,它实现了 BPMN 2.0 标准。Flowable 可以在 Apache 许可下免费用于商业和开源目的。

Spring Boot 与 Flowable 的集成可以通过以下步骤实现:

  1. 在 Spring Boot 项目的 pom.xml 文件中添加 Flowable 依赖。



<dependencies>
    <!-- Flowable 核心库 -->
    <dependency>
        <groupId>org.flowable</groupId>
        <artifactId>flowable-engine</artifactId>
        <version>6.7.2</version>
    </dependency>
    <!-- Flowable 任务服务(可选,如果需要与流程相关的界面交互) -->
    <dependency>
        <groupId>org.flowable</groupId>
        <artifactId>flowable-task</artifactId>
        <version>6.7.2</version>
    </dependency>
    <!-- Flowable rest API(可选,如果需要通过 REST 方式与流程交互) -->
    <dependency>
        <groupId>org.flowable</groupId>
        <artifactId>flowable-rest</artifactId>
        <version>6.7.2</version>
    </dependency>
    <!-- Flowable 事件订阅(可选,如果需要通过事件订阅方式与流程交互) -->
    <dependency>
        <groupId>org.flowable</groupId>
        <artifactId>flowable-eventregistry-spring</artifactId>
        <version>6.7.2</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. application.propertiesapplication.yml 配置文件中配置 Flowable。



# 数据库配置
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/flowable?useSSL=false
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
 
# 流程引擎配置
flowable.database-schema-update=true
flowable.async-executor-activate=false
  1. 在 Spring Boot 启动类中配置 Flowable 的 ProcessEngine。



import org.flowable.engine.ProcessEngine;
import org.flowable.spring.boot.EngineConfigurationKey;
import org.flowable.spring.boot.FlowableServletDeploymentListener;
import org.flowable.spring.boot.SpringBootProcessEngineConfiguration;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
 
@SpringBootApplication
public class FlowableApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(FlowableApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    public SpringBootProcessEngineConfiguration processEngineConfig
2024-09-09

Spring Boot和Spring Cloud版本的兼容性问题是一个常见的问题。为了避免潜在的错误和兼容性问题,建议参考Spring官方文档提供的兼容性指南。

以下是一个兼容性对照表的示例代码,这不是完整的代码,而是说明如何查看兼容性对照表。




// 导入Spring Cloud和Spring Boot版本兼容性的类
import org.springframework.cloud.spring.boot.project.Version;
 
// 定义Spring Cloud和Spring Boot版本的兼容性
public class CompatibilityMatrix {
    public static void main(String[] args) {
        // 获取Spring Cloud的版本
        Version springCloudVersion = Version.getCurrentVersion();
 
        // 获取Spring Boot的版本
        String springBootVersion = "2.3.12.RELEASE"; // 示例版本
 
        // 检查版本兼容性
        boolean isCompatible = springCloudVersion.isCompatibleWith(springBootVersion);
 
        // 输出结果
        System.out.println("Spring Cloud " + springCloudVersion + " is compatible with Spring Boot " + springBootVersion + ": " + isCompatible);
    }
}

在实际开发中,你需要根据项目需求选择合适的Spring Boot和Spring Cloud版本,并参考Spring官方文档提供的兼容性指南进行选型。

2024-09-09

Spring Boot整合EMQX(MQTT协议)主要涉及到以下几个步骤:

  1. 引入Spring Boot的MQTT依赖。
  2. 配置MQTT连接参数。
  3. 创建MQTT消息监听器。
  4. 发送和接收MQTT消息。

以下是一个简单的例子:

  1. 添加依赖到你的pom.xml



<dependency>
    <groupId>org.springframework.integration</groupId>
    <artifactId>spring-integration-mqtt</artifactId>
    <version>5.5.1</version>
</dependency>
  1. application.properties中配置MQTT连接参数:



spring.mqtt.username=admin
spring.mqtt.password=public
spring.mqtt.url=tcp://localhost:1883
spring.mqtt.client.id=clientId
spring.mqtt.default.topic=testTopic
  1. 创建MQTT配置类:



@Configuration
public class MqttConfig {
 
    @Value("${spring.mqtt.username}")
    private String username;
 
    @Value("${spring.mqtt.password}")
    private String password;
 
    @Value("${spring.mqtt.url}")
    private String url;
 
    @Value("${spring.mqtt.client.id}")
    private String clientId;
 
    @Value("${spring.mqtt.default.topic}")
    private String defaultTopic;
 
    @Bean
    public MqttPahoClientFactory mqttClientFactory() {
        DefaultMqttPahoClientFactory factory = new DefaultMqttPahoClientFactory();
        MqttConnectOptions options = new MqttConnectOptions();
        options.setServerURIs(new String[]{url});
        options.setUserName(username);
        options.setPassword(password.toCharArray());
        factory.setConnectionOptions(options);
        return factory;
    }
 
    @Bean
    public MessageChannel mqttInputChannel() {
        return new DirectChannel();
    }
 
    @Bean
    public MessageProducer inbound() {
        MqttPahoMessageDrivenChannelAdapter adapter =
                new MqttPahoMessageDrivenChannelAdapter(clientId, mqttClientFactory(), defaultTopic);
        adapter.setQos(1);
        adapter.setOutputChannel(mqttInputChannel());
        return adapter;
    }
}
  1. 创建监听器来接收消息:



@Component
public class MqttReceiver {
 
    @Autowired
    private SimpMessagingTemplate simpMessagingTemplate;
 
    @JmsListener(destination = "testTopic")
    public void receiveMessage(String payload) {
        System.out.println("Received Message: " + payload);
        // 可以进行进一步处理,并通过SimpMessagingTemplate转发消息等。
    }
}
  1. 发送消息的方法:



@Autowired
private MqttPahoClientFactory mqttClientFactory;
 
@Autowired
private MessageChannel mqttOutboundChannel;
 
public void sendMessage(S
2024-09-09

在Spring Cloud Gateway中,我们可以使用Hystrix进行熔断降级操作。以下是一个简单的示例,展示如何为Gateway的路由配置熔断降级逻辑。

  1. 首先,确保你的项目中包含了Spring Cloud Gateway、Hystrix以及Hystrix Dashboard的依赖。



<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Gateway -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Hystrix -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 在application.yml中配置Gateway路由,并为需要熔断的服务添加熔断器配置。



spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: my_service
          uri: http://localhost:8081
          predicates:
            - Path=/myservice/**
          filters:
            - name: Hystrix
              args:
                name: fallbackcmd
            - name: RewritePath
              args:
                regexp: /myservice/(?<path>.*)
                replacement: /${path}
  1. 创建一个回退的Controller或者FallbackFactory。



@RestController
public class FallbackController {
 
    @RequestMapping("/fallback")
    public Mono<String> handleFallback() {
        return Mono.just("fallback response");
    }
}
  1. 配置HystrixCommand。



@Configuration
public class HystrixConfig {
 
    @Bean
    public CommandWithFallback<?> fallbackCommand() {
        return new CommandWithFallback<Object>() {
            @Override
            protected Observable<Object> run() {
                // 这里放置原始请求逻辑
                return null;
            }
 
            @Override
            protected Observable<Object> getFallback() {
                // 当原始请求失败时执行的逻辑
                return Observable.just("fallback response");
            }
        };
    }
}

在这个配置中,如果my_service的服务响应超时或者失败,Gateway会自动调用FallbackController中定义的回退方法返回一个默认的响应。这样就实现了熔断降级的功能。

2024-09-09

为了提供一个完整的解决方案,我们需要假设已经有了一个可用的Spring Boot项目,并且已经集成了通义千问大模型的接口。以下是一个简化的代码示例,展示了如何在Spring Boot应用中使用通义千问大模型来提供智能问答服务:




import com.canonical.EdsService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class QuestionAnsweringController {
 
    private final EdsService edsService;
 
    @Autowired
    public QuestionAnsweringController(EdsService edsService) {
        this.edsService = edsService;
    }
 
    @GetMapping("/ask")
    public String askQuestion(@RequestParam String question) {
        return edsService.askQuestion(question);
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个QuestionAnsweringController,它提供了一个通过GET请求访问的/ask接口,接收一个问题作为参数,并返回通义千问大模型生成的答案。EdsService是通义千问大模型的抽象接口,它封装了与模型交互的细节。

请注意,这个代码示例假定EdsService已经定义了一个askQuestion方法,该方法接收一个问题作为参数,并返回模型生成的答案。实际的实现细节会依赖于通义千问大模型的API和具体的技术栈。

2024-09-09



import org.springframework.validation.annotation.Validated;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class UserController {
 
    @PostMapping("/users")
    public String createUser(@Validated @RequestBody UserDto userDto) {
        // 验证通过后的逻辑处理
        return "User created: " + userDto.getName();
    }
}
 
import javax.validation.constraints.NotBlank;
import javax.validation.constraints.Size;
 
public class UserDto {
 
    @NotBlank(message = "Name cannot be blank")
    @Size(min = 2, max = 30)
    private String name;
 
    // 省略getter和setter方法
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用中使用@Validated注解来对控制器方法的参数进行验证。UserDto类中的name字段使用了@NotBlank@Size注解来指定名字不能为空且长度必须在2到30个字符之间。如果验证失败,将会返回相应的错误消息。

2024-09-09

在微服务架构中,服务间通常通过REST API或者gRPC进行通信。以下是使用Spring Cloud和gRPC时,客户端和服务端建立网络连接的简化过程:

  1. 服务端使用gRPC创建服务定义,并实现相应的服务接口。
  2. 服务端通过Spring Cloud将gRPC服务暴露为一个HTTP/2服务。
  3. 客户端使用gRPC的stub类调用服务。
  4. 客户端通过Spring Cloud的支持,使用gRPC客户端连接到服务端。

以下是一个简化的例子:

服务端(使用gRPC和Spring Cloud):




@GrpcService
public class MyService extends MyServiceGrpc.MyServiceImplBase {
    // 实现gRPC服务定义的方法
}

客户端(使用gRPC和Spring Cloud):




@GrpcClient("my-service")
public interface MyServiceGrpcClient {
    // 声明gRPC服务的stub方法
}
 
@Service
public class MyServiceClient {
    @Autowired
    private MyServiceGrpcClient myServiceGrpcClient;
 
    // 使用gRPC客户端调用服务端方法
}

在这个例子中,服务端使用@GrpcService注解暴露了一个gRPC服务,客户端使用@GrpcClient注解连接到服务端。Spring Cloud为gRPC提供了自动配置的支持,使得建立连接和使用gRPC服务变得很简单。

注意:实际的服务发现和负载均衡逻辑可能需要结合Spring Cloud的服务发现机制(如Eureka)和gRPC的负载均衡器(如Ribbon)来实现。

2024-09-09



import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.restartstrategy.RestartStrategies;
import org.apache.flink.api.common.time.Time;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;
 
public class FlinkProcessBigData {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3, Time.seconds(5)));
 
        // 创建表执行环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
 
        // 读取数据
        DataStream<String> text = env.readTextFile("path/to/your/input/file");
 
        // 转换数据
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCount = text
            .flatMap(new WordCount.Tokenizer())
            .keyBy(0)
            .sum(1);
 
        // 创建表
        tableEnv.createTemporaryView("WordCountTable", wordCount, "word", "count");
 
        // 执行SQL查询
        Table resultTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT word, SUM(count) AS total FROM WordCountTable GROUP BY word");
 
        // 转换回DataStream
        DataStream<Row> result = tableEnv.toChangelogStream(resultTable);
 
        // 输出结果
        result.print();
 
        env.execute("Flink Word Count Example");
    }
 
    public static class Tokenizer implements MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
        @Override
        public Tuple2<String, Integer> map(String value) {
            return new Tuple2<>(value.toLowerCase(), 1);
 
2024-09-09

报错解释:

这个错误通常发生在Spring Cloud配置的服务注册到服务注册中心(如Eureka, Consul, Zookeeper等)时,服务注册中心无法确定本地主机名。

解决方法:

  1. 确认主机名配置正确。可以通过运行hostname命令查看当前主机名。
  2. 如果主机名配置有误,可以修改/etc/hostname文件(Linux系统)或者通过系统设置修改主机名。
  3. 确保主机名可以被解析。可以通过ping主机名来测试。
  4. 如果使用Spring Cloud的服务注册中心,检查相关配置,确保服务注册中心的地址配置正确。
  5. 如果是Docker容器环境,确保容器启动时指定了正确的主机名。
  6. 如果以上都无法解决,可以尝试在启动参数中添加spring.cloud.client.hostname属性,指定明确的主机名。

例如,在application.propertiesapplication.yml中添加:




spring.cloud.client.hostname=your-custom-hostname

替换your-custom-hostname为实际主机名。