2024-09-06



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.data.mongodb.repository.config.EnableMongoRepositories;
 
@SpringBootApplication
@EnableMongoRepositories
public class SpringBoot3Application {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringBoot3Application.class, args);
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot 3应用程序中启用MongoDB的自动配置。@EnableMongoRepositories注解启用MongoDB的仓库支持,这允许你自动创建和管理MongoDB数据的仓库。这是一个简单的配置,通常需要结合具体的模型类和仓库接口来实现对MongoDB的操作。

2024-09-06

在Spring Boot中,使用EasyExcel库来读取CSV文件(其实EasyExcel可以处理更加通用的Excel文件)并将数据存储到List中,可以按照以下步骤进行:

  1. 添加EasyExcel的依赖到你的pom.xml文件中。
  2. 创建一个对应CSV文件列的实体类。
  3. 使用EasyExcel的read()方法读取文件,并指定读取的数据类型。

以下是一个简单的示例代码:

首先,添加EasyExcel的依赖到pom.xml




<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>easyexcel</artifactId>
    <version>2.2.6</version>
</dependency>

然后,创建一个对应CSV文件列的实体类。假设CSV文件有两列,分别是nameage




import com.alibaba.excel.annotation.ExcelProperty;
 
public class SimpleData {
    @ExcelProperty(index = 0)
    private String name;
    @ExcelProperty(index = 1)
    private int age;
 
    // 省略getter和setter方法
}

最后,使用EasyExcel读取CSV文件并将数据存入List:




import com.alibaba.excel.EasyExcel;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class ExcelReadExample {
    public static void main(String[] args) {
        String fileName = "example.csv"; // CSV文件路径
        List<SimpleData> list = new ArrayList<>();
 
        // 读取CSV文件
        EasyExcel.read(fileName, SimpleData.class, new EasyExcel.ReadListener<SimpleData>() {
            @Override
            public void invoke(SimpleData data, AnalysisContext context) {
                list.add(data);
            }
 
            @Override
            public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
                // 所有数据解析完成后做的事情
            }
        }).sheet().doRead();
 
        // 打印读取到的数据
        for (SimpleData data : list) {
            System.out.println(data.getName() + ", " + data.getAge());
        }
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个ReadListener,它在每读取一行数据时会被调用,将数据添加到list中。最后,我们遍历list打印出读取到的数据。

注意:确保CSV文件的列标题与实体类中的@ExcelProperty注解的valueindex匹配。如果CSV文件的列顺序和实体类中的注解顺序不一致,可以通过index来指定对应的列。

2024-09-06

SpringBoot的自动配置是一个非常复杂的过程,它涉及到许多内部机制,但是我可以给你一个简化的概述。

SpringBoot的自动配置是通过@EnableAutoConfiguration注解触发的,这个注解会扫描classpath下的META-INF/spring.factories文件,并根据该文件中的配置加载对应的自动配置类。

每个自动配置类都会根据条件进行自动配置,这些条件可以是类路径上是否存在某个类、配置文件中是否定义了某个属性等。

下面是一个简化的例子,展示了自动配置类的一个基本结构:




@Configuration
@ConditionalOnClass(DataSource.class) // 仅当classpath中存在DataSource类时
@EnableConfigurationProperties(DataSourceProperties.class) // 启用DataSourceProperties配置属性绑定
public class DataSourceAutoConfiguration {
 
    @Bean
    @ConditionalOnMissingBean // 仅当Spring容器中没有定义DataSource时
    public DataSource dataSource(DataSourceProperties properties) {
        // 根据DataSourceProperties创建并返回DataSource实例
    }
}

在这个例子中,DataSourceAutoConfiguration会在classpath中发现DataSource.class类且Spring容器中没有定义DataSource类型的bean时,自动配置一个DataSource的实例。

这个过程是SpringBoot自动配置的核心,它使得开发者能够快速搭建一个可以运行的应用程序,而不需要手动编写大量的配置代码。

2024-09-06

在Spring Cloud中使用Hystrix,你需要做以下几步:

  1. 引入Spring Cloud Hystrix依赖。
  2. 开启Hystrix支持。
  3. 使用@HystrixCommand注解指定回调方法。

以下是一个简单的示例:

pom.xml中添加依赖(使用Maven):




<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Hystrix -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
 
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>Finchley.SR2</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

启用Hystrix支持(在Spring Boot应用上使用@EnableCircuitBreaker或@EnableHystrix注解):




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.circuitbreaker.EnableCircuitBreaker;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
 
@SpringBootApplication
@EnableCircuitBreaker
@EnableDiscoveryClient
public class HystrixApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HystrixApplication.class, args);
    }
}

使用HystrixCommand注解(在服务调用方法上):




import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
 
@RestController
public class ServiceController {
 
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
 
    @GetMapping("/service-a")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "serviceAFallback")
    public String serviceA() {
        return this.restTemplate.getForObject("http://SERVICE-A/", String.class);
    }
 
    public String serviceAFallback() {
        return "Service A is not available";
    }
}

在上述代码中,@HystrixCommand注解被用于serviceA()方法,并指定了回退方法\`servic

2024-09-06

Spring Boot 接入 KIMI 这个问题的答案取决于 KIMI 是什么。如果 KIMI 是一个软件库或者服务,你需要找到与 Spring Boot 兼容的集成方法。

假设 KIMI 是一个想象中的服务,你想要在 Spring Boot 应用中集成它,你可以按照以下步骤操作:

  1. 添加 KIMI 客户端库依赖到你的 pom.xmlbuild.gradle 文件中。
  2. 配置 KIMI 客户端。
  3. 创建一个服务来使用 KIMI 客户端。

以下是一个简单的示例,演示如何在 Spring Boot 应用中集成一个想象中的 KIMI 服务:




// 1. 添加 KIMI 客户端依赖
// 在 pom.xml 中添加
// <dependency>
//     <groupId>com.example</groupId>
//     <artifactId>kimi-client</artifactId>
//     <version>1.0.0</version>
// </dependency>
 
// 2. 配置 KIMI 客户端
@Configuration
public class KimiClientConfig {
    @Bean
    public KimiClient kimiClient() {
        KimiClient kimiClient = new KimiClient();
        // 配置 KIMI 客户端参数
        return kimiClient;
    }
}
 
// 3. 创建服务使用 KIMI 客户端
@Service
public class KimiService {
    private final KimiClient kimiClient;
 
    @Autowired
    public KimiService(KimiClient kimiClient) {
        this.kimiClient = kimiClient;
    }
 
    public String getKimiData() {
        // 使用 KIMI 客户端获取数据
        return kimiClient.getData();
    }
}
 
// 4. 在 Spring Boot 应用中使用 KimiService
@SpringBootApplication
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

请注意,上述代码是假定 KIMI 是一个现有的服务或库,并且 KimiClientkimiClient() 是假定的客户端和配置bean。你需要替换为实际的库和客户端代码。如果 KIMI 指的是某种特定的集成技术或服务,你需要查找相关的 Spring Boot 集成文档。

2024-09-06



import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import io.micrometer.core.instrument.binder.jvm.JvmGcMetrics;
import io.micrometer.core.instrument.binder.jvm.JvmMemoryMetrics;
import io.micrometer.core.instrument.binder.jvm.JvmThreadMetrics;
import io.micrometer.core.instrument.binder.system.ProcessorMetrics;
import io.micrometer.prometheus.PrometheusMeterRegistry;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class MonitorConfig {
 
    @Bean
    public MeterRegistry prometheusMeterRegistry() {
        return new PrometheusMeterRegistry(PrometheusMeterRegistry.config().commonTags("application", "myapp"));
    }
 
    @Bean
    public JvmGcMetrics jvmGcMetrics() {
        return new JvmGcMetrics();
    }
 
    @Bean
    public JvmThreadMetrics jvmThreadMetrics() {
        return new JvmThreadMetrics();
    }
 
    @Bean
    public JvmMemoryMetrics jvmMemoryMetrics() {
        return new JvmMemoryMetrics();
    }
 
    @Bean
    public ProcessorMetrics processorMetrics() {
        return new ProcessorMetrics();
    }
}

这段代码定义了一个配置类MonitorConfig,它创建了一个PrometheusMeterRegistry,并注册了几个常用的JVM和处理器指标。这些指标可以通过Prometheus抓取后,通过Grafana进行可视化展示。这样,开发者可以实时监控应用程序的运行状态。

2024-09-06



import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
 
import java.util.Properties;
 
public class KafkaFlinkStreamingExample {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka-broker:9092");
        properties.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "flink-group");
        // 添加其他必要的 Kafka 消费者配置
 
        FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
            "input-topic", new SimpleStringSchema(), properties);
 
        DataStream<String> stream = env.addSource(consumer);
 
        stream
            .map(new MapFunction<String, String>() {
                @Override
                public String map(String value) throws Exception {
                    // 对输入的字符串 value 进行处理
                    return "Processed: " + value;
                }
            })
            .print(); // 打印处理后的数据
 
        env.execute("Flink Kafka Streaming Example");
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Boot项目中使用Flink连接Kafka,并创建一个简单的实时数据流处理应用。代码中创建了一个Flink程序,从Kafka消费数据,进行简单的map操作,并打印结果。这个例子提供了如何集成Kafka和Flink的基本框架,并可以根据具体需求进行功能扩展。

2024-09-06

在Spring Boot项目中,你可以通过以下几种方式传递List集合:

  1. 通过@RequestParam注解传递列表参数。
  2. 通过@RequestBody注解传递列表参数。
  3. 通过在Controller中定义方法参数为List类型。

下面是具体的实现方法:

  1. 通过@RequestParam注解传递列表参数。



@RestController
public class MyController {
 
    @GetMapping("/getList")
    public ResponseEntity<List<String>> getList(@RequestParam List<String> list) {
        // 业务逻辑处理
        return ResponseEntity.ok(list);
    }
}

在这个例子中,你可以通过URL传递参数,如:http://localhost:8080/getList?list=a&list=b&list=c

  1. 通过@RequestBody注解传递列表参数。



@RestController
public class MyController {
 
    @PostMapping("/postList")
    public ResponseEntity<List<String>> postList(@RequestBody List<String> list) {
        // 业务逻辑处理
        return ResponseEntity.ok(list);
    }
}

在这个例子中,你可以通过POST请求的body部分传递JSON数组,如:["a", "b", "c"]

  1. 通过在Controller中定义方法参数为List类型。



@RestController
public class MyController {
 
    @GetMapping("/getList")
    public ResponseEntity<List<String>> getList(List<String> list) {
        // 业务逻辑处理
        return ResponseEntity.ok(list);
    }
}

在这个例子中,你可以通过URL传递参数,参数名需要和方法参数的名字一致,如:http://localhost:8080/getList?list=a&list=b&list=c

以上就是在Spring Boot项目中传递List集合的三种方式。

2024-09-06



@Configuration
public class SkyWalkingConfig {
 
    @Bean
    public ServletRegistrationBean<Servlet> servletRegistrationBean() {
        return new ServletRegistrationBean<>(new Servlet() {
            @Override
            public void service(ServletRequest req, ServletResponse res) throws ServletException, IOException {
                HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) req;
                HttpServletResponse response = (HttpServletResponse) res;
                String agentOSS = request.getHeader("User-Agent");
                if (agentOSS != null && agentOSS.toLowerCase().contains("apache skyapm")) {
                    response.setStatus(HttpServletResponse.SC_OK);
                } else {
                    response.setStatus(HttpServletResponse.SC_NOT_FOUND);
                }
            }
        }, "/v1/trace");
    }
}

这段代码定义了一个名为SkyWalkingConfig的配置类,并在其中创建了一个Servlet注册Bean。这个Servlet处理SkyWalking代理发送的追踪数据,验证请求头并相应正确的HTTP状态码。这样可以确保只有SkyWalking代理可以与服务通信,增加系统的安全性。

2024-09-06

由于篇幅所限,我将提供一个简化版的学生信息管理系统的Spring Boot后端部分的核心代码示例。




// StudentController.java
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.List;
 
@RestController
@RequestMapping("/api/students")
public class StudentController {
 
    private final StudentService studentService;
 
    @Autowired
    public StudentController(StudentService studentService) {
        this.studentService = studentService;
    }
 
    @GetMapping
    public List<Student> getAllStudents() {
        return studentService.findAll();
    }
 
    @GetMapping("/{id}")
    public Student getStudentById(@PathVariable(value = "id") Long studentId) {
        return studentService.findById(studentId);
    }
 
    @PostMapping
    public Student createStudent(@RequestBody Student student) {
        return studentService.save(student);
    }
 
    @PutMapping("/{id}")
    public Student updateStudent(@PathVariable(value = "id") Long studentId, @RequestBody Student studentDetails) {
        return studentService.update(studentId, studentDetails);
    }
 
    @DeleteMapping("/{id}")
    public void deleteStudent(@PathVariable(value = "id") Long studentId) {
        studentService.deleteById(studentId);
    }
}
 
// StudentService.java
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
 
@Service
public class StudentService {
 
    private final StudentRepository studentRepository;
 
    @Autowired
    public StudentService(StudentRepository studentRepository) {
        this.studentRepository = studentRepository;
    }
 
    public List<Student> findAll() {
        return studentRepository.findAll();
    }
 
    public Student findById(Long id) {
        Optional<Student> student = studentRepository.findById(id);
        return student.orElse(null);
    }
 
    public Student save(Student student) {
        return studentRepository.save(student);
    }
 
    public Student update(Long id, Student studentDetails) {
        Student student = findById(id);
        if (student != null) {
            // 更新student对象的属性
            // student.set...
        }
        return studentRepository.save(student);
    }
 
    public void deleteById(Long id) {
        studentRepository.deleteById(id);
    }
}
 
// Student.java (假设这是一个实体类)
pu