Spring Boot默认的数据源是:org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource 整体步骤: (1)    --   Druid简单介绍,具体看官网: (2)     -- 在pom.xml配置druid依赖包: (3)    --  配置application.properties加入数据库源类型等参数: (4)     -- 编写druid servlet和filter提供监控页面访问: (5)     -- 输入地址进行测试: Druid是Java语言中最

一.项目介绍(本项目用的编程语言是jdk8,项目源码:https://github.com/zhzhair/spring-boot-druid.git) 1.引入pom依赖: <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> <

1.指定文件名称: 打开IDEA编辑位置: 找到如图位置: 点开后方设置 设置输入如下内容:(默认的配置文件名字可以使用--spring.config.name来指定,只需要指定文件的名字,文件扩展名可以省略,注意中间或两边不要有空格)                     2.指定文件路径: 流程如上,修改内容如下: --spring.config.location=classpath:config/app.properties 文件位置: 3.指定多个配置文件(不在项目路径下) 在C下建立

Spring Boot 中的自动化配置确实够吸引人,甚至有人说 Spring Boot 让 Java 又一次焕发了生机,这话虽然听着有点夸张,但是不可否认的是,曾经臃肿繁琐的 Spring 配置确实让人感到头大,而 Spring Boot 带来的全新自动化配置,又确实缓解了这个问题. 你要是问这个自动化配置是怎么实现的,很多人会说不就是 starter 嘛!那么 starter 的原理又是什么呢?松哥以前写过一篇文章,介绍了自定义 starter: 徒手撸一个 Spring Boot 中的 St

一.配置类(Configuration Classes) Spring Boot 支持基于 xml 的配置,但更偏向于使用基于 Java 的配置,通常建议使用定义有 main 方法的主 @Configuration 类(主配置类). 小提示:对于基于 xml 的 spring 配置,建议尽可能使用对等的基于 java 的配置进行替换,使用 Enable* 注解会是一种比较好的切入方式. 1.导入其他的 Configuration Classes @Configuration 并不需要都放置再同一

Kafka 概述 Apache Kafka 是一个分布式流处理平台,用于构建实时的数据管道和流式的应用.它可以让你发布和订阅流式的记录,可以储存流式的记录,并且有较好的容错性,可以在流式记录产生时就进行处理. Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统,在 kafka官网上对 Kafka 的定义:一个分布式发布-订阅消息传递系统. Kafka 特性 高吞吐量.低延迟:kafka每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒,每个topic可以分多个partition, consumer

父依赖[Spring Boot 2.1.x版本] <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.1.1.RELEASE</version> </parent> 主要依赖[3个] <!--Druid 连接池与Spring B

原文链接: Spring Boot2.x 动态数据源配置 基于 Spring Boot 2.x.Spring Data JPA.druid.mysql 的动态数据源配置Demo,适合用于数据库的读写分离等应用场景.通过在Service层方法上添加自定义注解实现读写不同的数据库. 配置文件已配置好druid监控相关属性,监控页面链接:ip:8080/druid.账号:admin,密码:123456.详情查看 application.yml 文件. 配置 pom.xml 文件 <dependenci

package com.hgvip.config; import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource; import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet; import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.s

原文链接 一.日志管理 1.在application.properties文件中加入如下内容: logging.level.root=WARN logging.level.org.springframework.web=DEBUG logging.file=/log/log/my.log logging.pattern.console=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger- %msg%n logging.pattern.file=%

环境: <java.version>1.8</java.version><spring-boot.version>2.0.4.RELEASE</spring-boot.version><spring-cloud.version>Finchley.SR1</spring-cloud.version><lcn.last.version>4.2.1</lcn.last.version> 一.首先说在spring cl

第二篇:创建spring boot2.1项目 引用apollo的java客户端jar包 <dependency> <groupId>com.ctrip.framework.apollo</groupId> <artifactId>apollo-client</artifactId> <version>1.1.2</version> </dependency> 这里直接介绍使用注解的方式读取配置,其它方式的介绍,

第一篇:搭建apollo配置中心 为什么选择apollo,我做了一些对比:   Diamond Disconf Apollo Spring Cloud Config 数据持久性 mysql mysql mysql git 推拉模型 拉模型,http长轮询 拉模型,每隔15s拉一次全量数据 基于ZooKeeper,实时 http长轮询,1s 基于webhook和spring cloud bus 本地缓存 支持 支持 支持 否 是否支持灰度 是 否 是 否 客户端支持   java java .ne

相较于单数据源,双数据源配置有时候在数据分库的时候可能更加有利 但是在参考诸多博客以及书籍(汪云飞的实战书)的时候,发现对于spring boot1.X是完全没问题的,一旦切换到spring boot2.X的时候,就会报出无法实例化出数据源对象等各种问题.我猜测这是无法很好的读取到数据源配置信息的关系. 目前来说,官方文档示例比较好的解决了这个问题 配置双数据源 这里使用java配置方式,需要注意以下几点: 主数据源要加上@Primary注解 需要通过构建DataSourceProperties

一.环境: IDE:IntelliJ IDEA 2017.1.1 JDK:1.8.0_161 Maven:3.3.9 springboot:2.0.2.RELEASE 二.说明:      本文综合之前的两篇博文,将mybatis.druid同时集成到spring boot框架,展示集成的步骤和效果. 三.步骤方法: 1.使用IntelliJ IDEA创建spring boot项目(过程略),创建后项目工程如下.   2.配置POM.xml <?xml version="1.0"

在spring boot1.0+,我们可以使用WebMvcConfigurerAdapter来扩展springMVC的功能,其中自定义的拦截器并不会拦截静态资源(js.css等). @Configuration public class MyMvcConfig extends WebMvcConfigurerAdapter { @Override public void addViewControllers(ViewControllerRegistry registry) { // super.

在Spring Boot数据访问之数据源自动配置 - 池塘里洗澡的鸭子 - 博客园 (cnblogs.com)中数据源连接池方式缺省(type)情况下默认使用HikariCP,那不缺省如何配置呢?我们使用Druid进行示例. 1)导入坐标: 2)引入Druid相关配置: 3)编写整合druid的配置类DruidConfig: 4)测试结果:

用过 Spring Boot 的小伙伴都知道,我们只需要在项目中引入 spring-boot-starter-web 依赖,SpringMVC 的一整套东西就会自动给我们配置好,但是,真实的项目环境比较复杂,系统自带的配置不一定满足我们的需求,往往我们还需要结合实际情况自定义配置. 自定义配置就有讲究了,由于 Spring Boot 的版本变迁,加上这一块本身就有几个不同写法,很多小伙伴在这里容易搞混,今天松哥就来和大家说一说这个问题. 概览 首先我们需要明确,跟自定义 SpringMVC 相关

前言 如题,今天介绍 springboot 默认日志的配置. 默认日志 Logback 默认情况下,Spring Boot 用 Logback 来记录日志,并用 INFO 级别输出到控制台.如果你在平常项目中用过 Spring Boot,你应该已经注意到很多 INFO 级别的日志了.默认日志长这样: 2019-02-18 22:02:14.907 INFO 23384 --- [ main] org.hibernate.Version : HHH000412: Hibernate Core {5

多数据源配置也算是一个常见的开发需求,Spring 和 SpringBoot 中,对此都有相应的解决方案,不过一般来说,如果有多数据源的需求,我还是建议首选分布式数据库中间件 MyCat 去解决相关问题,之前有小伙伴在我的知识星球上提问,他的数据根据条件的不同,可能保存在四十多个不同的数据库中,怎么办?这种场景下使用多数据源其实就有些费事了,我给的建议是使用 MyCat,然后分表策略使用 sharding-by-intfile . 当然如果一些简单的需求,还是可以使用多数据源的,Spring B

本文使用最新版本(4.1.5)的springmvc+spring+mybatis,采用最间的配置方式来进行搭建. 1. web.xml 我们知道springmvc是基于Servlet: DispatcherServlet来处理分发请求的,所以我们需要先在web.xml文件中配置DispatcherServlet,而Spring的启动则是使用了监听器,所以需要配置spring的监听器: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?&