SpringBoot开发实用篇

热部署

什么是热部署？简单说就是你程序改了，不用重启，服务器会自己悄悄的把更新后的程序给重新加载一遍，这就是热部署。

非springboot项目热部署实现原理

开发非springboot项目时，我们要制作一个web工程并通过Tomcat启动，通常需要先安装Tomcat服务器到磁盘中，开发的程序配置发布到安装的Tomcat服务器上。如果想实现热部署效果，这种其实有两种做法。

在Tomcat服务器的配置文件中进行配置，这种做法与使用什么IDE工具无关，不过使用eclipse还是idea都行
通过IDE工具进行配置，这种形式需要依赖IDE工具，每款IDE工具不同，对应的配置也不太一样。但是核心思想是一样的，就是使用服务器去监控其中加载的应用，发现产生了变化就重新加载一次。
例如启动一个定时任务，任务启动时记录每个文件的大小，以后每5秒比对一下每个文件的大小是否有改变，或者是否有新文件。如果没有改变，放行，如果有改变，刷新当前记录的文件信息，然后重新启动服务器，这就可以实现热部署了。当然，这个过程肯定不能这么做，比如我把一个打印输出的字符串”abc”改成”cba”，比对大小是没有变化的，但是内容缺实变了，所以这么做肯定不行，只是给大家打个比方，而且重启服务器这就是冷启动了，不能算热部署。

springboot项目热部署原理

基于springboot开发的web工程其实有一个显著的特征，就是Tomcat服务器内置了。服务器是一个对象的形式在Spring容器中运行的。本来我们期望于Tomcat服务器加载程序由Tomcat服务器盯着程序，你变化后我就重新启动重新加载，但是现在Tomcat和我们程序是平级的了，都是Spring容器的主键，这样就缺乏一个直接的管理权。

我们可以在搞一个程序X在Spring容器中盯着你原始开发的程序A不就行了吗。如果你自己开发的程序A变化了，那么程序X就命令tomcat容器重新加载程序A就OK了。并且这样做有一个好处，spring容器中东西不用全部重新加载一遍，只需要重新加载你开发的程序那一部分就可以了，这下效率又高了，挺好。

手动启动热部署

导入开发者工具对应的坐标

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>

构建项目，可以使用快捷键激活此功能（ctrl+f9）

重启与重载

一个springboot项目在运行时实际上是分两个过程进行的，根据加载的东西不同，划分成base类加载器与restart类加载器

base类加载器
用来加载jar包中的类，jar包中的类和配置文件由于不会发生变化，因此不管加载多少次，加载的内容不会发生变化
restart类加载器
用来加载开发者自己开发的类、配置文件、页面信息等，这一类文件受开发者影响

当springboot项目启动时，base类加载器执行，加载jar包中的信息后，restart类加载器执行，加载开发者制作的内容。当执行构建项目后，由于jar中信息不会变化，因此base类加载器无需再次执行，所以仅仅运行restart类加载即可，也就是将开发者自己制作的内容重新加载就可以了，这就完成了一次热部署的过程，也可以说热部署的过程实际上是重新加载restart类加载器中的信息。

总结

使用开发者工具可以为当前项目开启热部署功能
使用构建项目操作对工程进行热部署

自动启动热部署

自动热部署其实就是设计一个开关，打开这个开关后，IDE工具就可以自动热部署。因此这个操作和IDE工具有关，以下是idea中启动热部署

设置自动构建项目
打开【File】，选择【settings…】,在面板左侧的菜单中找到【Compile】选项，然后勾选【Build project automatically】，意思是自动构建项目
允许在程序运行时进行自动构建
使用快捷键【Ctrl】+【Alt】+【Shit】+【/】打开维护面板，选择第1项【Registry…】

在选项中搜索comple，然后勾选对应项即可。

这样程序在运行的时候就可以进行自动构建了，实现了热部署的效果。

关注：如果你每敲一个字母，服务器就重新构建一次，这未免有点太频繁了，所以idea设置当idea工具失去焦点5秒后进行热部署。其实就是你从idea工具中切换到其他工具时进行热部署，比如改完程序需要到浏览器上去调试，这个时候idea就自动进行热部署操作。

参与热部署监控的文件范围配置

通过修改项目中的文件，你可以发现其实并不是所有的文件修改都会激活热部署的，原因在于在开发者工具中有一组配置，当满足了配置中的条件后，才会启动热部署，配置中默认不参与热部署的目录信息如下

/META-INF/maven
/META-INF/resources
/resources
/static
/public
/templates

以上目录中的文件如果发生变化，是不参与热部署的。如果想修改配置，可以通过application.yml文件进行设定哪些文件不参与热部署操作

spring:
  devtools:
    restart:
      # 设置不参与热部署的文件或文件夹
      exclude: static/**,public/**,config/application.yml

关闭热部署

线上环境运行时是不可能使用热部署功能的，所以需要强制关闭此功能，通过配置可以关闭此功能。

spring:
  devtools:
    restart:
      enabled: false

如果当心配置文件层级过多导致相符覆盖最终引起配置失效，可以提高配置的层级，在更高层级中配置关闭热部署。例如在启动容器前通过系统属性设置关闭热部署功能。

@SpringBootApplication
public class SSMPApplication {
    public static void main(String[] args) {
        System.setProperty("spring.devtools.restart.enabled","false");
        SpringApplication.run(SSMPApplication.class);
    }
}

其实上述担心略微有点多余，因为线上环境的维护是不可能出现修改代码的操作的，这么做唯一的作用是降低资源消耗，毕竟那双盯着你项目是不是产生变化的眼睛只要闭上了，就不具有热部署功能了，这个开关的作用就是禁用对应功能。

高级配置

@ConfigurationProperties

在基础篇学习了@ConfigurationProperties注解，此注解的作用是用来为bean绑定属性的。开发者可以在yml配置文件中以对象的格式添加若干属性

servers:
  ip-address: 192.168.0.1 
  port: 2345
  timeout: -1

然后再开发一个用来封装数据的实体类，注意要提供属性对应的setter方法

@Component
@Data
public class ServerConfig {
    private String ipAddress;
    private int port;
    private long timeout;
}

使用@ConfigurationProperties注解就可以将配置中的属性值关联到开发的模型类上

@Component
@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "servers")
public class ServerConfig {
    private String ipAddress;
    private int port;
    private long timeout;
}

这样加载对应bean的时候就可以直接加载配置属性值了。

但是目前我们学的都是给自定义的bean使用这种形式加载属性值，如果是第三方的bean呢？能不能用这种形式加载属性值呢？为什么会提出这个疑问？原因就在于当前@ConfigurationProperties注解是写在类定义的上方，而第三方开发的bean源代码不是你自己书写的，你也不可能到源代码中去添加@ConfigurationProperties注解，这种问题该怎么解决呢？下面就来说说这个问题。

使用@ConfigurationProperties注解其实可以为第三方bean加载属性，格式特殊一点而已。

使用@Bean注解定义第三方bean

@Bean
public DruidDataSource datasource(){
    DruidDataSource ds = new DruidDataSource();
    return ds;
}

在yml中定义要绑定的属性，注意datasource此时全小写
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datasource: driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
使用@ConfigurationProperties注解为第三方bean进行属性绑定，注意前缀是全小写的datasource
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@Bean @ConfigurationProperties(prefix = "datasource") public DruidDataSource datasource(){ DruidDataSource ds = new DruidDataSource(); return ds; }
操作方式完全一样，只不过@ConfigurationProperties注解不仅能添加到类上，还可以添加到方法上，添加到类上是为spring容器管理的当前类的对象绑定属性，添加到方法上是为spring容器管理的当前方法的返回值对象绑定属性，其实本质上都一样。

目前我们定义bean不是通过类注解定义就是通过@Bean定义，使用@ConfigurationProperties注解可以为bean进行属性绑定，那在一个业务系统中，哪些bean通过注解@ConfigurationProperties去绑定属性了呢？因为这个注解不仅可以写在类上，还可以写在方法上，所以找起来就比较麻烦了。为了解决这个问题，spring给我们提供了一个全新的注解，专门标注使用@ConfigurationProperties注解绑定属性的bean是哪些。这个注解叫做@EnableConfigurationProperties

在配置类上开启@EnableConfigurationProperties注解，并标注要使用@ConfigurationProperties注解绑定属性的类

@SpringBootApplication
@EnableConfigurationProperties(ServerConfig.class)
public class Springboot13ConfigurationApplication {
}

在对应的类上直接使用@ConfigurationProperties进行属性绑定
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@Data @ConfigurationProperties(prefix = "servers") public class ServerConfig { private String ipAddress; private int port; private long timeout; }
有人感觉这没区别啊？注意观察，现在绑定属性的ServerConfig类并没有声明@Component注解。当使用@EnableConfigurationProperties注解时，spring会默认将其标注的类定义为bean，因此无需再次声明@Component注解了
最后再说一个小技巧，使用@ConfigurationProperties注解时，会出现一个提示信息
出现这个提示后只需要添加一个坐标此提醒就消失了
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<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId> </dependency>

总结

使用@ConfigurationProperties可以为使用@Bean声明的第三方bean绑定属性
当使用@EnableConfigurationProperties声明进行属性绑定的bean后，无需使用@Component注解再次进行bean声明

宽松绑定、松散绑定

在进行属性绑定时，可能会遇到如下情况，为了进行标准命名，开发者会将属性名严格按照驼峰命名法书写，在yml配置文件中将datasource修改为dataSource，如下

1 2	`dataSource: driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver`

此时程序可以正常运行，然后又将代码中的前缀datasource修改为dataSource，如下：

@Bean
@ConfigurationProperties(prefix = "dataSource")
public DruidDataSource datasource(){
    DruidDataSource ds = new DruidDataSource();
    return ds;
}

此时就发生了编译错误，而且并不是idea工具导致的，运行后依然会出现问题，配置属性名dataSource是无效的

Configuration property name 'dataSource' is not valid:

    Invalid characters: 'S'
    Bean: datasource
    Reason: Canonical names should be kebab-case ('-' separated), lowercase alpha-numeric characters and must start with a letter

Action:
Modify 'dataSource' so that it conforms to the canonical names requirements.

为什么会出现这种问题，这就要来说一说springboot进行属性绑定时的一个重要知识点了，有关属性名称的宽松绑定，也可以称为宽松绑定。

什么是宽松绑定？实际上是springboot进行编程时人性化设计的一种体现，即配置文件中的命名格式与变量名的命名格式可以进行格式上的最大化兼容。兼容到什么程度呢？几乎主流的命名格式都支持，例如：

在ServerConfig中的ipAddress属性名

@Component
@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "servers")
public class ServerConfig {
    private String ipAddress;
}

可以与下面的配置属性名规则全兼容

servers:
  ipAddress: 192.168.0.2       # 驼峰模式
  ip_address: 192.168.0.2      # 下划线模式
  ip-address: 192.168.0.2      # 烤肉串模式
  IP_ADDRESS: 192.168.0.2      # 常量模式

也可以说，以上4种模式最终都可以匹配到ipAddress这个属性名。为什么这样呢？

原因就是在进行匹配时，配置中的名称要去掉中划线和下划线后，忽略大小写的情况下去与java代码中的属性名进行忽略大小写的等值匹配，以上4种命名去掉下划线中划线忽略大小写后都是一个词ipaddress，java代码中的属性名忽略大小写后也是ipaddress，这样就可以进行等值匹配了，这就是为什么这4种格式都能匹配成功的原因。不过springboot官方推荐使用烤肉串模式，也就是中划线模式。

其中Reason描述了报错的原因，规范的名称应该是烤肉串(kebab)模式(case)，即使用-分隔，使用小写字母数字作为标准字符，且必须以字母开头。然后再看我们写的名称dataSource，就不满足上述要求。闹了半天，在书写前缀时，这个词不是随意支持的，必须使用上述标准。

最后说一句，以上规则仅针对springboot中@ConfigurationProperties注解进行属性绑定时有效，对@Value注解进行属性映射无效。

总结

@ConfigurationProperties绑定属性时支持属性名宽松绑定，这个宽松体现在属性名的命名规则上
@Value注解不支持松散绑定规则
绑定前缀名推荐采用烤肉串命名规则，即使用中划线做分隔符

常用计量单位绑定

在前面的配置中，我们书写了如下配置值，其中第三项超时时间timeout描述了服务器操作超时时间，当前值是-1表示永不超时。

servers:
  ip-address: 192.168.0.1 
  port: 2345
  timeout: -1

但是每个人对这个值的理解会产生不同，比如线上服务器完成一次主从备份，配置超时时间240，这个240如果单位是秒就是超时时间4分钟，如果单位是分钟就是超时时间4小时。面对一次线上服务器的主从备份，设置4分钟，简直是开玩笑，别说拷贝过程，备份之前的压缩过程4分钟也搞不定，这个时候问题就来了，怎么解决这个误会？

除了加强约定之外，springboot充分利用了JDK8中提供的全新的用来表示计量单位的新数据类型，从根本上解决这个问题。以下模型类中添加了两个JDK8中新增的类，分别是Duration和DataSize

@Component
@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "servers")
public class ServerConfig {
    @DurationUnit(ChronoUnit.HOURS)
    private Duration serverTimeOut;
    @DataSizeUnit(DataUnit.MEGABYTES)
    private DataSize dataSize;
}

Duration：表示时间间隔，可以通过@DurationUnit注解描述时间单位，例如上例中描述的单位为小时（ChronoUnit.HOURS）

DataSize：表示存储空间，可以通过@DataSizeUnit注解描述存储空间单位，例如上例中描述的单位为MB（DataUnit.MEGABYTES）

使用上述两个单位就可以有效避免因沟通不同步或文档不健全导致的信息不对称问题，从根本上解决了问题，避免产生误读

校验

目前我们在进行属性绑定时可以通过松散绑定规则在书写时放飞自我了，但是在书写时由于无法感知模型类中的数据类型，就会出现类型不匹配的问题，比如代码中需要int类型，配置中给了非法的数值，例如写一个“a”，这种数据肯定无法有效的绑定，还会引发错误。

SpringBoot给出了强大的数据校验功能，可以有效的避免此类问题的发生。在JAVAEE的JSR303规范中给出了具体的数据校验标准，开发者可以根据自己的需要选择对应的校验框架，此处使用Hibernate提供的校验框架来作为实现进行数据校验。书写应用格式非常固定。

开启校框架

<!--1.导入JSR303规范-->
<dependency>
    <groupId>javax.validation</groupId>
    <artifactId>validation-api</artifactId>
</dependency>
<!--使用hibernate框架提供的校验器做实现-->
<dependency>
    <groupId>org.hibernate.validator</groupId>
    <artifactId>hibernate-validator</artifactId>
</dependency>

在需要开启校验功能的类上使用注解@Validated开启校验功能

@Component
@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "servers")
//开启对当前bean的属性注入校验
@Validated
public class ServerConfig {
}

对具体的字段设置校验规则

@Component
@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "servers")
//开启对当前bean的属性注入校验
@Validated
public class ServerConfig {
    //设置具体的规则
    @Max(value = 8888,message = "最大值不能超过8888")
    @Min(value = 202,message = "最小值不能低于202")
    private int port;
}

通过设置数据格式校验，就可以有效避免非法数据加载，其实使用起来还是挺轻松的，基本上就是一个格式。

数据类型转换

先把问题描述一下，这位开发者连接数据库正常操作，但是运行程序后显示的信息是密码错误。

1	`java.sql.SQLException: Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)`

这是用户名和密码不匹配，就是密码输入错了，但是问题就在于密码并没有输入错误，这就比较讨厌了。来看看用户名密码的配置是如何写的：

spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/ssm_db?serverTimezone=UTC
    username: root
    password: 0127

密码使用了0127，其实问题就出在这里了。

基础篇讲属性注入时，提到过类型相关的知识，在整数相关知识中有这么一句话，支持二进制，八进制，十六进制

这个问题就出在这里了，因为0127在开发者眼中是一个字符串“0127”，但是在springboot看来，这就是一个数字，而且是一个八进制的数字。当后台使用String类型接收数据时，如果配置文件中配置了一个整数值，他是按照整数进行处理，读取后再转换成字符串。巧了，0127撞上了八进制的格式，所以最终以十进制数字87的结果存在了。

这里提两个注意点，第一，字符串标准书写加上引号包裹，养成习惯，第二，遇到0开头的数据多注意吧。

总结

yaml文件中对于数字的定义支持进制书写格式，如需使用字符串请使用引号明确标注

测试

加载测试专用属性

测试过程本身并不是一个复杂的过程，但是很多情况下测试时需要模拟一些线上情况，或者模拟一些特殊情况。如果当前环境按照线上环境已经设定好了，例如是下面的配置

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env:
  maxMemory: 32GB
  minMemory: 16GB

但是你现在想测试对应的兼容性，需要测试如下配置

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3

env:
  maxMemory: 16GB
  minMemory: 8GB

这个时候我们能不能每次测试的时候都去修改源码application.yml中的配置进行测试呢？显然是不行的。每次测试前改过来，每次测试后改回去，这太麻烦了。于是我们就想，需要在测试环境中创建一组临时属性，去覆盖我们源码中设定的属性，这样测试用例就相当于是一个独立的环境，能够独立测试，这样就方便多了。

临时属性

springboot已经为我们开发者早就想好了这种问题该如何解决，并且提供了对应的功能入口。在测试用例程序中，可以通过对注解@SpringBootTest添加属性来模拟临时属性，具体如下：

//properties属性可以为当前测试用例添加临时的属性配置
@SpringBootTest(properties = {"test.prop=testValue1"})
public class PropertiesAndArgsTest {

    @Value("${test.prop}")
    private String msg;
    
    @Test
    void testProperties(){
        System.out.println(msg);
    }
}

使用注解@SpringBootTest的properties属性就可以为当前测试用例添加临时的属性，覆盖源码配置文件中对应的属性值进行测试。

临时参数

除了上述这种情况，在前面使用命令行启动springboot程序时讲过，通过命令行参数也可以设置属性值。而且线上启动程序时，通常都会添加一些专用的配置信息。作为运维人员他们才不懂java，更不懂这些配置的信息具体格式该怎么写，那如果我们作为开发者提供了对应的书写内容后，能否提前测试一下这些配置信息是否有效呢？当时是可以的，还是通过注解@SpringBootTest的另一个属性来进行设定。

//args属性可以为当前测试用例添加临时的命令行参数
@SpringBootTest(args={"--test.prop=testValue2"})
public class PropertiesAndArgsTest {
    
    @Value("${test.prop}")
    private String msg;
    
    @Test
    void testProperties(){
        System.out.println(msg);
    }
}

使用注解@SpringBootTest的args属性就可以为当前测试用例模拟命令行参数并进行测试。

属性加载优先级的顺序中，明确规定了命令行参数的优先级排序是11，而配置属性的优先级是3，结果不言而喻了，args属性配置优先于properties属性配置加载。

总结

加载测试临时属性可以通过注解@SpringBootTest的properties和args属性进行设定，此设定应用范围仅适用于当前测试用例

加载测试专用配置

spring环境中可以设置若干个配置文件或配置类，若干个配置信息可以同时生效。我们的需求就是在测试环境中在添加一个配置类，然后启动测试环境时，生效此配置就行了。其实做法和spring环境中加载多个配置信息的方式完全一样。

在测试包test中创建专用的测试环境配置类
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@Configuration public class MsgConfig { @Bean public String msg(){ return "bean msg"; } }
上述配置仅用于演示当前实验效果，实际开发可不能这么注入String类型的数据

在启动测试环境时，导入测试环境专用的配置类，使用@Import注解即可

@SpringBootTest
@Import({MsgConfig.class})
public class ConfigurationTest {

    @Autowired
    private String msg;

    @Test
    void testConfiguration(){
        System.out.println(msg);
    }
}

到这里就通过@Import属性实现了基于开发环境的配置基础上，对配置进行测试环境的追加操作，实现了1+1的配置环境效果。这样我们就可以实现每一个不同的测试用例加载不同的bean的效果，丰富测试用例的编写，同时不影响开发环境的配置。

web环境模拟测试

在测试中对表现层功能进行测试需要一个基础和一个功能。所谓的一个基础是运行测试程序时，必须启动web环境，不然没法测试web功能。一个功能是必须在测试程序中具备发送web请求的能力，不然无法实现web功能的测试。所以在测试用例中测试表现层接口这项工作就转换成两件事

如何在测试类中启动web测试
如何在测试类中发送web请求

测试类中启动web环境

每一个springboot的测试类上方都会标准@SpringBootTest注解，而注解带有一个属性，叫做webEnvironment。通过该属性就可以设置在测试用例中启动web环境，具体如下：

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@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT)
public class WebTest {	
}

测试类中启动web环境时，可以指定启动的Web环境对应的端口，springboot提供了4种设置值，分别如下：

MOCK
根据当前设置确认是否启动web环境，例如是使用了Servlet的API就启动web环境，属于适配性的配置
DEFINED_PORT
使用自定义的端口作为web服务器端口
RANDOM_PORT
使用随机端口作为web服务器短裤
NONE
不启动web环境

通过上述配置，现在启动测试程序时就可以正常启动web环境，建议测试时使用RANDOM_PORT，避免代码中因为写死设定引发线上功能打包测试时由于端口冲突导致意外现象的出现。

就是说你程序中写了用8080端口，结果线上环境8080端口被占用了，结果你代码中所有写的东西都要改，这就是写死代码的代价。现在你用随机端口就可以测试出来你有没有这种问题的隐患了。

测试类中发送请求

对于测试类中发送请求，其实java的API就提供对应的功能，只不过平时接触的比较少，所以较为陌生。springboot为了便于开发者进行对应的功能开发，对其又进行了包装，简化了开发步骤，具体操作如下：

在测试类中开启web虚拟调用功能，通过@AutoConfigureMockMvc实现此功能的开启

@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT)
//开启虚拟MVC调用
@AutoConfigureMockMvc
public class WebTest {
}

定义发起虚拟调用对象MockMVC，通过自动装配的形式初始化对象

@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT)
//开启虚拟MVC调用
@AutoConfigureMockMvc
public class WebTest {

    @Test
    void testWeb(@Autowired MockMvc mvc) {
    }
}

创建一个虚拟请求对象，封装请求的路径，并使用MockMVC对象发送对应请求

@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT)
//开启虚拟MVC调用
@AutoConfigureMockMvc
public class WebTest {

    @Test
    void testWeb(@Autowired MockMvc mvc) throws Exception {
        //http://localhost:8080/books
        //创建虚拟请求，当前访问/books
        MockHttpServletRequestBuilder builder = MockMvcRequestBuilders.get("/books");
        //执行对应的请求
        mvc.perform(builder);
    }
}

执行测试程序，现在就可以正常的发送/books对应的请求了，注意访问路径不要写http://localhost:8080/books，因为前面的服务器IP地址和端口使用的是当前虚拟的web环境，无需指定，仅指定请求的具体路径即可。

web环境请求结果比对

其实发完请求得到的信息只有一种，就是响应对象。至于响应对象中包含什么，就可以比对什么。常见的比对内容如下：

响应状态匹配

@Test
void testStatus(@Autowired MockMvc mvc) throws Exception {
    MockHttpServletRequestBuilder builder = MockMvcRequestBuilders.get("/books");
    ResultActions action = mvc.perform(builder);
    //设定预期值 与真实值进行比较，成功测试通过，失败测试失败
    //定义本次调用的预期值
    StatusResultMatchers status = MockMvcResultMatchers.status();
    //预计本次调用时成功的：状态200
    ResultMatcher ok = status.isOk();
    //添加预计值到本次调用过程中进行匹配
    action.andExpect(ok);
}

响应体匹配（非JSON数据格式）

@Test
void testBody(@Autowired MockMvc mvc) throws Exception {
    MockHttpServletRequestBuilder builder = MockMvcRequestBuilders.get("/books");
    ResultActions action = mvc.perform(builder);
    //设定预期值 与真实值进行比较，成功测试通过，失败测试失败
    //定义本次调用的预期值
    ContentResultMatchers content = MockMvcResultMatchers.content();
    ResultMatcher result = content.string("springboot2");
    //添加预计值到本次调用过程中进行匹配
    action.andExpect(result);
}

响应体匹配(json数据格式，开发中的主流使用方式)

@Test
void testJson(@Autowired MockMvc mvc) throws Exception {
    MockHttpServletRequestBuilder builder = MockMvcRequestBuilders.get("/books");
    ResultActions action = mvc.perform(builder);
    //设定预期值 与真实值进行比较，成功测试通过，失败测试失败
    //定义本次调用的预期值
    ContentResultMatchers content = MockMvcResultMatchers.content();
    ResultMatcher result = content.json("{\"id\":1,\"name\":\"springboot2\",\"type\":\"springboot\"}");
    //添加预计值到本次调用过程中进行匹配
    action.andExpect(result);
}

响应头信息匹配

@Test
void testContentType(@Autowired MockMvc mvc) throws Exception {
    MockHttpServletRequestBuilder builder = MockMvcRequestBuilders.get("/books");
    ResultActions action = mvc.perform(builder);
    //设定预期值 与真实值进行比较，成功测试通过，失败测试失败
    //定义本次调用的预期值
    HeaderResultMatchers header = MockMvcResultMatchers.header();
    ResultMatcher contentType = header.string("Content-Type", "application/json");
    //添加预计值到本次调用过程中进行匹配
    action.andExpect(contentType);
}

基本上齐了，头信息，正文信息，状态信息都有了，就可以组合出一个完美的响应结果比对结果了。以下范例就是三种信息同时进行匹配校验，也是一个完整的信息匹配过程。

完整信息匹配

@Test
void testGetById(@Autowired MockMvc mvc) throws Exception {
    MockHttpServletRequestBuilder builder = MockMvcRequestBuilders.get("/books");
    ResultActions action = mvc.perform(builder);

    StatusResultMatchers status = MockMvcResultMatchers.status();
    ResultMatcher ok = status.isOk();
    action.andExpect(ok);

    HeaderResultMatchers header = MockMvcResultMatchers.header();
    ResultMatcher contentType = header.string("Content-Type", "application/json");
    action.andExpect(contentType);

    ContentResultMatchers content = MockMvcResultMatchers.content();
    ResultMatcher result = content.json("{\"id\":1,\"name\":\"springboot\",\"type\":\"springboot\"}");
    action.andExpect(result);
}

数据层测试回滚

在原始测试用例中添加注解@Transactional即可实现当前测试用例的事务不提交。当程序运行后，只要注解@Transactional出现的位置存在注解@SpringBootTest，springboot就会认为这是一个测试程序，无需提交事务，所以也就可以避免事务的提交。

@SpringBootTest
@Transactional
@Rollback(true)
public class DaoTest {
    @Autowired
    private BookService bookService;

    @Test
    void testSave(){
        Book book = new Book();
        book.setName("springboot3");
        book.setType("springboot3");
        book.setDescription("springboot3");

        bookService.save(book);
    }
}

如果开发者想提交事务，也可以，再添加一个@RollBack的注解，设置回滚状态为false即可正常提交事务

测试用例数据设定

对于测试用例的数据固定书写肯定是不合理的，springboot提供了在配置中使用随机值的机制，确保每次运行程序加载的数据都是随机的。具体如下：

testcase:
  book:
    id: ${random.int}
    id2: ${random.int(10)}
    type: ${random.int!5,10!}
    name: ${random.value}
    uuid: ${random.uuid}
    publishTime: ${random.long}

当前配置就可以在每次运行程序时创建一组随机数据，避免每次运行时数据都是固定值的尴尬现象发生，有助于测试功能的进行。数据的加载按照之前加载数据的形式，使用@ConfigurationProperties注解即可

@Component
@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "testcase.book")
public class BookCase {
    private int id;
    private int id2;
    private int type;
    private String name;
    private String uuid;
    private long publishTime;
}

对于随机值的产生，还有一些小的限定规则，比如产生的数值性数据可以设置范围等，具体如下：

${random.int}表示随机整数
${random.int(10)}表示10以内的随机数
${random.int(10,20)}表示10到20的随机数
其中()可以是任意字符，例如[]，!!均可

总结

在测试类中测试web层接口要保障测试类启动时启动web容器，使用@SpringBootTest注解的webEnvironment属性可以虚拟web环境用于测试
为测试方法注入MockMvc对象，通过MockMvc对象可以发送虚拟请求，模拟web请求调用过程
web虚拟调用可以对本地虚拟请求的返回响应信息进行比对，分为响应头信息比对、响应体信息比对、响应状态信息比对
在springboot的测试类中通过添加注解@Transactional来阻止测试用例提交事务
通过注解@Rollback控制springboot测试类执行结果是否提交事务，需要配合注解@Transactional使用
使用随机数据可以替换测试用例中书写的固定数据，提高测试用例中的测试数据有效性

数据层解决方案

SQL

数据层解决方案涉及到以下技术

数据源技术：Druid
持久化技术：MyBatisPlus
数据库技术：MySQL

数据源技术

目前我们使用的数据源技术是Druid，运行时可以在日志中看到对应的数据源初始化信息，具体如下：

1 2	`INFO 28600 --- [ main] c.a.d.s.b.a.DruidDataSourceAutoConfigure : Init DruidDataSource INFO 28600 --- [ main] com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource : {dataSource-1} inited`

如果不使用Druid数据源，程序运行后是什么样子呢？是独立的数据库连接对象还是有其他的连接池技术支持呢？将Druid技术对应的starter去掉再次运行程序可以在日志中找到如下初始化信息：

1 2	`INFO 31820 --- [ main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource : HikariPool-1 - Starting... INFO 31820 --- [ main] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource : HikariPool-1 - Start completed.`

虽然没有DruidDataSource相关的信息了，但是我们发现日志中有HikariDataSource这个信息，这是springboot内嵌数据源

springboot提供了3款内嵌数据源技术，分别如下：

HikariCP
这是springboot官方推荐的数据源技术，作为默认内置数据源使用。你不配置数据源，那就用这个。
Tomcat提供DataSource
如果不想用HikartCP，并且使用tomcat作为web服务器进行web程序的开发，使用这个。为什么是Tomcat，不是其他web服务器呢？因为web技术导入starter后，默认使用内嵌tomcat，既然都是默认使用的技术了，那就一用到底，数据源也用它的。有人就提出怎么才能不使用HikartCP用tomcat提供的默认数据源对象呢？把HikartCP技术的坐标排除掉就OK了。
Commons DBCP
这个使用的条件就更苛刻了，既不使用HikartCP也不使用tomcat的DataSource时，默认给你用这个。

我们配置druid时使用druid的starter对应的配置如下：

spring:
  datasource:
    druid:	
   	  url: jdbc:mysql://localhost:3306/ssm_db?serverTimezone=UTC
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      username: root
      password: root

换成是默认的数据源HikariCP后，直接吧druid删掉就行了，如下：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/ssm_db?serverTimezone=UTC
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    username: root
    password: root

当然，也可以写上是对hikari做的配置，但是url地址要单独配置，如下：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/ssm_db?serverTimezone=UTC
    hikari:
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      username: root
      password: root

这就是配置hikari数据源的方式。如果想对hikari做进一步的配置，可以继续配置其独立的属性。例如：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/ssm_db?serverTimezone=UTC
    hikari:
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      username: root
      password: root
      maximum-pool-size: 50

如果不想使用hikari数据源，使用tomcat的数据源或者DBCP配置格式也是一样的。

持久化技术

springboot充分发挥其最强辅助的特征，给开发者提供了一套现成的数据层技术，叫做JdbcTemplate。其实这个技术不能说是springboot提供的，因为不使用springboot技术，一样能使用它，谁提供的呢？spring技术提供的，所以在springboot技术范畴中，这个技术也是存在的，毕竟springboot技术是加速spring程序开发而创建的。

这个技术其实就是回归到jdbc最原始的编程形式来进行数据层的开发，下面直接上操作步骤：

导入jdbc对应坐标，记得是starter

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency

自动装配JdbcTemplate对象

@SpringBootTest
class Springboot15SqlApplicationTests {
    @Test
    void testJdbcTemplate(@Autowired JdbcTemplate jdbcTemplate){
    }
}

使用JdbcTemplate实现查询操作（非实体类封装数据的查询操作）

@Test
void testJdbcTemplate(@Autowired JdbcTemplate jdbcTemplate){
    String sql = "select * from tbl_book";
    List<Map<String, Object>> maps = jdbcTemplate.queryForList(sql);
    System.out.println(maps);
}

使用JdbcTemplate实现查询操作（实体类封装数据的查询操作）

@Test
void testJdbcTemplate(@Autowired JdbcTemplate jdbcTemplate){

    String sql = "select * from tbl_book";
    RowMapper<Book> rm = new RowMapper<Book>() {
        @Override
        public Book mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
            Book temp = new Book();
            temp.setId(rs.getInt("id"));
            temp.setName(rs.getString("name"));
            temp.setType(rs.getString("type"));
            temp.setDescription(rs.getString("description"));
            return temp;
        }
    };
    List<Book> list = jdbcTemplate.query(sql, rm);
    System.out.println(list);
}

使用JdbcTemplate实现增删改操作

@Test
void testJdbcTemplateSave(@Autowired JdbcTemplate jdbcTemplate){
    String sql = "insert into tbl_book values(3,'springboot1','springboot2','springboot3')";
    jdbcTemplate.update(sql);
}

如果相对JdbcTemplate对象进行相关配置，可以在yml文件中进行设定，具体如下

spring:
  jdbc:
    template:
      query-timeout: -1   # 查询超时时间
      max-rows: 500       # 最大行数
      fetch-size: -1      # 缓存行数

总结

SpringBoot内置JdbcTemplate持久化解决方案
使用JdbcTemplate需要导入spring-boot-starter-jdbc的坐标

数据库技术

springboot提供了3款内置的数据库，分别是

H2
HSQL
Derby

以上三款数据库除了可以独立安装之外，还可以像是tomcat服务器一样，采用内嵌的形式运行在spirngboot容器中。内嵌在容器中运行，那必须是java对象啊，对，这三款数据库底层都是使用java语言开发的。

这三个数据库都可以采用内嵌容器的形式运行，在应用程序运行后，如果我们进行测试工作，此时测试的数据无需存储在磁盘上，但是又要测试使用，内嵌数据库就方便了，运行在内存中，该测试测试，该运行运行，等服务器关闭后，一切烟消云散，多好，省得你维护外部数据库了。这也是内嵌数据库的最大优点，方便进行功能测试。

下面以H2数据库为例讲解如何使用这些内嵌数据库，操作步骤也非常简单

导入H2数据库对应的坐标，一共两个

<dependency>
    <groupId>com.h2database</groupId>
    <artifactId>h2</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>

将工程设置为web工程，启动工程时启动H2数据库

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

通过配置开始H2数据库控制台访问程序，也可以使用其他的数据库连接软件操作
1
2
3
4
5
spring: h2: console: enabled: true path: /h2
web端访问路径/h2，访问密码123456，如果访问失败，先配置下列数据源，启动程序运行后再次访问/h2路径就可以正常访问了
1
2
3
4
5
6
datasource: url: jdbc:h2:~/test hikari: driver-class-name: org.h2.Driver username: sa password: 123456
使用JdbcTemplate或MybatisPlus技术操作数据库。
这里其实我们只是换了一个数据库而已，其他的东西都不受影响。一个重要提醒，别忘了，上线时，把内存级数据库关闭，采用MySQL数据库作为数据持久化方案，关闭方式就是设置enabled属性为false即可。

总结

H2内嵌式数据库启动方式，添加坐标，添加配置
H2数据库线上运行时请务必关闭

NOSQL

从字面来看，No表示否定，NoSQL就是非关系型数据库解决方案，意思就是数据该存存该取取，只是这些数据不放在关系型数据库中了

springboot整合redis

安装

windows版安装包下载地址：https://github.com/tporadowski/redis/releases

下载的安装包有两种形式，一种是一键安装的msi文件，还有一种是解压缩就能使用的zip文件。

msi，其实就是一个文件安装包，不仅安装软件，还帮你把安装软件时需要的功能关联在一起，打包操作。比如如安装序列、创建和设置安装路径、设置系统依赖项、默认设定安装选项和控制安装过程的属性。说简单点就是一站式服务，安装过程一条龙操作一气呵成，就是为小白用户提供的软件安装程序。

启动服务器
1
redis-server.exe redis.windows.conf
初学者无需调整服务器对外服务端口，默认6379。
启动客户端
1
redis-cli.exe
如果启动redis服务器失败，可以先启动客户端，然后执行shutdown操作后退出，此时redis服务器就可以正常执行了。

基本操作

服务器启动后，使用客户端就可以连接服务器，类似于启动完MySQL数据库，然后启动SQL命令行操作数据库。

放置一个字符串数据到redis中，先为数据定义一个名称，比如name,age等，然后使用命令set设置数据到redis服务器中即可

1 2	`set name itheima set age 12`

从redis中取出已经放入的数据，根据名称取，就可以得到对应数据。如果没有对应数据就会得到(nil)

1 2	`get name get age`

以上使用的数据存储是一个名称对应一个值，如果要维护的数据过多，可以使用别的数据存储结构。例如hash，它是一种一个名称下可以存储多个数据的存储模型，并且每个数据也可以有自己的二级存储名称。向hash结构中存储数据格式如下

1 2	`hset a a1 aa1 #对外key名称是a，在名称为a的存储模型中，a1这个key中保存了数据aa1 hset a a2 aa2`

获取hash结构中的数据命令如下

1 2	`hget a a1 #得到aa1 hget a a2 #得到aa2`

整合

导入springboot整合redis的starter坐标

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

上述坐标可以在创建模块的时候通过勾选的形式进行选择，归属NoSQL分类中

进行基础配置

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379

使用springboot整合redis的专用客户端接口操作，此处使用的事RedisTemplate

@SpringBootTest
class Springboot16RedisApplicationTests {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Test
    void set() {
        ValueOperations ops = redisTemplate.opsForValue();
        ops.set("age",41);
    }
    @Test
    void get() {
        ValueOperations ops = redisTemplate.opsForValue();
        Object age = ops.get("name");
        System.out.println(age);
    }
    @Test
    void hset() {
        HashOperations ops = redisTemplate.opsForHash();
        ops.put("info","b","bb");
    }
    @Test
    void hget() {
        HashOperations ops = redisTemplate.opsForHash();
        Object val = ops.get("info", "b");
        System.out.println(val);
    }
}

在操作redis时，需要先确认操作何种数据，根据数据种类得到操作接口。例如使用opsForValue()获取string类型的数据操作接口，使用opsForHash()获取hash类型的数据操作接口，剩下的就是调用对应api操作了。各种类型的数据操作接口如下：

StringRedisTemplate

由于redis内部不提供java对象的存储格式，因此当操作的数据以对象的形式存在时，会进行转码，转换成字符串格式后进行操作。为了方便开发者使用基于字符串为数据的操作，springboot整合redis时提供了专用的API接口StringRedisTemplate，你可以理解为这是RedisTemplate的一种指定数据泛型的操作API

@SpringBootTest
public class StringRedisTemplateTest {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Test
    void get(){
        ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
        String name = ops.get("name");
        System.out.println(name);
    }
}

redis客户端选择

springboot整合redis技术提供了多种客户端兼容模式，默认提供的是lettucs客户端技术，也可以根据需要切换成指定客户端技术，例如jedis客户端技术，切换成jedis客户端技术操作步骤如下：

导入jedis坐标(jedis坐标受springboot管理，无需提供版本号)

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>

配置客户端技术类型，设置为jedis

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    client-type: jedis

根据需要设置对应的配置

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
    client-type: jedis
    lettuce:
      pool:
        max-active: 16
    jedis:
      pool:
        max-active: 16

lettcus与jedis区别

jedis连接Redis服务器是直连模式，当多线程模式下使用jedis会存在线程安全问题，解决方案可以通过配置连接池使每个连接专用，这样整体性能就大受影响
lettcus基于Netty框架进行与Redis服务器连接，底层设计中采用StatefulRedisConnection。 StatefulRedisConnection自身是线程安全的，可以保障并发访问安全问题，所以一个连接可以被多线程复用。当然lettcus也支持多连接实例一起工作

springboot整合MongoDB

使用Redis技术可以有效的提高数据访问速度，但是由于Redis的数据格式单一性，无法操作结构化数据，当操作对象型的数据时，Redis就显得捉襟见肘。在保障访问速度的情况下，如果想操作结构化数据，看来Redis无法满足要求了，此时需要使用全新的数据存储结束来解决此问题

MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，它是NoSQL数据库产品中的一种，是最像关系型数据库的非关系型数据库。

什么叫无模式呢？简单说就是作为一款数据库，没有固定的数据存储结构，第一条数据可能有A、B、C一共3个字段，第二条数据可能有D、E、F也是3个字段，第三条数据可能是A、C、E3个字段，也就是说数据的结构不固定，这就是无模式。

以下列出了一些可以使用MongoDB作为数据存储的场景，但是并不是必须使用MongoDB的场景：

淘宝用户数据
- 存储位置：数据库
- 特征：永久性存储，修改频度极低
游戏装备数据、游戏道具数据
- 存储位置：数据库、Mongodb
- 特征：永久性存储与临时存储相结合、修改频度较高
直播数据、打赏数据、粉丝数据
- 存储位置：数据库、Mongodb
- 特征：永久性存储与临时存储相结合，修改频度极高
物联网数据
- 存储位置：Mongodb
- 特征：临时存储，修改频度飞速

安装

windows版安装包下载地址：https://www.mongodb.com/try/download

下载的安装包也有两种形式，一种是一键安装的msi文件，还有一种是解压缩就能使用的zip文件，哪种形式都行，这里采用解压缩zip文件进行安装。

解压缩完毕后会得到如下文件，其中bin目录包含了所有mongodb的可执行命令

mongodb在运行时需要指定一个数据存储的目录，所以创建一个数据存储目录，通常放置在安装目录中，此处创建data的目录用来存储数据，具体如下:

如果在安装的过程中出现了如下警告信息，就是告诉你，你当前的操作系统缺少了一些系统文件，这个不用担心。

根据下列方案即可解决，在浏览器中搜索提示缺少的名称对应的文件，并下载，将下载的文件拷贝到windows安装目录的system32目录下，然后在命令行中执行regsvr32命令注册此文件。根据下载的文件名不同，执行命令前更改对应名称。

1	`regsvr32 vcruntime140_1.dll`

启动服务器

1	`mongod --dbpath=..\data\db`

启动服务器时需要指定数据存储位置，通过参数–dbpath进行设置，可以根据需要自行设置数据存储路径。默认服务端口27017。

启动客户端

1	`mongo --host=127.0.0.1 --port=27017`

基本操作

MongoDB虽然是一款数据库，但是它的操作并不是使用SQL语句进行的，因此操作方式各位小伙伴可能比较陌生，好在有一些类似于Navicat的数据库客户端软件，能够便捷的操作MongoDB，先安装一个客户端，再来操作MongoDB。

同类型的软件较多，本次安装的软件时Robo3t，Robot3t是一款绿色软件，无需安装，解压缩即可。解压缩完毕后进入安装目录双击robot3t.exe即可使用。

打开软件首先要连接MongoDB服务器，选择【File】菜单，选择【Connect…】

进入连接管理界面后，选择左上角的【Create】链接，创建新的连接设置

如果输入设置值即可连接（默认不修改即可连接本机27017端口）

连接成功后在命令输入区域输入命令即可操作MongoDB。

创建数据库：在左侧菜单中使用右键创建，输入数据库名称即可
创建集合：在Collections上使用右键创建，输入集合名称即可，集合等同于数据库中的表的作用
新增文档：（文档是一种类似json格式的数据，初学者可以先把数据理解为就是json数据）
1
db.集合名称.insert/save/insertOne(文档)
删除文档
1
db.集合名称.remove(条件)

查询文档

基础查询
查询全部：		   db.集合.find();
查第一条：		   db.集合.findOne()
查询指定数量文档：	db.集合.find().limit(10)					//查10条文档
跳过指定数量文档：	db.集合.find().skip(20)					//跳过20条文档
统计：			  	db.集合.count()
排序：				db.集合.sort({age:1})						//按age升序排序
投影：				db.集合名称.find(条件,{name:1,age:1})		 //仅保留name与age域

条件查询
基本格式：			db.集合.find({条件})
模糊查询：			db.集合.find({域名:/正则表达式/})		  //等同SQL中的like，比like强大，可以执行正则所有规则
条件比较运算：		   db.集合.find({域名:{$gt:值}})				//等同SQL中的数值比较操作，例如：name>18
包含查询：			db.集合.find({域名:{$in:[值1，值2]}})		//等同于SQL中的in
条件连接查询：		   db.集合.find({$and:[{条件1},{条件2}]})	   //等同于SQL中的and、or

整合

导入springboot整合MongoDB的starter坐标
1
2
3
4
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId> </dependency>
上述坐标也可以在创建模块的时候通过勾选的形式进行选择，同样归属NoSQL分类中
进行基础配置
1
2
3
4
spring: data: mongodb: uri: mongodb://localhost/itheima
操作MongoDB需要的配置与操作redis一样，最基本的信息都是操作哪一台服务器，区别就是连接的服务器IP地址和端口不同，书写格式不同而已。

使用springboot整合MongoDB的专用客户端接口MongoTemplate来进行操作

@SpringBootTest
class Springboot17MongodbApplicationTests {
    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;
    @Test
    void contextLoads() {
        Book book = new Book();
        book.setId(2);
        book.setName("springboot2");
        book.setType("springboot2");
        book.setDescription("springboot2");
        mongoTemplate.save(book);
    }
    @Test
    void find(){
        List<Book> all = mongoTemplate.findAll(Book.class);
        System.out.println(all);
    }
}

总结

springboot整合MongoDB步骤

导入springboot整合MongoDB的starter坐标
进行基础配置
使用springboot整合MongoDB的专用客户端接口MongoTemplate操作

springboot整合ES

ES（Elasticsearch）是一个分布式全文搜索引擎，重点是全文搜索。

那什么是全文搜索呢？比如用户要买一本书，以Java为关键字进行搜索，不管是书名中还是书的介绍中，甚至是书的作者名字，只要包含java就作为查询结果返回给用户查看，上述过程就使用了全文搜索技术。搜索的条件不再是仅用于对某一个字段进行比对，而是在一条数据中使用搜索条件去比对更多的字段，只要能匹配上就列入查询结果，这就是全文搜索的目的。而ES技术就是一种可以实现上述效果的技术。

要实现全文搜索的效果，不可能使用数据库中like操作去进行比对，这种效率太低了。ES设计了一种全新的思想，来实现全文搜索。具体操作过程如下：

将被查询的字段的数据全部文本信息进行拆分，分成若干个词
- 例如“中华人民共和国”就会被拆分成三个词，分别是“中华”、“人民”、“共和国”，此过程有专业术语叫做分词。分词的策略不同，分出的效果不一样，不同的分词策略称为分词器。
将分词得到的结果存储起来，对应每条数据的id
- 例如id为1的数据中名称这一项的值是“中华人民共和国”，那么分词结束后，就会出现“中华”对应id为1，“人民”对应id为1，“共和国”对应id为1
- 例如id为2的数据中名称这一项的值是“人民代表大会“，那么分词结束后，就会出现“人民”对应id为2，“代表”对应id为2，“大会”对应id为2
- 此时就会出现如下对应结果，按照上述形式可以对所有文档进行分词。需要注意分词的过程不是仅对一个字段进行，而是对每一个参与查询的字段都执行，最终结果汇总到一个表格中
  分词结果关键字对应id
  中华 1
  人民 1,2
  共和国 1
  代表 2
  大会 2
当进行查询时，如果输入“人民”作为查询条件，可以通过上述表格数据进行比对，得到id值1,2，然后根据id值就可以得到查询的结果数据了。

上述过程中分词结果关键字内容每一个都不相同，作用有点类似于数据库中的索引，是用来加速数据查询的。但是数据库中的索引是对某一个字段进行添加索引，而这里的分词结果关键字不是一个完整的字段值，只是一个字段中的其中的一部分内容。并且索引使用时是根据索引内容查找整条数据，全文搜索中的分词结果关键字查询后得到的并不是整条的数据，而是数据的id，要想获得具体数据还要再次查询，因此这里为这种分词结果关键字起了一个全新的名称，叫做倒排索引。

安装

windows版安装包下载地址https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

下载的安装包是解压缩就能使用的zip文件，解压缩完毕后会得到如下文件

bin目录：包含所有的可执行命令
config目录：包含ES服务器使用的配置文件
jdk目录：此目录中包含了一个完整的jdk工具包，版本17，当ES升级时，使用最新版本的jdk确保不会出现版本支持性不足的问题
lib目录：包含ES运行的依赖jar文件
logs目录：包含ES运行后产生的所有日志文件
modules目录：包含ES软件中所有的功能模块，也是一个一个的jar包。和jar目录不同，jar目录是ES运行期间依赖的jar包，modules是ES软件自己的功能jar包
plugins目录：包含ES软件安装的插件，默认为空

启动服务器

1	`elasticsearch.bat`

双击elasticsearch.bat文件即可启动ES服务器，默认服务端口9200。通过浏览器访问http://localhost:9200看到如下信息视为ES服务器正常启动

{
  "name" : "CZBK-**********",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "j137DSswTPG8U4Yb-0T1Mg",
  "version" : {
    "number" : "7.16.2",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "zip",
    "build_hash" : "2b937c44140b6559905130a8650c64dbd0879cfb",
    "build_date" : "2021-12-18T19:42:46.604893745Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.10.1",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

基本操作

ES中保存有我们要查询的数据，只不过格式和数据库存储数据格式不同而已。在ES中我们要先创建倒排索引，这个索引的功能又点类似于数据库的表，然后将数据添加到倒排索引中，添加的数据称为文档。所以要进行ES的操作要先创建索引，再添加文档，这样才能进行后续的查询操作。

要操作ES可以通过Rest风格的请求来进行，也就是说发送一个请求就可以执行一个操作。比如新建索引，删除索引这些操作都可以使用发送请求的形式来进行。

创建索引，books是索引名称，下同

1	`PUT请求 http://localhost:9200/books`

发送请求后，看到如下信息即索引创建成功

{
    "acknowledged": true,
    "shards_acknowledged": true,
    "index": "books"
}

重复创建已经存在的索引会出现错误信息，reason属性中描述错误原因

{
    "error": {
        "root_cause": [
            {
                "type": "resource_already_exists_exception",
                "reason": "index [books/VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w] already exists",
                "index_uuid": "VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w",
                "index": "books"
            }
        ],
        "type": "resource_already_exists_exception",
        "reason": "index [books/VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w] already exists",	# books索引已经存在
        "index_uuid": "VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w",
        "index": "book"
    },
    "status": 400
}

查询索引

1	`GET请求 http://localhost:9200/books`

查询索引得到索引相关信息，如下

{
    "book": {
        "aliases": {},
        "mappings": {},
        "settings": {
            "index": {
                "routing": {
                    "allocation": {
                        "include": {
                            "_tier_preference": "data_content"
                        }
                    }
                },
                "number_of_shards": "1",
                "provided_name": "books",
                "creation_date": "1645768584849",
                "number_of_replicas": "1",
                "uuid": "VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w",
                "version": {
                    "created": "7160299"
                }
            }
        }
    }
}

如果查询了不存在的索引，会返回错误信息，例如查询名称为book的索引后信息如下

{
    "error": {
        "root_cause": [
            {
                "type": "index_not_found_exception",
                "reason": "no such index [book]",
                "resource.type": "index_or_alias",
                "resource.id": "book",
                "index_uuid": "_na_",
                "index": "book"
            }
        ],
        "type": "index_not_found_exception",
        "reason": "no such index [book]",		# 没有book索引
        "resource.type": "index_or_alias",
        "resource.id": "book",
        "index_uuid": "_na_",
        "index": "book"
    },
    "status": 404
}

删除索引

1	`DELETE请求 http://localhost:9200/books`

删除所有后，给出删除结果

1
2
3

{
    "acknowledged": true
}

如果重复删除，会给出错误信息，同样在reason属性中描述具体的错误原因

{
    "error": {
        "root_cause": [
            {
                "type": "index_not_found_exception",
                "reason": "no such index [books]",
                "resource.type": "index_or_alias",
                "resource.id": "book",
                "index_uuid": "_na_",
                "index": "book"
            }
        ],
        "type": "index_not_found_exception",
        "reason": "no such index [books]",		# 没有books索引
        "resource.type": "index_or_alias",
        "resource.id": "book",
        "index_uuid": "_na_",
        "index": "book"
    },
    "status": 404
}

创建索引并指定分词器

前面创建的索引是未指定分词器的，可以在创建索引时添加请求参数，设置分词器。目前国内较为流行的分词器是IK分词器，使用前先在下对应的分词器，然后使用。IK分词器下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

分词器下载后解压到ES安装目录的plugins目录中即可，安装分词器后需要重新启动ES服务器。使用IK分词器创建索引格式：

PUT请求		http://localhost:9200/books

请求参数如下（注意是json格式的参数）
{
    "mappings":{							#定义mappings属性，替换创建索引时对应的mappings属性		
        "properties":{						#定义索引中包含的属性设置
            "id":{							#设置索引中包含id属性
                "type":"keyword"			#当前属性可以被直接搜索
            },
            "name":{						#设置索引中包含name属性
                "type":"text",              #当前属性是文本信息，参与分词  
                "analyzer":"ik_max_word",   #使用IK分词器进行分词             
                "copy_to":"all"				#分词结果拷贝到all属性中
            },
            "type":{
                "type":"keyword"
            },
            "description":{
                "type":"text",	                
                "analyzer":"ik_max_word",                
                "copy_to":"all"
            },
            "all":{							#定义属性，用来描述多个字段的分词结果集合，当前属性可以参与查询
                "type":"text",	                
                "analyzer":"ik_max_word"
            }
        }
    }
}

创建完毕后返回结果和不使用分词器创建索引的结果是一样的，此时可以通过查看索引信息观察到添加的请求参数mappings已经进入到了索引属性中

{
    "books": {
        "aliases": {},
        "mappings": {						#mappings属性已经被替换
            "properties": {
                "all": {
                    "type": "text",
                    "analyzer": "ik_max_word"
                },
                "description": {
                    "type": "text",
                    "copy_to": [
                        "all"
                    ],
                    "analyzer": "ik_max_word"
                },
                "id": {
                    "type": "keyword"
                },
                "name": {
                    "type": "text",
                    "copy_to": [
                        "all"
                    ],
                    "analyzer": "ik_max_word"
                },
                "type": {
                    "type": "keyword"
                }
            }
        },
        "settings": {
            "index": {
                "routing": {
                    "allocation": {
                        "include": {
                            "_tier_preference": "data_content"
                        }
                    }
                },
                "number_of_shards": "1",
                "provided_name": "books",
                "creation_date": "1645769809521",
                "number_of_replicas": "1",
                "uuid": "DohYKvr_SZO4KRGmbZYmTQ",
                "version": {
                    "created": "7160299"
                }
            }
        }
    }
}

目前我们已经有了索引了，但是索引中还没有数据，所以要先添加数据，ES中称数据为文档，下面进行文档操作。

添加文档，有三种方式

POST请求	http://localhost:9200/books/_doc		#使用系统生成id
POST请求	http://localhost:9200/books/_create/1	#使用指定id
POST请求	http://localhost:9200/books/_doc/1		#使用指定id，不存在创建，存在更新（版本递增）

文档通过请求参数传递，数据格式json
{
    "name":"springboot",
    "type":"springboot",
    "description":"springboot"
}

查询文档

1 2	`GET请求 http://localhost:9200/books/_doc/1 #查询单个文档 GET请求 http://localhost:9200/books/_search #查询全部文档`

条件查询

1	`GET请求 http://localhost:9200/books/_search?q=name:springboot # q=查询属性名:查询属性值`

删除文档

1	`DELETE请求 http://localhost:9200/books/_doc/1`

修改文档（全量更新）

PUT请求	http://localhost:9200/books/_doc/1

文档通过请求参数传递，数据格式json
{
    "name":"springboot",
    "type":"springboot",
    "description":"springboot"
}

修改文档（部分更新）

POST请求	http://localhost:9200/books/_update/1

文档通过请求参数传递，数据格式json
{			
    "doc":{						#部分更新并不是对原始文档进行更新，而是对原始文档对象中的doc属性中的指定属性更新
        "name":"springboot"		#仅更新提供的属性值，未提供的属性值不参与更新操作
    }
}

整合

导入springboot整合ES的starter坐标

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

进行基础配置

spring:
  elasticsearch:
    rest:
      uris: http://localhost:9200

配置ES服务器地址，端口9200

使用springboot整合ES的专用客户端接口ElasticsearchRestTemplate来进行操作

@SpringBootTest
class Springboot18EsApplicationTests {
    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate template;
}

上述操作形式是ES早期的操作方式，使用的客户端被称为Low Level Client，这种客户端操作方式性能方面略显不足，于是ES开发了全新的客户端操作方式，称为High Level Client。高级别客户端与ES版本同步更新，但是springboot最初整合ES的时候使用的是低级别客户端，所以企业开发需要更换成高级别的客户端模式。

下面使用高级别客户端方式进行springboot整合ES，操作步骤如下：

导入springboot整合ES高级别客户端的坐标，此种形式目前没有对应的starter

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>

使用编程的形式设置连接的ES服务器，并获取客户端对象

@SpringBootTest
class Springboot18EsApplicationTests {
    private RestHighLevelClient client;
      @Test
      void testCreateClient() throws IOException {
          HttpHost host = HttpHost.create("http://localhost:9200");
          RestClientBuilder builder = RestClient.builder(host);
          client = new RestHighLevelClient(builder);
  
          client.close();
      }
}

配置ES服务器地址与端口9200，记得客户端使用完毕需要手工关闭。由于当前客户端是手工维护的，因此不能通过自动装配的形式加载对象。

使用客户端对象操作ES，例如创建索引

@SpringBootTest
class Springboot18EsApplicationTests {
    private RestHighLevelClient client;
      @Test
      void testCreateIndex() throws IOException {
          HttpHost host = HttpHost.create("http://localhost:9200");
          RestClientBuilder builder = RestClient.builder(host);
          client = new RestHighLevelClient(builder);
          
          CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("books");
          client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT); 
          
          client.close();
      }
}

高级别客户端操作是通过发送请求的方式完成所有操作的，ES针对各种不同的操作，设定了各式各样的请求对象，上例中创建索引的对象是CreateIndexRequest，其他操作也会有自己专用的Request对象。

当前操作我们发现，无论进行ES何种操作，第一步永远是获取RestHighLevelClient对象，最后一步永远是关闭该对象的连接。在测试中可以使用测试类的特性去帮助开发者一次性的完成上述操作，但是在业务书写时，还需要自行管理。将上述代码格式转换成使用测试类的初始化方法和销毁方法进行客户端对象的维护。

@SpringBootTest
class Springboot18EsApplicationTests {
    @BeforeEach		//在测试类中每个操作运行前运行的方法
    void setUp() {
        HttpHost host = HttpHost.create("http://localhost:9200");
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(host);
        client = new RestHighLevelClient(builder);
    }

    @AfterEach		//在测试类中每个操作运行后运行的方法
    void tearDown() throws IOException {
        client.close();
    }

    private RestHighLevelClient client;

    @Test
    void testCreateIndex() throws IOException {
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("books");
        client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }
}

现在的书写简化了很多，也更合理。下面使用上述模式将所有的ES操作执行一遍，测试结果:

创建索引（IK分词器）：

@Test
void testCreateIndexByIK() throws IOException {
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("books");
    String json = "{\n" +
            "    \"mappings\":{\n" +
            "        \"properties\":{\n" +
            "            \"id\":{\n" +
            "                \"type\":\"keyword\"\n" +
            "            },\n" +
            "            \"name\":{\n" +
            "                \"type\":\"text\",\n" +
            "                \"analyzer\":\"ik_max_word\",\n" +
            "                \"copy_to\":\"all\"\n" +
            "            },\n" +
            "            \"type\":{\n" +
            "                \"type\":\"keyword\"\n" +
            "            },\n" +
            "            \"description\":{\n" +
            "                \"type\":\"text\",\n" +
            "                \"analyzer\":\"ik_max_word\",\n" +
            "                \"copy_to\":\"all\"\n" +
            "            },\n" +
            "            \"all\":{\n" +
            "                \"type\":\"text\",\n" +
            "                \"analyzer\":\"ik_max_word\"\n" +
            "            }\n" +
            "        }\n" +
            "    }\n" +
            "}";
    //设置请求中的参数
    request.source(json, XContentType.JSON);
    client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
}

IK分词器是通过请求参数的形式进行设置的，设置请求参数使用request对象中的source方法进行设置，至于参数是什么，取决于你的操作种类。当请求中需要参数时，均可使用当前形式进行参数设置。

添加文档：

@Test
//添加文档
void testCreateDoc() throws IOException {
    Book book = bookDao.selectById(1);
    IndexRequest request = new IndexRequest("books").id(book.getId().toString());
    String json = JSON.toJSONString(book);
    request.source(json,XContentType.JSON);
    client.index(request,RequestOptions.DEFAULT);
}

添加文档使用的请求对象是IndexRequest，与创建索引使用的请求对象不同。

批量添加文档：

@Test
//批量添加文档
void testCreateDocAll() throws IOException {
    List<Book> bookList = bookDao.selectList(null);
    BulkRequest bulk = new BulkRequest();
    for (Book book : bookList) {
        IndexRequest request = new IndexRequest("books").id(book.getId().toString());
        String json = JSON.toJSONString(book);
        request.source(json,XContentType.JSON);
        bulk.add(request);
    }
    client.bulk(bulk,RequestOptions.DEFAULT);
}

批量做时，先创建一个BulkRequest的对象，可以将该对象理解为是一个保存request对象的容器，将所有的请求都初始化好后，添加到BulkRequest对象中，再使用BulkRequest对象的bulk方法，一次性执行完毕。

按id查询文档：

@Test
//按id查询
void testGet() throws IOException {
    GetRequest request = new GetRequest("books","1");
    GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
    String json = response.getSourceAsString();
    System.out.println(json);
}

根据id查询文档使用的请求对象是GetRequest。

按条件查询文档：

@Test
//按条件查询
void testSearch() throws IOException {
    SearchRequest request = new SearchRequest("books");

    SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
    builder.query(QueryBuilders.termQuery("all","spring"));
    request.source(builder);

    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    SearchHits hits = response.getHits();
    for (SearchHit hit : hits) {
        String source = hit.getSourceAsString();
        //System.out.println(source);
        Book book = JSON.parseObject(source, Book.class);
        System.out.println(book);
    }
}

按条件查询文档使用的请求对象是SearchRequest，查询时调用SearchRequest对象的termQuery方法，需要给出查询属性名，此处支持使用合并字段，也就是前面定义索引属性时添加的all属性。

总结

springboot整合ES步骤

导入springboot整合ES的High Level Client坐标
手工管理客户端对象，包括初始化和关闭操作
使用High Level Client根据操作的种类不同，选择不同的Request对象完成对应操作

整合第三方技术

缓存

企业级应用主要作用是信息处理，当需要读取数据时，由于受限于数据库的访问效率，导致整体系统性能偏低。

应用程序直接与数据库打交道，访问效率低

为了改善上述现象，开发者通常会在应用程序与数据库之间建立一种临时的数据存储机制，该区域中的数据在内存中保存，读写速度较快，可以有效解决数据库访问效率低下的问题。这一块临时存储数据的区域就是缓存。

使用缓存后，应用程序与缓存打交道，缓存与数据库打交道，数据访问效率提高

缓存是一种介于数据永久存储介质与应用程序之间的数据临时存储介质，使用缓存可以有效的减少低速数据读取过程的次数（例如磁盘IO），提高系统性能。此外缓存不仅可以用于提高永久性存储介质的数据读取效率，还可以提供临时的数据存储空间。而springboot提供了对市面上几乎所有的缓存技术进行整合的方案

springboot内置缓存解决方案

springboot技术提供有内置的缓存解决方案，可以帮助开发者快速开启缓存技术，并使用缓存技术进行数据的快速操作，例如读取缓存数据和写入数据到缓存。

导入springboot提供的缓存技术对应的starter

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>

启用缓存，在引导类上方标注注解@EnableCaching配置springboot程序中可以使用缓存

@SpringBootApplication
//开启缓存功能
@EnableCaching
public class Springboot19CacheApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Springboot19CacheApplication.class, args);
    }
}

设置操作的数据是否使用缓存

@Service
public class BookServiceImpl implements BookService {
    @Autowired
    private BookDao bookDao;

    @Cacheable(value="cacheSpace",key="#id")
    public Book getById(Integer id) {
        return bookDao.selectById(id);
    }
}

在业务方法上面使用注解@Cacheable声明当前方法的返回值放入缓存中，其中要指定缓存的存储位置，以及缓存中保存当前方法返回值对应的名称。上例中value属性描述缓存的存储位置，可以理解为是一个存储空间名，key属性描述了缓存中保存数据的名称，使用#id读取形参中的id值作为缓存名称。

使用@Cacheable注解后，执行当前操作，如果发现对应名称在缓存中没有数据，就正常读取数据，然后放入缓存；如果对应名称在缓存中有数据，就终止当前业务方法执行，直接返回缓存中的数据。

手机验证码案例

为了便于下面演示各种各样的缓存技术，我们创建一个手机验证码的案例环境，模拟使用缓存保存手机验证码的过程。

手机验证码案例需求如下：

输入手机号获取验证码，组织文档以短信形式发送给用户（页面模拟）
输入手机号和验证码验证结果

为了描述上述操作，我们制作两个表现层接口，一个用来模拟发送短信的过程，其实就是根据用户提供的手机号生成一个验证码，然后放入缓存，另一个用来模拟验证码校验的过程，其实就是使用传入的手机号和验证码进行匹配，并返回最终匹配结果。下面直接制作本案例的模拟代码，先以上例中springboot提供的内置缓存技术来完成当前案例的制作。

导入springboot提供的缓存技术对应的starter

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>

启用缓存，在引导类上方标注注解@EnableCaching配置springboot程序中可以使用缓存

@SpringBootApplication
//开启缓存功能
@EnableCaching
public class Springboot19CacheApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Springboot19CacheApplication.class, args);
    }
}

定义验证码对应的实体类，封装手机号与验证码两个属性

@Data
public class SMSCode {
    private String tele;
    private String code;
}

定义验证码功能的业务层接口与实现类

public interface SMSCodeService {
    public String sendCodeToSMS(String tele);
    public boolean checkCode(SMSCode smsCode);
}

@Service
public class SMSCodeServiceImpl implements SMSCodeService {
    @Autowired
    private CodeUtils codeUtils;

    @CachePut(value = "smsCode", key = "#tele")
    public String sendCodeToSMS(String tele) {
        String code = codeUtils.generator(tele);
        return code;
    }

    public boolean checkCode(SMSCode smsCode) {
        //取出内存中的验证码与传递过来的验证码比对，如果相同，返回true
        String code = smsCode.getCode();
        String cacheCode = codeUtils.get(smsCode.getTele());
        return code.equals(cacheCode);
    }
}

获取验证码后，当验证码失效时必须重新获取验证码，因此在获取验证码的功能上不能使用@Cacheable注解，@Cacheable注解是缓存中没有值则放入值，缓存中有值则取值。此处的功能仅仅是生成验证码并放入缓存，并不具有从缓存中取值的功能，因此不能使用@Cacheable注解，应该使用仅具有向缓存中保存数据的功能，使用@CachePut注解即可。

对于校验验证码的功能建议放入工具类中进行

定义验证码的生成策略与根据手机号读取验证码的功能

@Component
public class CodeUtils {
    private String [] patch = {"000000","00000","0000","000","00","0",""};

    public String generator(String tele){
        int hash = tele.hashCode();
        int encryption = 20206666;
        long result = hash ^ encryption;
        long nowTime = System.currentTimeMillis();
        result = result ^ nowTime;
        long code = result % 1000000;
        code = code < 0 ? -code : code;
        String codeStr = code + "";
        int len = codeStr.length();
        return patch[len] + codeStr;
    }

    @Cacheable(value = "smsCode",key="#tele")
    public String get(String tele){
        return null;
    }
}

定义验证码功能的web层接口，一个方法用于提供手机号获取验证码，一个方法用于提供手机号和验证码进行校验

@RestController
@RequestMapping("/sms")
public class SMSCodeController {
    @Autowired
    private SMSCodeService smsCodeService;
    
    @GetMapping
    public String getCode(String tele){
        String code = smsCodeService.sendCodeToSMS(tele);
        return code;
    }
    
    @PostMapping
    public boolean checkCode(SMSCode smsCode){
        return smsCodeService.checkCode(smsCode);
    }
}

springboot整合Ehcache缓存

Ehcache是一种缓存技术，使用springboot整合Ehcache其实就是变更一下缓存技术的实现方式

导入Ehcache的坐标
1
2
3
4
<dependency> <groupId>net.sf.ehcache</groupId> <artifactId>ehcache</artifactId> </dependency>
此处为什么不是导入Ehcache的starter，而是导入技术坐标呢？其实springboot整合缓存技术做的是通用格式，不管你整合哪种缓存技术，只是实现变化了，操作方式一样。这也体现出springboot技术的优点，统一同类技术的整合方式。

配置缓存技术实现使用Ehcache

spring:
  cache:
    type: ehcache
    ehcache:
      config: ehcache.xml

配置缓存的类型type为ehcache，此处需要说明一下，当前springboot可以整合的缓存技术中包含有ehcach，所以可以这样书写。其实这个type不可以随便写的，不是随便写一个名称就可以整合的。

由于ehcache的配置有独立的配置文件格式，因此还需要指定ehcache的配置文件，以便于读取相应配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd"
         updateCheck="false">
    <diskStore path="D:\ehcache" />

    <!--默认缓存策略 -->
    <!-- external：是否永久存在，设置为true则不会被清除，此时与timeout冲突，通常设置为false-->
    <!-- diskPersistent：是否启用磁盘持久化-->
    <!-- maxElementsInMemory：最大缓存数量-->
    <!-- overflowToDisk：超过最大缓存数量是否持久化到磁盘-->
    <!-- timeToIdleSeconds：最大不活动间隔，设置过长缓存容易溢出，设置过短无效果，可用于记录时效性数据，例如验证码-->
    <!-- timeToLiveSeconds：最大存活时间-->
    <!-- memoryStoreEvictionPolicy：缓存清除策略-->
    <defaultCache
        eternal="false"
        diskPersistent="false"
        maxElementsInMemory="1000"
        overflowToDisk="false"
        timeToIdleSeconds="60"
        timeToLiveSeconds="60"
        memoryStoreEvictionPolicy="LRU" />

    <cache
        name="smsCode"
        eternal="false"
        diskPersistent="false"
        maxElementsInMemory="1000"
        overflowToDisk="false"
        timeToIdleSeconds="10"
        timeToLiveSeconds="10"
        memoryStoreEvictionPolicy="LRU" />
</ehcache>

注意前面的案例中，设置了数据保存位置是smsCode

@CachePut(value = "smsCode", key = "#tele")
public String sendCodeToSMS(String tele) {
    String code = codeUtils.generator(tele);
    return code;
}

这个设定需要保障ehcache中有一个缓存空间名称叫做smsCode的配置，前后要统一。在企业开发过程中，通过设置不同名称的cache来设定不同的缓存策略，应用于不同的缓存数据。

到这里springboot整合Ehcache就做完了，可以发现一点，原始代码没有任何修改，仅仅是加了一组配置就可以变更缓存供应商了，这也是springboot提供了统一的缓存操作接口的优势，变更实现并不影响原始代码的书写。

总结

springboot使用Ehcache作为缓存实现需要导入Ehcache的坐标
修改设置，配置缓存供应商为ehcache，并提供对应的缓存配置文件

springboot整合redis缓存

比对使用Ehcache的过程，加坐标，改缓存实现类型为ehcache，做Ehcache的配置。如果还成redis做缓存呢？一模一样，加坐标，改缓存实现类型为redis，做redis的配置。差别之处只有一点，redis的配置可以在yml文件中直接进行配置，无需制作独立的配置文件。

导入redis的坐标

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

配置缓存技术实现使用redis

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
  cache:
    type: redis

如果需要对redis作为缓存进行配置，注意不是对原始的redis进行配置，而是配置redis作为缓存使用相关的配置，隶属于spring.cache.redis节点下，注意不要写错位置了。

spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379
  cache:
    type: redis
    redis:
      use-key-prefix: false
      key-prefix: sms_
      cache-null-values: false
      time-to-live: 10s

springboot整合Memcached缓存

按照之前的套路，其实变更缓存并不繁琐，但是springboot并没有支持使用memcached作为其缓存解决方案，也就是说在type属性中没有memcached的配置选项，这里就需要更变一下处理方式了。在整合之前先安装memcached。

安装

windows版安装包下载地址：https://www.runoob.com/memcached/window-install-memcached.html

下载的安装包是解压缩就能使用的zip文件，解压缩完毕后会得到如下文件

可执行文件只有一个memcached.exe，使用该文件可以将memcached作为系统服务启动，执行此文件时会出现报错信息，如下：

此处出现问题的原因是注册系统服务时需要使用管理员权限，当前账号权限不足导致安装服务失败，切换管理员账号权限启动命令行

然后再次执行安装服务的命令即可，如下：

1	`memcached.exe -d install`

服务安装完毕后可以使用命令启动和停止服务，如下：

1 2	`memcached.exe -d start # 启动服务 memcached.exe -d stop # 停止服务`

也可以在任务管理器中进行服务状态的切换

变更缓存为Memcached

由于memcached未被springboot收录为缓存解决方案，因此使用memcached需要通过手工硬编码的方式来使用，于是前面的套路都不适用了，需要自己写了。

memcached目前提供有三种客户端技术，分别是Memcached Client for Java、SpyMemcached和Xmemcached，其中性能指标各方面最好的客户端是Xmemcached，本次整合就使用这个作为客户端实现技术了。下面开始使用Xmemcached

导入xmemcache的坐标

<dependency>
    <groupId>com.googlecode.xmemcached</groupId>
    <artifactId>xmemcached</artifactId>
    <version>2.4.7</version>
</dependency>

配置memcached，制作memcached的配置类

@Configuration
public class XMemcachedConfig {
    @Bean
    public MemcachedClient getMemcachedClient() throws IOException {
        MemcachedClientBuilder memcachedClientBuilder = new XMemcachedClientBuilder("localhost:11211");
        MemcachedClient memcachedClient = memcachedClientBuilder.build();
        return memcachedClient;
    }
}

memcached默认对外服务端口11211。

使用xmemcached客户端操作缓存，注入MemcachedClient对象

@Service
public class SMSCodeServiceImpl implements SMSCodeService {
    @Autowired
    private CodeUtils codeUtils;
    @Autowired
    private MemcachedClient memcachedClient;

    public String sendCodeToSMS(String tele) {
        String code = codeUtils.generator(tele);
        try {
            memcachedClient.set(tele,10,code);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return code;
    }

    public boolean checkCode(SMSCode smsCode) {
        String code = null;
        try {
            code = memcachedClient.get(smsCode.getTele()).toString();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return smsCode.getCode().equals(code);
    }
}

设置值到缓存中使用set操作，取值使用get操作，其实更符合我们开发者的习惯。

上述代码中对于服务器的配置使用硬编码写死到了代码中，将此数据提取出来，做成独立的配置属性。

定义配置属性

以下过程采用前期学习的属性配置方式进行，当前操作有助于理解原理篇中的很多知识。

定义配置类，加载必要的配置属性，读取配置文件中memcached节点信息

@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "memcached")
@Data
public class XMemcachedProperties {
    private String servers;
    private int poolSize;
    private long opTimeout;
}

定义memcached节点

memcached:
  servers: localhost:11211
  poolSize: 10
  opTimeout: 3000

在memcached配置类中加载信息

@Configuration
public class XMemcachedConfig {
    @Autowired
    private XMemcachedProperties props;
    @Bean
    public MemcachedClient getMemcachedClient() throws IOException {
        MemcachedClientBuilder memcachedClientBuilder = new XMemcachedClientBuilder(props.getServers());
        memcachedClientBuilder.setConnectionPoolSize(props.getPoolSize());
        memcachedClientBuilder.setOpTimeout(props.getOpTimeout());
        MemcachedClient memcachedClient = memcachedClientBuilder.build();
        return memcachedClient;
    }
}

总结

memcached安装后需要启动对应服务才可以对外提供缓存功能，安装memcached服务需要基于windows系统管理员权限
由于springboot没有提供对memcached的缓存整合方案，需要采用手工编码的形式创建xmemcached客户端操作缓存
导入xmemcached坐标后，创建memcached配置类，注册MemcachedClient对应的bean，用于操作缓存
初始化MemcachedClient对象所需要使用的属性可以通过自定义配置属性类的形式加载

springboot整合jetcache缓存

jetcache严格意义上来说，并不是一个缓存解决方案，只能说他算是一个缓存框架，然后把别的缓存放到jetcache中管理，这样就可以支持AB缓存一起用了。并且jetcache参考了springboot整合缓存的思想，整体技术使用方式和springboot的缓存解决方案思想非常类似。下面咱们就先把jetcache用起来，然后再说它里面的一些小的功能。

做之前要先明确一下，jetcache并不是随便拿两个缓存都能拼到一起去的。目前jetcache支持的缓存方案本地缓存支持两种，远程缓存支持两种，分别如下：

本地缓存（Local）
- LinkedHashMap
- Caffeine
远程缓存（Remote）
- Redis
- Tair

下面就以LinkedHashMap+Redis的方案实现本地与远程缓存方案同时使用

纯远程方案

导入springboot整合jetcache对应的坐标starter，当前坐标默认使用的远程方案是redis

<dependency>
    <groupId>com.alicp.jetcache</groupId>
    <artifactId>jetcache-starter-redis</artifactId>
    <version>2.6.2</version>
</dependency>

远程方案基本配置

jetcache:
  remote:
    default:
      type: redis
      host: localhost
      port: 6379
      poolConfig:
        maxTotal: 50

其中poolConfig是必配项，否则会报错

启用缓存，在引导类上方标注注解@EnableCreateCacheAnnotation配置springboot程序中可以使用注解的形式创建缓存

@SpringBootApplication
//jetcache启用缓存的主开关
@EnableCreateCacheAnnotation
public class Springboot20JetCacheApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Springboot20JetCacheApplication.class, args);
    }
}

创建缓存对象Cache，并使用注解@CreateCache标记当前缓存的信息，然后使用Cache对象的API操作缓存，put写缓存，get读缓存。

@Service
public class SMSCodeServiceImpl implements SMSCodeService {
    @Autowired
    private CodeUtils codeUtils;
    
    @CreateCache(name="jetCache_",expire = 10,timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
    private Cache<String ,String> jetCache;

    public String sendCodeToSMS(String tele) {
        String code = codeUtils.generator(tele);
        jetCache.put(tele,code);
        return code;
    }

    public boolean checkCode(SMSCode smsCode) {
        String code = jetCache.get(smsCode.getTele());
        return smsCode.getCode().equals(code);
    }
}

通过上述jetcache使用远程方案连接redis可以看出，jetcache操作缓存时的接口操作更符合开发者习惯，使用缓存就先获取缓存对象Cache，放数据进去就是put，取数据出来就是get，更加简单易懂。并且jetcache操作缓存时，可以为某个缓存对象设置过期时间，将同类型的数据放入缓存中，方便有效周期的管理。

上述方案中使用的是配置中定义的default缓存，其实这个default是个名字，可以随便写，也可以随便加。例如再添加一种缓存解决方案，参照如下配置进行：

jetcache:
  remote:
    default:
      type: redis
      host: localhost
      port: 6379
      poolConfig:
        maxTotal: 50
    sms:
      type: redis
      host: localhost
      port: 6379
      poolConfig:
        maxTotal: 50

如果想使用名称是sms的缓存，需要再创建缓存时指定参数area，声明使用对应缓存即可

@Service
public class SMSCodeServiceImpl implements SMSCodeService {
    @Autowired
    private CodeUtils codeUtils;
    
    @CreateCache(area="sms",name="jetCache_",expire = 10,timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
    private Cache<String ,String> jetCache;

    public String sendCodeToSMS(String tele) {
        String code = codeUtils.generator(tele);
        jetCache.put(tele,code);
        return code;
    }

    public boolean checkCode(SMSCode smsCode) {
        String code = jetCache.get(smsCode.getTele());
        return smsCode.getCode().equals(code);
    }
}

纯本地方案

远程方案中，配置中使用remote表示远程，换成local就是本地，只不过类型不一样而已。

导入springboot整合jetcache对应的坐标starter

<dependency>
    <groupId>com.alicp.jetcache</groupId>
    <artifactId>jetcache-starter-redis</artifactId>
    <version>2.6.2</version>
</dependency>

本地缓存基本配置

jetcache:
  local:
    default:
      type: linkedhashmap
      keyConvertor: fastjson

为了加速数据获取时key的匹配速度，jetcache要求指定key的类型转换器。简单说就是，如果你给了一个Object作为key的话，我先用key的类型转换器给转换成字符串，然后再保存。等到获取数据时，仍然是先使用给定的Object转换成字符串，然后根据字符串匹配。由于jetcache是阿里的技术，这里推荐key的类型转换器使用阿里的fastjson。

启用缓存

@SpringBootApplication
//jetcache启用缓存的主开关
@EnableCreateCacheAnnotation
public class Springboot20JetCacheApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Springboot20JetCacheApplication.class, args);
    }
}

创建缓存对象Cache时，标注当前使用本地缓存

@Service
public class SMSCodeServiceImpl implements SMSCodeService {
    @CreateCache(name="jetCache_",expire = 1000,timeUnit = TimeUnit.SECONDS,cacheType = CacheType.LOCAL)
    private Cache<String ,String> jetCache;

    public String sendCodeToSMS(String tele) {
        String code = codeUtils.generator(tele);
        jetCache.put(tele,code);
        return code;
    }

    public boolean checkCode(SMSCode smsCode) {
        String code = jetCache.get(smsCode.getTele());
        return smsCode.getCode().equals(code);
    }
}

cacheType控制当前缓存使用本地缓存还是远程缓存，配置cacheType=CacheType.LOCAL即使用本地缓存。

本地+远程方案

本地和远程方法都有了，两种方案一起使用如何配置呢？其实就是将两种配置合并到一起就可以了。

jetcache:
  local:
    default:
      type: linkedhashmap
      keyConvertor: fastjson
  remote:
    default:
      type: redis
      host: localhost
      port: 6379
      poolConfig:
        maxTotal: 50
    sms:
      type: redis
      host: localhost
      port: 6379
      poolConfig:
        maxTotal: 50

在创建缓存的时候，配置cacheType为BOTH即则本地缓存与远程缓存同时使用。

@Service
public class SMSCodeServiceImpl implements SMSCodeService {
    @CreateCache(name="jetCache_",expire = 1000,timeUnit = TimeUnit.SECONDS,cacheType = CacheType.BOTH)
    private Cache<String ,String> jetCache;
}

cacheType如果不进行配置，默认值是REMOTE，即仅使用远程缓存方案。关于jetcache的配置，参考以下信息

属性	默认值	说明
jetcache.statIntervalMinutes	0	统计间隔，0表示不统计
jetcache.hiddenPackages	无	自动生成name时，隐藏指定的包名前缀
jetcache.[local\|remote].${area}.type	无	缓存类型，本地支持linkedhashmap、caffeine，远程支持redis、tair
jetcache.[local\|remote].${area}.keyConvertor	无	key转换器，当前仅支持fastjson
jetcache.[local\|remote].${area}.valueEncoder	java	仅remote类型的缓存需要指定，可选java和kryo
jetcache.[local\|remote].${area}.valueDecoder	java	仅remote类型的缓存需要指定，可选java和kryo
jetcache.[local\|remote].${area}.limit	100	仅local类型的缓存需要指定，缓存实例最大元素数
jetcache.[local\|remote].${area}.expireAfterWriteInMillis	无穷大	默认过期时间，毫秒单位
jetcache.local.${area}.expireAfterAccessInMillis	0	仅local类型的缓存有效，毫秒单位，最大不活动间隔

以上方案仅支持手工控制缓存，但是springcache方案中的方法缓存特别好用，给一个方法添加一个注解，方法就会自动使用缓存。jetcache也提供了对应的功能，即方法缓存。

方法缓存

jetcache提供了方法缓存方案，只不过名称变更了而已。在对应的操作接口上方使用注解@Cached即可

导入springboot整合jetcache对应的坐标starter

<dependency>
    <groupId>com.alicp.jetcache</groupId>
    <artifactId>jetcache-starter-redis</artifactId>
    <version>2.6.2</version>
</dependency>

配置缓存

jetcache:
  local:
    default:
      type: linkedhashmap
      keyConvertor: fastjson
  remote:
    default:
      type: redis
      host: localhost
      port: 6379
      keyConvertor: fastjson
      valueEncode: java
      valueDecode: java
      poolConfig:
        maxTotal: 50
    sms:
      type: redis
      host: localhost
      port: 6379
      poolConfig:
        maxTotal: 50

由于redis缓存中不支持保存对象，因此需要对redis设置当Object类型数据进入到redis中时如何进行类型转换。需要配置keyConvertor表示key的类型转换方式，同时标注value的转换类型方式，值进入redis时是java类型，标注valueEncode为java，值从redis中读取时转换成java，标注valueDecode为java。

注意，为了实现Object类型的值进出redis，需要保障进出redis的Object类型的数据必须实现序列化接口。

@Data
public class Book implements Serializable {
    private Integer id;
    private String type;
    private String name;
    private String description;
}

启用缓存时开启方法缓存功能，并配置basePackages，说明在哪些包中开启方法缓存

@SpringBootApplication
//jetcache启用缓存的主开关
@EnableCreateCacheAnnotation
//开启方法注解缓存
@EnableMethodCache(basePackages = "com.itheima")
public class Springboot20JetCacheApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Springboot20JetCacheApplication.class, args);
    }
}

使用注解@Cached标注当前方法使用缓存

@Service
public class BookServiceImpl implements BookService {
    @Autowired
    private BookDao bookDao;
    
    @Override
    @Cached(name="book_",key="#id",expire = 3600,cacheType = CacheType.REMOTE)
    public Book getById(Integer id) {
        return bookDao.selectById(id);
    }
}

远程方案的数据同步

由于远程方案中redis保存的数据可以被多个客户端共享，这就存在了数据同步问题。jetcache提供了3个注解解决此问题，分别在更新、删除操作时同步缓存数据，和读取缓存时定时刷新数据

更新缓存

@CacheUpdate(name="book_",key="#book.id",value="#book")
public boolean update(Book book) {
    return bookDao.updateById(book) > 0;
}

删除缓存

@CacheInvalidate(name="book_",key = "#id")
public boolean delete(Integer id) {
    return bookDao.deleteById(id) > 0;
}

定时刷新缓存

@Cached(name="book_",key="#id",expire = 3600,cacheType = CacheType.REMOTE)
@CacheRefresh(refresh = 5)
public Book getById(Integer id) {
    return bookDao.selectById(id);
}

数据报表

jetcache还提供有简单的数据报表功能，帮助开发者快速查看缓存命中信息，只需要添加一个配置即可

1 2	`jetcache: statIntervalMinutes: 1`

设置后，每1分钟在控制台输出缓存数据命中信息

[DefaultExecutor] c.alicp.jetcache.support.StatInfoLogger  : jetcache stat from 2022-02-28 09:32:15,892 to 2022-02-28 09:33:00,003
cache    |    qps|   rate|   get|    hit|   fail|   expire|   avgLoadTime|   maxLoadTime
---------+-------+-------+------+-------+-------+---------+--------------+--------------
book_    |   0.66| 75.86%|    29|     22|      0|        0|          28.0|           188
---------+-------+-------+------+-------+-------+---------+--------------+--------------

总结

jetcache是一个类似于springcache的缓存解决方案，自身不具有缓存功能，它提供有本地缓存与远程缓存多级共同使用的缓存解决方案
jetcache提供的缓存解决方案受限于目前支持的方案，本地缓存支持两种，远程缓存支持两种
注意数据进入远程缓存时的类型转换问题
jetcache提供方法缓存，并提供了对应的缓存更新与刷新功能
jetcache提供有简单的缓存信息命中报表方便开发者即时监控缓存数据命中情况

springboot整合j2cache缓存

下面就来介绍如何使用这种缓存框架，以Ehcache与redis整合为例：

导入j2cache、redis、ehcache坐标

<dependency>
    <groupId>net.oschina.j2cache</groupId>
    <artifactId>j2cache-core</artifactId>
    <version>2.8.4-release</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>net.oschina.j2cache</groupId>
    <artifactId>j2cache-spring-boot2-starter</artifactId>
    <version>2.8.0-release</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
    <artifactId>ehcache</artifactId>
</dependency>

j2cache的starter中默认包含了redis坐标，官方推荐使用redis作为二级缓存，因此此处无需导入redis坐标

配置一级与二级缓存，并配置一二级缓存间数据传递方式，配置书写在名称为j2cache.properties的文件中，如果使用ehcache还需要单独添加ehcache的配置文件

# 1级缓存
j2cache.L1.provider_class = ehcache
ehcache.configXml = ehcache.xml

# 2级缓存
j2cache.L2.provider_class = net.oschina.j2cache.cache.support.redis.SpringRedisProvider
j2cache.L2.config_section = redis
redis.hosts = localhost:6379

# 1级缓存中的数据如何到达二级缓存
j2cache.broadcast = net.oschina.j2cache.cache.support.redis.SpringRedisPubSubPolicy

此处配置不能乱配置，需要参照官方给出的配置说明进行。例如1级供应商选择ehcache，供应商名称仅仅是一个ehcache，但是2级供应商选择redis时要写专用的Spring整合Redis的供应商类名SpringRedisProvider，而且这个名称并不是所有的redis包中能提供的，也不是spring包中提供的。因此配置j2cache必须参照官方文档配置，而且还要去找专用的整合包，导入对应坐标才可以使用。

一级与二级缓存最重要的一个配置就是两者之间的数据沟通方式，此类配置也不是随意配置的，并且不同的缓存解决方案提供的数据沟通方式差异化很大，需要查询官方文档进行设置。

使用缓存

@Service
public class SMSCodeServiceImpl implements SMSCodeService {
    @Autowired
    private CodeUtils codeUtils;

    @Autowired
    private CacheChannel cacheChannel;

    public String sendCodeToSMS(String tele) {
        String code = codeUtils.generator(tele);
        cacheChannel.set("sms",tele,code);
        return code;
    }

    public boolean checkCode(SMSCode smsCode) {
        String code = cacheChannel.get("sms",smsCode.getTele()).asString();
        return smsCode.getCode().equals(code);
    }
}

j2cache的使用和jetcache比较类似，但是无需开启使用的开关，直接定义缓存对象即可使用，缓存对象名CacheChannel。

j2cache的使用不复杂，配置是j2cache的核心，毕竟是一个整合型的缓存框架。缓存相关的配置过多，可以查阅j2cache-core核心包中的j2cache.properties文件中的说明。如下：

#J2Cache configuration
#########################################
# Cache Broadcast Method
# values:
# jgroups -> use jgroups's multicast
# redis -> use redis publish/subscribe mechanism (using jedis)
# lettuce -> use redis publish/subscribe mechanism (using lettuce, Recommend)
# rabbitmq -> use RabbitMQ publisher/consumer mechanism
# rocketmq -> use RocketMQ publisher/consumer mechanism
# none -> don't notify the other nodes in cluster
# xx.xxxx.xxxx.Xxxxx your own cache broadcast policy classname that implement net.oschina.j2cache.cluster.ClusterPolicy
#########################################
j2cache.broadcast = redis

# jgroups properties
jgroups.channel.name = j2cache
jgroups.configXml = /network.xml

# RabbitMQ properties
rabbitmq.exchange = j2cache
rabbitmq.host = localhost
rabbitmq.port = 5672
rabbitmq.username = guest
rabbitmq.password = guest

# RocketMQ properties
rocketmq.name = j2cache
rocketmq.topic = j2cache
# use ; to split multi hosts
rocketmq.hosts = 127.0.0.1:9876

#########################################
# Level 1&2 provider
# values:
# none -> disable this level cache
# ehcache -> use ehcache2 as level 1 cache
# ehcache3 -> use ehcache3 as level 1 cache
# caffeine -> use caffeine as level 1 cache(only in memory)
# redis -> use redis as level 2 cache (using jedis)
# lettuce -> use redis as level 2 cache (using lettuce)
# readonly-redis -> use redis as level 2 cache ,but never write data to it. if use this provider, you must uncomment `j2cache.L2.config_section` to make the redis configurations available.
# memcached -> use memcached as level 2 cache (xmemcached),
# [classname] -> use custom provider
#########################################

j2cache.L1.provider_class = caffeine
j2cache.L2.provider_class = redis

# When L2 provider isn't `redis`, using `L2.config_section = redis` to read redis configurations
# j2cache.L2.config_section = redis

# Enable/Disable ttl in redis cache data (if disabled, the object in redis will never expire, default:true)
# NOTICE: redis hash mode (redis.storage = hash) do not support this feature)
j2cache.sync_ttl_to_redis = true

# Whether to cache null objects by default (default false)
j2cache.default_cache_null_object = true

#########################################
# Cache Serialization Provider
# values:
# fst -> using fast-serialization (recommend)
# kryo -> using kryo serialization
# json -> using fst's json serialization (testing)
# fastjson -> using fastjson serialization (embed non-static class not support)
# java -> java standard
# fse -> using fse serialization
# [classname implements Serializer]
#########################################

j2cache.serialization = json
#json.map.person = net.oschina.j2cache.demo.Person

#########################################
# Ehcache configuration
#########################################

# ehcache.configXml = /ehcache.xml

# ehcache3.configXml = /ehcache3.xml
# ehcache3.defaultHeapSize = 1000

#########################################
# Caffeine configuration
# caffeine.region.[name] = size, xxxx[s|m|h|d]
#
#########################################
caffeine.properties = /caffeine.properties

#########################################
# Redis connection configuration
#########################################

#########################################
# Redis Cluster Mode
#
# single -> single redis server
# sentinel -> master-slaves servers
# cluster -> cluster servers (数据库配置无效，使用 database = 0）
# sharded -> sharded servers  (密码、数据库必须在 hosts 中指定，且连接池配置无效 ; redis://user:password@127.0.0.1:6379/0）
#
#########################################

redis.mode = single

#redis storage mode (generic|hash)
redis.storage = generic

## redis pub/sub channel name
redis.channel = j2cache
## redis pub/sub server (using redis.hosts when empty)
redis.channel.host =

#cluster name just for sharded
redis.cluster_name = j2cache

## redis cache namespace optional, default[empty]
redis.namespace =

## redis command scan parameter count, default[1000]
#redis.scanCount = 1000

## connection
# Separate multiple redis nodes with commas, such as 192.168.0.10:6379,192.168.0.11:6379,192.168.0.12:6379

redis.hosts = 127.0.0.1:6379
redis.timeout = 2000
redis.password =
redis.database = 0
redis.ssl = false

## redis pool properties
redis.maxTotal = 100
redis.maxIdle = 10
redis.maxWaitMillis = 5000
redis.minEvictableIdleTimeMillis = 60000
redis.minIdle = 1
redis.numTestsPerEvictionRun = 10
redis.lifo = false
redis.softMinEvictableIdleTimeMillis = 10
redis.testOnBorrow = true
redis.testOnReturn = false
redis.testWhileIdle = true
redis.timeBetweenEvictionRunsMillis = 300000
redis.blockWhenExhausted = false
redis.jmxEnabled = false

#########################################
# Lettuce scheme
#
# redis -> single redis server
# rediss -> single redis server with ssl
# redis-sentinel -> redis sentinel
# redis-cluster -> cluster servers
#
#########################################

#########################################
# Lettuce Mode
#
# single -> single redis server
# sentinel -> master-slaves servers
# cluster -> cluster servers (数据库配置无效，使用 database = 0）
# sharded -> sharded servers  (密码、数据库必须在 hosts 中指定，且连接池配置无效 ; redis://user:password@127.0.0.1:6379/0）
#
#########################################

## redis command scan parameter count, default[1000]
#lettuce.scanCount = 1000
lettuce.mode = single
lettuce.namespace =
lettuce.storage = hash
lettuce.channel = j2cache
lettuce.scheme = redis
lettuce.hosts = 127.0.0.1:6379
lettuce.password =
lettuce.database = 0
lettuce.sentinelMasterId =
lettuce.maxTotal = 100
lettuce.maxIdle = 10
lettuce.minIdle = 10
# timeout in milliseconds
lettuce.timeout = 10000
# redis cluster topology refresh interval in milliseconds
lettuce.clusterTopologyRefresh = 3000

#########################################
# memcached server configurations
# refer to https://gitee.com/mirrors/XMemcached
#########################################

memcached.servers = 127.0.0.1:11211
memcached.username =
memcached.password =
memcached.connectionPoolSize = 10
memcached.connectTimeout = 1000
memcached.failureMode = false
memcached.healSessionInterval = 1000
memcached.maxQueuedNoReplyOperations = 100
memcached.opTimeout = 100
memcached.sanitizeKeys = false

总结

j2cache是一个缓存框架，自身不具有缓存功能，它提供多种缓存整合在一起使用的方案
j2cache需要通过复杂的配置设置各级缓存，以及缓存之间数据交换的方式
j2cache操作接口通过CacheChannel实现

任务

定时任务是企业级开发中必不可少的组成部分，诸如长周期业务数据的计算，例如年度报表，诸如系统脏数据的处理，再比如系统性能监控报告，还有抢购类活动的商品上架，这些都离不开定时任务。

Quartz

Quartz技术是一个比较成熟的定时任务框架，但是有点繁琐，配置略微复杂。springboot对其进行整合后，简化了一系列的配置，将很多配置采用默认设置。下面先普及几个Quartz的概念

工作（Job）
用于定义具体执行的工作
工作明细（JobDetail）
用于描述定时工作相关的信息
触发器（Trigger）
描述了工作明细与调度器的对应关系
调度器（Scheduler）
用于描述触发工作的执行规则，通常使用cron表达式定义规则

简单说就是你定时干什么事情，这就是工作，工作不可能就是一个简单的方法，还要设置一些明细信息，这就是工作明细。

工作啥时候执行，设置一个调度器，可以简单理解为设置一个工作执行的时间。工作和调度都是独立定义的，它们需要通过触发器配合到一起

springboot整合quartz

导入springboot整合Quartz的starter

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId>
</dependency>

定义任务Bean，按照Quartz的开发规范制作，继承QuratzJobBean

public class MyQuartz extends QuartzJobBean {
    @Override
    protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {
        System.out.println("quartz task run...");
    }
}

创建Quartz配置类，定义工作明细（JobDetail）与触发器的（Trigger）bean

@Configuration
public class QuartzConfig {
    @Bean
    public JobDetail printJobDetail(){
        //绑定具体的工作
        return JobBuilder.newJob(MyQuartz.class).storeDurably().build();
    }
    @Bean
    public Trigger printJobTrigger(){
        ScheduleBuilder schedBuilder = CronScheduleBuilder.cronSchedule("0/5 * * * * ?");
        //绑定对应的工作明细
        return TriggerBuilder.newTrigger().forJob(printJobDetail()).withSchedule(schedBuilder).build();
    }
}

工作明细中要设置对应的具体工作，使用newJob()操作传入对应的工作任务类型即可。

触发器需要绑定任务，使用forJob()操作传入绑定的工作明细对象。此处可以为工作明细设置名称然后使用名称绑定，也可以直接调用对应方法绑定。触发器中最核心的规则是执行时间，此处使用调度器定义执行时间，执行时间描述方式使用的是cron表达式。有关cron表达式的规则

总结

springboot整合Quartz就是将Quartz对应的核心对象交给spring容器管理，包含两个对象，JobDetail和Trigger对象
JobDetail对象描述的是工作的执行信息，需要绑定一个QuartzJobBean类型的对象
Trigger对象定义了一个触发器，需要为其指定绑定的JobDetail是哪个，同时要设置执行周期调度器

Task

开启定时任务功能，在引导类上开启定时任务功能的开关，使用注解@EnableScheduling

@SpringBootApplication
//开启定时任务功能
@EnableScheduling
public class Springboot22TaskApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Springboot22TaskApplication.class, args);
    }
}

定义Bean，在对应要定时执行的操作上方，使用注解@Scheduled定义执行的时间，执行时间的描述方式还是cron表达式

@Component
public class MyBean {
    @Scheduled(cron = "0/1 * * * * ?")
    public void print(){
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" :spring task run...");
    }
}

完事，这就完成了定时任务的配置。总体感觉其实什么东西都没少，只不过没有将所有的信息都抽取成bean，而是直接使用注解绑定定时执行任务的事情而已。

如果想对定时任务进行相关配置，可以通过配置文件进行：

spring:
  task:
   	scheduling:
      pool:
       	size: 1			# 任务调度线程池大小 默认 1
      thread-name-prefix: ssm_  # 调度线程名称前缀 默认 scheduling-      
        shutdown:
          await-termination: false	# 线程池关闭时等待所有任务完成
          await-termination-period: 10s	# 调度线程关闭前最大等待时间，确保最后一定关闭

总结

spring task需要使用注解@EnableScheduling开启定时任务功能
为定时执行的的任务设置执行周期，描述方式cron表达式

邮件

学习邮件发送之前先了解3个概念，这些概念规范了邮件操作过程中的标准。

SMTP（Simple Mail Transfer Protocol）
简单邮件传输协议，用于发送电子邮件的传输协议
POP3（Post Office Protocol - Version 3）
用于接收电子邮件的标准协议
IMAP（Internet Mail Access Protocol）
互联网消息协议，是POP3的替代协议

简单说就是SMPT是发邮件的标准，POP3是收邮件的标准，IMAP是对POP3的升级。我们制作程序中操作邮件，通常是发邮件，所以SMTP是使用的重点，收邮件大部分都是通过邮件客户端完成，所以开发收邮件的代码极少。除非你要读取邮件内容，然后解析，做邮件功能的统一处理。

发送简单邮件

导入springboot整合javamail的starter

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-mail</artifactId>
</dependency>

配置邮箱的登录信息

spring:
  mail:
    host: smtp.126.com
    username: test@126.com
    password: test

java程序仅用于发送邮件，邮件的功能还是邮件供应商提供的，所以这里是用别人的邮件服务，要配置对应信息。

host配置的是提供邮件服务的主机协议，当前程序仅用于发送邮件，因此配置的是smtp的协议。

password并不是邮箱账号的登录密码，是邮件供应商提供的一个加密后的密码，也是为了保障系统安全性。不然外部人员通过地址访问下载了配置文件，直接获取到了邮件密码就会有极大的安全隐患。有关该密码的获取每个邮件供应商提供的方式都不一样，此处略过。可以到邮件供应商的设置页面找POP3或IMAP这些关键词找到对应的获取位置。下例仅供参考：

使用JavaMailSender接口发送邮件

@Service
public class SendMailServiceImpl implements SendMailService {
    @Autowired
    private JavaMailSender javaMailSender;

    //发送人
    private String from = "test@qq.com";
    //接收人
    private String to = "test@126.com";
    //标题
    private String subject = "测试邮件";
    //正文
    private String context = "测试邮件正文内容";

    @Override
    public void sendMail() {
        SimpleMailMessage message = new SimpleMailMessage();
        message.setFrom(from+"(小甜甜)");
        message.setTo(to);
        message.setSubject(subject);
        message.setText(context);
        javaMailSender.send(message);
    }
}

将发送邮件的必要信息（发件人、收件人、标题、正文）封装到SimpleMailMessage对象中，可以根据规则设置发送人昵称等。

发送多组件邮件（附件、复杂正文）

发送简单邮件仅需要提供对应的4个基本信息就可以了，如果想发送复杂的邮件，需要更换邮件对象。使用MimeMessage可以发送特殊的邮件。

发送网页正文邮件

@Service
public class SendMailServiceImpl2 implements SendMailService {
    @Autowired
    private JavaMailSender javaMailSender;

    //发送人
    private String from = "test@qq.com";
    //接收人
    private String to = "test@126.com";
    //标题
    private String subject = "测试邮件";
    //正文
    private String context = "<img src='ABC.JPG'/><a href='https://www.itcast.cn'>点开有惊喜</a>";

    public void sendMail() {
        try {
            MimeMessage message = javaMailSender.createMimeMessage();
            MimeMessageHelper helper = new MimeMessageHelper(message);
            helper.setFrom(to+"(小甜甜)");
            helper.setTo(from);
            helper.setSubject(subject);
            helper.setText(context,true);		//此处设置正文支持html解析

            javaMailSender.send(message);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

发送带有附件的邮件

@Service
public class SendMailServiceImpl2 implements SendMailService {
    @Autowired
    private JavaMailSender javaMailSender;

    //发送人
    private String from = "test@qq.com";
    //接收人
    private String to = "test@126.com";
    //标题
    private String subject = "测试邮件";
    //正文
    private String context = "测试邮件正文";

    public void sendMail() {
        try {
            MimeMessage message = javaMailSender.createMimeMessage();
            MimeMessageHelper helper = new MimeMessageHelper(message,true);		//此处设置支持附件
            helper.setFrom(to+"(小甜甜)");
            helper.setTo(from);
            helper.setSubject(subject);
            helper.setText(context);

            //添加附件
            File f1 = new File("springboot_23_mail-0.0.1-SNAPSHOT.jar");
            File f2 = new File("resources\\logo.png");

            helper.addAttachment(f1.getName(),f1);
            helper.addAttachment("最靠谱的培训结构.png",f2);

            javaMailSender.send(message);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

总结

springboot整合javamail其实就是简化了发送邮件的客户端对象JavaMailSender的初始化过程，通过配置的形式加载信息简化开发过程

消息

从广义角度来说，消息其实就是信息，但是和信息又有所不同。信息通常被定义为一组数据，而消息除了具有数据的特征之外，还有消息的来源与接收的概念。通常发送消息的一方称为消息的生产者，接收消息的一方称为消息的消费者。这样比较后，发现其实消息和信息差别还是很大的。

为什么要设置生产者和消费者呢？这就是要说到消息的意义了。信息通常就是一组数据，但是消息由于有了生产者和消费者，就出现了消息中所包含的信息可以被二次解读，生产者发送消息，可以理解为生产者发送了一个信息，也可以理解为生产者发送了一个命令；消费者接收消息，可以理解为消费者得到了一个信息，也可以理解为消费者得到了一个命令。对比一下我们会发现信息是一个基本数据，而命令则可以关联下一个行为动作，这样就可以理解为基于接收的消息相当于得到了一个行为动作，使用这些行为动作就可以组织成一个业务逻辑，进行进一步的操作。总的来说，消息其实也是一组信息，只是为其赋予了全新的含义，因为有了消息的流动，并且是有方向性的流动，带来了基于流动的行为产生的全新解读。开发者就可以基于消息的这种特殊解，将其换成代码中的指令。

对于消息的理解，初学者总认为消息内部的数据非常复杂，这是一个误区。比如我发送了一个消息，要求接受者翻译发送过去的内容。初学者会认为消息中会包含被翻译的文字，已经本次操作要执行翻译操作而不是打印操作。其实这种现象有点过度解读了，发送的消息中仅仅包含被翻译的文字，但是可以通过控制不同的人接收此消息来确认要做的事情。例如发送被翻译的文字仅到A程序，而A程序只能进行翻译操作，这样就可以发送简单的信息完成复杂的业务了，是通过接收消息的主体不同，进而执行不同的操作，而不会在消息内部定义数据的操作行为，当然如果开发者希望消息中包含操作种类信息也是可以的，只是提出消息的内容可以更简单，更单一。

对于消息的生产者与消费者的工作模式，还可以将消息划分成两种模式，同步消费与异步消息。

所谓同步消息就是生产者发送完消息，等待消费者处理，消费者处理完将结果告知生产者，然后生产者继续向下执行业务。这种模式过于卡生产者的业务执行连续性，在现在的企业级开发中，上述这种业务场景通常不会采用消息的形式进行处理。

所谓异步消息就是生产者发送完消息，无需等待消费者处理完毕，生产者继续向下执行其他动作。比如生产者发送了一个日志信息给日志系统，发送过去以后生产者就向下做其他事情了，无需关注日志系统的执行结果。日志系统根据接收到的日志信息继续进行业务执行，是单纯的记录日志，还是记录日志并报警，这些和生产者无关，这样生产者的业务执行效率就会大幅度提升。并且可以通过添加多个消费者来处理同一个生产者发送的消息来提高系统的高并发性，改善系统工作效率，提高用户体验。一旦某一个消费者由于各种问题宕机了，也不会对业务产生影响，提高了系统的高可用性。

Java处理消息的标准规范

目前企业级开发中广泛使用的消息处理技术共三大类，具体如下：

JMS
AMQP
MQTT

为什么是三大类，而不是三个技术呢？因为这些都是规范，比如JDBC技术，是个规范，开发针对规范开发，运行还要靠实现类，例如MySQL提供了JDBC的实现，最终运行靠的还是实现。并且这三类规范都是针对异步消息进行处理的，也符合消息的设计本质，处理异步的业务。

JMS

JMS（Java Message Service），这是一个规范，作用等同于JDBC规范，提供了与消息服务相关的API接口

JMS消息模型

JMS规范中规范了消息有两种模型。分别是点对点模型和发布订阅模型。

点对点模型：peer-2-peer，生产者会将消息发送到一个保存消息的容器中，通常使用队列模型，使用队列保存消息。一个队列的消息只能被一个消费者消费，或未被及时消费导致超时。这种模型下，生产者和消费者是一对一绑定的。

发布订阅模型：publish-subscribe，生产者将消息发送到一个保存消息的容器中，也是使用队列模型来保存。但是消息可以被多个消费者消费，生产者和消费者完全独立，相互不需要感知对方的存在。

以上这种分类是从消息的生产和消费过程来进行区分，针对消息所包含的信息不同，还可以进行不同类别的划分。

JMS消息种类

根据消息中包含的数据种类划分，可以将消息划分成6种消息。

TextMessage
MapMessage
BytesMessage
StreamMessage
ObjectMessage
Message （只有消息头和属性）

JMS主张不同种类的消息，消费方式不同，可以根据使用需要选择不同种类的消息。但是这一点也成为其诟病之处，后面再说。整体上来说，JMS就是典型的保守派，什么都按照J2EE的规范来，做一套规范，定义若干个标准，每个标准下又提供一大批API。目前对JMS规范实现的消息中间件技术还是挺多的，毕竟是皇家御用，肯定有人舔，例如ActiveMQ、Redis、HornetMQ。但是也有一些不太规范的实现，参考JMS的标准设计，但是又不完全满足其规范，例如：RabbitMQ、RocketMQ。

AMQP

JMS的问世为消息中间件提供了很强大的规范性支撑，但是使用的过程中就开始被人诟病，比如JMS设置的极其复杂的多种类消息处理机制。本来分门别类处理挺好的，为什么会被诟病呢？原因就在于JMS的设计是J2EE规范，站在Java开发的角度思考问题。但是现实往往是复杂度很高的。比如我有一个.NET开发的系统A，有一个Java开发的系统B，现在要从A系统给B系统发业务消息，结果两边数据格式不统一，没法操作。JMS不是可以统一数据格式吗？提供了6种数据种类，总有一款适合你啊。NO，一个都不能用。因为A系统的底层语言不是Java语言开发的，根本不支持那些对象。这就意味着如果想使用现有的业务系统A继续开发已经不可能了，必须推翻重新做使用Java语言开发的A系统。

这时候有人就提出说，你搞那么复杂，整那么多种类干什么？找一种大家都支持的消息数据类型不就解决这个跨平台的问题了吗？大家一想，对啊，于是AMQP孕育而生。

单从上面的说明中其实可以明确感知到，AMQP的出现解决的是消息传递时使用的消息种类的问题，化繁为简，但是其并没有完全推翻JMS的操作API，所以说AMQP仅仅是一种协议，规范了数据传输的格式而已。

AMQP（advanced message queuing protocol）：一种协议（高级消息队列协议，也是消息代理规范），规范了网络交换的数据格式，兼容JMS操作。

优点

具有跨平台性，服务器供应商，生产者，消费者可以使用不同的语言来实现

JMS消息种类

AMQP消息种类：byte[]

AMQP在JMS的消息模型基础上又进行了进一步的扩展，除了点对点和发布订阅的模型，开发了几种全新的消息模型，适应各种各样的消息发送。

AMQP消息模型

direct exchange
fanout exchange
topic exchange
headers exchange
system exchange

目前实现了AMQP协议的消息中间件技术也很多，而且都是较为流行的技术，例如：RabbitMQ、StormMQ、RocketMQ

MQTT

MQTT（Message Queueing Telemetry Transport）消息队列遥测传输，专为小设备设计，是物联网（IOT）生态系统中主要成分之一。由于与JavaEE企业级开发没有交集，此处不作过多的说明。

除了上述3种J2EE企业级应用中广泛使用的三种异步消息传递技术，还有一种技术也不能忽略，Kafka。

KafKa

Kafka，一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，提供实时消息功能。Kafka技术并不是作为消息中间件为主要功能的产品，但是其拥有发布订阅的工作模式，也可以充当消息中间件来使用，而且目前企业级开发中其身影也不少见。

购物订单发送手机短信案例

手机验证码案例需求如下：

执行下单业务时（模拟此过程），调用消息服务，将要发送短信的订单id传递给消息中间件
消息处理服务接收到要发送的订单id后输出订单id（模拟发短信）
由于不涉及数据读写，仅开发业务层与表现层，其中短信处理的业务代码独立开发，代码如下：

订单业务

业务层接口
1
2
3
public interface OrderService { void order(String id); }
模拟传入订单id，执行下订单业务，参数为虚拟设定，实际应为订单对应的实体类

业务层实现

@Service
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
    @Autowired
    private MessageService messageService;
    
    @Override
    public void order(String id) {
        //一系列操作，包含各种服务调用，处理各种业务
        System.out.println("订单处理开始");
        //短信消息处理
        messageService.sendMessage(id);
        System.out.println("订单处理结束");
        System.out.println();
    }
}

业务层转调短信处理的服务MessageService

表现层服务

@RestController
@RequestMapping("/orders")
public class OrderController {

    @Autowired
    private OrderService orderService;

    @PostMapping("{id}")
    public void order(@PathVariable String id){
        orderService.order(id);
    }
}

短信处理业务

业务层接口
1
2
3
4
public interface MessageService { void sendMessage(String id); String doMessage(); }
短信处理业务层接口提供两个操作，发送要处理的订单id到消息中间件，另一个操作目前暂且设计成处理消息，实际消息的处理过程不应该是手动执行，应该是自动执行，到具体实现时再进行设计

业务层实现

@Service
public class MessageServiceImpl implements MessageService {
    private ArrayList<String> msgList = new ArrayList<String>();

    @Override
    public void sendMessage(String id) {
        System.out.println("待发送短信的订单已纳入处理队列，id："+id);
        msgList.add(id);
    }

    @Override
    public String doMessage() {
        String id = msgList.remove(0);
        System.out.println("已完成短信发送业务，id："+id);
        return id;
    }
}

短信处理业务层实现中使用集合先模拟消息队列，观察效果

表现层服务

@RestController
@RequestMapping("/msgs")
public class MessageController {

    @Autowired
    private MessageService messageService;

    @GetMapping
    public String doMessage(){
        String id = messageService.doMessage();
        return id;
    }
}

短信处理表现层接口暂且开发出一个处理消息的入口，但是此业务是对应业务层中设计的模拟接口，实际业务不需要设计此接口。

springboot整合ActiveMQ

ActiveMQ是MQ产品中的元老级产品，早期标准MQ产品之一，在AMQP协议没有出现之前，占据了消息中间件市场的绝大部分份额，后期因为AMQP系列产品的出现，迅速走弱，目前仅在一些线上运行的产品中出现，新产品开发较少采用。

安装

windows版安装包下载地址：https://activemq.apache.org/components/classic/download /

下载的安装包是解压缩就能使用的zip文件，解压缩完毕后会得到如下文件

启动服务器

1	`activemq.bat`

运行bin目录下的win32或win64目录下的activemq.bat命令即可，根据自己的操作系统选择即可，默认对外服务端口61616。

访问web管理服务

ActiveMQ启动后会启动一个Web控制台服务，可以通过该服务管理ActiveMQ。

1	`http://127.0.0.1:8161/`

web管理服务默认端口8161，访问后可以打开ActiveMQ的管理界面，首先输入访问用户名和密码，初始化用户名和密码相同，均为：admin，成功登录后进入管理后台界面，如下：

到上述界面视为启动ActiveMQ服务成功。

启动失败

在ActiveMQ启动时要占用多个端口，以下为正常启动信息：

wrapper  | --> Wrapper Started as Console
wrapper  | Launching a JVM...
jvm 1    | Wrapper (Version 3.2.3) http://wrapper.tanukisoftware.org
jvm 1    |   Copyright 1999-2006 Tanuki Software, Inc.  All Rights Reserved.
jvm 1    |
jvm 1    | Java Runtime: Oracle Corporation 1.8.0_172 D:\soft\jdk1.8.0_172\jre
jvm 1    |   Heap sizes: current=249344k  free=235037k  max=932352k
jvm 1    |     JVM args: -Dactivemq.home=../.. -Dactivemq.base=../.. -Djavax.net.ssl.keyStorePassword=password -Djavax.net.ssl.trustStorePassword=password -Djavax.net.ssl.keyStore=../../conf/broker.ks -Djavax.net.ssl.trustStore=../../conf/broker.ts -Dcom.sun.management.jmxremote -Dorg.apache.activemq.UseDedicatedTaskRunner=true -Djava.util.logging.config.file=logging.properties -Dactivemq.conf=../../conf -Dactivemq.data=../../data -Djava.security.auth.login.config=../../conf/login.config -Xmx1024m -Djava.library.path=../../bin/win64 -Dwrapper.key=7ySrCD75XhLCpLjd -Dwrapper.port=32000 -Dwrapper.jvm.port.min=31000 -Dwrapper.jvm.port.max=31999 -Dwrapper.pid=9364 -Dwrapper.version=3.2.3 -Dwrapper.native_library=wrapper -Dwrapper.cpu.timeout=10 -Dwrapper.jvmid=1
jvm 1    | Extensions classpath:
jvm 1    |   [..\..\lib,..\..\lib\camel,..\..\lib\optional,..\..\lib\web,..\..\lib\extra]
jvm 1    | ACTIVEMQ_HOME: ..\..
jvm 1    | ACTIVEMQ_BASE: ..\..
jvm 1    | ACTIVEMQ_CONF: ..\..\conf
jvm 1    | ACTIVEMQ_DATA: ..\..\data
jvm 1    | Loading message broker from: xbean:activemq.xml
jvm 1    |  INFO | Refreshing org.apache.activemq.xbean.XBeanBrokerFactory$1@5f3ebfe0: startup date [Mon Feb 28 16:07:48 CST 2022]; root of context hierarchy
jvm 1    |  INFO | Using Persistence Adapter: KahaDBPersistenceAdapter[D:\soft\activemq\bin\win64\..\..\data\kahadb]
jvm 1    |  INFO | KahaDB is version 7
jvm 1    |  INFO | PListStore:[D:\soft\activemq\bin\win64\..\..\data\localhost\tmp_storage] started
jvm 1    |  INFO | Apache ActiveMQ 5.16.3 (localhost, ID:CZBK-20210302VL-10434-1646035669595-0:1) is starting
jvm 1    |  INFO | Listening for connections at: tcp://CZBK-20210302VL:61616?maximumConnections=1000&wireFormat.maxFrameSize=104857600
jvm 1    |  INFO | Connector openwire started
jvm 1    |  INFO | Listening for connections at: amqp://CZBK-20210302VL:5672?maximumConnections=1000&wireFormat.maxFrameSize=104857600
jvm 1    |  INFO | Connector amqp started
jvm 1    |  INFO | Listening for connections at: stomp://CZBK-20210302VL:61613?maximumConnections=1000&wireFormat.maxFrameSize=104857600
jvm 1    |  INFO | Connector stomp started
jvm 1    |  INFO | Listening for connections at: mqtt://CZBK-20210302VL:1883?maximumConnections=1000&wireFormat.maxFrameSize=104857600
jvm 1    |  INFO | Connector mqtt started
jvm 1    |  INFO | Starting Jetty server
jvm 1    |  INFO | Creating Jetty connector
jvm 1    |  WARN | ServletContext@o.e.j.s.ServletContextHandler@7350746f{/,null,STARTING} has uncovered http methods for path: /
jvm 1    |  INFO | Listening for connections at ws://CZBK-20210302VL:61614?maximumConnections=1000&wireFormat.maxFrameSize=104857600
jvm 1    |  INFO | Connector ws started
jvm 1    |  INFO | Apache ActiveMQ 5.16.3 (localhost, ID:CZBK-20210302VL-10434-1646035669595-0:1) started
jvm 1    |  INFO | For help or more information please see: http://activemq.apache.org
jvm 1    |  WARN | Store limit is 102400 mb (current store usage is 0 mb). The data directory: D:\soft\activemq\bin\win64\..\..\data\kahadb only has 68936 mb of usable space. - resetting to maximum available disk space: 68936 mb
jvm 1    |  INFO | ActiveMQ WebConsole available at http://127.0.0.1:8161/
jvm 1    |  INFO | ActiveMQ Jolokia REST API available at http://127.0.0.1:8161/api/jolokia/

其中占用的端口有：61616、5672、61613、1883、61614，如果启动失败，请先管理对应端口即可。以下就是某个端口占用的报错信息，可以从抛出异常的位置看出，启动5672端口时端口被占用，显示java.net.BindException: Address already in use: JVM_Bind。使用Windows系统中终止端口运行等操作，在重启服务

整合

导入springboot整合ActiveMQ的starter

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-activemq</artifactId>
</dependency>

配置ActiveMQ的服务器地址

1
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3

spring:
  activemq:
    broker-url: tcp://localhost:61616

使用JmsMessagingTemplate操作ActiveMQ

@Service
public class MessageServiceActivemqImpl implements MessageService {
    @Autowired
    private JmsMessagingTemplate messagingTemplate;

    @Override
    public void sendMessage(String id) {
        System.out.println("待发送短信的订单已纳入处理队列，id："+id);
        messagingTemplate.convertAndSend("order.queue.id",id);
    }

    @Override
    public String doMessage() {
        String id = messagingTemplate.receiveAndConvert("order.queue.id",String.class);
        System.out.println("已完成短信发送业务，id："+id);
        return id;
    }
}

发送消息需要先将消息的类型转换成字符串，然后再发送，所以是convertAndSend，定义消息发送的位置，和具体的消息内容，此处使用id作为消息内容。

接收消息需要先将消息接收到，然后再转换成指定的数据类型，所以是receiveAndConvert，接收消息除了提供读取的位置，还要给出转换后的数据的具体类型。

使用消息监听器在服务器启动后，监听指定位置，当消息出现后，立即消费消息

@Component
public class MessageListener {
    @JmsListener(destination = "order.queue.id")
    @SendTo("order.other.queue.id")
    public String receive(String id){
        System.out.println("已完成短信发送业务，id："+id);
        return "new:"+id;
    }
}

使用注解@JmsListener定义当前方法监听ActiveMQ中指定名称的消息队列。

如果当前消息队列处理完还需要继续向下传递当前消息到另一个队列中使用注解@SendTo即可，这样即可构造连续执行的顺序消息队列。

切换消息模型由点对点模型到发布订阅模型，修改jms配置即可

spring:
  activemq:
    broker-url: tcp://localhost:61616
  jms:
    pub-sub-domain: true

pub-sub-domain默认值为false，即点对点模型，修改为true后就是发布订阅模型。

总结

springboot整合ActiveMQ提供了JmsMessagingTemplate对象作为客户端操作消息队列
操作ActiveMQ需要配置ActiveMQ服务器地址，默认端口61616
企业开发时通常使用监听器来处理消息队列中的消息，设置监听器使用注解@JmsListener
配置jms的pub-sub-domain属性可以在点对点模型和发布订阅模型间切换消息模型

springboot整合RabbitMQ

RabbitMQ是MQ产品中的目前较为流行的产品之一，它遵从AMQP协议。RabbitMQ的底层实现语言使用的是Erlang，所以安装RabbitMQ需要先安装Erlang。

Erlang安装

windows版安装包下载地址：https ://www.erlang.org/downloads

下载完毕后得到exe安装文件，一键傻瓜式安装，安装完毕需要重启，需要重启，需要重启。

安装的过程中可能会出现依赖Windows组件的提示，根据提示下载安装即可，都是自动执行的

Erlang安装后需要配置环境变量，否则RabbitMQ将无法找到安装的Erlang。需要配置项如下，作用等同JDK配置环境变量的作用。

ERLANG_HOME
PATH

安装

windows版安装包下载地址：https://rabbitmq.com/install-windows.html

下载完毕后得到exe安装文件，一键傻瓜式安装，安装完毕后会得到如下文件

启动服务器

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3

rabbitmq-service.bat start		# 启动服务
rabbitmq-service.bat stop		# 停止服务
rabbitmqctl status				# 查看服务状态

运行sbin目录下的rabbitmq-service.bat命令即可，start参数表示启动，stop参数表示退出，默认对外服务端口5672。

注意：启动rabbitmq的过程实际上是开启rabbitmq对应的系统服务，需要管理员权限方可执行。

说明：有没有感觉5672的服务端口很熟悉？activemq与rabbitmq有一个端口冲突问题，学习阶段无论操作哪一个？请确保另一个处于关闭状态

说明：不喜欢命令行的小伙伴可以使用任务管理器中的服务页，找到RabbitMQ服务，使用鼠标右键菜单控制服务的启停。

访问web管理服务

RabbitMQ也提供有web控制台服务，但是此功能是一个插件，需要先启用才可以使用。

1 2	`rabbitmq-plugins.bat list # 查看当前所有插件的运行状态 rabbitmq-plugins.bat enable rabbitmq_management # 启动rabbitmq_management插件`

启动插件后可以在插件运行状态中查看是否运行，运行后通过浏览器即可打开服务后台管理界面

1	`http://localhost:15672`

web管理服务默认端口15672，访问后可以打开RabbitMQ的管理界面，如下：

首先输入访问用户名和密码，初始化用户名和密码相同，均为：guest，成功登录后进入管理后台界面，如下：

整合(direct模型)

RabbitMQ满足AMQP协议，因此不同的消息模型对应的制作不同，先使用最简单的direct模型开发。

导入springboot整合amqp的starter。amqp协议默认实现了rabbitmq方案

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

配置RabbitMQ的服务器地址

spring:
  rabbitmq:
    host: localhost
    port: 5672

初始化直连模式系统设置

由于RabbitMQ不同模型要使用不同的交换机，因此需要先初始化RabbitMQ相关的对象，例如队列，交换机等

@Configuration
public class RabbitConfigDirect {
    @Bean
    public Queue directQueue(){
        return new Queue("direct_queue");
    }
    @Bean
    public Queue directQueue2(){
        return new Queue("direct_queue2");
    }
    @Bean
    public DirectExchange directExchange(){
        return new DirectExchange("directExchange");
    }
    @Bean
    public Binding bindingDirect(){
        return BindingBuilder.bind(directQueue()).to(directExchange()).with("direct");
    }
    @Bean
    public Binding bindingDirect2(){
        return BindingBuilder.bind(directQueue2()).to(directExchange()).with("direct2");
    }
}

队列Queue与直连交换机DirectExchange创建后，还需要绑定他们之间的关系Binding，这样就可以通过交换机操作对应队列。

使用AmqpTemplate操作RabbitMQ

@Service
public class MessageServiceRabbitmqDirectImpl implements MessageService {
    @Autowired
    private AmqpTemplate amqpTemplate;

    @Override
    public void sendMessage(String id) {
        System.out.println("待发送短信的订单已纳入处理队列（rabbitmq direct），id："+id);
        amqpTemplate.convertAndSend("directExchange","direct",id);
    }
}

amqp协议中的操作API接口名称看上去和jms规范的操作API接口很相似，但是传递参数差异很大。

使用消息监听器在服务启动后，监听指定位置，当消息出现后，立即消费消息

@Component
public class MessageListener {
    @RabbitListener(queues = "direct_queue")
    public void receive(String id){
        System.out.println("已完成短信发送业务(rabbitmq direct)，id："+id);
    }
}

整合（topic模型）

同上
同上

初始化主题模式系统设置

@Configuration
public class RabbitConfigTopic {
    @Bean
    public Queue topicQueue(){
        return new Queue("topic_queue");
    }
    @Bean
    public Queue topicQueue2(){
        return new Queue("topic_queue2");
    }
    @Bean
    public TopicExchange topicExchange(){
        return new TopicExchange("topicExchange");
    }
    @Bean
    public Binding bindingTopic(){
        return BindingBuilder.bind(topicQueue()).to(topicExchange()).with("topic.*.id");
    }
    @Bean
    public Binding bindingTopic2(){
        return BindingBuilder.bind(topicQueue2()).to(topicExchange()).with("topic.orders.*");
    }
}

主题模式支持routingKey匹配模式，*表示匹配一个单词，#表示匹配任意内容，这样就可以通过主题交换机将消息分发到不同的队列中，详细内容请参看RabbitMQ系列课程。

匹配键	topic..	topic.#
topic.order.id	true	true
order.topic.id	false	false
topic.sm.order.id	false	true
topic.sm.id	false	true
topic.id.order	true	true
topic.id	false	true
topic.order	false	true

使用AmqpTemplate操作RabbitMQ

@Service
public class MessageServiceRabbitmqTopicImpl implements MessageService {
    @Autowired
    private AmqpTemplate amqpTemplate;

    @Override
    public void sendMessage(String id) {
        System.out.println("待发送短信的订单已纳入处理队列（rabbitmq topic），id："+id);
        amqpTemplate.convertAndSend("topicExchange","topic.orders.id",id);
    }
}

发送消息后，根据当前提供的routingKey与绑定交换机时设定的routingKey进行匹配，规则匹配成功消息才会进入到对应的队列中。

使用消息监听器在服务器启动后，监听指定队列

@Component
public class MessageListener {
    @RabbitListener(queues = "topic_queue")
    public void receive(String id){
        System.out.println("已完成短信发送业务(rabbitmq topic 1)，id："+id);
    }
    @RabbitListener(queues = "topic_queue2")
    public void receive2(String id){
        System.out.println("已完成短信发送业务(rabbitmq topic 22222222)，id："+id);
    }
}

使用注解@RabbitListener定义当前方法监听RabbitMQ中指定名称的消息队列。

总结

springboot整合RabbitMQ提供了AmqpTemplate对象作为客户端操作消息队列
操作ActiveMQ需要配置ActiveMQ服务器地址，默认端口5672
企业开发时通常使用监听器来处理消息队列中的消息，设置监听器使用注解@RabbitListener
RabbitMQ有5种消息模型，使用的队列相同，但是交换机不同。交换机不同，对应的消息进入的策略也不同

springboot整合RockerMQ

RocketMQ由阿里研发，后捐赠给apache基金会，目前是apache基金会顶级项目之一，也是目前市面上的MQ产品中较为流行的产品之一，它遵从AMQP协议。

安装

windows版安装包下载地址：https://rocketmq.apache.org /

下载完毕后得到zip压缩文件，解压缩即可使用，解压后得到如下文件

RocketMQ安装后需要配置环境变量，具体如下:

ROCKETMQ_HOME
PATH
NAMESER_ADDR(建议)：127.0.0.1:9876

关于NAMESRV_ADDR对于初学者来说建议配置此项，也可以通过命令设置对应值，操作略显繁琐，建议配置。系统学习RocketMQ知识后即可灵活控制该项。

RocketMQ工作模式

在RocketMQ中，处理业务的服务器称为broker，生产者与消费者不是直接与broker联系的，而是通过命名服务器进行通信。broker启动后会通知命名服务器自己已经上线，这样命名服务器中就保存有所有的broker信息。当生产者与消费者需要连接broker时，通过命名服务器找到对应的处理业务的broker，因此命名服务器在整套结构中起到一个信息中心的作用。并且broker启动前必须保障命名服务器先启动。

启动服务器

1 2	`mqnamesrv # 启动命名服务器 mqbroker # 启动broker`

运行bin目录下的mqnamesrv命令即可启动命名服务器，默认对外服务端口9876。

运行bin目录下的mqbroker命令即可启动broker服务器，如果环境变量中没有设置NAMESRV_ADDR则需要在运行mqbroker指令前通过set指令设置NAMESRV_ADDR的值，并且每次开启均需要设置此项。

测试服务器启动状态

RocketMQ提供有一套测试服务器功能的测试程序，运行bin目录下的tools命令即可使用。

1 2	`tools org.apache.rocketmq.example.quickstart.Producer # 生产消息 tools org.apache.rocketmq.example.quickstart.Consumer # 消费消息`

整合（异步消息）

导入springboot整合RocketMQ的starter，此坐标不由springboot维护版本

<dependency>
    <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
    <artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.2.1</version>
</dependency>

配置RocketMQ的服务器地址

rocketmq:
  name-server: localhost:9876
  producer:
    group: group_rocketmq

使用RocketMQTemplate操作RocketMQ

@Service
public class MessageServiceRocketmqImpl implements MessageService {
    @Autowired
    private RocketMQTemplate rocketMQTemplate;

    @Override
    public void sendMessage(String id) {
        System.out.println("待发送短信的订单已纳入处理队列（rocketmq），id："+id);
        SendCallback callback = new SendCallback() {
            @Override
            public void onSuccess(SendResult sendResult) {
                System.out.println("消息发送成功");
            }
            @Override
            public void onException(Throwable e) {
                System.out.println("消息发送失败！！！！！");
            }
        };
        rocketMQTemplate.asyncSend("order_id",id,callback);
    }
}

使用asyncSend方法发送异步消息

使用消息监听器在服务器启动后，监听指定位置，当消息出现后，立即消费消息

x @Component@RocketMQMessageListener(topic = "order_id",consumerGroup = "group_rocketmq")public class MessageListener implements RocketMQListener<String> {    @Override    public void onMessage(String id) {        System.out.println("已完成短信发送业务(rocketmq)，id："+id);    }}

RocketMQ的监听器必须按照标准格式开发，实现RocketMQListener接口，泛型为消息类型。

使用注解@RocketMQMessageListener定义当前类监听RabbitMQ中指定组、指定名称的消息队列。

总结

springboot整合RocketMQ使用RocketMQTemplate对象作为客户端操作消息队列
操作RocketMQ需要配置RocketMQ服务器地址，默认端口9876
企业开发时通常使用监听器来处理消息队列中的消息，设置监听器使用注解@RocketMQMessageListener

springboot整合Kafka

安装

windows版安装包下载地址：https://kafka.apache.org/downloads

下载完毕后得到tgz压缩文件，使用解压缩软件解压缩即可使用，解压后得到如下文件

建议使用windows版2.8.1版本。

启动服务器

kafka服务器的功能相当于RocketMQ中的broker，kafka运行还需要一个类似于命名服务器的服务。在kafka安装目录中自带一个类似于命名服务器的工具，叫做zookeeper，它的作用是注册中心，相关知识请到对应课程中学习。

1 2	`zookeeper-server-start.bat ..\..\config\zookeeper.properties # 启动zookeeper kafka-server-start.bat ..\..\config\server.properties # 启动kafka`

运行bin目录下的windows目录下的zookeeper-server-start命令即可启动注册中心，默认对外服务端口2181。

运行bin目录下的windows目录下的kafka-server-start命令即可启动kafka服务器，默认对外服务端口9092。

创建主题

和之前操作其他MQ产品相似，kakfa也是基于主题操作，操作之前需要先初始化topic。

# 创建topic
kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic itheima
# 查询topic
kafka-topics.bat --zookeeper 127.0.0.1:2181 --list					
# 删除topic
kafka-topics.bat --delete --zookeeper localhost:2181 --topic itheima

测试服务器启动状态

Kafka提供有一套测试服务器功能的测试程序，运行bin目录下的windows目录下的命令即可使用。

1
2

kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic itheima							# 测试生产消息
kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic itheima --from-beginning	# 测试消息消费

整合

导入springboot整合Kafka的starter，此坐标由springboot维护版本

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>

配置Kafka的服务器地址

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    consumer:
      group-id: order

设置默认的生产者消费者所属组id。

使用KafkaTemplate操作Kafka

@Service
public class MessageServiceKafkaImpl implements MessageService {
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String,String> kafkaTemplate;

    @Override
    public void sendMessage(String id) {
        System.out.println("待发送短信的订单已纳入处理队列（kafka），id："+id);
        kafkaTemplate.send("itheima2022",id);
    }
}

使用send方法发送消息，需要传入topic名称。

使用消息监听器在服务器启动后，监听指定位置，当消息出现后，立即消费消息

@Component
public class MessageListener {
    @KafkaListener(topics = "itheima2022")
    public void onMessage(ConsumerRecord<String,String> record){
        System.out.println("已完成短信发送业务(kafka)，id："+record.value());
    }
}

使用注解@KafkaListener定义当前方法监听Kafka中指定topic的消息，接收到的消息封装在对象ConsumerRecord中，获取数据从ConsumerRecord对象中获取即可。

总结

springboot整合Kafka使用KafkaTemplate对象作为客户端操作消息队列
操作Kafka需要配置Kafka服务器地址，默认端口9092
企业开发时通常使用监听器来处理消息队列中的消息，设置监听器使用注解@KafkaListener。接收消息保存在形参ConsumerRecord对象中

监控

可视化监控平台

springboot抽取了大部分监控系统的常用指标，提出了监控的总思想。然后就有好心的同志根据监控的总思想，制作了一个通用性很强的监控系统，因为是基于springboot监控的核心思想制作的，所以这个程序被命名为Spring Boot Admin。

Spring Boot Admin，这是一个开源社区项目，用于管理和监控SpringBoot应用程序。这个项目中包含有客户端和服务端两部分，而监控平台指的就是服务端。我们做的程序如果需要被监控，将我们做的程序制作成客户端，然后配置服务端地址后，服务端就可以通过HTTP请求的方式从客户端获取对应的信息，并通过UI界面展示对应信息。

服务端开发

导入springboot admin对应的starter，版本与当前使用的springboot版本保持一致，并将其配置成web工程

<dependency>
    <groupId>de.codecentric</groupId>
    <artifactId>spring-boot-admin-starter-server</artifactId>
    <version>2.5.4</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

上述过程可以通过创建项目时使用勾选的形式完成。

在引导类上添加注解@EnableAdminServer，声明当前应用启动后作为SpringBootAdmin的服务器使用

@SpringBootApplication
@EnableAdminServer
public class Springboot25AdminServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Springboot25AdminServerApplication.class, args);
    }
}

做到这里，这个服务器就开发好了，启动后就可以访问当前程序了，界面如下。

由于目前没有启动任何被监控的程序，所以里面什么信息都没有。下面制作一个被监控的客户端程序。

客户端开发

客户端程序开发其实和服务端开发思路基本相似，多了一些配置而已。

导入springboot admin对应的starter，版本与当前使用的springboot版本保持一致，并将其配置成web工程

<dependency>
    <groupId>de.codecentric</groupId>
    <artifactId>spring-boot-admin-starter-client</artifactId>
    <version>2.5.4</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

上述过程也可以通过创建项目时使用勾选的形式完成，不过一定要小心，端口配置成不一样的，否则会冲突。

设置当前客户端将信息上传到哪个服务器上，通过yml文件配置
1
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4
5
spring: boot: admin: client: url: http://localhost:8080
做到这里，这个客户端就可以启动了。启动后再次访问服务端程序，界面如下。

可以看到，当前监控了1个程序，点击进去查看详细信息。

由于当前没有设置开放哪些信息给监控服务器，所以目前看不到什么有效的信息。下面需要做两组配置就可以看到信息了。

开放指定信息给服务器看

允许服务器以HTTP请求的方式获取对应的信息

配置如下：

server:
  port: 80
spring:
  boot:
    admin:
      client:
        url: http://localhost:8080
management:
  endpoint:
    health:
      show-details: always
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"

springbootadmin的客户端默认开放了13组信息给服务器，但是这些信息除了一个之外，其他的信息都不让通过HTTP请求查看。所以你看到的信息基本上就没什么内容了，只能看到一个内容，就是下面的健康信息。

但是即便如此我们看到健康信息中也没什么内容，原因在于健康信息中有一些信息描述了你当前应用使用了什么技术等信息，如果无脑的对外暴露功能会有安全隐患。通过配置就可以开放所有的健康信息明细查看了。

management:
  endpoint:
    health:
      show-details: always

健康明细信息如下：

目前除了健康信息，其他信息都查阅不了。原因在于其他12种信息是默认不提供给服务器通过HTTP请求查阅的，所以需要开启查阅的内容项，使用*表示查阅全部。记得带引号。

endpoints:
  web:
    exposure:
      include: "*"

配置后再刷新服务器页面，就可以看到所有的信息了。

以上界面中展示的信息量就非常大了，包含了13组信息，有性能指标监控，加载的bean列表，加载的系统属性，日志的显示控制等等。

配置多个客户端

可以通过配置客户端的方式在其他的springboot程序中添加客户端坐标，这样当前服务器就可以监控多个客户端程序了。每个客户端展示不同的监控信息。

进入监控面板，如果你加载的应用具有功能，在监控面板中可以看到3组信息展示的与之前加载的空工程不一样。

类加载面板中可以查阅到开发者自定义的类，如下图

映射中可以查阅到当前应用配置的所有请求

性能指标中可以查阅当前应用独有的请求路径统计数据

总结

开发监控服务端需要导入坐标，然后在引导类上添加注解@EnableAdminServer，并将其配置成web程序即可
开发被监控的客户端需要导入坐标，然后配置服务端服务器地址，并做开放指标的设定即可
在监控平台中可以查阅到各种各样被监控的指标，前提是客户端开放了被监控的指标

监控原理

通过查阅监控中的映射指标，可以看到当前系统中可以运行的所有请求路径，其中大部分路径以/actuator开头

首先这些请求路径不是开发者自己编写的，其次这个路径代表什么含义呢？既然这个路径可以访问，就可以通过浏览器发送该请求看看究竟可以得到什么信息。

通过发送请求，可以得到一组json信息，如下

{
    "_links": {
        "self": {
            "href": "http://localhost:81/actuator",
            "templated": false
        },
        "beans": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/beans",
            "templated": false
        },
        "caches-cache": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/caches/{cache}",
            "templated": true
        },
        "caches": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/caches",
            "templated": false
        },
        "health": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/health",
            "templated": false
        },
        "health-path": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/health/{*path}",
            "templated": true
        },
        "info": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/info",
            "templated": false
        },
        "conditions": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/conditions",
            "templated": false
        },
        "shutdown": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/shutdown",
            "templated": false
        },
        "configprops": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/configprops",
            "templated": false
        },
        "configprops-prefix": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/configprops/{prefix}",
            "templated": true
        },
        "env": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/env",
            "templated": false
        },
        "env-toMatch": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/env/{toMatch}",
            "templated": true
        },
        "loggers": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/loggers",
            "templated": false
        },
        "loggers-name": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/loggers/{name}",
            "templated": true
        },
        "heapdump": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/heapdump",
            "templated": false
        },
        "threaddump": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/threaddump",
            "templated": false
        },
        "metrics-requiredMetricName": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/metrics/{requiredMetricName}",
            "templated": true
        },
        "metrics": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/metrics",
            "templated": false
        },
        "scheduledtasks": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/scheduledtasks",
            "templated": false
        },
        "mappings": {
            "href": "http://localhost:81/actuator/mappings",
            "templated": false
        }
    }
}

其中每一组数据都有一个请求路径，而在这里请求路径中有之前看到过的health，发送此请求又得到了一组信息

{
    "status": "UP",
    "components": {
        "diskSpace": {
            "status": "UP",
            "details": {
                "total": 297042808832,
                "free": 72284409856,
                "threshold": 10485760,
                "exists": true
            }
        },
        "ping": {
            "status": "UP"
        }
    }
}

当前信息与监控面板中的数据存在着对应关系

原来监控中显示的信息实际上是通过发送请求后得到json数据，然后展示出来。按照上述操作，可以发送更多的以/actuator开头的链接地址，获取更多的数据，这些数据汇总到一起组成了监控平台显示的所有数据。

到这里我们得到了一个核心信息，监控平台中显示的信息实际上是通过对被监控的应用发送请求得到的。那这些请求谁开发的呢？打开被监控应用的pom文件，其中导入了springboot admin的对应的client，在这个资源中导入了一个名称叫做actuator的包。被监控的应用之所以可以对外提供上述请求路径，就是因为添加了这个包。

这个actuator是什么呢？这就是本节要讲的核心内容，监控的端点。

Actuator，可以称为端点，描述了一组监控信息，SpringBootAdmin提供了多个内置端点，通过访问端点就可以获取对应的监控信息，也可以根据需要自定义端点信息。通过发送请求路劲**/actuator可以访问应用所有端点信息，如果端点中还有明细信息可以发送请求/actuator/端点名称**来获取详细信息。以下列出了所有端点信息说明：

ID	描述	默认启用
auditevents	暴露当前应用程序的审计事件信息。	是
beans	显示应用程序中所有 Spring bean 的完整列表。	是
caches	暴露可用的缓存。	是
conditions	显示在配置和自动配置类上评估的条件以及它们匹配或不匹配的原因。	是
configprops	显示所有 @ConfigurationProperties 的校对清单。	是
env	暴露 Spring ConfigurableEnvironment 中的属性。	是
flyway	显示已应用的 Flyway 数据库迁移。	是
health	显示应用程序健康信息	是
httptrace	显示 HTTP 追踪信息（默认情况下，最后 100 个 HTTP 请求/响应交换）。	是
info	显示应用程序信息。	是
integrationgraph	显示 Spring Integration 图。	是
loggers	显示和修改应用程序中日志记录器的配置。	是
liquibase	显示已应用的 Liquibase 数据库迁移。	是
metrics	显示当前应用程序的指标度量信息。	是
mappings	显示所有 @RequestMapping 路径的整理清单。	是
scheduledtasks	显示应用程序中的调度任务。	是
sessions	允许从 Spring Session 支持的会话存储中检索和删除用户会话。当使用 Spring Session 的响应式 Web 应用程序支持时不可用。	是
shutdown	正常关闭应用程序。	否
threaddump	执行线程 dump。	是
heapdump	返回一个 hprof 堆 dump 文件。	是
jolokia	通过 HTTP 暴露 JMX bean（当 Jolokia 在 classpath 上时，不适用于 WebFlux）。	是
logfile	返回日志文件的内容（如果已设置 logging.file 或 logging.path 属性）。支持使用 HTTP Range 头来检索部分日志文件的内容。	是
prometheus	以可以由 Prometheus 服务器抓取的格式暴露指标。	是

上述端点每一项代表被监控的指标，如果对外开放则监控平台可以查询到对应的端点信息，如果未开放则无法查询对应的端点信息。通过配置可以设置端点是否对外开放功能。使用enable属性控制端点是否对外开放。其中health端点为默认端点，不能关闭。

management:
  endpoint:
    health:						# 端点名称
      show-details: always
    info:						# 端点名称
      enabled: true				# 是否开放

为了方便开发者快速配置端点，springboot admin设置了13个较为常用的端点作为默认开放的端点，如果需要控制默认开放的端点的开放状态，可以通过配置设置，如下：

1
2
3

management:
  endpoints:
    enabled-by-default: true	# 是否开启默认端点，默认值true

上述端点开启后，就可以通过端点对应的路径查看对应的信息了。但是此时还不能通过HTTP请求查询此信息，还需要开启通过HTTP请求查询的端点名称，使用“*”可以简化配置成开放所有端点的WEB端HTTP请求权限。

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"

整体上来说，对于端点的配置有两组信息，一组是endpoints开头的，对所有端点进行配置，一组是endpoint开头的，对具体端点进行配置。

management:
  endpoint:		# 具体端点的配置
    health:
      show-details: always
    info:
      enabled: true
  endpoints:	# 全部端点的配置
    web:
      exposure:
        include: "*"
    enabled-by-default: true

总结

被监控客户端通过添加actuator的坐标可以对外提供被访问的端点功能
端点功能的开放与关闭可以通过配置进行控制
web端默认无法获取所有端点信息，通过配置开放端点功能

自定义监控指标

端点描述了被监控的信息，除了系统默认的指标，还可以自行添加显示的指标，下面就通过3种不同的端点的指标自定义方式来学习端点信息的二次开发。

INFO端点

info端点描述了当前应用的基本信息，可以通过两种形式快速配置info端点的信息

配置形式
在yml文件中通过设置info节点的信息就可以快速配置端点信息
1
2
3
4
5
info: appName: @project.artifactId@ version: @project.version@ company: 传智教育 author: itheima
配置完毕后，对应信息显示在监控平台上

也可以通过请求端点信息路径获取对应json信息

编程形式

通过配置的形式只能添加固定的数据，如果需要动态数据还可以通过配置bean的方式为info端点添加信息，此信息与配置信息共存

@Component
public class InfoConfig implements InfoContributor {
    @Override
    public void contribute(Info.Builder builder) {
        builder.withDetail("runTime",System.currentTimeMillis());		//添加单个信息
        Map infoMap = new HashMap();		
        infoMap.put("buildTime","2006");
        builder.withDetails(infoMap);									//添加一组信息
    }
}

Health端点

health端点描述当前应用的运行健康指标，即应用的运行是否成功。通过编程的形式可以扩展指标信息。

@Component
public class HealthConfig extends AbstractHealthIndicator {
    @Override
    protected void doHealthCheck(Health.Builder builder) throws Exception {
        boolean condition = true;
        if(condition) {
            builder.status(Status.UP);					//设置运行状态为启动状态
            builder.withDetail("runTime", System.currentTimeMillis());
            Map infoMap = new HashMap();
            infoMap.put("buildTime", "2006");
            builder.withDetails(infoMap);
        }else{
            builder.status(Status.OUT_OF_SERVICE);		//设置运行状态为不在服务状态
            builder.withDetail("上线了吗？","你做梦");
        }
    }
}

当任意一个组件状态不为UP时，整体应用对外服务状态为非UP状态。

Metrics端点

metrics端点描述了性能指标，除了系统自带的监控性能指标，还可以自定义性能指标。

@Service
public class BookServiceImpl extends ServiceImpl<BookDao, Book> implements IBookService {
    @Autowired
    private BookDao bookDao;

    private Counter counter;

    public BookServiceImpl(MeterRegistry meterRegistry){
        counter = meterRegistry.counter("用户付费操作次数：");
    }

    @Override
    public boolean delete(Integer id) {
        //每次执行删除业务等同于执行了付费业务
        counter.increment();
        return bookDao.deleteById(id) > 0;
    }
}

在性能指标中就出现了自定义的性能指标监控项

自定义端点

可以根据业务需要自定义端点，方便业务监控

@Component
@Endpoint(id="pay",enableByDefault = true)
public class PayEndpoint {
    @ReadOperation
    public Object getPay(){
        Map payMap = new HashMap();
        payMap.put("level 1","300");
        payMap.put("level 2","291");
        payMap.put("level 3","666");
        return payMap;
    }
}