SpringBoot——双源数据库配置和遇到的一些问题

最新推荐文章于 2025-12-01 09:50:58 发布

PY_XAT_SFZL

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分类专栏： Eclipse 配置 JDK环境和 Tomcat IDEA-Java各开发环境安装和常见问题解决文章标签： spring boot 数据库后端

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双源数据库配置和遇到的一些问题

场景

在某一需求下需要在保存数据的时候同时向两个数据库中进行保存，这就需要在application.yml进行双源数据库的配置和项目中进行使用。下面逐级解释配置、使用以及遇到的一些问题和解决方案。

application.yml 配置

spring:
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    dynamic: true
     primary

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Springboot项目中使用druid实现多数据源和动态数据源，因数据库不可用导致的项目挂起的处理方案

weixin_45626288的博客

08-16

820

在Spring Boot项目中使用Druid实现多数据源和动态数据源管理是一个常见的场景。通过合理的配置和错误处理机制，您可以有效地管理数据源，避免因数据库不可用而导致整个项目挂起。

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Redis 多数据源自定义配置 Spring Boot 升级版

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07-05

1311

本文为大家提供一个 redis 配置多数据源的实现方案；为上一篇文章【Redis 多数据源 Spring Boot 实现】的升级版本支持自定义配置无需写任何其他配置 Java 类application.properties 配置完，直接就可以使用请注意 spring boot 的相关依赖版本。//...此处省略N行代码@Override// 获取 application.properties 对应的 java 类对象= null;

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05-15

1404

primary:secondary:// 主数据源（必须标记@Primary）@Primary// 从数据源严格隔离配置：每个数据源的属性前缀、Bean名称、事务管理器都要清晰隔离显式排除自动配置：避免残留配置造成冲突事务边界明确：通过@Qualifier和@Transactional属性精确控制监控先行：配置连接池监控，预防泄漏和性能瓶颈。

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qq_29715355的博客

05-25

1537

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m0_50932572的博客

11-15

224

springboot多数据源配置

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weixin_39736547的博客

01-20

2445

背景：项目中需要从两个不同的数据库查询数据，之前实现方法是：springboot配置连接一个数据源，另一个使用jdbc代码连接。为了改进，现在使用SpringBoot配置连接两个数据源实现效果：一个SpringBoot项目，同时连接两个数据库：比如一个是pgsql数据库，一个是oracle数据库(啥数据库都一样，连接两个同为oracle的数据库，或两个不同的数据库，只需要更改对应的driver-c...

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mysql主从配置 java_MySQL主从配置——双主

weixin_39752828的博客

01-19

497

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625

总结本文所介绍的 Spring Boot 文件上传与下载功能的实现步骤、关键要点以及注意事项。强调在实际开发过程中，安全性与稳定性是至关重要的因素，需要开发者充分考虑各种边界情况并进行合理的处理。同时，展望未来可能的扩展方向，如与云存储服务集成，实现更强大、灵活的文件管理功能，以满足日益增长的业务需求。

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### 光伏红外和RGB双源图像检测的方法、技术和应用 #### 方法和技术对于光伏红外和RGB双源图像检测，核心在于处理来自不同模态的数据并从中提取有用的信息。异源图像融合要求两幅图像在同一坐标下严格对齐，即两幅图像严格配准，以确保融合效果在实际应用中的有效性[^1]。为了实现有效的图像配准，通常采用特征匹配算法，如SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded-Up Robust Features）或ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF），这些算法能够识别出两张图片中共有的显著点，并据此计算转换矩阵，完成图像间的几何变换。一旦完成了精准的配准过程，则可进一步考虑如何将两种类型的影像数据有效地结合起来。针对可能出现的融合图像特征保留偏向某一方的问题以及信息丢失的情况，在现代计算机视觉领域内，卷积神经网络(CNNs)，尤其是U-Net架构下的变体被广泛应用到了多模态医学影像分析当中去。这类模型不仅可以在像素级别上很好地保持原始输入的空间结构特性；而且借助跳跃连接的设计思路，使得浅层学到的小范围局部细节得以传递给深层部分，从而有助于提高最终输出的质量。 ```python import torch.nn as nn class UNet(nn.Module): def __init__(self, n_channels, n_classes): super(UNet, self).__init__() # Define layers here def forward(self, x): # Implement the U-net architecture with skip connections. pass ``` #### 应用场景光伏板健康状况监控是一个典型的应用案例。通过定期获取安装在现场上的太阳能电池组件正面及背面分别对应的可见光照相片与热成像图谱资料之后，技术人员便能依据所得结果判断是否存在诸如过热点之类的潜在缺陷位置所在之处。此外，这种方法同样适用于其他需要综合多种感知手段来进行更全面理解对象特性的场合之中，比如安防监控系统里的人脸识别任务或者是自动驾驶汽车对外界环境的认知等方面均有所体现。