建立SpringBoot微服务过程中的问题

jdk版本与SprinBoot版本不兼容

参考这两个链接

https://stackoverflow.com/questions/9170832/list-of-java-class-file-format-major-version-numbers

Spring Boot各版本与Java版本的对应兼容关系,与构建工具(Maven、Gradle)版本的对应兼容关系,对servlet 容器的支持_垃圾程序员Mr.陈的博客-优快云博客

改完jdk版本还要改一下pom里的依赖版本

比如我就是降级到2.2.1.RELEASE,我的jdk是11

导入依赖的时候找不到spring-boot-starter-parent包

        这个问题之前学Java web的时候老师讲过要把maven镜像改到阿里云,但是还是会出问题,但都没提到修改库的范围,原来的库范围是 central ,现在改为 * ,扩大搜索范围

<mirror>
    <id>alimaven</id>
    <mirrorOf>*</mirrorOf>
    <name>aliyun maven</name>
    <url>https://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
</mirror>

SpringBoot实体类加上@Data无法调用getter/setter方法

        下载lombok插件后重启IDEA即可解决

设置了端口还是tomcat默认的8080

        对于这个问题我上网查了下,有说post属性前面没有缩进的(post属性前面必须缩进,否则配置文件规定的端口号无效),有说冒号后面要加空格,还有说加入address属性和值localhost,结果我启动服务器端口号还是8080

        创建SpringBoot项目时,会自动帮助开发者创建application.properties文件,文件里面规定了服务器端口号,就是因为这个文件规定了服务器端口号,导致不管我在yml文件中如何修改服务器端口号的配置,运行服务器时,显示服务器端口号都是8080(默认端口号)。我将application.properties文件中的端口号修改为6001和80再次运行服务器时,终于出现了我规定的端口号了。

### Spring Boot 微服务架构、实现与最佳实践 #### 架构概述 Spring Boot 提供了一套全面的支持来构建微服务体系。通过集成多种工具和技术,可以有效地管理和服务于分布式应用环境中的各个组件。这不仅简化了开发过程,还提高了系统的可维护性和扩展能力[^1]。 #### 实现细节 为了创建基于Git仓库配置的服务端点,在实际操作中通常会建立一个新的远程版本控制系统存储库用于保存应用程序所需的外部化属性文件。此做法有助于集中管理和动态更新不同环境中使用的参数设置,而无需重新部署整个项目包。 针对跨域资源共享(CORS)难题,借助Spring Cloud所提供的解决方案能够轻松应对来自浏览器的安全策略限制。这些方案涵盖了从简单的全局预检请求处理到更复杂的细粒度权限控制机制等多个层面的功能支持[^2]。 #### API 设计原则 围绕着RESTful风格所展开的设计理念强调资源导向以及无状态交互模式的重要性。良好的API应该具备清晰易懂的操作路径定义,并遵循统一的标准规范来进行响应消息格式的选择和错误提示信息的表述方式[^3]。 ```mermaid graph LR; A[API 接口] --> B(RESTful 架构); A --> C(数据 结构化); A --> D(接口 设计); A --> E(性能 优化); A --> F(安全 认证); ``` 上述图表描绘了一个典型的Web服务框架内部各要素之间的关联关系,其中心位置突出显示了作为连接其他模块桥梁作用的关键地位所在——即HTTP协议下的公开访问入口点。 #### 数学建模与算法描述 当涉及到具体业务逻辑运算或者复杂查询场景时,则往往需要依赖精确的数据分析方法论指导下的程序编写工作。此时可以通过引入适当的统计理论基础或是机器学习算法辅助完成目标函数求解任务;与此同时也要注意保持代码结构良好易于理解和后续改进的可能性[^4]。 ```python def calculate_complexity(data_set): """ Calculate complexity based on given dataset. Args: data_set (list): Input list containing elements for analysis. Returns: float: Calculated complexity value. """ n = len(data_set) result = sum([abs(x - y) / max(abs(x), abs(y)) for x, y in zip(data_set[:-1], data_set[1:])]) / (n - 1) return round(result, 4) # Example usage with dummy data points dummy_data_points = [0.9876, 1.2345, 0.5678, 2.3456] complexity_score = calculate_complexity(dummy_data_points) print(f"The calculated complexity score is {complexity_score}.") ```
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