Spring Boot 核心知识点总结

Spring Boot 核心知识点精讲:助你快速上手与深度理解 自动配置、起步依赖、依赖注入和外部化配置,并简要介绍了。利用自动配置和起步依赖,快速搭建应用框架。理解依赖注入和外部化配置,更好地掌握应用控制权。运用 Spring Boot 的特性,提高开发效率,构建高质量的 Spring Boot 应用。希望本文能够帮助您更好地理解和使用 Spring Boot,开启您的 Spring Boot 学习之旅!Spring Boot 官方文档Spring Framework 官方文档欢迎在评论区交流讨论。 阅读详情

一、Spring Boot 简介

Spring Boot = Spring + Spring MVC 的“快速开发脚手架”

核心特点

  • ✅ 简化 XML 配置

  • ✅ 简化 Maven 依赖管理

  • ✅ 内嵌 Tomcat(无需外部容器)

  • ✅ 约定优于配置

⚠️ 注意:Spring Boot 不是对 Spring 的功能增强,而是提供更快、更简洁的开发方式。


二、Spring Boot 入门案例

1️⃣ pom.xml 配置

① 继承 Spring Boot 父工程
<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.3.2.RELEASE</version>
    <relativePath/> <!-- 从仓库查找父工程 -->
</parent>
② 添加 Web 启动器
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

2️⃣ Controller 示例

@RestController
@RequestMapping("/hello")
public class HelloController {

    @GetMapping
    public String hello() {
        return "Hello Spring Boot!";
    }
}

3️⃣ 启动类(核心)

package com.hg;

@SpringBootApplication
public class SpringbootHelloworldApp {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringbootHelloworldApp.class, args);
    }
}

✅ 启动类所在包必须是 controller / service / mapper 的父包


三、Spring Boot Starter(启动器)

1️⃣ 什么是 Starter?

Starter = 依赖 + 自动配置类的集合


2️⃣ 命名规范

类型

命名规则

示例

官方

spring-boot-starter-模块名

spring-boot-starter-web

第三方

模块名-spring-boot-starter

mybatis-spring-boot-starter


四、Spring Boot 配置文件

1️⃣ application.properties

server.port=8090
server.servlet.context-path=/springboot_helloworld

2️⃣ application.yml(推荐)

server:
  port: 8090
  servlet:
    context-path: /springboot_helloworld

✅ YAML 语法规则

符号

含义

.

改为 :

=

改为 :(冒号+空格)

缩进

必须使用空格(不能用 Tab)


五、Spring Boot 发布方式(了解)

✅ 方式一:Jar(主流)

① 添加插件
<plugin>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
② 打包
mvn package
③ 运行
java -jar xxx.jar

✅ 方式二:War(传统部署)

① 设置打包方式
<packaging>war</packaging>
② 修改 Tomcat 依赖范围
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
③ 改造启动类
@SpringBootApplication
public class SpringBootHelloworldApp extends SpringBootServletInitializer {

    @Override
    protected SpringApplicationBuilder configure(SpringApplicationBuilder builder) {
        return builder.sources(SpringBootHelloworldApp.class);
    }
}
④ 部署
  • 将 war 放入 Tomcat 的 webapps

  • 启动 Tomcat


六、Spring Boot 整合全局异常处理

1️⃣ 非前后端分离(了解)

@Component
public class GlobalExceptionResolver implements HandlerExceptionResolver {
    // 传统方式
}

2️⃣ 前后端分离(重点)

@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionResolver {

    @ExceptionHandler(Exception.class)
    public Map<String, Object> exceptionResolver() {
        Map<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("code", 500);
        map.put("msg", "服务器异常");
        return map;
    }
}

✅ 企业开发首选


七、Spring Boot 整合 Junit

1️⃣ 添加依赖

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

2️⃣ 测试类写法

@SpringBootTest
public class SpringbootJunitTest {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @Test
    public void test() {
        userService.save();
    }
}

✅ 对比总结

场景

注解

Spring

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)+ @ContextConfiguration

Spring Boot

@SpringBootTest


八、Spring Boot 多环境配置(重点)

1️⃣ 多环境文件命名

application-dev.yml
application-test.yml
application-prod.yml

2️⃣ 各环境示例

# application-dev.yml
server:
  port: 8081
# application-test.yml
server:
  port: 8082
# application-prod.yml
server:
  port: 8083

3️⃣ 激活环境

# application.yml
spring:
  profiles:
    active: dev

九、Spring Boot 整合 Logback

1️⃣ 默认支持

Spring Boot 已内置 Logback,无需额外依赖。


2️⃣ logback.xml 示例

<configuration>

    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
    </root>

</configuration>

✅ 总结(面试 & 实战高频)

模块

核心点

启动类

@SpringBootApplication

配置文件

yml 优先

Starter

官方 / 第三方命名规范

发布

Jar 为主

异常

@RestControllerAdvice

测试

@SpringBootTest

多环境

spring.profiles.active


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Spring Boot 整合 JavaFX 核心知识点详解 Spring Boot 与 JavaFX 的整合涉及多个关键知识点,主要集中在架构设计、依赖注入、线程模型协调和事件系统整合这四个核心领域。通过正确的设计和实现,可以充分发挥两个框架的优势,创建功能强大、架构清晰的桌面应用程序。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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