spring boot 配置篇

Spring Boot 精讲篇——Spring Boot自动配置原理 SpringBoot的核心组件模块 首先,我们来简单统计一下SpringBoot核心工程的源码java文件数量: 我们cd到spring-boot-autoconfigure工程根目录下。执行 $ tree | grep -c .java$ 模块 java文件数 spring-boot 551 spring-boot-actuator 423 spring-boot-autoconfigure 783 spring-boot-devtools 169 spring-boot-cli 180 sp 阅读详情

序

当读完我们的spring boot如何搭建之后,我们可以看到spring boot的目录结构很简单:

在src下面就一个java文件包和一个resources,进入resource之后呢。

它也就是一个application.properties这样的配置文件。

我们可以带着下面几个疑问来看本篇文章的描述:

1.spring boot的配置文件为什么能够改成yml?它是如何实现.properties可以&&.yml也是可以的呢?

2.spring boot的配置文件中的数据怎么读取到?

3.为什么spring boot在idea中写yml文件或者是写.properties文件能够自动提示出来?是idea的自动提示?如果是那么idea自动提示的源在哪里?

4.如何做到spring boot的多配置(生产,开发)?

5.如何做到spring boot外部配置(难,不属于基础范围)?

1.spring boot的配置文件为什么能够改成yml?

 我们生成的.properties文件是可以被改变成为.yml文件的。

  .properties的文件格式是这样的:

server.port=8080
server.session-timeout=30
server.context-path=
server.tomcat.max-threads=0
server.tomcat.uri-encoding=UTF-8
 
spring.datasource.url = jdbc:mysql://localhost:3306/spring
spring.datasource.username = root
spring.datasource.password = root
spring.datasource.driverClassName = com.mysql.jdbc.Driver
# Specify the DBMS
spring.jpa.database = MYSQL
# Show or not log for each sql query
spring.jpa.show-sql = true
# Hibernate ddl auto (create, create-drop, update)
spring.jpa.hibernate.ddl-auto = update
# Naming strategy
spring.jpa.hibernate.naming-strategy = org.hibernate.cfg.ImprovedNamingStrategy
 
# stripped before adding them to the entity manager)
spring.jpa.properties.hibernate.dialect = org.hibernate.dialect.MySQL5Dialect

   .yml的配置文件如下:

server:
  port: 8080
  session-timeout: 30
  tomcat.max-threads: 0
  tomcat.uri-encoding: UTF-8
 
spring:
  datasource:
    url : jdbc:mysql://localhost:3306/springboot
    username : root
    password : root
    driverClassName : com.mysql.jdbc.Driver
  jpa:
    database : MYSQL
    show-sql : true
    hibernate:
      ddl-auto : update
      naming-strategy : org.hibernate.cfg.ImprovedNamingStrategy
    properties:
      hibernate:
        dialect : org.hibernate.dialect.MySQL5Dialect

现在来描述下原因:  

SpringBoot 的配置文件内置支持 properties、xml、yml、yaml 几种格式,其中 properties和xml 对应的Loader类为 PropertiesPropertySourceLoader ,yml和yaml 对应的Loader类为 YamlPropertySourceLoader。 
观察这2个类可以发现,都实现自接口 PropertySourceLoader 。所以我们要新增支持别的格式的配置文件,就可以通过实现接口 PropertySourceLoader 来实现了。

可以在源码里面搜索PropertySourceLoader这个类,就可以看到实现这两个类的有PropertiesPropertySourceLoader,YamlPropertySourceLoader,如果看过自定义starter的文章的同学们就可以了解到,我们点击源码可以看到

org.springframework.boot.env.PropertySourceLoader=\
org.springframework.boot.env.PropertiesPropertySourceLoader,\
org.springframework.boot.env.YamlPropertySourceLoader

配置文件加载的方式有两种,所以所,一个项目中定义yml文件和properties文件都可以成为spring boot的配置文件的读取地址。

2.spring boot是如何读取到里面的数据的?

可以看到,主要的就是由上面的PropertiesPropertySourceLoader,YamlPropertySourceLoader两个资源文件加载的文件资源。

3.如何做到spring boot的配置文件的生产和开发?

直接上代码:

新建一个application-dev.yml,新建一个application-prod.yml两个文件。然后在application.yml中引入需要的yml配置文件就可以做到生产和开发环境的切换了:

spring:
  profiles:
    active: dev

注:如何在linux上面不需要修改代码里面的application.yml中的环境动态切换生产和开发环境:

# 在linux的环境上面如果要切换环境,其实可以不要修改这个配置文件,用以下命令就可以将
#  java -jar spring-boot-application-properties-sample-1.0.0.jar --spring.profiles.active=dev
#  java -jar -Dspring.profiles.active=dev1 spring-boot-application-properties-sample-1.0.0.jar
#  命令行参数的优先级大于java系统参数
#  例子:java -jar -Dspring.profiles.active = dev1 spring-boot-application-properties-sample.jar --     spring.profiles.active = dev2
#  上面的命令是生效与 dev2生效,dev1被覆盖

 

 

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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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