Spring Boot 入门实战

Spring Boot 实战 —— 入门 原文链接: Spring Boot 实战 —— 入门 简介 目前没有系统学习过 Spring 框架,参与工作时,直接参与到了 Spring Boot 项目的开发。目前还比较菜,所以,你要是和我一样,不妨也跳过 Spring 框架的学习,直接学习 Sring Boot。 官方文档的一段介绍: Spring Boot makes it easy to create stand-alone, p... 阅读详情

Spring Boot是什么

我们知道,从 2002 年开始,Spring 一直在飞速的发展,如今已经成为了在Java EE(Java Enterprise Edition)开发中真正意义上的标准,但是随着技术的发展,Java EE使用 Spring 逐渐变得笨重起来,大量的 XML 文件存在于项目之中。繁琐的配置,整合第三方框架的配置问题,导致了开发和部署效率的降低。

2012 年 10 月,Mike Youngstrom 在 Spring jira 中创建了一个功能请求,要求在 Spring 框架中支持无容器 Web 应用程序体系结构。他谈到了在主容器引导 spring 容器内配置 Web 容器服务。这是 jira 请求的摘录:

我认为 Spring 的 Web 应用体系结构可以大大简化,如果它提供了从上到下利用 Spring 组件和配置模型的工具和参考体系结构。在简单的 main()方法引导的 Spring 容器内嵌入和统一这些常用Web 容器服务的配置。

这一要求促使了 2013 年初开始的 Spring Boot 项目的研发,到今天,Spring Boot 的版本已经到了 2.0.3 RELEASE。Spring Boot 并不是用来替代 Spring 的解决方案,而是和 Spring 框架紧密结合用于提升 Spring 开发者体验的工具。同时它集成了大量常用的第三方库配置,Spring Boot应用中这些第三方库几乎可以是零配置的开箱即用(out-of-the-box),大部分的 Spring Boot 应用都只需要非常少量的配置代码(基于 Java 的配置),开发者能够更加专注于业务逻辑。

为什么学习Spring Boot

从Spring官方来看

我们打开 Spring 的官方网站,可以看到下图:

Spring官网首图

我们可以看到图中官方对 Spring Boot 的定位:Build Anything, Build任何东西。Spring Boot旨在尽可能快地启动和运行,并且只需最少的 Spring 前期配置。 同时我们也来看一下官方对后面两个的定位:

SpringCloud:Coordinate Anything,协调任何事情;
SpringCloud Data Flow:Connect everything,连接任何东西。

仔细品味一下,Spring 官网对 Spring Boot、SpringCloud 和 SpringCloud Data Flow三者定位的措辞非常有味道,同时也可以看出,Spring 官方对这三个技术非常重视,是现在以及今后学习的重点(SpringCloud 相关达人课课程届时也会上线)。

从Spring Boot的优点来看

Spring Boot 有哪些优点?主要给我们解决了哪些问题呢?我们以下图来说明:

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

良好的基因

Spring Boot 是伴随着 Spring 4.0 诞生的,从字面理解,Boot是引导的意思,因此 Spring Boot 旨在帮助开发者快速搭建 Spring 框架。Spring Boot 继承了原有 Spring 框架的优秀基因,使 Spring 在使用中更加方便快捷。

简化编码

举个例子,比如我们要创建一个 web 项目,使用 Spring 的朋友都知道,在使用 Spring 的时候,需要在 pom 文件中添加多个依赖,而 Spring Boot 则会帮助开发着快速启动一个 web 容器,在 Spring Boot 中,我们只需要在 pom 文件中添加如下一个 starter-web 依赖即可。

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

我们点击进入该依赖后可以看到,Spring Boot 这个 starter-web 已经包含了多个依赖,包括之前在 Spring 工程中需要导入的依赖,我们看一下其中的一部分,如下:

<!-- .....省略其他依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-web</artifactId>
    <version>5.0.7.RELEASE</version>
    <scope>compile</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-webmvc</artifactId>
    <version>5.0.7.RELEASE</version>
    <scope>compile</scope>
</dependency>

由此可以看出,Spring Boot 大大简化了我们的编码,我们不用一个个导入依赖,直接一个依赖即可。

简化配置

Spring 虽然使Java EE轻量级框架,但由于其繁琐的配置,一度被人认为是“配置地狱”。各种XML、Annotation配置会让人眼花缭乱,而且配置多的话,如果出错了也很难找出原因。Spring Boot更多的是采用 Java Config 的方式,对 Spring 进行配置。举个例子:

我新建一个类,但是我不用 @Service注解,也就是说,它是个普通的类,那么我们如何使它也成为一个 Bean 让 Spring 去管理呢?只需要@Configuration 和@Bean两个注解即可,如下:

public class TestService {
    public String sayHello () {
        return "Hello Spring Boot!";
    }
}


import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class JavaConfig {
    @Bean
    public TestService getTestService() {
        return new TestService();
    }
}

@Configuration表示该类是个配置类,@Bean表示该方法返回一个 Bean。这样就把TestService作为 Bean 让 Spring 去管理了,在其他地方,我们如果需要使用该 Bean,和原来一样,直接使用@Resource注解注入进来即可使用,非常方便。

@Resource
private TestService testService;

另外,部署配置方面,原来 Spring 有多个 xml 和 properties配置,在 Spring Boot 中只需要个 application.yml即可。

简化部署

在使用 Spring 时,项目部署时需要我们在服务器上部署 tomcat,然后把项目打成 war 包扔到 tomcat里,在使用 Spring Boot 后,我们不需要在服务器上去部署 tomcat,因为 Spring Boot 内嵌了 tomcat,我们只需要将项目打成 jar 包,使用 java -jar xxx.jar一键式启动项目。

另外,也降低对运行环境的基本要求,环境变量中有JDK即可。

简化监控

我们可以引入 spring-boot-start-actuator 依赖,直接使用 REST 方式来获取进程的运行期性能参数,从而达到监控的目的,比较方便。但是 Spring Boot 只是个微框架,没有提供相应的服务发现与注册的配套功能,没有外围监控集成方案,没有外围安全管理方案,所以在微服务架构中,还需要 Spring Cloud 来配合一起使用。

从未来发展的趋势来看

微服务是未来发展的趋势,项目会从传统架构慢慢转向微服务架构,因为微服务可以使不同的团队专注于更小范围的工作职责、使用独立的技术、更安全更频繁地部署。而 继承了 Spring 的优良特性,与 Spring 一脉相承,而且 支持各种REST API 的实现方式。Spring Boot 也是官方大力推荐的技术,可以看出,Spring Boot 是未来发展的一个大趋势。

Spring Boot Vue Element入门实战(完结) 最近在自学VUE,发现这个前端框架很火,他和传统的Jquery 编程思路完全不一样,Jquery 是事件驱动的,而VUE是数据驱动的。以前写页面经常是通过Jquery 操作各种DOM,而VUE不用对DOM进行操作,直接操作绑定的数据即可。接下来我会花一部分时间,把我学习到的分享给大家,知识纯属自学,如有错误的地方欢迎指出,共同进步! 入门实战目录 Spring Boot Vue Element入门... 阅读详情

相关推荐

Spring Boot 实战项目合集:从入门到进阶

在某些特定的场景下,我们可能需要为项目添加自定义的自动配置规则。这时,我们可以创建自己的自动配置类,并使用等注解来自定义自动配置的条件。@Bean在这个例子中,类只有当MyService类存在于类路径上且没有被配置时,才会创建MyService的Bean。为了更深入地了解应用的状态,我们可能需要创建自定义的监控端点。自定义端点可以通过扩展类实现,并且可以通过@Endpoint注解暴露为Actuator端点。

weixin_42186387的博客 1165

Java实战——Spring Boot入门到精通

Spring Boot 是 Spring Framework 的一个子项目,旨在简化 Spring 应用程序的配置和部署。它是基于约定优于配置的原则,自动化大多数开发工作,减少了开发人员在应用程序开发中的配置和构建工作。Spring Boot 提供了用于构建独立、生产级应用程序的功能,如内嵌 Web 服务器、自动配置等。主要特点:自动配置:Spring Boot 的最大优势就是自动配置。它会根据应用程序的需求自动配置各种组件,避免开发人员进行繁琐的配置。

weixin_43199439的博客 949

图文并茂把Ubuntu22.04安装到u盘,实现即插即用

1、刚好打算把Ubuntu安装到u盘,随便记录下整个过程。 2、前提准备:u盘(我的是16g大小),Vmware虚拟机,Ubuntu镜像文件(可以去官网下载); 3、下面记录全过程: 1、打开虚拟机,并选择创建新的虚拟机: 2、选典型: ​ ...

子非鱼 1万+

Spring Boot实战之入门

导语     刚开始学习Spring Boot,文章内容都比较浅显。网上的资料数不胜数,但是没有一篇是从头写到尾,一步步的教人入门的,参考了N多份资料和博客才将一个最简单的工程跑起来。可能这些东西对于一些大神来说都是小儿科的东西,但是对于刚刚着手学习的人来说是完全摸不着头脑的东西。     后面我将会把自己学习Spring Boot的过程记录下来,主要以实战开发为主,对于理论知识等学习的更加深

sun_t89的专栏 7514

从CD4051到现代模拟开关:40年芯片演进史与选型避坑指南

本文回顾了从CD4051到现代模拟开关的40年技术演进,详细对比了导通电阻、带宽等关键参数的显著提升。通过实际案例和选型矩阵,揭示现代模拟开关在精度、功耗和集成度方面的优势,并提供高精度测量、电池供电等场景的选型策略与避坑指南,帮助工程师优化设计。

weixin_42543046的博客 154

基于A*算法的二维栅格地图路径规划与避障MATLAB仿真

本文将介绍如何使用MATLAB编写基于A*算法的二维栅格地图路径规划与避障的仿真程序。我们可以使用二维数组表示地图,其中每个元素表示一个栅格的状态,例如1表示障碍物,0表示可行走区域。接下来,我们需要定义A*算法的节点类。G值表示从起始节点到当前节点的代价,H值是启发式函数估计的从当前节点到目标节点的代价。算法,我们可以有效地找到起始点到目标点的最短路径,并在仿真中进行可视化展示。算法的基本思路是从起始节点开始,按照一定的启发式函数选择下一个节点,直到找到目标节点或者遍历完所有可行走区域。

ByteWhizX的博客 1275

深入探索 Spring Boot:从入门到实战

Spring Boot 是一个强大的框架,它通过自动配置、简化依赖管理和强大的生态系统,极大地提升了开发效率。无论是构建简单的 RESTful API,还是复杂的微服务架构,Spring Boot 都是一个值得信赖的选择。

Myqijiahai的博客 1163

2025 提高电力交易价格预测的疾风大模型方法综述

电力现货市场价格预测正转向大模型驱动的新范式。传统方法在极端波动、政策突变等场景下表现不佳,而Transformer、预训练时序模型(如Chronos-Bolt)和LLM混合框架展现出显著优势。关键技术包括多模态数据融合、两段式预训练微调、MoE架构和LLM-RAG增强解释性。案例显示,澳大利亚NSW市场误差降低43%,但混合模型路由仍必要。未来趋势涵盖数字孪生电网和多智能体竞价,需平衡模型创新与行业合规要求。大模型通过跨域学习与业务耦合提升预测,但需持续优化数据隐私、算力消耗和极端事件应对能力。

专注AI大模型,软件混淆,授权 1055

Spring Boot入门实战指南

Spring Boot是一个开源的Java基础框架,它使得创建独立的、生产级别的Spring应用变得更容易。它“跑起来”即可用,内嵌了Tomcat、Jetty等Servlet容器,无需部署WAR文件,也无需单独的Servlet容器。

2401_85959861的博客 559

apple游客下单逆向分析

Apple游客下单Cookies注册激活流程逆向分析与算法实现

吴秋霖的博客 2002

华为OD技术面真题 - Python开发 - 1

汇总华为OD技术面八股Python八股,高频技术真题并提供详细解答。

qq_45776114的博客 1719

《Spring Boot入门到实战》最新

课程介绍本Spring Boot课程包括两个小课程,分别为:《Spring Boot快速入门》 和 《Spring Boot实战进阶》《Spring Boot快速入门》 课程大纲:1、Spring Boot入门 Spring Boot简介 Spring Boot快速入门案例2、Spring Boot进行Web开发 整合Servlet,Filter,Listener 使...

weixin_41651064的博客 156

我正用AI Agent重构传统GIS 核心功能,说大白话做空间分析

GeoAI-UP项目通过AI Agent技术实现自然语言驱动的空间分析,核心创新包括: 意图识别层:通过LLM理解用户需求,自动拆解为可执行目标 智能任务规划:动态生成分析流程,处理复杂依赖关系 统一算子架构:采用标准化接口封装200+空间分析功能 可视化工作流。

专注GIS软件开发。 496

针见血,Spring Boot官方手册来袭:从入门到实战

SpringBoot作为程序员必备技术之一,想要精通还是有难度的。所以今天小编就为大家带来了两份超级NB的手册。可以让大家可以先学会怎么使用,然后后面熟练了再去研究底层代码原理,这样才有那种豁然开朗的感觉。

m0_69305074的博客 249

第95节:多模型多卡推理管理

多模型推理:在同一硬件平台上同时部署多个不同或相同的深度学习模型,满足多任务需求。多卡推理:利用多块 GPU 资源,提升推理吞吐量与并发能力。目标:合理分配 GPU 资源,实现高效、低延迟的推理服务。

yumeiguo的博客 218

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

Spring Boot 入门实战-快速上手体验

从环境配置到接口编写,快速入门体验 Spring Boot 开发

thetimeofrose的博客 1267

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

Spring Boot 最强学习宝典!100+实战案例打包带走,从入门到跳槽加薪!

🔥还在为学 Spring Boot 找不到靠谱案例发愁?这份 spring-boot-examples 堪称 “保姆级学习神器”,从 Banner 定制到定时任务,从 Web 开发到消息队列,10 + 高频场景案例直接抄作业!代码全、步骤细,零基础也能轻松入门,进阶开发者更能查漏补缺,速来解锁 Spring Boot 的正确打开方式!✅ ​。

弈曜工具库博客 1313

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

Spring Boot 全面解析:从入门到实战

摘要: Spring Boot作为Java企业级开发的革命性框架,通过"约定优于配置"理念大幅简化了Spring应用的开发流程。它解决了传统Spring框架的痛点(如复杂配置、依赖冲突),提供自动配置、起步依赖、嵌入式服务器等核心特性,支持快速构建生产级应用。适用于微服务架构、RESTful API开发、批处理任务等多种场景。文章详细解析了Spring Boot的技术背景、核心原理及启动流程,并给出RESTful API开发的实战示例(含实体类定义、数据访问层实现),帮助开发者快速掌握这

走向CTO的路上... 1241

《Spring Boot最强学习全家桶!100+实战案例打包带走,从入门到跳槽加薪!》

还在为学 Spring Boot 找不到靠谱案例发愁?这份 spring-boot-examples 堪称 “保姆级学习神器”,从 Web 开发到消息队列,从 Banner 定制到定时任务,10 + 高频场景案例直接抄作业!代码全、步骤细,零基础也能轻松入门,进阶开发者更能查漏补缺,速来解锁 Spring Boot 的正确打开方式!✅ ​。

分享好用且智能的开源项目。 913

Spring Security 从入门到精通:在 Spring Boot 项目中的实战指南

Spring Security 的核心功能是认证(Authentication)和授权(Authorization)认证:验证用户身份(“你是谁?”)授权:判断用户是否有权限执行某个操作(“你能做什么?”)它基于 Servlet 过滤器实现,通过一系列过滤器链拦截请求,完成安全校验,且与 Spring Boot 无缝集成,开箱即用。默认的user账号仅用于测试,实际开发中需自定义用户。通过继承配置安全规则。创建配置类。

2501_91015529的博客 1418

使用 Spring Boot 引入 XXL-JOB 入门实战介绍

本文介绍了如何在Spring Boot项目中集成XXL-JOB分布式任务调度平台。首先简介XXL-JOB作为轻量级、易扩展的开源调度系统,然后详细说明开发环境准备(JDK1.8+、Maven3+、MySQL5.7+)。提供了两种部署方式:源码安装(含调度中心和执行器示例)和Docker快速安装。重点讲解了Spring Boot项目的集成步骤:添加Maven依赖、配置执行器信息、初始化XXL-JOB配置类,并通过@XxlJob注解实现任务处理器。文中包含完整的配置代码示例,帮助开发者快速实现分布式任务调度功能

正在走向独立开发者之路 725

《Spring Boot最强学习全家桶神器!100+实战案例打包带走,从入门到跳槽加薪!》

还在为学 Spring Boot 找不到靠谱案例发愁?这份 spring-boot-examples 堪称 “保姆级学习神器”,从 Web 开发到消息队列,从 Banner 定制到定时任务,10 + 高频场景案例直接抄作业!代码全、步骤细,零基础也能轻松入门,进阶开发者更能查漏补缺,速来解锁 Spring Boot 的正确打开方式!✅ ​。

2502_92445108的博客 620

spring boot入门实战

文章目录1、创建工程2、spring-boot相关属性3、自动配置原理3.1@SpringBootApplication3.1.1@SpringBootConfiguration3.1.2@EnableAutoConfiguration3.1.3@ComponentScan4 SpringBoot实践lombok静态资源目录拦截器整合jdbc和事务整合连接池整合mybatis真实调用git链接 1、创建工程 这里采用idea社区版本的Spring Assistant快速构建 构建完成后的项目目录 pom

weixin_43761300的博客 187

Spring Boot 中使用 Redis:从入门到实战

在现代的 Spring Boot 应用程序中,Redis 是一种常用的高性能键值存储系统,广泛用于缓存、消息队列、分布式锁等场景。本文将详细介绍如何在 Spring Boot 项目中集成 Redis,并实现基本的增删改查操作、设置数据过期时间、创建临时数据等常用功能。

interest_ing_的博客 1376
上一篇: Spring Boot 入门
下一篇: Spring Boot 要怎么学?要学哪些东西?要不要先学 SSM?
普通网友
博客等级 码龄4年 3126粉丝 192原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值