spring boot项目自动加载引入外部bean

本文介绍如何通过Spring Boot的自动配置机制,打包公共组件为SDK,仅通过GAV引入即可在其他项目中无缝使用,提升开发效率和资源管理。

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前言:
spring boot项目简化了对外部项目的引入,使我们能够狠方便的构建一个web项目,我们通常在开发的过程中会开发出一些公用的模块组件,这样在项目找那个引入后能够直接使用,减少了轮子的重复构造,同时服务引入的模块化操作,能够更多的节省资源和开发效率。那么在这个过程中,我们需要对外部引入的资源bean需要进行注入扫描,这样,我们在关住构建自身的服务同时,也需要对外部的依赖进行管理,同时也可能出现各种各样的问题,那么我们有没有一种方法只需要对外部的组件进行gav引入,就直接可以上手使用了呢,这种问题早已经有了解决方案,本文就简单快速的介绍一下这种解决方案的思路和方法。

1、构建你的公共组件模块

1、在公共组件模块resources目录下,新建META-INF(META-INF 相当于一个信息包,目录中的文件和目录获得 Java 2 平台的认可与解释,用来配置应用程序、扩展程序、类加载器和服务manifest.mf文件,在打包时自动生成。)文件夹,其实这种方式是参照Java中的SPI扩展机制来实现,有兴趣的朋友可以去了解下。

扩展下spi,java spi的具体约定为:当服务的提供者,提供了服务接口的一种实现之后,在jar包的META-INF/services/目录里同时创建一个以服务接口命名的文件。该文件里就是实现该服务接口的具体实现类。而当外部程序装配这个模块的时候,就能通过该jar包META-INF/services/里的配置文件找到具体的实现类名,并装载实例化,完成模块的注入。 基于这样一个约定就能很好的找到服务接口的实现类,而不需要再代码里制定。jdk提供服务实现查找的一个工具类:java.util.ServiceLoader

2、当前文件下下新增spring.factories文件,里面新增如下内容:
org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=
xxx.yyy.zzz.extension.redis.config.RedisConfig,
说明:如果需要换行,需要在每行的文末添加反斜杠()
以上内容的第一行标识告诉spring需要自动加载当前的配置,第二行,就是你在当前的模块中需要自行加载的bean文件。模块目录结构具体如下图
在这里插入图片描述
小结: 通过以上的操作,我们就可以把自定义的公共组件打包成一个sdk,这样,其他的如何服务只要需要使用我们的组件,只需要引入当前sdk组件依赖的gav就可以行进行使用了。

2、spring boot服务引入依赖gav
<dependency>
    <groupId>com.xxx.yyy</groupId>
    <artifactId>xxx-extension-obs</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>

好了,在springboot项目中引入以上模块的gav后,我们就直接可以使用公共模块的bean了,此时在类中只需要通过@Resource @Autowired 等等注解配置就可以直接使用了。

### 如何在 Spring Boot 项目中集成机器学习预测模型 #### 初始化项目并配置依赖项 为了使Spring Boot项目能够处理机器学习任务,需要先设置好项目的初始结构以及必要的依赖项。这通常涉及到添加特定于机器学习的支持库,如用于数据处理、算法实现或是与其他外部服务交互所需的客户端工具[^1]。 ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!-- 添加其他所需依赖 --> ``` #### 定义接口和服务层逻辑 创建一个清晰的服务接口来封装业务需求是非常重要的一步。例如,在电商场景下推荐商品给用户时,可以通过定义`RecommendationService`接口及其具体实现实例化这一过程[^3]: ```java public interface RecommendationService { List<Product> recommendProducts(User user); } ``` #### 集成与训练模型 借助Spring Boot的强大扩展性和灵活性,可以轻松地把流行的开源机器学习平台(像TensorFlow或PyTorch)融入进来完成模型的训练工作。同时还可以设计一套自动化流程来进行周期性的再训练以保持模型的有效性[^4]。 #### 加载预训练好的模型文件 考虑到实际应用场景中的性能考量和技术栈一致性等因素,建议采用适合Java生态系统的格式存储经过离线训练得到的最佳参数集——比如PMML标准下的XML文档形式;或者是借助专门为此目的而生的产品级解决方案,诸如TensorFlow Serving这样的跨平台API网关[^5]。 ```java // 假设已经有一个方法可以从指定路径加载已序列化的模型对象 Model loadModel(String path); @Bean public Model myLoadedModel() throws Exception { return loadModel("/path/to/model"); } ``` 通过上述几个方面的努力,就可以成功地让基于Spring Boot的应用程序具备调用复杂计算密集型操作的能力,并且可以根据实时输入动态调整输出结果,进而提升整体用户体验质量。
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