SpringBoot系列之切換log4j日誌框架

SpringBoot系列之使用切換log4j日誌框架

ok,在pom文件右鍵->Diagrams->show Dependencies….,如圖,找到spring-boot-starter-logging,可以看到SpringBoot的日誌實現默認依賴與logback,ok,如果你對這些知識不是很理解的,建議先看我Springboot專欄的日誌系列博客:

本博客要實現的是切換默認日誌框架為log4j,當然是不建議這樣做的,因為log4j有性能問題,所以其作者才開發了logback,不過作為學習的話,還是可以學一下怎麼切換Springboot默認的日誌框架

先去拿一張圖:圖示,切換日誌框架,為了避免衝突,一般都是先排除日誌框架的實現jar,然後再將之前博客提到的偷梁換柱jar,比如log4j-to-slf4j.jar等等先排除,然後再引入對應的日誌實現jar,如圖所示的slf4j-log4j12.jar,因為本博客並非入門教程,所以學習之前請先參考我之前Springboot日誌方面的博客,再來學習

ok,基於slf4j官方提供的知識,我們就可以實踐了,首先選中logback-classic.jar(logback實現jar)、log4j-to-slf4j.jar(將log4j API強制切換回slf4j的偷梁換柱jar),然後右鍵,選擇exclusion

ok,再次打開pom文件,可以看到idea自動幫我們exclusion一些jar了

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <artifactId>logback-classic</artifactId>
                    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                        <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
                    <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

ok,避免日誌衝突,exclusion了logback的實現jar和偷梁換柱的log4j-to-slf4j之後,我們還需要引入log4j的實現jar

<dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
        </dependency>

ok,這是slf4j官網的說法,但是我發現在一些舊的版本SpringBoot是有提供spring-boot-starter-log4j這個場景啟動器的,所以我們可以更簡便的做log4j引入

直接exclusion spring-boot-starter-logging:

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

然後直接引入log4j的場景啟動器,建議加上版本,因為有些版本並沒有提供log4j配置,本博客是換回1.5.7才支持的,2.2.1的版本仲裁都沒提供對應版本的

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-log4j</artifactId>
            <version>1.3.8.RELEASE</version>
        </dependency>

ok,然後在resources直接丟log4j.properties

# LOG4J rootCategory config
log4j.rootCategory=INFO, stdout, file
# LOG4J console config
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %5p %c{1}:%L - %m%n

# root日誌輸出
log4j.appender.file=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.file.file=logs/springboot.log
log4j.appender.file.DatePattern='.'yyyy-MM-dd
log4j.appender.file.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.file.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %5p %c{1}:%L - %m%n

啟動SpringBoot日誌:

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人臉識別技術原理與工程實踐(10個月人臉識別領域實戰總結)

1人臉識別應用場景(驗證)

我們先來看看人臉識別的幾個應用。第一個是蘋果的FACE ID,自從蘋果推出FaceID后,業界對人臉識別的應用好像信心大增,各種人臉識別的應用從此開始“野蠻生長”。

事實上,人臉識別技術在很多場景的應用確實可以提升認證效率,同時提升用戶體驗。前兩年,很多機場安檢都開始用上了人臉驗證;今年4月,很多一、二線城市的火車站也開通了“刷臉進站”的功能;北京的一些酒店開始使用人臉識別技術來做身份驗證。

 

2 人臉識別應用場景(識別)

我們再來看看幾個場景。

 

第一個是刷臉的自動售貨機。當我第一次看到這個機器的時候就有個疑問:”現在人臉識別算法已經做到萬無一失了嗎,認錯人,扣錯錢怎麼辦?”,後來才發現,其實關鍵不在於算法,產品設計才是最重要的。用過這個售貨機的人可能知道,第一次使用的時候,要求輸入手機號的后四位,這個看似簡單的產品設計,可以讓自動售貨機的誤識別率降低到億分之一,這樣底概率的條件下,誤識別帶來的損失完全可以忽略。同時這款自動售貨機還會提醒你,你的消費行為會綁定“芝麻信用”,想想有幾個人會為了一瓶“可樂”去影響自己的徵信記錄呢?

第二個是刷臉買咖啡,進入咖啡店后,在你選好喝什麼咖啡前,系統已經識別出站在點單台前的用戶是誰,並做好點單準備;

第三個是在人臉門禁系統。小夥伴們再已不用擔心忘記帶工卡了。人臉門禁對識別速度和準確度的要求是相對較高的,設備掛在門的側面牆也會影響體驗,增加產品設計和開發的難度。

 

3 “人臉驗證”還是“人臉識別”?

其實,前面兩頁的場景是有些區別的,不知道大家看出來了沒有。

第一個的場景,用戶實際提供了兩個信息,一是用戶的證件信息,比如身份證號碼,或APP賬號;另一個信息是用戶的現場照片;這類場景的目標實際上是:讓人臉識別系統驗證現場照片是否是證件所宣稱的那個人。我們把這類場景叫着“人臉驗證”

第二個的場景,用戶實際只提供的現場照片,需要人臉識別系統判斷照片上的人是誰。我們把這類場景叫着“人臉識別”

“人臉驗證”拿現場人臉跟用戶所宣稱的人臉做1比1的比較,而“人臉識別”是拿現場人臉跟後台註冊人臉庫中的所有人臉比較,是1比N的搜索。可以看出,兩種場景的技術原理一致,但是難度不同,第二頁場景的難度普遍比第一頁高得多。

 

4 人臉識別原理

計算機是怎麼識別人臉的呢?如果我們大家是人臉識別系統的設計者,我們應用怎樣來設計這個系統?

“把人臉區域從圖片中摳出來,然後拿摳出來的人臉跟事先註冊的人臉進行比較”,沒錯,就是這樣,說起來簡單,做又是另外一回事了,這裏又有兩個新的問題:

一是,“怎樣判斷圖片中是有沒有人臉?”,“怎樣知道人臉在圖片中的具體位置呢”,這是人臉檢測要解決的問題,人臉檢測告訴我們圖像中是否有人臉以及人臉的具體位置坐標。

二是,“我們怎樣比較兩個人臉是不是同一個人呢?”,一個像素一個像素比較嗎?光照,表情不一致,人臉偏轉都將導致該方法不可行。”人是怎樣判斷兩種照片中的人臉是不是同一個人的呢?”,我們是不是通過比較兩種照片上的人,是不是高鼻樑、大眼睛、瓜子臉這樣的面部特徵來做判斷的呢? 

我們來看一下計算機人臉識別的流程,首先是獲取輸入圖像,然後檢測圖像中是否有人臉,人臉的具體位置,然後判斷圖像的質量,比如圖像是否模糊,光照度是否足夠,然後檢測人臉偏轉的角度,旋轉人臉到一個正臉位置,再然後提取人臉特徵,比對人臉特徵,最後輸出識別結果。其中圖像質量檢測和人臉對齊這兩步是可選的步驟,根據具體應用場景來決定。

 

5 人臉檢測-經典方法

我們來看看經典的人臉檢測方法。

OpenCV和Dlib是兩個常用的算法庫。

OpenCV 中使用Haar Cascade來做人臉檢測,其實Haar Cascade可以檢測任何對象,比如人臉和臉上眼睛的位置。

DLIB中是使用方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG),即通過計算圖像局部區域的梯度方向直方圖來提取特徵,這種方法的本質在於梯度的統計信息,而梯度主要存在於邊緣的地方。

OpenCV和DLIB各自也有他們自己的基於深度學習的人臉檢測方法,使用起來非常簡單。從這幾種方法都可以做到CPU實時或GPU實時;經典的檢測方法對正臉的檢測效果比較好,深度學習的方法適應性更強,可以檢測各種角度的人臉

 

6 MTCNN人臉檢測

2016年提出來的MTCNN算法是目前公認比較好的人臉檢測算法是(Multi-task Cascaded Convolutional Networks),可以同時實現face detection和alignment,也就是人臉檢測和對齊。

這裏的對齊指的是檢測人臉眼睛、鼻子、嘴巴輪廓關鍵點LandMark。

MTCNN算法主要包含三個子網絡:P-Net (Proposal Network)、 R-Net(Refine Network)、O-Net(Output Network),這3個網絡按照由粗到細的方式處理輸入照片,每個網絡有3條支路用來分別做人臉分類、人臉框的回歸和人臉關鍵點定位

左上角,最開始對在多個尺度上對圖像做了resize,構成了圖像金字塔,然後這些不同尺度的圖像作為P、P、O網絡的輸入進行訓練,目的是為了可以檢測不同尺度的人臉

P-Net主要用來生成候選人臉框。 R-Net主要用來去除大量的非人臉框。O-Net和R-Net有點像,在R-NET基礎上增加了landmark位置的回歸,最終輸出包含一個或多個人臉框的位置信息和關鍵點信息

 

7 人臉特徵提取-經典方法

接下來,我們來看一下人臉特徵提取。經典的人臉特徵提取方法有EigenFace和FisherFace兩種。

EigenFace的思想是把人臉從像素空間變換到另一個空間,在另一個空間中做相似性的計算。EigenFace的空間變換方法是主成分分析PCA。這個方法90年代開始應用於人臉識別,因為主成分有人臉的形狀,所以也稱為“特徵臉”。

FisherFace是一種基於線性判別分析LDA(全稱Linear  Discriminant Analysis,)的人臉特徵提取算法, LDA和PCA都是利用特徵值排序找到主元的過程。LDA強調的是不同人臉的差異而不是照明條件、人臉表情和方向的變化。所以,Fisherface對人臉光照、人臉姿態變化的影響更不敏感。

 

8 人臉特徵提取-深度學習法

我們再來看看深度學習法。

利用神經網絡學習高度抽象的人臉特徵,然後將特徵表示為特徵向量,通過比較特徵向量之間的歐式距離來判定兩張照片是否是同一個人

 

9人臉特徵提取-深度學習法

總體思路是把人臉識別人物當分類任務來訓練,通過在損失函數上施加約束,讓相同的人的照片提取的特徵距離盡可能近,不是同一個人的照片的提取的特徵距離盡可能的遠

第一個Logit的地方輸出的是人臉的特徵向量,一般是128維或者512維,浮點向量。這個Logit前面是CNN分類網絡,這個Logit後面的部分是通過在損失函數上施加約束來訓練模型,讓模型區分相同的人和不同的人,後面的部分只需要在訓練階段計算,推理階段是不需要的。

 

10 人臉特徵提取-Metric Learning

基於深度學習的人臉特徵提取方法主要有兩類,一類Metric Learning,另一個是Additive Margin,這兩類方法的底層原理都是一樣的,就是“通過訓練網絡,讓相同人的特徵距離盡可能近,不同人的特徵距離盡可能的遠”。

孿生網絡和Triplet都屬於 Metric Learning這類方法。左邊孿生網絡顧名思義,就是有兩個網絡,一個網絡訓練讓相同的人之間的距離盡可能的近,另一個網絡讓不同人之間的距離盡可能遠。

右邊Triplet網絡是對孿生網絡的改進,將樣本組織為錨點、正樣本、負樣本的元組,通過訓練網絡讓錨點與正樣本之間的距離盡可能的近,錨點與負樣本之間的距離盡可能的遠,並且至少遠於一個閥值阿爾法。

 

11 人臉特徵提取-Additive Margin

Additive Margin這類方法主要是在分類模型的基礎,通過控制損失函數來達到“讓相同人的特徵距離盡可能近,讓不同人的特徵距離盡可能遠”的目標。

前面介紹的Metric Learning的方法最大的問題在於:需要重新組織樣本,模型最終能否收斂很大程度上取決於採樣是不是合理。基於Additive Margin的方法則不需要這一步,完全將人臉特徵提取當做分類任務來訓練,參數的設置也不需要太多trick,Additive Margin的方法大都是在損失函數上做文章。

最近幾年,這個類方法研究的比較多,上面這個圖中的softmax,Sphereface,Cosface,ArcFace都是Additive Margin方法,可以看出它都是通過改進損失函數,來實現“讓相同人的特徵距離盡可能近,讓不同人的特徵距離盡可能遠”這個目標

上面這個圖中,顏色相同的點表示一個人,不同的點表示不同的人,這個圖的展示比較形象,可以看出最後一個超球體的效果非常不錯

Additive Margin正在成為主流, InsightFace也屬於這一類,損失函數正是這個ArcFace。

大家可用思考一下,為什麼分類方法不能直接用於人臉識別?這裏不做詳細討論了。

 

12 人臉特徵提取-效果評估

我們再來看一下怎樣評估人臉特徵提取算法的效果。

主要是通過召回率和虛警率兩個指標來衡量。應用場景不同,這個兩個指標的設置也不同,一般情況下,在實踐中我們都要求在虛警率小於某個值(比如萬分之一)的條件下,召回率達到某個值(比如99%)。很多產品宣稱的識別準確率達到多少多少,很大可能是在公開數據集比如LFW上的測試結果。

公開的訓練數據集比較推薦的有:MS1MV2,這個數據集微軟前段事件已經宣布撤回不再提供下載,這個數據集大概有85000個不同的人的380萬張照片。另一個數據集是GLINT_ASIA,有9萬多人的280萬張照片。

 

13 工程實踐的挑戰及經驗分享

很多人都認為人臉識別應用,算法包打天下,事實並非如此,即使是最好的識別算法也扛不住像圖像質量差。圖像質量差、姿勢變化、面部形狀/紋理隨着時間推移的變化、遮擋這些問題,是我們在工程實踐中面臨的挑戰。

當然,大多數問題工程上我們有應對方法。比如圖像模糊,光照不足,我們可以先檢測圖像是否模糊,關照是否不足,質量不過關,就不把圖像送給識別算法。

再比如,用他人照片或視頻來欺騙人臉識別系統,目前已經有多種活體檢測方法來檢測並防止這種情況。

經過一段時間在人臉識別領域的摸爬滾打,個人認為影響用戶體驗的關鍵因素是識別快、識別准,識別快主要靠產品設計,識別准主要靠算法

拿人臉門禁來舉個例子,產品設計上可以在前端採集照片的時候過濾掉模糊、無人臉的照片,避免無效識別,同時前端在採集照片的時候,可以同時採集多張併發傳給後台,做併發識別,這些方法都可以大大提升識別通過的速度,提升用戶體驗。

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.Net Core讀取Json配置文件

前言:在與傳統的asp.net MVC項目相比,.net core項目在項目目錄的文件結構上和功能上與前者都有很大的區別。例如:在.net core中使用Startup.cs取代Global.asax文件用於加載應用程序的配置和各種啟動項。appsettings.json取代web.config文件用於存儲應用程序所需的配置參數等等。。。

OK!步入正題,下面來說一下如何讀取Json配置文件中的參數。

第一種:使用IConfiguration接口

我們先在appsettings.json中配置好數據庫連接字符串,然後讀取它

{
  "Connection": {
    "dbContent": "Data Source=.;Initial Catalog=test;User ID=sa;Password=123456"
  },
  "Logging": {
    "LogLevel": {
      "Default": "Information",
      "Microsoft": "Warning",
      "Microsoft.Hosting.Lifetime": "Information"
    }
  },
  "AllowedHosts": "*"
}

 

 

 在控制器中注入IConfiguration接口

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.Extensions.Configuration;

namespace Read.json.Controllers
{
    [ApiController]
    [Route("[controller]")]
    public class ReadController : Controller
    {
        private IConfiguration _configuration;
        public ReadController(IConfiguration configuration)
        {
            _configuration = configuration;
        }

        [HttpPost]
        public async Task<string> ReadJson()
        {
//讀參
string conn = _configuration["Connection:dbContent"]; return ""; } } }

 

 當然也可以讀取數組形式的json,一樣的先在appsettings.json中寫好配置參數,如下:

{
  "Connection": {
    "dbContent": "Data Source=.;Initial Catalog=test;User ID=sa;Password=123456"
  },

  //------------------------
  "Content": [
    {
      "Trade_name": {
        "test1": "小熊餅乾",
        "test2": "旺仔QQ糖",
        "test3": "娃哈哈牛奶"
      }
    }
  ],
  //------------------------

  "Logging": {
    "LogLevel": {
      "Default": "Information",
      "Microsoft": "Warning",
      "Microsoft.Hosting.Lifetime": "Information"
    }
  },
  "AllowedHosts": "*"
}

比如我們想讀取test1

  string commodity_test1 = _configuration["Content:0:Trade_name:test1"];

 

 第二種:使用IOptions<T>來讀取json配置文件

先把NuGet包導進項目:Microsoft.Extensions.Options.ConfigurationExtensions

 

 

首先在appsettings.json中添加節點如下

{
  "Connection": {
    "dbContent": "Data Source=.;Initial Catalog=test;User ID=sa;Password=123456"
  },

  //------------------------
  "Content": [
    {
      "Trade_name": {
        "test1": "小熊餅乾",
        "test2": "旺仔QQ糖",
        "test3": "娃哈哈牛奶"
      }
    }
  ],
  //------------------------

  "Logging": {
    "LogLevel": {
      "Default": "Information",
      "Microsoft": "Warning",
      "Microsoft.Hosting.Lifetime": "Information"
    }
  },
  "AllowedHosts": "*",

  //==============================
  "Information": {
    "school": {
      "Introduce": {
        "Name": "實驗小學",
        "Class": "中班",
        "Number": "15人"
      },
      "Region": {
        "Province": "湖北",
        "City": "武漢",
        "Area": "洪山區"
      },
      "Detailed_address": [
        {
          "Address": "佳園路207號"
        }
      ]
    }
  }
  //==============================
}

 

然和再建立一個與這個節點”相同”的類

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;

namespace Read.json
{
    public class Information
    {
        public School school { get; set; }
    }
    public class School
    {
        public Introduce Introduce { get; set; }

        public Region Region { get; set; }

        public List<Detailed_address> data { get; set; }

    }
    public class Introduce
    {
        public string Name { get; set; }
        public string Class { get; set; }
        public string Number { get; set; }
    }

    public class Region
    {
        public string Province { get; set; }
        public string City { get; set; }
        public string Area { get; set; }
    }
    public class Detailed_address
    {
        public string Address { get; set; }
    }
}

 

在Startup中添加如下代碼

            #region 服務註冊,在控制器中通過注入的形式使用
            services.AddOptions();
            services.Configure<Information>(Configuration.GetSection("Information"));
            #endregion

 

 控制器中使用:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.Options;

namespace Read.json.Controllers
{
    [Route("api/[controller]/[action]")]
    [ApiController]
    public class ReadController : Controller
    {
        private IConfiguration _configuration;

        readonly Information _Information;

        readonly IOptions<Information> _options;
        public ReadController(IConfiguration configuration,
                              Information Information,
                              IOptions<Information> options)
        {
            _configuration = configuration;
            _Information = Information;
            _options = options;
        }

        [HttpGet]
        public async Task<IActionResult> ReadInformation()
        {
            string Address = _options.Value.school.Region.Province + "-" +
                             _options.Value.school.Region.City + "-" +
                             _options.Value.school.Region.Area + "-" +
                             _options.Value.school.Detailed_address[0].Address + "-" +
                             _options.Value.school.Introduce.Name + "-" +
                             _options.Value.school.Introduce.Class + "-" +
                             _options.Value.school.Introduce.Number;
            return Json(Address);
        }

        [HttpPost]
        public async Task<string> ReadJson()
        {
            string conn = _configuration["Connection:dbContent"];
            string commodity = _configuration["Content:0:Trade_name:test1"];
            return "";
        }

    }
}

 

 

 

 

第三種:這種應該比較常見,任意讀取自定義的json文件

首先建立一個json文件

{
  "system_version": {
    "Edition": ".Net Core 3.0",
    "Project_Name": "Read.json"
  }
}

 

 

 再建一個類,封裝一個方法

using Microsoft.Extensions.Configuration;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;

namespace Read.json
{
    public class Json_File
    {
        public IConfigurationRoot Read_Json_File()
        {
            //這句代碼會讀取read_json.json中的內容
            return new ConfigurationBuilder().AddJsonFile("read_json.json")
                                             .Build();

        }

    }
}

 

 

 在控制器中調用:

        [HttpGet]
        public async Task<IActionResult> ReadSystemVersion()
        {
            var configuration = _json_File.Read_Json_File();
            string system = "使用的是" + configuration["system_version:Edition"] + "的版本" + "," +
                            "項目名稱是" + configuration["system_version:Project_Name"];
            return Json(new
            {
                data = system
            });
        }

 

 

 

 

Demo地址:Func<Address,Project> func = (address) => git clone address;
var project = func("https://github.com/Davenever/Read_Json.git");

 

 

 

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  1. 工具名稱
  2. 主要功能
  3. 具體使用方法
  4. 部分實現代碼
  5. 後續

一、工具名稱:

dbstructsync (python庫)

二、主要功能:

比較兩套環境中mysql指定庫中表、表字段及索引的差異,返回同步的sql ,裡面包含建表,修改索引,修改字段的sql .

A環境的數據庫db 作為sourcedb, B環境的數據庫db targetdb ,程序邏輯比較的是 sourcedb 與targetdb 的差異,然後返回一個list的數據類型 

list中包含新建表sql,修改、增加字段sql, 刪除、新增索引sql 

現在總共有3個版本,0.0.1 和0.0.2 存在一定的bug, 所以請使用最新的0.0.3版本

 

 

其他說明:由於是剛完成不久的程序,所以暫時不對最終結果sql進行執行,避免對使用過程中產生不好的影響,這個版本大家可以通過python 自行選擇需要執行哪些操作;隨着之後程序的逐步深入修改和演變,會將執行sql這一步也都加進去

同時也會優化使用方式,讓使用這個工具的小夥伴更容易操作

三、具體使用方法:

1、 pip install  -i https://pypi.python.org/pypi  dbstructsync   

在代碼里引入使用,

from DbStructSync import cli 

result=cli.db_sync(sourcedb, targetdb) 
#sourcedb,targetdb是兩個dict的參數,具體參數看下面
# 這裏得到的    result = ['use 庫;', 
#             'CREATE TABLE `test_async` (\n  `test_async` #varchar(30) NOT NULL,\n  `aa` varchar(400) DEFAULT NULL,\n  #PRIMARY KEY (`test_async`)\n) ENGINE=InnoDB DEFAULT #CHARSET=utf8;',
#             'drop index `index_chaxx` on chanxx_auto_puxx_conf;',
#             'create index `index_chaxx` on #chanxx_auto_puxx_conf(`channel_nxx`,`channel_prxx`) USING #BTREE;']
#result 中包含  use 庫;
#              如果有少的表,會有 create table的數據; 如果有不同的索引,會#存在drop index 和create index的sql;
#              如果有不同的字段,會有alter table的sql ;
#只需要對這個結果,再通過pymysql的一些數據庫操作就可以保證 sourcedb #的內容與taragetdb一致。

2、同時還支持命令行操作,代碼寫入到x.py代碼中

result = cli.db_sync_commandline()
python x.py --source  host=10.1.1.x,port=3306,user=root,passwd=root,db=investx --target host=10.1.1.x,port=3306,user=root,passwd=root,db=investx

 

命令行中  –source  key=value;key2=value2;key3=value3  –target key=value;key2=value2;key3=value3

–source, –target 是兩給必輸的參數,後續的值會作為一個dict類型傳入程序。 –source是源庫的信息, –target是目標庫的信息

還包括其他幾個命令參數 –only-index , –only-fields ; –only-index 只比較索引差異, –only-fields 只比較字段差異, 非必填,默認都為False 

四、部分實現代碼:

 

def diff_tables(sourcetable, targettable):
    '''

    :param sourcetable:  源數據庫的表名列表
    :param targettable:  目的數據庫的表名列表
    :return: 返回dict,包含三種結果,源庫多的表,目標庫多的表,相同的表
    '''
    logger.info('開始比較兩個庫中表的差異,源庫表{},目標庫表{}'.format(sourcetable, targettable))
    table_result={}
    if not isinstance(sourcetable, list) or not isinstance(targettable, list):
         raise  TypeError('sourcetable , targettable的類型不是list')
    source_diff = set(sourcetable) - set(targettable)
    target_diff = set(targettable) - set(sourcetable)
    same_tables = set(sourcetable)& set(targettable)
    table_result['source'] = source_diff
    table_result['target'] = target_diff
    table_result['same'] = same_tables
    logger.info('兩個庫中表的差異結果{}'.format(table_result))
    return  table_result
 

def  diff_indexs_fields(sourcesql, targetsql, type=1):
    '''
    :param sourcesql: 源數據庫表的創建sql
    :param targetsql: 目標數據表的創建sql
    :return: 記錄下索引不一致的地方
    '''
    result = {}
    logger.info('解析語句中的索引字段,並進行比較索引')
    sourcesql = parse_str(sourcesql)  # 從括號中提取需要的內容
    #logger.info('從括號中提取出來的信息數據{}'.format(sourcesql))
    sourcesql = lists2str(sourcesql)  #將list轉換為str,並對數據的空格數據進行處理
    logger.info('解析完的數據的信息{}'.format(sourcesql))
    sourcesql = sourcesql.split('\n') #將str按照'\\n'進行分割
    logger.info('解析完數據之後的信息{}'.format(sourcesql))
    targetsql = parse_str(targetsql)
    targetsql = lists2str(targetsql)
    targetsql = targetsql.split('\n')
    if type ==1:
        source_index = parse_fields(sourcesql,type)
        target_index = parse_fields(targetsql,type)

        result= compare_indexs_field(source_index, target_index, type)
    elif type ==2:
        source_field_sql = parse_fields(sourcesql, type)
        target_field_sql = parse_fields(targetsql, type)
        result = compare_indexs_field(source_field_sql, target_field_sql, type)
    return  result

def dict2sql(dict_str):
    '''
    將解析完成的數據轉換為對應的可執行sql
    :param dict_str:
    :return:
    '''
    dict_str = copy.deepcopy(dict_str) # 做一個深度copy,可以放心的進行相關數據處理

    if not isinstance(dict_str, dict):
        raise  TypeError('調用方法{}參數不是dict類型,請確認'.format('dict2sql'))
    #獲取db名字
    for key ,value in dict_str.items():
        dbname = key
        logger.info('數據庫名{}'.format(dbname))
        for table, table_desc  in  value.get('source').items():
               if table =='create_table':
                   #create_table_sql = lists2str(table_desc)
                   dict_str[dbname]['source'][table] = table_desc
                   #其他的都是table的名字
                   logger.info('數據庫的修改語句:{}'.format(table_desc))
               else:
                  logger.info('對於索引和字段的解析原始數據{}'.format(table_desc))
                  if table_desc.get('index'):
                      create_index_sql_lists=[]
                      #create_index_sql_lists.append('use {};'.format(dbname))
                      index_lists= (table_desc.get('index'))
                      result_index= parse_comma_split(str(index_lists)[1:-1])
                      for i in result_index:
                           if i.strip().startswith('\'KEY'):
                               #print(i.strip())
                               index_values = parse_space_split(i.strip())
                               drop_index_sql= 'drop index {} on {}'.format(index_values[1],table )
                               if len(index_values)<=3:
                                  create_index_sql='create index {} on {}{} '.format(index_values[1], table, index_values[2])
                               else:
                                  create_index_sql='create index {} on {}{} {}'.format(index_values[1], table, index_values[2], ' '.join(index_values[3:]))
                               create_index_sql_lists.append(drop_index_sql)
                               create_index_sql_lists.append(create_index_sql)

                           if i.strip().startswith('\'UNIQUE KEY'):
                                 index_values = parse_space_split(i.strip())
                                 drop_index_sql = 'drop index {} on {}'.format(index_values[2], table)
                                 if len(index_values) <= 4:
                                     create_index_sql = 'create unique index {} on {}{} '.format(index_values[2], table,
                                                                                          index_values[3])
                                 else:
                                     create_index_sql = 'create unique index {} on {}{} {}'.format(index_values[2], table,
                                                                                               index_values[3],
                                                                                               ' '.join(index_values[4:]),
                                                                                               )
                                 create_index_sql_lists.append(drop_index_sql)
                                 create_index_sql_lists.append(create_index_sql)
                      logger.info('表{}解析出來的索引的修改sql{}'.format(table, create_index_sql_lists))
                      dict_str[dbname]['source'][table]['index'] = create_index_sql_lists
                  if table_desc.get('fields'):
                      create_fields_sql_lists=[]
                      #create_fields_sql_lists.append('use {};'.format(dbname))
                      modify_field_sqls = table_desc.get('fields').get('modify',None)
                      create_field_sqls=table_desc.get('fields').get('lose',None)

                      if modify_field_sqls:
                           for modify_field_sql in modify_field_sqls:
                               sql_indexs = parse_space_split(str(modify_field_sql)[0:-1])
                               #print(sql_indexs)
                               alter_fields_sql='alter table {} modify column {} {} {}'.format(table, sql_indexs[0],sql_indexs[1],' '.join(sql_indexs[2:]))
                               create_fields_sql_lists.append(alter_fields_sql)
                      if create_field_sqls:
                           for  create_field_sql in create_field_sqls:
                                sql_indexs = parse_space_split(str(create_field_sql)[0:-1])
                                create_fields_sql='alter table {} add column {} {}'.format(table, sql_indexs[0],' '.join(sql_indexs[2:]))
                                create_fields_sql_lists.append(create_fields_sql)
                      logger.info('表{}解析出來的字段的修改sql{}'.format(table,create_fields_sql_lists))
                      dict_str[dbname]['source'][table]['fields'] = create_fields_sql_lists

    return  dict_str  # 返回給一個全部是可執行sql的dict

五、後續:

1、對使用過程中遇到對bug進行修復

2、對代碼進行優化

3、增加其他相關功能,讓工具越來越好用

4、希望使用的小夥伴多提意見,未來成為一個好用的小工具

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SpringBoot 正式環境必不可少的外部化配置

前言

中有讀者反應:

部署后運維很不方便,比較修改一個 IP 配置,需要重新打包。

這一點我是深有體會,17 年自學,並很大膽的直接在生產環境用的時候,我都是讓產品經理(此時他充當我們的運維,嘿嘿)用壓縮軟件打開 jar,然後複製出配置,修改完之後再替換回去。為什麼我這麼大膽,因為當時才入行一年,而且覺得有架構師兜底,我就奔放了。你是不知道,當時負責這個項目的開發(c#開發)一開始不想用 SpringBoot 的。

不過如今看到這個問題,我有點震驚,都 9102 年了,竟然還擔心這樣的問題。我想說,哥們,這真的不是事兒。SpringBoot 早就提供了方法來解決這個問題。

SpringBoot 生產特性

SpringBoot 有很多生產特性,可以在生產環境中使用時更加方便。其中外部化配置基本都會用到。

Spring Boot 允許外部化配置,以便相同的應用在不同的環境中工作。
屬性值可以在 Spring 環境中使用 @Value 或 @ConfigurationProperties 使用。

此次參考的版本是 SpringBoot-2.2.0.RELEASE

優先級

外部化配置的優先級順序如下:

  1. Devtools 全局配置:當 devtools 啟用時,$HOME/.config/spring-boot
  2. 測試類中的 @TestPropertySource
  3. 測試中的 properties 屬性:在 @SpringBootTest 和 用來測試特定片段的測試註解
  4. 命令行參數
  5. SPRING_APPLICATION_JSON 中的屬性:內嵌在環境變量或系統屬性中的 JSON
  6. ServletConfig 初始化參數
  7. ServletContext 初始化參數
  8. java:comp/env 中的 JNDI 屬性
  9. Java 系統屬性:System.getProperties()
  10. 操作系統環境變量
  11. 隨機值(RandomValuePropertySource):random.*屬性
  12. jar 包的指定 profile 配置文件:application-{profile}.properties
  13. jar 包的指定 profile 配置文件:application-{profile}.properties
  14. jar 包的默認配置文件:application.properties
  15. jar 包的默認配置文件:application.properties
  16. 代碼內的 @PropertySource註解:用於 @Configuration 類上
  17. 默認屬性:通過設置 SpringApplication.setDefaultProperties 指定

注意:以上用 properties 文件的地方也可用 yml文件

配置隨機值

my.uuid=${random.uuid}

命令行屬性

java -jar -Ddemo=vm demo.jar --demo=arg
  • -Dxxx 為 vm 參數,在代碼中通過 System#getProperty 獲取
  • –xxx 為 spring 命令行參數,通過 Environment#getProperty 獲取,若通過此方法獲取不到,會獲取 vm 同名參數
  • xxx.jar 之後的參數都是 arg 參數,都會在 main 方法中的 arg 數組中獲取到

示例

public static void main(String[] args) {
    ConfigurableApplicationContext context = SpringApplication.run(ArgApplication.class, args);
    LOGGER.info("----------------");
    /* 打印 arg 參數 */
    Arrays.stream(args)
        .forEach(
            arg -> {
              LOGGER.info("arg:{}", arg);
            });
    /* 命令行傳參 demo */
    LOGGER.info("System#getProperty:{}", System.getProperty("demo"));
    LOGGER.info("Environment#getProperty:{}", context.getEnvironment().getProperty("demo"));
}

輸入命令

java -jar -Ddemo=vm arg-0.0.1-SNAPSHOT.jar aaa bbb ccc --demo=arg

效果如下:

----------------
arg:aaa
arg:bbb
arg:ccc
arg:--demo=arg
System#getProperty:vm
Environment#getProperty:arg

而如果執行命令是:

java -jar -Ddemo=vm arg-0.0.1-SNAPSHOT.jar aaa bbb ccc

結果如下:

arg:aaa
arg:bbb
arg:ccc
System#getProperty:vm
Environment#getProperty:vm

如果執行命令是:

java -jar arg-0.0.1-SNAPSHOT.jar aaa bbb ccc --demo=arg

結果如下:

arg:aaa
arg:bbb
arg:ccc
arg:--demo=arg
System#getProperty:null
Environment#getProperty:arg

屬性文件

優先級:

  1. file:./config/
  2. file:./
  3. classpath:/config/
  4. classpath:/

如果定義了 spring.config.location,如:classpath:/custom-config/,file:./customr-config/,優先級如下:

  1. file:./custom-config/
  2. classpath:custom-config/

如果指定了 spring.config.additional-location,會先加載 additional 配置 如:spring.config.additional-location=classpath:/custom-config/,file:./customr-config/,優先級如下:

  1. file:./custom-config/
  2. classpath:/custom-config/
  3. file:./config/
  4. file:./
  5. classpath:/config/
  6. classpath:/

指定 profile 的屬性

默認的 profile 是 default,當沒有指定spring.profiles.active 屬性時,默認會加載application-default.properties 文件。指定 profiles 文件的加載順序與上述不指定 profiles 文件的加載一致。指定 profile 文件的屬性始終覆蓋未指定文件的屬性。如:spring.profiles.active=dev,則 application-dev.properties文件內的屬性會覆蓋 application.properties 內的同名屬性。

注意:如果在 spring.config.location 屬性中指定了 文件,則此文件對應的特定 profiles 類文件不起作用。如果想要起作用,在 spring.config.location 中使用 文件夾

佔位符

配置文件中可以引用之前定義的值,如下:

app.name=MyApp
app.description=${app.name} is a Spring Boot application.

可以用此特性創建一些已存在的 Spring Boot 配置的較短、易於使用的變量。如下:

# nacos 配置示例
spring:
  cloud:
    nacos:
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        namespace: d9a39d78-xxxxxxxx-ea4f282e9d99
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        namespace: d9a39d78-xxxxxxxx-ea4f282e9d99
# Discovery 配置示例        
nacos:
  plugin:
    namespace: d9a39d78-xxxxxxxx-ea4f282e9d99

可改為如下配置

spring:
  cloud:
    nacos:
      config:
        server-addr: ${app.server-addr}
        namespace: ${app.namespace}
      discovery:
        server-addr: ${app.server-addr}
        namespace: ${app.namespace}
# Discovery 配置示例        
nacos:
  plugin:
    namespace: ${app.namespace}

app:
  server-addr: 127.0.0.1:8848
  namespace: d9a39d78-xxxxxxxx-ea4f282e9d99

然後在命令行可以直接通過 -Dapp.namespace--app.namespace 來傳參,會方便很多。特別是在多個地方用到同一個屬性的時候。

屬性加密

Spring Boot 不支持屬性加密,但提供鈎子節點修改配置屬性。EnvironmentPostProcessor 接口允許在應用啟動前操作 Environment

yaml

yaml 文件使用的時候非常直觀、方便。而且在 Spring Boot 中做了處理,獲取 yaml 和 properties 文件中的屬性基本是一樣的操作。

一個文件指定多 pfofile

通過 spring.profiles 指示何時使用對應的配置,使用 ---進行配置分隔

# application.yml
server:
  address: 192.168.1.100
---
spring:
  profiles: development
server:
  address: 127.0.0.1
---
spring:
  profiles: production & eu-central
server:
  address: 192.168.1.120

yaml 缺點

@PropertySource 不能加載 yaml 文件,這種情況下只能使用 properties 文件。

在特定 profile 的 yaml 文件中使用多 profile 配置,會有意料之外的情況:

# application-dev.yml
server:
  port: 8000
---
spring:
  profiles: "!test"
  security:
    user:
      password: "secret"

當運行時指定 --spring.profiles.active=dev ,啟用 dev profile,其它的 profile 會忽略。也就是此例中 spring.security.user.password 屬性會失效。

因此,不要在指定 profile 的 yaml 文件中使用多種 profile 配置。

類型安全的屬性配置

JavaBean 屬性綁定

通過 @ConfigurationProperties 註解將屬性(properties、yml 文件、環境變量等)綁定到類對象中。與自動配置類類似。

@ConfigurationProperties("acme")
public class AcmeProperties{
    private boolean enabled;
    private InetAddress remoteAddress;
    private final Security security = new Security();
    // getter and setter
    public static class Security{
        private String username;
        private String password;
        private List<String> roles = new ArrayList<>(Collections.singleton("USER"));
         // getter and setter
    }
}

這種安排依賴於默認的無參構造器,getter 和 setter 通常是必需的,因為綁定就像 Spring MVC 一樣是通過標準的 Java Beans 屬性描述符進行的。在下列情況下,可省略 setter:

  • Maps:只要被初始化后,getter 必須而 setter 不必須,binder 可以對它們進行修改
  • Collections 和 數組:可以通過索引或逗號分隔的值來設定屬性。後者必須有 setter 方法。建議對於這種情況一直加上 setter。如果初始化了一個 Collection,確保它不是不可變類型。
  • 如果初始化了嵌套的 POJO 屬性(如上例中的 Security),setter 不是必須的。如果需要 binder 通過其默認構造器動態創建實例,則需要 setter

注意:如果使用 Lombok 生成 getter 和 setter,確保不會生成任何特定的構造器,不然容器會自動使用它來實例化對象。
最後,只有標準 Java Bean 屬性可以這樣綁定屬性,靜態屬性不支持。

構造器綁定

上述示例可以改成如下:

@ConstructorBinding
@ConfigurationProperties("acme")
public class AcmeProperties{
  private final boolean enabled;
  private final InetAddress remoteAddress;
  private final Security security;
  
  public AcmeProperties(boolean enabled, InetAddress remoteAddress, Security security){
      this.enabled = enabled;
      this.remoteAddress = remoteAddress;
      this.security = security;
  }
  // getter and setter
  
  public static class Security{
      private final String username;
      private final String password;
      private final List<String> roles;
      public Security(String username, String password, @DefaultValue("USER") List<String> roles){
          this.username = username;
          this.password = password;
          this.roles = roles;
      }
      // getter and setter
  }
}

@ConstructorBinding 註解表示使用構造函數綁定屬性值。這意味着 binder 將期望找到一個包含待綁定參數的構造器。
@ConstructorBinding 類的嵌套成員也將通過構造函數綁定屬性值。

可以使用 @DefaultValue 指定默認值,轉換服務將字符串值強轉為缺少屬性的目標類型。

要使用構造綁定,類必須允許使用 @EnableConfigurationProperties 或 配置屬性掃描方式。不能對由常規 Spring 機制創建的 bean 使用構造函數綁定。如:@Component Bean、通過@Bean 方法創建的 Bean 或使用@Import 加載的 Bean

如果類中有多個構造器,可以直接將 @ConstructorBinding 註解使用在要綁定的構造器上。

啟用 @ConfigurationProperties 註解類型

Spring Boot 提供了一個基礎設施來綁定這些類型並將它們自動註冊為 bean。
如果應用程序中使用 @SpringBootsApplication,用 @ConfigurationProperties 註解的類將被自動掃描並註冊為 bean。默認情況下,將從聲明此註解的類的包中進行掃描。如果要掃描特定的包,可以對 ·@SpringBootsApplication 註解的類顯式使用 @ConfigurationPropertiescan 註解,如下例所示:

@SpringBootApplication
@ConfigurationPropertiesScan({ "com.example.app", "org.acme.another" })
public class MyApplication {
}

有時,用 @ConfigurationProperties 註釋的類可能不適合掃描,例如,如果正在開發自己的自動配置,在這些情況下,可以在任何@Configuration 類上指定要處理的類型列表,如下例所示:

@Configuration(proxyBeanMethods = false) @EnableConfigurationProperties(AcmeProperties.class)
public class MyConfiguration { }

注意:當使用配置屬性掃描或通過@EnableConfigurationProperties 註冊@ConfigurationProperties bean 時,bean 有一個常規名稱:<prefix>-<fqn>,其中 <prefix>@ConfigurationProperties 註解中指定的環境 key 前綴,<fqn> 是 bean 的完全限定名。如果註解沒有提供任何前綴,則只使用 bean 的完全限定名。
上例中 bean name 是 acme-com.example.AcmeProperties

使用@ConfigurationProperties 註解類型

這種類型的配置在 SpringApplication 外部 YAML 配置中特別適用,如下例所示:

# application.yml

acme:
  remote-address: 192.168.1.1
  security:
    username: admin
    roles:
      - USER
      - ADMIN

@ConfigurationProperties bean 可以像其它 bean 一樣注入使用。如下:

@Service
public class MyService{
    private final AcmeProperties properties;
    
    @Autowired
    public MyService(AcmeProperties properties){
        this.properties = properties;
    }
    
    // ...
}

使用 @ConfigurationProperties 還可以生成元數據文件,IDE 可以使用這些文件提供代碼自動完成功能。

第三方配置

除了可以在 上使用 @ConfigurationProperties 註解,還可以在 public @Bean 方法上使用它。如果要將屬性綁定到不在控制範圍內的第三方組件,那麼這樣做特別有用。

要從 Environment 屬性配置 bean,將 @ConfigurationProperties 添加到其 bean 註冊中,如下例所示:

@ConfigurationProperties(prefix = "another")
@Bean
public AnotherComponent anotherComponent() {
    //... 
}

another 前綴定義的任何 JavaBean 屬性都映射到 AnotherComponent bean 上,映射方式類似於前面的 AcmeProperties 示例。

鬆綁定

Spring Boot 使用一些寬鬆的規則將 Environment 屬性綁定到@ConfigurationProperties bean,因此環境屬性名和 bean 屬性名之間不需要完全匹配。常見的包括短劃線分隔的環境屬性(例如,context-path 綁定到 contextPath)和大寫的環境屬性(例如,PORT 綁定到 port)。

@ConfigurationProperties(prefix="acme.my-project.person")
public class OwnerProperties {
    private String firstName;
    public String getFirstName() {
        return this.firstName;
    }
    public void setFirstName(String firstName) {
        this.firstName = firstName;
    }
}

對於以上 Java Bean,可以使用以下屬性

注意:註解的前綴值必須是短橫線 (小寫,用-分隔,如:acme.my-project.person)。

放寬每個屬性源的綁定規則

建議:如果可能的話,將屬性存儲為小寫的短橫線格式,例如:my.property-name=acme。

在綁定到 Map 屬性時,如果 key 包含除小寫字母-数字字符或 - 之外的任何內容,則需要使用括號符號,以便保留原始值。如果 key 沒有被[]包圍,則刪除任何不是字母数字或 -的字符。

acme:
  map:
    "[/key1]": value1
    "[/key2]": value2
    /key3: value3

上面的屬性將綁定到 Map 的這些 key 中:/key1/key2key3

合併複雜類型

List

當在多個位置配置 list 時,通過替換(而非添加)整個 list 來覆蓋。

@ConfigurationProperties("acme")
public class AcmeProperties {
    private final List<MyPojo> list = new ArrayList<>();
    public List<MyPojo> getList() { return this.list;
    }
}
acme:
  list:
    - name: my name
      description: my description
---
spring:
  profiles: dev
acme:
  list:
    - name: my another name

當啟用 dev 配置時,AcmeProperties.list 中值包含一個 MyPojo 對象(name 為my another name),不是添加操作,而是覆蓋操作。

當一個 List 在多個 profiles 中定義時,最高優先級的被使用。

Map

對於 Map 屬性,可以使用從多個屬性源獲取屬性值進行綁定。但是,對於多個源中的同一屬性,將使用優先級最高的屬性。

@ConfigurationProperties("acme")
public class AcmeProperties {
    private final Map<String, MyPojo> map = new HashMap<>();
    public Map<String, MyPojo> getMap() {
    return this.map;
    }
}
acme:
  map:
    key1:
      name: my name 1
      description: my description 1
---
spring:
  profiles: dev
acme:
  map:
    key1:
      name: dev name 1
    key2:
      name: dev name 2
      description: dev description 2

當 dev 配置啟用時,AcmeProperties.map 中包含兩個鍵值對。key1 中 pojo name 為 dev name 1,description 為 my description 1;key2 中 pojo name 為 dev name 2,description 為 dev description 2。

不同屬性源的配置進行了合併

以上合併規則適用於所有的屬性源

屬性轉換

Spring Boot 試圖在綁定到 @ConfigurationProperties bean 時將外部應用程序屬性強轉為正確的類型。如果需要自定義類型轉換,可以提供 ConversionService bean(帶有名為 ConversionService 的 bean)或自定義屬性編輯器(通過 CustomEditorConfigurer bean)或自定義 Converters (使用 bean 定義註解 @ConfigurationPropertiesBinding )。

注意:由於此 bean 在應用程序生命周期的早期被請求,請確保限制 ConversionService 正在使用的依賴項。通常,需要的任何依賴項在創建時都可能未完全初始化。如果自定義的 ConversionService 不需要配置 keys 強轉,並且僅依賴於使用 @ConfigurationPropertiesBinding 限定的自定義轉換器,則可能需要將它重命名。

時間區間轉換

SpringBoot 對錶示持續時間有專門的支持。如果暴露 java.time.Duration 屬性,則可以用以下格式:

  • 常規的 long 表示(除非指定了 @DurationUnit,否則使用毫秒作為默認單位)
  • java.time.Duration 使用的標準 ISO-8601 格式
  • 一種更可讀的格式,其中值和單位是耦合的(例如,10s 表示 10 秒)
@ConfigurationProperties("app.system")
public class AppSystemProperties {

    @DurationUnit(ChronoUnit.SECONDS)
    private Duration sessionTimeout = Duration.ofSeconds(30);

    private Duration readTimeout = Duration.ofMillis(1000);

    public Duration getSessionTimeout() {
        return this.sessionTimeout;
    }

    public void setSessionTimeout(Duration sessionTimeout) {
        this.sessionTimeout = sessionTimeout;
    }

    public Duration getReadTimeout() {
        return this.readTimeout;
    }

    public void setReadTimeout(Duration readTimeout) {
        this.readTimeout = readTimeout;
    }

}

要指定 30 秒的 sessionTimeout,30、PT30S 和 30s 都是等效的。500ms 的 readTimeout 可以用以下任何形式指定:500、PT0.5S 和 500ms。
也可以使用以下任何支持的單位:

  • ns:納秒
  • us:微妙
  • ms:毫秒
  • s:秒
  • m:分
  • h:時
  • d:天

默認的單位是毫秒,可以使用 @DurationUnit 指定

數據 size 轉換

Spring 框架有一個 DataSize 類型,以字節表示大小。如果暴露一個 DataSize 屬性,則可以用以下格式:

  • 常規的 long 表示(除非指定了 @DataSizeUnit,否則使用字節作為默認單位)
  • java.time.Duration 使用的標準 ISO-8601 格式
  • 一種更可讀的格式,其中值和單位是耦合的(例如,10MB 表示 10 兆字節)。
@ConfigurationProperties("app.io")
public class AppIoProperties {

    @DataSizeUnit(DataUnit.MEGABYTES)
    private DataSize bufferSize = DataSize.ofMegabytes(2);

    private DataSize sizeThreshold = DataSize.ofBytes(512);

    public DataSize getBufferSize() {
        return this.bufferSize;
    }

    public void setBufferSize(DataSize bufferSize) {
        this.bufferSize = bufferSize;
    }

    public DataSize getSizeThreshold() {
        return this.sizeThreshold;
    }

    public void setSizeThreshold(DataSize sizeThreshold) {
        this.sizeThreshold = sizeThreshold;
    }

}

要指定 10 兆字節的 bufferSize1010MB 是等效的。256 字節的 sizeThreshold 可以指定為 256256B
也可以使用以下任何支持的單位:
B:字節
KB:千字節
MB:兆字節
GB:千兆字節
TB:兆兆字節

默認的單位是字節,可以使用 @DataSizeUnit 指定

@ConfigurationProperties 校驗

每當對 @ConfigurationProperties 類使用 Spring 的@Validated 註解時,Spring Boot 就會驗證它們。可以直接在配置類上使用 JSR-303 javax.validation 約束註解。必須確保類路徑上有一個兼容的 JSR-303 實現(如:hibernate-validator),然後將約束註解添加到字段中。

@ConfigurationProperties(prefix="acme")
@Validated
public class AcmeProperties {
    @NotNull
    private InetAddress remoteAddress;
    
    // ... getters and setters
}

注意:還可以通過註解@Bean 方法來觸發驗證,該方法使用@Validated 創建配置屬性。

儘管嵌套屬性在綁定時也將被驗證,但最好對關聯字段使用 @Valid。這確保即使找不到嵌套屬性,也會觸發驗證。

@ConfigurationProperties(prefix="acme")
@Validated
public class AcmeProperties {

    @NotNull
    private InetAddress remoteAddress;

    @Valid
    private final Security security = new Security();

    // ... getters and setters

    public static class Security {

        @NotEmpty
        public String username;

        // ... getters and setters

    }

}

還可以通過創建ConfigurationPropertiesValidator bean 來添加自定義 Spring Validator@Bean 方法應該聲明為 static 。配置屬性驗證器是在應用程序生命周期的早期創建的,將@Bean 方法聲明為 static 可以創建 Bean,而無需實例化@configuration 類。這樣做可以避免任何可能由早期實例化引起的問題。

注意:spring-boot-actuator 模塊包含一個端點,該端點暴露所有 @ConfigurationProperties bean。訪問 /actuator/configprops 可獲得相關信息。

@ConfigurationProperties vs. @Value

@Value 註解是一個核心容器特性,它不提供與 @ConfigurationProperties 相同的特性。

如果需要為組件定義了一組配置鍵,建議將它們配置到一個 @ConfigurationProperties 註解的 POJO 中。由於 @Value 不支持鬆綁定,如果需要使用環境變量提供值,則它不是一個好的選項。
雖然可以在 @Value 中編寫 SpEL 表達式,但此類表達式不會從 properties 文件中處理。

使用配置中心

如果項目比較大的話,分成了好幾個 SpringBoot 工程,可以使用某些 SpringCloud 組件,比如:配置中心。配置中心支持一個地方管理所有的配置,有些還可以支持修改配置實時生效而不用重啟應用,真的是很棒棒呢。推薦使用 nacos。如果項目比較小,你用 git 或者指定文件夾來作為配置存放的地方也可以。

怎麼樣?有了這些用法的支持,你還會覺得 Springboot 打成一個 jar 會在部署的時候很不方便嗎?

參考資料

公眾號:逸飛兮(專註於 Java 領域知識的深入學習,從源碼到原理,系統有序的學習)

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特斯拉需求大!住友金屬追加擴產電池材料、增至2.5倍

 

日本住友金屬礦山(Sumitomo Metal Mining)28日發布新聞稿宣布,該公司雖已於去年10月27日表示將砸下180億日圓於2018年1月將鋰離子電池正極材料「鎳酸鋰(見附圖)」月產能擴增至3,550噸,不過因電動車(EV)用鋰離子電池需求擴大,因此決議對「鎳酸鋰」進行追加增產措施,計畫投入40億日圓於磯浦工廠進行增產工程,目標在2018年6月將整體「鎳酸鋰」月產能擴增至4,550噸、將達現行的2.5倍。

住友金屬礦山指出,該公司正持續擴大與Panasonic攜手研發的高性能鎳酸鋰產能,此次為了因應Panasonic擴大鋰離子電池產能、故決定對鎳酸鋰進行追加增產投資。

據日經新聞指出,住友金屬礦山追加增產「鎳酸鋰」主要是因應美國EV廠特斯拉(Tesla)增產所需。據報導,住友金屬礦山目前透過Panasonic供應特斯拉電動車所需的大部分車用電池正極材料。

根據嘉實XQ全球贏家系統報價,截至台北時間31日上午8點50分為止,住友金屬礦山上揚1.34%至1,660.5日圓,稍早最高漲至1,664.5日圓創約5個月來(2月16日以來)新高水準。

特斯拉平價電動車「Model 3」於7月28日正式交車。Business Insider、The Motley Fool、Electrek等外電報導,Model 3售價35,000美元,特斯拉原本計畫要在2020年底前,將Model 3年產量提升至50萬台,但去(2016)年該公司把目標提前兩年、移至2018年。不過,Model 3目前的生產年率還只有10萬台,特斯拉想要達標、產速勢必得快速拉升。

富士經濟6月22日公布調查報告指出,預估2030年時EV年銷售量將增至407萬台、超越HV(油電混合車、2030年銷售量預估為391萬台),且之後雙方的差距將持續擴大。富士經濟預估,在中國需求增加加持下,2035年EV全球銷售量將擴大至630萬台、將達2016年的13.4倍(較2016年增加12.4倍)。

(本文內容由授權使用。圖片出處:MoneyDJ)

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燃料電池車緩不濟急,豐田擬2019年量產電動車

中國擅長以政策引導經濟發展,據日經新聞報導,豐田為符合中國新能源車規定,可能於2019年開始在中國量產電動車。

報導指出,有鑒於美國、中國與其它地區汽車排放規定轉嚴,豐田已要求同集團的汽車零件廠Denso、愛信精機(Aisin Seiki)合力成立子公司,務求加速電動車的開發作業。

就新能源車而言,以氫氣驅動的「燃料電池車」才是豐田首選,然而「燃料電池車」需要廣建加氫站曠日廢時,而中國新能源車最快於2018年上路,迫使豐田退而求其次。

豐年2012年就曾推出RAV4 EV電動休旅車,採用特斯拉製鋰電池,但市場反應不佳,僅賣出2500輛,豐田隨後也宣布停產。在中國政策引導下,豐田第二次做電動車是否會產生不一樣的結果,有待觀察。

吉利汽車旗下的Volvo日前已宣布從2019年起,旗下所有新車都會是純電動或油電混合驅動,象徵純汽油車將走入歷史。

(本文內容由授權使用。圖片出處:豐田)

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EV商機夯!Toray電池材料傳大增產、擬在美國建新廠

日經新聞、日刊工業新聞1日報導,Toray計畫在2020年結束前總計砸下約1,200億日圓擴增車用鋰離子電池關鍵材料「分隔膜(separator、見附圖)」產能,目標將分隔膜年產能擴增至19.5億平方公尺、將達現行(約4億平方公尺)的約5倍。Toray目前在日本及南韓生產分隔膜,且已在南韓工廠進行增產工程,計畫在2017年度末(2018年3月底)將分隔膜年產能提高至約6.5億平方公尺。

報導指出,因法國、英國紛紛表明計畫在2040年停售汽柴油車,提振電動車(EV)有望急速普及,故Toray計畫在2019年於歐洲興建一座年產能達8,000萬平方公尺的新工廠,且除了歐洲之外,Toray也計畫在特斯拉(Tesla)等EV廠抬頭的美國興建新工廠。

特斯拉平價電動車「Model 3」於7月28日正式交車。而為了因應特斯拉增產所需,住友金屬礦山(Sumitomo Metal Mining)於7月28日宣布,將追加增產鋰離子電池正極材料「鎳酸鋰」,目標將其月產能擴增至現行的2.5倍。

鋰離子電池4大關鍵材料分別為正極材、負極材、分隔膜和電解液,而這些電池材料皆由日系廠商握有高市佔率,其中,在全球分隔膜市場上,Toray為第2大廠、僅次於旭化成(Asahi Kasei)。

日刊工業新聞6月23日報導,因車廠加快電動車(EV)的研發腳步、帶動電池材料市場成長速度超乎預期,故旭化成計畫上修鋰離子電池關鍵材料「分隔膜」的增產計畫,目標在2020年結束前將分隔膜年產能最高擴增至15億平方公尺(m2)、將達現行的2.5倍,且將遠高於原先規劃的11億m2目標,期望藉由積極投資、鞏固全球龍頭位置。預估追加擴產所需的投資額約300億日圓。

旭化成於3月30日宣布,因電動車(EV)、油電混合車(HV)等車用鋰離子電池需求預估將呈現急速增長,故決議擴增鋰離子電池關鍵材料「分隔膜」產能,計畫投下約150億日圓,在守山製造所(滋賀縣守山市)增設年產能約2億平方公尺(m2)的分隔膜產線,並預計於2019年度上半年商轉。旭化成指出,待上述增產工程完工後,該公司整體分隔膜年產能將從現行的約6.6億m2提高3成至約8.6億m2。

根據日本市調機構富士經濟(Fuji Keizai)預估,2020年全球分隔膜市場規模將增至3,000億日圓、將達2015年的2倍水準,而EV、HV等車用用途是推動分隔膜需求急增的最大功臣,預估2020年車用分隔膜佔整體市場比重將達約45%。

富士經濟6月22日公布調查報告指出,預估2030年時EV年銷售量將增至407萬台、超越HV(2030年銷售量預估為391萬台),且之後雙方的差距將持續擴大。富士經濟預估,在中國需求增加加持下,2035年EV全球銷售量將擴大至630萬台、將達2016年的13.4倍(較2016年增加12.4倍)。

(本文內容由授權使用。圖片出處:)

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松下預計提高美國電池廠年產能以供特斯拉需求

日經亞洲評論28日報導,松下(Panasonic)汽車零件部門執行副總伊藤好生(Yoshio Ito)在受訪時表示,車用電池能量密度越來越高、處理的難度也跟著升高,松下不能將電池賣給沒有能力肩負起產品安全控管能力的電動車製造商。他說,從需求的角度來看、電動車電池銷售額要倍增不是件難事,但在考量合格工程師人數、土地、廠房以及主管機關許可執照等因素後松下決定不去追求不切實際的目標。

伊藤指出,松下已經決定將美國電池廠年產能提升至35 GWh、現階段並無進一步擴產的明確規劃。作為特斯拉(Tesla)的獨家電池供應商,松下的任務就是供應足夠的數量給客戶。他還提到,松下計畫開發雷達和聲納技術、聚焦自駕車市場中現有車商忽視的利基需求。

官網資料顯示,2020年特斯拉超級電池工廠(Gigafactory)的年產能將超過2013年全球鋰電池產能的總和。

華爾街日報7月15日報導,加州下議院已通過規模達30億美元的電動車購車退稅折扣法案,後續還得過上議院與州長Jerry Brown這兩關。

負責起草這項法案的舊金山民主黨籍議員Phil Ting表示,加州若想落實氣候變遷目標(2025年讓150萬輛零排放車輛上路)、勢必得想辦法給電動車產業打強心針才行。根據加州空氣資源局的統計,加州已有超過25萬輛零排放汽車(包括電動車)上路、佔美國約半數的比重。

特斯拉平價電動車「Model 3」售價為35,000美元起(不含獎勵計畫)、電池續航力為345公里。特斯拉在6月23日創下歷史收盤新高紀錄(383.45美元)、7月28日以335.07美元坐收。

(本文內容由授權使用。圖片出處:Tesla)

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特斯拉掀21700圓柱形電池風潮,中國電池企業加速佈局

上證報報導,7月29日,特斯拉首批量產Model 3完成交付;220英里至310英里(約合354公里至499公里)的續航能力、3.5萬美元起的銷售價格,讓Model 3成為特斯拉至今為止價格最親民的車型;而能讓特斯拉推出如此平民級電動車的關鍵,在於其使用升級版電池。業內人士預測,21700型號電池可望在未來成為市場主流方案。

今年初,特斯拉宣佈與松下在超級工廠量產用於Model 3中的21700型號電池(其中的「21」指電池直徑為21mm,「70」指長度為70mm,「0」代表圓柱體型的電池)。據瞭解,特斯拉使用的21700型電池系統的能量密度在300Wh/kg左右,比原來Model S使用的18650電池能量密度提升20%以上,單體容量提升35%,系統成本降低10%左右。

業內分析人士指出,相較其他型號,除了保持了18650型電池所具有的高可靠性和穩定性,21700型還兼具了經濟性。物理尺寸的增加不僅可以提升能量密度,同時也會影響到循環壽命等性能。根據有關測算,容量每提升10%,循環壽命約會降低20%,不斷加大尺寸,安全性上也存在風險;而21700型可能是目前可量產電池中能量密度最高且成本最低的電池。

因此,自特斯拉宣佈Model 3車型上使用21700型號電池後,三星SDI也宣佈將推出21700型電池,並表示該電池將在2021年進入規模化生產階段。在國際巨頭的帶動下,中國電池企業也加速了對21700型電池的佈局。

億緯鋰能7月底舉行了湖北金泉二區投產啟動儀式,是中國目前自動化程度最高的動力圓柱鋰離子電池生產線,亦是中國投產的首條21700型號電池生產線;公司預計,今年第三季末將達到共計3.5GWh的圓柱電池產能規模。此外,鋰電巨頭力神電池近日舉行了21700型鋰離子動力電池新品發佈會;按照戰略規劃,華東產業基地是力神電池在十三五期間的投資重點,主要產品為新能源汽車用鋰離子動力電池。

業內人士認為,Model 3作為特斯拉主打的平民級電動車,其量產所具備的意義可比肩iPhone 4當時在手機行業引領的趨勢;隨著特斯拉對21700型電池的率先啟用,21700型電池可望在未來成為市場主流方案,而億緯鋰能、力神電池等一批率先佈局的企業,將不斷加大其在行業競爭中的話語權,市場份額有望不斷擴大。

(本文內容由授權使用。圖片出處:Tesla)

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