springcloud中用到的配置项，kafka、Validator、swagger等

来源：互联网发布：网页中js文件怎么打开编辑：程序博客网时间：2024/06/09 22:41

swagger：

swagger 引入

        <!-- swagger -->        <dependency>            <groupId>io.springfox</groupId>            <artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>            <version>2.7.0</version>        </dependency>        <dependency>            <groupId>io.springfox</groupId>            <artifactId>springfox-swagger2</artifactId>            <version>2.7.0</version>        </dependency>

swagger引入到spring容器

 /**      * 创建API应用      * apiInfo() 增加API相关信息      * 通过select()函数返回一个ApiSelectorBuilder实例,用来控制哪些接口暴露给Swagger来展现，      * 本例采用指定扫描的包路径来定义指定要建立API的目录。      *       */    @Bean    public Docket createRestApi() {          return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)                  .apiInfo(apiInfo())                  .select()                  .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage(swagerPackage)) //swagget扫描目录                .paths(PathSelectors.any())                  .build();      }      /**     * 创建该API的基本信息（这些基本信息会展现在文档页面中）      * 访问地址：http://项目实际地址/swagger-ui.html     * demo     */    protected  ApiInfo apiInfo() {        return new ApiInfoBuilder()                  .title("Swagger2构建RESTful APIs")                .description("China DaaS Technology Corp., Ltd")                .termsOfServiceUrl("http://www.chinadaas.com/")                .version("1.0")                .build();      }

Validator

spring-cloud-starter-eureka中包含spring-boot-starter-web中包含Validator，不需要重复引入依赖

        <dependency>            <groupId>org.hibernate</groupId>            <artifactId>hibernate-validator</artifactId>            <version>5.3.5.Final</version>        </dependency>

引入到spring容器

    // 一次不通过就停止校验

    @Bean    public Validator validator() {        ValidatorFactory validatorFactory = Validation.byProvider(HibernateValidator.class).configure().addProperty("hibernate.validator.fail_fast", "true").buildValidatorFactory();        Validator validator = validatorFactory.getValidator();        return validator;    }

参考：https://www.cnblogs.com/mr-yang-localhost/p/7812038.html

kafka

kafka引入依赖

<!--kafka--><dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId></dependency>

kafka生产者配置项：

kafka:    producer:        max-request-size: 10485760        bootstrap-servers: 10.80.111.214:9092        request-required-acks: 1        retries: 5        batch-size: 16384        linger: 1        buffer-memory: 134217728        block-on-buffer-full: false        key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer        value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

kafka生产者配置到spring 容器

 @Value("${kafka.producer.max-request-size}")    private String maxRequestSize;    @Value("${kafka.producer.bootstrap-servers}")    private String servers;    @Value("${kafka.producer.request-required-acks}")    private String requiredAcks;    @Value("${kafka.producer.retries}")    private String retries;    @Value("${kafka.producer.batch-size}")    private String batchSize;    @Value("${kafka.producer.linger}")    private String linger;    @Value("${kafka.producer.buffer-memory}")    private String bufferMemory;    @Value("${kafka.producer.key-serializer}")    private String key;    @Value("${kafka.producer.value-serializer}")    private String value;    @Bean("kafkaTemplate")    public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {        return new KafkaTemplate<String, String>(producerFactory());    }    public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {        Map<String, Object> properties = new HashMap<>();

        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);

//重试次数 如果请求失败，生产者会自动重试，如果启用重试，则会有重复消息的可能性        properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, retries);

//最大消息大小        properties.put(ProducerConfig.MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG, maxRequestSize);

        /**         * Server完成 producer request 前需要确认的数量。 acks=0时，producer不会等待确认，直接添加到socket等待发送；         * acks=1时，等待leader写到local log就行； acks=all或acks=-1时，等待isr中所有副本确认 （注意：确认都是 broker         * 接收到消息放入内存就直接返回确认，不是需要等待数据写入磁盘后才返回确认，这也是kafka快的原因）         */        properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, requiredAcks);

        /**         * Producer可以将发往同一个Partition的数据做成一个Produce         * Request发送请求，即Batch批处理，以减少请求次数，该值即为每次批处理的大小。         * 另外每个Request请求包含多个Batch，每个Batch对应一个Partition，且一个Request发送的目的Broker均为这些partition的leader副本。         * 若将该值设为0，则不会进行批处理         */        properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, batchSize);

        /**         * 默认缓冲可立即发送，即遍缓冲空间还没有满，但是，如果你想减少请求的数量，可以设置linger.ms大于0。         * 这将指示生产者发送请求之前等待一段时间，希望更多的消息填补到未满的批中。这类似于TCP的算法，例如上面的代码段，         * 可能100条消息在一个请求发送，因为我们设置了linger(逗留)时间为1毫秒，然后，如果我们没有填满缓冲区，         * 这个设置将增加1毫秒的延迟请求以等待更多的消息。 需要注意的是，在高负载下，相近的时间一般也会组成批，即使是         * linger.ms=0。在不处于高负载的情况下，如果设置比0大，以少量的延迟代价换取更少的，更有效的请求。         */        properties.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, linger);

        /**         * 控制生产者可用的缓存总量，如果消息发送速度比其传输到服务器的快，将会耗尽这个缓存空间。         * 当缓存空间耗尽，其他发送调用将被阻塞，阻塞时间的阈值通过max.block.ms设定， 之后它将抛出一个TimeoutException。         */        properties.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, bufferMemory);        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, key);        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, value);        return new DefaultKafkaProducerFactory<String, String>(properties);    }

参考博客：http://blog.csdn.net/yy756127197/article/details/78252432 、http://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/48053965

feign

/**     * 启动feign日志     * @return     */    @Bean    public Logger.Level feignLoggerLevel() {        return feign.Logger.Level.FULL;    }

配置具体的类开启debug

logging.level.com.**.demo.feign.**: debug

Log

logging:     path: ${user.dir}/logs    file: ${logging.path}/cloud-demo.log    level:      root: info      com.**: debug

阅读全文

0 0