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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();
- }

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