一、引入依赖 1.1 引入版本 在工程的pom文件的properties中添加代码，分别引入mybatis，dynamic-datasource，mysql-connector <mybatisplus.version>3.3.1</mybatisplus.version> <dynamic-datasource-spring-boot-starter.version>3.2.0</dynamic-datasource-spring-boot-starter.version> <mysql-connector-java.version>8.0.27</mysql-connector-java.version> 1.3 引入依赖 在工程的pom文件中添加依赖 <!-- mybatis-plus --> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-s.... 有更新！ spring boot集成mybatis和数据源管理 程序人生
1、pom依赖引入 <dependency> <groupId>org.springframework.security</groupId> <artifactId>spring-security-config</artifactId> <version>4.0.3.RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.security</groupId> <artifactId>spring-security-web</artifactId> <version>4.0.3.RELEASE</version> </dependency> 2、基础配置 properties文件 rsaPrivateKey=MIICdgIBADANBgkqhkiG9w0BAQEFAASCAmAwggJcAgEAAoGBAI.... 有更新！ spring security集成jwt(双token机制) 程序人生
1、POM依赖 spring boot 版本2.5.1 shiro依赖 <spring-shiro.version>1.6.0</spring-shiro.version> <dependency> <groupId>org.apache.shiro</groupId> <artifactId>shiro-spring</artifactId> <version>${spring-shiro.version}</version> </dependency> jwt依赖 <jwt.version>3.3.0</jwt.version> <dependency> <groupId>com.auth0</groupId> <artifactId>java-jwt</artifactId> <version>${jwt.version}</version> &.... 有更新！ shiro集成jwt(双token机制) 程序人生
一、简介 构建一个低代码平台，取名black-shop（黑店，希望大家都能有好的工作，别给黑心老板打工），简称bs 出于以下原因，自己构建一个低代码平台 复习一下自己现有的知识 别人的拿来直接用，有商业行为的话容易引起版权问题 很多低代码平台封装的比较死，且有些部分是不开源的，自己想调整会比较难，而且现在的很多低代码平台之对外开源部分功能，很多功能要使用的话还得单独付费，自己做的话在扩展时可能会有一系列问题 现在很多低代码平台功能设计很完善了，但是有些有过度设计的问题，实际适用过程中可能并不会用到那部分功能，但是又一直占用着系统资源，这里我只做了我自己需要常用的代码生成、权限管理，其他的没有开发，又需要的老铁可以自己扩展 二、目录 低代码平台--简介 低代码平台
一、简介 1.1 简介 Elasticsearch 是一个高性能，基于lucene得全文检索服务，是一个分布式restful风格得搜索和分析引擎，也可以作为NoSQL数据库使用 对lucene做了扩展 原型环境和生产环境可以无缝切换 能够水平扩展 支持结构化和非结构化数据 1.2 应用场景 日志搜索和分析、时空检索、时序检索、智能搜索等场景 检索的数据类型复杂：如果需要查询得数据有结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等，elasticsearch可以对以上数据类型进行清洗、分词、建立倒排索引等一系列操作，然后提供全文检索能力 检索条件多样化：全文检索条件可以包括词或短语 边写边读：写入的数据可以实时进行检索 1.3 生态圈 ELK/ELKB提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间相互配合使用，高效得满足了很多使用场景 二、基本概念 2.1 es基本概念 2.1.1 index 索引 index是es中的一个逻辑命名空间，可以理解为MySQL中的数据库。 2.1.2 type 类型 类型是索引的逻辑类别/分区，同一索引中可以存储不同类型的文档。可以理解为数据库里的表，es7以后的.... 有更新！ elasticsearch基础--基本概念 Elasticsearch
一 、下载 去github中下载自己的elasticsearch对应版本的分词器插件，我的elasticsearch版本为7.4.2，所以我下载的IK分词器插件版本也是7.4.2 Releases · medcl/elasticsearch-analysis-ik (github.com) 二、安装 使用docker创建elasticsearch时，我们关联了一个plugins目录，将解压后的目录移动到该文件夹下 如果是下载包进行的安装，也可以在elasticsearch目录下找到plugins文件夹 然后重启elasticsearch即可 重启后，查看elasticsearch日志提示已经加载了IK分词器 三、测试 IK分词器支持最细粒度分词(ik_max_word)和最粗粒度分词(ik_smart) 最细粒度分词会将输入的文本，根据词典进行最细粒度的拆分，一段文本可能会分出很多词，如下示例 在kibana中使用最细粒度分词对美利坚合众国进行分词 GET _analyze { "analyzer": "ik_max_word", "text": "美利坚合众国" } 得到结果如下 .... 有更新！ elasticsearch基础--IK分词器 Elasticsearch
问尤龙の时光