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【Kibana】Kibana入门教程

一、Kibana简介及下载安装 Kibana是专门用来为ElasticSearch设计开发的，可以提供数据查询，数据可视化等功能。 下载地址为：https://www.elastic.co/downloads/kibana#ga-release，请选择适合当前es版本的Kibana。 本教程使用Kibana4.5.4版本，以及es2.3.5版本。假定你已经具有es基本的知识。 1.1 安装步骤 安装步骤比较简单。 下载完后解压到任意目录。 启动es 配置config目录下的kibana.yml的elasticsearch.url指向es地址 运行bin目录下的kibana 如果没有修改配置文件的端口，那么在浏览器中输入http://localhost:5601 启动Kibana后，Kibana会自动在配置的es中创建一个名为.kibana的索引，用来存储数据，注意不要删除了。 1.2 数据准备 启动后如果显示如下界面： 说明Kibana没有在es中找到合适的index用来展示，如果es中没有数据，那么可以导入官方测试数据，用来学习操作。 如果你的es中已经有可以用来测试的数据，那么可以略过本节。 首先下载三个数据文件： 莎士比亚完整的作品，shakespeare.json 虚构的随机的账目数据，accounts.zip 随机的日志文件，logs.jsonl.gz 下载后解压最后两个压缩包：

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unzip accounts.zip
gunzip logs.jsonl.gz

设置莎士比亚的mapping，有三个index，因为假定是三天的日志，按天来生成索引：

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curl -XPUT http://localhost:9200/shakespeare -d '
{
"mappings" : {
  "_default_" : {
   "properties" : {
    "speaker" : {"type": "string", "index" : "not_analyzed" },
    "play_name" : {"type": "string", "index" : "not_analyzed" },
    "line_id" : { "type" : "integer" },
    "speech_number" : { "type" : "integer" }
   }
  }
}
}
';

设置日志的mapping：

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curl -XPUT http://localhost:9200/logstash-2015.05.18 -d '
{
  "mappings": {
    "log": {
      "properties": {
        "geo": {
          "properties": {
            "coordinates": {
              "type": "geo_point"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
';

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curl -XPUT http://localhost:9200/logstash-2015.05.19 -d '
{
  "mappings": {
    "log": {
      "properties": {
        "geo": {
          "properties": {
            "coordinates": {
              "type": "geo_point"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
';

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curl -XPUT http://localhost:9200/logstash-2015.05.20 -d '
{
  "mappings": {
    "log": {
      "properties": {
        "geo": {
          "properties": {
            "coordinates": {
              "type": "geo_point"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
';

最后将数据导入es：

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curl -XPOST 'localhost:9200/bank/account/_bulk?pretty' --data-binary @accounts.json
curl -XPOST 'localhost:9200/shakespeare/_bulk?pretty' --data-binary @shakespeare.json
curl -XPOST 'localhost:9200/_bulk?pretty' --data-binary @logs.jsonl

导入后，输入以下命令检查结果，当然如果导入的过程中没有报错也表明导入成功：

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curl 'localhost:9200/_cat/indices?v'

应该输出下面的结果，当然容量也有可能有些差别。

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health status index               pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   bank                  5   1       1000            0    418.2kb        418.2kb
yellow open   shakespeare           5   1     111396            0     17.6mb         17.6mb
yellow open   logstash-2015.05.18   5   1       4631            0     15.6mb         15.6mb
yellow open   logstash-2015.05.19   5   1       4624            0     15.7mb         15.7mb
yellow open   logstash-2015.05.20   5   1       4750            0     16.4mb         16.4mb

这样的话数据就准备完毕了。 1.3 配置index 一般情况下，当启动Kibana的时候会自动搜索可用来展示的索引，如果你需要的没有被搜到，或者如上面新增的数据的索引没有检测到，那么key手动添加索引。配置index的位置为： 这样我们把刚才新增的数据的索引配置进去。 1.3.1 不带时间戳，或者没有字段表示时间戳 不要勾选包含时间的选项，输入index的名称，可以使用通配符，如果Create是灰色的，那么表明输入的索引不正确，请检查拼写。 点击创建后，会出现当前索引的所有字段，可对这些字段进行一些属性编辑，具体不再本文介绍。按同样的方式把bank配置进去。 1.3.2 带时间戳的 继续新增index，这次是带时间戳的，至于带不带时间戳会有什么不一样的，后面介绍就会明白了。 勾选包含时间，索引使用通配符，代表上面三个日志索引，时间字段选择@timestamp。点击创建就可以了。 这样基本工作就做好了，下面进入Kibana的实际讲解。 二、Kibana使用教程 首先看一下Kibana的主界面： 按照顺序讲解。 2.1 查询 查询是在指定索引的情况下查询，可以通过索引右侧下三角来选择其他索引。如果选择了logstash-*，没有数据也不要着急，后面会讲到。 2.1.1 查询语法 查询语法就是指明查询条件，用于过滤数据用的。 单纯的数据一个字符串，表明在当前索引的所有字段中，搜索包含当前字符串的记录： 如果要指定在某个字段中搜索，则使用filedname:searchtext的格式： 这样查询到一条数据，也可以使用区间，格式为filedname:[start TO end]，如下面的语法就查询到10条数据。 也可以使用逻辑表达式并且可以带上括号，表达式符号为AND OR NOT。 表明在1000行内，有12行中包含love。  2.1.2 隐藏的时间查询限定条件 如果配置索引的时候选择了带时间戳，那么查询条件会默认加上一个时间条件，选择那样的索引后，右上角会出现时间条件： 所以，这个时候需要设置需要的时间： 因为时间可以设置为绝对时间，也可以设置为相对时间。当设置为相对时间时，数据其实是不断发生变化的，比如设置为上一个小时，那么当前查询的数据结果，在下一分钟有可能就不是正常的，所以此时可以指定一个刷新时间，用来不断显示新的数据。 刷新时间默认不是开启的，需要手动开启，根据选择的时间范围来选择刷新间隔，相对时间范围越窄则刷新间隔应该越短。 2.1.3 指定显示查询结果 默认情况下，查询结果显示所有字段，即_source的内容： 可以有时候只想关注一些指定的字段，那么可以将鼠标移动到索引下面的字段上，然后选在add即可，同样的移动上面已经选择的字段选择remove进行移除： 选择后，展示的结果就会以表格的形式进行展示： 2.1.4 复杂查询 通过搜索框进行查询的语法很多时候满足不了我们的要求，有时候我们需要使用自定义语法，在讲解复杂查询之前，先来讲另一个可玩的特性，就是说当我们点击某一个字段时，会把当前字段数量最多的前5个值及占比显示出来： 点击右侧的+号可以将当前值做为一个条件附加到搜索框的搜索条件上： 这个条件是在上面搜索结果的基础上继续进行筛选，鼠标移到上面会显示： 基本功能如图例所示，重点讲解最后一个即编辑，点击编辑后： 会出现熟悉的语法界面，在此处即可完成复杂的语法编写。 2.1.5 查询结果的保存 […]

龙生   29 May 2019
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ElasticSearch使用

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。说白了就是一个搜索引擎。 环境安装 1.安装JDK环境 我使用的是以下方式安装，但是貌似yum库里最高只有到JDK1.8的版本。截止笔者发稿前，如想体验JDK10的自行去java官网下rpm包去安装

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用yum安装JDK
 
1.查看yum库中都有哪些jdk版本(暂时只发现了openjdk)
 
[root@localhost ~]# yum search java|grep jdk
ldapjdk-javadoc.x86_64 : Javadoc for ldapjdk
java-1.6.0-openjdk.x86_64 : OpenJDK Runtime Environment
java-1.6.0-openjdk-demo.x86_64 : OpenJDK Demos
java-1.6.0-openjdk-devel.x86_64 : OpenJDK Development Environment
java-1.6.0-openjdk-javadoc.x86_64 : OpenJDK API Documentation
java-1.6.0-openjdk-src.x86_64 : OpenJDK Source Bundle
java-1.7.0-openjdk.x86_64 : OpenJDK Runtime Environment
java-1.7.0-openjdk-demo.x86_64 : OpenJDK Demos
java-1.7.0-openjdk-devel.x86_64 : OpenJDK Development Environment
java-1.7.0-openjdk-javadoc.noarch : OpenJDK API Documentation
java-1.7.0-openjdk-src.x86_64 : OpenJDK Source Bundle
java-1.8.0-openjdk.x86_64 : OpenJDK Runtime Environment
java-1.8.0-openjdk-demo.x86_64 : OpenJDK Demos
java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64 : OpenJDK Development Environment
java-1.8.0-openjdk-headless.x86_64 : OpenJDK Runtime Environment
java-1.8.0-openjdk-javadoc.noarch : OpenJDK API Documentation
java-1.8.0-openjdk-src.x86_64 : OpenJDK Source Bundle
ldapjdk.x86_64 : The Mozilla LDAP Java SDK
 
2.选择版本,进行安装
 
//选择1.7版本进行安装
[root@localhost ~]# yum install java-1.7.0-openjdk
//安装完之后，默认的安装目录是在: /usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75.x86_64
 
3.设置环境变量
 
[root@localhost ~]# vi /etc/profile
 
在profile文件中添加如下内容
 
#set java environment
JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75.x86_64
JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
CLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
export JAVA_HOME JRE_HOME CLASS_PATH PATH
 
让修改生效
 
[root@localhost java]# source /etc/profile
4.验证(同上一方法)

2.安装ElasticSearch 我采用的是rpm安装方式，按照官方文档即可正常安装 Installing from the RPM repository 什么？英文不好？ 让老哥来教你。 如上图所示，在/etc/yum.repos.d目录里新建一个叫作elasticsearch.repo这个文件，把大框里的东西复制进去， 然后执行sudo yum install elasticsearch 启动的命令就是 sudo -i service elasticsearch start sudo -i service elasticsearch stop 3.安装Kibana Kibana 是一个开源的分析和可视化平台，旨在与 Elasticsearch 合作。Kibana 提供搜索、查看和与存储在 Elasticsearch 索引中的数据进行交互的功能。开发者或运维人员可以轻松地执行高级数据分析，并在各种图表、表格和地图中可视化数据。 我是用yum install kibana一键安装好的 安装完成以后修改配置文件 vim config/kibana.yml 将默认配置改成如下： server.port: 5601 server.host: “0.0.0.0” elasticsearch.url: “http://192.168.2.41:9200” kibana.index: “.kibana” 4.安装ElasticSearch-head 通过以下命令行安装 yum install -y npm cd /usr/local/src/ git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git cd elasticsearch-head/ npm install grunt -save ll node_modules/grunt #确认生成文件 npm install #执行安装 npm run start & #后台启动服务 5.安装IK中文分词 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik cd /usr/share/elasticsearch/ 执行命令（将6.2.3替换成你的elasticsearch的版本） ./bin/elasticsearch-plugin […]

龙生   29 May 2019
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Elasticsearch－基础介绍及索引原理分析

最近在参与一个基于Elasticsearch作为底层数据框架提供大数据量(亿级)的实时统计查询的方案设计工作，花了些时间学习Elasticsearch的基础理论知识，整理了一下，希望能对Elasticsearch感兴趣/想了解的同学有所帮助。 同时也希望有发现内容不正确或者有疑问的地方，望指明，一起探讨，学习，进步。 介绍 Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。 实时分析的分布式搜索引擎。 可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。 基本概念 先说Elasticsearch的文件存储，Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档，用JSON作为文档序列化的格式，比如下面这条用户数据：

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{
    "name" :     "John",
    "sex" :      "Male",
    "age" :      25,
    "birthDate": "1990/05/01",
    "about" :    "I love to go rock climbing",
    "interests": [ "sports", "music" ]
}

  用Mysql这样的数据库存储就会容易想到建立一张User表，有balabala的字段等，在Elasticsearch里这就是一个文档，当然这个文档会属于一个User的类型，各种各样的类型存在于一个索引当中。这里有一份简易的将Elasticsearch和关系型数据术语对照表:

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关系数据库     ⇒ 数据库 ⇒ 表    ⇒ 行    ⇒ 列(Columns)
 
Elasticsearch  ⇒ 索引(Index)   ⇒ 类型(type)  ⇒ 文档(Docments)  ⇒ 字段(Fields)

  一个 Elasticsearch 集群可以包含多个索引(数据库)，也就是说其中包含了很多类型(表)。这些类型中包含了很多的文档(行)，然后每个文档中又包含了很多的字段(列)。Elasticsearch的交互，可以使用Java API，也可以直接使用HTTP的Restful API方式，比如我们打算插入一条记录，可以简单发送一个HTTP的请求：

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PUT /megacorp/employee/1  
{
    "name" :     "John",
    "sex" :      "Male",
    "age" :      25,
    "about" :    "I love to go rock climbing",
    "interests": [ "sports", "music" ]
}

  更新，查询也是类似这样的操作，具体操作手册可以参见Elasticsearch权威指南 索引 Elasticsearch最关键的就是提供强大的索引能力了，其实InfoQ的这篇时间序列数据库的秘密(2)——索引写的非常好，我这里也是围绕这篇结合自己的理解进一步梳理下，也希望可以帮助大家更好的理解这篇文章。 Elasticsearch索引的精髓： 一切设计都是为了提高搜索的性能 另一层意思：为了提高搜索的性能，难免会牺牲某些其他方面，比如插入/更新，否则其他数据库不用混了。前面看到往Elasticsearch里插入一条记录，其实就是直接PUT一个json的对象，这个对象有多个fields，比如上面例子中的name, sex, age, about, interests，那么在插入这些数据到Elasticsearch的同时，Elasticsearch还默默1的为这些字段建立索引--倒排索引，因为Elasticsearch最核心功能是搜索。 Elasticsearch是如何做到快速索引的 InfoQ那篇文章里说Elasticsearch使用的倒排索引比关系型数据库的B-Tree索引快，为什么呢？ 什么是B-Tree索引? 上大学读书时老师教过我们，二叉树查找效率是logN，同时插入新的节点不必移动全部节点，所以用树型结构存储索引，能同时兼顾插入和查询的性能。因此在这个基础上，再结合磁盘的读取特性(顺序读/随机读)，传统关系型数据库采用了B-Tree/B+Tree这样的数据结构： 为了提高查询的效率，减少磁盘寻道次数，将多个值作为一个数组通过连续区间存放，一次寻道读取多个数据，同时也降低树的高度。 什么是倒排索引? 继续上面的例子，假设有这么几条数据(为了简单，去掉about, interests这两个field):

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| ID | Name | Age  |  Sex     |
| -- |:------------:| -----:| -----:|
| 1  | Kate         | 24 | Female
| 2  | John         | 24 | Male
| 3  | Bill         | 29 | Male

  ID是Elasticsearch自建的文档id，那么Elasticsearch建立的索引如下: Name:

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| Term | Posting List |
| -- |:----:|
| Kate | 1 |
| John | 2 |
| Bill | 3 |

  Age:

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| Term | Posting List |
| -- |:----:|
| 24 | [1,2] |
| 29 | 3 |

  Sex:

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| Term | Posting List |
| -- |:----:|
| Female | 1 |
| Male | [2,3] |

  Posting List Elasticsearch分别为每个field都建立了一个倒排索引，Kate, John, 24, Female这些叫term，而[1,2]就是Posting List。Posting list就是一个int的数组，存储了所有符合某个term的文档id。 看到这里，不要认为就结束了，精彩的部分才刚开始… 通过posting list这种索引方式似乎可以很快进行查找，比如要找age=24的同学，爱回答问题的小明马上就举手回答：我知道，id是1，2的同学。但是，如果这里有上千万的记录呢？如果是想通过name来查找呢？ Term Dictionary Elasticsearch为了能快速找到某个term，将所有的term排个序，二分法查找term，logN的查找效率，就像通过字典查找一样，这就是Term Dictionary。现在再看起来，似乎和传统数据库通过B-Tree的方式类似啊，为什么说比B-Tree的查询快呢？ Term Index B-Tree通过减少磁盘寻道次数来提高查询性能，Elasticsearch也是采用同样的思路，直接通过内存查找term，不读磁盘，但是如果term太多，term dictionary也会很大，放内存不现实，于是有了Term Index，就像字典里的索引页一样，A开头的有哪些term，分别在哪页，可以理解term index是一颗树： 这棵树不会包含所有的term，它包含的是term的一些前缀。通过term index可以快速地定位到term dictionary的某个offset，然后从这个位置再往后顺序查找。 所以term index不需要存下所有的term，而仅仅是他们的一些前缀与Term Dictionary的block之间的映射关系，再结合FST(Finite State Transducers)的压缩技术，可以使term […]

龙生   29 May 2019
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CMMI

CMMI全称是Capability Maturity ModelIntegration,即软件能力成熟度模型集成，是由美国国防部与卡内基-梅隆大学和美国国防工业协会共同开发和研制的，其目的是帮助软件企业对软件工程过程进行管理和改进，增强开发与改进能力，从而能按时地、不超预算地开发出高质量的软件。其所依据的想法是:只要集中精力持续努力去建立有效的软件工程过程的基础结构，不断进行管理的实践和过程的改进，就可以克服软件开发中的困难。CMMI为改进一个组织的各种过程提供了一个单一的集成化框架，新的集成模型框架消除了各个模型的不一致性，减少了模型间的重复，增加透明度和理解，建立了一个自动的、可扩展的框架。因而能够从总体上改进组织的质量和效率。CMMI主要关注点就是成本效益、明确重点、过程集中和灵活性四个方面。 CMMI分5个级别  CMMILevel 1，完成级。在完成级水平上，企业对项目的目标与要做的努力很清晰，项目的目标得以实现。但是由于任务的完成带有很大的偶然性，企业无法保证在实施同类项目的时候仍然能够完成任务。企业在一级上的项目实施对实施人员有很大的依赖性。  CMMILevel 2，管理级。在管理级水平上，企业在项目实施上能够遵守既定的计划与流程，有资源准备，权责到人，对相关的项目实施人员有相应的培训，对整个流程有监测与控制，并与上级单位对项目与流程进行审查。企业在二级水平上体现了对项目的一系列的管理程序。这一系列的管理手段排除了企业在一级时完成任务的随机性，保证了企业的所有项目实施都会得到成功。  CMMILevel 3，定义级。在定义级水平上，企业不仅能够对项目的实施有一整套的管理措施，并保障项目的完成;而且，企业能够根据自身的特殊情况以及自己的标准流程，将这套管理体系与流程予以制度化这样，企业不仅能够在同类的项目上升到成功的实施，在不同类的项目上一样能够得到成功的实施。科学的管理成为企业的一种文化，企业的组织财富。 CMMILevel 4，量化管理级。在量化管理级水平上，企业的项目管理不仅形成了一种制度，而且要实现数字化的管理。对管理流程要做到量化与数字化。通过量化技术来实现流程的稳定性，实现管理的精度，降低项目实施在质量上的波动。 CMMILevel5，优化级。在优化级水平上，企业的项目管理达到了最高的境界。企业不仅能够通过信息手段与数字化手段来实现对项目的管理，而且能够充分利用信息资料，对企业在项目实施的过程中可能出现的次品予以预防。能够主动地改善流程，运用新技术，实现流程的优化。企业在实施CMMI的时候，路要一步一步地走。一般地讲，应该先从二级入手。在管理上下功夫。争取最终实现CMMI的第五级。 CMMI历史背景SEI的Watts Humphrey在1987年发布了过程成熟度模型(Process Maturity Model).1991年SEI发布了软件的能力成熟度模型SW-CMM(v1.0)可以视为CMM的领域的起点。自此以后，人们开发了各种CMM模型，譬如美国联邦航空管理局(FAA)开发了FAA-iCMM，集成了其三个模型的所有特征和实践。1993年SEI正式发布SW-CMM1.1。2001年12月发布CMMI1.0。2005年CMMI1.1全面替换1.0。目前普遍在使用的是CMMI1.2的标准，正在审批阶段的是CMMI1.3的标准，它们改进的主要方向是完善定义以及可实施性。

龙生   22 May 2019
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Spring Boot学习笔记之IntelliJ IDEA将应用打包发布

1.在pom文件添加一行打包的配置

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<packaging>jar</packaging>

  再添加一个spring-boot-maven-plugin打包插件

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<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            <executions>
                <execution>
                    <goals>
                        <goal>repackage</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

  由于我的8080端口已经被占用了 ，所以我要先改下项目端口，如果你的8080端口没被占用不需要改 打开Run/Debug Configurations对话框添加一个Maven打包配置，如图 然后运行mvn就可以生成jar包 在项目的target目录可以看到生成的jar包 打开cmd，到jar 包所在目录 运行命令 java -jar springboot-0.0.1-SNAPSHOT.jar 浏览器访问结果 使用eclipse打成jar包 1.项目右键 debug as-> Debug Configurations 点击Debug即可。 当然你也可以选择打成war包，需要把pom里的jar改成war,打包后放到Tomcat的webapp下启动Tomcat就可以了。但是必须使用1.8的jdk和8.0以上的Tomcat ，且必须配置JAVA_HOME环境变量，这里我就不演示了。   from:https://blog.csdn.net/wya1993/article/details/79582014

龙生   22 May 2019
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jar中没有主清单属性【解决办法】

在pom文件中，添加如下即可：

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<plugin>
    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
    <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
    <configuration>
        <source>1.8</source>
        <target>1.8</target>
    </configuration>
</plugin>
<plugin>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
    <executions>
        <execution>
            <goals>
                <goal>repackage</goal>
            </goals>
        </execution>
    </executions>
</plugin>

  from：https://blog.csdn.net/qq_18769269/article/details/83095012

龙生   22 May 2019
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SpringBoot – 配置文件加载位置与优先级

【1】项目内部配置文件 spring boot 启动会扫描以下位置的application.properties或者application.yml文件作为Spring boot的默认配置文件

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–file:./config/
–file:./
–classpath:/config/
–classpath:/

即如下图所示： 以上是按照优先级从高到低的顺序，所有位置的文件都会被加载，高优先级配置内容会覆盖低优先级配置内容。 SpringBoot会从这四个位置全部加载主配置文件，如果高优先级中配置文件属性与低优先级配置文件不冲突的属性，则会共同存在—互补配置。 我们也可以通过配置spring.config.location来改变默认配置。

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java -jar spring-boot-02-config-02-0.0.1-SNAPSHOT.jar
--spring.config.location=D:/application.properties

  项目打包好以后，我们可以使用命令行参数的形式，启动项目的时候来指定配置文件的新位置。 指定配置文件和默认加载的这些配置文件共同起作用形成互补配置。 【2】外部配置加载顺序 SpringBoot也可以从以下位置加载配置：优先级从高到低；高优先级的配置覆盖低优先级的配置，所有的配置会形成互补配置。 1.命令行参数 所有的配置都可以在命令行上进行指定； 多个配置用空格分开； –配置项=值

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java -jar spring-boot-02-config-02-0.0.1-SNAPSHOT.jar
--server.port=8087 --server.context-path=/abc

  2.来自java:comp/env的JNDI属性 3.Java系统属性（System.getProperties()） 4.操作系统环境变量 5.RandomValuePropertySource配置的random.*属性值 6.jar包外部的application-{profile}.properties或application.yml(带spring.profile)配置文件 7.jar包内部的application-{profile}.properties或application.yml(带spring.profile)配置文件 8.jar包外部的application.properties或application.yml(不带spring.profile)配置文件 9.jar包内部的application.properties或application.yml(不带spring.profile)配置文件

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由jar包外向jar包内进行寻找，优先加载待profile的，再加载不带profile的。

  10.@Configuration注解类上的@PropertySource 11.通过SpringApplication.setDefaultProperties指定的默认属性 参考官网地址 官网图示如下：   from:https://blog.csdn.net/j080624/article/details/80508606

龙生   22 May 2019
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设置PHP脚本执行超时时间的方法

设置PHP脚本执行超时的时间有下面这样一些方法： php.ini 中限定程序的最长执行时间是 30 秒，这是由 php.ini 配置文件中的 max_execution_time 变量指定，倘若你有一个需要颇多时间才能完成的程序代码，代码会由于超时而执行失败，例如要发送很多电子邮件给大量收件者，或者要进行繁重的数据分析工作，服务器会在 30 秒后强行中止正在执行的程序，如何解决这个问题呢。 一、在php.ini里面设置 max_execution_time = 1800; 二、通过PHP的ini_set 函数设置 ini_set("max_execution_time", "1800"); 三、通过set_time_limit 函数设置 set_time_limit(1800) ; ——————— 作者：YOYOYOHUI 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/yoyoyohui/article/details/83009250 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

龙生   21 May 2019
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yarn的安装和使用

yarn的简介： Yarn是facebook发布的一款取代npm的包管理工具。 yarn的特点： 速度超快。 Yarn 缓存了每个下载过的包，所以再次使用时无需重复下载。 同时利用并行下载以最大化资源利用率，因此安装速度更快。 超级安全。 在执行代码之前，Yarn 会通过算法校验每个安装包的完整性。 超级可靠。 使用详细、简洁的锁文件格式和明确的安装算法，Yarn 能够保证在不同系统上无差异的工作。 yarn的安装: 下载node.js，使用npm安装 npm install -g yarn 查看版本：yarn --version 安装node.js,下载yarn的安装程序: 提供一个.msi文件，在运行时将引导您在Windows上安装Yarn Yarn 淘宝源安装，分别复制粘贴以下代码行到黑窗口运行即可 yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org -g yarn config set sass_binary_site http://cdn.npm.taobao.org/dist/node-sass -g yarn的常用命令： 安装yarn npm install -g yarn 安装成功后，查看版本号： yarn --version 创建文件夹 yarn md yarn 进入yarn文件夹 cd yarn 初始化项目 yarn init // 同npm init，执行输入信息后，会生成package.json文件 yarn的配置项： yarn config list // 显示所有配置项 yarn config get <key> //显示某配置项 yarn config delete <key> //删除某配置项 yarn config set <key> <value> [-g|--global] //设置配置项 安装包： yarn install //安装package.json里所有包，并将包及它的所有依赖项保存进yarn.lock yarn install […]

龙生   21 May 2019
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