Spring Boot Actuator是Spring Boot 2发布后修改最多的项目之一。它经过了主要的改进，旨在简化定制，并包括一些新功能，如支持其他Web技术，例如新的反应模块 - SpringWebFlux。它还为 InfluxDB添加了开箱即用的支持，这是一个开源时间序列数据库，旨在处理大量带时间戳的数据。与 SpringBoot1.5使用的版本相比，它实际上是一个很大的简化。您可以通过阅读我之前的一篇文章使用Grafana和InfluxDB自定义指标可视化来了解自己有多少。我在那里描述了如何使用 @ExportMetricsWriter bean将[Spring Boot Actuator生成的指标导出到InfluxDB。示例Spring Boot应用程序已在分支主文件中的GitHub存储库sample-spring-graphite上提供该文章。对于本文，我创建了分支spring2，它展示了如何实现与使用Spring Boot 2.0版本之前相同的功能。弹簧启动执行器。
通常情况下，API管理对web API的集成，除了RESTful Web服务之外，还需要管理基于SOAP的Web服务。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Message 消息: Unit of transport containing 消息传递的内容包括
答：多年来，随着新功能的增加，spring变得越来越复杂。只需访问页面https://spring.io/projects，我们将看到所有在应用程序中使用的不同功能的spring项目。如果必须启动一个新的spring项目，我们必须添加构建路径或maven依赖项，配置application server，添加spring配置。因此，启动一个新的spring项目需要大量的工作，因为我们目前必须从头开始做所有事情。Spring Boot是这个问题的解决方案。Spring boot构建在现有Spring框架之上。使用spring boot，我们可以避免以前必须执行的所有样板代码和配置。因此，Spring boot帮助我们更健壮地使用现有的Spring功能，并且只需最少的工作量。
A： 多年来，随着新功能的增加，spring变得越来越复杂。只需访问页面https://spring.io/projects，我们将看到所有在应用程序中使用的不同功能的spring项目。如果必须启动一个新的spring项目，我们必须添加构建路径或maven依赖项，配置application server，添加spring配置。因此，启动一个新的spring项目需要大量的工作，因为我们目前必须从头开始做所有事情。Spring Boot是这个问题的解决方案。Spring boot构建在现有Spring框架之上。使用spring boot，我们可以避免以前必须执行的所有样板代码和配置。因此，Spring boot帮助我们更健壮地使用现有的Spring功能，并且只需最少的工作量。
默认情况下，AppOptics注册表会定期将指标推送到 api.appoptics.com/v1/measurements。要将指标导出到SaaS AppOptics，必须提供您
Java 近期新闻综述，内容主要涉及 OpenJDK、JDK 19 相关 JEP、JobRunr 5.1.0、Quarkus 2.8.3.Final、Hibernate ORM 6.0.1.Final、Kotlin 1.7.0 预览、 Apache Camel 3.14.3 和 3.11.7 版本、Apache Tika 2.4.0 和 1.28.2 版本、Micronaut 最小 JDK 版本调查和 JFokus 2022。
2022 年 1 月 31 日的 Java 每周新闻综述，主要介绍了 OpenJDK（JEP 423）、JDK 18、JDK 19、Loom 项目 Build 19-loom+3-89、Spring Framework 更新、Quarkus 2.7.0. Final、一个新的 Micronaut Serialization 模块、Apache Camel Quarkus 2.7.0、Apache Camel 3.15.0、JReleaser 第二个早期访问构建、JobRunr 4.0.7 和 4.0.8 版本以及 Failsafe 3.2。
Knative Eventing是一个旨在满足云原生开发的常见需求的系统，并提供可组合的原语以启用后期绑定事件源和事件使用者。
MySQL Binary Log包含了针对数据库执行DDL(Data Definition Language)和DML(Data Manipulation Language)操作的完整事件，其被广泛应用于数据复制和数据恢复场景。本文所分享的就是一种基于MySQL Binary Log特性实现增量数据近实时同步到Elasticsearch的一种技术。要想实现增量数据的同步，仅仅有binary log是不够的，我们还需要一款变更数据捕获(CDC，Change Data Capture)工具，可能大家很快就会想到阿里巴巴开源的Canal。没错，但本文今天给大家分享一款新的开源工具：Debezium。Debezium构建于Kafka之上，它为MySQL、MongoDB、PostgreSQL、Orcale和Cassandra等一众数据库量身打造了一套完全适配于Kafka Connect的source connector。首先，source connector会实时获取由INSERT、UPDATE和DELETE操作所触发的数据变更事件；然后，将其发送到Kafka topic中；最后，我们使用sink connector将topic中的数据变更事件同步到Elasticsearch中去，从而最终实现数据的近实时流转，如下图所示。
自2019年12月发布1.0版本以来，社区一直在积极构建一个全面的开源低延迟变更数据捕获(CDC)平台。在过去的三年里，我们扩展了Debezium的产品组合，包括用于Oracle的稳定连接器、社区主导的Vitess连接器、增量快照的引入、多分区支持等等。在社区活跃贡献者和提交者的帮助下，Debezium成为CDC领域事实上的领导者，部署在多个行业的许多组织的生产环境中，使用数百个连接器将数据更改从数千个数据库平台输出到实时流。
本文最初发表于 RedHat 的开发者站点，经原作者 Bilgin Ibryam 许可，由 InfoQ 中文站翻译分享。
作者 | Bilgin Ibryam 译者 | 王强 编辑 | Tina 为了让微服务足以应对未来的挑战，在设计微服务时需要加入数据流经的入站和出站 API，以及描述这些 API 的元 API。 分布式系统专家 Martin Kleppmann 在他的“由内至外的数据库变革”的演讲中提出了一个激进的想法：“从关系型数据库转向不可变事件和物化视图的日志可以带来显著的收益。”他在演讲中讲解了关系型数据库的内部工作原理，以及使用这种数据库架构创建的应用程序所面临的诸多局限，这些内容会彻底改变你对数据库和事件日志
我们数据库中的数据一直在变化，有时候我们希望能监听数据库数据的变化并根据变化做出一些反应，比如更新对应变化数据的缓存、增量同步到其它数据源、对数据进行检测和审计等等。而这种技术就叫变更数据捕获（Change Data Capture）。对于这种技术我们可能知道一个国内比较知名的框架Canal，非常好用！但是Canal有一个局限性就是只能用于Mysql的变更数据捕获。今天来介绍另一种更加强大的分布式CDC框架Debezium。
2021 年 11 月 15 日起始周 Java 新闻更新：OpenJDK JEP、JDK 18、Loom 项目、多个 Spring 单点版本、MicroProfile 5.0-RC2、Payara 平台、一个新的 Jakarta EE 规范提议、JHipster 7.4.0、TornadoVM 0.12、Apache Camel K 1.7 和 Kotlin 1.6.0。
我还是今天无聊逛推特的时候看到自己关注的一个 Spring 项目的一个开发大佬发的动态才知道的。看来多关注一些大佬了解技术最新动向还是很有必要的！
9.网站属性 键 默认值 描述 spring.hateoas.use-hal-as-default-json-media-type true 是否应将application / hal + json响应发送到接受application / json的请求。 spring.http.converters.preferred-json-mapper 用于HTTP消息转换的首选JSON映射器。默认情况下，根据环境自动检测。 spring.http.encoding.charset UTF-8 HTTP请求和响
Debezium 是一个分布式平台，它将现有的数据库转换为事件流，应用程序消费事件流，就可以知道数据库中的每一个行级更改，并立即做出响应。
如果你的后端应用数据存储使用的MySQL，项目中如果有这样的业务场景你会怎么做呢？
目前公司离线数仓现状，数仓部门每日凌晨后处理昨天的线上业务数据，因此第二天业务人员才看到的报表，数据是T-1的，因此数据是具有滞后性，尤其在互联网金融公司，有业务人员需要做信贷的风险管控，及时的调整一些风控规则和策略，但是不能立刻看到效果，而是需要等到第二天才可以看到调整的效果，因此才有了实时数仓的需求。线上业务数据基本存储在Mysql和MongoDB数据库中，因此实时数仓会基于这两个工作流实现，本文重点讲述基于MongoDB实现实时数仓的架构。
1）修改application.properties文件中Mysql数据库的相关配置
本文将会实现一套完整的Debezium结合Kafka Connect实时捕获MySQL变更事件写入Elasticsearch并实现查询的流程.
以docker的方式启动debezium。 Start Zookeeper 1 docker run -it --rm --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 debezium/zookeeper:0.8 Start Kafka 1 docker run -it --rm --name kafka -p 9092:9092 --link zookeeper:zookeeper debezium/kafka:0
Debezium 是一个开源的分布式平台，用于捕获数据库的变更数据（Change Data Capture，CDC）。它支持多种数据库，包括 MySQL。下面我们详细说一下如何进行配置。
Spring作为J2EE的轻量级代替品，让我们无需开发重量级的Enterprise JavaBean（EJB），通过依赖注入和面向切面编程，使用简单的Java对象（POJO）即可实现EJB的功能。
Mysql 作为传统的关系型数据库，主要面向 OLTP，性能优异，支持事务，但是在一些全文检索，复杂查询上面并不快。Elasticsearch 底层基于 Lucense 实现，天然分布式，采用倒排索引存储数据，全文检索效率很高，使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。
CDC 变更数据捕获技术可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的。本文基于腾讯云 Oceanus 提供的 Flink CDC 引擎，着重介绍 Flink 在变更数据捕获技术中的应用。 一、CDC 是什么？ CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。 例如对于电商平台，用户的订单
自从计算机出现以来，我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法，存储在计算机上的信息（也称为数据）有多种形式，数据变得如此重要，以至于信息现在已成为触手可及的商品。多年来数据以多种方式存储在计算机中，包括数据库、blob存储和其他方法，为了进行有效的业务分析，必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析，并且产生的数据量非常巨大！有效地存储数PB数据并拥有必要的工具来查询它以便使用它至关重要，只有这样对该数据的分析才能产生有意义的结果。
CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。
本文基于Flink SQL与hudi构建准实时数仓，在Flink从kafka接入数据之后，即将所有数据存于hudi中，包括所有中间处理数据以及最终数据。文章《实时数仓|基于Flink1.11的SQL构建实时数仓探索实践 (qq.com)》描述了基于Flink SQL与kafka构建的实时数仓，本文以上述文章为基础。
Flink实时消费业务数据Demo Debezium监控MySQL用FlinkSQL实时消费 1、环境准备 ## 各组件版本 MySQL：5.7.21-log ## 开启binlog kafka_2.11-2.4.1 ## Kafka Flink:1.12.0 ## Flink_1.12.0官方推荐使用Kafka_2.4.1 Zookeeper:3.4.6 ## 所需组件下载地址 ## kafka_2.11-2.4.1.tgz 链接：https://pan.baidu.com/s/1-YUvHj8B10VG
简单理解就是Debezium可以捕获数据库中所有行级的数据变化并包装成事件流顺序输出。
作者 | Michael Redlich 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 OpenJDK JEP 430（字符串模板预览版）已经从 JDK 21 的 Candidate 状态提升到 Proposed to Target 状态。该 JEP 预览版由 Amber 项目提供支持。它提议用字符串模板（包含嵌入式表达式的字符串字面量）来增强 Java 编程语言。字符串模板在运行时进行解释，即对嵌入式表达式进行计算和验证。评审预计将于 2023 年 4 月 13 日结束。 Oracle 技术顾问 Gav
实时数仓的第一步便是变更数据捕获（CDC）,Debezium就是一款功能非常强大的CDC工具。Debezium是构建于Kafka之上的，将捕获的数据实时的采集到Kafka上
关于mongodb数据实时同步，如果只是做数据备份的话，直接搭建一个replica set集群或者shard集群就可以实现目的了。但这样的话作为备份库的节点都是secondery，你没法往备份库上写数据上去。
数据准实时复制（CDC）是目前行内实时数据需求大量使用的技术，随着国产化的需求，我们也逐步考虑基于开源产品进行准实时数据同步工具的相关开发，逐步实现对商业产品的替代。本文把市面上常见的几种开源产品，Canal、Debezium、Flink CDC 从原理和适用做了对比，供大家参考。
为了实现分库分表前期的安全操作, 希望分表的数据还是能够暂时合并到原表中, 使用基于kafka connect实现, debezium做connect source, kafka-jdbc-connector-sink做sink.
debezium提供了多种基于kafka的连接器，方便对RDB做数据流处理，包括:MongoDB,Oracle,Mysql,SqlServer,Postgresql,可扩展性强，代码可控，本篇介绍基于mysql的安装使用
你好，我是 Guide！这里是 JavaGuide 的开源项目推荐第 2 期，每一期我都会精选 5 个高质量的 Java 开源项目推荐给大家。
本博客将讨论了如何在Flowable 6.4.1中安装和使用Camel。 希望在阅读此博客后，您将能够设置Flowable Task应用程序，以允许用户运行可以通过Camel路由与其他应用程序集成Flowable。 此博客使用Flowable Camel模块中的示例。
大多数情况下，应用架构设计不好，引入什么新存储，引入什么DDD，治标不治本，都是扯淡。
本文介绍从 MySQL 作为源到 ClickHouse 作为目标的整个过程。MySQL 数据库更改通过 Debezium 捕获，并作为事件发布在到 Kafka 上。ClickHouse 通过 Kafka 表引擎按部分顺序应用这些更改，实时并保持最终一致性。相关软件版本如下：
当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具，它使 CDC 变得简单，其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法，通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载，并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后，Apache Hudi 提供增量查询[10]，因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
debezium-v1.1.1.Final/debezium-connector-mysql/src/main/java/io/debezium/connector/mysql/Reader.java
自动配置可以对Spring MVC处理的请求进行检测。当 management.metrics.web.server.auto-time-requests 为 true 时，将对所有请求进
作者 | Michael Redlich 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 Java 近期新闻综述：JDK 19、JDK 20、Spring Boot 2.7.3 和 2.6.11、Spring Authorization Server 1.0.0-M1 和 0.4.0-M1、Spring Security 5.7.3,5.6.7 和 5.8.0-M2、Spring Cloud Dataflow 2.9.5、Spring Shell 2.1.1、Payara Platform 5 Communi
目前，我们已经启动了Zookeeper和Kafka，但是还没有数据库服务器，Debezium可以从中捕获变化。现在，让我们使用一个示例数据库启动一个MySQL服务器。 打开一个新的终端，使用它启动一个新的容器，运行一个预先配置了库存数据的MySQL数据库服务器:
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