JeecgBoot微服务下多数据源模块的@AutoLog注解问题解析
2025-05-02 02:21:47作者:虞亚竹Luna
问题背景
在JeecgBoot 3.6.2版本的微服务架构中,当开发者尝试在多数据源模块中使用@AutoLog注解时,可能会遇到系统报错的情况。这种情况通常发生在独立子模块连接不同数据库的环境中。
核心问题分析
@AutoLog注解是JeecgBoot框架中用于自动记录操作日志的功能性注解。在微服务架构下,特别是当子模块配置了独立的数据源时,系统会默认尝试将操作日志写入当前模块连接的数据库中。
然而,如果目标数据库中缺少必要的日志表结构,就会导致注解功能无法正常工作,从而抛出异常。这是典型的框架功能与数据库结构不匹配问题。
解决方案
要解决这个问题,开发者需要在独立模块连接的数据库中创建JeecgBoot框架所需的日志表结构。具体需要创建的表包括:
- 系统日志表(sys_log)
- 操作日志表(sys_oper_log)
- 登录日志表(sys_login_log)
这些表的结构应该与主服务中的日志表结构保持一致,确保@AutoLog注解能够正常记录各类操作日志。
实施建议
-
数据库准备:在子模块连接的数据库中执行建表SQL,创建必要的日志表结构。
-
配置检查:确认多数据源配置正确,确保@AutoLog注解的操作能够正确路由到目标数据库。
-
权限验证:检查数据库用户是否有足够的权限对日志表进行读写操作。
-
结构同步:当主服务中的日志表结构更新时,需要同步更新子模块数据库中的对应表结构。
最佳实践
对于使用JeecgBoot微服务架构的开发团队,建议:
-
将日志表结构创建纳入数据库初始化脚本,确保新环境部署时自动创建。
-
考虑使用数据库迁移工具管理日志表结构的变更。
-
在多数据源环境中,明确日志记录策略,确定是集中记录还是分散记录。
-
定期检查日志表的数据量,必要时进行归档或清理,避免影响系统性能。
通过以上措施,可以确保@AutoLog注解在JeecgBoot微服务多数据源环境下稳定运行,为系统提供完整的操作日志记录功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C080
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
464
3.46 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
273
310
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
196
80
暂无简介
Dart
715
172
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
285
331
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
844
424
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
106
120
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.26 K
692