JeecgBoot低代码开发平台安装与配置手册
2026-01-20 02:46:09作者:温玫谨Lighthearted
项目基础介绍及主要编程语言
JeecgBoot是一款高度集成的企业级低代码开发平台,采用了前后端分离的架构设计。该平台旨在简化企业应用的开发过程,通过强大的代码生成器,实现前后端代码的快速生成,大幅减少开发者需编写的代码量。主要编程语言包括Java 8及以上版本作为后端核心,前端则使用Vue.js 3配合Ant Design Vue框架,确保了良好的用户体验。
关键技术和框架
- 后端:基于SpringBoot 2.x/3.x和Spring Cloud构建,支持微服务架构。
- 持久层:利用Mybatis-Plus简化数据库访问。
- 安全框架:集成Apache Shiro和JWT进行权限管理和认证。
- 前端:采用Vue3搭配Vite、TypeScript,以及Ant Design Vue,保证了界面的现代感和响应速度。
- 配置管理:支持Nacos或Consul作为配置中心。
- 服务治理:利用Spring Cloud Alibaba的Sentinel和Alibaba Nacos实现熔断、降级、服务注册与发现。
- 数据库:全面兼容MySQL、Oracle等多种数据库,同时支持国产数据库如达梦和人大金仓。
安装和配置步骤
准备工作
-
环境准备
- Java: 确保你的系统已安装Java 8或更高版本,并通过命令
java -version检查。 - Git: 安装Git用于克隆项目源代码。
- IDE: 推荐使用IntelliJ IDEA,并安装Lombok插件以简化开发。
- Node.js: 前端开发和构建需要Node.js,推荐版本为14.x以上。
- Java: 确保你的系统已安装Java 8或更高版本,并通过命令
-
项目克隆 打开命令行工具,执行以下命令克隆项目到本地:
git clone https://github.com/zhangdaiscott/jeecg-boot.git -
依赖安装
后端环境搭建
- 进入项目后端目录(通常是
jeecg-boot/jeecg-boot-module-system或其他微服务目录),使用Maven初始化所有依赖:cd jeecg-boot mvn clean install -Dmaven.test.skip=true
前端环境搭建
- 转至前端目录(例如
jeecg-boot/jeecgboot-vue3),并安装npm包:cd jeecg-boot-frontend 或 根据实际路径调整 npm install 或 yarn (如果安装了yarn)
启动项目
后端服务启动
- 在后端项目根目录,使用下面的命令启动单个服务或者全部服务(如果使用的是Spring Cloud微服务架构):
# 对于单个SpringBoot服务 mvn spring-boot:run # 微服务环境下,可能需要使用Spring Cloud的Dashboard或者其他服务注册发现机制启动服务
前端服务启动
- 在前端目录,运行命令启动开发服务器:
npm run serve
数据库配置与初始化
- 根据项目中的
application.properties或application.yml文件,配置好数据库连接信息。 - 运行项目之前,你需要先根据提供的数据库脚本创建数据库表结构,脚本通常位于项目的
doc/db目录下。 - 使用数据库管理工具执行这些SQL脚本。
整合测试与部署
- 确认前后端服务正常运行后,可以通过API文档(如Swagger UI)测试接口是否按预期工作。
- 对于生产部署,您可能需要打包应用。对于后端,执行
mvn clean package。前端可能需要构建最终的静态资源,使用npm run build。 - 将构建产物部署到目标服务器,并配置相应的环境变量或外部配置。
至此,JeecgBoot项目已完成安装与基本配置,您可以开始您的低代码开发之旅了。
此教程提供了JeecgBoot项目的基本部署指导,根据实际情况,您可能还需要调整配置文件、处理安全性设置等,以符合具体部署环境的需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
539
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
348
414
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++
889
609
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
338
185
openJiuwen 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
TSX
986
252
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
169
233
暂无简介
Dart
778
193
🎉 (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
1.34 K
758
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
114
140