gmall-0722 的安装和配置教程
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
gmall-0722是一个开源的电商平台项目,由joedyli开发。该项目旨在为开发者提供一个完整的电商平台解决方案,包括商品管理、订单处理、用户管理、购物车、支付等功能。项目的主要编程语言为Java,使用了Spring Boot框架进行开发。
2. 项目使用的关键技术和框架
gmall-0722项目使用了多个关键技术和框架,包括但不限于:
- Spring Boot: 提供了快速开发Spring应用程序的脚手架,简化了项目的配置和启动过程。
- MyBatis: 用于数据库操作,简化了数据库操作的代码编写。
- MySQL: 作为项目的数据库,用于存储数据。
- Redis: 用于缓存,提高项目的性能。
- Elasticsearch: 用于全文检索,快速查询商品信息。
- RabbitMQ: 用于消息队列,实现异步处理和系统解耦。
- Nacos: 作为服务注册中心和配置中心,方便服务的发现和配置管理。
- Gateway: 作为API网关,提供路由、负载均衡、安全认证等功能。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装和配置gmall-0722项目之前,您需要确保您的环境中已安装以下软件:
- Java Development Kit (JDK): 建议使用Java 8或更高版本。
- Maven: 用于构建和管理项目的依赖。
- MySQL: 用于存储项目数据。
- Redis: 用于缓存数据。
- Elasticsearch: 用于全文检索。
- RabbitMQ: 用于消息队列。
安装步骤
-
克隆项目
使用Git克隆项目到本地:
git clone https://github.com/joedyli/gmall-0722.git -
构建项目
进入项目目录,使用Maven构建项目:
cd gmall-0722 mvn clean install -
配置数据库
在项目根目录下找到
db文件夹,其中包含了数据库的初始化脚本。根据您的数据库类型(MySQL),运行对应的脚本初始化数据库。 -
配置Redis
确保Redis已正确安装和运行。您可能需要配置Redis的密码和端口。
-
配置Elasticsearch
确保Elasticsearch已正确安装和运行。您可能需要配置Elasticsearch的地址和端口。
-
配置RabbitMQ
确保RabbitMQ已正确安装和运行。您可能需要配置RabbitMQ的地址、端口和用户名密码。
-
配置Nacos
确保Nacos已正确安装和运行。您可能需要配置Nacos的地址和端口。
-
修改项目配置
根据您的环境,修改项目中的配置文件(例如
application.yml),包括数据库连接信息、Redis连接信息、Elasticsearch连接信息、RabbitMQ连接信息、Nacos连接信息等。 -
启动项目
进入项目子模块目录,使用Maven启动项目:
cd gmall-admin mvn spring-boot:run根据需要,您可以启动其他子模块,例如
gmall-auth,gmall-cart,gmall-item等。 -
访问项目
在浏览器中输入以下地址访问项目:
http://localhost:8080根据需要,您可以访问其他服务的地址,例如商品管理、订单管理、用户管理等。
恭喜您,已成功安装和配置gmall-0722项目!您现在可以开始使用该项目开发您的电商平台了。如果您在安装和配置过程中遇到任何问题,请参考项目的官方文档或社区寻求帮助。
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
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
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