前端视角 | 从零搭建并启动若依后端(环境配置)

前端视角 | 从零搭建并启动若依后端(环境配置)
前言

作为前端开发,因前后端联调需求需启动若依Java后端,本文记录从环境准备到后端启动的完整流程,适配本地已有JDK17(安卓项目)、MySQL8.0(Node后端)的场景,全程不破坏原有开发环境。

一、环境准备(核心:不卸载原有环境,按需适配)

若依官方推荐

JDK >=1.8(推荐1.8版本) Mysql >=5.7.0 (推荐5.7版本) Maven >=3.0 Redis >=5.0 非官方推荐 

安装开发工具(推荐 IntelliJ IDEA 社区版)

  • 作用:打开、编译、运行 Java 代码的工具,比记事本 / VS Code 更友好。
  • 下载地址:IDEA 官网(选 Community 社区版,免费)。
  • 安装:一路下一步,安装时勾选 “Add launchers dir to PATH”(添加到环境变量)。
1. JDK环境配置(若依需JDK1.8,保留JDK17供安卓使用)
  • 现状:本地已有JDK1.8.0_361、JDK17、JDK19,JDK17用于安卓项目(若没有JDK,需下载安装)
    官方:Oracle JDK8 (可能需要注册,略麻烦)
    非官方:OpenJDK 8(免费无需注册)
  • 配置方式(IDEA内隔离配置,不修改全局环境):
    1. 打开IDEA → FileProject Structure(Ctrl+Alt+Shift+S);
    2. 左侧Platform SettingsSDKs → 点击+Add SDKJava,选择本地C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_361
    3. 左侧Project SettingsProjectProject SDK1.8 (jdk1.8.0_361)Project language level8 - Lambdas, type annotations etc.

验证:启动项目后,IDEA运行日志中出现C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_361\bin\java.exe即配置生效(验证版本时无需关注Terminal的java -version显示JDK17)。
项目启动,如图所示,点击RuoYiApplication文件右键:

在这里插入图片描述
2. Redis安装与配置(若依>=3.0)
  • 下载:Windows版Redis(推荐5.0.14.1,解压至D:\Redis-x64-5.0.14.1,无中文/空格路径);
  • 启动:
    1. 管理员身份运行redis-server.exe redis.windows.conf(保持窗口打开);
    2. 验证:新开CMD执行redis-cli.exe → 输入ping返回PONG即正常;
  • 若依配置:无需修改application.yml中Redis默认配置(host=localhost、port=6379、无密码);

常见问题:持久化权限报错(MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots),解决(主要是权限问题,需管理员权限打开Redis):

# 进入redis-cli执行 config set stop-writes-on-bgsave-error no 
3. Maven配置(若依>=3.0)
  • 下载地址:Maven 官网(选类似apache-maven-3.6.3-bin.zip的包);
  • 解压到非中文路径(比如D:\Maven);
  • 配置环境变量:新建MAVEN_HOME= 解压路径,Path新增%MAVEN_HOME%\bin;
  • 验证:IDEA终端执行mvn -v,确保版本≥3.0;
  • 优化配置(加快依赖下载):
    1. IDEA中配置:FileSettingsBuild ToolsMaven,指定Maven home directory和修改后的settings.xml

找到Maven安装目录conf/settings.xml,在<mirrors>内添加阿里云镜像:

 <mirror> <id>aliyunmaven</id> <mirrorOf>central</mirrorOf> <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url> </mirror> 
4. MySQL配置(适配本地8.0.43,无需降级5.7)
  • 没有数据库的可提前进行下载安装,官方网址:MySQL下载安装后,管理员权限进入命令提示符(CMD),启动数据库
net start mysql mysql -u 用户名 -p 用户名一般是root 
  • 导入SQL脚本(可视化工具执行,我用的是HeidiSQL,避免命令行路径问题):
    1. 切换至ruoyi_admin库;

若依连接配置(修改application-druid.yml):

在这里插入图片描述


代码

 spring: datasource: druid: master: url: jdbc:mysql://localhost:3306/ruoyi_admin?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8&allowPublicKeyRetrieval=true&nullCatalogMeansCurrent=true username: root # 本地MySQL用户名 password: 123456 # 本地MySQL密码 driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver # 8.0专属驱动 

导入若依sql目录下的ry_20250522.sqlquartz.sql

在这里插入图片描述

新建若依专属库(隔离Node后端数据):

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS ruoyi_admin DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci; 

二、启动若依后端

  1. 启动Redis(管理员身份运行redis-server.exe);
  2. 打开IDEA,加载若依后端代码;
  3. 找到启动类RuoYiApplication.java,右键→Run 'RuoYiApplication'
  4. 验证启动成功:
    • IDEA日志无红色报错,最终显示Started RuoYiApplication in XX seconds
    • 浏览器访问http://localhost:8080,出现若依登录页,提示通过前端UI访问

三、前后端联调最后一步(最拿手的)

修改若依前端项目.env.development文件:

VUE_APP_BASE_API = 'http://localhost:8080' 

启动前端(npm run dev),即可正常访问登录页并联调。

四、关键注意事项

  1. JDK:仅在IDEA内为若依配置JDK1.8,全局保留JDK17,不影响安卓项目;
  2. MySQL:8.0需修改驱动类为com.mysql.cj.jdbc.Driver,URL补充allowPublicKeyRetrieval=true&nullCatalogMeansCurrent=true
  3. Redis:必须管理员启动,避免持久化权限报错;
  4. 路径:所有安装目录(JDK/Redis/Maven/若依代码)避免中文/空格,防止解析错误。

Read more

AIGC(生成式AI)试用 45 -- DocsGPT 与 Python开发 1

一切从python调用本地DocsGPT完成python开发开始。 遗留问题:如何验证AI开发提交的结果? * 提问 1: 使用python+Tkinter进行GUI程序编码 1. 界面分为左右两部分     - 左侧为python代码编辑区:       左上部为代码多行输入框,嵌入python idle,浅灰色底色;       左下部为 Run 按钮     - 右侧为GPT调用区:       右上部为tab,名称 Question,嵌入多行文本,输入提问问题;       中部为Show Answer按钮,海蓝色;       下部为2个tab:tab1,名称 Answer,嵌入多行文本,显示GPT处理结果;                                tab2,名称History,显示提问历史,answer + question,数据来自名为pyai的sqlite的数据库  2. 优化界面  3. 优化代码 * DeepSeek 回复 1: - 1 次调用界面

本地部署 Kimi K2 全指南(llama.cpp、vLLM、Docker 三法)

本地部署 Kimi K2 全指南(llama.cpp、vLLM、Docker 三法)

Kimi K2 是 Moonshot AI 于2025年7月11日发布的高性能多专家语言模型(MoE),支持最大 128K 上下文,激活参数规模为 32B,具备极强的推理、代码生成与多轮对话能力。自从其权重以多种格式开源以来,许多开发者希望将其部署在本地,以获得更高的私密性和灵活性。 本文将详细介绍三种主流本地部署路径,并提供完整的配置步骤和使用建议。 📦 准备工作(通用部分) 在进行部署前,请准备如下环境与资源: ✅ 最低硬件配置建议: 项目要求存储空间≥ 250 GB(用于量化模型,若使用 FP8 请预留 1 TB)内存≥ 128 GB RAM(越大越流畅)GPU≥ 24 GB 显存,推荐多卡(如 2×A100、H100)操作系统Linux(Ubuntu 推荐)

Copilot vs Claude Code终极对决哪个会更好用呢?

Copilot vs Claude Code终极对决哪个会更好用呢?

📊 核心差异:一句话概括 * GitHub Copilot:你的智能代码补全器 * Claude Code:你的全栈AI开发伙伴 🎯 一、产品定位对比 GitHub Copilot:专注代码补全 <TEXT> 定位:AI结对编程助手 核心理念:让你写代码更快 核心功能:基于上下文的代码建议和补全 收费模式:个人$10/月,企业$19/用户/月 Claude Code:全栈开发加速器 <TEXT> 定位:AI驱动的开发平台 核心理念:提升整个开发流程效率 核心功能:代码生成+架构设计+调试+部署 收费模式:按token计费,灵活弹性 ⚡ 二、核心技术对比

dify平台集成OCR:低代码+AI模型打造智能表单识别系统

dify平台集成OCR:低代码+AI模型打造智能表单识别系统 📖 项目背景与技术选型动因 在企业数字化转型过程中,大量纸质表单、发票、合同等非结构化文档需要转化为可处理的结构化数据。传统人工录入方式效率低、成本高、易出错,而通用OCR服务往往对中文支持不完善,尤其在复杂背景或手写体场景下识别准确率骤降。 为此,我们基于 dify 低代码平台,集成了一套轻量级但高精度的 OCR 文字识别系统。该系统采用经典的 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)模型架构,专为中英文混合文本识别优化,在无GPU依赖的前提下实现 <1秒 的平均响应时间,真正做到了“开箱即用”的工业级OCR能力。 本方案的核心价值在于: - 低代码集成:通过dify平台快速接入AI能力,无需深度开发即可构建智能表单应用 - 高识别精度:相比传统轻量模型,CRNN在中文长文本、模糊图像、倾斜排版等复杂场景下表现更优 - 双模输出支持:同时提供可视化Web界面和标准REST API,