SSM整合教程:Spring MVC + Spring + MyBatis详细步骤
5星 · 超过95%的资源 38 浏览量
更新于2024-09-01
收藏 458KB PDF 举报
类之间new对象了,而是由spring来管理这些对象的生命周期,包括依赖注入,这样我们的代码会更加简洁。另外,Spring还提供了AOP(面向切面编程),事务管理,任务调度等众多功能,使得我们的业务逻辑编写更加规范和便捷。
3.MyBatis:这是一个持久层框架,它的出现主要是为了解决DAO层的繁琐工作。传统的JDBC虽然可以直接操作数据库,但是代码量大,重复性强。MyBatis允许我们将SQL语句写在XML配置文件中,或者直接在Mapper接口中使用注解,将SQL与Java代码分离,使得代码更易读,更易于维护。MyBatis支持动态SQL,可以灵活地根据条件拼接SQL,大大提高了开发效率。
接下来,我们来一步步整合这三个框架:
1. 首先,我们需要在项目中引入三个框架的依赖。在Maven的pom.xml文件中添加对应的jar包或者依赖,确保Spring、SpringMVC和MyBatis的核心库都在项目类路径下。
2. 配置Spring。创建spring-servlet.xml文件,这是SpringMVC的配置文件,用来配置DispatcherServlet,以及定义bean的扫描范围、视图解析器等。同时,还需要配置Spring的核心配置文件如applicationContext.xml,用来配置Spring的IOC容器,包括bean的定义、依赖注入等。
3. 配置SpringMVC。在web.xml中配置DispatcherServlet,设置其初始化参数,指定SpringMVC的配置文件。在SpringMVC的配置文件中,配置视图解析器、拦截器、处理器映射器等。
4. 配置MyBatis。创建mybatis的全局配置文件mybatis-config.xml,设置数据源、事务管理器、SqlSessionFactory等。然后,定义Mapper接口和对应的Mapper XML文件,用于编写SQL语句。
5. 整合Spring和MyBatis。在Spring的配置文件中,配置SqlSessionFactoryBean,并指定MyBatis的配置文件位置。同时,通过MapperScannerConfigurer组件扫描Mapper接口,使Spring能够管理这些接口的实例。
6. 创建Controller。在SpringMVC中,Controller是处理HTTP请求的入口,通常我们会使用@Controller注解标识一个类作为Controller,然后在类中定义处理请求的方法,使用@RequestMapping等注解映射URL。
7. 实现Service和DAO。在Service层,我们可以定义业务逻辑,使用@Autowired注解注入所需的DAO。DAO层则负责与数据库交互,通过MyBatis的SqlSession执行SQL语句。
8. 测试。编写测试类,使用JUnit进行单元测试,确保每个组件都能正常工作。也可以通过启动服务器,访问Web应用,查看是否能正确处理请求并返回预期结果。
整合SSM框架的过程虽然涉及多个配置文件和组件,但是一旦熟悉了流程,就能快速搭建起项目的基础架构。这个过程有助于理解各框架间的协作方式,对于提升开发效率和项目维护性都有着重要作用。在实际开发中,还可以结合Spring Boot、Spring Cloud等现代化的工具和框架,进一步简化SSM的配置和管理,提高开发效率。
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2017-08-10 上传
2015-12-22 上传
2021-02-01 上传
2021-05-28 上传
2018-08-14 上传
1621 浏览量
weixin_38710578
- 粉丝: 4
- 资源: 932
最新资源
- MATLAB实现小波阈值去噪:Visushrink硬软算法对比
- 易语言实现画板图像缩放功能教程
- 大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术
- Stancy: 静态文件驱动的简单RESTful API与前端框架集成
- 掌握Java全文搜索:深入Apache Lucene开源系统
- 19计应19田超的Python7-1试题整理
- 易语言实现多线程网络时间同步源码解析
- 人工智能大模型学习与实践指南
- 掌握Markdown:从基础到高级技巧解析
- JS-PizzaStore: JS应用程序模拟披萨递送服务
- CAMV开源XML编辑器:编辑、验证、设计及架构工具集
- 医学免疫学情景化自动生成考题系统
- 易语言实现多语言界面编程教程
- MATLAB实现16种回归算法在数据挖掘中的应用
- ***内容构建指南:深入HTML与LaTeX
- Python实现维基百科“历史上的今天”数据抓取教程