博客
关于我
第八章、文件上传(二)(SpringBoot2.x)
阅读量:616 次
发布时间:2019-03-13

本文共 1037 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

Spring Boot 2.x Jar包方式运行 Web 项目文件上传和访问


文件大小配置,在启动类中配置

在Spring Boot 2.x中,使用java -jar运行方式时,如果需要对文件上传的大小进行限制,可以在启动类中使用MultipartConfig进行配置。以下是一个常见配置示例:

@Beanpublic MultipartConfigElement multipartConfigElement() {    MultipartConfigFactory factory = new MultipartConfigFactory();    // 单个文件最大 10M    factory.setMaxFileSize(DataSize.of(10, DataUnit.MEGABYTES));    // 设置总上传数据总大小 1G    factory.setMaxRequestSize(DataSize.of(1, DataUnit.GIGABYTES));    return factory.createMultipartConfig();}

打包成 JAR 包,需要增加 Maven 依赖

在使用 java -jar 运行Spring Boot应用时,如果需要处理文件上传,通常需要使用Spring Boot Maven Plug-in来打包项目。需要注意的是,如果未添加相关依赖,打包完成后可能会报错提示“no main manifest attribute, in XXX.jar”。以下是配置依赖的 Maven 作业示例:

org.springframework.boot
spring-boot-maven-plugin

未添加相关依赖会导致错误

如果在项目中没有添加必要的Maven依赖,打包完成后运行时会抛出错误提示:“no main manifest attribute, in XXX.jar”。这个错误表明jar 包中缺少主版本文件,可能是由于spring-boot-maven-plugin未正确添加。


以上就是Spring Boot 2.x Jar包方式运行 Web 项目文件上传和访问的核心知识点。

转载地址:http://rddaz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>
OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
查看>>
opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
查看>>
opencv图像分割2-GMM
查看>>
OpenCV(1)读写图像
查看>>
OpenCV:概念、历史、应用场景示例、核心模块、安装配置
查看>>
Openlayers中点击地图获取坐标并输出
查看>>
Openlayers图文版实战,vue项目从0到1做基础配置
查看>>
Openlayers高级交互(10/20):绘制矩形,截取对应部分的地图并保存
查看>>
Openlayers高级交互(16/20):两个多边形的交集、差集、并集处理
查看>>
Openlayers高级交互(17/20):通过坐标显示多边形,计算出最大幅宽
查看>>