java如何读取XML配置文件

JAVA与XML文件，可以说是软件开发的“黄金搭档”，而如何使用JAVA完成对XML文件的读取，是我们首先要解决的问题。

一、XML文件

这个示例文件包括了用来打开ORACLE数据库的各种参数

<xml version="10" encoding="UTF-8">

<dbmsg>

<dbinfo>

<drivername>oraclejdbcdriverOracleDriver</drivername>

<sConnStr>jdbc:oracle:thin:@118822580:1521:VOUCHERDB</sConnStr>

<username>SYS AS SYSDBA</username>

<password>voucherdb</password>

</dbinfo>

</dbmsg>

二、编写类名为ReadXml的类，用于解析XML文件

我们要在应用程序中打开数据库，就必须完成对该文件中drivername、sConnStr、username、password的读取，通过查找有关资料，笔者编制了以下程序，用于读取文件名为filename的XML文件。

package voucherbasic;

import javaioFileInputStream;

import javaioFileNotFoundException;

import javaioIOException;

import javaioInputStream;

import javaxxmlparsersDocumentBuilder;

import javaxxmlparsersDocumentBuilderFactory;

import javaxxmlparsersParserConfigurationException;

import orgw3cdomDocument;

import orgw3cdomElement;

import orgw3cdomNode;

import orgw3cdomNodeList;

import orgxmlsaxSAXException;

public class ReadXml {

private String drivername;

private String sConnStr;

private String username;

private String password;

public String getDrivername() {

return drivername;

}

public String getSConnStr() {

return sConnStr;

}

public String getUsername() {

return username;

}

public String getPassword() {

return password;

}

public void setDrivername(String drivername) {

thisdrivername = drivername;

}

public void setSConnStr(String connStr) {

sConnStr = connStr;

}

public void setUsername(String username) {

thisusername = username;

}

public void setPassword(String password) {

thispassword = password;

}

public ReadXml(String fileName){

DocumentBuilderFactory domfac=DocumentBuilderFactorynewInstance();

try {

DocumentBuilder dombuilder=domfacnewDocumentBuilder();

InputStream is=new FileInputStream(fileName);

Document doc=dombuilderparse(is);

Element root=docgetDocumentElement();

NodeList dbinfo=rootgetChildNodes();

if(dbinfo!=null){

for(int i=0;i<dbinfogetLength();i++){

Node db=dbinfoitem(i);

for(Node node=dbgetFirstChild();node!=null;node=nodegetNextSibling()){

if(nodegetNodeType()==NodeELEMENT_NODE){

if(nodegetNodeName()equals("drivername")){

setDrivername(nodegetFirstChild()getNodeValue());

}

if(nodegetNodeName()equals("sConnStr")){

setSConnStr(nodegetFirstChild()getNodeValue());

}

if(nodegetNodeName()equals("username")){

setUsername(nodegetFirstChild()getNodeValue());

}

if(nodegetNodeName()equals("password")){

setPassword(nodegetFirstChild()getNodeValue());

}

}

}

}

}

} catch (ParserConfigurationException e) {

// TODO Auto-generated catch block

eprintStackTrace();

} catch (FileNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

eprintStackTrace();

} catch (SAXException e) {

// TODO Auto-generated catch block

eprintStackTrace();

} catch (IOException e) {

// TODO Auto-generated catch block

eprintStackTrace();

}

}

}

这个以ReadXml命名的类，使用了参数为文件名的构造方法，用户只要将配置文件我名称传递给该方法，就可以完成对XML文件的解析，进而完成对相应参数数的读取。

三、如何获取XML文件全路径并读取配置参数

获取XML文件全路径的方法有两个，一是在servlet中获取，二是在单独的JAVA类中获取。

1在servlet中获取XML文件的全路径并读取配置参数

程序片段String dirPath = getServletContext()getRealPath( "/WEB-INF");

String fileName = dirPath + "/connxml";

ReadXml xm = new ReadXml(fileName);

String DriverName = xmgetDrivername();

String connStr = xmgetSConnStr();

String user = xmgetUsername();

String pas = xmgetPassword();

将这段程序添加到servlet中dopost()之后即可完成参数的读取

2在单独的JAVA类中获取全路径并读取配置参数

程序片段

String dirpath = SystemgetProperty("userdir");

String xmlFile = dirpath + "/WebRoot/WEB-INF/connxml";

ReadXml rdxml = new ReadXml(xmlFile);

String driverName = rdxmlgetDrivername();

String sConnStr = rdxmlgetSConnStr();

String userName = rdxmlgetUsername();

String passWord = rdxmlgetPassword();

注：配置文件connxml保存在webroot/WEB-INF目录中。

配置一下log4j就可以了 在src下新建个log4jproperties

然后把下面的粘贴进去 就ok了

log4jrootLogger=INFO,A1

log4jappenderA1=orgapachelog4jConsoleAppender

log4jappenderA1layout=orgapachelog4jPatternLayout

log4jappenderA1layoutConversionPattern=%-d{yyyy-MM-dd HH\:mm\:ss} [%p]-[%c] %m%n

log4jappenderR=orgapachelog4jRollingFileAppender

log4jappenderRFile=D:/lotteryIpcall_logtxt

log4jappenderRDatePattern = ''yyyy-MM-dd

log4jappenderRlayout=orgapachelog4jPatternLayout

log4jappenderRlayoutConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH\:mm\:ss} [%p]-[%c] %m%n

log4jloggercomibatis=debug,R

log4jloggercomibatiscommonjdbcSimpleDataSource=debug,R

log4jloggercomibatiscommonjdbcScriptRunner=debug,R

log4jloggercomibatissqlmapengineimplSqlMapClientDelegate=debug,R

log4jloggerjavasqlConnection=debug,R

log4jloggerjavasqlPreparedStatement=debug,R

你是说properties文件吗？

// 读取配置文件DbUtilproperties，这里的DbUtil是此文件里的一个类，就是当前类

pload(DbUtilclassgetClassLoader()getResourceAsStream("DbUtilproperties"));

// 获取配置文件中的相关参数值

driver = pgetProperty("mysqlDriver");

url = pgetProperty("mysqlUrl");

user = pgetProperty("mysqlUser");

password = pgetProperty("mysqlPassword");

这里是DbUtilproperties文件里的内容：

##oracle database

oracleDriver=oraclejdbcdriverOracleDriver

oracleUrl=jdbc\:oracle\:thin\:@localhost\:1521\:orcl

oracleUser=scott

oraclePassword=tiger

##mysql database

mysqlDriver=commysqljdbcDriver

mysqlUrl=jdbc\:mysql\://localhost\:3306/db_test

mysqlUser=root

mysqlPassword=root

kafka的配置分为 broker、producter、consumer三个不同的配置

一 BROKER 的全局配置

最为核心的三个配置 brokerid、logdir、zookeeperconnect 。

------------------------------------------- 系统 相关 -------------------------------------------

##每一个broker在集群中的唯一标示，要求是正数。在改变IP地址，不改变brokerid的话不会影响consumers

brokerid =1

##kafka数据的存放地址，多个地址的话用逗号分割 /tmp/kafka-logs-1，/tmp/kafka-logs-2

logdirs = /tmp/kafka-logs

##提供给客户端响应的端口

port =6667

##消息体的最大大小，单位是字节

messagemaxbytes =1000000

## broker 处理消息的最大线程数，一般情况下不需要去修改

numnetworkthreads =3

## broker处理磁盘IO 的线程数 ，数值应该大于你的硬盘数

numiothreads =8

## 一些后台任务处理的线程数，例如过期消息文件的删除等，一般情况下不需要去做修改

backgroundthreads =4

## 等待IO线程处理的请求队列最大数，若是等待IO的请求超过这个数值，那么会停止接受外部消息，算是一种自我保护机制

queuedmaxrequests =500

##broker的主机地址，若是设置了，那么会绑定到这个地址上，若是没有，会绑定到所有的接口上，并将其中之一发送到ZK，一般不设置

hostname

## 打广告的地址，若是设置的话，会提供给producers, consumers,其他broker连接，具体如何使用还未深究

advertisedhostname

## 广告地址端口，必须不同于port中的设置

advertisedport

## socket的发送缓冲区，socket的调优参数SO_SNDBUFF

socketsendbufferbytes =1001024

## socket的接受缓冲区，socket的调优参数SO_RCVBUFF

socketreceivebufferbytes =1001024

## socket请求的最大数值，防止serverOOM，messagemaxbytes必然要小于socketrequestmaxbytes，会被topic创建时的指定参数覆盖

socketrequestmaxbytes =10010241024

------------------------------------------- LOG 相关 -------------------------------------------

## topic的分区是以一堆segment文件存储的，这个控制每个segment的大小，会被topic创建时的指定参数覆盖

logsegmentbytes =102410241024

## 这个参数会在日志segment没有达到logsegmentbytes设置的大小，也会强制新建一个segment 会被 topic创建时的指定参数覆盖

logrollhours =247

## 日志清理策略 选择有：delete和compact 主要针对过期数据的处理，或是日志文件达到限制的额度，会被 topic创建时的指定参数覆盖

logcleanuppolicy = delete

## 数据存储的最大时间 超过这个时间 会根据logcleanuppolicy设置的策略处理数据，也就是消费端能够多久去消费数据

## logretentionbytes和logretentionminutes任意一个达到要求，都会执行删除，会被topic创建时的指定参数覆盖

logretentionminutes=7days

指定日志每隔多久检查看是否可以被删除，默认1分钟

logcleanupintervalmins=1

## topic每个分区的最大文件大小，一个topic的大小限制 = 分区数logretentionbytes 。-1没有大小限制

## logretentionbytes和logretentionminutes任意一个达到要求，都会执行删除，会被topic创建时的指定参数覆盖

logretentionbytes=-1

## 文件大小检查的周期时间，是否处罚 logcleanuppolicy中设置的策略

logretentioncheckintervalms=5minutes

## 是否开启日志压缩

logcleanerenable=false

## 日志压缩运行的线程数

logcleanerthreads =1

## 日志压缩时候处理的最大大小

logcleaneriomaxbytespersecond=None

## 日志压缩去重时候的缓存空间 ，在空间允许的情况下，越大越好

logcleanerdedupebuffersize=50010241024

## 日志清理时候用到的IO块大小 一般不需要修改

logcleaneriobuffersize=5121024

## 日志清理中hash表的扩大因子 一般不需要修改

logcleaneriobufferloadfactor =09

## 检查是否处罚日志清理的间隔

logcleanerbackoffms =15000

## 日志清理的频率控制，越大意味着更高效的清理，同时会存在一些空间上的浪费，会被topic创建时的指定参数覆盖

logcleanermincleanableratio=05

## 对于压缩的日志保留的最长时间，也是客户端消费消息的最长时间，同logretentionminutes的区别在于一个控制未压缩数据，一个控制压缩后的数据。会被topic创建时的指定参数覆盖

logcleanerdeleteretentionms =1day

## 对于segment日志的索引文件大小限制，会被topic创建时的指定参数覆盖

logindexsizemaxbytes =1010241024

## 当执行一个fetch *** 作后，需要一定的空间来扫描最近的offset大小，设置越大，代表扫描速度越快，但是也更好内存，一般情况下不需要搭理这个参数

logindexintervalbytes =4096

## log文件"sync"到磁盘之前累积的消息条数

## 因为磁盘IO *** 作是一个慢 *** 作,但又是一个"数据可靠性"的必要手段

## 所以此参数的设置,需要在"数据可靠性"与"性能"之间做必要的权衡

## 如果此值过大,将会导致每次"fsync"的时间较长(IO阻塞)

## 如果此值过小,将会导致"fsync"的次数较多,这也意味着整体的client请求有一定的延迟

## 物理server故障,将会导致没有fsync的消息丢失

logflushintervalmessages=None

## 检查是否需要固化到硬盘的时间间隔

logflushschedulerintervalms =3000

## 仅仅通过interval来控制消息的磁盘写入时机,是不足的

## 此参数用于控制"fsync"的时间间隔,如果消息量始终没有达到阀值,但是离上一次磁盘同步的时间间隔

## 达到阀值,也将触发

logflushintervalms = None

## 文件在索引中清除后保留的时间 一般不需要去修改

logdeletedelayms =60000

## 控制上次固化硬盘的时间点，以便于数据恢复 一般不需要去修改

logflushoffsetcheckpointintervalms =60000

------------------------------------------- TOPIC 相关 -------------------------------------------

## 是否允许自动创建topic ，若是false，就需要通过命令创建topic

autocreatetopicsenable =true

## 一个topic ，默认分区的replication个数 ，不得大于集群中broker的个数

defaultreplicationfactor =1

## 每个topic的分区个数，若是在topic创建时候没有指定的话 会被topic创建时的指定参数覆盖

numpartitions =1

实例 --replication-factor3--partitions1--topic replicated-topic ：名称replicated-topic有一个分区，分区被复制到三个broker上。

----------------------------------复制(Leader、replicas) 相关 ----------------------------------

## partition leader与replicas之间通讯时,socket的超时时间

controllersockettimeoutms =30000

## partition leader与replicas数据同步时,消息的队列尺寸

controllermessagequeuesize=10

## replicas响应partition leader的最长等待时间，若是超过这个时间，就将replicas列入ISR(in-sync replicas)，并认为它是死的，不会再加入管理中

replicalagtimemaxms =10000

## 如果follower落后与leader太多,将会认为此follower[或者说partition relicas]已经失效

## 通常,在follower与leader通讯时,因为网络延迟或者链接断开,总会导致replicas中消息同步滞后

## 如果消息之后太多,leader将认为此follower网络延迟较大或者消息吞吐能力有限,将会把此replicas迁移

## 到其他follower中

## 在broker数量较少,或者网络不足的环境中,建议提高此值

replicalagmaxmessages =4000

##follower与leader之间的socket超时时间

replicasockettimeoutms=301000

## leader复制时候的socket缓存大小

replicasocketreceivebufferbytes=641024

## replicas每次获取数据的最大大小

replicafetchmaxbytes =10241024

## replicas同leader之间通信的最大等待时间，失败了会重试

replicafetchwaitmaxms =500

## fetch的最小数据尺寸,如果leader中尚未同步的数据不足此值,将会阻塞,直到满足条件

replicafetchminbytes =1

## leader 进行复制的线程数，增大这个数值会增加follower的IO

numreplicafetchers=1

## 每个replica检查是否将最高水位进行固化的频率

replicahighwatermarkcheckpointintervalms =5000

## 是否允许控制器关闭broker ,若是设置为true,会关闭所有在这个broker上的leader，并转移到其他broker

controlledshutdownenable =false

## 控制器关闭的尝试次数

controlledshutdownmaxretries =3

## 每次关闭尝试的时间间隔

controlledshutdownretrybackoffms =5000

## 是否自动平衡broker之间的分配策略

autoleaderrebalanceenable =false

## leader的不平衡比例，若是超过这个数值，会对分区进行重新的平衡

leaderimbalanceperbrokerpercentage =10

## 检查leader是否不平衡的时间间隔

leaderimbalancecheckintervalseconds =300

## 客户端保留offset信息的最大空间大小

offsetmetadatamaxbytes

----------------------------------ZooKeeper 相关----------------------------------

##zookeeper集群的地址，可以是多个，多个之间用逗号分割 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3

zookeeperconnect = localhost:2181

## ZooKeeper的最大超时时间，就是心跳的间隔，若是没有反映，那么认为已经死了，不易过大

zookeepersessiontimeoutms=6000

## ZooKeeper的连接超时时间

zookeeperconnectiontimeoutms =6000

## ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步实际那

zookeepersynctimems =2000

配置的修改

其中一部分配置是可以被每个topic自身的配置所代替，例如

新增配置

bin/kafka-topicssh --zookeeper localhost:2181--create --topic my-topic --partitions1--replication-factor1--config maxmessagebytes=64000--config flushmessages=1

修改配置

bin/kafka-topicssh --zookeeper localhost:2181--alter --topic my-topic --config maxmessagebytes=128000

删除配置 ：

bin/kafka-topicssh --zookeeper localhost:2181--alter --topic my-topic --deleteConfig maxmessagebytes

二 CONSUMER 配置

最为核心的配置是groupid、zookeeperconnect

## Consumer归属的组ID，broker是根据groupid来判断是队列模式还是发布订阅模式，非常重要

 groupid

## 消费者的ID，若是没有设置的话，会自增

 consumerid

## 一个用于跟踪调查的ID ，最好同groupid相同

 clientid = group id value

## 对于zookeeper集群的指定，可以是多个 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3 必须和broker使用同样的zk配置

 zookeeperconnect=localhost:2182

## zookeeper的心跳超时时间，查过这个时间就认为是dead消费者

 zookeepersessiontimeoutms =6000

## zookeeper的等待连接时间

 zookeeperconnectiontimeoutms =6000

## zookeeper的follower同leader的同步时间

 zookeepersynctimems =2000

## 当zookeeper中没有初始的offset时候的处理方式 。smallest ：重置为最小值 largest:重置为最大值 anythingelse：抛出异常

 autooffsetreset = largest

## socket的超时时间，实际的超时时间是：maxfetchwait + sockettimeoutms

 sockettimeoutms=301000

## socket的接受缓存空间大小

 socketreceivebufferbytes=641024

##从每个分区获取的消息大小限制

 fetchmessagemaxbytes =10241024

## 是否在消费消息后将offset同步到zookeeper，当Consumer失败后就能从zookeeper获取最新的offset

 autocommitenable =true

## 自动提交的时间间隔

 autocommitintervalms =601000

## 用来处理消费消息的块，每个块可以等同于fetchmessagemaxbytes中数值

 queuedmaxmessagechunks =10

## 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会有partitions的消费端迁移到新

## 的consumer上,如果一个consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk注册

##"Partition Owner registry"节点信息,但是有可能此时旧的consumer尚没有释放此节点,

## 此值用于控制,注册节点的重试次数

 rebalancemaxretries =4

## 每次再平衡的时间间隔

 rebalancebackoffms =2000

## 每次重新选举leader的时间

 refreshleaderbackoffms

## server发送到消费端的最小数据，若是不满足这个数值则会等待，知道满足数值要求

 fetchminbytes =1

## 若是不满足最小大小(fetchminbytes)的话，等待消费端请求的最长等待时间

 fetchwaitmaxms =100

## 指定时间内没有消息到达就抛出异常，一般不需要改

 consumertimeoutms = -1

三 PRODUCER 的配置

比较核心的配置：metadatabrokerlist、requestrequiredacks、producertype、serializerclass

## 消费者获取消息元信息(topics, partitions and replicas)的地址,配置格式是：host1:port1,host2:port2，也可以在外面设置一个vip

 metadatabrokerlist

##消息的确认模式

 ##0：不保证消息的到达确认，只管发送，低延迟但是会出现消息的丢失，在某个server失败的情况下，有点像TCP

 ##1：发送消息，并会等待leader 收到确认后，一定的可靠性

 ## -1：发送消息，等待leader收到确认，并进行复制 *** 作后，才返回，最高的可靠性

 requestrequiredacks =0

## 消息发送的最长等待时间

 requesttimeoutms =10000

## socket的缓存大小

 sendbufferbytes=1001024

## key的序列化方式，若是没有设置，同serializerclass

 keyserializerclass

## 分区的策略，默认是取模

 partitionerclass=kafkaproducerDefaultPartitioner

## 消息的压缩模式，默认是none，可以有gzip和snappy

 compressioncodec = none

## 可以针对默写特定的topic进行压缩

 compressedtopics=null

## 消息发送失败后的重试次数

 messagesendmaxretries =3

## 每次失败后的间隔时间

 retrybackoffms =100

## 生产者定时更新topic元信息的时间间隔 ，若是设置为0，那么会在每个消息发送后都去更新数据

 topicmetadatarefreshintervalms =6001000

## 用户随意指定，但是不能重复，主要用于跟踪记录消息

 clientid=""

------------------------------------------- 消息模式 相关 -------------------------------------------

 ## 生产者的类型 async:异步执行消息的发送 sync：同步执行消息的发送

 producertype=sync

## 异步模式下，那么就会在设置的时间缓存消息，并一次性发送

 queuebufferingmaxms =5000

## 异步的模式下 最长等待的消息数

 queuebufferingmaxmessages =10000

## 异步模式下，进入队列的等待时间 若是设置为0，那么要么进入队列，要么直接抛弃

 queueenqueuetimeoutms = -1

## 异步模式下，每次发送的最大消息数，前提是触发了queuebufferingmaxmessages或是queuebufferingmaxms的限制

 batchnummessages=200

## 消息体的系列化处理类 ，转化为字节流进行传输

 serializerclass= kafkaserializerDefaultEncoder

java里可以再在resources里面新建一个XML file或者 file文件

XML file 会自动生成XML头，在下面加入内容就可以了，首先要有一个根节点，然后如果需要用到一些类，如：spring的一些类，就需要引入包，如：

<xml version="10" encoding="UTF-8">

<beans xmlns=">

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