博客
关于我
SpringBoot 2.1.x整合阿里SMS短信服务
阅读量:758 次
发布时间:2019-03-23

本文共 1147 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

基于Spring Boot的阿里云短信发送工具类开发项目

项目介绍

此项目主要实现了基于Spring Boot框架的阿里云短信发送功能,结合ActiveMQ进行消息监听,适用于需要短期内发送大量短信的场景。项目主要包含以下功能:
  • 短信发送功能
  • 短信发送记录查询功能
  • 基于ActiveMQ的消息队列监听
  • 阿里云短信SDK集成

项目主要模块

- 短信发送功能实现于SmsUtil类,支持多种参数配置和模板变量替换。- 短信发送记录查询功能通过 Ngày 集成ActiveMQ监听机制。- 项目基于阿里云短信API进行短信发送,支持SDK快速调用。

技术选型

项目采用以下技术框架和工具:- Web开发框架:Spring Boot- 短信SDK:阿里云短信开发者套件(Dysmsapi)- 消息队列:ActiveMQ- 缅藏器配置:application.yml

配置说明

项目配置 instruction:1. pom.xml依赖管理: - Spring Boot Web服务 - 阿里云短信SDK核心和Dysmsapi接口 - ActiveMQ服务集成2. application.yml配置: - 服务器端口配置 - ActiveMQ地址配置 - 阿里云短信API访问秘钥配置3. 代.realm配置文件中包含短信模板ID和签名信息。文档说明:

文件结构 diagram:

src/├── main/java/│ ├── com/ hf/sms/activemq/│ │ ├── SmsUtil.java│ │ └── SmsListener.java│ └── com/ hf/sms/controller/│ └── QueueController.java├── main/resources/│ ├── application.yml│ └── pom.xml

使用文档

1. 查看项目文档中完整的API文档,具体每个接口的调用方法和参数说明。2. 关注项目示例链接,查看如何使用短信发送功能。3. 查看部署指南,了解项目环境搭建和配置需求。

特色功能

- 支持批量发送短信,适合高并发场景- 短信内容可通过模板参数化配置- ActiveMQ消息监听支持- 阿里云SDK完全封装,减少开发者调试需求- 提供详细的日志记录和错误处理机制

部署环境

- 服务器环境:Java 8+- Spring Boot courTutorial版本- Maven构建工具- 阿liyun账号配置

转载地址:http://ccnzk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
查看>>