yaml和xml比较（细数Java项目中用过的配置文件）
yaml和xml比较（细数Java项目中用过的配置文件）tables 属性也是一个数组，对应于 Java 中的 List，数组元素由 tableName、databaseCount 等 5 个属性构成。其本身含义是要拆分表的规则配置，图中只列举一个项目基本信息表。datasources 属性是一个数组，对应于 Java 中的 List，数组元素由 name、default 等 10 个属性构成。其本身含义是数据源配置，因为涉及到分库，所以会有好多库要连接，图中只列举两个数据库；上图配置的内容虽然还没解释，仔细去看配置，大体都能看明白。其实，这就是 YAML 比 properties 配置文件的优势所在，层次感分明，配置有序，而且比较简洁。纵然配置已经很清晰，还是要稍微带着看一看配置内容。dev 是一个对象，对应于 Java 中的 Map，包含 datasources 和 tables 两个属性。其本身含义是开发环境配置，当然实际项目中也会有测试
YAML，在项目中用过没？它与 properties 文件啥区别？
目前 SpringBoot、SpringCloud、Docker 等各大项目、各大组件，在使用过程中几乎都能看到 YAML 文件的身影。
2017 年的时候，我才真正把 YAML 文件用到负责的项目中，当时用 YAML 文件主要是为 Sharding-JDBC 配置数据源以及分库分表的规则。
从实际项目中把 sharding-jdbc.yaml 文件抽出来，为了更清晰，进行了大量简化，接下来就一同感受一下 YAML 的魅力。
上图配置的内容虽然还没解释，仔细去看配置，大体都能看明白。其实，这就是 YAML 比 properties 配置文件的优势所在，层次感分明，配置有序，而且比较简洁。
纵然配置已经很清晰，还是要稍微带着看一看配置内容。
dev 是一个对象，对应于 Java 中的 Map，包含 datasources 和 tables 两个属性。其本身含义是开发环境配置，当然实际项目中也会有测试、准生产、生产的对应的配置。
datasources 属性是一个数组，对应于 Java 中的 List，数组元素由 name、default 等 10 个属性构成。其本身含义是数据源配置，因为涉及到分库，所以会有好多库要连接，图中只列举两个数据库；
tables 属性也是一个数组，对应于 Java 中的 List，数组元素由 tableName、databaseCount 等 5 个属性构成。其本身含义是要拆分表的规则配置，图中只列举一个项目基本信息表。
按照常规思路，写好配置文件，接下来就要校验一下，再稍微格式化一下。
在这儿校验Yaml文件：http://www.bejson.com/validators/yaml/
如上图所示，YAML 文件校验转换之后，就真的太清晰啦！
不过，YAML 是很简单，但是有些细节，在开发中还是要注意，否则入坑就难跳出（一旦入坑，真的不好跳出来，别问为什么？一个空格难倒英雄汉，真心体会过）。
Tips:
1. 使用冒号加缩进的方式代表层级关系，使用短横杠代表数组元素；
2. 注意缩进不允许使用「tab」键，只能使用空格键（曾经掉这个坑啦，记忆之深刻）；
3. 缩进空格个数多少并不重要，只要相同层级的元素左对齐即可；
4. 如果冒号后跟着 value，一定要注意冒号后跟上空格呦！
5. YAML 大小写很敏感。
有关 YAML 的更多规范，可以参考如下 pdf，本次不过多展开去讲。
https://yaml.org/spec/1.2/spec.pdfYAML 配置有了，该怎么去解析呢？
在不同的编程语言中，都有很多三方工具可以解析 YAML 文件，而在 Java 项目可以用 SnakeYaml 进行解析，接下来就写写代码体验一下 yaml 文件的解析。
首先引入依赖包（想用人家，就别想撇清关系！）
<dependency>
<groupId>org.yaml</groupId>
<artifactId>snakeyaml</artifactId>
<version>1.18</version>
</dependency>
码点代码（从原项目中直接拿来，为了清晰，索性只留解析 YAML 文件部分的代码，呈现给你）
import org.apache.commons.collections4.MapUtils;
import org.yaml.snakeyaml.Yaml;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
/**
* @author 一猿小讲
*/
public class ShardingJdbcDataSource {
private static LinkedHashMap<String Object> profile;
@SuppressWarnings("unchecked")
public static ArrayList<LinkedHashMap<String Object>> parse(String profileId String key) throws IOException {
//如果profile为空的情况才进行加载配置文件 减少读取文件的次数
if (MapUtils.isEmpty(profile)) {
Yaml yaml = new Yaml();
File file = new File(ShardingJdbcDataSource.class.getResource("/").getPath() "sharding-jdbc.yaml");
try (FileReader fileReader = new FileReader(file);) {
Map<String Object> result = yaml.loadAs(fileReader Map.class);
profile = (LinkedHashMap<String Object>) result.get(profileId);
}
}
return (ArrayList<LinkedHashMap<String Object>>) profile.get(key);
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 开发环境
String profileId = "dev";
// 数据源集合
ArrayList<LinkedHashMap<String Object>> datasources = parse(profileId "datasources");
for (LinkedHashMap<String Object> datasource : datasources) {
System.out.println(String.format("数据库名称：%s" datasource.get("name")));
System.out.println(String.format("数据库URL：%s" datasource.get("jdbc.url")));
}
System.out.println("=============华丽的分割线==============");
// 表集合
ArrayList<LinkedHashMap<String Object>> tables = parse(profileId "tables");
for (LinkedHashMap<String Object> table : tables) {
System.out.println(String.format("表名称：%s" table.get("tableName")));
System.out.println(String.format("数据库拆分 %d 个" table.get("databaseCount")));
System.out.println(String.format("每个数据库表的数目：%s" table.get("tableCountPerDatabase")));
}
}
}
去掉 main 函数，发现解析代码没几行，跑起来看一看，效果还可以。
本文中的解析 YAML 文件的代码，改个类名，就可以直接变成工具类，如果有需要，自行简单封装一下就 ok 啦。
其中 SnakeYaml 类库还有很多 API 可以使用，不一一带着写代码啦，感兴趣的自行参考 SnakeYaml 官方文档，去照猫画虎敲敲吧。
https://bitbucket.org/asomov/snakeyaml/wiki/Documentation
另外，细心的你在平时研发时，有没有发现，有的项目 YAML 文件的后缀是 .yml，有的项目却是 .yaml，到底哪个是正确的呢？很久很久之前我也纠结过，感兴趣可以去 stackoverflow 溜达一番。
https://stackoverflow.com/questions/21059124/is-it-yaml-or-yml它山之石相信可以攻玉
有关 YAML 文件在实际项目中的使用，本次就谈到这里，它山之石可以攻玉，希望能对你有所帮助。
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