import io.netty.buffer.ByteBuf;
import io.netty.buffer.Unpooled;
import io.netty.channel.Channel;
import io.netty.channel.ChannelHandlerContext;
import io.netty.handler.codec.http.DefaultFullHttpResponse;
import io.netty.handler.codec.http.FullHttpRequest;
import io.netty.handler.codec.http.HttpHeaderUtil;
import io.netty.handler.codec.http.HttpHeaders;
import io.netty.handler.codec.http.HttpResponseStatus;
import io.netty.handler.codec.http.HttpVersion;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.socket.WebSocketSession;
import java.io.IOException;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
@Component
public class WebSocketHandler {
private static final Map<String, Channel> sessionMap = new ConcurrentHashMap<>();
@Autowired
private ApplicationContext applicationContext;
public void handleHttpRequest(ChannelHandlerContext ctx, FullHttpRequest req) {
if (!req.decoderResult().isSuccess()
|| (!"websocket".equals(req.headers().get("Upgrade")))) {
sendHttpResponse(ctx, req, new DefaultFullHttpResponse(
HttpVersion.HTTP_1_1, HttpResponseStatus.BAD_REQUEST));
return;
}
String sessionId = req.headers().get("Sec-WebSocket-Key");
ctx.channel().attr(WebSocketSessionManager.SESSION_KEY).set(sessionId);
WebSocketSessionManager.addSession(sessionId, ctx.channel());
// 这里省略了WebSocket握手相关代码
}
public void sendMessageToClient(String sessionId, String message) {
Channel channel = sessionMap.get(sessionId);
if (channel == null) {
return;
}
ByteBuf byteBuf = Unpooled.buffer();
byteBuf.writeCharSequence(message, StandardCharsets.UTF_8);
channel.writeAndFlush(byteBuf);
}
private void sendHttpResponse(ChannelHandlerContext ctx, FullHttpRequest req, DefaultFullHttpResponse res) {
if (res.status().code() != 200) {
ByteBuf byteBuf = Unpooled.copiedBuffer(res.status().toString(), StandardCharsets.UTF_8);
res.content().writeBytes(byteBuf);
byteBuf.release();
import android.content.ContentValues
import android.content.Context
import android.database.sqlite.SQLiteDatabase
import android.database.sqlite.SQLiteOpenHelper
class DatabaseHelper(context: Context) : SQLiteOpenHelper(context, "Student.db", null, 1) {
override fun onCreate(db: SQLiteDatabase) {
val createTableStatement = "CREATE TABLE Student (ID INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, NAME TEXT, AGE INTEGER)"
db.execSQL(createTableStatement)
}
override fun onUpgrade(db: SQLiteDatabase, oldVersion: Int, newVersion: Int) {
// 这里处理数据库升级的逻辑
}
fun insertData(name: String, age: Int) {
val db = this.writableDatabase
val contentValues = ContentValues()
contentValues.put("NAME", name)
contentValues.put("AGE", age)
db.insert("Student", null, contentValues)
db.close()
}
fun readData(): MutableList<Pair<String, Int>> {
val data = mutableListOf<Pair<String, Int>>()
val db = this.readableDatabase
val selectQuery = "SELECT * FROM Student"
val cursor = db.rawQuery(selectQuery, null)
if (cursor.moveToFirst()) {
do {
val name = cursor.getString(cursor.getColumnIndex("NAME"))
val age = cursor.getInt(cursor.getColumnIndex("AGE"))
data.add(Pair(name, age))
} while (cursor.moveToNext())
}
cursor.close()
db.close()
return data
}
}
这段代码定义了一个DatabaseHelper
类,它继承自SQLiteOpenHelper
。在onCreate
方法中创建了一个名为Student
的表,并定义了两个字段:ID
和NAME
以及AGE
。还提供了insertData
和readData
方法,分别用于插入和读取数据。这个类可以被用来管理学生数据,展示了如何在Android中使用SQLite数据库的基本用法。
在Tomcat线上环境中排查线程占用问题,可以通过以下步骤进行:
- 使用
ps -efL | grep java
命令查看Tomcat的Java进程ID。 - 使用
top -Hp <Tomcat进程ID>
命令找出占用CPU或内存最多的线程。 - 使用
printf "%x\n" <线程ID>
将线程ID转换为十六进制格式。 - 使用
jstack <Tomcat进程ID> | grep <线程十六进制ID> -A 10
命令查找线程的堆栈信息。 - 分析堆栈信息,找出可能导致线程占用过高的代码区块。
- 如果问题涉及到特定的应用,可以进一步分析相关的日志文件和监控指标。
- 如果必要,可以考虑对应用进行性能分析,例如使用JVisualVM、JProfiler或YourKit等工具。
- 根据分析结果对应用进行优化,如代码优化、资源配置调整等。
注意:具体操作时需要根据实际情况调整命令和步骤。
在PostgreSQL中,可以使用INTERVAL
类型进行时间的加减操作。以下是一些示例:
-- 当前时间加5小时
SELECT NOW() + INTERVAL '5 hour';
-- 当前时间减5分钟
SELECT NOW() - INTERVAL '5 minute';
-- 特定日期加3天
SELECT '2023-01-01'::date + INTERVAL '3 day';
-- 特定时间加10小时30分钟
SELECT '10:30'::time + INTERVAL '10 hour 30 minute';
-- 从当前时间减去一个时间间隔
SELECT NOW() - INTERVAL '1 week 2 days 3 hours';
-- 时间加上一个数字(天数)
SELECT '2023-01-01'::date + 30;
-- 时间减去一个数字(天数)
SELECT '2023-01-01'::date - 15;
这些例子展示了如何在PostgreSQL中对时间进行加减操作。可以使用INTERVAL
类型或直接用数字和date
或time
类型结合运算符进行简单的时间加减。
Spring Cloud Gateway中有很多种断言工厂,这些断言工厂用于匹配请求中的特定条件,如果请求满足这些条件,那么将会被路由到特定的微服务。
以下是11种常见的Spring Cloud Gateway断言工厂:
- After Route Predicate Factory: 使用这个工厂可以在指定时间之后的请求被接受。
- Before Route Predicate Factory: 使用这个工厂可以在指定时间之前的请求被接受。
- Between Route Predicate Factory: 使用这个工厂可以在指定时间范围内的请求被接受。
- Cookie Route Predicate Factory: 使用这个工厂可以匹配请求中的cookie值。
- Header Route Predicate Factory: 使用这个工厂可以匹配请求中的header值。
- Host Route Predicate Factory: 使用这个工厂可以匹配请求中的host值。
- Method Route Predicate Factory: 使用这个工厂可以匹配请求中的HTTP方法。
- Path Route Predicate Factory: 使用这个工厂可以匹配请求中的路径。
- Query Route Predicate Factory: 使用这个工厂可以匹配请求中的查询参数。
- RemoteAddr Route Predicate Factory: 使用这个工厂可以匹配请求者的IP地址。
- Weight Route Predicate Factory: 使用这个工厂可以根据权重来路由请求。
以下是一个简单的Spring Cloud Gateway配置示例,使用了几种常见的断言工厂:
spring:
cloud:
gateway:
routes:
- id: after_route
uri: https://example.org
predicates:
- After=2022-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver]
- id: before_route
uri: https://example.org
predicates:
- Before=2022-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver]
- id: between_route
uri: https://example.org
predicates:
- Between=2022-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver], 2023-01-20T17:42:47.789-07:00[America/Denver]
- id: cookie_route
uri: https://example.org
predicates:
- Cookie=chocolate, ch.p
- id: header_route
uri: https://example.org
predicates:
- Header=X-Request-Id, \d+
- id: host_route
uri: https://example.org
predicates:
- Host=**.somehost.org,**.anotherhost.org
- id: method_route
uri: https://example.org
predicates:
- Method=GET,POST
- id: path_
在Android中使用OrmLite框架,首先需要在项目的build.gradle
文件中添加OrmLite库依赖。以下是一个简单的使用OrmLite的例子:
- 添加依赖到
build.gradle
文件:
dependencies {
implementation 'com.j256.ormlite:ormlite-android:5.2' // 使用最新版本
implementation 'com.j256.ormlite:ormlite-core:5.2' // 仅当不需要Android特定类时不需要
}
- 创建一个Java实体类:
import com.j256.ormlite.field.DatabaseField;
import com.j256.ormlite.table.DatabaseTable;
@DatabaseTable(tableName = "users")
public class User {
@DatabaseField(id = true)
private int id;
@DatabaseField(columnName = "name")
private String name;
// 必要的构造器、getter和setter
}
- 使用OrmLite操作数据库:
import com.j256.ormlite.dao.Dao;
public class DatabaseHelper extends OrmLiteSqliteOpenHelper {
private Dao<User, Integer> userDao;
// 构造器,需要传递上下文和数据库助手
public DatabaseHelper(Context context) {
super(context, "database-name.db", null, 1);
}
@Override
public void onCreate(SQLiteDatabase sqliteDatabase, ConnectionSource connectionSource) {
try {
TableUtils.createTable(connectionSource, User.class);
} catch (SQLException e) {
Log.e(DatabaseHelper.class.getName(), "创建数据库表失败", e);
}
}
@Override
public void onUpgrade(SQLiteDatabase sqliteDatabase, ConnectionSource connectionSource, int oldVersion, int newVersion) {
try {
TableUtils.dropTable(connectionSource, User.class, true);
onCreate(sqliteDatabase, connectionSource);
} catch (SQLException e) {
Log.e(DatabaseHelper.class.getName(), "更新数据库表失败", e);
}
}
public Dao<User, Integer> getUserDao() throws SQLException {
if (userDao == null) {
userDao = getDao(User.class);
}
return userDao;
}
// 关闭DAO
public void closeDao() throws SQLException {
if (userDao != null) {
userDao.close();
}
}
}
- 使用
DatabaseHelper
来操作数据库:
DatabaseHelper helper = new DatabaseHelper(context);
try {
Dao<User, Integer> userDao = helper.getUserDao();
User user = new User();
user.setName("张三");
userDao.create(user);
List<User> users = userDao.queryForAll();
// 处理查询结果
} catch (SQLException e) {
Log.e(TAG, "数据库操作失败", e);
} finally {
try {
helper.closeDao();
} catch (
要将URDF文件转换为Mujoco使用的XML文件,可以使用mujoco-py
库中的mujoco_py.utils
模块提供的convert_urdf_to_xml
函数。以下是一个简单的Python代码示例:
from mujoco_py.utils import convert_urdf_to_xml
# 替换为你的URDF文件路径
urdf_file_path = 'your_robot.urdf'
# 调用函数转换URDF到XML
xml_string = convert_urdf_to_xml(urdf_file_path)
# 打印转换后的XML字符串
print(xml_string)
# 如果你想保存到文件
with open('your_robot.xml', 'w') as file:
file.write(xml_string)
确保你已经安装了mujoco-py
库,否则你需要先通过pip install mujoco-py
来安装它。此外,convert_urdf_to_xml
函数需要lxml
库的支持,如果没有安装,也需要通过pip install lxml
来安装。
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.activerecord.Model;
import java.io.Serializable;
// 实体类示例
@TableName("user") // 指定数据库表名
public class User extends Model<User> implements Serializable {
private Long id;
private String name;
private Integer age;
private String email;
// 省略getter和setter方法...
}
// Mapper接口示例
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
// 这里可以写自定义的数据库操作方法
}
// 使用MyBatis-Plus的Service接口示例
public interface UserService extends IService<User> {
// 这里可以写自定义的业务逻辑方法
}
// 使用MyBatis-Plus的Service实现类示例
@Service
public class UserServiceImpl extends ServiceImpl<UserMapper, User> implements UserService {
// 直接使用ServiceImpl中提供的方法即可
}
// 在Spring Boot启动类上添加@MapperScan注解,扫描Mapper接口
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.example.mapper") // 替换为你的实际Mapper接口包路径
public class MyApp {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MyApp.class, args);
}
}
这个代码示例展示了如何在Spring Boot项目中使用MyBatis-Plus。首先定义了一个实体类User
,使用@TableName
注解指定了对应的数据库表名。然后定义了一个UserMapper
接口继承自MyBatis-Plus的BaseMapper
。接着定义了一个服务接口UserService
和它的实现类UserServiceImpl
。最后在Spring Boot的启动类上使用@MapperScan
注解指定了Mapper接口的位置。这样就可以使用MyBatis-Plus提供的各种便利来操作数据库了。
import org.springframework.cloud.gateway.route.RouteLocator;
import org.springframework.cloud.gateway.route.builder.RouteLocatorBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class GatewayConfig {
@Bean
public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
return builder.routes()
.route("path_route", r -> r.path("/get")
.uri("http://httpbin.org"))
.route("host_route", r -> r.host("*.myhost.org")
.uri("http://httpbin.org"))
.route("rewrite_route", r -> r.host("*.rewrite.org")
.filters(f -> f.rewritePath("/foo/(?<segment>.*)", "/${segment}"))
.uri("http://httpbin.org"))
.route("hystrix_route", r -> r.host("*.hystrix.org")
.filters(f -> f.hystrix(config -> config
.setName("hystrix_test")
.setFallbackUri("forward:/hystrixfallback")))
.uri("http://httpbin.org"))
.build();
}
}
这个配置类定义了几种不同类型的路由规则,包括基于路径的路由、基于主机名的路由、路径重写以及带有断路器的路由。这些规则都被定义在一个RouteLocatorBuilder对象上,并且最终返回一个RouteLocator实例,这个实例可以被Spring Cloud Gateway用来路由请求。
在MongoDB中,我们可以使用不同的查询操作符来执行复杂的查询操作。以下是一些常用的查询操作符:
- 比较查询操作符:
$eq
:等于$gt
:大于$gte
:大于等于$lt
:小于$lte
:小于等于$ne
:不等于
// 查询年龄大于25的文档
db.collection.find({ age: { $gt: 25 } })
- 逻辑查询操作符:
$and
:逻辑与$not
:逻辑非$or
:逻辑或$nor
:逻辑非或
// 查询年龄大于22且小于30的文档
db.collection.find({ age: { $gt: 22, $lt: 30 } })
- 元素查询操作符:
$exists
:元素存在$type
:指定的BSON类型
// 查询存在name字段的文档
db.collection.find({ name: { $exists: true } })
- 数组查询操作符:
$all
:所有元素都在数组中$elemMatch
:至少匹配一个元素$size
:数组大小
// 查询hobbies数组中同时包含"reading"和"gaming"的文档
db.collection.find({ hobbies: { $all: ["reading", "gaming"] } })
这些操作符可以根据需要组合使用,以构建复杂的查询条件。