Spring Cloud OpenFeign 默认使用的是 JDK 自带的 HttpURLConnection，不是 Apache HttpClient。要使用 HttpClient5，需要进行额外配置。

首先，需要添加 HttpClient5 的依赖：

<dependency>
    <groupId>io.github.openfeign</groupId>
    <artifactId>feign-httpclient</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>

然后，在配置文件中指定 Feign 使用 HttpClient5：

feign:
  client:
    config:
      default:
        loggerLevel: BASIC
  httpclient:
    enabled: true

这样就可以在 Spring Cloud OpenFeign 中使用 HttpClient5 作为 HTTP 客户端了。注意替换 版本号 为你使用的 Spring Cloud 版本对应的 HttpClient5 Feign 版本。

Linux内核为了在内存不足时避免系统崩溃，提供了OOM Killer（Out-Of-Memory Killer）机制。这是一个Tasksize守护进程，会在系统内存不足时选择一些进程杀死以释放内存。

为了防止OOM Killer杀死重要进程，可以采取以下措施：

1. 优化内存使用：减少不必要的内存占用，例如通过配置减少Redis的内存占用。
2. 增加内存：这是最直接的方法，但可能成本较高。
3. 调整OOM Killer的行为：可以通过修改/etc/sysctl.conf文件中的内核参数来降低OOM Killer的敏感度。

例如，可以通过以下方式来减少Redis的内存占用：

# 修改Redis配置文件
vim /etc/redis/redis.conf
 
# 设置最大内存占用，例如只使用50%的物理内存
maxmemory 50%
 
# 重启Redis服务以应用配置
sudo systemctl restart redis.service

同时，你也可以通过sysctl命令临时或永久调整OOM Killer的行为：

# 设置内核参数vm.overcommit_memory为1，允许超量分配内存（不推荐，可能导致系统不稳定）
sudo sysctl vm.overcommit_memory=1
 
# 设置内核参数vm.panic_on_oom为0，当内存耗尽时，不会导致系统崩溃
sudo sysctl vm.panic_on_oom=0

请注意，调整内核参数可能会影响系统的稳定性，应谨慎操作。通常，最佳实践是优化应用配置和/或增加服务器内存。

在Qt中使用Redis，你可以使用qredis库，这是一个基于Qt的Redis客户端库。以下是如何使用qredis库连接到Redis服务器并执行基本操作的步骤和示例代码。

首先，确保你已经安装了qredis库。如果没有安装，你可以通过以下方式安装：

1. 从GitHub获取qredis源代码。
2. 编译并安装。

安装完成后，你可以在Qt项目中包含qredis库，并使用以下代码示例连接到Redis服务器并执行基本操作：

#include <QRedis>
#include <QDebug>
 
int main(int argc, char *argv[])
{
    // 初始化Qt应用程序
    QCoreApplication app(argc, argv);
 
    // 创建QRedis对象
    QRedis redis("127.0.0.1", 6379, "yourpassword"); // 替换为你的Redis服务器地址、端口和密码
 
    // 连接到Redis服务器
    if (redis.open()) {
        qDebug() << "Connected to Redis server";
 
        // 设置键值对
        redis.set("key", "value");
 
        // 获取键的值
        QString value = redis.get("key");
        qDebug() << "Value for 'key':" << value;
 
        // 其他操作...
 
        // 关闭连接
        redis.close();
    } else {
        qDebug() << "Failed to connect to Redis server";
    }
 
    return app.exec();
}

确保替换QRedis构造函数中的服务器地址、端口和密码为你的实际信息。

注意：qredis库可能不是最新的，或者不是最活跃维护的库。如果你需要更现代的解决方案，可以考虑使用qredis-xx或其他类似的Redis客户端库。

MySQL增删改查通常指的是数据库操作，这些操作是构建数据库应用的基础。以下是每个操作的简单SQL示例：

1. 插入数据（Create）:

INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...)
VALUES (value1, value2, value3, ...);

2. 查询数据（Read）:

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

3. 更新数据（Update）:

UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2, ...
WHERE condition;

4. 删除数据（Delete）:

DELETE FROM table_name
WHERE condition;

确保在进行这些操作时，你有足够的权限，并且在进行删除操作时格外小心，因为删除的数据不可恢复。

Spring Cloud Gateway是Spring Cloud的一个全新项目，该项目提供了一个API网关 as a Gateway Filter Chain. 这些Filter可以对请求和响应进行任意的转换。

Zuul是Netflix开源的微服务网关，它可以和Eureka, Ribbon, Hystrix等组件配合以提供负载均衡等功能。

Nginx是一款轻量级的HTTP服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器，并在高并发情况下，开启缓存。

Spring Cloud Gateway和Zuul的主要区别在于：

1. Spring Cloud Gateway使用的是过滤器链的方式，而Zuul使用的是过滤器集合。
2. Spring Cloud Gateway基于WebFlux，而Zuul基于Servlet。
3. Spring Cloud Gateway集成了Hystrix断路器，而Zuul没有。
4. Spring Cloud Gateway的路由配置方式更简洁，性能更好。

Nginx和Spring Cloud Gateway的主要区别在于：

1. Nginx是一个通用的Web服务器，而Spring Cloud Gateway专门用于API网关。
2. Nginx主要处理静态资源的优化和负载均衡，而Spring Cloud Gateway除此之外，还可以进行权限校验、流量控制等。
3. Nginx配置复杂，需要重新编译，而Spring Cloud Gateway配置更简洁，修改更方便。
4. Nginx主要处理HTTP请求，而Spring Cloud Gateway支持HTTP, TCP, UDP, WebSocket等协议。

所以，你可以根据你的需求选择使用Spring Cloud Gateway，Zuul或者Nginx。

在Ubuntu 22.04上一键安装Oracle 11gR2单机版，您可以使用Oracle的官方安装脚本来自动化安装过程。以下是一个简化的安装步骤和示例代码：

1. 更新系统并安装必要的依赖：

sudo apt update
sudo apt install -y alien libaio1 unixodbc

2. 下载Oracle 11gR2的安装包（从Oracle官方网站下载对应的11gR2版本，并确保获得安装包的许可）。
3. 转换RPM包为DEB包：

sudo alien -i oracle-rdbms-server-11gR2-preinstall-ubuntu22.04.deb

4. 设置内核参数，在/etc/sysctl.d目录下创建oracle.conf文件，并添加以下内容：

fs.file-max = 6815744
kernel.sem = 250 32000 100 128
net.ipv4.ip_local_port_range = 9000 65500
net.core.rmem_default = 262144
net.core.rmem_max = 4194304
net.core.wmem_default = 262144
net.core.wmem_max = 1048576

然后执行：

sudo sysctl -p /etc/sysctl.d/oracle.conf

5. 创建Oracle用户和组：

sudo groupadd -g 54321 oinstall
sudo groupadd -g 54322 dba
sudo useradd -u 54321 -g oinstall -G dba oracle

6. 设置Oracle用户的环境变量，编辑oracle用户的.bashrc文件：

export ORACLE_BASE=/home/oracle/app/oracle
export ORACLE_HOME=$ORACLE_BASE/product/11.2.0/db_1
export ORACLE_SID=ORCL
export PATH=$PATH:$ORACLE_HOME/bin

7. 配置Oracle安装前的依赖环境：

sudo apt install -y libncurses5

8. 解压下载的Oracle安装文件并运行安装程序：

unzip oracle-database-11gR2-ubuntu22.04.zip
cd oracle-database-11gR2
sudo -u oracle ./runInstaller

9. 安装完成后，执行post安装脚本：

sudo -u oracle ./runInstaller -silent -force -responseFile /path/to/response/file.rsp

10. 配置Oracle实例：

sudo /home/oracle/app/oracle/product/11.2.0/db_1/bin/dbca

注意：以上步骤仅为示例，实际操作时请确保所有步骤均已按照Oracle的官方文档和Ubuntu的系统要求执行，并根据实际下载的Oracle安装包的名称和路径调整命令。

由于Oracle数据库版权问题，您需要确保您拥有安装和使用Oracle数据库的合法权益，并且已经同意Oracle的最终用户许可协议。在执行上述命令之前，请确保所有的下载源是官方的，以及您已经遵循了所有的法律要求。

using StackExchange.Redis;
using System;
using System.Threading.Tasks;
 
public class RedisCacheService
{
    private readonly ConnectionMultiplexer _redisConnection;
    private readonly IDatabase _database;
 
    public RedisCacheService(string configuration)
    {
        _redisConnection = ConnectionMultiplexer.Connect(configuration);
        _database = _redisConnection.GetDatabase();
    }
 
    public async Task<T> GetOrSetAsync<T>(string key, Func<Task<T>> getItem, TimeSpan expiry)
    {
        var redisKey = GetRedisKey(key);
        var item = await _database.StringGetAsync(redisKey);
        if (item.IsNullOrEmpty)
        {
            item = await SetAsync(redisKey, await getItem(), expiry);
        }
        return JsonSerializer.Deserialize<T>(item);
    }
 
    private async Task<RedisValue> SetAsync<T>(RedisKey redisKey, T value, TimeSpan expiry)
    {
        var json = JsonSerializer.Serialize(value);
        return await _database.StringSetAsync(redisKey, json, expiry);
    }
 
    private RedisKey GetRedisKey(string key)
    {
        return new RedisKey($"{key}");
    }
}

这个代码实例展示了如何使用StackExchange.Redis库来实现一个Redis缓存服务。GetOrSetAsync<T>方法尝试从Redis缓存中获取数据，如果缓存未命中，则执行传入的getItem函数获取数据，并将其存储到Redis缓存中，并设置过期时间。这里使用了异步的方式来处理数据，提高了系统的响应性。

Redis是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

以下是关于Redis的一些常见概念和操作的简单理解和示例代码：

1. 数据类型：Redis支持字符串、列表、集合、有序集合、哈希表等数据类型。

   字符串：存储、获取、修改字符串。

   
   
   
   # 设置键值
   redis.set('key', 'value')
   # 获取键值
   value = redis.get('key')
   # 更新键值
   redis.set('key', 'new_value')

   列表：在列表的头部或尾部添加元素。

   
   
   
   # 在列表头部添加元素
   redis.lpush('list_key', 'element')
   # 在列表尾部添加元素
   redis.rpush('list_key', 'element')
   # 获取列表元素
   elements = redis.lrange('list_key', 0, -1)

2. 事务：Redis的事务可以一次性执行多个命令，事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。

   
   
   
   # 开启事务
   redis.multi()
   # 将命令加入事务
   redis.set('key1', 'value1')
   redis.set('key2', 'value2')
   # 执行事务
   redis.exec()

3. 发布/订阅：Redis提供发布/订阅功能，可以实现消息的广播。

   
   
   
   # 订阅消息
   redis.subscribe('channel')
   # 发布消息
   redis.publish('channel', 'message')

4. 持久化：Redis支持两种持久化方式，RDB（默认方式）和AOF。

   RDB：定时将内存中的数据快照保存到磁盘。

   AOF：保存Redis服务器所执行的所有写操作命令到文件。

5. 分布式锁：Redis可以作为分布式锁的解决方案。

   
   
   
   # 尝试获取锁
   if redis.set('lock_key', 'value', nx=True, ex=5):
       # 获取锁成功，执行业务逻辑
       ...
       # 业务处理完毕后释放锁
       redis.delete('lock_key')
   else:
       # 获取锁失败
       ...

6. 缓存：Redis可以用作缓存系统，提高应用的性能。

   
   
   
   # 设置缓存
   redis.set('key', 'value')
   # 获取缓存
   value = redis.get('key')

7. Lua脚本：Redis可以执行Lua脚本，可以用来编写复杂的原子操作。

   
   
   
   # 定义Lua脚本
   script = """
   local value = redis.call('get', KEYS[1])
   return value
   """
   # 执行Lua脚本
   result = redis.eval(script, 1, 'key')

以上是关于Redis的一些基本概念和操作，具体使用时需要根据实际情况和需求来选择合适的数据类型和操作。

Redis-IO多路复用是Redis客户端用于管理多个连接的一种机制。在Redis客户端中，多路复用通常是通过I/O多路复用程序（如epoll，kqueue等）实现的，它可以同时监听多个套接字，并根据套接字的状态（可读，可写）通知应用程序进行相应的读写操作。

在Redis-IO多路复用中，常见的实现有以下几种：

1. 单线程+多路复用模型：这是Redis的基本模型，服务器进程使用一个线程，通过多路复用方式同时处理多个客户端连接。
2. 多线程+阻塞IO模型：在这种模型中，每个线程使用阻塞IO来处理客户端连接。
3. 多线程+非阻塞IO模型：在这种模型中，每个线程使用非阻塞IO来处理客户端连接。

在Redis中，使用的是单线程+多路复用模型。

以下是一个简单的Python示例，使用redis-py库，这个库使用了I/O多路复用技术来处理Redis连接：

import redis
 
# 创建一个Redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 创建一个Redis对象
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
 
# 使用I/O多路复用技术
pubsub = r.pubsub()
pubsub.subscribe('channel-1')
pubsub.subscribe('channel-2')
 
while True:
    message = pubsub.get_message()
    if message:
        print(message)

在这个例子中，我们创建了一个Redis连接池，然后创建了一个Redis对象。我们使用pubsub功能订阅了两个频道。然后，我们进入一个循环，等待消息。当有消息到达时，我们打印出来。这里的关键点是，Redis-IO多路复用机制使我们可以同时监听多个客户端的发布/订阅事件，而不需要为每个客户端创建一个新的线程或进程。

在这个案例中，我们可以提供一个简化版的调查问卷实体类和一个简单的Spring Boot应用程序来演示如何使用Spring Data JPA来存储调查问卷数据。

// Question.java
import javax.persistence.*;
 
@Entity
public class Question {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
 
    private String text;
 
    // 构造器、getter和setter省略
}
 
// Questionnaire.java
import javax.persistence.*;
import java.util.List;
 
@Entity
public class Questionnaire {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
 
    private String name;
 
    @OneToMany(mappedBy = "questionnaire", cascade = CascadeType.ALL)
    private List<Question> questions;
 
    // 构造器、getter和setter省略
}
 
// QuestionnaireRepository.java
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
 
public interface QuestionnaireRepository extends JpaRepository<Questionnaire, Long> {
    // 自定义查询方法省略
}
 
// 应用程序的主类
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

在这个简化版的示例中，我们定义了两个实体类Question和Questionnaire，分别代表调查问题和调查问卷。Questionnaire实体中包含了一个questions列表，用来存储多个问题。QuestionnaireRepository继承自JpaRepository，提供了基本的CRUD操作。

这个例子展示了如何在Spring Boot应用中使用Spring Data JPA来处理一对多的关联关系。在实际的应用中，你可能还需要添加服务层、控制器层以及前端的HTML表单来完整地实现这个系统。