2024-09-05

@PostConstruct是Java EE 5引入的注解,Spring框架从Spring 2.x版本开始提供此注解的支持。@PostConstruct注解用于修饰方法,被@PostConstruct修饰的方法会在类的构造函数执行完毕后、字段注入初始化之后执行,但在该类被Spring容器作为Bean注入任何依赖之前。

这个注解常用于一些初始化操作,如数据库连接、文件读取等。

解决方案:

  1. 使用@PostConstruct注解,在方法上添加@PostConstruct注解,该方法将在类构造函数执行完毕后、字段注入初始化之后执行。

例如:




import javax.annotation.PostConstruct;
 
public class SomeClass {
 
    private AnotherClass anotherClass;
 
    public SomeClass() {
        // 构造函数内容
    }
 
    @PostConstruct
    public void postConstruct() {
        // 初始化代码
        anotherClass.initialize();
    }
 
    // 其他代码
}

在这个例子中,postConstruct方法会在SomeClass的构造函数执行完毕之后,anotherClass被注入之后执行。

  1. 使用@Bean注解的initMethodName属性,在Spring的@Bean注解中定义一个Bean时,可以通过initMethodName属性指定一个初始化方法。

例如:




import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class SomeConfiguration {
 
    @Bean(initMethodName = "initialize")
    public AnotherClass anotherClass() {
        return new AnotherClass();
    }
 
    // 其他代码
}

在这个例子中,initialize方法会在AnotherClass的Bean被创建之后执行。

  1. 使用InitializingBean接口,实现InitializingBean接口并覆盖其afterPropertiesSet方法,该方法会在Bean的所有属性被设置之后执行。

例如:




import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
 
public class SomeClass implements InitializingBean {
 
    private AnotherClass anotherClass;
 
    // 其他代码
 
    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        // 初始化代码
        anotherClass.initialize();
    }
 
    // 其他代码
}

在这个例子中,afterPropertiesSet方法会在SomeClass的所有属性被设置之后执行。

  1. 使用@Autowired注解的required属性,在@Autowired注解中,可以通过required属性为false,这样当依赖的Bean不存在时,不会抛出异常,可以在@PostConstruct方法中处理。

例如:




import javax.annotation.PostConstruct;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
 
public class SomeClass {
 
    @Autowired(required = false)
    private AnotherClass anotherClass;
 
    @PostConstruct
    public void postConstruct() {
        if (anotherClass != null) {
            // 初始化代码
            anotherClass.initialize();
        }
    }
 
    // 其他代码
}

在这个例子中,postConstruct方法会在SomeClass的构造函数执行完毕之后执行,如果anotherClass不为null,则执行初始化代码。

以上就是@PostConstruct的几种使用方式,可以根据实际需求选择合适的方法。

2024-09-05

在Linux环境下,安装Tomcat和Java环境通常涉及以下步骤:

  1. 安装Java环境
  2. 安装Tomcat

以下是基于Debian/Ubuntu系统的简化安装命令:

  1. 安装Java(以OpenJDK为例):



sudo apt update
sudo apt install default-jdk
  1. 验证Java安装:



java -version
  1. 安装Tomcat(以Tomcat 9为例):



sudo apt update
sudo apt install tomcat9 tomcat9-admin
  1. 启动Tomcat服务:



sudo systemctl start tomcat9
  1. 开启Tomcat管理界面(可选):

    编辑tomcat-users.xml文件:




sudo nano /etc/tomcat9/tomcat-users.xml

添加以下内容并保存:




<role rolename="manager-gui"/>
<user username="admin" password="yourpassword" roles="manager-gui"/>

重启Tomcat服务以应用更改:




sudo systemctl restart tomcat9
  1. 验证Tomcat安装:
  • 在Web浏览器中访问:http://localhost:8080
  • 如果开启了管理界面,则还可以通过http://localhost:8080/manager/html访问

请根据你的Linux发行版和需求选择合适的包管理器和软件版本。对于其他Linux发行版(如CentOS、Fedora等),包管理器和安装命令可能会有所不同。

2024-09-05

要在没有互联网连接的环境中离线安装Docker容器中的PostgreSQL、PostGIS和PgRouting,你需要提前下载所需的Docker镜像并在离线环境中加载它们。以下是步骤和示例:

  1. 在有互联网连接的机器上,下载PostgreSQL、PostGIS和PgRouting的Docker镜像:



docker pull postgis/postgis:latest
docker pull pgrouting/pgrouting:latest
  1. 保存这些镜像为tar文件,以便离线传输:



docker save postgis/postgis:latest > postgis.tar
docker save pgrouting/pgrouting:latest > pgrouting.tar
  1. 将这些tar文件传输到离线的Docker环境中的机器上。
  2. 在离线机器上加载这些镜像:



docker load < postgis.tar
docker load < pgrouting.tar
  1. 运行PostgreSQL容器并安装PostGIS和PgRouting:



docker run --name my-postgis-container -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -d postgis/postgis
docker exec -it my-postgis-container psql -U postgres

在psql提示符下,执行以下命令来创建PostGIS扩展:




CREATE EXTENSION postgis;

然后退出psql:




\q

接下来,运行PgRouting容器来安装PgRouting扩展:




docker run --name my-pgrouting-container --link my-postgis-container:postgres -d pgrouting/pgrouting psql -U postgres -d gis_osm_demo -f /usr/share/pgrouting/sql/pgrouting.sql

这里,my-postgis-container是你的PostgreSQL容器的名字,gis_osm_demo是你的数据库名称,可以根据实际情况进行更改。

请注意,这个过程可能需要根据你的具体环境进行调整,比如指定版本号、设置正确的环境变量、处理数据库权限等。

2024-09-05

在Ubuntu上搭建NFS服务器的步骤如下:

  1. 安装NFS内核服务器和用户空间工具:



sudo apt update
sudo apt install nfs-kernel-server
  1. 创建共享目录:



sudo mkdir -p /srv/nfs/share
sudo chown nobody:nogroup /srv/nfs/share
  1. 编辑/etc/exports文件来配置共享:



sudo nano /etc/exports

添加以下行来共享刚创建的目录给所有客户端(只读权限):




/srv/nfs/share *(ro,async,no_subtree_check)

如果需要指定特定的客户端或者更多权限,可以修改上述配置。

  1. 启动NFS服务并导出共享目录:



sudo systemctl start nfs-kernel-server
sudo systemctl enable nfs-kernel-server
sudo exportfs -rav
  1. 配置防火墙(如果需要)允许NFS通信:



sudo ufw allow from any to any port nfs
sudo ufw enable
sudo ufw status

至此,NFS服务器已经搭建完成。客户端可以挂载并使用这个共享目录了。在客户端,使用以下命令来挂载服务器上的共享目录:




sudo mount server_ip:/srv/nfs/share /mnt

替换server_ip为NFS服务器的IP地址。

2024-09-05

在Spring Boot中,使用@Async注解可以创建异步方法,但默认情况下,@Async注解的方法是在独立的线程中执行的,它们不会自动地传递当前的Spring应用上下文。如果需要传递上下文,可以使用Executor接口来自定义线程池,并通过Spring的ApplicationContext来获取需要的bean。

以下是一个简单的例子,演示如何创建一个自定义的Executor,并通过它来传递上下文:




import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.AsyncConfigurer;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
 
import java.util.concurrent.Executor;
 
@Configuration
public class AsyncConfig implements AsyncConfigurer {
 
    @Bean(name = "threadPoolTaskExecutor")
    @Override
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(5);
        executor.setMaxPoolSize(10);
        executor.setQueueCapacity(50);
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

然后,在服务类中使用自定义的Executor




import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
 
import java.util.concurrent.Executor;
 
@Service
public class AsyncService {
 
    private final Executor executor;
 
    @Autowired
    public AsyncService(@Qualifier("threadPoolTaskExecutor") Executor executor) {
        this.executor = executor;
    }
 
    @Async("threadPoolTaskExecutor")
    public void executeAsyncTask() {
        // 异步执行的任务
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个名为threadPoolTaskExecutorExecutor bean,并在AsyncService中注入了它。通过使用@Async("threadPoolTaskExecutor"),我们指定了异步方法executeAsyncTask应该在这个自定义的线程池中执行,这样就可以保持Spring应用上下文的传递。

2024-09-05



-- 查询正在运行的长时间SQL语句
SELECT s.sid,
       s.serial#,
       s.username,
       s.program,
       s.type,
       s.terminal,
       s.machine,
       s.osuser,
       s.status,
       s.schemaname,
       t.start_time,
       t.sql_text,
       ROUND(t.elapsed_seconds, 2) AS elapsed_seconds
FROM v$session s
JOIN v$sql t ON s.sql_id = t.sql_id
WHERE t.elapsed_seconds > 60 -- 设置阈值,这里是60秒
  AND s.type != 'BACKGROUND';
 
-- 查询DDL操作的死锁信息
SELECT dl.xidusn,
       dl.object_id,
       dl.session_id,
       o.object_name,
       s.username,
       s.sid,
       s.serial#,
       s.status
FROM dba_objects o,
     v$locked_object dl
LEFT JOIN v$session s ON dl.session_id = s.sid
WHERE o.object_id = dl.object_id
  AND o.object_type = 'DDL';
 
-- 查询锁表的会话信息
SELECT l.session_id,
       s.serial#,
       s.username,
       s.osuser,
       s.machine,
       s.terminal,
       s.program,
       s.type,
       s.schemaname,
       o.object_name,
       o.object_type
FROM v$locked_object l
JOIN dba_objects o ON l.object_id = o.object_id
JOIN v$session s ON l.session_id = s.sid
WHERE o.object_type = 'TABLE';
 
-- 杀掉长时间运行的会话
ALTER SYSTEM KILL SESSION 'sid,serial#';

在实际操作中,你需要根据实际情况调整查询条件和阈值,并确保你有足够的权限执行这些操作。对于杀掉会话的操作,应谨慎执行,因为这可能会导致数据一致性问题。

2024-09-05

在实现接入上千数据库的Debezium时,你需要考虑以下几个方面:

  1. 部署与管理:确保Debezium的部署方式能够满足上千个数据库的需求,可能需要自动化的部署方式,比如使用容器化技术如Kubernetes。
  2. 配置管理:为了简化管理,你可以使用配置管理工具来集中管理所有数据库的Debezium配置。
  3. 监控与日志:为了追踪Debezium的运行状态和问题排查,你需要有一套有效的监控和日志系统。
  4. 资源管理:确保有足够的计算资源来支持上千个数据库的Debezium实例。
  5. 网络要求:确保所有数据库服务器的网络连接是安全和稳定的。

以下是一个简化版的Debezium配置示例,用于MongoDB:




{
  "name": "my-mongodb-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.mongodb.MongoDbConnector",
    "mongodb.hosts": "mongodb0.example.com:27017",
    "mongodb.name": "myMongoDbConnector",
    "tasks.max": "1",
    "database.whitelist": "mydb",
    "database.history.kafka.bootstrap.servers": "kafka01:9092,kafka02:9092",
    "database.history.kafka.topic": "mydb.myconnector",
    "include.schema.changes": "true",
    "snapshot.mode": "initial_schema_only",
    "tombstones.on.delete": "false",
    "transforms": "unwrap,changetopic",
    "transforms.unwrap.type": "io.debezium.transforms.ExtractNewRecordState",
    "transforms.changetopic.type": "io.debezium.transforms.ChangelogTopic",
    "transforms.changetopic.topic.format": "mydb-{database}-{table}"
  }
}

针对上千数据库,你需要自动化这个过程,可以使用如Kubernetes的CronJob来定期检查数据库配置变更并启动Debezium连接器。同时,你可以使用Kafka的消息路由机制来确保不同的Debezium实例写入正确的Kafka主题。

记住,实际部署时要考虑安全性、可用性和性能等多个方面,并且要有详细的监控和报警机制。

2024-09-05

Oracle 提供了 SQLT 工具来帮助进行 SQL 调优。以下是使用 SQLT 进行调优的基本步骤:

  1. 安装 SQLT 工具:通常需要从 Oracle 官方网站或者 Oracle 支持下载相应的 SQLT 工具包,并按照说明进行安装。
  2. 使用 SQLT 进行分析:安装完成后,可以使用 SQLT 提供的命令行工具或者图形界面工具对数据库中的 SQL 语句进行性能分析。
  3. 调整建议:根据 SQLT 提供的分析报告,应用其给出的性能调整建议。

以下是一个简单的 SQLT 使用示例,假设我们已经安装了 SQLT 并且可以在命令行中使用 sqlt 命令:




sqlt -u username/password@database -q "SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'some_value'"

这个命令会对指定的 SQL 查询进行性能分析,并在命令行中输出分析报告。

请注意,SQLT 是 Oracle 提供的商业工具,需要有效的许可才能使用,并且在不同版本的 Oracle 数据库中可能会有所不同。上述命令行示例仅为 SQLT 使用的一种可能方式,实际使用时需要根据具体环境和版本进行相应调整。

2024-09-05

要在Spring Boot项目中集成jodconverter进行文档转换,你需要做以下几步:

  1. 添加依赖到你的pom.xml文件中。
  2. 配置jodconverter相关的bean。
  3. 使用jodconverter进行文档转换。

以下是一个简单的例子:

1. 添加依赖到pom.xml




<dependencies>
    <!-- 添加 OpenOffice 或 LibreOffice 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.jodconverter</groupId>
        <artifactId>jodconverter-local</artifactId>
        <version>4.2.2</version>
    </dependency>
    <!-- 如果你想要转换成PDF,可以添加以下依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.pdfbox</groupId>
        <artifactId>pdfbox</artifactId>
        <version>2.0.24</version>
    </dependency>
</dependencies>

2. 配置jodconverter




@Configuration
public class JodConverterConfig {
 
    @Bean
    public LocalOfficeManager localOfficeManager() {
        LocalOfficeManagerBuilder builder = LocalOfficeManager.builder();
        builder.officeHome("C:\\Program Files (x86)\\OpenOffice 4"); // OpenOffice或LibreOffice安装目录
        builder.portNumbers(8100);
        builder.maxTasksPerProcess(100);
        LocalOfficeManager localOfficeManager = builder.build();
        try {
            localOfficeManager.start();
        } catch (OfficeException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return localOfficeManager;
    }
 
    @Bean
    public DocumentConverter documentConverter(LocalOfficeManager localOfficeManager) {
        return new OpenOfficeDocumentConverter(localOfficeManager);
    }
}

3. 使用jodconverter进行文档转换




@Service
public class DocumentConversionService {
 
    private final DocumentConverter documentConverter;
 
    @Autowired
    public DocumentConversionService(DocumentConverter documentConverter) {
        this.documentConverter = documentConverter;
    }
 
    public void convert(String inputFilePath, String outputFilePath) {
        try {
            documentConverter.convert(new File(inputFilePath)).to(new File(outputFilePath)).execute();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

确保你的Spring Boot应用程序有OpenOffice或LibreOffice的安装,并且在application.propertiesapplication.yml中配置了正确的路径。

以上代码提供了一个简单的服务来转换文档,你可以根据自己的需求进行调整。

2024-09-05

在分布式系统中,缓存是一个非常重要的组件,用于提高系统的性能和可伸缩性。然而,如果缓存服务器(例如Redis)不可用,缓存降级就成了必须考虑的问题。

缓存降级通常有以下几种策略:

  1. 只读缓存:如果缓存服务不可用,则应用只能从数据库读取数据,但不能更新缓存。
  2. 缓存空值:如果缓存服务不可用,则应用可以缓存一个特殊值(如空值或默认值),表示该数据不可用。
  3. 缓存预留:在数据被请求但未被缓存时,可以使用一个占位符或占位数据来预留缓存的空间。
  4. 缓存过期:设置一个合理的缓存过期时间,即使缓存服务不可用,也能保证旧数据的有效性。

以下是一个简单的缓存降级策略的Java示例代码,使用了Guava库的CacheBuilder来构建缓存:




import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
public class CacheDegradationExample {
 
    private static final LoadingCache<String, String> cache;
 
    static {
        cache = CacheBuilder.newBuilder()
                .maximumSize(1000)
                .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
                .build(new CacheLoader<String, String>() {
                    @Override
                    public String load(String key) throws Exception {
                        // 如果缓存服务不可用,返回一个默认值
                        return "default_value";
                    }
                });
    }
 
    public static String getValueFromCache(String key) {
        try {
            // 尝试从缓存中获取数据
            return cache.get(key);
        } catch (Exception e) {
            // 如果缓存服务不可用,返回默认值
            return "default_value";
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        // 假设有一个key
        String key = "example_key";
        // 获取缓存的值
        String value = getValueFromCache(key);
        System.out.println("Value from cache: " + value);
    }
}

在这个例子中,我们使用了Guava库的LoadingCache来模拟缓存。如果缓存服务不可用(例如,Redis服务不可用),load方法将返回一个默认值。这样,即使缓存服务不可用,应用程序也能够使用默认值继续运行,但是会丢失缓存的功能。这种策略是缓存降级的一个简单示例,实际应用中可能需要更复杂的处理逻辑来保证系统的健壮性和可用性。