在Oracle数据库中，可以使用DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY包来生成AWR (Automatic Workload Repository) 报告。以下是生成AWR报告的步骤和示例代码：

1. 确定报告的开始和结束时间（AWR时间段）。
2. 调用DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.AWR_REPORT过程生成报告。

示例代码：

DECLARE
  l_start_time NUMBER := 开始时间戳;
  l_end_time   NUMBER := 结束时间戳;
  l_report_name VARCHAR2(100) := 'awr_report.txt';
BEGIN
  -- 生成AWR报告
  DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.AWR_REPORT(
    start_time => l_start_time,
    end_time   => l_end_time,
    report_name => l_report_name
  );
  
  -- 输出报告文件的位置
  DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('AWR报告已生成: ' || l_report_name);
END;
/

在执行上述PL/SQL块之前，请确保您有适当的权限和时间戳是有效的AWR快照时间。生成的报告默认保存在$ORACLE_HOME/rdbms/admin目录下。

注意：时间戳可以通过查询DBA_HIST_SNAPSHOT视图获得，例如：

SELECT snap_id, begin_interval_time, end_interval_time
FROM dba_hist_snapshot
ORDER BY snap_id;

确保选择的时间戳对应于您想要报告的AWR间隔。

import redis
 
# 假设Redis已经启动，并且可以通过默认配置连接
redis_client = redis.StrictRedis()
 
# 用户积分增加函数
def increment_user_score(user_id, score_to_add):
    user_score_key = f"user:{user_id}:score"
    # 使用Redis的INCRBY命令增加积分
    current_score = redis_client.incrby(user_score_key, score_to_add)
    # 更新用户的积分排行榜
    update_user_score_rank(user_id, current_score)
 
# 更新用户积分排行榜
def update_user_score_rank(user_id, new_score):
    # 假设我们使用了有序集合(sorted set)来存储积分排行榜
    leaderboard_key = "leaderboard"
    # 使用ZADD命令更新用户分数到排行榜
    redis_client.zadd(leaderboard_key, {user_id: new_score})
 
# 示例：给用户ID为'12345'增加10个积分
increment_user_score('12345', 10)

这个简化的代码示例展示了如何使用Redis的INCRBY命令来增加用户积分，并且如何使用有序集合(sorted set)来更新用户积分排行榜。这里假设Redis服务器已经运行并且可以连接。在实际应用中，还需要考虑异常处理、错误日志记录、安全性和性能优化等方面。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
 
@SpringBootApplication
@EnableScheduling
public class Application {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
 
    @Configuration
    public class SchedulerConfig {
 
        @Bean
        public SchedulerTask schedulerTask() {
            return new SchedulerTask();
        }
    }
 
    public static class SchedulerTask {
 
        private static final SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");
 
        @Scheduled(fixedRate = 5000)
        public void reportCurrentTime() {
            System.out.println("现在时间是：" + dateFormat.format(new Date()));
        }
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用程序中配置一个简单的定时任务。@Scheduled(fixedRate = 5000)注解用于设置定时任务的执行频率，这里设定为每5秒钟执行一次。SchedulerTask类中的reportCurrentTime方法将会按照这个频率打印当前时间。这个例子简单直观，易于理解和使用，同时展示了Spring Boot的定时任务调度功能。

RabbitMQ和Redis都是消息中间件，但它们有不同的使用场景和特点。

RabbitMQ:

• 支持AMQP（高级消息队列协议），有消息确认、持久化、重试机制等特性。
• 用于系统间的异步通信和数据流处理，可以保证消息的顺序性和可靠性。
• 支持消费者负载均衡和队列管理。
• 适合于需要数据一致性和复杂业务逻辑的场景。

Redis:

• 提供发布/订阅模式、队列数据类型等功能。
• 用于实时系统和小型数据处理，性能高，操作简单。
• 适合于需要高性能和简单逻辑的场景。

使用场景对比:

• 如果需要保证消息的顺序性、可靠性和持久化，使用RabbitMQ。
• 如果需要高性能和简单的数据传递，可以使用Redis。
• 如果涉及到数据的可靠传递、事务支持或者更复杂的消息队列机制，RabbitMQ是更好的选择。

代码示例对比:

RabbitMQ (Python使用pika库):

import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='hello')
 
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
 
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
 
connection.close()

Redis (Python使用redis库):

import redis
 
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
r.publish('hello', 'Hello World!')

# 安装Redis
sudo apt-update
sudo apt-get install redis-server
 
# 启动Redis服务
sudo service redis-server start
 
# 检查Redis服务器是否运行
redis-cli ping
 
# 如果返回PONG，则Redis服务器正在运行
 
# 使用Redis客户端
redis-cli
 
# 在redis-cli中，你可以输入Redis命令，例如：
> SET key "Hello, Redis!"
> GET key

以上是在Linux系统中安装和启动Redis服务器的步骤，并演示了如何使用redis-cli客户端与Redis服务器交互。这是学习Redis的基本入门，为进一步的开发和应用奠定基础。

在Windows中部署WSL 2的步骤如下：

1. 启用WSL 2 特性：

   打开PowerShell作为管理员，运行以下命令启用WSL 2 特性。

   
   
   
   wsl --install

2. 确保你的Windows版本支持WSL 2：

   • 需要Windows 10 更新版本 1903或更高版本，或者是内部版本高于18362的Windows。

3. 更新系统内核（如果需要）：

   • 访问并下载最新的Windows Update包。

4. 设置WSL 2为默认版本：

   • 在PowerShell中运行以下命令。

   
   
   
   wsl --set-default-version 2

5. 安装Linux发行版：

   • 在Microsoft Store中搜索你喜欢的Linux发行版，如Ubuntu，选择你喜欢的版本进行安装。

6. 设置Linux发行版为WSL 2：

   • 在安装完成后，通过以下命令将特定的发行版设置为WSL 2。

   
   
   
   wsl --set-version <distribution name> 2

   替换<distribution name>为你安装的Linux发行版名称。

7. 启动Linux发行版：

   • 从开始菜单或Microsoft Store中启动你的Linux发行版。

以上步骤提供了一个基本的WSL 2部署指南。具体步骤可能根据你的Windows版本和已安装的应用程序而有所不同。

Redis 提供了两种持久化方式：RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。

1. RDB 持久化：

   RDB 是 Redis 默认的持久化方式。它会在一定的间隔时间内将内存中的数据集快照写入磁盘，生成一个dump.rdb文件。

   配置文件中的关键配置项：

   
   
   
   save 900 1        # 900秒内至少1个键被修改则触发保存
   save 300 10       # 300秒内至少10个键被修改则触发保存
   save 60 10000     # 60秒内至少10000个键被修改则触发保存
   dbfilename dump.rdb          # RDB文件名
   dir ./                        # RDB文件存储目录

2. AOF 持久化：

   AOF 持久化是通过保存 Redis 服务器所执行的写命令来记录数据库状态的。

   配置文件中的关键配置项：

   
   
   
   appendonly yes          # 开启AOF持久化存储
   appendfilename "appendonly.aof"  # AOF文件名
   appendfsync everysec    # 每秒同步一次至磁盘

在实际应用中，可以根据数据的重要性和性能需求选择合适的持久化方式，或者两者结合使用。如果需要快速恢复数据，可以使用RDB；如果需要保证数据不丢失，可以使用AOF。

由于篇幅所限，以下仅展示了如何使用Spring Boot创建一个简单的RESTful API服务，用于对接医疗药品管理系统的部分功能。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@SpringBootApplication
public class DrugManagementSystemApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DrugManagementSystemApplication.class, args);
    }
}
 
@RestController
class DrugController {
 
    // 模拟查询药品信息
    @GetMapping("/drugs")
    public String getDrugs() {
        // 实际应用中，这里会调用MyBatis的mapper方法查询数据库
        return "drug_info_list";
    }
 
    // 模拟新增药品信息
    @GetMapping("/drugs/add")
    public String addDrug() {
        // 实际应用中，这里会接收前端传来的药品信息，并调用MyBatis的mapper方法保存到数据库
        return "drug_added";
    }
 
    // 模拟删除药品信息
    @GetMapping("/drugs/delete")
    public String deleteDrug() {
        // 实际应用中，这里会接收前端传来的药品ID，并调用MyBatis的mapper方法从数据库删除记录
        return "drug_deleted";
    }
 
    // 模拟更新药品信息
    @GetMapping("/drugs/update")
    public String updateDrug() {
        // 实际应用中，这里会接收前端传来的药品信息，并调用MyBatis的mapper方法更新数据库中的记录
        return "drug_updated";
    }
}

在这个简化的代码示例中，我们创建了一个Spring Boot应用程序，并定义了一个RESTful控制器DrugController，它提供了查询、添加、删除和更新药品信息的模拟接口。在实际的应用中，这些接口会与MyBatis的Mapper接口配合，实现对MySQL数据库中药品信息的持久化操作。

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
public class LoggingApplication {
 
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LoggingApplication.class);
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(LoggingApplication.class, args);
 
        logger.info("Spring Boot应用启动完毕，开始记录日志...");
        // 在此处进行其他操作...
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Boot应用程序中使用SLF4j记录日志。首先，我们通过LoggerFactory获取一个Logger实例。在应用启动的main方法中，我们通过调用info方法记录了一条启动完毕的信息。这是一个简单的日志记录示例，实际应用中可以根据需要记录不同级别的日志信息。

由于原始代码涉及的库和模型较为复杂，下面提供一个简化版的示例代码，用于演示如何使用Python构建一个具有百万参数的模型（例如LLaMA）的基本框架。

import torch
from transformers import LlamaModel, LlamaConfig
 
# 定义一个具有百万参数的LLaMA配置
def create_llama_config_with_million_params():
    return LlamaConfig(
        vocab_size=30000,
        n_positions=1024,
        n_ctx=1024,
        n_embd=128000,  # 百万级参数
        n_layer=32,
        n_head=16,
        # ... 其他参数配置
    )
 
# 初始化一个百万参数的LLaMA模型
def initialize_llama_model_with_million_params():
    config = create_llama_config_with_million_params()
    model = LlamaModel(config)
    return model
 
# 模型参数初始化
model = initialize_llama_model_with_million_params()
# 模型参数打印
print("模型参数数量:", sum(p.numel() for p in model.parameters()))
 
# 模型训练或者推理的代码...

这个示例代码展示了如何定义一个具有百万参数的LLaMA模型配置，并初始化该模型。在实际应用中，你需要根据LLaMA模型的具体实现来定义和初始化模型参数。注意，这个代码示例假定transformers库和LLaMA模型已经正确安装并且可以使用。