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2024-09-05

所有,redis

这个错误通常表明Redis客户端在与Redis服务器交互时遇到了一个未知异常，并且事件执行器（event executor）被终止了。这可能是由于多种原因导致的，比如网络问题、配置错误、Redis服务器负载过高或资源不足等。

解决方法：

检查网络连接：确保客户端和Redis服务器之间的网络连接是稳定的。
检查Redis服务器状态：确保Redis服务正在运行，并且没有遇到资源瓶颈或错误。
查看Redis日志：检查Redis服务器的日志文件，可能会提供导致异常的具体原因。
增加错误处理：在客户端代码中增加异常处理逻辑，以便更优雅地处理错误。
调整配置：检查Redis的配置文件，确保没有不当的配置导致异常。
更新客户端和服务器版本：如果可能，更新Redis客户端和服务器到最新稳定版本。
资源监控：检查服务器的CPU、内存和磁盘使用情况，确保服务器有足够的资源处理请求。
分析应用负载：如果服务器负载过高，需要分析应用为何产生如此高负载，并采取措施减轻。

如果问题依然存在，可能需要进一步的调试和分析才能确定确切的原因。

2024-09-05

报错信息 "No spring.config.import property has been set" 表示 Spring 应用未设置 spring.config.import 属性，这通常是因为 Spring Cloud 配置客户端未正确配置导致的。

解决方法：

确认你的 Spring Cloud 版本是否和 Nacos 服务器版本兼容。
在你的 bootstrap.properties 或 bootstrap.yml 文件中，设置 spring.config.import 属性，指向 Nacos 配置中心，例如：




spring.config.import=configserver:
spring.cloud.nacos.config.server-addr=127.0.0.1:8848

或者使用 Spring Cloud 2020.0.x 版本，可以通过 application.properties 或 application.yml 文件配置：




spring:
  cloud:
    nacos:
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848

确保 Nacos 服务器正在运行，并且网络配置正确，客户端能够连接到 Nacos 服务器。
确保你的 Spring Cloud 应用依赖中包含了正确版本的 Spring Cloud Nacos Config 依赖。

如果以上步骤无法解决问题，请提供更详细的错误信息和配置信息以便进一步分析。

2024-09-05

所有,elementui

要在Element UI的输入框中禁用浏览器的自动填充功能，可以使用autocomplete属性，并将其设置为"off"。同时，为了阻止浏览器弹出历史密码，也可以使用autocomplete属性，并将其设置为"new-password"（对于密码输入框）。

以下是一个示例代码，展示如何在Element UI中禁用自动填充：




<template>
  <el-form>
    <el-form-item label="用户名">
      <el-input v-model="username" autocomplete="off"></el-input>
    </el-form-item>
    <el-form-item label="密码">
      <el-input v-model="password" type="password" autocomplete="new-password"></el-input>
    </el-form-item>
  </el-form>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      username: '',
      password: ''
    };
  }
};
</script>

在这个例子中，用户名输入框禁用了自动填充，密码输入框在输入时不会自动填充历史密码，但是如果用户手动选择了历史密码，浏览器可能还是会显示它。要完全禁止浏览器的历史记录功能，可能需要更多的前端和后端配合，例如使用JavaScript监听密码输入框的input事件，并清除可能由用户手动选择的密码。

2024-09-05

问题描述不是很清晰，但我猜你可能想要知道如何在Spring Boot 3和Spring Data中集成Elasticsearch 8.x版本。

以下是一个基本的示例，展示了如何在Spring Boot 3项目中配置和使用Spring Data Elasticsearch 8.x。

在pom.xml中添加依赖：




<dependencies>
    <!-- Spring Boot 3 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- Spring Data Elasticsearch 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- 测试依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

在application.properties或application.yml中配置Elasticsearch属性：




spring.data.elasticsearch.cluster-name=my-elasticsearch-cluster
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300

创建一个实体类来表示你的文档：




import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
 
@Document(indexName = "my_index")
public class MyEntity {
    @Id
    private String id;
    private String data;
 
    // Getters and Setters
}

创建一个Repository接口：




import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
 
public interface MyEntityRepository extends ElasticsearchRepository<MyEntity, String> {
    // 自定义查询方法
}

使用Repository进行操作：




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
import java.util.Optional;
 
@Service
public class MyEntityService {
 
    @Autowired
    private MyEntityRepository repository;
 
    public MyEntity create(MyEntity entity) {
        return repository.save(entity);
    }
 
    public Optional<MyEntity> findById(String id) {
        return repository.findById(id);
    }
}

创建一个测试类来验证Elasticsearch的功能：




import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
 
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertNotNull;
 
@Sp

Redis未授权访问漏洞利用合集

2024-09-05

所有,redis

Redis未授权访问通常是由于Redis没有设置密码或者配置不当导致可以无需验证就连接到Redis服务器。攻击者可以利用这个漏洞执行任意命令，包括读取敏感数据、写入数据、执行远程代码等。

以下是一些Redis未授权访问漏洞的利用方法：

利用redis-cli工具连接到Redis服务器：




redis-cli

列出所有key：




keys *

获取特定key的值：




get <key>

写入数据到Redis：




set <key> <value>

执行远程代码（需要Redis版本在6.2以上且配置了Eval权限）：




eval "your_code_here" 0

为了防御此类攻击，请确保为Redis设置密码，并且在生产环境中应用最佳实践，例如：

使用强密码。
限制Redis服务的监听地址。
使用防火墙规则来限制访问。
使用rename-command配置来重命名或禁用不安全的命令。
使用Redis的访问控制列表（ACL）来限制不同用户的权限。
定期更新Redis到最新版本，应用安全补丁。

修复方法：

设置密码：在Redis配置文件中设置requirepass指令。




requirepass yourpassword

监听地址：修改bind指令限制监听地址。




bind 127.0.0.1

命令重命名：修改rename-command指令。




rename-command CONFIG ""

使用ACL：通过user指令设置不同用户的权限。




user default on nopass ~* +@admin

确保在修改配置后重启Redis服务使设置生效。

如何利用SpringAI接入大模型(OpenAI)

2024-09-05

要使用Spring AI接入大型模型（例如OpenAI的模型），你需要使用Spring AI提供的API。以下是一个简单的例子，展示如何使用Spring AI的Java SDK发送请求到OpenAI的GPT-3模型。

首先，确保你已经在Spring AI平台注册并获取了必要的API密钥。

在你的Java项目中添加Spring AI依赖（如果使用Maven）：




<dependency>
    <groupId>com.salesforce.springai</groupId>
    <artifactId>springai-java-sdk</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

使用Spring AI SDK发送请求：




import com.salesforce.springai.content.ContentRequest;
import com.salesforce.springai.content.CompletionRequest;
import com.salesforce.springai.content.ContentClient;
import com.salesforce.springai.content.ContentResponse;
 
public class OpenAIIntegration {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个ContentClient实例，使用你的API密钥
        String apiKey = "你的API密钥";
        ContentClient client = new ContentClient(apiKey);
 
        // 创建一个CompletionRequest实例，设置模型和提示
        CompletionRequest request = new CompletionRequest.Builder()
            .model("gpt-3.5-turbo") // 指定OpenAI的模型
            .prompt("Hello, who are you?") // 设置提示语句
            .build();
 
        try {
            // 发送请求到Spring AI并接收响应
            ContentResponse response = client.complete(request);
 
            // 输出结果
            System.out.println(response.getChoices().get(0).getContent());
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个ContentClient实例，并使用它来发送一个CompletionRequest到OpenAI的GPT-3.5-Turbo模型。我们设置了提示语句，并接收了模型生成的响应。

确保你已经在项目中包含了Spring AI SDK依赖，并且替换了apiKey变量的值为你的实际API密钥。

这个简单的例子展示了如何使用Spring AI的Java SDK与OpenAI的大型语言模型进行交互。你可以根据需要调整模型类型、提示和其他参数。

Java微服务实战：使用Spring Boot构建高效服务

2024-09-05




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.web.reactive.function.server.RouterFunction;
import org.springframework.web.reactive.function.server.ServerResponse;
 
import static org.springframework.web.reactive.function.server.RequestPredicates.GET;
import static org.springframework.web.reactive.function.server.RouterFunctions.route;
 
@SpringBootApplication
public class EfficientServiceApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EfficientServiceApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    public RouterFunction<ServerResponse> routeHello() {
        return route(GET("/hello"), request -> ServerResponse.ok().bodyValue("Hello, Spring!")) ;
    }
}

这段代码演示了如何使用Spring Boot和Spring WebFlux创建一个简单的Web Flux服务。它定义了一个路由/hello，当接收到GET请求时，它会返回简单的问候字符串。这个例子展示了如何使用Spring Boot快速启动并运行一个微服务，并且如何通过函数式编程风格来构建响应式路由。

Redis整合Lua脚本

2024-09-05

所有,redis




-- 假设我们有一个Redis数据库连接对象 `redis_conn`
-- 以下是在Lua中使用Redis的基本示例
 
-- 设置键值对
redis_conn:set("my_key", "my_value")
 
-- 获取键的值
local value = redis_conn:get("my_key")
print(value) -- 打印出 "my_value"
 
-- 使用Lua脚本执行更复杂的操作
-- 例如，我们想要原子性地增加一个计数器
local script = [[
    local counter = redis.call('GET', KEYS[1])
    if counter == false then
        counter = 0
    else
        counter = tonumber(counter)
    end
    counter = counter + 1
    redis.call('SET', KEYS[1], counter)
    return counter
]]
 
-- 在Redis中执行Lua脚本
local result = redis_conn:eval(script, 1, "my_counter")
print(result) -- 打印出新的计数值

这个Lua脚本示例展示了如何在Redis中使用Lua脚本来执行更复杂的操作。它首先检查键是否存在，如果不存在，它将计数器初始化为0，然后递增计数器，并将更新后的计数器值存储回Redis，最后返回新的计数值。这个过程是原子的，因为它在Redis中被作为单个操作来执行。

PostgreSQL实战之物理复制和逻辑复制

2024-09-05

所有,数据库

在PostgreSQL中，设置逻辑复制可以通过以下步骤完成：

确保PostgreSQL版本至少为9.4，因为逻辑复制是在这个版本中引入的。
在主服务器上配置复制集群，并确保max_replication_slots参数设置得足够大，以容纳预期的复制槽位数量。

在主服务器的postgresql.conf文件中设置以下参数：




wal_level = logical
max_replication_slots = 5       # 根据需求调整
max_replication_slots_reserved = 0

重启PostgreSQL服务以应用配置更改。

在主服务器上创建复制用户：




CREATE ROLE replica LOGIN REPLICATION ENCRYPTED PASSWORD 'replica_password';

在从服务器上配置复制，编辑recovery.conf（或者在PostgreSQL 10及以上版本中使用postgresql.conf），添加如下内容：




primary_conninfo = 'host=master_ip port=5432 user=replica password=replica_password sslmode=prefer sslcompression=1'
primary_slot_name = 'replica_slot'

在从服务器上，启动逻辑复制恢复进程：




pg_basebackup -h master_ip -U replica -D /path/to/data/directory -R -X stream -P

在从服务器上，使用以下命令启动PostgreSQL服务：
```
pg_ctl start -D /path/to/data/directory -l logfile
```

以上步骤提供了一个基本的逻辑复制设置过程。在实际部署中，可能需要考虑更多的配置细节，例如检查点频率、网络设置、磁盘空间和性能等问题。

2024-09-05

在Spring Boot项目中集成MyBatis-Plus和达梦数据库，首先需要在项目的pom.xml中添加相关依赖。




<!-- 达梦数据库驱动 -->
<dependency>
    <groupId>com.dameng</groupId>
    <artifactId>DmJdbcDriver18</artifactId>
    <version>你的驱动版本</version>
</dependency>
 
<!-- MyBatis-Plus -->
<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
    <version>你的MyBatis-Plus版本</version>
</dependency>

然后在application.properties或application.yml中配置数据库连接信息：




# 数据源配置
spring.datasource.driver-class-name=dm.jdbc.driver.DmDriver
spring.datasource.url=jdbc:dm://localhost:5236/DATABASE_NAME
spring.datasource.username=YOUR_USERNAME
spring.datasource.password=YOUR_PASSWORD
 
# MyBatis-Plus配置
mybatis-plus.mapper-locations=classpath:/mappers/**/*.xml
mybatis-plus.type-aliases-package=com.yourpackage.model
mybatis-plus.global-config.db-config.id-type=auto
mybatis-plus.global-config.db-config.field-strategy=not_empty
mybatis-plus.global-config.db-config.table-prefix=tbl_

接下来，你可以创建相应的实体类、Mapper接口以及对应的XML文件。

实体类示例：




package com.yourpackage.model;
 
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import java.io.Serializable;
 
@TableName("tbl_user")
public class User implements Serializable {
    private Long id;
    private String name;
    // 省略getter和setter
}

Mapper接口示例：




package com.yourpackage.mapper;
 
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.yourpackage.model.User;
 
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
    // 这里可以添加自定义方法
}

最后，在Spring Boot启动类上添加@MapperScan注解扫描Mapper接口：




package com.yourpackage;
 
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.yourpackage.mapper")
public class YourApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(YourApplication.class, args);
    }
}

以上代码提供了集成MyBatis-Plus和达梦数据库的基本框架。根据实际业务需求，你可能需要进一步配置，如分页插件、事务管理等。