2024-09-05

整合步骤:

  1. 添加依赖:在pom.xml中添加Spring Boot Starter和MyBatis-Plus的依赖。



<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    <!-- MyBatis-Plus Starter -->
    <dependency>
        <groupId>com.baomidou</groupId>
        <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
        <version>3.x.x</version> <!-- 替换为实际版本号 -->
    </dependency>
    <!-- 数据库驱动,以MySQL为例 -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置数据库信息:在application.propertiesapplication.yml中配置数据库连接信息。



# application.properties
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=yourpassword
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
  1. 创建实体类和Mapper接口:实体类对应数据库表,Mapper接口用于数据库操作。



// User.java (实体类)
@Data
public class User {
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String email;
}
 
// UserMapper.java (Mapper接口)
@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
    // 其他自定义数据库操作方法
}
  1. 启动类:添加@MapperScan注解扫描Mapper接口。



@SpringBootApplication
@MapperScan("com.yourpackage.mapper") // 替换为实际包路径
public class YourApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(YourApplication.class, args);
    }
}
  1. 使用MyBatis-Plus提供的CRUD操作:在Service中注入UserMapper,使用selectListinsert等方法。



// UserService.java
@Service
public class UserService {
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
    
    public List<User> getAllUsers() {
        return userMapper.selectList(null); // 获取所有用户
    }
    
    public void addUser(User user) {
        userMapper.insert(user); // 添加用户
    }
}

以上步骤可以实现Spring Boot整合MyBatis-Plus的基本操作。根据实际需求,可能还需要进行额外配置,如分页插件配置、全局配置、自定义SQL等。

2024-09-05



-- 创建一个新的SQLite数据库文件
-- 如果文件已存在,则会打开这个文件
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_data (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    username TEXT NOT NULL,
    email TEXT NOT NULL UNIQUE,
    created_at TEXT NOT NULL
);
 
-- 插入新的用户数据
INSERT INTO user_data (username, email, created_at) VALUES
('john_doe', 'john.doe@example.com', '2023-04-01 12:00:00'),
('jane_doe', 'jane.doe@example.com', '2023-04-02 12:00:00');
 
-- 查询用户数据
SELECT * FROM user_data;
 
-- 更新用户数据
UPDATE user_data SET username = 'john_smith' WHERE id = 1;
 
-- 删除用户数据
DELETE FROM user_data WHERE id = 2;
 
-- 关闭数据库连接
-- 注意:实际使用时,需要在代码中执行数据库操作,而不是直接在SQLite交互界面中执行

这个例子展示了如何在SQLite中创建一个简单的用户数据表,如何插入、查询、更新和删除数据。在实际应用中,你需要将这些操作封装在适当的函数中,并通过编程语言(如Python、JavaScript、C#等)的SQLite库来与数据库交互。

2024-09-05

@ResponseBody 注解用于将控制器的方法返回的对象,通过适当的HttpMessageConverter转换为指定的格式后,写入到响应流中。这就是说,返回的数据不是HTML标签的形式,而是其他某种格式的数据,比如JSON,XML等。

在Spring MVC中,@ResponseBody注解的作用主要是使Controller的方法返回的数据直接写入HTTP response body中,而不是以视图的形式进行展示。

在使用@ResponseBody后,返回的数据不会被解析为视图,而是直接写入HTTP response body中。比如,我们可以这样使用:




@Controller
public class MyController {
 
    @RequestMapping("/json")
    @ResponseBody
    public String json() {
        return "{\"name\":\"John\", \"age\":30}";
    }
}

在上述代码中,json()方法返回的字符串会直接写入HTTP响应体中,而不是作为视图名称处理。

另外,Spring MVC在默认情况下可以根据请求的Accept头来决定返回JSON或XML等不同的数据类型。

如果你想返回JSON,并且希望使用的是Jackson库,那么你可以这样使用:




@Controller
public class MyController {
 
    @RequestMapping("/user")
    @ResponseBody
    public User json() {
        return new User("John", 30);
    }
}

在这个例子中,User对象会被自动转换为JSON格式的字符串。

注意:在使用@ResponseBody注解时,请确保你的项目中包含了相应的JSON处理库,如Jackson或Gson等。否则,@ResponseBody无法正常工作。

2024-09-05

以下是一个简化的示例,展示了如何在Spring Boot中使用反射、AOP和自定义注解来实现公共字段的自动填充:




import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.*;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
import java.lang.reflect.Field;
import java.util.Date;
 
// 自定义注解,用于标记需要自动填充的字段
@Target(ElementType.FIELD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface AutoFill {
    String value() default "";
}
 
// 实体类
public class Entity {
    @AutoFill("createTime")
    private Date createTime;
 
    @AutoFill("updateTime")
    private Date updateTime;
 
    // 省略其他字段和getter/setter方法...
}
 
// AOP切面类
@Aspect
@Component
public class AutoFillAspect {
 
    @Autowired
    private UserInfo userInfo; // 用于获取创建人和更新人信息的类
 
    @Before("@annotation(com.example.demo.AutoFill)")
    public void autoFill(JoinPoint joinPoint) {
        Object target = joinPoint.getTarget();
        Field[] fields = target.getClass().getDeclaredFields();
        for (Field field : fields) {
            AutoFill autoFill = field.getAnnotation(AutoFill.class);
            if (autoFill != null) {
                String fieldName = autoFill.value();
                if ("createTime".equals(fieldName)) {
                    field.setAccessible(true); // 设置私有字段可访问
                    try {
                        field.set(target, new Date()); // 设置创建时间为当前时间
                    } catch (IllegalAccessException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                } else if ("updateTime".equals(fieldName)) {
                    field.setAccessible(true);
                    try {
                        field.set(target, new Date()); // 设置更新时间为当前时间
                    } catch (IllegalAccessException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
                // 如果需要设置创建人或更新人,可以使用userInfo获取信息然后设置到对应字段
                // 例如: field.set(target, userInfo.getCurrentUser());
            }
        }
    }
}
 
// 假设的UserInfo类,用于获取当前用户信息
public class UserInfo {
    public String getCurrentUser() {
        // 实现获取当前用户的逻辑
        return "currentUser";
    }
}
 
// 使用示例
publi
2024-09-05

在Mac M1上找到Servlet的方法如下:

  1. 如果您使用的是IntelliJ IDEA,可以直接创建Servlet:

    • 打开IntelliJ IDEA。
    • 创建新项目或打开现有项目。
    • 右键点击src目录,选择New -> Servlet
    • 按照向导步骤创建Servlet。
  2. 如果您使用的是Eclipse,可以通过以下步骤创建Servlet:

    • 打开Eclipse。
    • 创建新的Dynamic Web项目或打开现有项目。
    • 右键点击src目录,选择New -> Servlet
    • 按照向导步骤创建Servlet。
  3. 如果您需要使用命令行工具,可以通过以下步骤使用Maven或Gradle创建Servlet:

    • 安装Maven或Gradle。
    • 创建新的Maven或Gradle项目。
    • 在项目的pom.xmlbuild.gradle文件中添加Servlet依赖。
    • 创建Servlet类。

以下是一个简单的Servlet示例代码:




import java.io.*;
import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.*;
 
public class HelloWorldServlet extends HttpServlet {
    public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
        throws ServletException, IOException {
            response.setContentType("text/html");
            PrintWriter out = response.getWriter();
            out.println("<html><body><h1>Hello World</h1></body></html>");
    }
}

在Servlet容器(如Tomcat)中部署应用后,您可以通过浏览器访问Servlet,URL通常是http://localhost:<端口号>/<应用上下文路径>/<servlet-mapping>

2024-09-05

在Oracle数据库中,清理监听器日志文件可以通过删除或者重命名这些文件来实现。监听器日志文件通常位于$ORACLE_HOME/network/log目录下,文件名以listener.log开头。

以下是一个简单的shell脚本,用于清理超过指定天数的监听器日志文件:




#!/bin/bash
 
# 设置日志文件保留的天数
DAYS_TO_KEEP=7
 
# 设置日志文件所在的目录
LOG_DIR=$ORACLE_HOME/network/log
 
# 查找并删除超过指定天数的日志文件
find $LOG_DIR -name "listener.log.*" -type f -mtime +$DAYS_TO_KEEP -exec rm -f {} \;
 
# 如果需要的话,可以添加重命名过期日志文件的逻辑
# 例如,将其移动到一个归档目录并重命名为带有日期的文件名

确保在运行此脚本之前,你已经正确设置了$ORACLE_HOME环境变量,并且对脚本进行了必要的安全审查,避免删除当前正在使用的日志文件。

此脚本使用find命令查找listener.log.*的文件,-mtime +$DAYS_TO_KEEP选项用于查找修改时间超过指定天数的文件,并使用-exec rm -f {} \;来删除这些文件。如果你想要保留这些日志文件,可以将其移动到另一个目录而不是删除。

2024-09-05

由于您提供的信息不足,关于Spring Cloud整合Nacos时的启动错误可能有多种原因。以下是一些常见的错误及其解决方法:

  1. 依赖冲突:确保Spring Cloud和Nacos的版本兼容。如果版本不兼容,请更新到兼容的版本。
  2. 配置错误:检查bootstrap.propertiesbootstrap.yml文件中的Nacos配置是否正确,包括服务地址、命名空间、配置组等。
  3. 网络问题:确保Nacos服务器可以被Spring Cloud应用所访问。
  4. Nacos未运行:确保Nacos服务已经启动并且可以正常访问。
  5. 权限问题:如果Nacos有权限控制,确保配置的账号密码有足够权限。
  6. 端口冲突:确保Spring Cloud应用的端口没有和Nacos或其他应用的端口冲突。
  7. DNS解析问题:如果Nacos服务器地址使用了域名,确保DNS可以正确解析。

针对具体的错误信息,可以查看日志文件以获取更详细的异常信息,并根据异常信息进行相应的解决。如果错误信息不够详细,可以尝试以下通用步骤:

  • 检查Nacos服务是否正常启动。
  • 检查Spring Cloud应用的配置文件是否正确配置了Nacos。
  • 检查网络连接是否正常。
  • 检查Spring Cloud应用依赖是否正确,版本是否兼容。

如果问题依然无法解决,请提供具体的错误信息,以便进行更详细的分析和解决。

2024-09-05

该项目涉及的技术栈较为复杂,涉及到后端的Spring Boot框架和前端的Vue.js框架,以及数据库的设计等。由于篇幅所限,我将提供一个简化版的入校申报审批系统的核心模块。

后端代码示例(Spring Boot):




@RestController
@RequestMapping("/api/applications")
public class ApplicationController {
 
    @Autowired
    private ApplicationService applicationService;
 
    @PostMapping
    public ResponseEntity<?> apply(@RequestBody Application application) {
        applicationService.apply(application);
        return ResponseEntity.ok().body("申请成功");
    }
 
    @GetMapping("/pending")
    public ResponseEntity<?> getPendingApplications() {
        List<Application> pendingApplications = applicationService.getPendingApplications();
        return ResponseEntity.ok(pendingApplications);
    }
 
    @PutMapping("/{id}/approve")
    public ResponseEntity<?> approveApplication(@PathVariable("id") Long id) {
        applicationService.approveApplication(id);
        return ResponseEntity.ok("审批通过");
    }
 
    @PutMapping("/{id}/reject")
    public ResponseEntity<?> rejectApplication(@PathVariable("id") Long id, @RequestBody String reason) {
        applicationService.rejectApplication(id, reason);
        return ResponseEntity.ok("审批拒绝");
    }
}

前端代码示例(Vue.js):




<template>
  <div>
    <form @submit.prevent="onSubmit">
      <input type="file" @change="handleFileChange"/>
      <button type="submit">提交申请</button>
    </form>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  methods: {
    onSubmit() {
      const formData = new FormData();
      formData.append('file', this.file);
      // 使用axios发送文件
      this.$http.post('/api/applications', formData, {
        headers: {
          'Content-Type': 'multipart/form-data'
        }
      }).then(response => {
        console.log(response.data);
      }).catch(error => {
        console.error(error);
      });
    },
    handleFileChange(e) {
      this.file = e.target.files[0];
    }
  },
  data() {
    return {
      file: null
    };
  }
};
</script>

以上代码仅展示了核心功能,实际项目中还需要涉及到数据库设计、用户权限管理、异常处理等多个方面。由于篇幅限制,这里不再展开。

2024-09-05

Redis 提供了 RDB 和 AOF 两种持久化机制,可以配置不同的持久化策略以满足不同的需求。混合模式是指同时使用 RDB 和 AOF 两种持久化方式,这样可以结合两者的优势,实现快速恢复和数据完整性的保障。

配置参数




# 开启 RDB 持久化
save 900 1      # 900 秒内至少 1 个键被修改则触发 BGSAVE
save 300 10     # 300 秒内至少 10 个键被修改则触发 BGSAVE
save 60 10000   # 60 秒内至少 10000 个键被修改则触发 BGSAVE

# 开启 AOF 持久化
appendonly yes  # 开启 AOF 持久化
appendfsync everysec  # 每秒同步到 AOF 文件

具体原理

RDB:定时将内存中的数据快照保存到磁盘的一个压缩二进制文件中。

AOF:记录每一个写操作,通过append模式追加到文件末尾。

触发方式

RDB:根据配置定时执行BGSAVE命令。

AOF:根据配置策略将写操作追加到文件末尾。

优点与缺点

RDB:

  • 优点:恢复快,适合备份,不会影响正常使用。
  • 缺点:可能会丢失最后一次持久化之后的数据。

AOF:

  • 优点:数据完整性高,可靠性好。
  • 缺点:恢复慢,文件大,对性能有影响。

混合模式:

  • 结合两者优点,快速恢复和数据完整性保障。
2024-09-05

Redis实现延迟任务队列可以通过以下两种方式实现:

  1. 使用Sorted Set(有序集合)

Redis的Sorted Set是一种可以根据score进行排序的集合,我们可以把要执行的任务的ID放入Sorted Set中,并设定执行时间作为score。然后用一个循环来不断地轮询这个Sorted Set,一旦发现有任务到期,就执行之。




# 添加任务
def add_job(job_id, execute_time):
    redis_conn.zadd('jobs', {job_id: execute_time})
 
# 执行任务
def process_jobs():
    while True:
        # 获取当前时间
        now = time.time()
        # 获取所有score小于或等于当前时间的任务
        jobs = redis_conn.zrangebyscore('jobs', 0, now)
        for job in jobs:
            try:
                # 执行任务
                do_job(job)
                # 从集合中移除已经执行的任务
                redis_conn.zrem('jobs', job)
            except Exception as e:
                logger.exception(e)
        # 休眠一段时间后继续执行循环
        time.sleep(1)
  1. 使用Redis的"发布/订阅"模式

我们可以用Redis的"发布/订阅"模式来实现延迟任务队列。首先,我们定期检查是否有新的任务到期,如果有,我们就发布一个消息。然后我们需要一个订阅者在等待这个消息,一旦接收到这个消息,它就会执行任务。




import redis
import time
import threading
 
redis_conn = redis.StrictRedis()
 
def add_job(job_id, execute_time):
    # 发布任务
    redis_conn.set(job_id, execute_time)
    redis_conn.publish('new_job', job_id)
 
def process_jobs():
    pubsub = redis_conn.pubsub()
    pubsub.subscribe('new_job')
    for message in pubsub.listen():
        if message['type'] == 'message':
            job_id = message['data']
            try:
                # 执行任务
                do_job(job_id)
            except Exception as e:
                logger.exception(e)
 
# 启动订阅者
threading.Thread(target=process_jobs).start()
 
# 添加任务
add_job('job1', time.time() + 10)

以上两种方式都可以实现Redis延迟任务队列,但是需要注意的是,这两种方式都需要一直运行来处理任务,所以通常会和一些守护进程服务结合起来使用,如supervisor等。