2024-09-05

Sentinel 是阿里巴巴开源的面向分布式服务架构的流量控制组件,主要以流量为切入点,提供多维度的流量控制手段,以保护系统稳定性。

在Spring Cloud中,我们可以通过Spring Cloud Alibaba Sentinel来实现对Spring Cloud Gateway的限流。

以下是一个简单的例子,展示如何在Spring Cloud Gateway中使用Sentinel进行限流。

  1. 首先,在pom.xml中添加依赖:



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 在application.yml中配置Sentinel的数据源,这里以Nacos为例:



spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080
        port: 8719
      datasource:
        ds1:
          nacos:
            server-addr: 127.0.0.1:8848
            dataId: gateway-flow-rules
            groupId: DEFAULT_GROUP
            rule-type: flow
  1. 在Java配置类中配置Sentinel:



@Configuration
public class SentinelConfiguration {
 
    @Bean
    public SentinelGatewayFilter sentinelGatewayFilter() {
        return new SentinelGatewayFilter();
    }
 
    @PostConstruct
    public void doInit() {
        // 配置限流的规则
        Set<GatewayFlowRule> rules = new HashSet<>();
        rules.add(new GatewayFlowRule("route_a")
            .setCount(1) // 限流阈值
            .setIntervalSec(1)); // 统计时间窗口,单位是秒
        GatewayRuleManager.loadRules(rules);
    }
}
  1. 在Gateway路由配置中应用过滤器,以使得流量经过Sentinel进行限流:



@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public RouteLocator routeLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
        return builder.routes()
            .route("route_a", r -> r.path("/api/**")
                .filters(f -> f.filter(new SentinelGatewayFilter()))
                .uri("http://example.com"))
            .build();
    }
}

在上述代码中,我们定义了一个名为"route\_a"的路由,并且为它配置了一个流量控制规则,限制每个客户端1秒钟只能访问一次。这样,当请求超过这个阈值时,Sentinel会拒绝新的请求,直至过了统计时间窗口。

以上就是在Spring Cloud Gateway中使用Sentinel进行限流的一个简单示例。

2024-09-05

在Oracle数据库中,日期和时间的格式化通常使用TO_CHAR函数来实现,而参数则是通过TO_CHAR函数内的格式模型来指定的。以下是一些常用的日期和时间格式化参数:

  • YYYYYYYY:四位数的年份
  • MM:两位数的月份
  • DD:两位数的日
  • HH24HH12:24小时制或12小时制的小时数
  • MI:分钟数
  • SS:秒数
  • D:星期中的天数
  • DAYDY:星期名的缩写
  • MONTH:月份名的全称

示例代码:




SELECT TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS formatted_date FROM DUAL;

这个例子将当前日期和时间格式化为YYYY-MM-DD HH24:MI:SS格式,例如2023-04-05 15:30:45

2024-09-05

以下是一个简化的docker-compose.yml文件示例,用于搭建一个包含Nginx、Tomcat、MySQL和jar包的开发环境。




version: '3'
 
services:
  nginx:
    image: nginx:latest
    ports:
      - "80:80"
    volumes:
      - ./nginx/conf.d:/etc/nginx/conf.d
      - ./static:/usr/share/nginx/html
    depends_on:
      - tomcat
 
  tomcat:
    image: tomcat:latest
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - ./webapps:/usr/local/tomcat/webapps
    depends_on:
      - mysql
 
  mysql:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
      MYSQL_DATABASE: yourdatabase
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - ./mysql:/var/lib/mysql
 
  jar:
    build: ./jar
    depends_on:
      - tomcat
    volumes:
      - ./jar:/app
    command: sh -c 'java -jar /app/target/your-app.jar'

在这个例子中,我们定义了四个服务:Nginx、Tomcat、MySQL和jar。它们之间的依赖关系通过depends_on关键字定义,确保了服务的启动顺序。数据卷(volumes)被用于挂载本地目录到容器中,以便可以修改配置或部署应用程序。

请注意,这只是一个示例,实际使用时需要根据自己的项目和环境进行相应的调整。

2024-09-05

由于问题描述不包含具体错误信息,我将提供一个概括性的答案,指导如何处理Oracle RAC(Real Application Clusters)节点异常重启的问题。

  1. 收集信息:

    • 查看节点的日志文件,如alert.logtrace files
    • 检查系统和网络资源的日志。
    • 确认节点重启的原因,是否因为硬件故障、软件故障或者管理操作导致。
  2. 分析日志:

    • 寻找重启前的异常操作或错误信息。
    • 检查是否有Oracle相关的错误或警告。
  3. 解决问题:

    • 如果是由于硬件故障(如内存、磁盘、CPU故障),需要替换相应的硬件并进行必要的维护。
    • 如果是软件问题(如Oracle数据库软件故障),尝试通过Oracle的OPatch或Patch更新数据库软件。
    • 如果是配置问题,根据日志中的提示修正配置文件。
    • 如果是网络问题,检查并修复网络连接。
  4. 监控系统:

    • 重新启动节点后,持续监控系统的运行状态,确保问题已经解决。
  5. 恢复服务:

    • 确保所有服务都正常运行,客户端连接都已恢复。

在处理此类问题时,应遵循Oracle的官方文档和最佳实践,定期备份关键数据,以防止数据丢失。如果问题复杂,可能需要联系Oracle支持获取专业帮助。

2024-09-05

在Django中,我们可以使用aggregate()函数来对数据库中的数据进行聚合操作,如计数(count)、求和(sum)、平均值(avg)等。同时,我们也可以使用annotate()函数来连接表并进行聚合操作。

以下是一些使用annotate()进行连接和聚合操作的示例:

  1. 使用annotate()进行连接并计数:



from django.db.models import Count
from myapp.models import Blog, Entry
 
blog_entries = Blog.objects.annotate(entry_count=Count('entry__headline'))
 
for blog in blog_entries:
    print(blog.entry_count)

在这个例子中,我们使用annotate()函数连接了Blog和Entry模型,并计算了每个Blog有多少个Entry。

  1. 使用annotate()进行连接并求和:



from django.db.models import Sum
from myapp.models import Order, OrderItem
 
order_totals = Order.objects.annotate(total=Sum('orderitem__price'))
 
for order in order_totals:
    print(order.total)

在这个例子中,我们使用annotate()函数连接了Order和OrderItem模型,并计算了每个Order的总价。

  1. 使用annotate()进行连接并求平均值:



from django.db.models import Avg
from myapp.models import Store, Sale
 
store_average_sales = Store.objects.annotate(average_sale=Avg('sale__price'))
 
for store in store_average_sales:
    print(store.average_sale)

在这个例子中,我们使用annotate()函数连接了Store和Sale模型,并计算了每个Store的平均销售额。

注意:annotate()函数返回的查询集中会包含原始模型的额外字段,这个字段是用来存储聚合结果的。在上述例子中,entry_counttotalaverage_sale就是这样的额外字段。

2024-09-05



// 引入MongoDB客户端
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
 
// 定义连接字符串
const url = 'mongodb://localhost:27017';
 
// 连接到服务器所需数据库
const dbName = 'exampleDb';
 
// 创建新的MongoClient实例
const client = new MongoClient(url, { useUnifiedTopology: true });
 
// 连接到MongoDB数据库
client.connect(function(err) {
    if(err){
        console.log('数据库连接失败', err);
        return;
    }
    console.log('连接成功');
    const db = client.db(dbName);
 
    // 使用aggregate方法进行复杂的数据聚合操作
    db.collection('documents').aggregate([
        {
            $match: { status: 'A' } // 筛选状态为'A'的文档
        },
        {
            $group: { // 对筛选结果进行分组
                _id: "$cust_id", // 分组的键
                total: { $sum: "$amount" } // 计算每个客户的总金额
            }
        },
        {
            $sort: { total: -1 } // 根据总金额降序排序
        }
    ]).toArray(function(err, results) {
        if(err){
            console.log('聚合操作失败', err);
            return;
        }
        console.log('聚合操作结果:', results);
        client.close(); // 关闭数据库连接
    });
});

这段代码展示了如何使用MongoDB的聚合框架来处理数据。首先,它连接到一个MongoDB数据库,然后执行一个复杂的聚合操作,筛选状态为'A'的文档,对每个客户的金额进行分组并求和,然后按总金额降序排序。最后,它输出了聚合操作的结果并关闭了数据库连接。

2024-09-05

复现CVE-2020-14750漏洞的实现通常涉及以下步骤:

  1. 确保你有一个可访问的WebLogic Server实例,且该实例版本受此漏洞影响。
  2. 使用相关工具或代码构造一个特制的HTTP请求,该请求能够触发远程代码执行。
  3. 发送请求到WebLogic Server。
  4. 验证服务器响应以确认漏洞存在。

以下是一个使用Python发送漏洞利用请求的简单示例:




import requests
 
# 目标服务器URL
url = "http://your-weblogic-server/wls-wsat/CoordinatorPortType"
 
# 创建一个WSDL文件
wsdl_data = """
<soapenv:Envelope xmlns:soapenv="http://schemas.xmlsoap.org/soap/envelope/" xmlns:wsa="http://www.w3.org/2005/08/addressing" xmlns:wsi="http://ws.apache.org/axis2/xsd">
   <soapenv:Header>
      <wsa:Action>
      </wsa:Action>
   </soapenv:Header>
   <soapenv:Body>
      <wsi:getSupportedModules/>
   </soapenv:Body>
</soapenv:Envelope>
"""
 
# 发送SOAP请求
response = requests.post(url, data=wsdl_data, headers={'Content-Type': 'text/xml'})
 
# 打印响应
print(response.text)

确保替换url变量为你的WebLogic Server实例URL,并根据需要调整wsdl_data中的SOAP消息。

请注意,实际的漏洞利用可能需要更复杂的处理,包括编码、构造特殊的数据包以及处理服务器的响应。这个示例只是展示了如何发送一个请求,并验证是否能触发漏洞。实际的漏洞利用应该是在一个受信任网络环境中进行,并且应该遵循所有适用的法律和政策。

2024-09-05

在阿里云RDS上安装Java环境并运行Tomcat的步骤如下:

  1. 连接到RDS数据库实例:

    使用SSH(或其他远程连接工具)连接到RDS实例。

  2. 安装Java环境:

    首先,检查是否已经安装了Java。可以使用java -version命令来检查。如果没有安装,可以通过包管理器安装Java。以Ubuntu为例,可以使用以下命令安装OpenJDK:

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

    再次使用java -version命令来确认Java已经成功安装。

  4. 安装Tomcat:

    可以通过包管理器安装Tomcat。以Ubuntu为例,可以使用以下命令安装Tomcat:

    
    
    
    sudo apt-get install tomcat9 tomcat9-admin
  5. 配置Tomcat:

    根据需要配置Tomcat的设置,例如端口和管理员账户。

  6. 启动Tomcat:

    使用以下命令启动Tomcat服务:

    
    
    
    sudo systemctl start tomcat9
  7. 验证Tomcat运行:

    打开浏览器,输入RDS实例的公网IP和Tomcat默认端口(通常是8080),看是否能够看到Tomcat的默认页面。

  8. 部署应用:

    将您的Java Web应用程序打成WAR包,然后复制到Tomcat的webapps目录下。

  9. 重启Tomcat:

    部署完应用后,需要重启Tomcat使部署生效。可以使用以下命令重启:

    
    
    
    sudo systemctl restart tomcat9
  10. 配置安全组规则:

    最后,确保在阿里云控制台的安全组规则中,允许您的客户端IP访问Tomcat使用的端口(默认是8080)。

以上步骤可以帮助您在阿里云RDS上安装Java环境并运行Tomcat。根据您的具体需求,可能需要调整步骤中的某些命令和配置。

2024-09-05

在Oracle数据库中,DATETIMESTAMP 是两种不同的数据类型,它们可以存储日期和时间信息。DATE 类型仅存储日期和时时间部分,精度为秒;而 TIMESTAMP 类型存储日期、时间以及可选的小数秒,并且可以有一个指定的小数秒精度在9到12个字节之间。

以下是两者的比较:

  1. 存储精度:

    • DATE:只存储日期和时间到秒。
    • TIMESTAMP:可以存储日期、时间以及小数秒,精度可以达到小数秒。
  2. 存储范围:

    • DATE:公元前4712年1月1日至公元9999年12月31日。
    • TIMESTAMP:公元前4712年1月1日至公元9999年12月31日,小数秒可以提供更精确的时间范围。
  3. 时区支持:

    • TIMESTAMP 可以包含时区信息,可以用于跨时区的应用。

在比较两个日期/时间值时,如果你需要考虑小数秒的差异,应该使用 TIMESTAMP。如果只关心日期和时间到秒,可以使用 DATE

以下是一个简单的例子,演示如何在Oracle SQL中使用这两种数据类型:




-- 创建一个包含DATE列的表
CREATE TABLE example_date (d DATE);
 
-- 创建一个包含TIMESTAMP列的表
CREATE TABLE example_timestamp (t TIMESTAMP);
 
-- 插入DATE值
INSERT INTO example_date (d) VALUES (TO_DATE('2023-01-01 13:00:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'));
 
-- 插入TIMESTAMP值
INSERT INTO example_timestamp (t) VALUES (TO_TIMESTAMP('2023-01-01 13:00:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'));
 
-- 比较两个DATE值
SELECT d1, d2, CASE WHEN d1 = d2 THEN 'Equal' ELSE 'Not Equal' END AS comparison
FROM (SELECT d AS d1 FROM example_date) CROSS JOIN (SELECT d AS d2 FROM example_date);
 
-- 比较两个TIMESTAMP值
SELECT t1, t2, CASE WHEN t1 = t2 THEN 'Equal' ELSE 'Not Equal' END AS comparison
FROM (SELECT t AS t1 FROM example_timestamp) CROSS JOIN (SELECT t AS t2 FROM example_timestamp);

在这个例子中,两个 DATE 类型的值被比较,然后两个 TIMESTAMP 类型的值被比较。请注意,在比较中,我们使用了 TO_DATETO_TIMESTAMP 函数来确保插入的值符合预期的日期/时间格式。在实际应用中,你可以根据需要将日期/时间字符串转换为相应的数据类型。

2024-09-05

在macOS上安装PostgreSQL可以通过几种方式,以下是使用Homebrew的方法:

  1. 打开终端。
  2. 如果你还没有安装Homebrew,先安装Homebrew。如果已经安装了Homebrew,跳过这一步。

    
    
    
    /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
  3. 使用Homebrew安装PostgreSQL:

    
    
    
    brew install postgresql
  4. 启动PostgreSQL服务:

    
    
    
    brew services start postgresql
  5. 创建一个新的数据库用户(可选):

    
    
    
    createuser --superuser myuser
  6. 创建一个新的数据库(可选):

    
    
    
    createdb --owner=myuser mydb

安装完成后,你可以使用以下命令登录到PostgreSQL:




psql -U myuser -d mydb

请确保替换myusermydb为你想要的用户名和数据库名。