2024-09-04

在Spring Boot中整合Redis实现限流,可以使用spring-boot-starter-data-redis依赖,并结合RedisRateLimiter来实现。以下是一个简单的示例:

  1. 添加依赖到pom.xml



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
  1. 配置Redis:



@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public ReactiveRedisTemplate<String, String> reactiveRedisTemplate(ReactiveRedisConnectionFactory factory) {
        return new ReactiveRedisTemplate<>(factory, RedisSerializationContext.string());
    }
}
  1. 使用RedisRateLimiter实现限流:



@Configuration
public class RateLimiterConfig {
 
    @Bean
    public KeyResolver keyResolver() {
        return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getPath().value());
    }
 
    @Bean
    public ReactorRedisRateLimiter redisRateLimiter(ReactiveRedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
        return new ReactorRedisRateLimiter(redisTemplate, "rate_limiter_", 1, 2);
    }
}
  1. 在路由中应用限流:



@Configuration
public class RoutesConfiguration {
 
    @Bean
    public SecurityWebFilterChain springSecurityWebFilterChain(ServerHttpSecurity http) {
        http
            .authorizeExchange()
            .pathMatchers("/limited").routeTo(route -> route.gatewayFilter(gatewayFilter).build())
            .and()
            // ... 其他配置
            ;
        return http.build();
    }
}

在上述配置中,ReactorRedisRateLimiter使用Redis作为存储,并对路径/limited的请求实施了每秒2个请求的限流。

确保你的Redis服务器正在运行并且配置信息(如主机名、端口和密码)在application.propertiesapplication.yml中正确设置。

2024-09-04

在Oracle中,你不能直接使用UPDATE ... FROM ... 这样的语法来更新一个表。在Oracle中,如果你想根据另一个表的数据来更新一个表,你需要使用子查询或者连接(JOIN)。

以下是两种常见的解决方案:

解决方案1:使用子查询




UPDATE table1
SET table1.column1 = (SELECT table2.column2 FROM table2 WHERE table1.id = table2.id)
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 WHERE table1.id = table2.id);

在这个例子中,我们从table2中选择了一个子查询来更新table1的column1列。只有当table1的id列的值在table2中存在时,才会进行更新。

解决方案2:使用内连接(INNER JOIN)




UPDATE (SELECT table1.column1, table2.column2 FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.id = table2.id)
SET table1.column1 = table2.column2;

在这个例子中,我们使用了一个内连接来选择需要更新的行,然后更新table1的column1列。这个方法在Oracle中是允许的,并且比使用子查询更直观。

注意:在使用这些方法时,请确保你的子查询或连接能够返回你期望更新的行,否则你可能会无意中更新到其他的行。

2024-09-04

Redis 底层数据结构主要包括:

  1. 字符串(String)
  2. 字典(Hash)
  3. 链表(LinkedList)
  4. 跳跃表(SkipList)
  5. 哈希表(HashTable)
  6. 快速列表(QuickList)
  7. 整数集合(IntSet)
  8. 压缩列表(ZipList)

这些数据结构是 Redis 高效存储数据的基础。Redis 会根据数据的类型和场景选择合适的底层数据结构。

例如,当你使用 Redis 存储用户信息时,用户信息以键值对的形式存储,Redis 会使用哈希表(hash table)来存储键值对。

以下是一个简单的 Redis 命令示例,它使用哈希表来存储和检索用户信息:




# 设置用户信息
HSET user:1000 name "John Doe"
HSET user:1000 email "johndoe@example.com"
HSET user:1000 age 30

# 获取用户信息
HGETALL user:1000

在上述例子中,"user:1000" 是键,而每个键都关联着一个哈希表,哈希表存储了用户的属性。Redis 会使用哈希表作为底层数据结构来存储这些键值对。

2024-09-04

PostgreSQL 是一个强大的开源数据库系统,它支持SQL标准和一系列扩展。在PostgreSQL中,数据是以表的形式存储的,表是由一系列行和列组成的。

在PostgreSQL中,表的结构可以通过SQL语句CREATE TABLE来定义。以下是一个创建表的基本语法:




CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    column3 datatype,
    ...
);

其中,table_name是你要创建的表的名称,column1, column2, column3是列的名称,datatype是数据类型。

以下是一个具体的例子,创建一个名为employees的表,包含id, name, emailsalary四个列:




CREATE TABLE employees (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(100),
    salary DECIMAL(10, 2)
);

在这个例子中,id列被指定为自增长的序列,并作为表的主键。name, emailsalary列被设置为可变长度的字符类型和十进制类型。

要查看表的结构,可以使用\d\dt命令在psql(PostgreSQL的命令行工具)中,或者使用以下SQL查询:




\d table_name;

或者




SELECT *
FROM information_schema.columns
WHERE table_name = 'table_name';

其中,table_name是你要查看结构的表的名称。

如果你想要修改表的结构,可以使用ALTER TABLE命令。例如,添加新列:




ALTER TABLE table_name
ADD COLUMN new_column datatype;

删除列:




ALTER TABLE table_name
DROP COLUMN column_to_drop;

更改列的数据类型或其他属性:




ALTER TABLE table_name
ALTER COLUMN column_name TYPE new_datatype;

记住,在进行任何结构性更改之前,请确保备份你的数据,并在数据库上执行适当的测试。

2024-09-04

在Spring Cloud OpenFeign中传递Token,你可以通过定义一个Feign的拦截器来实现。以下是一个简单的例子:

  1. 创建一个Feign的拦截器:



import feign.RequestInterceptor;
import feign.RequestTemplate;
import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;
 
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
 
public class FeignTokenInterceptor implements RequestInterceptor {
    @Override
    public void apply(RequestTemplate template) {
        ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
        if (attributes != null) {
            HttpServletRequest request = attributes.getRequest();
            String token = request.getHeader("Authorization"); // 假设token在请求头中
            template.header("Authorization", token); // 将token添加到请求头中
        }
    }
}
  1. 在Feign Client接口中添加该拦截器:



import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
 
@FeignClient(name = "your-service-name", url = "http://your-service-url", configuration = FeignClientConfiguration.class)
public interface YourServiceClient {
 
    @GetMapping("/endpoint")
    String yourMethod();
}
 
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class FeignClientConfiguration {
 
    @Bean
    public RequestInterceptor requestInterceptor() {
        return new FeignTokenInterceptor();
    }
}

在这个例子中,FeignTokenInterceptor拦截器会从原始请求中提取出Authorization token,并将其添加到Feign客户端发起的每个请求中。这样,在服务间调用时,token就会被传递下去。

2024-09-04

数据定义语言(DDL)是指用于定义数据库中的数据结构的语句,比如创建、修改或删除数据库对象,如表、视图等。

常见的DDL操作:

  1. 创建数据库:CREATE DATABASE
  2. 删除数据库:DROP DATABASE
  3. 创建表:CREATE TABLE
  4. 删除表:DROP TABLE
  5. 添加列:ALTER TABLE ADD COLUMN
  6. 删除列:ALTER TABLE DROP COLUMN
  7. 创建索引:CREATE INDEX
  8. 删除索引:DROP INDEX

数据操纵语言(DML)是指用于操作数据库中的数据的语句,比如插入、更新、删除和查询数据。

常见的DML操作:

  1. 插入数据:INSERT
  2. 更新数据:UPDATE
  3. 删除数据:DELETE
  4. 查询数据:SELECT

举例:




-- 创建数据库
CREATE DATABASE mydatabase;
 
-- 删除数据库
DROP DATABASE mydatabase;
 
-- 创建表
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100)
);
 
-- 删除表
DROP TABLE users;
 
-- 添加列
ALTER TABLE users ADD COLUMN age INT;
 
-- 删除列
ALTER TABLE users DROP COLUMN age;
 
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_username ON users(username);
 
-- 删除索引
DROP INDEX idx_username;
 
-- 插入数据
INSERT INTO users (id, username, email) VALUES (1, 'user1', 'user1@example.com');
 
-- 更新数据
UPDATE users SET email = 'newemail@example.com' WHERE id = 1;
 
-- 删除数据
DELETE FROM users WHERE id = 1;
 
-- 查询数据
SELECT * FROM users;
2024-09-04

Redisson提供了分布式锁的功能,可以在分布式系统中对共享资源进行同步控制。锁可以重试和续命,以下是这两个特性的基本原理和示例代码:

  1. 重试锁:当尝试获取锁失败时,Redisson可以自动重试获取锁,直到成功或超时。



// 创建锁对象
RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
 
// 尝试获取锁,最多等待100秒,上锁后10秒自动释放
// 如果在等待期间锁被释放,那么当前线程将获得这个锁
boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
 
if (isLocked) {
    try {
        // 处理业务逻辑
    } finally {
        // 释放锁
        lock.unlock();
    }
}
  1. 锁续命:Redisson的锁可以设置锁的持有时间(默认是30秒),当锁超过一半的时间会自动续期。



// 创建锁对象
RLock lock = redisson.getLock("anyLock");
 
// 上锁,锁定10秒
lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
 
try {
    // 处理业务逻辑
} finally {
    // 释放锁
    lock.unlock();
}

以上代码展示了如何使用Redisson的锁特性。锁对象RLock提供了获取锁、释放锁的方法,以及可重试的获取锁方法tryLock。锁可以在构造时指定持有时间和锁的自动续命行为。

2024-09-04



import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
 
@RestController
public class VideoUploadController {
 
    // 设置文件存储路径
    private static final String VIDEO_FOLDER = "/path/to/video/folder";
 
    @PostMapping("/uploadVideo")
    public String uploadVideo(@RequestParam("video") MultipartFile video) {
        try {
            // 获取文件名
            String fileName = video.getOriginalFilename();
            // 设置文件存储路径和文件名
            Path filePath = Paths.get(VIDEO_FOLDER + fileName);
            // 保存文件
            Files.copy(video.getInputStream(), filePath);
            return "File uploaded successfully: " + fileName;
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
            return "File upload failed: " + e.getMessage();
        }
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Boot应用中实现视频文件的上传功能。它使用了@RestController注解来创建一个RESTful控制器,并定义了一个处理POST请求的方法uploadVideo。该方法接收一个名为videoMultipartFile类型参数,并将其保存到服务器上指定的文件夹中。代码中包含了异常处理,以便在文件保存过程中出现问题时给出清晰的反馈。

2024-09-04



import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.aspectj.lang.annotation.Before;
 
// 定义一个切面
public class SystemArchitectureAspect {
 
    // 定义一个切入点,匹配所有Service组件的方法执行
    @Pointcut("within(com.example.service..*)")
    public void serviceLayerMethods() {}
 
    // 在serviceLayerMethods切入点方法执行前执行此通知
    @Before("serviceLayerMethods()")
    public void logServiceLayerMethodCall() {
        // 这里可以添加日志记录的逻辑
        System.out.println("Logging service layer method call.");
    }
}

这个示例代码展示了如何使用Spring AOP来定义一个切面和切入点,并且如何在执行Service组件中的方法前打印日志。这是一个简化的例子,实际应用中会更复杂,包含更多的通知类型和复杂的切入点表达式。

2024-09-04

解释:

在高并发环境下,PostgreSQL 的串行化(SERIALIZABLE)事务可能会失败,这是因为事务在尝试读取的数据被另一个事务修改了。串行化隔离级别要求事务之间不能有写写冲突,即不能有两个事务同时更新同一行数据。如果发生写写冲突,PostgreSQL 会产生一个错误,通常是一个死锁错误或者一个使事务串行化失败的冲突错误。

解决方法:

  1. 优化查询:减少事务中的锁竞争。
  2. 减少事务大小:确保事务尽可能小,以减少锁定资源的时间。
  3. 使用索引:确保查询利用了适当的索引,减少全表扫描的需求。
  4. 调整隔离级别:如果业务逻辑允许,可以考虑降低隔离级别,例如使用可重复读(REPEATABLE READ),代价是可能会产生幻读或不可重复读。
  5. 重试逻辑:在应用层实现事务重试逻辑,以处理偶发的并发冲突。
  6. 监控和调优:使用 PostgreSQL 提供的监控工具和参数,调整数据库配置,如锁定超时时间等。

在实施任何解决方案时,请确保测试其对系统性能的影响,并在生产环境中谨慎操作。