2024-09-04



import io.jsonwebtoken.Jwts;
import io.jsonwebtoken.SignatureAlgorithm;
import redis.clients.jedis.Jedis;
 
// 创建JWT
public String createJWT(String id, String subject, long ttlMillis) {
    long nowMillis = System.currentTimeMillis();
    Date now = new Date(nowMillis);
 
    // 添加构建JWT的签名密钥和过期时间
    byte[] keyBytes = "your-jwt-secret".getBytes();
    SecretKeySpec signingKey = new SecretKeySpec(keyBytes, SignatureAlgorithm.HS256.getJcaName());
 
    // 构建JWT
    JwtBuilder builder = Jwts.builder().setId(id)
            .setSubject(subject)
            .signWith(SignatureAlgorithm.HS256, signingKey);
 
    if (ttlMillis >= 0) {
        long expMillis = nowMillis + ttlMillis;
        Date exp = new Date(expMillis);
        builder.setExpiration(exp);
    }
 
    return builder.compact();
}
 
// 验证JWT
public boolean validateJWT(String jwt) {
    try {
        // 添加JWT的签名密钥
        byte[] keyBytes = "your-jwt-secret".getBytes();
        SecretKeySpec signingKey = new SecretKeySpec(keyBytes, SignatureAlgorithm.HS256.getJcaName());
 
        Jwts.parser().setSigningKey(signingKey).parseClaimsJws(jwt).getBody();
 
        return true;
    } catch (io.jsonwebtoken.security.SecurityException | io.jsonwebtoken.MalformedJwtException e) {
        // 这可能是因为JWT不合法的原因,比如签名无效
        logger.error("Invalid JWT signature.");
        return false;
    } catch (io.jsonwebtoken.ExpiredJwtException e) {
        // 这意味着JWT已经过期
        logger.error("JWT is expired.");
        return false;
    } catch (Exception e) {
        // 其他可能的异常
        logger.error("Unexpected error while parsing JWT.");
        return false;
    }
}
 
// 使用Redis存储和验证JWT
public boolean handleJWT(String jwt, Jedis jedis) {
    // 验证JWT是否有效
    if (validateJWT(jwt)) {
        // 如果有效,存储在Redis中
        String key = "user:" + jwt;
        jedis.setex(key, 3600, jwt); // 设置有效期为1小时
        return true;
    }
    return false;
}
 
// 登出用户
public void logoutUser(String jwt, Jedis jedis) {
    jedis.del("user:" + jwt); // 从Redis中删除对应的JWT
}

这个代码实例展示了如何创建、验证和存储JWT,以及如何在Redis中处理JWT。它提供了一个简单的框架,可以根据实际需求进一步扩展和定制。

2024-09-04

要在CentOS中使用Docker部署Oracle 12c数据库,您可以按照以下步骤操作:

  1. 确保您的CentOS系统已经安装了Docker。如果没有安装,请先安装Docker。
  2. 从Docker Hub拉取Oracle 12c的官方镜像。您可以使用Oracle提供的官方Docker镜像。
  3. 运行Oracle容器。

以下是具体的命令和配置示例:




# 安装Docker(如果您的系统还未安装Docker)
sudo yum install -y yum-utils
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
sudo yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
 
# 拉取Oracle 12c的Docker镜像
sudo docker pull store/oracle/database-enterprise:12.2.0.1
 
# 运行Oracle容器
sudo docker run -d -p 1521:1521 --name oracle12c store/oracle/database-enterprise:12.2.0.1
 
# 查看Oracle容器的日志以获取数据库密码
sudo docker logs oracle12c

当您运行docker run命令时,Oracle容器会启动,并将容器的1521端口映射到宿主机的1521端口,这样您就可以通过宿主机的IP地址和1521端口访问Oracle数据库。

在运行docker logs命令后,您会看到日志输出中包含了数据库的初始密码,您需要用这个密码来登录数据库并修改密码,以下是登录数据库的命令示例:




# 使用docker exec命令进入Oracle容器
sudo docker exec -it oracle12c bash
 
# 在容器内部,使用oracle用户登录sqlplus
sqlplus / as sysdba
 
# 修改数据库密码(将new_password替换为您想要的新密码)
ALTER USER sys IDENTIFIED BY new_password;

请注意,这个示例仅用于快速部署测试,生产环境需要更多的配置和最佳实践。

2024-09-04

报错信息 "openFile(/data/applogs/xxl-job/xxl-job-admin.log,true) call failed" 表示尝试打开位于路径 /data/applogs/xxl-job/xxl-job-admin.log 的文件时失败了。

解释:

这个错误通常发生在尝试访问或打开一个文件时,但由于某种原因操作没有成功。可能的原因包括:

  1. 文件不存在。
  2. 文件路径错误或不可访问。
  3. 文件权限不足,当前用户没有足够的权限去读取或写入文件。
  4. 文件系统错误或磁盘问题。
  5. 程序中的代码错误,如文件路径拼写错误。

解决方法:

  1. 确认文件存在:检查文件 /data/applogs/xxl-job/xxl-job-admin.log 是否存在。
  2. 检查路径:确保提供的路径是正确的,并且没有拼写错误。
  3. 权限问题:检查当前用户是否有足够的权限去读取或写入该文件。如果没有,使用 chmod (改变文件权限) 或 chown (改变文件所有者) 命令来修改权限或所有权。
  4. 文件系统和磁盘:检查文件系统是否有错误,运行磁盘检查工具(如 fsck)来修复可能存在的问题。
  5. 代码检查:如果是代码问题,检查代码中的文件路径是否正确拼写并且符合运行环境的路径规则。

在解决问题时,可以从最有可能的原因开始排查,直至找到问题的根源并解决。

2024-09-04



import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.web.reactive.function.server.ServerResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public GatewayFilter loginFilter() {
        return ((exchange, chain) -> {
            // 检查Redis中是否存在用户的Token
            String token = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Token");
            StringRedisTemplate redisTemplate = connectionFactory.getStringRedisTemplate();
            Boolean hasKey = redisTemplate.hasKey(token);
 
            if (hasKey != null && hasKey) {
                // Token存在,继续请求
                return chain.filter(exchange);
            } else {
                // Token不存在,返回未授权的响应
                return ServerResponse.status(HttpStatus.UNAUTHORIZED)
                        .body(Mono.just("Token is invalid or not found"), String.class);
            }
        });
    }
 
    // 注意:以下代码省略了RedisConnectionFactory的定义和注入,请自行添加
    // @Autowired
    // private RedisConnectionFactory connectionFactory;
}

这个代码实例展示了如何在Spring Cloud Gateway中使用自定义的GatewayFilter来实现单点登录和验证。它通过检查请求中的Token是否存在于Redis数据库中,来判断用户是否已经登录。如果Token有效,则允许请求继续;如果无效或不存在,则返回未授权的响应。这个例子省略了RedisConnectionFactory的定义和注入,请根据实际情况自行添加。

2024-09-04

在Spring Cloud Alibaba中使用Nacos作为配置中心和服务发现组件,你需要做以下几步:

  1. 引入Spring Cloud Alibaba Nacos的依赖。
  2. 在application.properties或application.yml中配置Nacos服务器地址和应用名。
  3. 使用@Value注解或@ConfigurationProperties注解来获取配置。
  4. 使用@EnableDiscoveryClient注解开启服务发现。

以下是一个简单的示例:

pom.xml中添加依赖:




<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Alibaba Nacos Discovery -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Spring Cloud Alibaba Nacos Config -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

application.properties配置:




spring.application.name=nacos-example
spring.cloud.nacos.config.server-addr=127.0.0.1:8848
spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=127.0.0.1:8848

Java代码示例:




import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
@EnableDiscoveryClient
public class NacosConfig {
 
    @Value("${my.config}")
    private String myConfig;
 
    public void outputConfig() {
        System.out.println("Config from Nacos: " + myConfig);
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个简单的配置类NacosConfig,使用@EnableDiscoveryClient注解来开启服务发现,并使用@Value注解注入了名为my.config的配置。

确保你的Nacos服务器正在运行,并且配置数据已经发布到Nacos。当应用启动时,它会从Nacos拉取配置并注册到服务中心。

2024-09-04

在PostgreSQL中,可以使用ST_Distance函数来计算一个点到直线的距离。但是直线在二维空间中是没有标准形式的,通常我们会用两个不同的点来表示一条直线。

假设我们有一个点的坐标(point_x, point_y)和直线上的两个点(line_start_x, line_start_y)(line_end_x, line_end_y),可以使用以下SQL语句来计算该点到直线的距离:




SELECT ST_Distance(
    ST_GeomFromText('POINT(' || point_x || ' ' || point_y || ')'),
    ST_MakeLine(
        ST_GeomFromText('POINT(' || line_start_x || ' ' || line_start_y || ')'),
        ST_GeomFromText('POINT(' || line_end_x || ' ' || line_end_y || ')')
    )
) AS distance;

这里的ST_GeomFromText用于创建点的几何对象,ST_MakeLine用于创建由两个点定义的线的几何对象,ST_Distance计算点到线的距离。

请将point_xpoint_yline_start_xline_start_yline_end_xline_end_y替换为实际的坐标值。

注意:这里的SQL语句使用了字符串拼接,确保你的坐标是数值且不含有可能破坏查询的字符。

2024-09-04

在Spring Cloud Gateway中使用Knife4j 4.0+进行接口文档的聚合展示,你需要做以下几步:

  1. 在Spring Cloud Gateway中配置一个路由,将对Knife4j的请求代理到具体的Knife4j服务。
  2. 在Knife4j服务的application.ymlapplication.properties中配置Knife4j的基本信息,并确保开启Knife4j的Swagger集成。
  3. 在Knife4j服务的Swagger配置中指定Swagger的扫描路径。
  4. 如果有多个Knife4j实例,可以考虑使用Swagger的additional-springfox-docs属性进行文档的聚合。

以下是一个简化的示例:

application.yml配置(Knife4j服务):




spring:
  application:
    name: knife4j-service
server:
  port: 8081
 
knife4j:
  enable: true
 
springfox:
  documentation:
    swagger:
      v2:
        path: /v2/api-docs
        enabled: true

Spring Cloud Gateway配置:




@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
        return builder.routes()
                .route("knife4j", r -> r.path("/knife4j/**")
                        .filters(f -> f.rewritePath("/knife4j/(?<path>.*)", "/${path}"))
                        .uri("http://127.0.0.1:8081")) // 假设Knife4j服务地址
                .build();
    }
}

确保你的Knife4j服务开启了Swagger集成,并且所有需要被文档化的服务都配置了正确的Swagger扫描路径。如果有多个Knife4j服务实例,你可以在Gateway中配置多个路由,并在Swagger UI界面中手动配置additional-springfox-docs属性来指定其他服务的文档地址。

以上代码仅为示例,实际配置可能需要根据你的具体环境进行调整。

2024-09-04



# 导入Django模块
from django.shortcuts import render
from treenav.models import TreeItem
 
# 定义视图函数,用于渲染带有树状导航的页面
def my_page(request):
    # 获取根节点的所有子节点
    root_items = TreeItem.objects.filter(parent__isnull=True)
    
    # 渲染页面,并传递根节点列表
    return render(request, 'my_page_template.html', {'root_items': root_items})
 
# 定义URL路由
from django.urls import path
from .views import my_page
 
urlpatterns = [
    path('my-page/', my_page, name='my_page'),
]

这个简单的示例展示了如何在Django项目中使用TreeNav模块来创建一个带有树状导航的页面。首先,我们从treenav.models导入了TreeItem模型,然后定义了一个视图函数my_page,该函数获取根节点的所有直接子节点,并将它们传递给渲染的模板。最后,我们定义了相关的URL路由,使得用户可以通过访问指定的URL来访问这个页面。

2024-09-04

Spring 是一个开源的容器式的轻量级Java开发框架,它解决了企业应用开发的复杂性。Spring的核心是控制反转(IoC)和面向切面编程(AOP)。

控制反转(IoC):Spring通过控制反转实现了松耦合。对象不会自己去查找依赖的对象,而是由Spring容器来注入依赖的对象。

面向切面编程(AOP):Spring提供了面向切面编程的功能,可以让你在不修改原始代码的情况下增加新的功能。

Spring框架的主要特性:

  1. 依赖注入(DI)
  2. 面向切面编程(AOP)
  3. 容器
  4. MVC框架
  5. 事务管理
  6. 数据库访问

Spring框架的七大模块:

  1. Core Container(核心容器)
  2. Data Access/Integration(数据访问/集成)
  3. Web
  4. AOP(面向切面编程)
  5. Instrumentation(工具)
  6. Messaging(消息传递)
  7. Test(测试)

Spring原理示意图:

Spring原理图Spring原理图

Spring框架的核心组件:

  1. BeanFactory:是工厂模式的实现,是Spring的基本容器。
  2. ApplicationContext:是BeanFactory的子接口,提供了更多的功能,例如国际化支持和环境抽象。
  3. Core Container(核心容器):由spring-core,spring-beans,spring-context,spring-context-support和spring-expression(SpEL,Spring表达式语言)模块组成,提供了框架的基础功能。
  4. Spring AOP:提供了面向切面编程的实现。
  5. Data Access/Integration:包括JDBC,ORM,OXM,JMS和Transaction模块。
  6. Web:提供了基于Servlet的Spring MVC和WebSocket的实现。

以上是Spring框架的基本概述和关键特性,具体实现和应用需要结合具体的设计模式和开发实践。

2024-09-04

RabbitMQ是一个消息代理,它接收和转发消息。RabbitMQ支持多种消息传递模式,包括简单的队列模式、工作队列模式、发布/订阅模式、路由模式、通配符模式等。

  1. 简单队列模式(Simple Queue)

简单的队列模式是最基本的消息队列模式,一个生产者发送消息到队列,一个消费者从队列中取消息。

生产者代码示例:




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()

消费者代码示例:




import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='hello')
 
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
  1. 工作队列模式(Work Queue)

工作队列模式是多个消费者平分任务,每个消费者处理的任务是均衡的。




import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
 
message = 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='task_queue',
                      body=message,
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2,  # make message persistent
                      ))
print(f" [x] Sent {message}")
 
connection.close()



import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
 
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(queue='task_queue', on_message_callback=callback)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
  1. 发布/订阅模式(Publish/Subscribe)

发布/订阅模式是生产者发送消息到交换机,交换机根据规则将消息发送到多个队列。




import pika
 
conne