2024-09-04



from langchain import Chain, LLM, LLMCache, LLMProcgen, MongoLLM
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.memory import MongoMemory
from langchain.vectorstores import MongoVectorstore
 
# 初始化MongoDB客户端
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient("mongodb://localhost:27017")
db = client.rag_database
 
# 使用MongoDB作为LLM的缓存
llm_cache = LLMCache(MongoLLM(db=db))
 
# 使用MongoDB作为向量存储
vectorstore = MongoVectorstore(db=db)
 
# 使用MongoDB作为内存
memory = MongoMemory(db=db)
 
# 创建LLM模型,使用MongoDB作为缓存
llm = LLM(model_name="gpt-3.5-turbo", llm_cache=llm_cache)
 
# 创建一个简单的LLMProcgen,使用MongoDB作为向量存储和内存
llm_procgen = LLMProcgen(llm=llm, vectorstore=vectorstore, memory=memory)
 
# 创建一个基于LLMProcgen的应用链
app_chain = Chain(llm_procgen)
 
# 用户可以通过CLI或其他方式提交查询
user_query = "What is the capital of France?"
 
# 执行查询并获取结果
result = app_chain.run(user_query)
 
# 打印结果
print(result)

这段代码展示了如何使用MongoDB来存储LangChain应用中的LLM模型、内存和向量存储。这样可以确保即使在应用程序重启后,也可以快速访问之前的信息,提高应用的效率和用户体验。

2024-09-04

Tomcat 启动卡住问题排查步骤:

  1. 查看日志

    检查 catalina.out 日志文件,查找是否有异常信息或错误信息。

  2. 检查内存

    确认服务器是否有足够的内存和交换空间。

  3. 检查端口冲突

    确认Tomcat监听的端口没有被占用。使用 netstat -tulnp | grep <port> 检查端口。

  4. 检查配置文件

    检查 server.xml 和其他配置文件是否有错误的配置项。

  5. 检查JVM参数

    检查 setenv.shsetenv.bat 文件中的JVM参数设置是否合理。

  6. 检查系统资源

    查看CPU和I/O使用情况,确认是否因资源不足导致Tomcat响应缓慢。

  7. 检查数据库连接

    如果Tomcat配置了数据库连接池,检查数据库服务器状态以及连接池配置。

  8. 使用调试工具

    可以使用JDK自带的调试工具如 jstackjmap 来分析线程堆栈和内存使用情况。

  9. 升级Tomcat

    如果怀疑是Tomcat的bug,尝试升级到最新稳定版本。

  10. 重启服务器

    如果以上步骤都没有解决问题,尝试重启服务器。

这些步骤可以帮助你定位Tomcat启动卡住的原因,并采取相应的解决措施。

2024-09-04



import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
public class AuthorizationGlobalFilter implements GlobalFilter {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 获取请求中的Token
        String token = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Authorization");
 
        // 验证Token是否存在或有效
        if (token == null || "".equals(token)) {
            // Token不存在,返回401 Unauthorized
            ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
            response.setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
            return DataBufferUtils.join(response.getBufferFactory())
                    .flatMap(buffer -> {
                        response.getHeaders().setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
                        return response.writeWith(Mono.just(buffer));
                    });
        }
 
        // Token存在,继续请求
        return chain.filter(exchange);
    }
}

这段代码定义了一个全局过滤器,用于在Spring Cloud Gateway中实现统一验证访问令牌。如果请求中没有包含有效的Authorization头信息,则会返回状态码为401的响应。这种方式可以有效地保护微服务架构中的各个服务,确保只有授权的请求能够通过网关访问后端服务。

2024-09-04

在Vue.js与Redis完成鉴权的场景中,通常的流程是:

  1. 用户登录,后端使用Redis存储生成的Token。
  2. 用户登录后,后端返回Token给前端。
  3. 前端将Token存储在本地,如localStorage或vuex。
  4. 前端在后续的请求中携带Token。
  5. 后端检查Token的有效性,如果Token有效则允许访问资源。

以下是一个简化的例子:

后端(使用Node.js和Express框架):




const express = require('express');
const redis = require('redis');
const jwt = require('jsonwebtoken');
 
const app = express();
const redisClient = redis.createClient();
 
app.post('/login', (req, res) => {
  // 假设用户验证成功
  const token = jwt.sign({ userId: 1 }, 'secret', { expiresIn: '1h' });
  redisClient.set(token, ''); // 存储Token到Redis
  res.json({ token }); // 返回Token给前端
});
 
app.get('/protected', authenticateToken, (req, res) => {
  // 受保护的资源
  res.json({ message: 'Authorized content' });
});
 
function authenticateToken(req, res, next) {
  const authHeader = req.headers['authorization'];
  const token = authHeader && authHeader.split(' ')[1];
  if (token == null) return res.sendStatus(401); // 如果没有Token,返回未授权
 
  redisClient.get(token, (err, data) => {
    if (err) return res.sendStatus(500); // 如果Redis查询出错,返回服务器错误
    if (data) {
      jwt.verify(token, 'secret', (err, decoded) => {
        if (err) return res.sendStatus(401); // 如果Token验证失败,返回未授权
        req.decoded = decoded; // 如果Token有效,将解码信息添加到请求
        next(); // 继续执行后续中间件
      });
    } else {
      return res.sendStatus(401); // 如果Token在Redis中不存在,返回未授权
    }
  });
}
 
app.listen(3000, () => {
  console.log('Server is running on port 3000');
});

前端(Vue.js):




// Vue组件中登录方法
methods: {
  login() {
    axios.post('/login')
      .then(response => {
        localStorage.setItem('token', response.data.token); // 存储Token
        this.$router.push('/protected'); // 跳转到受保护的页面
      })
      .catch(error => {
        console.error('Login failed', error);
      });
  }
}
 
// 在Vue的axios拦截器中设置请求头
axios.interceptors.request.use(config => {
  const token = localStorage.getItem('token');
  if (token) {
    config.headers.Authorization = `Bearer ${token}`; // 在请求头中携带Token
  }
  return config;
}, error => {
  return Promise.reject(error);
});
 
// 在路由守卫中检查用户是否已经登录
router.beforeEach((to, from, next) => {
  const publicPages = ['/login'];
  const authRequired = !publicPages.includes(to.path);
  const token = localStorage.getItem('token');
 
  if (authRequired && !token) {
    return next('/login');
  }
 
  next();
});

在这个例子中,前端用户登录后,后端生成Token并存储到

2024-09-04

在Ubuntu系统上搭建开发环境,通常涉及到网络文件系统(NFS)、SSH远程访问、FTP文件传输服务和Samba文件共享服务。以下是如何在Ubuntu上安装和配置这些服务的简要指南和示例代码。

  1. NFS服务器安装和配置:



sudo apt update
sudo apt install nfs-kernel-server
mkdir /var/nfs/general -p
chown nobody:nogroup /var/nfs/general
echo "/var/nfs/general *(rw,sync,no_subtree_check)" | sudo tee -a /etc/exports
sudo exportfs -ra
sudo systemctl restart nfs-kernel-server
  1. SSH服务器安装和配置(通常Ubuntu安装后已默认包含):



sudo apt update
sudo apt install openssh-server
sudo systemctl enable ssh
sudo systemctl start ssh
  1. FTP服务器安装和配置:



sudo apt update
sudo apt install vsftpd
echo "allow_writeable_chroot=YES" | sudo tee -a /etc/vsftpd.conf
sudo systemctl enable vsftpd
sudo systemctl start vsftpd
  1. Samba服务器安装和配置:



sudo apt update
sudo apt install samba
sudo mkdir /var/samba/general -p
sudo chown nobody:nogroup /var/samba/general
echo "
[general]
   path = /var/samba/general
   read only = no
   browsable = yes
" | sudo tee -a /etc/samba/smb.conf
sudo systemctl restart smbd
sudo systemctl enable smbd

这些指南提供了在Ubuntu上安装和配置这些服务的基本步骤。根据具体需求,可能需要调整配置文件以设置权限、身份验证方法等。

2024-09-04

由于您的问题是关于开源数据库MySQL的DBA运维实战,并且提到了第四章“集群”,但是没有提供具体的问题或者代码示例,我无法提供针对特定代码问题的解决方案。

不过,我可以提供一个简单的MySQL集群示例,这是一个使用MySQL Group Replication的简单配置示例:

  1. 安装MySQL服务器。
  2. 配置my.cnf,启用Group Replication并指定集群配置。



[mysqld]
server_id=1
gtid_mode=ON
enforce_gtid_consistency=ON
master_info_repository=TABLE
relay_log_info_repository=TABLE
binlog_checksum=NONE
log_slave_updates=ON
binlog_format=ROW
loose-group_replication_group_name="aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee"
loose-group_replication_start_on_boot=OFF
loose-group_replication_local_address="127.0.0.1:33061"
loose-group_replication_group_seeds="127.0.0.1:33061,127.0.0.1:33062"
loose-group_replication_bootstrap_group=OFF
  1. 启动MySQL服务并加入到集群。

对于更详细的配置和操作,请参考MySQL官方文档或专业的DBA手册。

2024-09-04

Redis支持的数据类型包括字符串(String), 哈希表(Hash), 列表(List), 集合(Set), 有序集合(Sorted Set)等。以下是在Java中使用Jedis客户端操作这些数据类型的常用命令的示例代码:




import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class RedisQuickStart {
    public static void main(String[] args) {
        // 连接到Redis服务器
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
 
        // 字符串String
        jedis.set("key", "value");
        System.out.println("字符串: " + jedis.get("key"));
 
        // 哈希表Hash
        jedis.hset("hashKey", "field", "value");
        System.out.println("哈希表: " + jedis.hget("hashKey", "field"));
 
        // 列表List
        jedis.rpush("listKey", "value1", "value2");
        System.out.println("列表: " + jedis.lrange("listKey", 0, -1));
 
        // 集合Set
        jedis.sadd("setKey", "value1", "value2");
        System.out.println("集合: " + jedis.smembers("setKey"));
 
        // 有序集合Sorted Set
        jedis.zadd("zsetKey", 1, "value1");
        jedis.zadd("zsetKey", 2, "value2");
        System.out.println("有序集合: " + jedis.zrange("zsetKey", 0, -1));
 
        // 关闭连接
        jedis.close();
    }
}

确保在运行此代码之前已经安装了Redis服务器并且Jedis客户端库已经添加到项目依赖中。

2024-09-04

这是一个关于三种流行的Python Web框架(Django、Flask和FastAPI)的优缺点分析与适用场景的指南。

Django:

优点:

  • Django自带的管理后台和丰富的扩展库使其在大型项目中具有很大的优势。
  • Django的模板-视图-模型(MVC)架构提供了清晰的分层架构。
  • Django的学习曲线较低,易于上手。

缺点:

  • Django在高性能场景下可能不够高效,因为它是同步阻塞的。
  • Django项目的初始化设置较为复杂,需要安装大量的依赖。

适用场景:

  • 需要高度可扩展性和管理复杂数据的大型企业级应用。
  • 需要快速开发且关注代码清晰性和可维护性的项目。

Flask:

优点:

  • Flask是轻量级的,可以快速搭建项目并运行。
  • Flask提供了极大的灵活性,可以自定义很多功能。
  • Flask是微框架,可以根据项目需求选择合适的扩展。

缺点:

  • Flask本身不包含数据库接口,需要自己集成,这增加了一定的学习成本。
  • Flask的路由系统相对于Django更为复杂。

适用场景:

  • 需要灵活性和可扩展性的小型或中型应用。
  • 需要快速迭代和简单部署的项目。

FastAPI:

优点:

  • FastAPI是Python的异步Web框架,性能优秀,适合高性能应用。
  • 自带交互式API文档,方便前后端分离开发。
  • 使用Python类型注解,使代码更加清晰和类型安全。

缺点:

  • 对于不熟悉异步编程或Python新特性(如类型注解)的开发者可能上手较困难。
  • 相对于Django和Flask,FastAPI的社区和资源相对较少。

适用场景:

  • 需要高性能和可扩展性的应用,特别是需要与异步服务和数据库集成的场景。
  • 需要快速迭代和高性能API的项目。

总结:

选择合适的框架应考虑项目的规模、性能要求、需求的灵活性以及团队的技术背景。对于需要高性能的API服务,FastAPI是一个很好的选择。对于需要快速开发和管理大型项目的情况,Django是一个很好的选择。而对于希望灵活选择和快速迭代的小型应用,Flask是一个很好的选择。

2024-09-04



import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Caching;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class CacheService {
 
    // 假设我们有一个CacheManager实例,这里通过依赖注入获取
    private final CacheManager cacheManager;
 
    public CacheService(CacheManager cacheManager) {
        this.cacheManager = cacheManager;
    }
 
    // 使用CacheManager手动清除缓存
    public void clearCacheManually(String cacheName) {
        cacheManager.getCache(cacheName).clear();
    }
 
    // 使用注解清除缓存
    @CacheEvict(value = "sampleCache", allEntries = true)
    public void clearCacheWithAnnotation() {
        // 这里不需要额外的代码,注解会处理缓存清除
    }
 
    // 使用注解和条件清除缓存
    @Caching(evict = {
        @CacheEvict(value = "conditionalCache", condition = "#result != null"),
        @CacheEvict(value = "anotherCache", key = "'specialKey'")
    })
    public String conditionallyClearCache(String key) {
        // 根据条件清除缓存
        return "someResult";
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用程序中手动和使用注解来清除缓存。clearCacheManually方法通过注入的CacheManager实例来清除指定缓存。clearCacheWithAnnotation方法通过@CacheEvict注解来清除名为sampleCache的缓存中的所有条目。conditionallyClearCache方法使用@Caching注解来根据方法的返回值和给定的键来有条件地清除缓存。

2024-09-04

由于这个问题涉及的内容较多,并且涉及到的技术有SpringBoot、数据可视化和大数据爬虫,以下是一个核心函数的示例,展示如何使用SpringBoot创建一个简单的服务来获取亚健康数据并进行可视化。




// 使用SpringBoot创建一个简单的服务来获取亚健康数据并进行可视化
@RestController
public class HealthDataController {
 
    // 假设有一个服务来获取亚健康数据
    @Autowired
    private HealthDataService healthDataService;
 
    // 获取亚健康数据的API
    @GetMapping("/healthdata")
    public ResponseEntity<?> getHealthData() {
        List<HealthData> dataList = healthDataService.getHealthDataList();
        return ResponseEntity.ok(dataList);
    }
 
    // 假设有一个服务来处理数据并生成可视化结果
    @Autowired
    private HealthDataVisualizationService healthDataVisualizationService;
 
    // 生成可视化结果的API
    @PostMapping("/visualize")
    public ResponseEntity<?> generateVisualization(@RequestBody VisualizationRequest request) {
        String visualizationResult = healthDataVisualizationService.generateVisualization(request);
        return ResponseEntity.ok(visualizationResult);
    }
}
 
// 假设的HealthDataService
public interface HealthDataService {
    List<HealthData> getHealthDataList();
}
 
// 假设的HealthDataVisualizationService
public interface HealthDataVisualizationService {
    String generateVisualization(VisualizationRequest request);
}

这个示例展示了如何在SpringBoot中创建一个简单的REST API,用于获取亚健康数据并生成可视化结果。在实际应用中,你需要实现具体的数据获取和可视化生成逻辑。这只是一个框架,你需要根据实际需求进行功能扩展和完善。