2024-09-04

以下是一个基于PostgreSQL 12的主从快速搭建的简化示例。请确保在执行以下步骤前已经安装了PostgreSQL 12。

  1. 初始化主数据库:



initdb -D /path/to/master/data
  1. 配置主数据库的postgresql.conf



# 主要配置
listen_addresses = '*'          # 监听所有接口
max_connections = 100           # 根据需求调整
  1. 创建replication用户:



CREATE ROLE replica LOGIN PASSWORD 'replica_password';
  1. 修改pg_hba.conf以允许从库连接:



# 添加从库的IP和认证方式
host    replication     replica         slave_ip/32         md5
  1. 启动主数据库服务。
  2. 初始化从数据库:



initdb -D /path/to/slave/data
  1. 配置从数据库的postgresql.conf



# 主要配置
listen_addresses = 'localhost'  # 只监听本地接口
max_connections = 100           # 根据需求调整
  1. 修改pg_hba.conf以允许本地连接:



# 添加本地连接的认证方式
local    all             all                                     md5
  1. 启动从数据库服务。
  2. 在从库上进行基础备份和恢复:



pg_basebackup -h master_ip -U replica -D /path/to/slave/data -X stream -P
  1. 在从库的recovery.conf中指定主库信息:



# 主要配置
primary_conninfo = 'host=master_ip port=5432 user=replica password=replica_password sslmode=prefer'
primary_slot_name = 'replica_slot'
  1. 启动从库服务,它将自动连接到主库并开始复制流程。

请根据实际环境调整配置文件中的路径、IP地址、认证信息等。以上步骤提供了一个基本的PostgreSQL 12主从复制的部署示例。

2024-09-04

在PostgreSQL中,表数据膨胀通常是由于VACUUM操作不足或者数据删除导致的。表数据膨胀指的是表的存储空间比实际需要的要多,这是因为被删除的数据行仍然占据空间,直到有新的数据插入或者表运行VACUUM操作。

表数据膨胀可能会导致以下问题:

  1. 磁盘空间不足。
  2. 性能下降,因为数据库需要扫描更多的数据块来找到活跃的数据。
  3. 事务ID回绕,可能导致数据库崩溃。

解决方法:

  1. 定期运行VACUUM操作,尤其是在删除大量数据后或者表的大小显著增长之后。
  2. 使用VACUUM FULL进行完整的VACUUM操作,它会重写表到新的磁盘空间,但这是一个耗时操作,通常在维护窗口期间执行。
  3. 监控表的膨胀程度,可以通过查询pg\_relation\_size来获取表的大小,并及时进行优化。

示例代码:




-- 定期执行VACUUM操作
VACUUM table_name;
 
-- 也可以使用VACUUM FULL,但要注意它的影响
VACUUM FULL table_name;
 
-- 查询表的大小
SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('table_name'));

在实际操作中,应根据具体情况选择合适的时机和策略来执行VACUUM操作,避免对数据库性能造成影响。

2024-09-04

在Windows环境下搭建Ollama离线大模型服务涉及多个步骤,包括环境配置、模型下载、服务部署等。由于Ollama是一个商业产品,我们无法提供直接的代码实例。但是,我可以提供一个概述性的步骤和可能的配置过程。

  1. 确保你有一个支持的Windows系统,并安装了Docker。
  2. 下载Ollama的离线大模型包。
  3. 使用Docker运行Ollama服务。

以下是可能的命令行步骤:




# 安装Docker
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sh get-docker.sh
 
# 启动Docker服务
Start-Service docker
 
# 确保你有足够的存储空间,并且将下载的模型包放在某个目录下
# 假设模型包名为ollama_model.tar.gz,存放在C:\ollama_models
 
# 运行Ollama服务
docker run -d --name ollama -v C:\ollama_models\ollama_model.tar.gz:/ollama_model.tar.gz -p 7777:7777 ollamadocker/ollama

请注意,这些步骤是基于假设和假代码,并且可能需要根据你的具体环境进行调整。实际步骤可能会因Ollama的版本更新而有所不同。如果你需要更详细的帮助,请联系Ollama的客户支持。

2024-09-04

在Spring Cloud集成Nacos作为配置中心时,可以使用Jasypt来对配置中心的敏感配置信息进行加密。为了实现配置的自动解密,你需要自定义一个PropertySourceLocator,它会和Jasypt集成来解密属性。

以下是一个简化的示例代码:




import org.springframework.cloud.bootstrap.config.PropertySourceLocator;
import org.springframework.core.env.Environment;
import org.springframework.core.env.PropertiesPropertySource;
import org.springframework.core.io.Resource;
import org.jasypt.encryption.StringEncryptor;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Properties;
 
public class JasyptPropertySourceLocator implements PropertySourceLocator {
 
    private final StringEncryptor stringEncryptor;
 
    public JasyptPropertySourceLocator(StringEncryptor stringEncryptor) {
        this.stringEncryptor = stringEncryptor;
    }
 
    @Override
    public Properties getProperties(Resource resource) {
        try {
            Properties properties = PropertiesLoaderUtils.loadProperties(new UrlResource(resource.getURI()));
            Properties decryptedProperties = new Properties();
            properties.stringPropertyNames().forEach(key -> {
                String value = properties.getProperty(key);
                String decryptedValue = stringEncryptor.decrypt(value);
                decryptedProperties.setProperty(key, decryptedValue);
            });
            return decryptedProperties;
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("Error decrypting properties", e);
        }
    }
 
    @Override
    public PropertySource<?> locate(Environment environment) {
        return new PropertiesPropertySource("jasyptProperties", getProperties(environment));
    }
}

在这个例子中,locate方法负责加载配置,并且在配置解析过程中,对使用Jasypt加密的属性值进行解密。getProperties方法负责解密过程,它接受一个Resource对象作为输入,加载属性,解密它们,并返回解密后的属性集。

要使用这个PropertySourceLocator,你需要确保它能被Spring容器扫描到,并且配置StringEncryptor的实现。通常,你可以通过在配置类上添加@Configuration注解和@Bean注解来提供StringEncryptor的实现。




import org.jasypt.encryption.pbe.StandardPBEStringEncryptor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class JasyptConfig {
 
    @Bean
    public StringEncryptor stringEncryptor() {
        StandardPBEStringEncryptor encryptor = new StandardPBEStringEncryptor();
        encryptor.setPassword("your-encryption-password");
        return encryptor;
    }
 
    @Bean
    public static Prop
2024-09-04

ElementUI是一款基于Vue.js的前端UI框架,它提供了一系列的组件供开发者使用。其中,Link组件并不存在于ElementUI中,可能您指的是el-link,它是ElementUI中的一个文字链接组件。

以下是使用el-link组件的基本示例:




<template>
  <div>
    <!-- 普通链接 -->
    <el-link href="https://element.eleme.io" target="_blank">链接</el-link>
 
    <!-- 带Icon的链接 -->
    <el-link href="https://element.eleme.io" target="_blank">
      <el-icon class="el-icon-edit"></el-icon>
      编辑
    </el-link>
 
    <!-- 禁用状态 -->
    <el-link disabled>不可点击链接</el-link>
  </div>
</template>
 
<script>
  export default {
    // 在此注册组件(如果是全局注册则不需要)
    // components: {
    //   'el-link': ElementUI.Link
    // }
  }
</script>

在上述代码中,el-link组件被用来创建文本链接。您可以通过href属性指定链接的目的地址,target属性用来指定链接打开的方式(比如_blank表示在新标签页中打开)。如果您想要在链接中加入图标,可以使用el-icon组件。最后,如果您想禁用链接,可以设置disabled属性。

请确保您已经正确安装并导入了ElementUI,并在Vue实例中正确注册了el-link组件。如果el-link是全局注册的,则不需要在每个组件中单独注册。

2024-09-04

PostgreSQL是一个功能强大的开源数据库系统,以下是一些最常用的查询函数:

  1. 查询数据库中的所有表:



SELECT * FROM pg_catalog.pg_tables WHERE schemaname != 'pg_catalog' AND schemaname != 'information_schema';
  1. 查询表中的所有列:



SELECT * FROM information_schema.columns WHERE table_schema = 'your_schema' AND table_name = 'your_table';
  1. 查询某个表的记录数:



SELECT COUNT(*) FROM your_table;
  1. 查询某个表的所有记录:



SELECT * FROM your_table;
  1. 查询某个表的指定列的记录:



SELECT column1, column2 FROM your_table;
  1. 查询某个表的记录,根据某个字段排序:



SELECT * FROM your_table ORDER BY column1 DESC;
  1. 查询某个表的记录,根据某个字段分组:



SELECT column1, COUNT(*) FROM your_table GROUP BY column1;
  1. 查询某个表的记录,根据某个字段筛选:



SELECT * FROM your_table WHERE column1 = 'value';
  1. 查询某个表的记录,根据某个字段范围筛选:



SELECT * FROM your_table WHERE column1 BETWEEN value1 AND value2;
  1. 查询某个表的记录,根据某个字段模糊查询(如:包含某个字符串):



SELECT * FROM your_table WHERE column1 LIKE '%value%';
  1. 查询某个表的记录,根据多个条件筛选:



SELECT * FROM your_table WHERE column1 = 'value1' AND column2 = 'value2';
  1. 查询某个表的记录,根据某个字段去重:



SELECT DISTINCT column1 FROM your_table;
  1. 查询某个表的记录,限制返回的行数:



SELECT * FROM your_table LIMIT 10;
  1. 查询某个表的记录,跳过前面的行数,并返回剩余的行:



SELECT * FROM your_table OFFSET 10 LIMIT 5;
  1. 查询某个表的记录,并合并多个字段的值:



SELECT column1 || column2 AS new_column FROM your_table;
  1. 查询某个表的记录,并计算字段的数学运算:



SELECT column1, column2 * 2 AS new_column FROM your_table;
  1. 查询某个表的记录,并对某个字段进行字符串处理(如:转换为大写或者截取某部分):



SELECT UPPER(column1) FROM your_table;
SELECT SUBSTRING(column1 FROM 1 FOR 5) FROM your_table;
  1. 查询某个表的记录,并使用数据库的内置函数(如:将时间戳转换为日期):



SELECT TO_DATE(column1, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') FROM your_table;
  1. 查询某个表的记录,并使用数据库的聚合函数(如:计算所有值的平均值):



SELECT AVG(column1) FROM your_table;
  1. 查询某个表的记录,并使用数据库的窗口函数(如:计算每行的行号):



SELECT column1,
2024-09-04



import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.WebSecurityConfigurerAdapter;
import org.springframework.security.web.authentication.logout.LogoutFilter;
import org.springframework.security.web.authentication.logout.SecurityContextLogoutHandler;
 
@Configuration
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
 
    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeRequests()
                .anyRequest().authenticated()
                .and()
            .logout()
                .logoutUrl("/logout")
                .addLogoutHandler(new SecurityContextLogoutHandler())
                .clearAuthentication(true)
                .invalidateHttpSession(true)
                .deleteCookies("JSESSIONID")
                .logoutSuccessUrl("/login?logout")
                .and()
            .apply(new CasSecurityConfigurer(casServerUrlPrefix, casServiceProperties))
            .and()
            .csrf().disable();
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Boot应用中使用CAS(Central Authentication Service)进行单点登录和登出。首先,我们创建了一个SecurityConfig类,继承自WebSecurityConfigurerAdapter。在configure方法中,我们配置了登录和登出的相关设置,包括CAS的服务地址和服务参数。我们也禁用了CSRF保护,以便可以进行正常的登录和登出操作。

2024-09-04

Redis 的过期策略和内存淘汰机制是为了保证 Redis 的高效和可控性。

过期策略

Redis 采用定时删除和惰性删除相结合的方式来处理键的过期。

  • 定时删除:Redis 每个 100ms 检查是否有过期的键,有的话就删除。
  • 惰性删除:当客户端访问一个键时,Redis 会检查这个键是否过期,如果过期就删除。

内存淘汰机制

当 Redis 的内存超过 maxmemory 设置的值时,会根据配置的淘汰策略(maxmemory-policy)来淘汰一些键。

  • noeviction:不进行淘汰,当内存不足时,新写入命令会报错。
  • allkeys-lru:当内存不足以写入数据时,使用最近最少使用算法(LRU)来淘汰键。
  • volatile-lru:只对设置了过期时间的键进行 LRU 淘汰。
  • allkeys-random:随机淘汰键。
  • volatile-random:随机从设置了过期时间的键中淘汰。
  • volatile-ttl:淘汰即将过期的键,优先淘汰 TTL 较短的键。

实例代码

设置键的过期时间:




SET key value EX 10

设置 maxmemory 和 淘汰策略:




# 设置最大内存为 2GB
CONFIG SET maxmemory 2gb

# 设置淘汰策略为 allkeys-lru
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru

查看当前的淘汰策略:




CONFIG GET maxmemory-policy

以上是 Redis 过期策略和内存淘汰机制的简要说明和实例代码。

2024-09-04

Redis 使用内存作为数据存储介质,并且设计了高效的数据结构,能够处理并发访问。Redis 提供了一种无锁的机制来处理并发操作,这是通过使用内存中的数据结构和单线程执行命令来实现的。

Redis 的无锁原子操作主要是通过以下几种机制实现的:

  1. 单线程模型:Redis 使用单个线程处理命令,因此可以保证操作的原子性。
  2. 内置的数据结构:Redis 提供了一系列的内置数据结构,如字符串、列表、集合、有序集合和哈希表,它们都是设计成原子操作的。
  3. 单命令执行:Redis 保证每个命令都是原子执行的,即使命令执行时间较长,也不会被其他命令打断。
  4. 使用事务:Redis 的事务可以确保一系列操作的原子性,要么所有命令都执行,要么都不执行。

例如,以下是一个 Redis 命令的简单示例,它演示了如何使用 INCR 命令以原子方式递增键的整数值:




# 假设 key 的值为 "10"

# 执行递增操作
INCR key

# 此时 key 的值会变为 "11"

在实际应用中,开发者可以利用这些机制来构建无锁的、可靠的并发访问机制。

2024-09-04

实验室管理信息系统(Laboratory Information Management System, LIS)是一种用于自动化实验室数据管理的软件系统。以下是一个简化的实验室管理信息系统的数据访问层代码示例,使用C#和ADO.NET来访问不同类型的数据库。




using System.Data;
using System.Data.Common;
 
public class DatabaseAccess
{
    private DbConnection _connection;
 
    public DatabaseAccess(string connectionString, string providerName)
    {
        DbProviderFactory factory = DbProviderFactories.GetFactory(providerName);
        _connection = factory.CreateConnection();
        _connection.ConnectionString = connectionString;
    }
 
    public DataSet ExecuteQuery(string query)
    {
        DbDataAdapter adapter = _connection.CreateCommand().CreateDbDataAdapter();
        adapter.SelectCommand.CommandText = query;
        DataSet ds = new DataSet();
        _connection.Open();
        adapter.Fill(ds);
        _connection.Close();
        return ds;
    }
 
    public int ExecuteNonQuery(string query)
    {
        DbCommand command = _connection.CreateCommand();
        command.CommandText = query;
        _connection.Open();
        int rowsAffected = command.ExecuteNonQuery();
        _connection.Close();
        return rowsAffected;
    }
}

这个类可以用来执行SQL查询和非查询命令,例如执行插入、更新、删除操作。它使用了泛型的 DbProviderFactory 来创建数据库连接和命令,这样就可以支持多种数据库。使用时,你需要提供正确的连接字符串和提供程序名称。