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;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
/**
 * 网关中的登录验证过滤器
 */
public class LoginFilter implements GlobalFilter {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 检查请求是否需要登录
        // 这里的逻辑可以根据实际情况进行定制，例如检查请求的URL路径或者Header等
        // 如果需要登录验证，则直接返回未认证的响应
        if (需要登录验证) {
            ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
            response.setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
            String result = "{\"code\":401,\"msg\":\"未登录或登录失效，请重新登录！\"}";
            byte[] bytes = result.getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
            DataBufferUtils.write(response.bufferFactory().wrap(bytes), response);
            return response.setComplete();
        }
 
        // 如果不需要登录验证，则继续执行后续的过滤器和路由
        return chain.filter(exchange);
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Cloud Gateway中实现一个简单的登录验证过滤器。当请求需要登录验证时，过滤器会返回一个未认证的HTTP响应。这个过滤器可以被用作一个基本的登录保护，也可以根据实际需求进行功能扩展。

import psycopg2
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
 
# 定义连接PostgreSQL的参数
def connect_to_postgresql(user, password, host, database):
    return psycopg2.connect(
        dbname=database,
        user=user,
        password=password,
        host=host
    )
 
# 将DataFrame写入PostgreSQL
def write_to_postgresql(df, conn, table_name):
    # 将DataFrame转换为SQLlite数据库
    engine = create_engine('postgresql://{0}:{1}@{2}/{3}'.format(user, password, host, database))
    df.to_sql(table_name, engine, if_exists='replace', index=False)
 
# 定义用户输入的参数
user = 'your_username'
password = 'your_password'
host = 'your_host'
database = 'your_database'
table_name = 'your_table_name'
 
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
 
# 连接PostgreSQL
conn = connect_to_postgresql(user, password, host, database)
 
# 将DataFrame写入PostgreSQL
write_to_postgresql(df, conn, table_name)
 
# 关闭连接
conn.close()

这段代码首先定义了连接到PostgreSQL数据库的函数，然后定义了将DataFrame写入PostgreSQL的函数。在主程序中，用户需要提供连接所需的参数，并将Excel文件读取为DataFrame。接下来，程序连接到PostgreSQL，并使用定义好的函数将DataFrame写入指定的表中。最后，关闭数据库连接。这个过程展示了如何将数据从一个地方移动到另一个地方，这是办公自动化的一个基本步骤。

Spring Boot可以很容易地与其他技术进行集成，以下是一些常见的集成案例：

1. Spring Cloud: Spring Cloud为微服务提供了非常广泛的支持。要将Spring Boot应用程序集成到Spring Cloud中，您需要添加相应的Spring Cloud依赖项，并配置服务发现、配置管理等。

<!-- Spring Cloud dependencies -->
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

2. Spring Security: Spring Security是一种流行的Java安全框架，可以很容易地与Spring Boot集成。

<!-- Spring Security -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId>
</dependency>

3. Spring Data: Spring Data是一个用于简化数据库访问的Spring模块。

<!-- Spring Data JPA -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>

4. 其他技术: 例如，要集成MyBatis或Hibernate，只需添加对应的Spring Boot Starter依赖即可。

<!-- MyBatis -->
<dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.1.4</version>
</dependency>

对于集成的具体代码实现，通常需要根据所集成技术的具体需求进行配置。例如，配置数据库连接、定义安全策略、设置服务注册等。这些配置通常在Spring Boot应用程序的application.properties或application.yml文件中进行，或者通过编程方式在配置类中设置。

Navicat Monitor 3 是一款数据库监控工具，它可以用来跟踪 PostgreSQL 实例的查询。为了使用 Navicat Monitor 3 跟踪 PostgreSQL 查询，你需要确保你的 PostgreSQL 服务器配置允许查询统计信息的收集。

以下是如何设置 PostgreSQL 以允许查询跟踪的基本步骤：

1. 编辑 PostgreSQL 配置文件 postgresql.conf。
2. 设置 track_activity_statement_information 参数为 on。
3. 重启 PostgreSQL 服务以应用更改。

接下来，你可以使用 Navicat Monitor 3 来连接你的 PostgreSQL 数据库并开始跟踪查询。

请注意，Navicat Monitor 3 可能需要一定的权限才能连接和跟踪 PostgreSQL 实例。

以下是一个示例，演示如何编辑 PostgreSQL 配置文件以启用查询跟踪：

# 打开 PostgreSQL 配置文件
sudo nano /etc/postgresql/<version>/main/postgresql.conf
 
# 添加或修改以下行
track_activity_statement_information = on
 
# 重启 PostgreSQL 服务
sudo systemctl restart postgresql

确保替换 <version> 为你的 PostgreSQL 版本号。

在完成这些配置后，你可以使用 Navicat Monitor 3 连接到 PostgreSQL 实例，并开始跟踪查询。在 Navicat Monitor 中，你可以看到实时的数据库活动，包括正在执行的查询、执行时间、资源使用情况等。

在PostgreSQL中，安装和部署可以根据不同的操作系统和环境有所不同。以下是一些常见的PostgreSQL安装和部署命令，这些命令适用于大部分基于Unix的系统，包括Linux和macOS。

1. 安装PostgreSQL：

   • 在Ubuntu/Debian系统上，可以使用apt-get进行安装：

     
     
     
     sudo apt-get update
     sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib

   • 在Red Hat/CentOS系统上，可以使用yum进行安装：

     
     
     
     sudo yum install postgresql postgresql-server postgresql-contrib

   • 在macOS上，可以使用Homebrew进行安装：

     
     
     
     brew install postgresql

2. 启动PostgreSQL服务：

   
   
   
   sudo service postgresql start

3. 切换到postgres用户：

   
   
   
   sudo -i -u postgres

4. 创建一个新的数据库用户：

   
   
   
   createuser --interactive

5. 创建一个新的数据库：

   
   
   
   createdb <数据库名>

6. 登录到PostgreSQL命令行界面：

   
   
   
   psql -U <用户名> -d <数据库名>

7. 列出所有数据库：

   
   
   
   \l

8. 列出所有用户：

   
   
   
   \du

9. 退出psql命令行界面：

   
   
   
   \q

10. 导出数据库：

    
    
    
    pg_dump -U <用户名> -d <数据库名> -f <文件名>.sql

11. 导入数据库：

    
    
    
    psql -U <用户名> -d <数据库名> -f <文件名>.sql

12. 修改PostgreSQL配置文件（postgresql.conf）和客户端认证配置文件（pg\_hba.conf）。

13. 重启PostgreSQL服务以应用配置更改：

    
    
    
    sudo service postgresql restart

这些命令提供了一个基本的PostgreSQL安装和部署的概览。根据具体的操作系统和环境，安装步骤可能会有所不同。

在Spring Cloud中使用Resilience4j进行接口限流，你需要做以下几步：

1. 添加依赖：确保你的项目中包含了Resilience4j和Spring Cloud CircuitBreaker依赖。

<dependency>
    <groupId>io.github.resilience4j</groupId>
    <artifactId>resilience4j-spring-boot2</artifactId>
    <version>你的版本号</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-circuitbreaker-reactor-resilience4j</artifactId>
</dependency>

2. 配置限流器（RateLimiter）：在你的application.yml或application.properties中配置限流器。

resilience4j.ratelimiter:
  configs:
    defaultConfig:
      limitForPeriod: 10 # 每个时间周期内允许通过的最大请求数
      limitRefreshPeriodInMs: 1000 # 时间周期，单位毫秒

3. 使用注解定义限流器：在你的服务接口上使用@RateLimiter注解，指定配置名称。

@RateLimiter(name = "defaultConfig", fallbackMethod = "rateLimiterFallback")
public Mono<String> rateLimitedService() {
    // 你的业务逻辑
}
 
public Mono<String> rateLimiterFallback() {
    return Mono.just("Rate Limit Exceeded");
}

以上代码定义了一个名为rateLimitedService的接口，并使用了默认配置的限流器。如果请求超出了限定的频率，将会调用rateLimiterFallback方法返回一个备用响应。

确保你的服务接口返回类型与Resilience4j支持的类型一致，对于Spring WebFlux，通常是Mono或Flux。对于Spring Reactive，使用Mono或Flux作为返回类型。对于Spring MVC，使用Callable、CompletableFuture或同步返回类型。

// 假设我们有一个自定义的注解 @MyCustomAnnotation
import org.springframework.context.annotation.ImportSelector;
import org.springframework.core.type.AnnotationMetadata;
 
public class MyImportSelector implements ImportSelector {
    @Override
    public String[] selectImports(AnnotationMetadata importingClassMetadata) {
        // 这里可以根据注解元数据进行逻辑处理，然后返回需要导入的类名数组
        // 例如，根据注解的属性值决定是否导入某个类
        return new String[]{"com.example.MyImportedClass"};
    }
}
 
// 使用 @MyCustomAnnotation 注解的配置类
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
@MyCustomAnnotation(scanBasePackages = "com.example")
public class MyConfig {
    // 配置内容
}
 
// 自定义的注解 MyCustomAnnotation
import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;
 
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface MyCustomAnnotation {
    String[] scanBasePackages();
}

这个例子展示了如何创建一个自定义的注解 @MyCustomAnnotation 和相应的 ImportSelector 实现，然后在配置类上使用该注解。当 Spring Boot 应用启动时，会读取配置类上的注解，并利用 MyImportSelector 导入额外的配置类。这个过程是 Spring Boot 自动装配的核心机制之一。

在Spring Boot应用中，默认使用的是内嵌的Tomcat容器。如果你想要替换为Undertow容器，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，在项目的pom.xml中添加Undertow的依赖。

<dependencies>
    <!-- 添加 Undertow 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-undertow</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- 移除 Tomcat 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
</dependencies>

2. 确保没有其他地方在pom.xml中引入spring-boot-starter-web，以避免重复引入Tomcat。
3. 在application.properties或application.yml中，可以进行Undertow的配置，例如设置IO线程数、任务队列的大小等。

# application.properties 示例
 
# 设置 Undertow 的 IO 线程数
server.undertow.io-threads=4
# 设置 Undertow 的 worker 线程数
server.undertow.worker-threads=20
# 设置 Undertow 的连接队列大小
server.undertow.buffer-size=1024

4. 重新打包并运行你的Spring Boot应用，此时应用将使用Undertow作为Web服务器容器。

以上步骤完成后，你的Spring Boot应用将使用Undertow代替Tomcat作为Web服务器。

import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.RuleConstant;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRule;
import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.flow.FlowRuleManager;
import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;
import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;
import com.alibaba.csp.sentinel.context.ContextUtil;
 
// 配置限流规则
private static void initFlowRules(){
    List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
    FlowRule rule = new FlowRule();
    rule.setResource(KEY);
    rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
    // 设置限流阈值类型为QPS，每秒允许通过的请求数为1
    rule.setCount(1);
    rules.add(rule);
    FlowRuleManager.loadRules(rules);
}
 
public static void main(String[] args) {
    // 初始化限流规则
    initFlowRules();
 
    // 通过SphU.entry("key")进行资源保护，如果被限流，则抛出BlockException异常
    while (true) {
        try (Entry entry = SphU.entry(KEY)) {
            // 业务逻辑
            System.out.println("业务逻辑被执行");
        } catch (BlockException e) {
            // 业务逻辑
            System.out.println("被限流了");
        }
    }
}

这段代码演示了如何使用Sentinel进行限流操作。首先，我们配置了一个限流规则，规定了资源的QPS阈值。接着，在一个无限循环中，我们使用SphU.entry(KEY)来保护我们的业务代码，如果请求的QPS超过了规则中设定的阈值，则会抛出BlockException异常，我们可以在catch块中处理这种情况，例如打印一条日志或者进行服务降级。

Tomcat多实例部署通常是为了提高服务器的处理能力，通过启动多个Tomcat实例来分担负载。动静分离是为了提高系统的性能和可维护性，将静态资源（HTML、CSS、JavaScript、图片等）与动态资源（如JSP、Servlet等）分开部署。

以下是一个简单的步骤指导如何进行Tomcat多实例部署和动静分离：

1. 安装Tomcat多个实例：

   • 将Tomcat解压到多个不同的目录。
   • 为每个实例创建独立的server.xml和其他配置文件，确保端口号不冲突。

2. 动静分离配置：

   • 在静态资源服务器（例如Nginx或Apache）上配置静态资源的服务。
   • 配置动态资源服务器（Tomcat），让其只处理动态内容。
   • 通过反向代理服务器将静态请求转发到静态资源服务器，动态请求转发到动态资源服务器。

以下是一个简化的Tomcat多实例部署示例（以Linux系统为例）：

# 下载Tomcat
wget https://downloads.apache.org/tomcat/tomcat-9/v9.0.62/bin/apache-tomcat-9.0.62.tar.gz
 
# 解压到多个目录
tar xzvf apache-tomcat-9.0.62.tar.gz
mv apache-tomcat-9.0.62 /usr/local/tomcat9-instance1
 
# 复制实例（如果需要第二个实例）
cp -r /usr/local/tomcat9-instance1 /usr/local/tomcat9-instance2
 
# 修改实例1和实例2的端口号，防止冲突
# 修改/usr/local/tomcat9-instance1/conf/server.xml 和 /usr/local/tomcat9-instance2/conf/server.xml
 
# 启动实例1和实例2
/usr/local/tomcat9-instance1/bin/startup.sh
/usr/local/tomcat9-instance2/bin/startup.sh

动静分离配置（以Nginx为静态资源服务器，Tomcat为动态资源服务器为例）：

# Nginx配置文件（/etc/nginx/nginx.conf或相关配置目录下的文件）
server {
    listen 80;
 
    location / {
        root /path/to/static/resources;
        try_files $uri $uri/ =404;
    }
 
    location ~ \.jsp$ {
        proxy_pass http://tomcat_dynamic_resource_server;
    }
 
    # 其他需要代理到Tomcat的动态资源
}

在这个配置中，Nginx接收到对静态资源的请求时，直接返回静态资源文件。对于JSP文件的请求，它将请求代理到Tomcat服务器。

注意：以上示例仅为概念性说明，实际部署可能需要考虑更多因素，如安全性、性能等。