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2024-09-09

在Ubuntu 18.04上安装PostgreSQL并进行基本配置的步骤如下：

更新包列表：




sudo apt update

安装PostgreSQL：




sudo apt install postgresql postgresql-contrib

启动PostgreSQL服务：




sudo systemctl start postgresql

确保PostgreSQL随系统启动：




sudo systemctl enable postgresql

切换到PostgreSQL用户（默认为postgres）：




sudo -i -u postgres

创建一个新的角色（可选）：




createuser --interactive

创建一个新数据库（可选）：




createdb <your_database_name>

登录到PostgreSQL命令行界面：




psql

设置Postgres密码（可选，但强烈推荐）：




\password postgres

退出PostgreSQL命令行界面：

\q

退出postgres用户：




exit

以上步骤将在Ubuntu 18.04上安装PostgreSQL，并创建一个新用户和数据库（如果需要）。记得在实际使用中替换<your_database_name>为你想要的数据库名称。

System

2024-09-09

所有,数据库

以下是解决Oracle RAC到GBase 8c的数据库迁移中可能遇到的问题的示例代码：




-- 示例：处理Oracle中的数据类型与GBase 8c不兼容的情况
CREATE OR REPLACE PROCEDURE convert_data_types IS
BEGIN
  -- 假设Oracle中的数据类型有XMLTYPE，但GBase 8c不支持，需要转换或者替换
  FOR xml_rows IN (SELECT * FROM all_xml_type_columns) LOOP
    EXECUTE IMMEDIATE 'ALTER TABLE ' || xml_rows.table_name || ' DROP COLUMN ' || xml_rows.column_name;
    EXECUTE IMMEDIATE 'ALTER TABLE ' || xml_rows.table_name || ' ADD ' || xml_rows.column_name || ' VARCHAR2(4000)';
  END LOOP;
  
  -- 其他数据类型处理逻辑...
  
END convert_data_types;
/

这段代码是假设的，实际使用时需要根据实际的Oracle和GBase 8c的数据类型差异来调整。它展示了如何在Oracle中查找所有XML类型的列，并在GBase 8c中将它们替换为文本类型的列，以解决不兼容的数据类型问题。这只是一个处理数据类型转换的示例，实际迁移时可能还需要处理更多的数据类型和特性差异。

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SpringBoot中文乱码问题解决方案

System

2024-09-09

所有,java

在Spring Boot项目中遇到中文乱码问题，通常是因为字符编码设置不正确。以下是解决Spring Boot中文乱码问题的方法：

配置application.properties或application.yml文件：




# application.properties
spring.http.encoding.charset=UTF-8
spring.http.encoding.enabled=true
spring.http.encoding.force=true

或者使用YAML格式：




# application.yml
spring:
  http:
    encoding:
      charset: UTF-8
      enabled: true
      force: true

如果是通过Thymeleaf模板引擎，确保在模板中指定编码：




<!DOCTYPE html>
<html lang="en" xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    ...
</head>
...
</html>

如果是通过@RequestMapping或@GetMapping等注解处理请求，可以在方法上添加produces属性：




@GetMapping(value = "/path", produces = "text/plain;charset=UTF-8")
@ResponseBody
public String handleRequest() {
    // ...
}

对于POST请求的数据乱码问题，可以在Tomcat的配置中设置编码：




# application.properties
server.tomcat.uri-encoding=UTF-8

如果是文件读取乱码，确保文件保存和读取时使用相同的编码。
如果使用了Maven或Gradle，确保编译时的编码设置正确。

以上方法可以解决大多数中文乱码问题。如果问题仍然存在，可能需要进一步检查其他可能的编码设置，例如数据库编码、JVM编码等。

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云原生之使用docker部署Postgresql数据库

System

2024-09-09

所有,数据库




# 使用官方PostgreSQL镜像
FROM postgres:13
 
# 设置环境变量
ENV POSTGRES_DB=yourdbname \
    POSTGRES_USER=youruser \
    POSTGRES_PASSWORD=yourpassword
 
# 复制初始化脚本到容器内
COPY init.sql /docker-entrypoint-initdb.d/
 
# 容器将在5432端口上运行PostgreSQL服务
EXPOSE 5432
 
# 启动PostgreSQL服务器
CMD ["postgres"]

init.sql 文件示例：




-- 创建一个示例表
CREATE TABLE example_table (
    id serial PRIMARY KEY,
    name VARCHAR (50) NOT NULL
);
 
-- 插入一些示例数据
INSERT INTO example_table (name) VALUES ('Sample row');

构建并运行容器：




docker build -t yourimagename .
docker run --name some-postgres -d yourimagename

这个示例中，我们创建了一个简单的Dockerfile，用于构建包含PostgreSQL数据库的Docker镜像。我们设置了数据库名、用户和密码的环境变量，并且复制了一个初始化脚本到镜像中，这个脚本会在数据库初始化时运行。最后，我们暴露了数据库服务的端口并定义了启动命令。

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【吃透Java手写】4-Tomcat-简易版

System

2024-09-09

所有,java

以下是一个简化版的Tomcat服务器的核心代码示例，它展示了如何接收HTTP请求并返回响应：




import java.io.*;
import java.net.*;
 
public class SimpleTomcatServer {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(8080);
        while (true) {
            Socket socket = serverSocket.accept();
            handleRequest(socket);
        }
    }
 
    private static void handleRequest(Socket socket) throws IOException {
        InputStream inputStream = socket.getInputStream();
        OutputStream outputStream = socket.getOutputStream();
 
        // 读取HTTP请求
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
        String line = reader.readLine();
        System.out.println("Received: " + line);
 
        // 写入HTTP响应
        PrintWriter writer = new PrintWriter(outputStream, true);
        writer.println("HTTP/1.1 200 OK");
        writer.println("Content-Type: text/html");
        writer.println();
        writer.println("<html><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>");
 
        socket.close();
    }
}

这段代码创建了一个简易的Web服务器，监听8080端口。每当接收到一个HTTP请求，它就会返回一个简单的HTML页面。这个示例主要用于教学目的，实际的Tomcat服务器要复杂得多，包含更多功能，如解析HTTP头部、处理静态资源、JSP支持、安全性等。

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MongoDB的Collection与MySQL的Table：深入比较

System

2024-09-09

所有,数据库

MongoDB的Collection与MySQL的Table都是数据库中存储数据的结构。以下是两者的主要区别和相似之处：

相似之处：

都是数据库中存储数据的结构。
可以通过各自的SQL语言（SQL for MySQL, MongoDB Query Language for MongoDB）进行数据的查询、添加、更新和删除操作。

区别：

存储方式不同：MySQL的Table是基于行的存储，而MongoDB的Collection是基于文档的存储。
数据结构：MySQL的Table中的数据需要预先定义好字段，而MongoDB的Collection中的每个文档可以有不同的结构。
索引支持：MySQL的Table可以支持复合索引，而MongoDB的Collection可以索引文档中的任何字段。
表与表之间的关系：MySQL通过JOIN操作可以实现Table之间的关联查询，而MongoDB可以通过嵌入文档或者引用的方式实现文档之间的关联。
事务支持：MySQL支持ACID事务，而MongoDB原生不支持复杂的事务，但可以通过"多文档事务"来部分实现。
性能：在某些特定场景下，MongoDB可能会有更好的性能表现，尤其是在非结构化数据存储和查询方面。

代码示例对比：

MySQL:




CREATE TABLE users (id INT, name VARCHAR(50), age INT);
INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (1, 'Alice', 25);
SELECT * FROM users WHERE age > 20;

MongoDB:




use mydatabase; // 选择数据库
db.createCollection('users'); // 创建Collection
db.users.insertOne({id: 1, name: 'Alice', age: 25}); // 插入文档
db.users.find({age: {$gt: 20}}); // 查询文档

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C# 文件压缩解压与sqlite存储文件数据

System

2024-09-09

所有,数据库




using System;
using System.Data.SQLite;
using System.IO;
using System.IO.Compression;
 
public class FileCompressionExample
{
    public static void CompressFile(string sourceFile, string destinationFile)
    {
        using (FileStream originalFileStream = new FileStream(sourceFile, FileMode.Open, FileAccess.Read))
        {
            using (FileStream compressedFileStream = File.Create(destinationFile))
            {
                using (GZipStream compressionStream = new GZipStream(compressedFileStream, CompressionMode.Compress))
                {
                    originalFileStream.CopyTo(compressionStream);
                }
            }
        }
    }
 
    public static void DecompressFile(string sourceFile, string destinationFile)
    {
        using (FileStream compressedFileStream = new FileStream(sourceFile, FileMode.Open, FileAccess.Read))
        {
            using (GZipStream decompressionStream = new GZipStream(compressedFileStream, CompressionMode.Decompress))
            {
                using (FileStream originalFileStream = File.Create(destinationFile))
                {
                    decompressionStream.CopyTo(originalFileStream);
                }
            }
        }
    }
 
    public static void StoreDataInSQLite(string filePath, byte[] data)
    {
        using (SQLiteConnection connection = new SQLiteConnection($"Data Source={filePath}"))
        {
            connection.Open();
 
            using (SQLiteCommand command = new SQLiteCommand(connection))
            {
                command.CommandText = "INSERT INTO Files (Data) VALUES (@data)";
                command.Parameters.AddWithValue("@data", data);
                command.ExecuteNonQuery();
            }
        }
    }
 
    public static byte[] RetrieveDataFromSQLite(string filePath)
    {
        using (SQLiteConnection connection = new SQLiteConnection($"Data Source={filePath}"))
        {
            connection.Open();
 
            using (SQLiteCommand command = new SQLiteCommand(connection))
            {
                command.CommandText = "SELECT Data FROM Files LIMIT 1";
                using (SQLiteDataReader reader = command.ExecuteReader())
                {
                    if (reader.Read())
                    {
                        return

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Qt 操作SQLite数据库

System

2024-09-09

所有,数据库




#include <QSqlDatabase>
#include <QSqlQuery>
#include <QVariant>
#include <QDebug>
 
// 连接到SQLite数据库
QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
db.setDatabaseName("path_to_your_database.sqlite");
 
if (!db.open()) {
    qDebug() << "无法打开数据库";
    return;
}
 
// 执行SQL查询
QSqlQuery query;
 
// 插入数据
query.prepare("INSERT INTO your_table_name (column1, column2) VALUES (:value1, :value2)");
query.bindValue(":value1", "value1_data");
query.bindValue(":value2", "value2_data");
if (!query.exec()) {
    qDebug() << "插入数据失败：" << query.lastError();
} else {
    qDebug() << "数据插入成功";
}
 
// 查询数据
query.prepare("SELECT * FROM your_table_name");
if (!query.exec()) {
    qDebug() << "查询失败：" << query.lastError();
} else {
    while (query.next()) {
        QString column1Data = query.value(0).toString();
        QString column2Data = query.value(1).toString();
        qDebug() << "从数据库中获取的数据：" << column1Data << column2Data;
    }
}
 
// 关闭数据库连接
db.close();

这段代码展示了如何在Qt中操作SQLite数据库的基本步骤。首先，它设置数据库连接参数并尝试打开数据库。接下来，它使用QSqlQuery对象来准备和执行SQL语句，包括插入数据和查询数据。最后，它关闭数据库连接。在实际应用中，你需要替换数据库名称、表名和列名以及数据值来匹配你的数据库结构和需求。

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Redisson分布式锁解决库存超卖

System

2024-09-09

所有,redis

在使用Redisson分布式锁解决库存超卖问题时，可以通过加锁保证库存的原子性操作。以下是一个简单的示例代码：




import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
public class StockService {
 
    private RedissonClient redissonClient;
 
    public StockService(RedissonClient redissonClient) {
        this.redissonClient = redissonClient;
    }
 
    public void decreaseStock() {
        RLock lock = redissonClient.getLock("stockLock");
        try {
            // 尝试获取锁，最多等待100秒，超过时间则失败
            if (lock.tryLock(100, 100, TimeUnit.SECONDS)) {
                // 获取锁成功后执行库存减少操作
                // 这里应该是对数据库的库存字段进行减法操作
                // int stockCount = ...; // 假设这是从数据库中获取的库存数量
                // if (stockCount > 0) {
                //     // 减少库存
                //     // update database set stock_count = stock_count - 1 where ...
                // } else {
                //     // 库存不足
                // }
                
                // 这里是模拟减库存的逻辑，实际应用中需要替换为数据库操作
                System.out.println("库存减少成功！");
            } else {
                // 获取锁失败，库存减少操作被延迟执行或者不执行
                System.out.println("获取锁失败，库存减少操作被延迟执行或者不执行！");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            // 处理异常情况
        } finally {
            // 释放锁
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

在这个示例中，RedissonClient 是用于获取锁的Redisson客户端实例。decreaseStock 方法尝试获取名为"stockLock"的锁，并在获取锁成功后执行库存减少的逻辑。如果尝试获取锁失败，则会打印相应的日志信息，并且不会执行减少库存的操作。这样可以防止在高并发情况下发生超卖现象。

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Redis实现计数统计

System

2024-09-09

所有,redis

在Redis中，可以使用不同的数据类型和命令来实现计数功能，以下是几种常见的方法：

使用字符串（string）类型的 INCR 命令：




> SET mycounter "0"
OK
> INCR mycounter
(integer) 1
> INCR mycounter
(integer) 2

使用哈希表（hash）来存储多个计数器：




> HSET mycounters user_id 0
(integer) 1
> HINCRBY mycounters user_id 1
(integer) 1
> HINCRBY mycounters another_id 1
(integer) 1

使用列表（list）来进行计数，但不推荐这种方式，因为列表并非设计为计数工具：




> LPUSH mylist 0
(integer) 1
> INCR mylist
(error) ERR value is not an integer or out of range

使用集合（set）来进行计数，同样不推荐，因为集合不保证元素顺序且不允许重复：




> SADD myset 0
(integer) 1
> INCR myset
(error) ERR value is not an integer or out of range

使用有序集合（sorted set）来进行计数，也不推荐，因为有序集合是为了排序而设计的：




> ZADD myzset 0 member
(integer) 1
> INCR myzset
(error) ERR value is not an integer or out of range

在实际应用中，通常使用字符串类型的 INCR 命令或者哈希表的 HINCRBY 命令来进行简单的计数。如果需要更复杂的计数逻辑（例如分组计数或者是分布式计数），可能需要结合多种数据类型和命令，或者编写复杂的Lua脚本来实现。

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