2024-09-03

要在Docker中部署Redis 6.0.20,您可以按照以下步骤操作:

  1. 确保您的Docker环境已经安装并且正在运行。
  2. 从Docker Hub拉取Redis 6.0.20的官方镜像。
  3. 运行Redis容器。

以下是具体的命令:




# 拉取Redis 6.0.20镜像
docker pull redis:6.0.20
 
# 运行Redis容器
docker run --name my-redis -d redis:6.0.20

这将创建并运行一个名为my-redis的容器,使用Redis 6.0.20版本。

如果您需要将Redis端口映射到宿主机端口,可以使用-p选项:




docker run --name my-redis -d -p 6379:6379 redis:6.0.20

这会将容器内部的6379端口映射到宿主机的6379端口上。

如果您需要持久化数据到宿主机,可以使用-v选项来挂载数据卷:




docker run --name my-redis -d -p 6379:6379 -v /my/local/path:/data redis:6.0.20

这会将宿主机的/my/local/path目录挂载到容器的/data目录下,Redis将在这个目录下持久化数据。

以上步骤可以根据实际需求进行调整和组合。

2024-09-03

为了使用systemd来控制Tomcat的启动,你需要创建一个systemd服务单元文件。以下是一个简单的例子:

  1. 首先,确保你有管理员权限来创建systemd服务文件。
  2. 创建一个新的服务单元文件,例如/etc/systemd/system/tomcat.service,内容如下:



[Unit]
Description=Tomcat Web Application Container
After=network.target
 
[Service]
Type=forking
 
Environment=JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-amd64
Environment=CATALINA_PID=/opt/tomcat/temp/tomcat.pid
Environment=CATALINA_HOME=/opt/tomcat
Environment=CATALINA_BASE=/opt/tomcat
Environment='CATALINA_OPTS=-Xms512M -Xmx1024M -server -XX:+UseParallelGC'
Environment='JAVA_OPTS=-Djava.awt.headless=true -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom'
 
ExecStart=/opt/tomcat/bin/startup.sh
ExecStop=/opt/tomcat/bin/shutdown.sh
 
User=tomcat
Group=tomcat
UMask=0007
RestartSec=10
Restart=always
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target

请确保修改上述文件中的JAVA_HOMECATALINA_HOMEUserGroup等环境变量以反映你的实际安装路径和用户。

  1. 重新加载systemd配置:



sudo systemctl daemon-reload
  1. 启动Tomcat服务:



sudo systemctl start tomcat
  1. 使服务开机自启:



sudo systemctl enable tomcat

请注意,你可能需要根据你的Tomcat安装和操作系统调整上述服务文件的具体配置。

2024-09-03



@Configuration
public class AlibabaConfig {
 
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder builder) {
        return builder.build();
    }
 
    @Bean
    public SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() {
        return new SentinelResourceAspect();
    }
 
    @Bean
    public SentinelRestTemplate sentinelRestTemplate(RestTemplate restTemplate) {
        return new SentinelRestTemplate(restTemplate);
    }
 
    @Bean
    public NacosDiscoveryProperties nacosDiscoveryProperties() {
        return new NacosDiscoveryProperties();
    }
 
    @Bean
    public NacosServiceRegistry nacosServiceRegistry() {
        return new NacosServiceRegistry();
    }
 
    @Bean
    public NacosWatch nacosWatch() {
        return new NacosWatch();
    }
 
    @Bean
    public NacosDiscovery nacosDiscovery() {
        return new NacosDiscovery();
    }
 
    @Bean
    public NacosConfigProperties nacosConfigProperties() {
        return new NacosConfigProperties();
    }
 
    @Bean
    public NacosConfigService nacosConfigService() {
        return new NacosConfigService();
    }
 
    @Bean
    public NacosConfig nacosConfig() {
        return new NacosConfig();
    }
 
    @Bean
    public NacosConfigManager nacosConfigManager() {
        return new NacosConfigManager();
    }
 
    @Bean
    public NacosConfigListener nacosConfigListener() {
        return new NacosConfigListener();
    }
 
    @Bean
    public NacosConfigAutoConfiguration nacosConfigAutoConfiguration() {
        return new NacosConfigAutoConfiguration();
    }
 
    @Bean
    public NacosServiceAutoServiceRegistration nacosServiceAutoServiceRegistration() {
        return new NacosServiceAutoServiceRegistration();
    }
 
    @Bean
    public NacosServiceRegistryAutoConfiguration nacosServiceRegistryAutoConfiguration() {
        return new NacosServiceRegistryAutoConfiguration();
    }
 
    @Bean
    public NacosDiscoveryAutoConfiguration nacosDiscoveryAutoConfiguration() {
        return new NacosDiscoveryAutoConfiguration();
    }
 
    @Bean
    public NacosContextRefresher nacosContextRefresher() {
        return new NacosContextRefresher();
    }
 
    @Bean
    public NacosRefreshHistory nacosRefreshHistory() {
        return new NacosRefreshHistory();
    }
 
    @Bean
    public NacosRefreshHistoryRepository nacosRefreshHistoryRepository() {
        return new NacosRefreshHistoryRepository();
2024-09-03

在Oracle中,您可以通过查询V$SESSIONV$SQL视图来查看正在运行的SQL语句。以下是一个简单的SQL查询,用于检索当前正在执行的所有SQL语句:




SELECT s.sid,
       s.serial#,
       s.username,
       s.program,
       s.status,
       s.sql_id,
       q.sql_text
FROM v$session s
JOIN v$sql q ON s.sql_id = q.sql_id
WHERE s.type = 'USER' AND s.status = 'ACTIVE';

这个查询将返回当前所有活跃用户会话的详细信息,包括会话ID (sid)、序列号 (serial#)、用户名 (username)、程序 (program)、状态 (status) 和SQL标识符 (sql_id)。sql_text字段包含了实际执行的SQL语句。

请注意,为了运行这个查询,您需要具备查看这些视图的权限。通常,这些权限会授予DBA或具有相应权限的用户。如果您没有这些权限,您可能需要联系您的数据库管理员来获取这些信息。

2024-09-03

报错解释:

ORA-00911错误表示在Oracle数据库中SQL语句结束时遇到了不合法的字符。这通常发生在SQL语句中存在语法错误,或者在SQL语句的末尾有不应出现的字符。

在MyBatis中,当使用<foreach>标签进行批量更新时,可能会遇到这个错误。这是因为<foreach>生成的SQL语句格式可能不符合Oracle的要求,或者在<foreach>结束后还有额外的字符。

解决方法:

  1. 检查<foreach>标签生成的SQL语句,确保它符合Oracle的SQL语法。
  2. 确保在<foreach>标签的结尾没有额外的字符,如逗号或分号。
  3. 如果使用了<foreach>来构建IN子句,确保当集合为空时,IN子句也是合法的。

示例:




<update id="updateBatch" parameterType="java.util.List">
    <foreach collection="list" item="item" index="index" separator=";">
        UPDATE your_table
        SET column1 = #{item.field1}, column2 = #{item.field2}
        WHERE id = #{item.id}
    </foreach>
</update>

在这个例子中,separator=";"确保了每个UPDATE语句之间有分号分隔,这是Oracle要求的。如果list为空,则不会有任何UPDATE语句生成,从而不会产生不合法的字符。

2024-09-03



import os
import sys
from PIL import Image
from torchvision.transforms import Resize, Compose, ToTensor
from diffusers import StableDiffusionPipeline
 
# 初始化Stable Diffusion模型
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("Stable-diffusion-v1-4")
 
# 设置Stable Diffusion的图像分辨率
image_resolution = (512, 512)
 
# 文本提示词
prompt = "一只笑得合不过嘴的猫"
 
# 图像修复范围(可选)
num_inference_steps = 2400
 
# 图像生成
pipe.to(device="cuda")
pipe.generate(
    prompt=prompt,
    num_inference_steps=num_inference_steps,
    image_resolution=image_resolution,
    output_type="png",
    output_dir="./output",
)
 
# 图像输出路径
output_image_path = os.path.join("./output", f"{prompt.replace(' ', '_')}.png")
 
# 显示生成的图像
image = Image.open(output_image_path)
image.show()

这段代码首先导入了必要的模块,初始化了Stable Diffusion模型,并设置了图像的分辨率。然后定义了文本提示词,并设置了图像生成的步骤和输出路径。最后调用generate方法生成图像,并使用PIL库显示生成的图像。这个例子展示了如何使用Python调用Stable Diffusion API生成图像,并且是一个很好的教学资源。

2024-09-03



import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import com.ververica.cdc.connectors.oracle.OracleSource;
import com.ververica.cdc.debezium.StringDebeziumDeserializationSchema;
 
public class FlinkCDCOracleExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
 
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("connector", "oracle-cdc");
        properties.setProperty("hostname", "your-oracle-host");
        properties.setProperty("port", "1521");
        properties.setProperty("username", "your-username");
        properties.setProperty("password", "your-password");
        properties.setProperty("database-name", "your-db-name");
        properties.setProperty("schema-name", "your-schema-name");
        properties.setProperty("table-name", "your-table-name");
 
        // 创建 Oracle CDC Source
        OracleSource<String> source = new OracleSource<>(
            tableEnv,
            properties,
            new StringDebeziumDeserializationSchema(),
            (rowData, sourceRecord) -> {
                // 处理rowData
            }
        );
 
        // 将 Source 添加到程序中
        env.addSource(source).print();
 
        // 执行 Flink 程序
        env.execute("Flink CDC Oracle Job");
    }
}

这段代码展示了如何使用Flink CDC连接器来从Oracle数据库中实时读取变更数据,并使用DataStream API进行处理。代码中定义了必要的配置参数,创建了Oracle CDC Source,并将其添加到Flink程序中。最后执行了程序以开始数据处理。

2024-09-03

要在Spring Boot应用中对接CAS并使用数据库,你需要做以下几步:

  1. 添加依赖到pom.xml



<dependencies>
    <!-- Spring Boot Web Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Spring Boot Security Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Spring Boot Data JPA Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Database Driver (比如MySQL) -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
    <!-- CAS Client -->
    <dependency>
        <groupId>org.jasig.cas.client</groupId>
        <artifactId>cas-client-support-springboot</artifactId>
        <version>版本号</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置application.propertiesapplication.yml以连接数据库和CAS服务器:



spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/数据库名?useSSL=false
spring.datasource.username=数据库用户名
spring.datasource.password=数据库密码
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
 
# CAS server configuration
cas.server-url-prefix=https://yourcas.server.com/cas
cas.server-login-url=https://yourcas.server.com/cas/login
cas.client-host-url=http://localhost:8080
 
# CAS service configuration
cas.service=http://localhost:8080/login
  1. 创建一个实体类来表示数据库中的用户信息:



@Entity
public class User {
    @Id
    private String username;
    // 其他属性和方法
}
  1. 创建一个继承自UserDetailsService的服务类来加载用户信息:



@Service
public class CustomUserDetailsService implements UserDetailsService {
    @Autowired
    private UserRepository userRepository;
 
    @Override
    public UserDetails loadUserByUsername(String username) throws UsernameNotFoundException {
        User user = userRepository.findByUsername(username);
        if (user == null) {
            throw new UsernameNotFoundException("User not found");
        }
        // 构建UserDetails对象,通常使用User类实现
        return new org.springframework.security.core.userdetails.User(
            user.getUsername(), 
            user.getPassword(), 
            user.getAuthorities()
        );
    }
}
``
2024-09-03



# 安装并运行cpolar内网穿透服务
# 下载cpolar安装包
wget https://www.cpolar.com/download/linux/cpolar-stable-linux-amd64.zip
# 解压安装包
unzip cpolar-stable-linux-amd64.zip
# 移动cpolar到/usr/local/bin目录下,并给予执行权限
sudo mv cpolar-stable-linux-amd64 /usr/local/bin/cpolar
sudo chmod +x /usr/local/bin/cpolar
# 启动cpolar服务,并登录账户以创建隧道
cpolar service start
cpolar login
cpolar tunnel create --protocol http --region us --dest 8080
 
# 在Spring Boot应用的配置文件中,设置访问端口为8080
# application.properties 或 application.yml
server.port=8080
 
# 运行Spring Boot应用
mvn spring-boot:run
# 或者如果你使用的是jar包
java -jar yourapp.jar
 
# 访问公网地址,即可通过cpolar创建的隧道访问你的Spring Boot接口

这个例子展示了如何在Linux环境下快速安装并运行cpolar,以及如何使用cpolar创建隧道,将本地的Spring Boot应用暴露到公网。这样开发者可以在任何地方远程调试他们的应用程序接口。

2024-09-03



-- 假设我们在PostgreSQL中遇到了一个自动将标识符转换为小写的问题,并且我们已经确定了一个bug修复。以下是可能的修复代码示例:
 
-- 修复前的代码,错误地将标识符转换为小写:
CREATE TABLE "MyTable" (
    "myColumn" INT
);
 
-- 修复后的代码,正确处理标识符的大小写:
CREATE TABLE "MyTable" (
    "myColumn" INT
) WITH (case_sensitive_identifier = true);
 
-- 注释:
-- 在PostgreSQL中,标识符(如表名和列名)默认是大小写敏感的,除非你在创建时指定了特定的参数。
-- 在这个修复示例中,我们通过在表定义中添加 `WITH (case_sensitive_identifier = true)` 来指定我们想要保持标识符大小写敏感。
-- 这是PostgreSQL提供的一种方式来处理大小写敏感的标识符。

在这个示例中,我们展示了如何在PostgreSQL中创建一个大小写敏感的表。这可以防止PostgreSQL自动将标识符转换为小写,从而解决了该问题。