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2024-09-03




import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap;
import io.netty.channel.ChannelFuture;
import io.netty.channel.ChannelInitializer;
import io.netty.channel.ChannelPipeline;
import io.netty.channel.EventLoopGroup;
import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup;
import io.netty.channel.socket.SocketChannel;
import io.netty.channel.socket.nio.NioServerSocketChannel;
import io.netty.handler.codec.http.HttpObjectAggregator;
import io.netty.handler.codec.http.HttpServerCodec;
import io.netty.handler.codec.http.websocketx.WebSocketServerProtocolHandler;
import io.netty.handler.stream.ChunkedWriteHandler;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class WebSocketConfig {
 
    @Autowired
    private WebSocketHandler webSocketHandler;
 
    @Bean(destroyMethod = "shutdownGracefully")
    public EventLoopGroup bossGroup() {
        return new NioEventLoopGroup();
    }
 
    @Bean(destroyMethod = "shutdownGracefully")
    public EventLoopGroup workerGroup() {
        return new NioEventLoopGroup();
    }
 
    @Bean
    public ServerBootstrap serverBootstrap(EventLoopGroup bossGroup, EventLoopGroup workerGroup) {
        ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap();
        bootstrap.group(bossGroup, workerGroup)
                .channel(NioServerSocketChannel.class)
                .childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
                    @Override
                    protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
                        ChannelPipeline pipeline = ch.pipeline();
                        pipeline.addLast("http-codec", new HttpServerCodec());
                        pipeline.addLast("aggregator", new HttpObjectAggregator(65536));
                        pipeline.addLast("http-chunked", new ChunkedWriteHandler());
                        pipeline.addLast("handler", webSocketHandler);
                    }
                });
        return bootstrap;
    }
 
    @Bean
    public ChannelFuture channelFuture(ServerBootstrap serverBootstrap) {
        return serverBootstrap.bind(8080).syncUninterruptibly();
    }
}
 
@Component
public class WebSocketHandler

System

2024-09-03

所有,java

在Spring Cloud整合Nacos、Sentinel和OpenFeign的实践中，我们可以通过以下步骤实现微服务的熔断降级：

引入相关依赖：




<!-- Nacos Discovery -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!-- Sentinel -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
<!-- OpenFeign -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

配置application.yml文件，加入Nacos和Sentinel配置：




spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080
        port: 8719

在启动类上添加@EnableFeignClients和@EnableCircuitBreaker注解：




@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableFeignClients
@EnableCircuitBreaker
public class ConsumerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
    }
}

创建Feign客户端接口，并使用@FeignClient注解指定服务名称，并用@GetMapping等注解指定请求的URL和方法：




@FeignClient(value = "service-provider")
public interface ProviderClient {
    @GetMapping("/greeting")
    String greeting(@RequestParam(value = "name") String name);
}

在业务代码中使用@SentinelResource注解指定资源，并配置熔断降级策略：




@RestController
public class ConsumerController {
 
    @Autowired
    private ProviderClient providerClient;
 
    @GetMapping("/doGreeting")
    @SentinelResource(value = "doGreeting", blockHandler = "handleFallback")
    public String doGreeting(@RequestParam String name) {
        return providerClient.greeting(name);
    }
 
    public String handleFallback(String name, BlockException ex) {
        return "Error: " + ex.getMessage();
    }
}

以上步骤展示了如何在Spring Cloud应用中整合Nacos作为服务注册与发

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Go实现mongodb增删改查的工具类

System

2024-09-03

所有,数据库

以下是一个简化的Go语言中实现MongoDB增删改查操作的工具类示例代码：




package main
 
import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "time"
 
    "go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
    "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
    "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
)
 
var client *mongo.Client
var collection *mongo.Collection
 
func init() {
    var err error
    client, err = mongo.NewClient(options.Client().ApplyURI("mongodb://localhost:27017"))
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
    defer cancel()
    err = client.Connect(ctx)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    collection = client.Database("testdb").Collection("testcollection")
}
 
// 插入数据
func Insert(document interface{}) error {
    _, err := collection.InsertOne(context.Background(), document)
    return err
}
 
// 查询数据
func Find(filter interface{}) (*mongo.Cursor, error) {
    return collection.Find(context.Background(), filter)
}
 
// 更新数据
func Update(filter, update interface{}) (*mongo.UpdateResult, error) {
    return collection.UpdateOne(context.Background(), filter, update)
}
 
// 删除数据
func Delete(filter interface{}) (*mongo.DeleteResult, error) {
    return collection.DeleteOne(context.Background(), filter)
}
 
func main() {
    // 插入示例
    err := Insert(bson.M{"name": "Alice", "age": 30})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 查询示例
    cursor, err := Find(bson.M{"name": "Alice"})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer cursor.Close(context.Background())
    for cursor.Next(context.Background()) {
        var result bson.M
        err := cursor.Decode(&result)
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        fmt.Println(result)
    }
 
    // 更新示例
    updateResult, err := Update(bson.M{"name": "Alice"}, bson.M{"$set": bson.M{"age": 31}})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Printf("Updated %v documents\n", updateResult.MatchedCount+updateResult.UpsertedCount)
 
    // 删除示例
    deleteResult, err := Delete(bson.M{"name": "Alice"})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Printf("Deleted %v documents\n", deleteResult.DeletedCount)
}

这段代码首先建立了与MongoDB的连接，然后定义了Insert、Find、Update和Delete函数来进行数据的增删改查操作。在main函数中，我们演示了如何使用这些函数来插入、查询、更新和删除数据。这个例子提供了一个简洁的工具类，并且是一个可以直接运行的MongoDB操作示例。

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【ComfyUI】Stable Diffusion 3 加Controlnet

System

2024-09-03

所有,AIGC

ControlNet 是一种用于深度生成模型（如Stable Diffusion）的技术，旨在帮助模型更好地控制输出，特别是在处理多个提示词时。以下是如何在Stable Diffusion 3中集成ControlNet的步骤：

确保你已经安装了Stable Diffusion 3的环境。
下载并配置ControlNet的相关代码。你可以在GitHub上找到ControlNet的实现，例如：https://github.com/Mikubill/sd-controlnet。
在你的Stable Diffusion 3配置中引入ControlNet。这通常涉及到修改模型配置文件（例如，在models/stable-diffusion-v1/models/StableDiffusionPipeline.py中），以包含ControlNet的相关配置和调用。

以下是一个简化的例子，展示了如何在Stable Diffusion 3的配置中引入ControlNet：




from your_controlnet_directory import ControlNetWrapper
 
class StableDiffusionPipeline(Pipeline):
    ...
    def __init__(self, ..., controlnet_checkpoint_path=None, ...):
        ...
        if controlnet_checkpoint_path is not None:
            self.controlnet = ControlNetWrapper.from_pretrained(controlnet_checkpoint_path)
        else:
            self.controlnet = None
 
    def generate(self, ...):
        ...
        if self.controlnet is not None:
            # 使用ControlNet进行控制
            control_embeddings = self.controlnet(prompt_embeddings, ...)
            image_results = self.diffusion_model.sample_from_latents(
                ...,
                control_code=control_embeddings,
                ...
            )
        else:
            image_results = self.diffusion_model.sample_from_text(...).images
        ...

在实际使用时，你需要将your_controlnet_directory替换为ControlNet实现所在的目录，并且需要正确配置ControlNet的权重路径。

请注意，这只是一个代码示例，实际的集成可能需要根据你的环境和ControlNet的具体实现进行调整。

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OceanBase 实时分析Demo 解析：Flink + OceanBase

System

2024-09-03

所有,数据库




-- 创建OceanBase数据库表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ob_table (
    id INT,
    name VARCHAR(255),
    amount BIGINT
) ENGINE=oceanbase_catalog;
 
-- 创建Flink SQL表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS flink_table (
    id INT,
    name VARCHAR(255),
    amount BIGINT,
    event_timestamp TIMESTAMP(3)
) WITH (
    'connector' = 'datagen',                -- 使用数据生成器作为数据源
    'fields.id.kind' = 'random',            -- id字段使用随机数据生成
    'fields.id.min' = '1',                  -- id字段最小值
    'fields.id.max' = '100',                -- id字段最大值
    'fields.name.length' = '10',             -- name字段长度
    'rows-per-second' = '10'                -- 每秒生成的行数
);
 
-- 将Flink SQL表的数据写入到OceanBase表
INSERT INTO ob_table
SELECT
    id,
    name,
    amount
FROM
    flink_table;

这个简单的Flink SQL脚本演示了如何使用Flink连接器将数据生成器生成的数据实时写入到OceanBase数据库表中。这个例子展示了如何在Flink中集成OceanBase作为数据目的地，并演示了如何通过Flink SQL API进行数据的实时写入操作。

System

2024-09-03

所有,数据库




const sqlite3 = require('sqlite3').verbose();
const knex = require('knex');
 
// 初始化数据库
const db = new sqlite3.Database('./database.sqlite3');
 
// 使用 knex 初始化 knex 实例，指定使用的数据库引擎为 sqlite3
const knexInstance = knex({
  client: 'sqlite3',
  connection: {
    filename: './database.sqlite3',
  },
});
 
// 使用 knex 创建表
knexInstance.schema.createTable('users', (table) => {
  table.increments('id').primary();
  table.string('username').notNullable();
  table.string('password').notNullable();
}).then(() => {
  console.log('Table created');
}).catch((error) => {
  console.error('Create table error:', error);
});
 
// 插入数据
knexInstance('users').insert({
  username: 'user1',
  password: 'pass123',
}).then(() => {
  console.log('Data inserted');
}).catch((error) => {
  console.error('Insert data error:', error);
});
 
// 查询数据
knexInstance('users').select().then((rows) => {
  console.log('Query data:', rows);
}).catch((error) => {
  console.error('Query error:', error);
});
 
// 注意：在实际应用中，你需要确保数据库文件的路径是正确的，
// 并且在应用程序的生命周期中管理好数据库的连接和关闭。

这个示例代码展示了如何在 Electron 应用中使用 SQLite3 和 Knex.js。首先，它引入了必要的模块，并创建了一个 SQLite3 数据库的实例。然后，使用 Knex 实例来创建一个新表，插入数据，并进行查询操作。这个例子简洁地展示了如何在 Electron 应用中使用这两个工具，并且提供了一个基本的数据库操作模板。

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elementui的table合并单元格

System

2024-09-03

所有,elementui

在Element UI中，要合并表格的单元格，你可以使用rowspan和colspan属性。以下是一个简单的例子，展示了如何合并行和列的单元格：




<template>
  <el-table :data="tableData" border style="width: 100%">
    <el-table-column prop="date" label="日期" width="150"></el-table-column>
    <el-table-column prop="name" label="姓名" width="150"></el-table-column>
    <el-table-column label="操作" width="300">
      <template slot-scope="scope">
        <el-button size="mini" @click="handleClick(scope.row, scope.$index)">查看</el-button>
        <el-button size="mini" @click="handleEdit(scope.row, scope.$index)">编辑</el-button>
      </template>
    </el-table-column>
  </el-table>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      tableData: [
        { date: '2016-05-02', name: '张三', address: '上海市普陀区金沙江路 1518 弄' },
        { date: '2016-05-04', name: '李四', address: '上海市普陀区金沙江路 1517 弄' },
        // ...更多数据
      ]
    };
  },
  methods: {
    handleClick(row, index) {
      console.log('点击查看', row, index);
    },
    handleEdit(row, index) {
      console.log('点击编辑', row, index);
    }
  }
};
</script>

如果你需要动态合并单元格，可以使用span-method属性，该属性接受一个方法，这个方法返回一个包含两个元素的数组，分别决定每个单元格的rowspan和colspan：




<el-table
  :data="tableData"
  border
  style="width: 100%"
  :span-method="mergeCells"
>
  <!-- 你的表格列 -->
</el-table>




export default {
  // ...
  methods: {
    mergeCells({ row, column, rowIndex, columnIndex }) {
      if (rowIndex === 0 && columnIndex === 0) {
        return [1, 2]; // 合并两列
      } else if (rowIndex === 0 && columnIndex === 1) {
        return [2, 1]; // 跳过第一列，合并原本属于它的下一列
      }
    }
  }
};

在这个例子中，mergeCells方法根据行和列的索引决定是否合并单元格，并返回一个数组来指定合并的行数和列数。这里假设我们要合并第一行的前两个单元格。

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Spring Boot 接入支付宝，实战来了！

System

2024-09-03

所有,java

在Spring Boot项目中接入支付宝，通常需要以下几个步骤：

创建支付宝商家账号，并获取相关密钥和应用公钥私钥。
配置支付宝SDK和相关依赖。
编写接口用于发起支付请求。
处理支付结果回调。

以下是一个简化的例子，展示如何在Spring Boot项目中发起支付宝当面付：

1. 添加依赖（pom.xml）




<dependency>
    <groupId>com.alipay.sdk</groupId>
    <artifactId>alipay-sdk-java</artifactId>
    <version>4.10.192.ALL</version>
</dependency>

2. 配置支付宝参数（application.properties）




alipay.appId=你的APPID
alipay.privateKey=你的应用私钥
alipay.publicKey=支付宝公钥
alipay.domain=https://openapi.alipay.com

3. 配置AlipayTemplate（AlipayConfig）




@Configuration
public class AlipayConfig {
 
    @Value("${alipay.appId}")
    private String appId;
 
    @Value("${alipay.privateKey}")
    private String privateKey;
 
    @Value("${alipay.publicKey}")
    private String publicKey;
 
    @Value("${alipay.domain}")
    private String domain;
 
    @Bean
    public AlipayClient alipayClient() throws AlipayApiException {
        return new DefaultAlipayClient(domain, appId, privateKey, "json", "utf-8", publicKey, "RSA2");
    }
}

4. 发起支付请求的Controller




@RestController
@RequestMapping("/alipay")
public class AlipayController {
 
    @Autowired
    private AlipayClient alipayClient;
 
    @PostMapping("/createOrder")
    public String createOrder(@RequestParam("orderPrice") double orderPrice) throws AlipayApiException {
        // 创建API对应的request
        AlipayTradePagePayRequest alipayRequest = new AlipayTradePagePayRequest();
        // 设置bizModel
        AlipayTradePagePayModel model = new AlipayTradePagePayModel();
        model.setOutTradeNo(UUID.randomUUID().toString()); // 商户订单号
        model.setProductCode("FAST_INSTANT_TRADE_PAY"); // 产品编码
        model.setTotalAmount(String.valueOf(orderPrice)); // 订单金额
        model.setSubject("你的商品名称"); // 订单标题
        model.setBody("你的商品描述"); // 订单描述
        alipayRequest.setBizModel(model);
        // 发起支付请求
        String result = alipayClient.pageExecute(alipayRequest).getBody();
        return result; // 返回页面跳转form表单
    }
}

5. 支付结果回调的Controller




@RestController
public class AlipayCallbackController {
 
    @Autowired
    private AlipayClient alipayClient;
 
    @PostMapping("/alipayCallback")
    public String alipayCallback(HttpServletRequest request) throws AlipayApiException {
        Map<String, String> params = new HashMap<String, String>();
        Map<String, String

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Spring Boot中集成Redis实现缓存功能

System

2024-09-03

所有,redis




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.RedisSerializationContext;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
 
@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class CacheApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(CacheApplication.class, args);
    }
 
    // 配置RedisTemplate
    @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
        template.setKeySerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        return template;
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Boot应用程序中使用@EnableCaching注解启用缓存功能，并配置了一个RedisTemplate Bean来使用自定义的序列化方式。这样可以确保缓存数据在写入Redis和读取Redis时使用统一的序列化方式。

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【Redis】三种集群模式（主从复制、哨兵模式、Cluster）

System

2024-09-03

所有,redis

Redis支持三种集群模式：主从复制、哨兵模式和Redis Cluster。

主从复制：
主从复制是一种数据复制方式，一个主节点（Master）可以有多个从节点（Slave）。数据是从主节点向从节点复制的。

配置方法：在从节点的redis.conf文件中添加 slaveof <master-ip> <master-port>。

哨兵模式：
哨兵模式是主从复制的管理和监控机制。它由一个或多个哨兵（Sentinel）实例组成，可以管理多个主从结构。当主节点出现故障时，哨兵会自动进行故障转移。

配置方法：在哨兵的配置文件中指定需要监控的主节点。

Redis Cluster：
Redis Cluster是Redis官方提供的分布式解决方案，它将数据分布在不同的节点上，并且节点之间可以自动发现。

配置方法：需要配置多个节点，并在每个节点的redis.conf文件中设置集群参数。

以上是概述，具体配置和使用方法请参考Redis官方文档或者相关教程。

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