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2024-09-02

在Spring Boot中调用外部API接口，常见的方法有以下三种：

使用Spring的RestTemplate
使用Java的HttpURLConnection
使用Apache的HttpClient

解决方案和示例代码如下：

使用Spring的RestTemplate

RestTemplate是Spring提供的用于访问Rest服务的客户端，它提供了多种方法用于访问外部接口。




import org.springframework.web.client.RestTemplate;
 
public class RestClient {
    private RestTemplate restTemplate;
 
    public RestClient(RestTemplate restTemplate) {
        this.restTemplate = restTemplate;
    }
 
    public String get(String url) {
        return this.restTemplate.getForObject(url, String.class);
    }
 
    public String post(String url, String payload) {
        return this.restTemplate.postForObject(url, payload, String.class);
    }
}

使用Java的HttpURLConnection

HttpURLConnection是Java的标准类，用于处理HTTP请求。




import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
 
public class HttpURLConnectionClient {
    public String get(String url) throws Exception {
        URL obj = new URL(url);
        HttpURLConnection con = (HttpURLConnection) obj.openConnection();
 
        // 设置请求类型
        con.setRequestMethod("GET");
 
        int responseCode = con.getResponseCode();
        BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(con.getInputStream()));
        String inputLine;
        StringBuilder response = new StringBuilder();
 
        while ((inputLine = in.readLine()) != null) {
            response.append(inputLine);
        }
        in.close();
 
        return response.toString();
    }
 
    public String post(String url, String payload) throws Exception {
        URL obj = new URL(url);
        HttpURLConnection con = (HttpURLConnection) obj.openConnection();
 
        // 设置请求类型
        con.setRequestMethod("POST");
        con.setDoOutput(true);
 
        byte[] outputInBytes = payload.getBytes("UTF-8");
        con.getOutputStream().write(outputInBytes);
 
        int responseCode = con.getResponseCode();
        BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(con.getInputStream()));
        String inputLine;
        StringBuilder response = new StringBuilder();
 
        while ((inputLine = in.readLine()) != null) {
            response.append(inputLine);

Redis的缓存雪崩,击穿,穿透的介绍

2024-09-02

所有,redis

缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存失效，导致数据库负载过高，引起故障。

解决方法：

使用过期时间时，通过分散缓存失效时间，避免同一时刻大量失效。
设置热点数据不设置过期时间或者设置永不过期。
实现缓存层的高可用，通过集群或者其他机制保证缓存层的高可用。

缓存击穿

缓存击穿是指一个key非常热点，在不夯实的情况下，此时缓存正好失效，引起大量请求直接打到数据库上。

解决方法：

设置热点数据永不过期或者访问时延长缓存时间。
加入互斥锁，保证同时只有一个请求可以访问数据库。
实现服务限流，防止大流量直接打到数据库。

缓存穿透

缓存穿透是指大量请求查询不存在的key，缓存中没有数据，这些请求会直接打到数据库上。

解决方法：

通过布隆过滤器预先判断key是否存在，不存在的话就不查询缓存。
对于不存在的key也进行缓存，值为空或者默认值，避免每次都打到数据库。
实现服务限流，防止大流量直接打到数据库。

注意：以上解决方法需要根据实际业务场景进行选择和应用。

mysql聚合函数求和

2024-09-02

所有,数据库

在MySQL中，可以使用SUM()函数来对数值型字段进行求和操作。SUM()函数是一个聚合函数，用于计算所有行的数值总和。

下面是一个简单的例子，假设我们有一个名为sales的表，其中包含了amount字段，我们想要计算amount的总和：




SELECT SUM(amount) AS total_sales FROM sales;

如果你想根据某个字段进行分组求和，可以结合使用GROUP BY子句：




SELECT product_id, SUM(amount) AS total_sales_by_product
FROM sales
GROUP BY product_id;

在这个例子中，我们按照product_id字段对sales表进行分组，并计算每个产品的销售总额。

golang从0到1实战系统四十九:使用 SQLite 数据库

2024-09-02

所有,数据库




package main
 
import (
    "database/sql"
    "fmt"
    "log"
 
    _ "github.com/mattn/go-sqlite3" // 导入 SQLite 驱动
)
 
func main() {
    // 创建或打开数据库
    db, err := sql.Open("sqlite3", "./example.db")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer db.Close()
 
    // 创建表
    createTableSQL := `CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
        "id" integer NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, 
        "username" TEXT,
        "email" TEXT,
        "created_at" DATETIME
    );`
    if _, err := db.Exec(createTableSQL); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 插入数据
    insertSQL := `INSERT INTO users (username, email, created_at) VALUES (?, ?, ?);`
    stmt, err := db.Prepare(insertSQL)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer stmt.Close()
 
    _, err = stmt.Exec("admin", "admin@example.com", "2021-01-01 00:00:00")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 查询数据
    rows, err := db.Query("SELECT id, username, email, created_at FROM users")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer rows.Close()
 
    for rows.Next() {
        var id int
        var username string
        var email string
        var createdAt string
        if err := rows.Scan(&id, &username, &email, &createdAt); err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        fmt.Printf("%d, %s, %s, %s\n", id, username, email, createdAt)
    }
 
    if err := rows.Err(); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

这段代码首先导入了必要的包，并初始化了一个SQLite数据库。然后创建了一个名为users的表，接着插入了一条数据，并且展示了如何查询这个表中的数据。这个过程涵盖了数据库的基本操作，对于学习数据库操作的Go语言开发者来说，这是一个很好的实践。

SpringBoot3 使用虚拟线程

2024-09-02

在Spring Boot 3中，使用虚拟线程（Virtual Threads）可以利用JDK 19引入的这一特性，它是一种轻量级的线程替代方案，可以显著减少线程创建和销毁的开销。

首先，确保你的JDK版本至少为19，因为虚拟线程特性在JDK 19中引入。

然后，你可以使用Executor.execute方法来提交任务，Spring Boot会自动配置一个虚拟线程池来执行这些任务。

以下是一个简单的示例，展示如何在Spring Boot应用程序中使用虚拟线程：




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
 
import java.util.concurrent.Executor;
 
@SpringBootApplication
public class VirtualThreadExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(VirtualThreadExample.class, args);
    }
 
    @Bean
    public Executor virtualThreadExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(2); // 设置虚拟线程池的大小
        executor.setMaxPoolSize(2);
        executor.setAllowCoreThreadTimeOut(true);
        executor.setTaskDecutor(runnable -> {
            // 使用虚拟线程执行任务
            // 注意：这里需要引入JDK内部API，可能在未来版本中变更
            jdk.internal.vm.ci.services.Services.getDefault().getHostBackend().getVirtualThreads().getForkJoinPool().execute(runnable);
        });
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个ThreadPoolTaskExecutor，并通过setTaskDecutor方法设置了一个自定义的任务执行器，这个执行器使用JDK内部API来创建和管理虚拟线程。

请注意，由于这是JDK内部的API，所以在未来版本中可能会发生变化，因此这种方式不适合在生产环境中使用。此外，内部API的使用可能会导致安全性和稳定性问题，因此务必在了解风险的情况下进行操作。

在实际应用中，你应该考虑使用虚拟线程的利弊，并根据具体场景选择合适的解决方案。如果你需要在生产环境中使用虚拟线程，建议使用官方支持的方式，或者等待JDK社区对虚拟线程的支持更加稳定和广泛接受。

2024-09-02




import org.hibernate.validator.HibernateValidator;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.validation.beanvalidation.LocalValidatorFactoryBean;
 
@SpringBootApplication
public class HibernateValidatorSpringBootApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HibernateValidatorSpringBootApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    public LocalValidatorFactoryBean validator() {
        LocalValidatorFactoryBean validator = new LocalValidatorFactoryBean();
        validator.setProviderClass(HibernateValidator.class);
        validator.setValidationMessageSource(messageSource());
        return validator;
    }
 
    // 假设已经定义了该方法来加载国际化消息
    @Bean
    public MessageSource messageSource() {
        // 实现MessageSource的Bean定义
        return new ResourceBundleMessageSource();
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Boot应用程序中配置Hibernate Validator。首先，通过@SpringBootApplication注解开启Spring Boot的自动配置。在main方法中，使用SpringApplication.run启动应用。另外，定义了一个validator的Bean，设置了Hibernate Validator作为验证提供者，并可以指定国际化消息源。这样，在应用中就可以使用Hibernate Validator进行数据验证了。

Springboot整合Mybatis和SQLite

2024-09-02

所有,数据库

要在Spring Boot中整合MyBatis和SQLite，你需要做以下几步：

添加依赖到pom.xml：




<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- MyBatis Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.1.4</version>
    </dependency>
 
    <!-- SQLite JDBC Driver -->
    <dependency>
        <groupId>org.xerial</groupId>
        <artifactId>sqlite-jdbc</artifactId>
        <version>3.36.0.3</version>
    </dependency>
 
    <!-- 添加测试依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

配置application.properties或application.yml：




# 数据源配置
spring.datasource.url=jdbc:sqlite:path_to_your_database.db
spring.datasource.driver-class-name=org.sqlite.JDBC
 
# MyBatis 配置
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
mybatis.type-aliases-package=com.yourpackage.model

创建Mapper接口和XML文件：




package com.yourpackage.mapper;
 
public interface YourModelMapper {
    // 定义操作数据库的方法
}




<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.yourpackage.mapper.YourModelMapper">
    <!-- 定义SQL语句 -->
</mapper>

创建Service层和Controller层：




package com.yourpackage.service;
 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class YourService {
    @Autowired
    private YourModelMapper mapper;
 
    // 调用mapper方法实现业务逻辑
}




package com.yourpackage.controller;
 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class YourController {
    @Autowired
    private YourService service;
 
    // 调用service方法处理请求
}

创建Spring Boot启动类：




package com;
 
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot

【Spring Cloud】Gateway 服务网关限流

2024-09-02

在Spring Cloud Gateway中实现限流可以使用Spring Cloud Circuit Breaker（断路器模式）和Spring Cloud Gateway的过滤器功能。以下是一个简单的例子，展示如何使用过滤器实现限流。

添加依赖（以Spring Boot 2.x和Spring Cloud Greenwich为例）：




<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Gateway -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Spring Cloud Circuit Breaker -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-circuitbreaker-reactor-resilience4j</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

配置路由和限流规则：




spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: requestratelimiter_route
          uri: http://localhost:8081
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                key-resolver: '#{@userKeyResolver}'
                redis-rate-limiter:
                  slices: 1
                  limit: 1
                  duration: 1s

创建UserKeyResolver类，用于定义限流的键：




@Component
public class UserKeyResolver implements KeyResolver {
    @Override
    public Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange) {
        return Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("user"));
    }
}

在这个例子中，我们使用了Redis作为缓存，并通过RequestRateLimiter过滤器实现了针对查询参数user的限流。每个用户的访问频率限制为每秒1次请求。

请注意，实际应用中你可能需要更复杂的配置，比如使用Redis的集群模式，或者根据不同的路由配置不同的限流策略。

2024-09-02

所有,redis

由于提问中包含了完整的体育馆管理系统的技术栈，并且没有明确的问题，我将提供一个简单的功能示例，例如：使用Spring Cloud提供的服务注册与发现。

假设我们有一个Eureka服务器用于服务注册，以下是如何将服务提供者注册到Eureka服务器的步骤：

在pom.xml中添加Eureka客户端依赖：




<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>

在application.yml或application.properties中配置Eureka服务器地址：




eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka/

在启动类上添加@EnableDiscoveryClient注解：




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
 
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class YourApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(YourApplication.class, args);
    }
}

这样，服务提供者就会在启动时自动注册到Eureka服务器，并且能够被服务消费者发现。这是一个非常基础的示例，实际的体育馆管理系统可能涉及到更复杂的业务逻辑和技术栈。

【Redis】Redis 数据类型与结构—

2024-09-02

所有,redis

在Redis中，数据类型主要包括字符串(String), 列表(List), 集合(Set), 有序集合(Sorted Set), 哈希(Hash)等。

字符串(String)
字符串是Redis最基本的数据类型，它能存储任何类型的字符串，包括二进制。




# 设置键值
SET key value
 
# 获取键值
GET key

列表(List)
列表是简单的字符串列表，可以从两端进行插入或删除。




# 在列表头部插入元素
LPUSH key value
 
# 在列表尾部插入元素
RPUSH key value
 
# 获取列表指定范围内的元素
LRANGE key start stop

集合(Set)
集合是无序的字符串集合，不允许有重复元素。




# 添加成员到集合
SADD key member
 
# 获取集合中的所有成员
SMEMBERS key

有序集合(Sorted Set)
有序集合是字符串成员的集合，每个成员都关联着一个分数。成员是唯一的，但分数(score)可以重复。




# 添加成员到有序集合
ZADD key score member
 
# 获取有序集合中的所有成员
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]

哈希(Hash)
哈希是键值对的集合，Redis中的哈希值是字段和值的映射。




# 设置哈希表字段的值
HSET key field value
 
# 获取存储在哈希表中指定字段的值
HGET key field

以上代码均为Redis命令行下的使用方式，在实际的编程语言中，如Python，你可能需要使用相应的Redis客户端库来执行这些命令。例如，使用redis-py库：




import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置键值
r.set('key', 'value')
 
# 获取键值
value = r.get('key')
print(value)