2024-09-06

在Ubuntu上安装特定版本的GCC,比如GCC 5,可以通过以下步骤进行:

  1. 打开终端。
  2. 更新软件包列表:

    
    
    
    sudo apt update
  3. 安装GCC和相关构建工具:

    
    
    
    sudo apt install build-essential
  4. 安装GCC 5及其相关依赖项:

    
    
    
    sudo apt install gcc-5 g++-5
  5. 如果系统中已经有更高版本的GCC,可能需要更改默认的GCC版本。可以使用update-alternatives来配置:

    
    
    
    sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 50
    sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 50
    sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30
    sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30
  6. 选择GCC 5作为默认版本:

    
    
    
    sudo update-alternatives --config gcc
    sudo update-alternatives --config g++

    在提示时选择GCC 5的路径。

完成以上步骤后,你就可以通过运行gcc --versiong++ --version来确认是否已成功安装并设置GCC 5为默认版本。

2024-09-06

Spring Boot整合Flowable BPMN流程引擎,主要涉及到以下几个步骤:

  1. pom.xml中添加Flowable依赖。
  2. 配置Flowable的数据源和事务管理器。
  3. 创建流程引擎配置。
  4. 启动时自动部署流程定义。

以下是一个简化的示例代码:

pom.xml 添加Flowable依赖:




<dependency>
    <groupId>org.flowable</groupId>
    <artifactId>flowable-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>6.7.2</version>
</dependency>

application.propertiesapplication.yml 配置数据源和事务管理器:




spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/flowable?useSSL=false
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=example
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
 
spring.jpa.database-platform=org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect

创建流程引擎配置类:




@Configuration
public class FlowableConfig {
 
    @Bean
    public ProcessEngineFactoryBean processEngine() {
        ProcessEngineFactoryBean processEngine = new ProcessEngineFactoryBean();
        processEngine.setProcessEngineConfiguration(processEngineConfiguration());
        return processEngine;
    }
 
    @Bean
    public SpringProcessEngineConfiguration processEngineConfiguration() {
        SpringProcessEngineConfiguration processEngineConfiguration = new SpringProcessEngineConfiguration();
        processEngineConfiguration.setDataSource(dataSource());
        processEngineConfiguration.setDatabaseSchemaUpdate("true");
        processEngineConfiguration.setTransactionManager(transactionManager());
        processEngineConfiguration.setAsyncExecutorEnabled(false);
        processEngineConfiguration.setJobExecutorActivate(false);
        return processEngineConfiguration;
    }
 
    @Bean
    public DataSourceTransactionManager transactionManager() {
        return new DataSourceTransactionManager(dataSource());
    }
 
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        // 创建数据源,可以使用Spring的数据源配置
        return null;
    }
}

启动时自动部署流程定义:




@Component
public class FlowableProcessDeployer implements CommandLineRunner {
 
    private final RepositoryService repositoryService;
 
    @Autowired
    public FlowableProcessDeployer(RepositoryService repositoryService) {
  
2024-09-06

在使用Tomcat 10和JDK 17结合ServletFileUpload来实现文件上传的功能时,你需要遵循以下步骤:

  1. 添加依赖库:Apache Commons FileUpload和Commons IO。
  2. 创建一个Servlet来处理文件上传的请求。
  3. 在doPost方法中使用ServletFileUpload解析请求并保存文件。

以下是一个简单的实现示例:




import org.apache.commons.fileupload.FileItem;
import org.apache.commons.fileupload.disk.DiskFileItemFactory;
import org.apache.commons.fileupload.servlet.ServletFileUpload;
import org.apache.commons.io.FilenameUtils;
 
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
 
public class UploadServlet extends HttpServlet {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
 
    protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
        if (ServletFileUpload.isMultipartContent(request)) {
            try {
                List<FileItem> multiparts = new ServletFileUpload(new DiskFileItemFactory()).parseRequest(request);
                
                for (FileItem item : multiparts) {
                    if (!item.isFormField()) {
                        String fileName = new File(item.getName()).getName();
                        String filePath = "/path/to/upload/directory"; // 指定上传文件保存的目录
                        File uploadedFile = new File(filePath + File.separator + fileName);
                        
                        item.write(uploadedFile);
                    }
                }
                // 文件上传成功后的处理逻辑
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        } else {
            System.out.println("Sorry, this Servlet only handles file upload request.");
        }
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个UploadServlet类,它继承自HttpServlet。在doPost方法中,我们检查请求是否为multipart类型,如果是,我们使用ServletFileUpload来解析请求并保存文件到服务器指定目录。

确保你的web.xml或者Servlet的注册配置是正确的,并且上传的目录对于应用是可写的。

注意:上述代码没有包含错误处理和安全性检查,例如文件大小限制、文件类型检查、防止路径遍历攻击等,在实际应用中应该加以考虑并实现。

2024-09-06

在Spring Cloud Eureka中,服务注册和服务发现是通过Eureka Client和Eureka Server组件实现的。

服务注册:

  1. 引入依赖:在Spring Boot项目的pom.xml中引入Eureka Client的依赖。
  2. 配置application.properties或application.yml:配置Eureka Server的地址。
  3. 启动类添加注解:使用@EnableDiscoveryClient或@EnableEurekaClient。
  4. 自动配置:Eureka Client会自动将当前服务注册到Eureka Server。

服务发现:

  1. 引入依赖:同上。
  2. 配置application.properties或application.yml:同上。
  3. 使用服务发现:通过@LoadBalanced注解RestTemplate使用负载均衡机制发现服务并调用。
  4. 服务列表的更新:Eureka Client会定期从Eureka Server拉取最新的服务列表。

源码实现:

Eureka Client在启动时会向Eureka Server注册服务,并定期发送心跳。服务列表的更新是通过Eureka Client的轮询机制实现的。

具体实现案例:




@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class MyServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyServiceApplication.class, args);
    }
}
 
@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
 
    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
 
    @GetMapping("/callService")
    public String callService(@RequestParam String serviceId) {
        return restTemplate.getForObject("http://" + serviceId + "/servicePath", String.class);
    }
}

在这个例子中,MyServiceApplication通过@EnableEurekaClient注册为Eureka客户端,并在Eureka Server的帮助下进行服务注册和发现。MyController使用注解@LoadBalanced的RestTemplate来进行服务调用,服务的ID作为参数传递。

实现逻辑:

服务注册:Eureka Client在启动时向Eureka Server发送注册请求。

服务发现:Eureka Client定期从Eureka Server拉取服务列表,并使用Ribbon实现负载均衡。

源码分析:

这部分涉及的代码较多,但核心类包括EurekaClientAutoConfiguration、DiscoveryClientOptionalArgsConfiguration、EurekaClientConfigBean、EurekaClient、ApplicationInfoManager、InstanceInfo、EurekaHttpClient等。

具体步骤:

  1. 配置EurekaClientAutoConfiguration,创建EurekaClient实例。
  2. 使用EurekaClient向Eureka Server注册服务。
  3. Eureka Client开启定时任务,定期发送心跳并更新服务列表。
  4. 使用EurekaClient获取服务列表,并通过Ribbon实现负载均衡。

以上是Spring Cloud Eureka服务注册和发现的基本概述和实现案例,以及源码的简要说明。

2024-09-06

MyBatis 和 MyBatis-Plus 中对同一命名空间(namespace)中相同 id 的处理逻辑是在解析mapper文件时进行的。如果在同一命名空间中有两个或更多具有相同 id 的映射语句,MyBatis 和 MyBatis-Plus 会在启动时抛出异常,因为它们需要保证每个 id 在每个命名空间中是唯一的。

源码层面,MyBatis 和 MyBatis-Plus 在解析 mapper 文件时会将其映射语句存储在内存中的一个映射结构中,并在此过程中检查 id 的唯一性。如果发现重复的 id,它们会抛出异常。

以下是一个简化的代码片段,演示了如何在 MyBatis 中检查 id 的唯一性:




public class MapperRegistry {
    private final Configuration config;
    private final Map<String, MapperProxyFactory<?>> knownMappers = new HashMap<>();
 
    public <T> void addMapper(Class<T> type) {
        if (type.isInterface()) {
            if (hasMapper(type)) {
                throw new BindingException("Type " + type + " is already known to the MapperRegistry.");
            }
            boolean loadCompleted = false;
            try {
                knownMappers.put(type.toString(), new MapperProxyFactory<>(type));
                // 解析 Mapper 接口的注解
                // ...
                loadCompleted = true;
            } finally {
                if (!loadCompleted) {
                    knownMappers.remove(type.toString());
                }
            }
        }
    }
 
    private boolean hasMapper(Class<?> type) {
        return knownMappers.containsKey(type.toString());
    }
 
    // ...
}

在 MyBatis-Plus 中,处理方式类似,也是在解析 mapper 文件时进行检查,保证每个 id 在同一命名空间中的唯一性。如果需要进一步分析具体实现,需要查看 MyBatis-Plus 的相关源码。

2024-09-06

在Spring Boot中,常用的四种定时任务可以通过以下方式实现:

  1. 使用@Scheduled注解创建定时任务
  2. 使用TaskScheduler接口
  3. 使用ScheduledTaskRegistrar
  4. 使用@EnableScheduling@Schedules注解

以下是每种方法的示例代码:

  1. 使用@Scheduled注解创建定时任务:



import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class ScheduledTask {
 
    @Scheduled(fixedRate = 5000)
    public void fixedRateTask() {
        // 定时任务的逻辑
        System.out.println("Fixed rate task - 执行时间:" + System.currentTimeMillis());
    }
}
  1. 使用TaskScheduler接口:



import org.springframework.scheduling.TaskScheduler;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
import javax.annotation.Resource;
 
@Component
public class TaskSchedulerTask {
 
    @Resource
    private TaskScheduler taskScheduler;
 
    public void startTask() {
        taskScheduler.schedule(() -> {
            // 定时任务的逻辑
            System.out.println("TaskScheduler task - 执行时间:" + System.currentTimeMillis());
        }, trigger);
    }
}
  1. 使用ScheduledTaskRegistrar



import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.scheduling.TaskScheduler;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskScheduler;
import org.springframework.scheduling.config.ScheduledTaskRegistrar;
 
@Configuration
public class ScheduledConfig implements SchedulingConfigurer {
 
    @Override
    public void configureTasks(ScheduledTaskRegistrar taskRegistrar) {
        taskRegistrar.setScheduler(taskExecutor());
        taskRegistrar.addTriggerTask(() -> {
            // 定时任务的逻辑
            System.out.println("ScheduledTaskRegistrar task - 执行时间:" + System.currentTimeMillis());
        }, trigger);
    }
 
    @Bean(destroyMethod = "shutdown")
    public Executor taskExecutor() {
        return Executors.newScheduledThreadPool(5);
    }
}
  1. 使用@EnableScheduling@Schedules注解:



import org.springframework.scheduling.annotation.Schedules;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
@EnableScheduling
public class MultipleSchedules {
 
    @Scheduled(fixedRate = 5000)
    public void fixedRateTask() {
        // 定时任务的逻辑
        System.out.println("Fixed rate task - 执行时间:" + System.currentTimeMillis());
    }
 
    @Schedules({
        @Scheduled(fixedDelay = 5000),
        @Scheduled(cron = "0 0/1 * * * ?")
    })
    public void multi
2024-09-06



import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
 
@Component
public class CustomInterceptor implements HandlerInterceptor {
 
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
        // 在请求处理之前进行调用(Controller方法调用之前)
        System.out.println("CustomInterceptor preHandle");
        // 返回true继续请求,返回false中断请求
        return true;
    }
 
    @Override
    public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) {
        // 请求处理之后进行调用,但是在视图被渲染之前(Controller方法调用之后)
        System.out.println("CustomInterceptor postHandle");
    }
 
    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) {
        // 在整个请求结束之后调用,也就是在DispatcherServlet渲染了视图执行
        System.out.println("CustomInterceptor afterCompletion");
    }
}

这个代码实例展示了如何创建一个自定义拦截器,并实现HandlerInterceptor接口中的方法。在请求处理的不同阶段,你可以进行一些自定义的逻辑处理。例如,在preHandle方法中,你可以进行权限校验、参数校验、流量控制等。

2024-09-06

在Linux系统上部署Whisper,首先需要确保你有一个运行的Python环境,并且安装了Flask框架。以下是一个简单的Whisper服务器部署示例:

  1. 安装Python和Flask(如果尚未安装):



sudo apt-update
sudo apt install python3 python3-pip
pip3 install Flask
  1. 创建一个简单的Whisper应用:



from flask import Flask
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, Whisper!'
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=80)

将以上代码保存为 app.py

  1. 运行你的Whisper服务:



python3 app.py
  1. 确保你的Linux系统防火墙允许外部访问80端口(如果需要):



sudo ufw allow 80/tcp
  1. 现在你可以通过你的服务器IP地址访问Whisper服务。如果你在本地测试,可以通过访问 http://localhost 来查看它。

请注意,这只是一个非常基本的示例。在实际部署中,你可能需要考虑安全性、性能优化、负载均衡、持久化存储等多个方面。

2024-09-06

ORA-00257 是 Oracle 数据库中的一个错误代码,表示归档日志空间已满。

错误解释:

ORA-00257 错误表明归档日志目的地所在的磁盘空间已经用完。这通常发生在数据库配置为ARCHIVELOG模式并且磁盘空间不足以存储归档日志文件时。

解决方法:

  1. 清理空间:删除不必要的文件或者移动归档日志到其他磁盘,释放空间。
  2. 增加磁盘空间:如果可能,可以增加磁盘容量。
  3. 配置归档日志的保留策略:修改RETENTION POLICY或者使用DELETE ARCHIVELOG命令来管理归档日志的生命周期。
  4. 使用归档 destination 管理工具来管理归档日志的目的地,比如使用RMAN (Recovery Manager) 工具。

在处理这个问题时,请确保遵循您的组织的数据保护策略和最佳实践,避免删除正被用于恢复数据库的归档日志文件。

2024-09-06

问题描述不够具体,但我可以提供一个使用Python和redis-py库操作Redis缓存的基本示例。

首先,确保你已经安装了Redis服务器和redis-py库。




pip install redis

以下是一个简单的Python脚本,展示了如何使用redis-py库连接到Redis缓存服务器,并执行基本的缓存操作:




import redis
 
# 连接到本地Redis实例
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置缓存
r.set('key', 'value')
 
# 获取缓存
value = r.get('key')
print(value)  # 输出 b'value',注意返回的是字节字符串
 
# 检查键是否存在
exists = r.exists('key')
print(exists)  # 输出 True 或 False
 
# 删除键
r.delete('key')
 
# 获取并删除键,相当于先get然后delete
value = r.getset('key')
print(value)

这个示例展示了如何连接到Redis、设置键值对、获取键对应的值、检查键是否存在以及删除键。在实际应用中,你可能需要根据具体需求使用更高级的命令,如HASHLISTSETSORTED SET等数据类型,或者事务操作。