import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
 
@Configuration
public class RedissonConfig {
 
    @Autowired
    private RedisConnectionFactory redisConnectionFactory;
 
    @Bean(destroyMethod="shutdown")
    RedissonClient redissonClient() {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer()
              .setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        return Redisson.create(config);
    }
}

这个配置类使用Spring和Redisson来配置RedissonClient实例。它自动装配了一个RedisConnectionFactory，并通过Redisson提供的配置方法建立了与本地运行的Redis服务器的连接。这个配置方法在应用程序关闭时，会调用shutdown方法来关闭Redisson客户端的连接。这样可以确保在应用程序结束时正确地关闭资源。

在Tomcat中部署Web应用程序时，可以使用两种方式：

1. 使用.war文件部署。
2. 使用.war exploded部署。

.war文件部署指的是将你的Web应用程序打包成一个.war文件，然后Tomcat会解压这个文件并运行它。

.war exploded部署意味着你的应用程序是在本地文件系统上展开的，并且Tomcat将直接引用这些文件来运行你的应用程序。

使用.war文件部署时，Tomcat会快速重新部署应用程序，因为它只需要解压.war文件。而使用.war exploded部署，Tomcat会在运行时持续监控文件系统的变化，这在开发时很方便，但可能会对生产环境造成性能影响。

在实际开发中，通常在开发阶段使用.war exploded部署，这样可以实时看到更改的效果。而在生产环境中，使用.war文件部署，这样可以保持稳定性和性能。

在Linux上发布Tomcat项目通常涉及以下步骤：

1. 安装Java环境（因为Tomcat是一个Java Servlet容器）。
2. 安装Tomcat。
3. 准备你的Web应用程序WAR包或直接将其部署到Tomcat的webapps目录下。
4. 启动Tomcat服务器。

以下是一个简化的示例流程：

1. 安装Java（如果尚未安装）：

sudo apt update
sudo apt install default-jdk

2. 下载Tomcat（以Tomcat 9为例）：

wget https://downloads.apache.org/tomcat/tomcat-9/v9.0.62/bin/apache-tomcat-9.0.62.tar.gz

3. 解压Tomcat压缩包：

tar xzvf apache-tomcat-9.0.62.tar.gz

4. 移动Tomcat到合适的位置（例如 /opt）：

sudo mv apache-tomcat-9.0.62 /opt/tomcat

5. 准备你的Web应用程序（如果你有源代码，则需要构建WAR包）。
6. 将WAR包复制到Tomcat的webapps目录下：

sudo cp your_application.war /opt/tomcat/webapps/

7. 启动Tomcat服务器：

cd /opt/tomcat/bin
sudo ./startup.sh

8. 检查Tomcat是否启动成功，可以打开浏览器访问 http://your_server_ip:8080。

如果你的项目已经是WAR包形式，跳过步骤5和6，直接将WAR包放到Tomcat的webapps目录下，然后启动Tomcat即可。

注意：确保防火墙和安全组设置允许访问8080端口。

import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class RedisJedisExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 连接到Redis服务器
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        
        // 设置键值对
        jedis.set("key", "value");
        
        // 获取并打印键对应的值
        String value = jedis.get("key");
        System.out.println("获取键 'key' 对应的值: " + value);
        
        // 关闭Jedis连接
        jedis.close();
    }
}

这段代码展示了如何使用Jedis客户端连接到Redis服务器，并进行简单的键值对操作。首先创建一个Jedis对象并提供Redis服务器的地址和端口，然后使用set方法设置一个键值对，使用get方法获取一个键对应的值，最后关闭连接。这是使用Jedis客户端进行基本操作的一个简单示例。

如果你在使用Spring Initializr时遇到了只能创建Java 17版本以上项目的问题，这通常是因为Spring Initializr的服务器端依赖于某些Java 17的特性，而你的客户端工具（如IntelliJ IDEA或者Spring Tool Suite）还没有相应的更新来支持这些特性。

解决方法：

1. 更新你的开发工具：确保你的IDE或者命令行工具是最新版本的，能够支持Java 17。

   • 对于IntelliJ IDEA，你可以通过Help > Check for Updates...来检查更新。
   • 对于命令行工具，如curl命令，确保使用的是最新版本。
2. 如果你无法更新你的工具，你可以尝试降级Java的版本到17或更高版本。
3. 如果你正在使用Maven或Gradle作为构建工具，确保它们也是最新版本，并且支持Java 17。
4. 如果你使用的是旧版本的Spring Initializr或者IDE插件，请考虑升级到最新版本。
5. 如果你是在Spring Initializr网站上操作，确保你访问的是最新版本的网站。
6. 如果以上方法都不能解决问题，可以考虑使用支持旧版本Java的Spring Initializr服务。

请根据你的开发环境选择合适的解决方案。

在Ubuntu 20.04上安装配置JDK 21和Tomcat 10的步骤如下：

1. 安装OpenJDK 21（如果有JDK 21的官方PPA或其他方式，请替换下面的步骤）:

sudo apt update
sudo apt install openjdk-21-jdk

2. 验证安装是否成功：

java -version

3. 下载Tomcat 10（从Tomcat官网下载tar.gz包）:

wget https://dlcdn.apache.org/tomcat/tomcat-10/v10.0.17/bin/apache-tomcat-10.0.17.tar.gz

4. 解压Tomcat压缩包：

sudo tar xzvf apache-tomcat-10.0.17.tar.gz -C /usr/local/

5. 更改目录名为tomcat10：

sudo mv /usr/local/apache-tomcat-10.0.17/ /usr/local/tomcat10

6. 设置环境变量：

echo "export CATALINA_HOME=/usr/local/tomcat10" | sudo tee -a /etc/profile
echo "export PATH=\$PATH:\$CATALINA_HOME/bin" | sudo tee -a /etc/profile

7. 更新环境变量：

source /etc/profile

8. 启动Tomcat服务：

sudo /usr/local/tomcat10/bin/startup.sh

9. 验证Tomcat是否启动：

sudo /usr/local/tomcat10/bin/catalina.sh version

10. 在浏览器中访问Tomcat服务：

    打开你的Web浏览器，然后输入 http://your_server_ip:8080，你应该能看到Tomcat的欢迎页面。

注意：确保你的Ubuntu防火墙允许8080端口的流量，或者你可以暂时禁用防火墙进行测试。如果你在不同的机器上进行操作，请将your_server_ip替换为你的服务器IP地址。

RedisSearch是一个为Redis设计的全文搜索引擎，它可以针对Redis的键值对实现快速的模糊搜索。RedisSearch不仅提供了全文搜索的功能，还提供了搜索结果的分页、排序等高级特性。

以下是一个使用RedisSearch的Python示例代码，这里我们使用redisearch-py库来操作RedisSearch：

首先，安装redisearch-py库：

pip install redisearch-py

然后，使用Python代码操作RedisSearch：

from redisearch import Client, TextField, NumericField
 
# 连接到Redis
client = Client('my_index', host='localhost', port=6379)
 
# 创建一个文本字段和一个数值字段
text = TextField('text')
num = NumericField('num')
 
# 创建索引
client.create_index((text, num))
 
# 添加文档到索引
client.add_document('doc1', text='Hello World', num=1)
client.add_document('doc2', text='Hello Redis', num=2)
client.add_document('doc3', text='Hello Elasticsearch', num=3)
 
# 执行搜索
res = client.search('Hello')
 
# 打印搜索结果
for doc in res.docs:
    print(doc.id, doc.score, doc.text, doc.num)

在这个例子中，我们首先连接到Redis，然后创建一个索引，该索引包含一个文本字段和一个数值字段。接着，我们添加了三个文档到索引中。最后，我们执行了一个简单的搜索，搜索所有包含'Hello'的文档，并打印出来。

import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import io.micrometer.core.instrument.binder.jvm.JvmThreadMetrics;
import io.micrometer.core.instrument.binder.system.ProcessorMetrics;
import io.micrometer.prometheus.PrometheusMeterRegistry;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class MetricsConfig {
 
    @Bean
    public MeterRegistry meterRegistry() {
        return new PrometheusMeterRegistry(PrometheusMeterRegistry.config()
                .commonTags("application", "my-spring-boot-application"));
    }
 
    @Bean
    public JvmThreadMetrics jvmThreadMetrics() {
        return new JvmThreadMetrics();
    }
 
    @Bean
    public ProcessorMetrics processorMetrics() {
        return new ProcessorMetrics();
    }
 
    // 以下是自定义的埋点示例
    @Bean
    public MyCustomMetrics myCustomMetrics(MeterRegistry registry) {
        return new MyCustomMetrics(registry);
    }
}
 
class MyCustomMetrics {
    private final MeterRegistry registry;
 
    public MyCustomMetrics(MeterRegistry registry) {
        this.registry = registry;
        // 在这里添加自定义的埋点逻辑
    }
 
    // 自定义的埋点方法
    public void recordMyCustomMetric(String key, double value) {
        registry.counter(key, "type", "myCustomMetric").increment(value);
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用程序中配置Prometheus和Micrometer，并添加了JVM线程和处理器指标的监控以及自定义的埋点逻辑。这是一个很好的实践，可以作为开发者在集成Prometheus和Spring Boot时的参考。

在Redis集群中，脑裂通常指的是一个主节点在没有从节点复制的情况下突然变得不可用，导致整个集群不可写。脑裂的原因可能包括网络分裂、故障检测和恢复时间太长等。

解决方案：

1. 网络分裂保护：通过设置合适的cluster-node-timeout和cluster-slave-validity-factor，可以在网络分裂发生时，防止主节点过早认为从节点失效。
2. 快速故障检测：通过设置cluster-node-time和cluster-migration-barrier，可以使得集群快速发现主节点失效并进行选举。
3. 合理的副本策略：在创建集群时，应确保每个主节点至少有一个从节点，并且从节点与主节点保持适当的同步。
4. 监控和管理：定期监控集群的健康状态，并通过Redis的管理工具和CLI工具进行集群的维护和管理。
5. 自动故障转移：开启cluster-require-full-coverage配置，可以确保在主节点失效时，集群能自动进行故障转移。
6. 持久化配置：确保Redis的RDB和AOF持久化机制可靠，在节点故障时可以进行数据恢复。
7. 运维策略：建立应急计划和故障转移测试，以便在出现问题时可以迅速恢复服务。

配置实例：

# 网络分裂保护
cluster-node-timeout 15000
cluster-slave-validity-factor 10
 
# 快速故障检测
cluster-migration-barrier 1
 
# 开启自动故障转移
cluster-require-full-coverage yes
 
# 持久化配置
appendonly yes
appendfsync everysec

以上配置可以作为集群运维的基础参考，根据实际情况可以适当调整参数值。

import org.apache.shardingsphere.infra.config.properties.ConfigurationProperties;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.metadata.MetaDataContexts;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.runtime.RuntimeContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.database.DefaultSchema;
import org.apache.shardingsphere.infra.database.type.DatabaseType;
import org.apache.shardingsphere.infra.datanode.DataNode;
import org.apache.shardingsphere.infra.metadata.model.ShardingSphereMetaData;
import org.apache.shardingsphere.infra.metadata.model.logic.LogicTableMetaData;
import org.apache.shardingsphere.infra.rule.ShardingSphereRule;
import org.apache.shardingsphere.infra.rule.type.DataSourceContainedRule;
import org.apache.shardingsphere.infra.rule.type.TableContainedRule;
import org.apache.shardingsphere.mode.manager.ContextManager;
import org.apache.shardingsphere.mode.metadata.MetaDataContextsBuilder;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.ShardingRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.rule.ShardingTableRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.strategy.sharding.ShardingStrategyConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.strategy.sharding.StandardShardingStrategyConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.sharding.rule.ShardingRule;
 
import java.sql.SQLException;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collection;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
 
public class ShardingSphereDynamicTableShardingExample {
 
    public static void main(final String[] args) throws SQLException {
        // 配置分片规则
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        // 配置分表规则
        ShardingTableRuleConfiguration orderConfig = new ShardingTableRuleConfiguration("t_order", "ds_${0..1}.t_order_${yyyyMM}");
        shardingRuleConfig.getTables().add(orderConfig);
        // 配置分片键
        shardingRuleConfig.setDefaultDatabaseShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("user_id", "ds_${user_id % 2}"));
        shardingRuleConfig.setDefaultTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("order_id", "t_order_${order_id.substring(0, 6)}"));
 
        // 创建数据源配置
        Map<String, DataSource> dataSourceMap = createDataSource