2024-09-05

在这个示例中,我们将创建一个简单的留言板功能。我们将使用Spring框架来实现这个功能,包括Spring MVC和Spring Data JPA。

首先,我们需要创建一个留言板实体:




import javax.persistence.*;
 
@Entity
public class Message {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
 
    @Column(nullable = false)
    private String text;
 
    // 构造函数、getter和setter省略
}

然后,创建一个Spring Data JPA仓库接口:




import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
 
@Repository
public interface MessageRepository extends JpaRepository<Message, Long> {
}

接下来,创建一个Spring服务来处理消息的保存和查询:




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
import java.util.List;
 
@Service
public class MessageService {
    @Autowired
    private MessageRepository messageRepository;
 
    public List<Message> findAllMessages() {
        return messageRepository.findAll();
    }
 
    public Message saveMessage(Message message) {
        return messageRepository.save(message);
    }
}

最后,创建一个Spring MVC控制器来处理网页请求:




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
@Controller
public class MessageController {
    @Autowired
    private MessageService messageService;
 
    @GetMapping("/messages")
    public String listMessages(Model model) {
        model.addAttribute("messages", messageService.findAllMessages());
        return "messages";
    }
 
    @PostMapping("/messages")
    public String addMessage(@ModelAttribute Message message) {
        messageService.saveMessage(message);
        return "redirect:/messages";
    }
}

在这个控制器中,我们定义了两个处理方法:listMessages用于显示所有留言,addMessage用于处理新留言的提交。

确保你有一个messages.jspmessages.html模板文件来渲染页面。

这个例子展示了如何使用Spring框架的各个组件来实现一个简单的留言板功能。在实际应用中,你可能需要添加更多的安全措施、验证和错误处理机制。

2024-09-05

为了创建一个MongoDB副本集,您可以使用以下docker-compose.yml文件作为起点。请确保您已经安装了Docker和docker-compose。




version: '3.8'
services:
  mongo1:
    image: mongo:5.0
    ports:
      - "27017:27017"
    environment:
      MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: root
      MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: example
    command: mongod --replSet rs0
 
  mongo2:
    image: mongo:5.0
    ports:
      - "27018:27017"
    environment:
      MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: root
      MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: example
    depends_on:
      - mongo1
    entrypoint: [ "mongod", "--replSet", "rs0", "--port", "27018" ]
 
  mongo3:
    image: mongo:5.0
    ports:
      - "27019:27017"
    environment:
      MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: root
      MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: example
    depends_on:
      - mongo1
    entrypoint: [ "mongod", "--replSet", "rs0", "--port", "27019" ]
 
  mongo-init:
    image: mongo:5.0
    depends_on:
      - mongo1
      - mongo2
      - mongo3
    entrypoint: [ "mongosh", "--eval", "rs.initiate({_id:'rs0',members:[{_id:0,host:'mongo1:27017'},{_id:1,host:'mongo2:27017'},{_id:2,host:'mongo3:27017'}]})" ]
  1. 这个配置文件定义了三个MongoDB服务:mongo1, mongo2, mongo3,以及一个用于初始化副本集的mongo-init服务。
  2. 每个MongoDB容器暴露了不同的端口,以便可以在同一主机上运行而不发生端口冲突。
  3. 环境变量MONGO_INITDB_ROOT_USERNAMEMONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD设置了root用户的用户名和密码。
  4. 每个容器都以mongod --replSet rs0命令启动,其中rs0是副本集的名称。
  5. mongo-init服务依赖于所有的MongoDB服务,并使用mongosh运行rs.initiate来初始化副本集。

要启动副本集,请保存此docker-compose.yml文件并运行:




docker-compose up -d

这将在后台启动所有服务。如果您还没有下载MongoDB镜像,这个命令还会自动为您下载。

2024-09-05

在Spring/Spring Boot项目中接入traceId通常是为了实现请求追踪,以便进行性能分析或者调试。以下是一个使用Spring Cloud Sleuth实现traceId接入的简单示例:

  1. 首先,确保你的项目中引入了Spring Cloud Sleuth依赖。如果你使用的是Spring Boot,可以在pom.xml中添加如下依赖:



<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Sleuth -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖... -->
</dependencies>
  1. 接下来,在你的应用代码中,你可以通过以下方式获取和使用traceId:



import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.cloud.sleuth.Tracer;
 
@RestController
public class TraceController {
 
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TraceController.class);
 
    private final Tracer tracer;
 
    public TraceController(Tracer tracer) {
        this.tracer = tracer;
    }
 
    @GetMapping("/trace")
    public String getTraceId() {
        String traceId = tracer.getCurrentSpan().traceIdString();
        logger.info("Trace ID: {}", traceId);
        return "Trace ID: " + traceId;
    }
}

在上述代码中,通过TracergetCurrentSpan()方法可以获取当前的Span,进而通过traceIdString()方法获取到traceId。

当你运行你的应用并发送请求到/trace端点时,你将在控制台或日志文件中看到类似以下内容的输出,其中包含traceId:




Trace ID: 3f77b0d581649296417f5a1cf579621e

Spring Cloud Sleuth会自动为你的应用生成traceId并在整个请求链路中传递,你可以通过Logstash、Elasticsearch和Kibana等工具进一步分析和追踪请求。

2024-09-05

在树莓派上安装ThingsBoard的步骤如下:

  1. 准备工作:确保你的树莓派已连接到互联网,并安装了Raspberry Pi OS(推荐使用最新版本)。
  2. 更新软件包列表:

    
    
    
    sudo apt-get update
  3. 安装Java环境:

    
    
    
    sudo apt-get install default-jdk
  4. 下载ThingsBoard安装脚本:

    
    
    
    wget https://github.com/thingsboard/thingsboard/releases/download/v3.4/thingsboard-3.4-linux-armhf.tar.gz
  5. 解压缩ThingsBoard压缩包:

    
    
    
    sudo tar -xvf thingsboard-3.4-linux-armhf.tar.gz -C /usr/local/
  6. 重命名文件夹(如果需要):

    
    
    
    sudo mv /usr/local/thingsboard-3.4 /usr/local/thingsboard
  7. 更改目录权限:

    
    
    
    sudo chmod -R 777 /usr/local/thingsboard/data
    sudo chmod -R 777 /usr/local/thingsboard/logs
  8. 运行ThingsBoard:

    
    
    
    sudo /usr/local/thingsboard/bin/thingsboard.sh

以上步骤会在树莓派上安装ThingsBoard,并启动服务。你可以通过浏览器访问 http://你的树莓派IP地址:8080 来进入ThingsBoard UI。

请注意,这个过程可能会随着ThingsBoard版本的更新而发生变化。确保访问ThingsBoard GitHub仓库获取最新的安装指令。

2024-09-05



import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
@Component
public class CustomGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 示例:检查请求参数中是否包含“?isBlocked=true”
        // 如果包含,则返回403 Forbidden
        return chain.filter(exchange).then(Mono.defer(() -> {
            String isBlocked = exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("isBlocked");
            if (Boolean.parseBoolean(isBlocked)) {
                exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.FORBIDDEN);
                return Mono.empty();
            }
            return Mono.empty();
        }));
    }
 
    @Override
    public int getOrder() {
        // 定义过滤器的顺序,数字越小,优先级越高
        return -1;
    }
}

这段代码定义了一个全局过滤器,用于检查请求是否包含特定参数(本例中为isBlocked),如果包含且参数值为true,则响应403 Forbidden。这是一个简单的权限控制示例,实际应用中可以根据需要进行更复杂的逻辑判断。

2024-09-05

报错解释:

这个错误通常发生在使用基于 multipart/form-data 的 HTTP 请求上传文件时。在 Tomcat 服务器中,Apache Commons FileUpload 库用于处理这类请求。但是,当你将 Tomcat 更换为 Jetty 服务器时,Jetty 默认不使用 Apache Commons FileUpload 库,而是使用 Jetty 自己的实现。如果你的应用程序依赖于 Commons FileUpload 的特定行为,而这些行为在 Jetty 的处理上有所不同,那么可能会导致这个错误。

解决方法:

  1. 确认你的应用程序是否依赖于特定的库或配置来处理文件上传。
  2. 如果你的应用程序使用了 Apache Commons FileUpload 或它的相关类,请检查是否有可用的 Jetty 兼容库。
  3. 如果没有兼容的库,你可能需要修改你的应用程序代码,使其不依赖于特定的上传库,而是使用 Servlet 3.0 规范中定义的 API 来处理 multipart 请求。
  4. 另一个选择是,你可以配置 Jetty 服务器以使用 Apache Commons FileUpload 或其他第三方库,如果这个库兼容 Jetty。
  5. 最后,检查你的应用程序是否有任何与 Jetty 服务器不兼容的配置设置,并进行相应的调整。

确保在进行任何更改时,都要在测试环境中进行充分的测试,以确保更改不会引入新的问题。

2024-09-05

在Spring Cloud项目中,bootstrap.yml 文件通常用于定义启动时需要加载的配置,比如配置服务发现的信息。如果你想在 bootstrap.yml 中引用主 pom.xml 文件中的配置,你可以使用Spring的属性占位符功能。

以下是一个简单的例子:

  1. pom.xml 中定义一个属性:



<project>
    ...
    <properties>
        <my.custom.property>someValue</my.custom.property>
    </properties>
    ...
</project>
  1. bootstrap.yml 中使用这个属性:



spring:
  cloud:
    config:
      uri: ${my.custom.property}

在这个例子中,${my.custom.property} 将被解析为 pom.xml 中定义的 someValue

请注意,由于 bootstrap.yml 的优先级很高,因此它会在Spring环境中的任何其他配置文件被解析之前加载,这意味着你不能在 bootstrap.yml 中引用在后续配置文件中定义的属性。

2024-09-05

Redis支持多种分布式存储方案,以下是一些常见的方法:

  1. Redis Cluster:自带的分布式解决方案,通过哈希槽(hash slot)将数据分布在不同的节点。
  2. Redis Sentinel:是Redis的高可用解决方案,但也可以用来做数据分布。
  3. 客户端分片:在客户端实现数据分布逻辑,例如一致性哈希算法。
  4. 使用Proxy:例如Twemproxy或者codis,它们可以代理客户端请求,实现数据分布和负载均衡。

以下是一个简单的Redis Cluster的使用示例:

首先,需要在服务器上配置好Redis Cluster环境。

然后,在客户端连接时使用如下代码:




from rediscluster import RedisCluster
 
# 假设你已经有了一个Redis Cluster,并且知道节点的信息
startup_nodes = [
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7000"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7001"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7002"}
]
 
# 连接到Redis Cluster
rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)
 
# 使用Redis Cluster
rc.set("key", "value")
print(rc.get("key"))

确保你的Redis Cluster环境已经设置好,并且配置参数(如节点信息)是正确的。这个示例使用了redis-py-cluster库,它是Redis Cluster的Python客户端。

2024-09-05

由于提供的信息较为模糊,并未给出具体的代码问题,我将提供一个简单的Spring Cloud和Spring Boot结合的示例项目。

假设我们要创建一个简单的服务提供者(Provider)和服务消费者(Consumer)示例。

首先,我们需要一个服务提供者:




// Provider端代码示例
 
@RestController
public class ProviderController {
 
    @GetMapping("/greeting")
    public String greeting(@RequestParam(name="name", defaultValue="World") String name) {
        return "Hello, " + name;
    }
}

然后,我们需要一个服务消费者来调用提供者的服务:




// Consumer端代码示例
 
@RestController
public class ConsumerController {
 
    private final RestTemplate restTemplate;
 
    @Autowired
    public ConsumerController(RestTemplate restTemplate) {
        this.restTemplate = restTemplate;
    }
 
    @GetMapping("/invoke")
    public String invokeGreeting() {
        return restTemplate.getForObject("http://provider-service/greeting?name=Consumer", String.class);
    }
}

在Spring Cloud中,服务提供者可以通过Eureka进行服务注册与发现。以下是Eureka服务器的配置:




// Eureka Server配置示例
 
@EnableEurekaServer
@SpringBootApplication
public class EurekaServerApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}

服务提供者需要注册到Eureka服务器上:




// Provider端配置示例
 
@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class ProviderApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ProviderApplication.class, args);
    }
}

服务消费者需要从Eureka服务器拉取服务列表,并通过RestTemplate进行服务调用:




// Consumer端配置示例
 
@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication
public class ConsumerApplication {
 
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder builder) {
        return builder.build();
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
    }
}

以上代码提供了一个简单的Spring Cloud和Spring Boot结合的示例,展示了服务提供者和消费者的基本架构。在实际的企业电子招标采购系统中,你需要根据具体的业务需求和技术栈进行相应的开发和配置。

2024-09-05

在PostgreSQL中实现分库分表通常需要使用分区表。PostgreSQL支持多种分区方式,包括范围分区、列表分区和哈希分区。以下是一个使用哈希分区的例子:

假设我们有一个订单表orders,我们想根据user_id字段分散到不同的分区中。

  1. 首先,我们需要创建一个分区模板表,这个表将作为所有分区的基础:



CREATE TABLE orders_template (
    order_id SERIAL PRIMARY KEY,
    user_id INT NOT NULL,
    order_date DATE NOT NULL,
    -- 其他字段
);
  1. 然后,我们可以创建分区的哈希表,指定分区键和分区数:



CREATE TABLE orders_p0 (CHECK (user_id % 4 = 0)) INHERITS (orders_template);
CREATE TABLE orders_p1 (CHECK (user_id % 4 = 1)) INHERITS (orders_template);
CREATE TABLE orders_p2 (CHECK (user_id % 4 = 2)) INHERITS (orders_template);
CREATE TABLE orders_p3 (CHECK (user_id % 4 = 3)) INHERITS (orders_template);

在这个例子中,我们创建了四个分区表orders_p0orders_p3,它们将根据user_id被分配到四个不同的分区中。

  1. 最后,我们创建一个外部表来表示分区集合,并指定分区键:



CREATE TABLE orders (LIKE orders_template INCLUDING ALL) PARTITION BY HASH (user_id);

这样,当你插入数据到orders表时,PostgreSQL会根据user_id的哈希值自动将记录分配到相应的分区表中。

请注意,这只是一个简单的例子。在实际应用中,分区键的选择和分区表的数量可能会根据具体的数据量和查询模式而变化。此外,分区表还需要其他表空间和索引进行维护,以确保性能和可用性。