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2024-09-05

由于您的问题描述不具体，我无法提供针对特定错误的解决方案。MySQL 8.0 后的常见问题可能包括认证方式变更、默认字符集变更、SQL模式变化等。以下是一些常见问题及其解决方案的简要概述：

认证方式变更：MySQL 8.0 默认使用了新的认证插件 caching_sha2_password，而旧客户端可能不支持。如果您使用的客户端或连接库不支持新的认证插件，您可以：
- 更新客户端或连接库到支持 caching_sha2_password 的版本。
- 将用户的认证插件改回 mysql_native_password：
```
ALTER USER 'username'@'hostname' IDENTIFIED WITH 'mysql_native_password' BY 'password';
FLUSH PRIVILEGES;
```
默认字符集变更：MySQL 8.0 默认使用 utf8mb4 字符集，而不是之前的 latin1。如果您的应用依赖于旧的默认字符集，您可以：
- 在创建数据库或表时显式指定字符集：
```
CREATE DATABASE mydb CHARACTER SET latin1;
CREATE TABLE mytable (...) DEFAULT CHARSET = latin1;
```
- 修改数据库或表的字符集：
```
ALTER DATABASE mydb CHARACTER SET latin1;
ALTER TABLE mytable CONVERT TO CHARACTER SET latin1;
```
SQL模式变化：MySQL 8.0 引入了一些新的SQL模式，可能会影响某些查询的行为。如果您需要保持兼容旧版本的SQL模式，可以：
- 查看当前SQL模式：
```
SELECT @@GLOBAL.sql_mode;
```
- 设置兼容模式：
```
SET GLOBAL sql_mode = 'ONLY_FULL_GROUP_BY,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';
```
注意：建议在理解新SQL模式的情况下保持使用默认设置，因为新模式可能提供更好的数据一致性和错误检查。

由于您没有提供具体的错误信息，我无法提供针对特定错误的解决方案。如果您有具体的错误代码或消息，请提供，我将能提供更精确的帮助。

解决一个Oracle 19C RAC安装时报INS-06006的典型问题

2024-09-05

报错INS-06006通常表示Oracle安装程序在执行过程中遇到了一个致命错误，导致无法继续安装。这个错误可能由多种原因引起，包括但不限于文件权限问题、环境变量设置不当、磁盘空间不足、网络配置错误或者安装介质损坏等。

解决INS-06006错误的步骤如下：

检查日志文件：查看$ORACLE\_BASE/oraInventory/logs下的日志文件，通常名为installActions[日期时间].log，其中会记录导致INS-06006错误的具体原因。
检查系统要求：确保你的系统满足Oracle 19c RAC的最小系统要求。
检查安装前的环境设置：包括环境变量（如ORACLE\_HOME, ORACLE\_BASE, PATH等）是否正确设置，是否有必要的权限，以及是否所有必要的依赖包都已安装。
检查磁盘空间和权限：确保安装目录有足够的磁盘空间，并且安装用户有适当的权限。
网络配置：检查网络设置，包括主机名解析、网络配置文件等是否正确。
介质检查：如果使用物理介质安装，检查ISO文件或其他安装介质是否损坏。
系统参数：检查系统参数（如max user processes, shell limits等）是否适当设置。
日志记录和系统资源：检查系统的日志文件和资源使用情况，以确定是否有其他错误或资源瓶颈导致INS-06006错误。
重新启动安装：在排除上述潜在问题后，重新启动安装程序。
获取官方支持：如果问题依然存在，考虑获取Oracle官方支持的帮助。

在排除具体问题时，应具体分析日志文件中的错误信息，以确定解决方案。

Spring Cloud Gateway 3.x 获取body中的数据鉴权

2024-09-05

所有,java

在Spring Cloud Gateway中，你可以通过定义一个全局过滤器来获取请求体中的数据并进行鉴权。以下是一个简单的示例，展示了如何在全局过滤器中读取请求体数据：




import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.core.io.buffer.NettyDataBufferFactory;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpRequestDecorator;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
public class AuthGlobalFilter implements GlobalFilter {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 获取请求体
        return DataBufferUtils.join(exchange.getRequest().getBody())
                .flatMap(dataBuffer -> {
                    // 将数据缓冲区内容转换成字符串
                    byte[] bytes = new byte[dataBuffer.readableByteCount()];
                    dataBuffer.read(bytes);
                    String body = new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8);
 
                    // 这里可以添加鉴权逻辑，例如检查body中的token
                    // boolean isAuthenticated = authenticate(body);
                    // if (!isAuthenticated) {
                    //     // 不通过鉴权，返回错误响应
                    //     return Mono.defer(() -> Mono.error(new RuntimeException("Authentication failed")));
                    // }
 
                    // 重置请求体，以便后续过滤器可以正常读取
                    DataBufferUtils.release(dataBuffer);
                    Flux<DataBuffer> cachedFlux = Flux.defer(() -> Flux.just(bufferFactory.wrap(bytes)));
                    ServerHttpRequestDecorator decorator = new ServerHttpRequestDecorator(exchange.getRequest()) {
                        @Override
                        public Flux<DataBuffer> getBody() {
                            return cachedFlux;
                        }
                    };
                    return chain.filter(exchange.mutate().request(decorator).build());
                });
    }
}

在上面

Spring Boot 分片上传、断点续传、大文件上传、秒传，应有尽有

2024-09-05

所有,java

在Spring Boot中实现分片上传、断点续传、大文件上传和秒传可以使用以下方案：

使用ShardUtil来处理分片逻辑。
使用FileUtil来处理文件操作。
使用ConcurrentHashMap来保存分片上传的进度。

以下是一个简化的示例代码：




import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
 
import java.io.File;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
 
@RestController
public class FileUploadController {
 
    private final ConcurrentHashMap<String, Integer> uploadProgressMap = new ConcurrentHashMap<>();
 
    @PostMapping("/upload")
    public String upload(@RequestParam("file") MultipartFile file, @RequestParam("chunk") int chunk, @RequestParam("totalChunks") int totalChunks, @RequestParam("identifier") String identifier) {
        // 处理分片逻辑
        if (chunk < totalChunks) {
            // 分片处理逻辑，暂存分片数据
            // ...
 
            // 更新上传进度
            uploadProgressMap.put(identifier, chunk);
        } else {
            // 最后一块分片到达时，合并分片
            // ...
 
            // 清除上传进度
            uploadProgressMap.remove(identifier);
        }
 
        return "success";
    }
 
    @GetMapping("/upload-progress")
    public Integer getUploadProgress(@RequestParam("identifier") String identifier) {
        return uploadProgressMap.getOrDefault(identifier, 0);
    }
}

在这个例子中，我们使用了一个简单的ConcurrentHashMap来跟踪上传进度。当客户端上传文件的一个分片时，它会发送chunk编号和文件identifier。服务器端记录下当前的chunk编号，并在最后一个分片上传完成后清除进度信息。

注意：这只是一个非常基础的实现，实际应用中需要考虑更多的安全性和性能因素，例如防止恶意请求、文件存储、分片验证等。此外，对于大文件上传，你可能还需要实现并发上传分片、错误处理、断点续传检查等功能。

PostgresML - PostgreSQL的生成式AI扩展

2024-09-05

PostgresML是一个开源项目，它为PostgreSQL提供了机器学习功能。以下是一个使用PostgresML进行模型训练和预测的简单示例：

首先，确保你已经安装了PostgresML。然后，你可以在PostgreSQL中执行以下步骤：

创建一个表来存储数据。
将数据加载到表中。
使用机器学习模型对数据进行训练。
使用训练好的模型进行预测。

示例代码：




-- 1. 创建表
CREATE TABLE iris (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    sepal_length FLOAT,
    sepal_width FLOAT,
    petal_length FLOAT,
    petal_width FLOAT,
    species TEXT
);
 
-- 2. 加载数据
COPY iris (sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width, species)
FROM PROGRAM 'curl -s https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data';
 
-- 3. 训练模型
SELECT *, pgml.train_regressor(
    model := 'linear_reg',
    input_cols := '{sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width}',
    response_col := 'petal_width',
    test_size := 0.3,
    max_iter := 10000,
    seed := 123
) FROM iris;
 
-- 4. 使用模型进行预测
SELECT *, pgml.predict_regressor(
    model := 'linear_reg',
    input_cols := '{sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width}'
) FROM iris;

在这个例子中，我们首先创建了一个名为iris的表来存储鸢尾花数据集。然后，我们使用COPY命令从一个网址加载数据。接下来，我们使用pgml.train_regressor函数来训练一个线性回归模型，该模型基于花瓣宽度预测花瓣长度。最后，我们使用pgml.predict_regressor函数对表中的数据进行预测。

请注意，这只是一个简单的示例，实际使用时你可能需要根据你的数据和需求调整模型参数。此外，PostgresML的具体语法和函数可能随着版本而变化，请参考最新的文档。

Apache HTTP Server 的安装与配置

2024-09-05

所有,AIGC

在Linux系统中安装和配置Apache HTTP Server的步骤如下：

更新系统包索引：




sudo apt-get update

安装Apache2：




sudo apt-get install apache2

启动Apache服务：




sudo systemctl start apache2

使Apache服务开机自启：




sudo systemctl enable apache2

配置防火墙允许HTTP和HTTPS流量：




sudo ufw allow 'Apache Full'
sudo ufw enable

检查Apache服务的状态：




sudo systemctl status apache2

浏览器中访问服务器的公网IP或域名，应该看到Apache的默认欢迎页面。

以上步骤适用于基于Debian的系统，如Ubuntu。其他Linux发行版（如CentOS、Fedora等）的包管理器和服务管理命令可能有所不同，请根据实际情况调整命令。

PostgreSQL数据库主备切换（switchover和failover）

2024-09-05




-- 创建测试用的表和数据
CREATE TABLE test_table (id serial PRIMARY KEY, value text);
INSERT INTO test_table (value) VALUES ('Test data');
 
-- 查看当前集群状态
SELECT * FROM pg_is_other_node();
 
-- 执行Switchover
-- 前提是当前节点是备节点
SELECT pg_switch_to_standby();
-- 执行后备节点会变成主节点，原主节点变成备节点
 
-- 查看新的集群状态
SELECT * FROM pg_is_other_node();
 
-- 如果需要执行Failover（手动）
-- 首先在新的主节点上执行以下命令
SELECT pg_promote();
-- 然后在原主节点上执行以下命令
SELECT pg_demote();
-- 如果原主节点不可用，可以在备节点上执行Failover
SELECT pg_ctl('promote', true);
 
-- 清理测试用的表
DROP TABLE test_table;

这个例子展示了如何在PostgreSQL中执行Switchover和Failover操作。在执行这些操作之前，需要确保当前的数据库集群配置正确，并且所有的数据都已经同步。在执行Switchover之后，需要检查集群的状态，确保切换成功。如果执行Failover，需要确保相关的命令在正确的节点上执行，并且在操作前有适当的备份。

Oracle中的number和date类型，数据库管理轻松应对！

2024-09-05

在Oracle数据库中，NUMBER 类型用于存储整数和浮点数。而 DATE 类型用于存储日期和时间信息。Oracle提供了丰富的函数和操作符来处理这些数据类型。

以下是一些基本的操作示例：

NUMBER类型操作




-- 创建表，包含一个NUMBER类型的列
CREATE TABLE example_table (
    id NUMBER(10)
);
 
-- 插入数据
INSERT INTO example_table (id) VALUES (123);
 
-- 查询，并对数字进行四舍五入
SELECT ROUND(id, 2) FROM example_table;
 
-- 更新，对数字进行加法操作
UPDATE example_table SET id = id + 10 WHERE id = 123;

DATE类型操作




-- 创建表，包含一个DATE类型的列
CREATE TABLE example_table (
    created_date DATE
);
 
-- 插入当前日期
INSERT INTO example_table (created_date) VALUES (SYSDATE);
 
-- 查询，并显示日期的年份
SELECT EXTRACT(YEAR FROM created_date) FROM example_table;
 
-- 更新，修改日期加上一个天数
UPDATE example_table SET created_date = created_date + INTERVAL '7' DAY;

这些操作可以帮助数据库管理员轻松应对NUMBER和DATE类型的数据处理。在实际应用中，可以根据具体需求使用更复杂的日期操作函数和转换。

2024-09-05

所有,redis

在Redis中，有效地管理和使用内存是至关重要的，因为Redis的数据都保存在内存中。Redis的数据结构非常丰富，包括string、list、set、zset、hash以及基于这些数据结构的bitmap和hyperloglog等，它们的底层实现也各不相同。

在这个系列中，我们将深入解析Redis的内存存储模型和数据结构的底层实现。我们将从RedisObject结构开始，它是所有Redis数据类型的基础，然后逐一介绍string、list、set、zset、hash以及bitmap和hyperloglog的实现和优化。




// 示例：RedisObject结构体
struct RedisObject {
    int4 type; // 对象类型
    int4 encoding; // 对象内部编码
    int4 lru; // 对象最后一次被访问的时间
    int4 refcount; // 对象的引用计数
    void *ptr; // 指向实际的数据
};
 
// 示例：字符串对象的简单实现
struct RedisString {
    struct RedisObject ro; // 继承RedisObject结构
    char *buffer; // 字符串内容
    int length; // 字符串长度
};
 
// 示例：Redis中的字符串设置操作
void setCommand(client *c) {
    // 假设c->argv[1]是key，c->argv[2]是value
    RedisString *o = createStringObject(c->argv[2]->ptr, sdslen(c->argv[2]->ptr));
    dictAdd(db->dict, c->argv[1]->ptr, o);
}

在这个系列中，我们将深入到源代码层面，解析每种数据结构的实现细节，并讨论它们如何优化内存使用和性能。通过这个系列，开发者可以更深入地了解Redis的底层机制，从而能更好地使用Redis。

springboot-自动配置

2024-09-05

所有,java

Spring Boot 的自动配置是一种让你快速开始构建基于Spring应用的方式。它通过在类路径下搜索并应用Spring Boot的自动配置机制，来提供一些常见场景的默认配置。

要使用Spring Boot的自动配置，你需要做以下几步：

在你的pom.xml或build.gradle中引入Spring Boot的起步依赖（Starter Dependencies）。
在你的应用主类上添加@SpringBootApplication注解。
在main方法中使用SpringApplication.run()来启动应用。

以下是一个简单的Spring Boot应用的例子：

pom.xml（Maven项目）:




<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>

build.gradle（Gradle项目）:




dependencies {
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter'
    // 其他依赖
}

主类 Application.java:




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

这个例子中，spring-boot-starter是一个起步依赖，它包含了Spring Boot的自动配置所需的基本依赖。@SpringBootApplication注解是一个方便的注解，它包含@EnableAutoConfiguration注解，它让Spring Boot根据类路径下的jar依赖来自动配置Spring应用。

如果你需要关闭某个自动配置类，可以在@SpringBootApplication注解中使用exclude参数：




@SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class})
public class Application {
    // ...
}

以上就是Spring Boot自动配置的基本使用方法。