2024-09-04

要使用Docker搭建Wiki,可以选择使用已经为Docker准备好的官方或第三方镜像。以下是使用Docker搭建Wiki的步骤和示例代码:

  1. 安装Docker:确保你的系统上安装了Docker。
  2. 拉取Wiki镜像:你可以选择使用官方的MediaWiki镜像。



docker pull mediawiki
  1. 创建本地数据卷,用于持久化数据库:



docker volume create mediawiki-data
  1. 运行Wiki容器:使用下面的命令运行MediaWiki容器,并将数据卷和端口映射到你的主机。



docker run --name mywiki -d \
  -p 8080:80 \
  --restart=always \
  -v mediawiki-data:/var/www/html \
  mediawiki

在上面的命令中,mywiki是你给容器起的名字,8080是你希望在主机上暴露的端口,mediawiki-data是你之前创建的数据卷。

  1. 访问Wiki:在浏览器中访问 http://localhost:8080,按照引导完成Wiki的配置。

请注意,这是一个非常基础的示例。根据你的具体需求,你可能需要进一步配置,比如使用数据库容器、配置持久化存储、设置环境变量等。

2024-09-04



from django.db import models
 
# 父母模型
class Parent(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=128)
 
# 子模型
class Child(models.Model):
    parent = models.OneToOneField(Parent, on_delete=models.CASCADE)
    name = models.CharField(max_length=128)
 
# 示例代码
# 创建父母和孩子
parent = Parent.objects.create(name='Alice')
child = Child.objects.create(parent=parent, name='Bob')
 
# 查询孩子相关联的父母
child_parent = child.parent
 
# 查询父母的孩子
parent_child = parent.child

这段代码展示了如何在Django中定义一对一的关系,并进行创建、查询操作。首先定义了父母模型Parent和孩子模型Child,在孩子模型中使用OneToOneField指定与父母的一对一关系。然后演示了如何创建一个父母和孩子,以及如何通过孩子查询到父母,或者通过父母查询到孩子。

2024-09-04

解释:

Redis连接不上可能是由于多种原因造成的,常见的原因包括:

  1. Redis服务未启动:确保Redis服务已经启动。
  2. 错误的端口:检查是否使用了正确的端口连接Redis服务。
  3. 网络问题:确保客户端和Redis服务器之间的网络连接没有问题。
  4. 防火墙设置:检查是否有防火墙规则阻止了连接。
  5. 配置文件问题:检查Redis的配置文件,确认没有错误配置导致连接问题。
  6. 认证问题:如果Redis设置了密码认证,确保提供了正确的密码。

解决方法:

  1. 确认Redis服务已启动:使用redis-server启动Redis服务。
  2. 检查端口号:确认你的应用连接的端口与Redis配置的端口一致。
  3. 测试网络连接:使用pingtelnet测试网络连通性。
  4. 检查防火墙设置:确保没有阻止应用与Redis间的通信。
  5. 检查Redis配置文件:查看redis.conf,确认没有错误配置。
  6. 验证认证信息:如果设置了密码,确保应用提供了正确的密码。

如果问题依然存在,可以查看Redis的日志文件,通常位于/var/log/redis/redis-server.log,以获取更多错误信息。根据日志信息进一步诊断问题。

2024-09-04

如果你需要将Spring Cloud项目升级到使用Nacos 2.2.3,你需要做以下几步:

  1. 更新Spring Cloud的版本到与Nacos 2.2.3兼容的版本。
  2. 更新项目的pom.xml或build.gradle文件中的Nacos依赖到2.2.3版本。
  3. 更新配置文件(如application.properties或application.yml),确保Nacos服务器地址等配置是正确的。
  4. 测试你的应用以确保一切工作正常。

以下是一个使用Maven的示例:

  1. 更新Spring Cloud版本到兼容的版本,比如Hoxton.SR10。
  2. 更新pom.xml中的Nacos依赖到2.2.3版本。



<!-- Spring Cloud Alibaba Nacos Discovery -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    <version>2.2.3.RELEASE</version>
</dependency>
  1. 更新配置文件application.properties或application.yml,指定Nacos服务器地址:



spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=127.0.0.1:8848
  1. 运行你的应用,并确保Nacos服务器正在运行,然后在Nacos控制台查看服务是否注册成功。

请注意,具体的版本兼容性可能会随着Spring Cloud和Nacos的发展而变化,因此你可能需要参考官方文档以获取最新的兼容信息。

2024-09-04



# 安装cpolar的命令,可以根据实际情况选择适合的版本和方式
curl -L https://www.cpolar.com/static/downloads/cpolar-stable-linux-amd64 > /usr/local/bin/cpolar
chmod +x /usr/local/bin/cpolar
 
# 登录你的cpolar账号
cpolar login
 
# 创建一个隧道,将8080端口映射到本地
# 这里的http表示隧道类型,可以选择tcp、http、http2等
# 123.com是本地服务的子域名,可以根据实际情况修改
cpolar setup http --subdomain 123.com
 
# 启动Whisper Web服务,这里需要替换为你的实际路径
cd /path/to/whisper-web
npm start
 
# 启动成功后,你可以通过以下URL访问Whisper Web
# http://123.com.cpolar.site:8080

注意:

  1. 上述代码中的cpolar login需要你已经登录过cpolar。
  2. 隧道创建成功后,你可以通过隧道提供的域名和端口访问本地服务。
  3. 本地服务需要在启动后,保持终端或者服务的运行状态。
2024-09-04

在Oracle中,可以使用一个自定义函数来将中文字符转换为它们的首字母。以下是一个例子,展示了如何创建这样的函数并使用它:




CREATE OR REPLACE FUNCTION get_chinese_initials (
    p_string IN VARCHAR2
) RETURN VARCHAR2 IS
    v_initials VARCHAR2(4000);
BEGIN
    FOR i IN 1..NVL(LENGTH(p_string), 0) LOOP
        DECLARE
            v_char VARCHAR2(10);
        BEGIN
            SELECT nls_upper(SUBSTR(p_string, i, 1)) INTO v_char FROM dual;
            IF LENGTH(v_char) = 1 THEN
                SELECT SUBSTR('AABBCCDDEEFFGGHHIIJJKKLLMMNNOOPPQQRRSSTTUUVVWWXXYYZZ', 
                              INSTR('AA' || NLS_UPPER(v_char), 
                                    NLS_UPPER(SUBSTR(p_string, i, 1))) * 2 - 1, 2) 
                  INTO v_initials 
                  FROM dual;
            ELSE
                v_initials := v_char;
            END IF;
        EXCEPTION
            WHEN OTHERS THEN
                v_initials := v_char;
        END;
        v_initials := v_initials || ''; -- 这里可以添加额外的处理逻辑
    END LOOP;
    RETURN v_initials;
END;
/

使用该函数:




SELECT get_chinese_initials('中文字符') FROM dual;

请注意,上述函数假设中文字符的首字母是根据它们在一个固定的字符集中的位置来计算的。对于更复杂的情况,可能需要使用更复杂的方法,例如基于语言学的字音转换或者查找汉字字典等。

2024-09-04

在Linux系统中,设置PostgreSQL数据库开机自启动的方法通常如下:

  1. 使用systemd管理服务。

如果你的Linux发行版使用systemd作为初始化系统,你可以创建一个systemd服务单元文件来管理PostgreSQL服务。

首先,创建一个新的服务单元文件:




sudo nano /etc/systemd/system/postgresql.service

然后,将以下内容添加到文件中:




[Unit]
Description=PostgreSQL database server
After=network.target
 
[Service]
Type=forking
 
User=postgres
Group=postgres
 
# 路径可能需要根据实际安装情况进行调整
ExecStart=/usr/local/pgsql/bin/pg_ctl start -D /usr/local/pgsql/data
ExecStop=/usr/local/pgsql/bin/pg_ctl stop -m fast -D /usr/local/pgsql/data
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target

保存并关闭文件。

接下来,重新加载systemd管理器配置,启用并启动PostgreSQL服务:




sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable postgresql
sudo systemctl start postgresql

现在,PostgreSQL服务将在系统启动时自动运行。

  1. 使用init.d脚本。

如果你的系统使用init.d脚本来管理服务,你可以将PostgreSQL的启动脚本链接到rc.d目录。

首先,确保PostgreSQL的启动脚本位于/etc/init.d/目录下,并有执行权限:




sudo chmod +x /etc/init.d/postgresql

然后,将启动脚本链接到相应的启动级别目录:




sudo update-rc.d postgresql defaults

这样设置后,PostgreSQL服务将在系统启动时自动运行。

请根据你的Linux发行版和PostgreSQL的安装路径调整上述服务文件中的路径。

2024-09-04

由于篇幅所限,以下是一个简化的示例,展示了如何使用Python脚本将Oracle数据库中的数据导出并导入到openGauss数据库中。




# 导入必要的模块
import os
import subprocess
 
# 设置Oracle和openGauss的连接信息
oracle_user = "oracle_user"
oracle_pass = "oracle_pass"
oracle_sid = "orcl"
 
gauss_user = "gauss_user"
gauss_pass = "gauss_pass"
gauss_host = "127.0.0.1"
gauss_port = "5432"
gauss_db = "postgres"
 
# 设置导出和导入的路径
expdp_dir = "/path/to/expdp"
impdp_dir = "/path/to/impdp"
 
# 定义执行Oracle Data Pump导出的函数
def expdp_oracle(sid, user, passwd, schemas, dir):
    cmd = f"expdp {user}/{passwd}@//{sid}/sid=orcl schemas={schemas} directory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=expdp.dmp logfile=expdp.log"
    subprocess.run(cmd, shell=True, check=True)
 
# 定义执行openGauss Data Pump导入的函数
def impdp_gauss(user, passwd, host, port, db, dir):
    cmd = f"impdp {user}/{passwd}@/{db} directory={dir} dumpfile=expdp.dmp logfile=impdp.log"
    subprocess.run(cmd, shell=True, check=True)
 
# 执行Oracle的数据导出
expdp_oracle(oracle_sid, oracle_user, oracle_pass, "schema_name", expdp_dir)
 
# 将导出的dump文件从Oracle服务器复制到openGauss服务器
os.system(f"scp {expdp_dir}/expdp.dmp {gauss_user}@{gauss_host}:{expdp_dir}")
 
# 执行openGauss的数据导入
impdp_gauss(gauss_user, gauss_pass, gauss_host, gauss_port, gauss_db, impdp_dir)

这个脚本展示了如何使用Python调用shell命令来执行Oracle Data Pump导出和openGauss Data Pump导入。在实际应用中,你需要根据自己环境的具体情况调整连接信息、路径和参数。

2024-09-04

在Spring Cloud Gateway中实现API访问频率限制,可以使用Spring Cloud Gateway内置的过滤器RequestRateLimiterGatewayFilterFactory。以下是一个简单的示例:

  1. 添加依赖(确保已经添加了Spring Cloud Gateway和Spring Cloud Circuit Breaker依赖):



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-circuitbreaker-reactor-resilience4j</artifactId>
</dependency>
  1. 配置路由和过滤器,在application.yml中添加如下配置:



spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: rate_limited_service
          uri: http://localhost:8080
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                key-resolver: '#{@apiKeyResolver}'
                redis-rate-limiter.replenishRate: 1 # 每秒填充平均速率
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 2 # 限流容量
 
  1. 创建KeyResolver类,用于确定限流的键:



@Component
public class ApiKeyResolver implements KeyResolver {
 
    @Override
    public Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange) {
        // 这里可以根据实际情况获取用户ID或者其他用于区分用户的信息
        return Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("apiKey"));
    }
}
  1. 配置Redis连接:



spring:
  redis:
    host: localhost
    port: 6379

以上配置将会对路由rate_limited_service进行访问频率限制,基于提供的API key进行限流,每秒允许1个请求,最大Burst容量为2。

确保你的Redis服务器正在运行,并且Spring Cloud Gateway的路由配置指向了正确的服务。

访问API时,你可以通过添加查询参数apiKey来试验限流效果,例如:




http://localhost:8080/api?apiKey=123

如果你需要对所有API进行限流,可以将key-resolver指定为使用请求的原始IP地址:




spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: rate_limited_service
          uri: http://localhost:8080
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                key-resolver: '#{@ipAddressResolver}'
                redis-rate-limiter.replenishRate: 1
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 2

并创建IpAddressResolver类:




@Component
public class IpAddressResolver implements KeyResolver {
 
    @Override
    public Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange) {
        return Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getAddress().getHostAddress());
    }
}

这样配置后,每个IP地址将被限制为每秒一个请求。

2024-09-04



import org.neo4j.ogm.config.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.neo4j.ogm.session.SessionFactory;
 
@Configuration
public class Neo4jConfig {
 
    @Bean
    public Configuration neo4jConfiguration() {
        // 设置Neo4j的配置项,例如URI和认证信息
        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.driverConfiguration()
            .setDriverClassName("org.neo4j.ogm.drivers.http.driver.HttpDriver")
            .setConnectionUrl("bolt://localhost:7687")
            .setUsername("neo4j")
            .setPassword("neo4j");
        return configuration;
    }
 
    @Bean
    public SessionFactory sessionFactory() {
        // 使用上面定义的配置创建一个SessionFactory
        return new SessionFactory(neo4jConfiguration(), "com.example.domain.package");
    }
}

这段代码定义了一个配置类Neo4jConfig,其中包含了Neo4j的配置和SessionFactory的创建。这样,在Spring Boot应用程序中,你可以通过依赖注入来获取Neo4j的Session,进而执行对象关系映射和图形操作。