2024-09-04

ThreadLocal的主要作用是提供线程内的局部变量,这种变量在线程的生命周期内起作用,线程结束后,变量也随之销毁。ThreadLocal为解决多线程程序的数据共享问题提供了一种新的思路。

ThreadLocal的主要方法有:

  1. public T get() :返回此线程局部变量的当前线程副本中的值。
  2. public void set(T value):将此线程局部变量的当前线程副本中的值设置为指定值。
  3. public void remove():移除此线程局部变量的当前线程副本中的值。
  4. protected T initialValue():返回此线程局部变量的当前线程副本的初始值。这个方法是一个protected的方法,显然是为了让子类覆写而设计的。

ThreadLocal的实现原理:每个Thread内部都维护了一个ThreadLocalMap,这个Map的key是ThreadLocal实例本身,value是我们希望在线程内部共享的数据。

ThreadLocal的内存泄漏问题:由于ThreadLocal的生命周期跟Thread一样长,如果ThreadLocal没有正确的remove,那么如果Thread的生命周期非常长,比如服务器的一个工作线程,那么就会导致内存泄漏。

解决方案:

  1. 每次使用完ThreadLocal后,都调用它的remove()方法,这样最保险的避免了内存泄漏的问题。
  2. 如果ThreadLocal存储的是一个对象,那么这个对象应该实现Closeable接口,在try-with-resources语句块中使用,这样可以保证即使发生异常也能正确关闭资源。

解决方案:

在分布式系统中,我们通常需要在多个服务间共享登录状态,这时可以使用Redis来替代ThreadLocal。

  1. 用户登录后,将用户的session信息保存到Redis中,并将session的key存储在用户的cookie中。
  2. 当用户访问其他服务时,从请求中取出session的key,然后到Redis中查询session信息。

代码示例:




// 用户登录
public String login(String username, String password) {
    // 验证用户名密码
    // ...
    // 生成session信息
    String sessionId = UUID.randomUUID().toString();
    // 将session信息保存到Redis中
    redisTemplate.opsForValue().set(sessionId, new UserInfo(username), 3600, TimeUnit.SECONDS);
    // 返回sessionId
    return sessionId;
}
 
// 获取用户信息
public UserInfo getUserInfo(String sessionId) {
    return (UserInfo) redisTemplate.opsForValue().get(sessionId);
}

在这个例子中,我们使用了Redis来存储用户的session信息,而不是使用ThreadLocal。这样,无论用户访问哪个服务,只要服务能访问到Redis,就能获取到正确的用户信息,实现了共享session登录。

2024-09-04

在Oracle中,您可以使用数据字典视图来查询所有用户表的表名、主键名称、索引和外键。以下是一个查询示例,它会返回这些信息:




SELECT utc.table_name,
       uk.constraint_name as primary_key_name,
       uic.index_name,
       ufc.constraint_name as foreign_key_name
FROM user_tables ut
LEFT JOIN user_constraints uk ON ut.table_name = uk.table_name
                              AND uk.constraint_type = 'P'
LEFT JOIN user_indexes uic ON ut.table_name = uic.table_name
                           AND uic.uniqueness = 'UNIQUE'
LEFT JOIN user_constraints ufc ON ut.table_name = ufc.table_name
                              AND ufc.constraint_type = 'R'
WHERE ut.owner = 'YOUR_SCHEMA_NAME'; -- 替换为你的用户名或模式名

请确保将 'YOUR_SCHEMA_NAME' 替换为您的用户名或者模式名。这个查询通过左连接用户表 user_tables 和用户约束 user_constraints 来查找表名、主键名称,并通过用户索引 user_indexes 来查找索引名。外键约束也通过用户约束视图查找,但注意到有些数据库环境中,用户可能无法看到其他用户的外键约束信息,这取决于数据库的权限设置。

2024-09-04

由于提供完整的智慧工地(项目层+工地层+APP)源代码超出了问答的字数限制,我将提供一个简化的例子来说明如何使用Spring Cloud构建微服务的核心概念。

假设我们有一个简单的服务,用于记录工地的信息。以下是一个简化的服务定义和Spring Cloud配置的例子:




// 工地服务接口
public interface WorksiteService {
    Worksite recordWork(String projectId, Worklog worklog);
}
 
// 工地服务实现
@Service
public class WorksiteServiceImpl implements WorksiteService {
    @Override
    public Worksite recordWork(String projectId, Worklog worklog) {
        // 实现记录工地信息的逻辑
        return new Worksite(/* 初始化工地信息 */);
    }
}
 
// 工地实体类
public class Worksite {
    // 工地相关属性
    // 构造函数、getter和setter方法
}
 
// 工地日志实体类
public class Worklog {
    // 工地日志相关属性
    // 构造函数、getter和setter方法
}
 
// Spring Cloud配置
@Configuration
public class WorksiteServiceConfig {
    @Bean
    public WorksiteService worksiteService() {
        return new WorksiteServiceImpl();
    }
}

这个例子展示了如何定义一个服务接口,实现这个接口,并且配置这个服务供其他微服务使用。在实际的应用中,你可能还需要使用Spring Cloud的服务发现(如Eureka)、断路器、配置管理(如Spring Cloud Config)、路由(如Zuul)等功能。

请注意,这个例子没有详细的业务逻辑实现,而是专注于展示如何在Spring Cloud环境中定义和配置服务。实际的应用程序还需要更多的安全措施、监控、容错和可伸缩性考虑。

2024-09-04

为了在ARM架构上使用gcc编译器进行libsqlite3.so的交叉编译,你需要确保你有一个适合ARM目标平台的交叉编译工具链,比如arm-linux-gnueabihf-gcc(对于32位系统)或者arm-linux-gnueabihf-gcc(对于64位系统)。

以下是一个基本的编译命令示例,假设你已经有了sqlite的源代码:




# 32位ARM平台
arm-linux-gnueabihf-gcc -o sqlite3_armhf sqlite_source_files.c -lsqlite3
 
# 64位ARM平台
arm-linux-gnueabihf-gcc -o sqlite3_arm64 sqlite_source_files.c -lsqlite3

在这个命令中,sqlite_source_files.c 是你的源代码文件,-lsqlite3 指定链接到系统的sqlite库。

如果你还没有libsqlite3.so库文件,你可以从sqlite的官方网站下载源代码,然后使用以下步骤编译:




# 下载sqlite源代码
wget https://www.sqlite.org/2023/sqlite-autoconf-3360000.tar.gz
tar -xzf sqlite-autoconf-3360000.tar.gz
cd sqlite-autoconf-3360000
 
# 配置交叉编译环境
./configure --host=arm-linux-gnueabihf --prefix=/usr
 
# 编译和安装
make
sudo make install

在这个过程中,--host 选项指定了交叉编译工具链,--prefix 选项指定了安装目录。

请注意,如果你的ARM目标系统上已经有了libsqlite3.so库文件,你可能不需要从源代码编译。在这种情况下,你只需要确保交叉编译工具链可以找到正确的库文件即可。

2024-09-04

问题:Redis面试常问问题

解决方案:

  1. 为什么使用Redis?

    Redis是一个开源的使用C语言编写的、支持网络交互的、可基于内存亦可持久化的Key-Value数据库。

    常见的使用Redis的情景包括:缓存系统、排行榜、消息队列系统、分布式会话存储、分布式锁等。

  2. Redis的数据类型?

    Redis支持五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及zset(sorted set有序集合)。

  3. Redis的持久化方式?

    Redis提供了两种持久化方式:RDB(默认方式)和AOF。

    RDB:在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,也就是Snapshotting。

    AOF:每执行一个改变数据库状态的命令,就将该命令写入磁盘。

  4. Redis的过期策略和内存淘汰机制?

    过期策略:定期检查和惰性检查。

    内存淘汰机制:noeviction(不进行淘汰),allkeys-lru(当内存不足以容纳更多数据时,在键空间中,移除最近最少使用的键),allkeys-random(在键空间中,随机移除键),volatile-lru(在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的键),volatile-random(在设置了过期时间的键空间中,随机移除键),volatile-ttl(在设置了过期时间的键空间中,移除即将过期的键)。

  5. Redis的事务?

    事务可以一次执行多个命令,本身是序列化的,但不支持回滚。

  6. Redis的分布式锁?

    使用Redis的SETNX命令实现分布式锁,可以有效地防止分布式环境下的竞争条件。

  7. Redis的Lua脚本?

    Redis可以执行Lua脚本,可以用来解决原子操作的问题。

  8. Redis的性能问题?

    使用Redis时,应注意内存的使用,避免内存溢出,并考虑使用pipeline减少网络延迟。

  9. Redis的集群方式?

    Redis提供了集群的支持,可以通过Redis Sentinel来进行自动的故障转移,以及通过Redis Cluster来实现数据的分布式存储。

  10. Redis的性能测试?

    使用Redis-benchmark工具进行性能测试,可以评估Redis在特定条件下的性能表现。

  11. Redis的配置文件?

    Redis的配置文件是redis.conf,可以在启动Redis服务时指定。

  12. Redis的主从同步?

    主从同步可以确保Redis的数据备份,主机会将数据同步到从机。

  13. Redis的监控工具?

    可以使用Redis自带的monitor命令,或者第三方工具Redis-live等。

  14. Redis的优化方法?

    优化方法包括:使用合适的数据类型,设置适当的键的过期时间,合理使用Redis的内存淘汰策略,使用pipeline,优化数据结构,使用Lua脚本等。

  15. Redis的雪崩问题?

    雪崩是指

2024-09-04

报错问题:"springcloud nacos 配置中心获取不到数据"可能的原因和解决方法如下:

  1. 网络问题

    • 解释:客户端无法连接到Nacos服务器。
    • 解决:检查网络连接,确保Nacos服务器的IP和端口可以从客户端访问。
  2. Nacos服务未启动或配置错误

    • 解释:Nacos配置中心服务未启动或配置信息有误。
    • 解决:确保Nacos服务已启动并且访问端口正确。检查Nacos服务器地址配置是否正确。
  3. 配置中心内无数据

    • 解释:在Nacos的配置中心没有发布相应的配置数据。
    • 解决:在Nacos的控制台上正确发布配置数据。
  4. 版本不兼容

    • 解释:客户端和服务器的版本不兼容。
    • 解决:确保客户端和服务器的版本兼容。
  5. 配置错误

    • 解释:application.properties或bootstrap.properties中配置的信息有误。
    • 解决:检查并修正配置文件中的Nacos相关配置。
  6. 权限问题

    • 解释:Nacos配置中心有权限控制,当前用户无权限获取数据。
    • 解决:检查Nacos的权限控制设置,确保当前用户有足够权限。
  7. 客户端依赖问题

    • 解释:客户端项目中引用的Spring Cloud Alibaba Nacos相关依赖版本不正确或缺失。
    • 解决:检查并更新pom.xml或build.gradle中的依赖。
  8. 缓存问题

    • 解释:客户端可能存在缓存问题,导致获取不到最新的配置数据。
    • 解决:尝试清除客户端的缓存或重启客户端应用。

检查和解决以上问题后,重新尝试获取配置中心的数据。如果问题依然存在,可以查看客户端和服务器的日志文件,以获取更详细的错误信息,进一步诊断问题。

2024-09-04

在Spring Boot中,我们通常使用SLF4J(Simple Logging Facade for Java)作为日志门面,与具体的日志实现框架(如Logback或Log4j2)解耦。这允许我们在部署时轻松更改日志实现,而不必更改代码。

使用@Slf4j注解可以让你在类中直接使用日志变量,而不是显式调用LoggerFactory.getLogger(MyClass.class)

以下是使用@Slf4j注解的示例代码:




import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
 
public class MyClass {
    // 使用LoggerFactory显式获取日志实例
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(MyClass.class);
 
    public void doSomething() {
        log.info("这是一个信息级别的日志");
    }
}

使用@Slf4j注解后的代码:




import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
 
public class MyClass {
    // 使用@Slf4j注解自动注入日志实例
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(MyClass.class);
 
    public void doSomething() {
        log.info("这是一个信息级别的日志");
    }
}

在这两个示例中,我们都是通过Logger来记录日志。但是使用@Slf4j注解可以让代码更加简洁,并且使用log变量就可以直接记录不同级别的日志,而不需要每次都指定LoggerFactory和具体的日志类。

2024-09-04

在PostgreSQL中实现高可用性可以使用repmgr来管理和监控流复制。以下是一个基本的repmgr配置步骤:

  1. 安装PostgreSQL和repmgr。
  2. 配置主服务器(primary)和备服务器(standby)。
  3. 初始化并启动流复制。
  4. 配置repmgr并启动服务。

以下是一个简化的示例步骤:




# 在主服务器上
# 安装PostgreSQL和repmgr
sudo apt-get install postgresql-12 postgresql-contrib-12 repmgr-5
 
# 初始化repmgr
repmgr primary register --verbose --dbname=template1 --host=primary_host --port=5432 --username=replica_user --password
 
# 在备服务器上
# 安装PostgreSQL和repmgr
sudo apt-get install postgresql-12 postgresql-contrib-12 repmgr-5
 
# 初始化repmgr
repmgr standby register --verbose --dbname=template1 --host=standby_host --port=5432 --username=replica_user --password --primary-host=primary_host --primary-port=5432
 
# 启动repmgr服务
service repmgrd start

确保替换primary_host, standby_host, replica_user, 和template1为实际的主机名、用户和数据库名称。

这个例子假设你已经有了基本的PostgreSQL和网络连接配置。repmgr将会自动配置流复制,并且监控服务器的健康状况。如果主服务器失效,repmgr可以自动故障转移到备用服务器。

2024-09-04



-- 安装PostGIS扩展
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS postgis;
 
-- 安装Pgrouting扩展
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pgrouting;
 
-- 假设有一个名为my_table的表,包含geometry类型的列my_geom
-- 计算两点间的最短距离
SELECT pgr_dijkstra('SELECT gid as id, source, target, length::double as cost FROM my_table', 1, 2, true, true) AS dijkstra;
 
-- 假设有一个名为my_table的表,包含geometry类型的列my_geom
-- 计算两点间的最短路径
SELECT pgr_dijkstraPath('SELECT gid as id, source, target, length::double as cost FROM my_table', 1, 2, true, true) AS dijkstra_path;
 
-- 假设有一个名为my_table的表,包含geometry类型的列my_geom
-- 计算两点间的最短路径长度
SELECT pgr_dijkstraCost('SELECT gid as id, source, target, length::double as cost FROM my_table', 1, 2, true, true) AS dijkstra_cost;
 
-- 假设有一个名为my_table的表,包含geometry类型的列my_geom
-- 使用astar寻找最快路径(优先寻找成本较低的路径)
SELECT pgr_astar('SELECT gid as id, source, target, length::double as cost FROM my_table', 1, 2, 0, true, true) AS astar_path;
 
-- 假设有一个名为my_table的表,包含geometry类型的列my_geom
-- 使用spafind寻找特定用户可行走的最短路径
SELECT pgr_spaf(
     'SELECT gid as id, source, target, length::double as cost, reverse_cost::double as reverse_cost FROM my_table',
     1,
     ARRAY[2,3],
     ARRAY[10,20],
     true,
     true
) AS spaf_path;

这个例子展示了如何使用PostGIS和Pgrouting扩展来进行几种路由分析计算。这些函数可以用来找到两点之间的最短距离、路径、成本,甚至考虑用户特定的成本限制的最佳路径。这些操作对于地理信息系统(GIS)和交通规划领域的应用非常有用。

2024-09-04

数据库同构和异构同步是一个复杂的任务,涉及数据类型转换、DDL同步、数据一致性和性能优化等多个方面。以下是一个简化的Python示例,演示如何使用sqlalchemy来实现Oracle、MySQL和PostgreSQL数据库之间的数据同步。




from sqlalchemy import create_engine
 
# 定义数据库引擎
oracle_engine = create_engine('oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/db')
mysql_engine = create_engine('mysql+pymysql://user:pass@host:port/db')
postgresql_engine = create_engine('postgresql+psycopg2://user:pass@host:port/db')
 
# 假设我们要同步的表是'users'
table_name = 'users'
 
# 在MySQL中创建表的DDL
mysql_ddl = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    email VARCHAR(255)
);
""".format(table_name=table_name)
 
# 在PostgreSQL中创建表的DDL
postgresql_ddl = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    email VARCHAR(255)
);
""".format(table_name=table_name)
 
# 执行DDL
mysql_engine.execute(mysql_ddl)
postgresql_engine.execute(postgresql_ddl)
 
# 从Oracle中获取数据
oracle_data = oracle_engine.execute(f"SELECT * FROM {table_name}").fetchall()
 
# 插入数据到MySQL
for row in oracle_data:
    mysql_engine.execute(f"INSERT INTO {table_name} (id, name, email) VALUES (:1, :2, :3)", row.id, row.name, row.email)
 
# 插入数据到PostgreSQL
for row in oracle_data:
    postgresql_engine.execute(f"INSERT INTO {table_name} (id, name, email) VALUES (%s, %s, %s)", row.id, row.name, row.email)

这个简单的代码示例展示了如何使用sqlalchemy来连接不同的数据库,并执行基本的数据同步操作。在实际应用中,你需要考虑更多复杂的场景,例如数据类型转换、DDL同步、数据一致性和性能优化等。

请注意,这个代码示例假设所有数据库都在相同的机器上运行,且网络连接没有问题。在实际部署时,你可能需要考虑不同机器上的连接字符串、网络配置和安全性问题。