2024-09-04

在Spring Cloud Stream中,可以通过定义多个function来处理接收到的消息。每个function可以绑定到不同的消息通道上,并使用@StreamListener注解来指定需要监听的通道。

以下是一个简单的例子,展示了如何在Spring Cloud Stream中发送和接收多个消息function的消息:




@EnableBinding(value = {Processor.class})
public class MessageFunction {
 
    @Autowired
    private MessageChannel output;
 
    // 发送消息的function
    public void sendMessage(String message) {
        this.output.send(MessageBuilder.withPayload(message).build());
    }
 
    // 接收并处理消息的function 1
    @StreamListener(Processor.INPUT)
    public void receiveMessage1(String payload) {
        System.out.println("Function 1 received message: " + payload);
    }
 
    // 接收并处理消息的function 2
    @StreamListener(Processor.INPUT)
    public void receiveMessage2(String payload) {
        System.out.println("Function 2 received message: " + payload);
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个名为MessageFunction的类,它使用@EnableBinding注解来指定绑定接口Processor.classsendMessage方法用于发送消息,receiveMessage1receiveMessage2方法则分别用于接收和处理消息。两个接收函数都绑定到了Processor.INPUT通道上,因此它们都会接收到发送到RabbitMQ中该通道的消息。

确保你的application.ymlapplication.properties文件中配置了正确的RabbitMQ和Spring Cloud Stream相关配置。




spring:
  cloud:
    stream:
      bindings:
        output:
          destination: my-destination
        input:
          destination: my-destination
      rabbit:
        bindings:
          input:
            consumer:
              bindingRoutingKey: my-routing-key
              destinationExchange: my-exchange

在这个配置中,my-destination是绑定的目的地,my-exchange是使用的交换机,my-routing-key是路由键。根据你的RabbitMQ配置,这些值可能需要修改。

2024-09-04

由于代码库较大,我将提供一个简化的例子,展示如何使用Spring Boot 2和Spring 5中的一些特性。




package com.example.demo;
 
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
 
@SpringBootApplication
@EnableScheduling
public class DemoApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    Runnable task() {
        return () -> System.out.println("Running scheduled task!");
    }
}

这个例子创建了一个简单的Spring Boot应用程序,使用@Scheduled注解启用了一个定时任务,该任务每隔一定时间打印出信息。这是Spring 5中新增的一个特性,简化了定时任务的创建。通过这个例子,开发者可以快速了解如何在Spring Boot 2和Spring 5项目中使用定时任务。

2024-09-04



import liquibase.integration.spring.SpringLiquibase;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Profile;
import org.springframework.core.env.Environment;
 
@SpringBootApplication
public class SpringBootLiquibaseDemoApplication {
 
    // 创建SpringLiquibase Bean
    @Bean
    public SpringLiquibase liquibase(Environment env) {
        SpringLiquibase liquibase = new SpringLiquibase();
        liquibase.setDataSource(dataSource());
        liquibase.setChangeLog("classpath:db/changelog/db.changelog-master.yaml"); // 指定changelog文件路径
        liquibase.setContexts(env.getActiveProfiles());
        return liquibase;
    }
 
    // 假设你已经有了DataSource的配置,这里只是示例
    @Bean
    @Profile("!test") // 排除测试环境
    public DataSource dataSource() {
        // 配置DataSource,例如HikariCP
        return new HikariDataSource();
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringBootLiquibaseDemoApplication.class, args);
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot应用程序中集成Liquibase。它创建了一个SpringLiquibase Bean,并设置了Liquibase的属性,如数据源和更改日志文件。在实际应用中,你需要配置DataSource以及其他Liquibase属性,并确保changelog文件的路径是正确的。

2024-09-04



# 拉取最新的 Nginx 镜像
docker pull nginx:latest
 
# 创建并启动 Nginx 容器
docker run --name my-nginx -p 80:80 -d nginx
 
# 拉取最新的 Tomcat 镜像
docker pull tomcat:latest
 
# 创建并启动 Tomcat 容器
docker run --name my-tomcat -p 8080:8080 -d tomcat
 
# 拉取最新的 MySQL 镜像
docker pull mysql:latest
 
# 创建并启动 MySQL 容器,设置环境变量 MYSQL_ROOT_PASSWORD
docker run --name my-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -p 3306:3306 -d mysql

这段代码展示了如何使用Docker命令行工具快速地部署Nginx、Tomcat和MySQL的Docker镜像容器。首先,我们拉取最新的Nginx、Tomcat和MySQL镜像。然后,我们创建并启动了名为my-nginxmy-tomcatmy-mysql的容器,分别将宿主机的80、8080和3306端口映射到容器的对应端口上。对于MySQL容器,我们还设置了环境变量MYSQL_ROOT_PASSWORD来为MySQL的root用户设置密码。

2024-09-04

在Spring Boot中,全局异常处理可以帮助我们更好地处理应用程序中出现的各种异常。但是,有时候我们可能会遇到一个问题,那就是无法捕获到404异常。这通常发生在我们尝试访问一个不存在的资源时,Spring Boot默认的异常处理机制不会将其作为一个异常来处理。

解决方法:

  1. 使用@ControllerAdvice@ExceptionHandler注解来创建全局异常处理器。
  2. 使用ResponseStatusException来捕获404异常。

示例代码:




import org.springframework.web.bind.annotation.ControllerAdvice;
import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseStatus;
import org.springframework.web.servlet.NoHandlerFoundException;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.web.server.ResponseStatusException;
 
@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
 
    @ExceptionHandler(NoHandlerFoundException.class)
    public ResponseEntity<Object> handleNoHandlerFoundException(NoHandlerFoundException ex) {
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.NOT_FOUND).body("No handler found for the request.");
    }
 
    @ExceptionHandler(ResponseStatusException.class)
    public ResponseEntity<Object> handleResponseStatusException(ResponseStatusException ex) {
        return ResponseEntity.status(ex.getStatus()).body(ex.getReason());
    }
 
    // 其他异常处理...
}

在上述代码中,我们首先捕获了NoHandlerFoundException,这是Spring用来表示没有找到处理器(即Controller中的方法)的异常。然后,我们捕获了更一般的ResponseStatusException,这个异常可以用来表示具有特定HTTP状态码的错误。

通过这种方式,我们可以确保所有404异常都能被捕获并适当地处理,而不会让它们传播到用户那里。这样,我们就可以在用户请求了一个不存在的资源时,得到一个更加友好的响应,而不是一个全是堆栈跟踪信息的错误页面。

2024-09-04

Tomcat 的部署通常指的是将 Web 应用程序包括其所有依赖、库文件和配置文件等放入 Tomcat 服务器中,使其可以被服务器运行。

优化 Tomcat 主要包括以下几个方面:

  1. 调整内存设置
  2. 配置连接器(Connector)
  3. 调整线程池
  4. 配置 JDBC 连接池
  5. 开启压缩
  6. 调整 redeploy 设置

以下是一个基本的 Tomcat 配置示例:

setenv.shsetenv.bat 文件中设置内存参数(对于 Linux 是 setenv.sh,对于 Windows 是 setenv.bat):




# 设置 JVM 内存参数
CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS -Xms512M -Xmx1024M -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M"

调整连接器(Connector)配置,例如在 server.xml 中:




<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
           connectionTimeout="20000"
           redirectPort="8443"
           compression="on"
           compressionMinSize="2048"
           noCompressionUserAgents="gozilla, traviata"
           compressableMimeType="text/html,text/xml,text/javascript,text/css,text/plain,application/json"/>

调整线程池配置,例如在 server.xml 中:




<Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-"
    maxThreads="200" minSpareThreads="20"/>

配置 JDBC 连接池,例如使用 DBCP:




<Resource name="jdbc/MyDB" auth="Container" type="javax.sql.DataSource"
    maxActive="100" maxIdle="30" maxWait="10000"
    username="myuser" password="mypassword" driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver"
    url="jdbc:mysql://localhost:3306/mydb"/>

启用压缩:




<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
           connectionTimeout="20000"
           redirectPort="8443"
           compression="on"
           compressionMinSize="2048"
           noCompressionUserAgents="gozilla,traviata"
           compressableMimeType="text/html,text/xml,text/javascript,text/css,text/plain"/>

设置自动重新部署:




<Host autoDeploy="true" unpackWARs="true" xmlValidation="false" xmlNamespaceAware="false">

这些配置可以根据具体的服务器资源、应用需求和性能要求进行调整。在实际部署时,可能需要结合实际的负载测试和监控工具进行调优。

2024-09-04



#!/bin/bash
 
# 设置Tomcat日志目录
LOG_DIR="/path/to/tomcat/logs"
 
# 保留天数,超过这个天数的日志将被删除
DAYS_TO_KEEP=7
 
# 查找并删除旧的日志文件
find "${LOG_DIR}" -name "*.log" -type f -mtime +${DAYS_TO_KEEP} -exec rm -f {} \;
 
# 如果需要删除其他日志文件,可以添加更多的find命令
# 例如,删除catalina.out日志
find "${LOG_DIR}" -name "catalina.out" -type f -mtime +${DAYS_TO_KEEP} -exec rm -f {} \;

确保将/path/to/tomcat/logs替换为实际的Tomcat日志目录路径,并根据需要调整DAYS_TO_KEEP变量的值。

将此脚本保存为文件,例如clean_tomcat_logs.sh,并通过chmod +x clean_tomcat_logs.sh命令使其可执行。

你可以使用cron来定期执行此脚本。编辑cron任务列表:




crontab -e

添加一行以设置执行脚本的时间,例如每天凌晨1点执行:




0 1 * * * /path/to/clean_tomcat_logs.sh

确保将/path/to/clean_tomcat_logs.sh替换为脚本的实际路径。

2024-09-04

Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 的一个全新项目,该项目提供了一个构建在 Spring WebFlux 之上的 API 网关,用以替代 Netflix Zuul。Spring Cloud Gateway 的主要功能包括:路由、过滤器、限流等。

中文文档可以在 Spring 官方中文文档 找到:

  1. Spring Cloud Gateway 文档:https://springcloud.cc/spring-cloud-gateway.html
  2. Spring Cloud 中文网站:https://springcloud.cc/

以上链接提供了详细的中文文档,包括如何安装、如何配置、如何使用以及源码解析等。

如果您需要快速上手,可以参考以下简单的配置示例:




spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: after_route
          uri: https://example.org
          predicates:
            - Path=/example/**

这个配置定义了一个路由,它会将匹配 /example/** 路径的请求转发到 https://example.org

过滤器的使用:




@Component
public class CustomGatewayFilterFactory extends AbstractGatewayFilterFactory<CustomGatewayFilterFactory.Config> {
    private static final Log log = LogFactory.getLog(CustomGatewayFilterFactory.class);
 
    public CustomGatewayFilterFactory() {
        super(Config.class);
    }
 
    @Override
    public GatewayFilter apply(Config config) {
        return (exchange, chain) -> {
            log.info("Custom Gateway Filter Factory: " + config.getName());
            return chain.filter(exchange);
        };
    }
 
    public static class Config {
        private String name;
 
        public String getName() {
            return name;
        }
 
        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }
    }
}

在配置文件中应用自定义过滤器:




spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: after_route
          uri: https://example.org
          predicates:
            - Path=/example/**
          filters:
            - Custom=myCustomConfig

这个配置定义了一个名为 Custom 的自定义过滤器,并将其应用于 after_route 路由。

以上只是一个简单的示例,实际使用时需要根据具体需求进行配置和编码。

2024-09-04

Spring Boot整合人大金仓数据库KingBase的步骤如下:

  1. 在项目的pom.xml中添加人大金仓的JDBC驱动依赖。



<dependency>
    <groupId>com.kingbase8</groupId>
    <artifactId>kingbase8-jdbc</artifactId>
    <version>你的版本号</version>
</dependency>
  1. application.propertiesapplication.yml中配置KingBase数据库的连接信息。



# application.properties 示例
spring.datasource.driver-class-name=com.kingbase8.Driver
spring.datasource.url=jdbc:kingbase8://localhost:54321/数据库名
spring.datasource.username=用户名
spring.datasource.password=密码
  1. 创建实体类和Repository接口,使用Spring Data JPA或Spring Data JDBC。



// 实体类示例
@Entity
@Table(name = "your_table_name")
public class YourEntity {
    @Id
    private Long id;
    // 其他字段和方法
}
 
// Repository接口示例
public interface YourEntityRepository extends JpaRepository<YourEntity, Long> {
    // 自定义查询方法
}
  1. 创建Service层和Controller层进行业务逻辑处理和接口暴露。



// Service层示例
@Service
public class YourEntityService {
    @Autowired
    private YourEntityRepository repository;
    
    public List<YourEntity> getAll() {
        return repository.findAll();
    }
    // 其他业务方法
}
 
// Controller层示例
@RestController
@RequestMapping("/your-entities")
public class YourEntityController {
    @Autowired
    private YourEntityService service;
    
    @GetMapping
    public List<YourEntity> getAll() {
        return service.getAll();
    }
    // 其他接口方法
}

确保数据库运行正常,Spring Boot应用能够成功启动并与KingBase数据库建立连接。在实际开发中,还需要考虑连接池配置、事务管理、异常处理等方面的细节。

2024-09-04



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.executor.kernel.ExecutorEngine;
import org.apache.shardingsphere.infra.metadata.model.ShardingSphereMetaData;
import org.apache.shardingsphere.infra.optimize.context.OptimizerContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.rule.ShardingSphereRule;
import org.apache.shardingsphere.mode.manager.ContextManager;
import org.apache.shardingsphere.mode.metadata.MetaDataContextsBuilder;
import org.apache.shardingsphere.transaction.context.TransactionContexts;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
 
@Service
public class ShardingSphereService {
 
    @Resource
    private DataSource dataSource;
 
    public void insertMultiThread(int threadCount, int batchSize, final String sql) {
        // 构建ShardingSphere相关上下文
        Map<String, ShardingSphereMetaData> metaDataMap = new HashMap<>();
        metaDataMap.put("ds_0", new ShardingSphereMetaData("ds_0", dataSource.getSchema(), dataSource.getSchema().getConfig()));
        MetaDataContexts metaDataContexts = new MetaDataContextsBuilder(
                Collections.singletonMap("sharding_db", metaDataMap),
                Collections.emptyMap(),
                new ConfigurationProperties(new Properties()),
                dataSource.getShardingRule()).build();
 
        // 构建执行引擎
        ExecutorEngine executorEngine = new ExecutorEngine(metaDataContexts.getMetaData(DefaultSchema.LOGIC_NAME).getResource().getExecutorEngine());
 
        // 构建事务上下文
        TransactionContexts transactionContexts = new TransactionContexts(metaDataContexts.getMetaDataMap(), new TransactionContextsBuilder(metaDataContexts, executorEngine).build());
 
        // 构建运行时上下文
        RuntimeContext runtimeContext = new RuntimeContext(metaDataContexts, transactionContexts, executorEngine,