安装WebLogic 12c和JDK 1.7的步骤通常如下：

1. 安装Java Development Kit (JDK) 1.7。
2. 设置JAVA\_HOME环境变量指向JDK安装目录。
3. 下载WebLogic Server 12c。
4. 解压下载的文件到指定目录。
5. 设置WL\_HOME环境变量指向WebLogic安装目录。
6. 运行config.sh (Linux) 或 config.cmd (Windows) 来创建域。
7. 根据向导指示创建域。
8. 配置WebLogic的调优参数。

以下是创建域的示例命令（在Windows环境中）：

cd %WL_HOME%\common\bin
config.cmd -mode=silent -silent_script=my_silent.xml

my_silent.xml 是一个调整过的静默安装配置文件，包含了必要的域创建参数。

调优WebLogic Server的步骤通常涉及编辑setDomainEnv.sh（Linux）或setDomainEnv.cmd（Windows）脚本，调整如内存设置、JVM参数等。

示例：

# Linux环境下编辑 setDomainEnv.sh
export MEM_ARGS="-Xms512m -Xmx1024m"
export JAVA_OPTIONS="${JAVA_OPTIONS} -Dweblogic.threadpool.MinPoolSize=20"

:: Windows环境下编辑 setDomainEnv.cmd
set MEM_ARGS=-Xms512m -Xmx1024m
set JAVA_OPTIONS=%JAVA_OPTIONS% -Dweblogic.threadpool.MinPoolSize=20

请注意，具体的JVM参数和调优设置取决于您的应用需求和服务器硬件配置。

proxy-middleware 是一个 Node.js 中间件，用于简化代理服务器的配置和实现。以下是一个使用 http-proxy-middleware 创建代理服务器的示例代码：

const express = require('express');
const { createProxyMiddleware } = require('http-proxy-middleware');
 
const app = express();
 
// 创建代理服务器配置
const proxy = createProxyMiddleware('/api', {
    target: 'http://backend:3000', // 目标服务器地址
    changeOrigin: true, // 改变源地址，使目标服务器看到请求来自于代理服务器而不是直接来自客户端
    pathRewrite: {
        '^/api': '', // 重写请求路径
    },
    // 可以添加更多配置选项，如 onProxyReq, onProxyRes, secure, cookieDomainRewrite 等
});
 
// 使用代理服务器中间件
app.use(proxy);
 
// 其他中间件或路由配置...
 
app.listen(3000, () => {
    console.log('Proxy server is running on port 3000');
});

在这个示例中，我们创建了一个代理服务器，将所有到达 /api 路径的请求转发到 http://backend:3000。changeOrigin 选项允许目标服务器看到请求是由代理服务器发起的，而不是直接由客户端发起的。pathRewrite 选项用于重写请求路径，去除 /api 前缀。这样配置后，发送到 /api/some/path 的请求将被代理到 http://backend:3000/some/path。

在搭建Nacos集群时，需要满足以下条件：

1. 至少三个及以上的Nacos节点。
2. 确保所有节点的IP和Hostname是正确配置的。
3. 所有节点的Nacos版本必须一致。
4. 确保所有节点能够正常访问8848端口（对应的服务分离端口）。
5. 确保所有节点的MySQL数据库能够正常运行，并且Nacos具有相应的权限。

以下是一个简化版的Nacos集群搭建步骤：

1. 准备三个及以上的Nacos节点。
2. 修改每个节点的conf/application.properties文件，配置数据库连接，并设置不同的ip、port和cluster.conf。
3. 在conf目录下创建cluster.conf.example文件，添加集群中其他节点的IP和端口。
4. 启动所有Nacos节点。

示例配置：

# application.properties
spring.datasource.platform=mysql
db.num=1
db.url.0=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/nacos_config?characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true
db.user=nacos
db.password=nacos

# cluster.conf
127.0.0.1:8848
127.0.0.1:8849
127.0.0.1:8850

确保每个节点的application.properties文件中的数据库信息、端口号以及cluster.conf文件中的节点列表都是正确配置的。

注意：在实际生产环境中，Nacos集群的机器最好是奇数台，因为在生产环境中，通常推荐的最小集群数量是(n/2)+1，其中n是集群的总机器数。

报错问题："东方通无法加载程序jar包中的js" 可能指的是在使用东方通软件（一种支持Java和JavaScript混合编程的开发环境）时，软件无法正确加载jar包中的JavaScript文件。

解决方法：

1. 检查JavaScript文件是否存在于jar包中，并且其路径是否正确。
2. 确保JavaScript文件没有损坏，并且是可以被正确读取的。
3. 检查是否有权限问题，确保软件有足够的权限去读取jar包中的文件。
4. 如果是通过网络加载js文件，检查网络连接是否正常，以及js文件的URL是否可以正确访问。
5. 确认软件对于jar包中的js文件的加载机制是否符合预期，有时候需要特定的加载逻辑或配置。
6. 如果是软件的bug，尝试更新到最新版本的东方通软件，或者查找官方的修复补丁。
7. 查看软件的日志文件，可能会有更详细的错误信息，根据日志信息进一步诊断问题。

如果以上步骤无法解决问题，可能需要联系软件的技术支持团队获取专业帮助。

import redis
 
# 假设已经有了一个Redis连接对象redis_conn
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 使用pipeline批量执行命令
def use_pipeline(keys):
    with redis_conn.pipeline() as pipe:
        for key in keys:
            pipe.get(key)
        results = pipe.execute()
    return results
 
# 示例：批量获取多个键的值
keys_to_fetch = ['key1', 'key2', 'key3']
fetched_values = use_pipeline(keys_to_fetch)
for value in fetched_values:
    print(value)

这段代码展示了如何使用Redis的pipeline功能来批量执行命令，以减少客户端与服务器之间的往返时间（Round Trip Time, RTT），从而提高性能。通过将多个命令组装到一个pipeline中，然后一次性发送到服务器执行，可以显著减少发送命令的次数，进而减少了RRT。

const Koa = require('koa');
const compress = require('koa-compress');
const serve = require('koa-static');
const path = require('path');
 
const app = new Koa();
 
// 使用 `koa-compress` 中间件来压缩响应体
app.use(compress({
    filter: function(content_type) {
        return /text/i.test(content_type); // 压缩 text 类型的响应
    },
    threshold: 2048, // 响应体大于 2kb 时压缩
    flush: require('zlib').Z_SYNC_FLUSH
}));
 
// 使用 `koa-static` 中间件来提供静态文件服务
app.use(serve(path.join(__dirname, 'public')));
 
app.listen(3000);
console.log('Server listening on port 3000');

这段代码创建了一个简单的Koa服务器，使用了koa-compress中间件来压缩文本类型的响应体，并且响应体的大小大于2KB时才会进行压缩。同时，它使用koa-static来提供一个静态文件服务，服务的目录为代码所在目录的public子目录。这个例子展示了如何在实际应用中使用这两个常用的Koa中间件，并且提供了一个简单的参考实现。

SkyWalking 是一个开源的应用性能监控系统，用于监控云原生的分布式系统。它提供了分布式跟踪、服务网格透视和度量分析。

要使用 SkyWalking 进行入门级的解析，你需要先安装并运行 SkyWalking OAP 服务器和 SkyWalking UI。以下是安装和运行的基本步骤：

1. 下载 SkyWalking：访问 SkyWalking 官方 GitHub 仓库，下载最新版本的 SkyWalking。

2. 解压 SkyWalking：

   
   
   
   tar -xzf apache-skywalking-apm-{version}.tar.gz
   cd apache-skywalking-apm-{version}

3. 运行 OAP 服务器：

   
   
   
   cd oap-server/
   # 使用默认配置直接启动
   bin/oapService.sh

4. 运行 UI 界面：

   
   
   
   cd webapp/
   # 使用默认配置直接启动
   bin/webappService.sh

5. 访问 UI：打开浏览器，访问 http://localhost:8080，你将看到 SkyWalking 的 UI 界面。

要进行监控，你需要在你的应用中集成 SkyWalking 客户端。这通常涉及到修改应用的启动脚本，添加相应的代理和库。具体步骤取决于你使用的编程语言和框架。

以下是一个简单的 Java 应用集成 SkyWalking 客户端的例子：

1. 在 pom.xml 中添加依赖：

   
   
   
   <dependencies>
       <dependency>
           <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
           <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
           <version>{project.release.version}</version>
       </dependency>
   </dependencies>

2. 在你的应用代码中使用 SkyWalking 提供的 API 来添加跟踪：

   
   
   
   import org.apache.skywalking.apm.toolkit.trace.TraceContext;
    
   public class MyApplication {
       public static void main(String[] args) {
           // 创建一个新的跟踪或者在现有的跟踪上下文中运行
           TraceContext.runInTrace(() -> {
               // 你的应用逻辑
           });
       }
   }

确保你的应用启动时指定了 SkyWalking 代理的配置，例如环境变量：

-Dskywalking.agent.service_name=my-service
-Dskywalking.agent.collector.backend_service=localhost:11800

启动你的应用，并确保 OAP 服务器和 UI 正在运行，你就可以在 SkyWalking UI 中查看应用的性能数据了。

在Ubuntu系统中，修改Nginx监听端口的步骤如下：

1. 打开Nginx配置文件。通常，Nginx的主配置文件位于/etc/nginx/nginx.conf，但实际的服务器配置文件通常位于/etc/nginx/sites-available/目录下。
2. 找到服务器配置块中的listen指令，并将其端口号修改为所需的端口号。
3. 如果有必要，修改防火墙规则以允许新端口的流量。
4. 重新加载Nginx配置以使更改生效。

下面是一个示例，假设你要将默认服务器的端口从80改为8080：

sudo nano /etc/nginx/sites-available/default

找到如下行：

listen 80 default_server;
listen [::]:80 default_server;

将其修改为：

listen 8080 default_server;
listen [::]:8080 default_server;

保存文件并退出编辑器。

然后，更新防火墙规则以允许新端口的流量（如果需要）：

sudo ufw allow 8080/tcp
sudo ufw reload

最后，重新加载Nginx配置：

sudo systemctl reload nginx

现在Nginx应该会监听新的端口号了。

XXL-JOB 是一个分布式任务调度平台，它能够管理任务的执行过程，包括任务的调度、执行和管理等。

以下是一个简单的XXL-JOB任务的配置和执行示例：

1. 添加依赖：在项目的pom.xml中添加XXL-JOB的客户端依赖。

<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>

2. 配置执行器：在项目的配置文件中配置XXL-JOB的执行器。

# 调度中心地址
xxl.job.admin.addrs=http://xxl-job-admin-address
 
# 执行器相关配置
xxl.job.executor.appname=your-app-name
xxl.job.executor.ip=
xxl.job.executor.port=9999
xxl.job.accessToken=
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler
xxl.job.executor.logretentiondays=30

3. 创建任务处理器：实现IJobHandler接口来定义任务的具体执行逻辑。

@JobHandler(value="demoJobHandler")
public class DemoJobHandler extends IJobHandler {
    @Override
    public ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {
        // 任务执行的具体逻辑
        System.out.println("任务执行中...");
        return ReturnT.SUCCESS;
    }
}

4. 配置并启动执行器：在启动类或者配置类中配置并启动XXL-JOB的执行器。

@Configuration
public class XxlJobConfig {
 
    @Value("${xxl.job.admin.addrs}")
    private String adminAddrs;
 
    @Value("${xxl.job.executor.appname}")
    private String appName;
 
    @Value("${xxl.job.executor.ip}")
    private String ip;
 
    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;
 
    @Value("${xxl.job.accessToken}")
    private String accessToken;
 
    @Value("${xxl.job.executor.logpath}")
    private String logPath;
 
    @Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")
    private int logRetentionDays;
 
    @Bean(initMethod = "start", destroyMethod = "destroy")
    public XxlJobExecutor xxlJobExecutor() {
        XxlJobExecutor xxlJobExecutor = new XxlJobExecutor();
        xxlJobExecutor.setAdminAddrs(adminAddrs);
        xxlJobExecutor.setAppName(appName);
        xxlJobExecutor.setIp(ip);
        xxlJobExecutor.setPort(port);
        xxlJobExecutor.setAccessToken(accessToken);
        xxlJobExecutor.setLogPath(logPath);
        xxlJobExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);
        return xxlJobExecutor;
    }
}

5. 调度任务：在需要的地方调用XXL-JOB的API来调度任务。

XxlJobExecutor xxlJobExecutor = ...; // 获取执行器实例
int jobId = ...; // 任务的ID
String param = "参数";
xxlJobExecutor.triggerJob(jobId, param);

以上步骤展示了如何配置和使用XXL-JOB执行分布式任务。在实际应用中，你需要将XXL-JOB集成到你的项目中，并在XXL-JOB管理平台中配置你的任务。

import scrapy
from scrapy.http import HtmlResponse
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from scrapy_selenium import SeleniumMiddleware
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def start_requests(self):
        # 使用selenium来生成起始请求
        for url in self.start_urls:
            yield SeleniumRequest(url=url, callback=self.parse)
 
    def parse(self, response):
        # 解析响应内容
        pass
 
class SeleniumMiddlewareCustom(SeleniumMiddleware):
    def __init__(self, driver_name='chrome', driver_executable_path=None, port=0,
                 chrome_options=None, service_args=None, proxy=None,
                 download_timeout=None, wait_until=None,
                 browser_profile=None):
        super().__init__(driver_name, driver_executable_path, port,
                 chrome_options, service_args, proxy,
                 download_timeout, wait_until,
                 browser_profile)
        self.driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options, service_args=service_args)
 
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        # 从爬虫设置中获取选项和服务参数
        settings = crawler.settings
        chrome_options = Options()
        service_args = ['--verbose', '--log-path=/tmp/geckodriver.log']
        # 其他设置...
        return cls(chrome_options=chrome_options, service_args=service_args)

这个代码示例展示了如何创建一个自定义的Selenium中间件类，它继承自Scrapy的SeleniumMiddleware。在这个类中，我们覆盖了__init__方法，以便我们可以传递自定义的Chrome选项和服务参数。我们还覆盖了from_crawler类方法，以便我们可以从Scrapy爬虫的设置中提取这些参数。这样，我们就可以在爬虫中使用这个自定义的Selenium中间件，并根据需要配置它。