2024-08-19

在Spring Boot中,你可以使用JMS(Java Message Service)API来创建一个简单的消息队列。JMS是Java EE的一部分,Spring Boot对其有很好的支持。以下是一个使用Spring Boot和JMS实现的简单示例。

首先,在pom.xml中添加Spring Boot JMS支持的依赖:




<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- Spring Boot Starter JMS -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-activemq</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- Spring Boot Starter Test -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

然后,在application.propertiesapplication.yml中配置ActiveMQ(Spring Boot默认使用的是ActiveMQ,它是JMS的一个实现):




# application.properties
spring.activemq.in-memory=true
spring.activemq.user=admin
spring.activemq.password=admin

接下来,创建一个配置类,配置消息队列:




@Configuration
public class JmsConfig {
 
    @Bean
    public Queue queue() {
        return new ActiveMQQueue("sample.queue");
    }
 
    @Bean
    public JmsListenerContainerFactory<?> jmsListenerContainerQueue(ConnectionFactory connectionFactory) {
        SimpleJmsListenerContainerFactory factory = new SimpleJmsListenerContainerFactory();
        factory.setConnectionFactory(connectionFactory);
        return factory;
    }
}

最后,创建生产者和消费者:




@Component
public class MessageProducer {
 
    @Autowired
    private JmsMessagingTemplate jmsMessagingTemplate;
 
    @Autowired
    private Queue queue;
 
    public void sendMessage(String message) {
        jmsMessagingTemplate.convertAndSend(queue, message);
    }
}



@Component
public class MessageConsumer {
 
    @JmsListener(destination = "sample.queue")
    public void receiveMessage(String message) {
        System.out.println("Received <" + message + ">");
    }
}

在Spring Boot应用程序的主类或者任何配置类中启动Spring Boot应用,你就会看到内置的消息队列服务器被启动。通过MessageProducer类,你可以发送消息到队列,而MessageConsumer类将监听队列并接收消息。

这个例子使用了ActiveMQ作为JMS的实现,并且在同一个JVM进程中运行。如果你想要一个真正的消息队列而不是仅仅在JVM内部,你需要配置一个支持JMS的外部中间件,如Apache ActiveMQ、RabbitMQ等,并进行适当的配置。

2024-08-19

在Java中,可以使用Redis或Memcached作为缓存中间件,并利用这些中间件支持自动失效的特性。以下是一个使用Java和Redis的例子,展示了如何设置缓存并在指定时间后自动失效。

首先,确保你有Redis服务器运行在你的环境中,并且你的Java项目中有Redis客户端库,例如Jedis或Lettuce。

以下是使用Jedis设置带有自动失效时间的缓存的示例代码:




import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class CacheExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 连接到Redis服务器
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
 
        // 设置缓存数据,其中"key"是缓存的键,"value"是缓存的值,10是缓存的有效时间(秒)
        String key = "myKey";
        String value = "myValue";
        int expireTime = 10; // 10秒后自动失效
 
        jedis.setex(key, expireTime, value);
 
        System.out.println("缓存已设置,并将在 " + expireTime + " 秒后自动失效。");
 
        // 关闭Redis连接
        jedis.close();
    }
}

在这个例子中,setex 方法用于设置带有指定过期时间的缓存。其中,第一个参数是键名,第二个参数是过期时间(以秒为单位),第三个参数是与键相关联的值。设置缓存后,该键在指定的时间后将自动失效。

2024-08-19

Sharding-JDBC是一款开源的分库分表中间件,由当当网开发并维护。它可以透明化数据库的分片操作,为用户提供标准的数据库访问方式。

以下是一个简单的使用Sharding-JDBC进行分库分表的示例:

  1. 在项目的pom.xml中添加Sharding-JDBC依赖:



<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
  1. 配置分片规则。在src/main/resources下创建配置文件 sharding-jdbc.yml



shardingRule:
  tables:
    t_order:
      actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_${0..1}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: order_id
          shardingAlgorithmName: t_order_inline
      keyGenerateStrategy:
        column: order_id
        keyGeneratorName: snowflake
  bindingTables:
    - t_order,t_order_item
  defaultDatabaseStrategy:
    standard:
      shardingColumn: user_id
      shardingAlgorithmName: database_inline
  shardingAlgorithms:
    t_order_inline:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}
    database_inline:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: ds${user_id % 2}
  keyGenerators:
    snowflake:
      type: SNOWFLAKE
  1. 使用Sharding-JDBC进行数据库操作:



// 加载配置文件
InputStream yamlConfig = YamlShardingRuleConfiguration.class.getResourceAsStream("/sharding-jdbc.yml");
// 获取数据源
DataSource dataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(yamlConfig, new Properties(), new NoOpLogEventListener());
// 使用数据源创建连接
Connection conn = dataSource.getConnection();
 
// 执行SQL
String sql = "INSERT INTO t_order (user_id, order_id) VALUES (?, ?)";
PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(sql);
preparedStatement.setInt(1, 10);
preparedStatement.setInt(2, 1000);
preparedStatement.executeUpdate();
 
// 关闭连接
preparedStatement.close();
conn.close();

在这个例子中,我们配置了两个数据源ds0ds1,以及t_order表根据order_id进行分片,分片结果是t_order_0t_order_1,同时根据user_id进行数据库分片。在代码中,我们通过Sharding-JDBC提供的ShardingDataSourceFactory来创建数据源,并执行SQL语句。

注意:以上代码仅为示例,实际使用时需要根据实际情况配置数据源和分片规则。

2024-08-19

在Linux下使用Docker部署MySQL、Redis和Nginx的基本步骤如下:

  1. 安装Docker(如果尚未安装):



curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh
  1. 启动Docker服务:



sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
  1. 拉取MySQL、Redis和Nginx的Docker镜像:



docker pull mysql:latest
docker pull redis:latest
docker pull nginx:latest
  1. 运行MySQL容器(设置环境变量,如MYSQL\_ROOT\_PASSWORD):



docker run --name my-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:latest
  1. 运行Redis容器:



docker run --name my-redis -d redis:latest
  1. 运行Nginx容器:



docker run --name my-nginx -p 8080:80 -d nginx:latest

以上命令会创建并运行名为my-mysqlmy-redismy-nginx的容器实例,分别对应MySQL、Redis和Nginx服务。您可以根据需要修改环境变量(如MySQL的root密码)和端口映射(例如,将Nginx的80端口映射到宿主机的8080端口)。

请注意,这些命令仅提供了最基本的运行示例。在生产环境中,您可能需要进一步配置各个服务,例如通过挂载卷来持久化数据、配置文件等。

2024-08-19

Redis作为消息队列的优点:

  1. 快速:Redis是内存中的数据结构存储系统,操作通常在内存中执行,非常快速。
  2. 可靠的消息传递:Redis提供了发布/订阅模式,可以保证消息能被接收者可靠处理。
  3. 简单的API:Redis的消息队列操作简单,易于使用。
  4. 支持高并发:Redis可以有效支持高并发场景下的消息队列。

Redis作为消息队列的缺点:

  1. 不支持持久化:如果Redis服务器宕机,未被消费的消息可能会丢失。
  2. 不支持分布式:Redis不支持分布式的消息队列,不适合大规模系统。
  3. 不适合大型数据存储:Redis适合存储小型数据,大型数据可能会导致性能问题。
  4. 依赖Redis服务:系统的可用性依赖于Redis服务的可用性。

解决方案:

  1. 持久化:使用Redis的持久化机制RDB或AOF来保证消息的持久性。
  2. 分布式解决方案:可以使用Redis Cluster或者外部分布式解决方案来支持大规模系统。
  3. 数据大小限制:如果需要存储大型数据,可以考虑使用Redis的新特性如Streams,或者使用外部数据存储。
  4. 服务高可用性:通过服务监控和自动故障转移机制来保障Redis服务的高可用性。

示例代码(使用Python的redis库):




import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 发布消息
r.publish('channel', 'message')
 
# 订阅消息
pubsub = r.pubsub()
pubsub.subscribe('channel')
for message in pubsub.listen():
    print(message)
2024-08-19

Redis是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。

Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。

Redis的主要优势在于其支持的数据类型丰富(包括string,list,set,sorted set,hash),存储系统的高可用性,以及其提供的一些特殊功能,如发布/订阅,主从复制,群集等。

以下是一些Redis的基本操作:

  1. 连接Redis



import redis
 
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
  1. 设置键值对



r.set('foo', 'bar')
  1. 获取键值对



r.get('foo')
  1. 删除键值对



r.delete('foo')
  1. 查看键是否存在



r.exists('foo')
  1. 设置键的过期时间



r.expire('foo', 5)  # 5秒后过期
  1. 获取键的剩余生存时间



r.ttl('foo')
  1. 将值追加到已存在的列表键



r.rpush('mylist', 'value1')
r.rpush('mylist', 'value2')
  1. 从列表左侧弹出一个值



r.lpop('mylist')
  1. 获取列表中的所有值



r.lrange('mylist', 0, -1)
  1. 向集合中添加一个成员



r.sadd('myset', 'value1')
  1. 获取集合中的所有成员



r.smembers('myset')
  1. 设置散列字段的值



r.hset('myhash', 'field1', 'value1')
  1. 获取散列字段的值



r.hget('myhash', 'field1')
  1. 获取散列中的所有字段和值



r.hgetall('myhash')
  1. 发布消息



r.publish('mychannel', 'hello world')
  1. 订阅频道



pubsub = r.pubsub()
pubsub.subscribe('mychannel')
pubsub.listen()

以上只是Redis功能的冰山一角,Redis还有很多其他的功能和特性,如流数据类型、事务、Lua脚本支持、带宽限制等。

2024-08-19

这个问题看起来是在询问如何处理Web权限提升、权限划分、源代码后台、中间件、第三方服务和数据库等方面的安全问题。由于这是一个较为宽泛的话题,我将提供一个概览性的解答,并给出一些可能的解决方案和对应的代码示例。

  1. 权限提升(Permission Elevation):

    • 避免在前端直接显示高权限操作。
    • 实现基于角色的访问控制(RBAC)。
    • 使用最小权限原则,仅授予用户完成其任务所需的最少权限。
  2. 权限划分(Permission Division):

    • 根据功能划分不同的子系统或模块,为每个子系统设置权限。
    • 使用策略管理(如ABAC - 基于属性的访问控制)来进一步细分权限。
  3. 源代码后台(Source Code Backend):

    • 使用版本控制系统(如Git)来管理代码。
    • 实施代码审查流程,确保安全性。
    • 使用加密技术保护源代码。
  4. 中间件(Middleware):

    • 对中间件进行安全审计和更新。
    • 确保中间件配置正确,避免安全漏洞。
    • 使用专业的安全工具监控中间件。
  5. 第三方服务(Third-Party Services):

    • 仅使用可信的第三方服务。
    • 定期审查服务提供商的安全政策和合规性。
    • 签署保密协议,不泄露敏感信息。
  6. 数据库(Database):

    • 使用数据库权限最小化原则。
    • 定期审计数据库访问和查询。
    • 实施数据库审计和日志记录。
    • 加密敏感数据。

示例代码(使用Express.js框架和MongoDB数据库):




// 使用Express.js设置路由权限
const express = require('express');
const router = express.Router();
 
// 权限中间件
const authMiddleware = (req, res, next) => {
    if (req.user.role === 'admin') {
        next(); // 允许管理员访问
    } else {
        res.status(403).send('Forbidden'); // 拒绝非管理员访问
    }
};
 
// 仅管理员可访问的路由
router.get('/sensitive-data', authMiddleware, (req, res) => {
    // 安全的敏感数据访问逻辑
    res.send('Sensitive data');
});
 
module.exports = router;



// 使用MongoDB设置数据库权限
const mongoose = require('mongoose');
 
// 定义Schema和模型
const userSchema = new mongoose.Schema({
    name: String,
    role: String,
    // 其他字段...
});
 
// 创建模型
const User = mongoose.model('User', userSchema);
 
// 创建用户实例
const adminUser = new User({ name: 'Admin', role: 'admin' });
 
// 保存用户到数据库前进行权限校验
adminUser.save((err) => {
    if (err) {
        console.error('Error occurred while saving user:', err);
    } else {
        console.log('User saved successfully');
    }
});

在实际应用中,权限管理是一个复杂且敏感的过程,需要根据具体应用场景和安

2024-08-19

以下是一个简单的Django中间件和类视图的示例:

首先,创建一个简单的中间件 simple_middleware.py




# simple_middleware.py
from django.utils.deprecation import MiddlewareMixin
 
class SimpleMiddleware(MiddlewareMixin):
    def process_request(self, request):
        print("SimpleMiddleware: process_request")
 
    def process_response(self, request, response):
        print("SimpleMiddleware: process_response")
        return response

然后,创建一个类视图 views.py




# views.py
from django.http import HttpResponse
from django.views import View
 
class SimpleClassBasedView(View):
    def get(self, request):
        return HttpResponse("Hello from the class-based view!")

接着,在 settings.py 中添加这个中间件:




# settings.py
MIDDLEWARE = [
    # ...
    'your_app_name.middleware.simple_middleware.SimpleMiddleware',
    # ...
]

确保替换 'your_app_name.middleware.simple_middleware.SimpleMiddleware' 为你的实际应用名和中间件路径。

最后,在 urls.py 中添加类视图的URL:




# urls.py
from django.urls import path
from .views import SimpleClassBasedView
 
urlpatterns = [
    # ...
    path('class-view/', SimpleClassBasedView.as_view(), name='class-view'),
    # ...
]

这样,当你访问 /class-view/ 时,Django将通过中间件处理请求,并运行类视图中的方法。

2024-08-19

Nacos 服务注册客户端的核心源码分析涉及到网络通信、服务注册协议构建和心跳维持等部分。以下是核心函数的简化版本:




// Nacos 服务注册客户端核心函数
public class NacosServiceRegistry {
 
    // 注册服务
    public void register(String serviceId, String host, int port) {
        // 构建注册实例
        Instance instance = new Instance();
        instance.setIp(host);
        instance.setPort(port);
        // 省略其他属性设置...
 
        // 发送注册实例请求
        namingService.registerInstance(serviceId, instance);
 
        // 开启心跳线程
        startHeartbeat(serviceId, instance);
    }
 
    // 开启心跳线程
    private void startHeartbeat(String serviceId, Instance instance) {
        // 心跳逻辑...
    }
 
    // 服务注册中心
    private NamingService namingService;
 
    // 设置服务注册中心
    public void setNamingService(NamingService namingService) {
        this.namingService = namingService;
    }
}

在这个简化版本的代码中,NacosServiceRegistry 类负责服务的注册。它构建了Instance对象,包含了服务实例的IP和端口信息,然后将这个实例注册到Nacos服务注册中心。同时,它还展示了如何开启心跳线程以维持服务实例的可用性。

注意:这个代码示例并不是Nacos实际的源码,而是用来说明服务注册客户端核心功能的简化版本。实际的源码分析需要考虑协议的序列化、网络通信的异步处理、异常处理等多个方面。

2024-08-19



package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/gofiber/fiber/v2"
    "github.com/gofiber/fiber/v2/middleware/logger"
    "github.com/gofiber/fiber/v2/utils"
    "time"
)
 
func main() {
    app := fiber.New()
 
    // 自定义日志格式
    format := "[${time}] ${method} ${path} - ${status} ${latency}\n"
 
    // 使用自定义日志格式创建日志中间件
    app.Use(logger.New(logger.Config{
        Format: format,
        TimeZone: time.Local,
    }))
 
    // 定义一个简单的路由处理函数
    app.Get("/", func(c *fiber.Ctx) error {
        return c.SendString("Hello, World!")
    })
 
    // 启动服务器
    fmt.Println("Server is running at http://localhost:3000")
    app.Listen(":3000")
}

这段代码演示了如何在GoFiber框架中设置和使用自定义日志格式的日志输出中间件。它创建了一个Fiber应用程序,定义了一个自定义日志格式,并将其应用到应用程序中。然后,它定义了一个简单的HTTP GET路由处理函数,并启动服务器监听3000端口。