要在Docker容器中修改PostgreSQL的最大连接数，你可以通过以下步骤来实现：

1. 进入正在运行的PostgreSQL容器：

docker exec -it <container_name_or_id> bash

2. 编辑postgresql.conf文件：

nano /var/lib/postgresql/data/postgresql.conf

3. 找到max_connections这一行，并修改其值：

max_connections = 200  # 设置为你想要的最大连接数

4. 退出编辑器（如果使用nano，使用Ctrl+X然后按Y保存更改）。
5. 重启PostgreSQL服务：

pg_ctl restart -D /var/lib/postgresql/data

如果你想要在创建容器时就设置最大连接数，你可以通过环境变量或者自定义的docker-entrypoint-initdb.d脚本来实现。

例如，使用环境变量：

docker run -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -e POSTGRES_MAX_CONNECTIONS=200 -d --name mypostgres postgres

然后在Dockerfile中添加一个脚本来修改postgresql.conf：

# 基于官方PostgreSQL镜像
FROM postgres
 
# 复制修改最大连接数的脚本到容器内
COPY set_max_connections.sh /docker-entrypoint-initdb.d/
 
# 给执行权限
RUN chmod +x /docker-entrypoint-initdb.d/set_max_connections.sh

set_max_connections.sh 脚本示例：

#!/bin/bash
 
# 设置最大连接数
max_connections=200
 
# 替换postgresql.conf文件中的max_connections设置
sed -i "s/^max_connections = .*/max_connections = ${max_connections}/" /var/lib/postgresql/data/postgresql.conf
 
# 初始化数据库
/docker-entrypoint-initdb.d/init.sh

确保你的Dockerfile中的COPY指令引用了正确的脚本路径。这样，当PostgreSQL容器启动时，它将会执行这个脚本来修改最大连接数。

MyBatis和MyBatis Plus都是Java中的持久层框架，用于简化数据库的交互。

MyBatis

• 优点：功能强大，可以灵活编写SQL语句，支持高级映射和动态SQL。
• 缺点：需要手写大量SQL语句，配置繁琐，有一定学习成本。

MyBatis Plus

• 优点：提供了基本的CRUD操作，支持通用的Mapper，有代码生成器，上手快，简化了开发。
• 缺点：功能受限，不适合复杂的SQL需求；自动生成的代码可能不适用于特定场景。

比较

MyBatis Plus提供了更高级的功能，例如：

• 自动SQL生成
• 全局唯一ID生成策略
• 逻辑删除
• 主从分离
• 分页插件等

如果项目需要自定义复杂SQL，或者需要更细粒度的控制，可能会选择MyBatis。如果项目需要快速开发，通常会选择MyBatis Plus。

示例代码

MyBatis:

<select id="selectUser" resultType="User">
  SELECT * FROM user WHERE id = #{id}
</select>

MyBatis Plus:

User user = new User();
user.setId(1);
user.setName("Alice");
userMapper.insert(user);

在MyBatis Plus中，通过UserMapper接口的insert方法，可以直接插入一个用户对象，不需要手写SQL语句。

# 安装Spring Boot CLI
curl -s https://get.sdkman.io | bash
sdk install springboot
 
# 创建一个简单的Spring Boot项目
spring init --groupId=com.example --artifactId=myproject --name=demo --package-name=com.example.demo --dependencies=web
 
# 进入项目目录
cd myproject
 
# 编译并运行项目
./mvnw clean package
./mvnw spring-boot:run

这段代码展示了如何使用Spring Boot CLI快速创建一个简单的Spring Boot Web项目。首先，我们使用sdkman安装了Spring Boot CLI。然后，我们使用spring init命令创建了一个新的项目，指定了包名、项目名、依赖项（这里是web）。最后，我们进入项目目录，编译并运行了这个项目。这个过程省去了手动创建项目和编写大量配置文件的繁琐步骤，让开发者能够更快地开始他们的开发工作。

MySQL数据库碎片化是指数据库中存在未使用的空间，通常是由于数据删除或者表的增长导致。碎片化会降低查询性能，并可能导致存储空间的浪费。

解决策略:

1. 优化表: 定期执行OPTIMIZE TABLE命令，重组表并回收未使用的空间。

   
   
   
   OPTIMIZE TABLE your_table_name;

2. 表空间碎片整理: 如果使用InnoDB存储引擎，可以通过ALTER TABLE进行碎片整理。

   
   
   
   ALTER TABLE your_table_name ENGINE=InnoDB;

3. 定期自动维护: 配置MySQL定时执行上述优化命令，保持数据库的碎片化水平。
4. 数据备份和恢复: 如果碎片化严重，可以通过备份数据库，然后删除原有数据库，并恢复备份来消除碎片化。
5. 监控和预防: 定期监控数据库碎片化水平，并采取预防措施，如增长前预留足够的空间。

请注意，频繁的OPTIMIZE TABLE操作可能会对数据库性能造成影响，因此建议在系统负载较低时进行。如果碎片化严重，可能需要在维护窗口期间执行这些操作。

报错问题描述不够详细，但我可以提供一些常见的Tomcat连接问题的解决方法。

1. 检查Tomcat服务是否正在运行。
2. 确认Tomcat监听的端口是否与你尝试连接的端口一致。
3. 如果是远程连接，确保防火墙没有阻止相关端口。
4. 检查是否有正确的用户名和密码来访问应用。
5. 如果使用了数据库连接池，确保数据库服务运行正常，连接池配置正确。

如果这些方法不能解决问题，请提供更详细的错误信息，包括完整的错误日志、你的配置文件信息等，以便进一步诊断问题。

要使用Docker部署Tomcat，你需要创建一个Dockerfile来构建一个包含Tomcat的Docker镜像，然后运行这个镜像。以下是一个简单的例子：

首先，创建一个名为Dockerfile的文件，内容如下：

# 基于官方Tomcat镜像
FROM tomcat:9-jdk11
 
# 将本地的web应用复制到Tomcat容器的webapps目录下
COPY path/to/your/webapp /usr/local/tomcat/webapps/

将上面的path/to/your/webapp替换为你的Web应用的路径。

然后，在包含Dockerfile的目录下运行以下命令来构建镜像：

docker build -t my-tomcat-app .

构建完成后，运行以下命令来启动Tomcat容器：

docker run -it --rm -p 8080:8080 my-tomcat-app

现在，你可以通过浏览器访问http://localhost:8080来查看你的Tomcat应用了。

注意：确保你的Web应用已经打包成WAR格式，或者是一个包含WEB-INF/web.xml的目录结构。

在Spring Boot中配置全局CORS解决跨域问题的示例代码：

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.CorsRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;
 
@Configuration
public class GlobalCorsConfigurer {
 
    @Bean
    public WebMvcConfigurer corsConfigurer() {
        return new WebMvcConfigurer() {
            @Override
            public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) {
                registry.addMapping("/**") // 对所有接口都应用CORS配置
                        .allowedOrigins("http://localhost:8080") // 允许Vue前端的域名访问
                        .allowedMethods("GET", "POST", "PUT", "DELETE") // 允许的请求方法
                        .allowedHeaders("*") // 允许的请求头
                        .allowCredentials(true); // 是否允许发送cookie
            }
        };
    }
}

这段代码定义了一个全局的CORS配置，它允许来自http://localhost:8080的Vue前端应用发起跨域请求，并且允许GET、POST、PUT、DELETE请求方法以及所有请求头，同时允许发送cookies。这样配置后，前后端分离项目的跨域问题就可以得到解决。

在Spring Boot中，参数验证是一个常见的需求。Spring提供了一些注解用于验证参数，如@NotNull、@NotBlank和@NotEmpty。以下是这些注解的区别：

1. @NotNull: 验证注解的元素不为null。注解用于原始类型（如int, long等）、对象类型和String类型（可能为空）。
2. @NotBlank: 验证注解的字符串不为null且trim()后不为空字符串。注解用于String类型，常用于验证表单输入。
3. @NotEmpty: 验证注解的元素不为null且不为空。注解用于集合类型（可能为空或者有空元素）。

示例代码：

import javax.validation.constraints.NotNull;
import javax.validation.constraints.NotBlank;
import javax.validation.constraints.NotEmpty;
 
public class ExampleModel {
 
    @NotNull
    private Integer number;
 
    @NotBlank
    private String text;
 
    @NotEmpty
    private List<String> list;
 
    // getters and setters
}

在这个例子中，如果number为null或者text为null或空字符串，或者list为null或为空列表，则验证失败。如果number是一个原始类型，它不能为null，但可以是0。对于text，trim()后如果是空字符串，验证也会失败。对于list，它必须不为null且至少包含一个非null的元素。

事故背景：

某电商平台在618期间，由于数据热加载导致Redis中某个Key的访问量剧增，触发了Redis的内存上限警告，并引发了服务响应变慢，最终导致了服务不可用。

原因分析：

1. 数据热加载：在高峰时间，系统自动加载了大量热门商品数据到Redis缓存中。
2. 大Key：加载到Redis中的某个Key包含了大量数据，超过了Redis单个Key的大小限制。
3. 内存限制：Redis配置的内存上限不足以应对热Key引发的内存需求。

解决方法：

1. 避免大Key：通过数据分片，将大Key拆分成多个小Key来存储数据。
2. 监控Key大小：定期监控Key的大小，并采取预防措施，如主动分片数据。
3. 调整Redis配置：增加Redis的内存配额，确保系统有足够的内存来应对热Key。
4. 优化数据结构：使用更节省内存的数据结构存储数据。
5. 限流：对于高频访问的Key实施访问限流，避免大量并发请求压垮Redis。

总结：

通过事先规划和监控，以及在遇到问题时的合理处理，可以有效避免类似事件的发生。同时，对于Redis的使用应当注意数据的分片和监控，确保系统的稳定性和性能。

@Configuration
public class SentinelConfig {
 
    @Bean
    public SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() {
        return new SentinelResourceAspect();
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Cloud Alibaba项目中配置Sentinel的Aspect。通过定义一个Bean，我们可以在Spring应用上下文中注册Sentinel的资源面向切面处理，这样就可以使用注解的方式来定义资源，并且自动应用Sentinel的流量控制、熔断降级等功能。