2024-09-03

在Spring Boot项目中,可以使用Redisson提供的分布式锁来确保对共享资源的同步访问。以下是一个使用Redisson实现分布式锁的示例:

  1. 首先,在pom.xml中添加Redisson的依赖:



<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.16.2</version>
</dependency>
  1. application.ymlapplication.properties中配置Redisson连接:



spring:
  redisson:
    address: redis://127.0.0.1:6379
    password: your_password
  1. 在Spring Boot应用中使用Redisson提供的分布式锁:



import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.api.RLock;
 
@Service
public class DistributedLockService {
 
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
 
    public void lockAndExecute(String lockKey, Runnable runnable) {
        RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
        try {
            // 尝试获取锁,最多等待100秒,锁在10秒后自动释放
            boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                runnable.run();
            } else {
                // 如果未能获取锁,执行其他逻辑或者直接返回
                System.out.println("无法获取锁,操作被跳过。");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        } finally {
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

在这个示例中,DistributedLockService提供了一个方法lockAndExecute,它尝试获取一个分布式锁,并在获取锁后执行传入的Runnable任务。如果无法在指定时间内获取锁,则会执行其他逻辑或直接返回。最后,在finally块中释放锁,确保即使发生异常也能正确释放锁。

2024-09-03

在FastAPI中,要实现对MongoDB的事务处理,你需要使用MongoDB的事务功能,并结合FastAPI的依赖注入系统。以下是一个简化的例子,展示如何在FastAPI中集成MongoDB的事务处理:

首先,确保你的MongoDB服务器支持事务,并且在你的项目中安装了motor库,它是一个基于异步的MongoDB驱动。




pip install motor

然后,在你的FastAPI应用中设置数据库连接和事务处理的逻辑:




from fastapi import FastAPI, Depends
from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient
from starlette.exceptions import HTTPException
 
app = FastAPI()
 
# 假设你已经有了一个MongoDB实例并且启用了事务支持
client = AsyncIOMotorClient("mongodb://localhost:27017")
database = client.your_database
 
async def get_database():
    return database
 
async def get_collection(collection_name: str):
    return database[collection_name]
 
# 事务处理的依赖项
async def transaction(fn):
    async with database.client.start_session() as session:
        with session.start_transaction():
            result = await fn(session)
    return result
 
# 示例路由,使用事务处理
@app.post("/transaction-example/")
async def transaction_example(data: dict, collection=Depends(get_collection("your_collection"))):
    async with database.client.start_session() as session:
        with session.start_transaction():
            # 在这里执行你的数据库操作
            await collection.insert_one(data, session=session)
            # 如果需要,可以继续添加更多操作
            # ...
            # 如果操作成功,会自动提交事务
            # 如果抛出异常,会自动回滚事务
 
# 启动应用
if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(database.client.server_info())
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

在这个例子中,我们定义了一个get_databaseget_collection依赖项,它们返回数据库和集合的引用。transaction函数是一个高阶依赖项,它使用MongoDB的会话和事务处理来执行传入的函数。在transaction_example路由中,我们使用start_transaction来确保一系列的数据库操作要么全部成功,要么全部失败。

请注意,这个例子假设你已经有了一个运行中的MongoDB实例,并且该实例已经启用了对事务的支持。在实际部署时,你可能需要根据你的MongoDB设置来调整连接字符串和其他配置。

2024-09-03

解释:

MaxConnection错误通常表示Redis链接池中已达到最大连接数,新的连接请求无法被满足,因为所有的连接都在使用中。这可能是因为应用程序没有正确关闭Redis连接,导致连接泄露。

解决方法:

  1. 检查代码:确保在使用完Redis后正确关闭连接。如果是使用连接池,确保返回连接到池中,而不是直接关闭。
  2. 调整配置:增加Redis连接池的最大连接数,以便应对高峰期需求。
  3. 监控:实施监控系统,以便在达到最大连接数时收到警告。
  4. 优化:优化应用程序逻辑,减少不必要的Redis连接,或者使用更有效的连接管理策略。

示例代码(以Python的redis-py库为例):




from redis import Redis, ConnectionPool
 
pool = ConnectionPool(host='localhost', port=6379, max_connections=10)
redis = Redis(connection_pool=pool)
 
try:
    # 使用Redis
    pass
finally:
    # 确保连接被释放回连接池,而不是关闭
    redis.close()

确保在finally块中关闭连接,或者使用上下文管理器来自动管理连接的生命周期。

2024-09-03



#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <sqlite3.h>
 
static int callback(void *NotUsed, int argc, char **argv, char **azColName) {
    for (int i = 0; i < argc; i++) {
        printf("%s = %s\n", azColName[i], argv[i] ? argv[i] : "NULL");
    }
    printf("\n");
    return 0;
}
 
int main() {
    sqlite3 *db;
    char *zErrMsg = 0;
    int rc;
 
    rc = sqlite3_open("example.db", &db);
    if (rc) {
        fprintf(stderr, "无法打开数据库: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
        sqlite3_close(db);
        exit(0);
    } else {
        fprintf(stdout, "数据库打开成功\n");
    }
 
    // 创建一个表
    char *sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS students(id integer, name text, score integer);";
    rc = sqlite3_exec(db, sql, callback, 0, &zErrMsg);
    if (rc != SQLITE_OK) {
        fprintf(stderr, "SQL错误: %s\n", zErrMsg);
        sqlite3_free(zErrMsg);
    } else {
        fprintf(stdout, "表创建成功\n");
    }
 
    // 插入数据
    sql = "INSERT INTO students(id, name, score) VALUES(1, '小明', 95);";
    rc = sqlite3_exec(db, sql, callback, 0, &zErrMsg);
    if (rc != SQLITE_OK) {
        fprintf(stderr, "SQL错误: %s\n", zErrMsg);
        sqlite3_free(zErrMsg);
    } else {
        fprintf(stdout, "数据插入成功\n");
    }
 
    // 查询数据
    sql = "SELECT * FROM students;";
    rc = sqlite3_exec(db, sql, callback, 0, &zErrMsg);
    if (rc != SQLITE_OK) {
        fprintf(stderr, "SQL错误: %s\n", zErrMsg);
        sqlite3_free(zErrMsg);
    } else {
        fprintf(stdout, "查询成功\n");
    }
 
    sqlite3_close(db);
    return 0;
}

这段代码展示了如何在C/C++中使用SQLite3库进行基本的数据库操作,包括打开数据库、创建表、插入数据和查询数据。代码简洁,注释丰富,对于SQLite3数据库操作的初学者很有借鉴和借鉴的价值。

2024-09-03

要在Tomcat本地部署前后端分离的项目,你需要将前端的静态资源放置在Tomcat的webapps目录下,并确保Tomcat配置能正确处理API请求。以下是步骤和示例配置:

  1. 将前端构建生成的静态文件(例如index.html, js, css, img等)复制到Tomcat的webapps目录下的一个新文件夹中,比如叫myapp
  2. 确保Tomcat的web.xml配置文件正确配置了servlet和servlet-mapping,以便能正确处理API请求。
  3. 如果前端使用的是HTML5的History模式,你可能需要配置Tomcat的web.xml来重写所有前端路由到index.html
  4. 如果前端应用需要通过API代理访问其他服务,你可能需要配置Tomcat作为代理服务器,使用nginxApache作为反向代理。

以下是一个简单的web.xml配置示例,它重写所有路径到index.html,并为API路径指定一个特定的servlet处理:




<web-app ...>
 
  <!-- 配置前端静态资源的servlet -->
  <servlet>
    <servlet-name>static-content</servlet-name>
    <servlet-class>org.apache.catalina.servlets.DefaultServlet</servlet-class>
    <init-param>
      <param-name>debug</param-name>
      <param-value>0</param-value>
    </init-param>
    <init-param>
      <param-name>listings</param-name>
      <param-value>false</param-value>
    </init-param>
    <load-on-startup>1</load-on-startup>
  </servlet>
 
  <servlet-mapping>
    <servlet-name>static-content</servlet-name>
    <url-pattern>/</url-pattern>
  </servlet-mapping>
 
  <!-- 配置API路径的servlet,这个需要根据你的后端框架进行相应配置 -->
  <servlet>
    <servlet-name>api</servlet-name>
    <servlet-class>你的API处理类</servlet-class>
  </servlet>
 
  <servlet-mapping>
    <servlet-name>api</servlet-name>
    <url-pattern>/api/*</url-pattern>
  </servlet-mapping>
 
</web-app>

确保替换<servlet-class>为你的API处理类。

以上是部署前后端分离项目的基本步骤和配置示例。具体细节可能因项目的实际情况而有所不同,比如前端路由的处理、API的代理设置等。

2024-09-03



// 假设我们已经有了一个慢查询日志对象 queryLog
 
// 解析慢查询日志中的查询计划,获取所有可能的索引
const allIndexes = queryLog.queryPlanner.indexes.map(index => index.name).join(', ');
 
// 获取慢查询的执行统计信息
const executionStats = queryLog.executionStats;
 
// 打印出可能的索引
console.log(`可能的索引: ${allIndexes}`);
 
// 如果有查询计划的详细信息,打印出每个阶段的执行次数和执行时间
if (executionStats.executionStages) {
    console.log('阶段执行时间(ms):');
    Object.keys(executionStats.executionStages).forEach(stage => {
        const stageStats = executionStats.executionStages[stage];
        console.log(`${stage}:${stageStats.executionTimeMs}`);
    });
}
 
// 如果慢查询有写入操作,并且写入操作占了很大比例,则可能需要优化写入操作
if (executionStats.writeConcernStats) {
    console.log('写操作耗时(ms):', executionStats.writeConcernStats.writeBatch.executionTimeMs);
}
 
// 输出慢查询的具体信息,如查询模式、扫描的文档数量等
console.log('查询模式:', queryLog.query);
console.log('扫描文档数:', executionStats.nReturned);
console.log('扫描记录数:', executionStats.totalKeysExamined);

这段代码首先从慢查询日志中解析出可能的索引,然后打印出执行统计信息中的查询计划的各个阶段的执行时间。如果慢查询涉及写操作,它还会输出写操作的耗时。最后,它输出了慢查询的具体信息,如查询模式和扫描文档、记录的数量。这样可以帮助开发者和数据库管理员更好地理解和优化MongoDB的慢查询性能。

2024-09-03

以下是一个使用Spring Cloud的简单微服务架构的示例代码。这个例子包括一个服务注册中心(Eureka Server)和一个服务提供者(Eureka Client)。

  1. 创建一个Spring Boot项目作为服务注册中心(Eureka Server):



// pom.xml
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
 
// application.properties
spring.application.name=eureka-server
server.port=8761
eureka.client.register-with-eureka=false
eureka.client.fetch-registry=false
eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/
 
// EurekaServerApplication.java
@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}
  1. 创建另一个Spring Boot项目作为服务提供者(Eureka Client):



// pom.xml
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
 
// application.properties
spring.application.name=eureka-client
server.port=8080
eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/
 
// EurekaClientApplication.java
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class EurekaClientApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaClientApplication.class, args);
    }
    
    @RestController
    class HelloController {
        @GetMapping("/hello")
        public String hello() {
            return "Hello, World!";
        }
    }
}

在这个例子中,我们首先创建了一个Eureka Server,它运行在8761端口,并用于服务注册。然后我们创建了一个Eureka Client,它注册到Eureka Server,并提供了一个简单的REST接口。这样就形成了一个基本的微服务架构。

2024-09-03

math.Ceil 函数用于返回大于或等于给定的数的最小整数。这个函数属于 math 包,在 Go 语言中,math 包提供了常用的数学函数。

以下是 math.Ceil 函数的使用示例:




package main
 
import (
    "fmt"
    "math"
)
 
func main() {
    num := 1.2
    numCeil := math.Ceil(num)
    fmt.Printf("Ceiling of %.1f = %.1f\n", num, numCeil)
}

在这个例子中,math.Ceil 函数返回了大于或等于数字 1.2 的最小整数,即 2。

注意:math.Ceil 函数返回的结果类型为 float64。如果你需要一个整数类型的结果,你可能需要进行额外的类型转换。

2024-09-03

将Spring Boot + Vue项目部署到云服务器的步骤概括如下:

  1. 准备云服务器:购买云服务器(如AWS EC2, Azure VM, 腾讯云CVM等),确保安全组或防火墙规则允许HTTP/HTTPS流量和SSH连接。
  2. 配置SSH连接:在本地计算机上生成SSH密钥对,并将公钥添加到云服务器的SSH认证文件中,以便可以通过SSH进行连接。
  3. 部署Spring Boot应用:

    • 构建Spring Boot应用的可执行JAR或WAR文件。
    • 通过SSH将JAR/WAR文件上传到云服务器。
    • 在服务器上运行JAR/WAR文件,例如使用java -jar your-application.jar命令。
  4. 部署Vue前端应用:

    • 构建Vue项目生成静态文件。
    • 将静态文件上传到云服务器的Web服务器(如Nginx)的目录中。
  5. 配置Web服务器:

    • 安装和配置Nginx或Apache服务器。
    • 配置服务器以托管Vue前端应用和代理后端API请求(如果需要)。
  6. 配置DNS:

    • 在域名注册商处配置DNS,使得域名指向云服务器的公网IP。
  7. 安全设置:

    • 配置HTTPS/TLS,为Vue应用和Spring Boot应用设置防火墙规则,只允许必要的IP地址访问。
  8. 监控应用:

    • 使用日志管理和监控工具(如Logstash, ELK, Splunk等)来监控应用的运行状况。

以下是简化的示例步骤:




# 步骤1: 在本地计算机上生成SSH密钥对
ssh-keygen

# 步骤2: 将公钥添加到云服务器的SSH认证文件中
ssh-copy-id user@your_server_ip

# 步骤3: 构建Spring Boot应用
./gradlew build # 如果你使用Gradle
./mvnw package # 如果你使用Maven

# 步骤4: 上传JAR/WAR到服务器
scp path/to/your-application.jar user@your_server_ip:/path/to/destination

# 步骤5: 在服务器上运行应用
ssh user@your_server_ip
java -jar /path/to/destination/your-application.jar

# 步骤6: 构建Vue项目
npm run build # 或者 yarn build

# 步骤7: 上传静态文件到Web服务器
scp -r path/to/dist/* user@your_server_ip:/path/to/webserver/vue-app

# 步骤8: 配置Nginx
ssh user@your_server_ip
echo "server {
    listen 80;
    server_name your_domain.com;
 
    location / {
        root /path/to/webserver/vue-app;
        try_files \$uri \$uri/ /index.html;
    }
 
    location /api/ {
        proxy_pass http://localhost:8080/;
    }
}" > /etc/nginx/conf.d/your_domain.conf

# 步骤9: 启动Nginx并设置开机启动
sudo systemctl start nginx
sudo systemctl enable nginx

注意:这些步骤提供了一个基本的部署流程,具体实施时可能需要根据项目的具体情况进行调整。例如,数据库配置、安全设置、负载均衡等方

2024-09-03

Django是一个开放源代码的Web应用框架,用Python语言写成。

在Django中,有一些内置的命令模块,这些命令模块可以帮助我们完成一些常见的任务,例如创建新项目,启动开发服务器,创建新应用,数据库迁移等。

以下是一些常用的Django命令模块:

  1. 创建新项目:



django-admin startproject myproject
  1. 启动开发服务器:



python manage.py runserver
  1. 创建新应用:



python manage.py startapp myapp
  1. 数据库迁移:



python manage.py makemigrations myapp
python manage.py migrate
  1. 创建管理员用户:



python manage.py createsuperuser
  1. 收集静态文件:



python manage.py collectstatic
  1. 查看路由:



python manage.py show_urls
  1. 导出数据:



python manage.py dumpdata > data.json
  1. 导入数据:



python manage.py loaddata data.json
  1. 清空数据库:



python manage.py flush

注意:在使用这些命令时,你需要在你的项目目录中,即包含manage.py的目录中打开命令行窗口。

以上就是Django的一些常用命令模块,这些命令模块可以帮助我们快速开始Django项目的开发。