分类后端技术下的文章

2024-09-03

在Qt中使用SQLite3，你需要确保Qt的SQL模块已经正确配置并且支持SQLite。以下是一个简单的例子，展示了如何在Qt中使用SQLite3：

包含必要的头文件：




#include <QSqlDatabase>
#include <QSqlQuery>
#include <QDebug>

创建并打开一个SQLite数据库连接：




QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
db.setDatabaseName("mydatabase.db");
if (!db.open()) {
    qDebug() << "无法打开数据库";
    return;
}

执行SQL查询：




QSqlQuery query;
// 创建一个表
query.exec("CREATE TABLE IF NOT EXISTS people ("
           "id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, "
           "name TEXT NOT NULL)");
// 插入数据
query.exec("INSERT INTO people (name) VALUES ('张三')");
// 查询数据
query.exec("SELECT * FROM people");
while (query.next()) {
    qDebug() << query.value(0).toInt() << query.value(1).toString();
}
// 关闭数据库
db.close();

清理并移除数据库连接：




QSqlDatabase::removeDatabase("QSQLITE");

确保在.pro文件中添加了对SQL模块的引用：




QT += sql

以上代码展示了如何在Qt中使用SQLite3进行基本的数据库操作，包括创建表、插入数据、查询数据和关闭数据库。在实际应用中，你可能需要添加错误处理和事务管理的逻辑。

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Redis 缓存穿透、缓存雪崩与缓存击穿详解及解决方案

System

2024-09-03

所有,redis

缓存穿透：查询不存在的数据，缓存和数据库均不命中，导致请求直接打到数据库。

解决方案：

使用布隆过滤器：在缓存之前加一层布隆过滤器，可以高效判断数据是否存在。
缓存空对象：查询不存在的数据时，缓存一个空对象，并设置一个较短的过期时间。

缓存雪崩：缓存大量失效，导致请求全部打到数据库。

解决方案：

设置随机过期时间：使不同的数据缓存失效时间分散。
缓存数据预热：系统启动或缓存周期性刷新数据时，预先加载数据到缓存。
监控告警：设置缓存失效的监控告警机制，发现问题及时干预。

缓存击穿：缓存失效时，大量请求打到数据库。

解决方案：

加互斥锁：更新缓存的时候，使用分布式锁避免并发问题。
预设热点数据：对于访问频率高的热点数据，预先加载到缓存。
设置缓存的过期时间为一个较短的时间段，并且使用随机过期时间避免集中失效。

以上是缓存穿透、雪崩和击穿问题的概述和常见解决方案，具体实施时需要根据实际应用场景选择合适的策略。

System

2024-09-03

所有,java

报错解释：

这个错误是由Apache Tomcat服务器在启动时抛出的，表示Tomcat在启动过程中无法正确启动[StandardEngine[Catalina]组件。这个组件是Tomcat容器中负责处理整个Catalina Servlet容器引擎的组件。

可能的原因：

配置文件错误：server.xml或其他配置文件中存在错误。
端口冲突：Tomcat尝试绑定的端口（默认是8080）已被其他应用占用。
权限问题：Tomcat没有足够的权限去访问某些文件或目录。
组件损坏：Tomcat的某些组件或者库文件可能已损坏或缺失。

解决方法：

检查Tomcat的配置文件，如conf/server.xml，确保配置正确无误。
确认Tomcat监听的端口没有被其他应用占用。可以使用命令如netstat -ano | findstr <端口号>（Windows）或lsof -i:<端口号>（Linux/Mac）来检查。
确保Tomcat有足够的权限去读取必要的文件和目录。
如果怀疑Tomcat损坏，尝试重新下载或安装Tomcat。
查看Tomcat的日志文件，如catalina.out，以获取更详细的错误信息，这有助于诊断问题。
确保操作系统和Java环境都是最新的，以及所有必要的环境变量都已正确设置。

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如何正确选择Spring Boot与Spring Cloud的版本以及对应关系

System

2024-09-03

所有,java

Spring Boot和Spring Cloud版本兼容性是一个重要的考量点。通常，Spring Cloud的版本会对应一个特定的Spring Boot版本。以下是一些常见的版本对应关系：

Spring Cloud VersionSpring Boot Version

Hoxton2.2.x.RELEASE

Greenwich1.5.x.RELEASE

Finchley2.0.x.RELEASE

Edgware1.5.x.RELEASE

Dalston1.5.x.RELEASE

要选择合适的版本，你可以参考Spring Initializr（https://start.spring.io/），这是一个快速启动Spring Boot项目的工具，它会帮你选择默认的配套版本。

如果你需要手动选择版本，请确保Spring Boot和Spring Cloud的版本对应上述表格中的一个。

例如，如果你想使用Spring Boot 2.2.x，你可以选择Spring Cloud的Hoxton版本。

Maven依赖示例：




<!-- Spring Boot -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.2.1.RELEASE</version>
</dependency>
 
<!-- Spring Cloud -->
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>Hoxton.SR1</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

确保你使用的依赖和你的项目需求相匹配，并且经常关注Spring的官方文档，以了解最新的版本兼容性信息。

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Golang SMTP 发送邮件

System

2024-09-03

所有,golang

以下是一个使用Go语言发送SMTP邮件的简单示例代码：




package main
 
import (
    "crypto/tls"
    "fmt"
    "net/smtp"
)
 
func main() {
    // SMTP服务器的地址
    smtpHost := "smtp.example.com"
    // SMTP服务器的端口
    smtpPort := 587
    // 是否使用TLS
    smtpTLS := true
 
    // 身份验证信息
    auth := smtp.PlainAuth(
        "",
        "your-email@example.com", // 你的邮箱用户名
        "your-password",          // 你的邮箱密码
        smtpHost,
    )
 
    // 发件人和收件人
    from := "your-email@example.com"
    to := []string{"recipient@example.com"}
    // 邮件主题和内容
    subject := "Hello"
    body := `
    <html>
        <body>
            <h1>Hello, World!</h1>
            <p>This is a test email from Go.</p>
        </body>
    </html>
    `
 
    // 设置邮件头
    header := make(map[string]string)
    header["From"] = from
    header["To"] = to[0]
    header["Subject"] = subject
    header["Content-Type"] = "text/html"
 
    // 构造邮件正文
    message := ""
    for k, v := range header {
        message += fmt.Sprintf("%s: %s\r\n", k, v)
    }
    message += "\r\n" + body
 
    // 连接SMTP服务器
    conn, err := tls.Dial("tcp", fmt.Sprintf("%s:%d", smtpHost, smtpPort), &tls.Config{})
    if err != nil {
        fmt.Println("Error:", err)
        return
    }
    defer conn.Close()
 
    client, err := smtp.NewClient(conn, smtpHost)
    if err != nil {
        fmt.Println("Error:", err)
        return
    }
    defer client.Quit()
 
    // 身份验证
    if auth != nil {
        if ok, _ := client.Extension("AUTH"); ok {
            if err = client.Auth(auth); err != nil {
                fmt.Println("Error:", err)
                return
            }
        }
    }
 
    // 发送邮件
    if err := client.Mail(from); err != nil {
        fmt.Println("Mail:", err)
        return
    }
 
    for _, addr := range to {
        if err := client.Rcpt(addr); err != nil {
            fmt.Println("Rcpt:", err)
            return
        }
    }
 
    w, err := client.Data()
    if err != nil {
        fmt.Println("Data:", err)
        return
    }
 
    _, err = w.Write([]byte(message))
    if err != nil {
        fmt.Println("Write:", err)
        return
    }
 
    err = w.Close()
    if err != nil {
        fmt.Println("Close:", err)
        return
    }
 
    fmt.Println("Email sent!")
}

确保替换smtpHost, from, to, your-email@example.com, 和your-password为你的实际信息。

注意：

这个示例假设SMTP服务器使用了587端口并启用了TLS。根据你的服务提供商，这些值可能会有所不同。
身份验证信息应当替换为你的邮

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oracle底层原理

System

2024-09-03

所有,数据库

Oracle数据库是一个复杂的系统，它的底层实现涉及很多技术和概念，包括数据存储、事务管理、锁定机制、数据备份和恢复、性能调优等。以下是一些关键的底层原理：

物理结构：Oracle数据库的物理文件包括数据文件（.dbf或.ora）、日志文件（.log或.rdo）、控制文件（.ctl）和参数文件（.ora）。
逻辑结构：Oracle数据库的逻辑结构包括表空间、段、区间和块。
内存结构：Oracle数据库使用SGA（System Global Area）和PGA（Program Global Area）来管理内存。
进程和线程：Oracle数据库使用多线程来处理用户的请求。
数据存储：Oracle采用行级锁定和多版本并发控制（MVCC）来提高并发性能。
事务和回滚：Oracle使用回滚段来管理事务回滚和恢复。
性能优化：Oracle提供了多种性能优化工具和技术，如SQL优化、执行计划分析、统计信息收集等。
备份和恢复：Oracle提供了备份和恢复工具，如RMAN（Recovery Manager），来保证数据库的可靠性。
高可用性和容错性：Oracle提供了数据库复制和集群技术，如Data Guard和RAC，来提高系统的可用性和可靠性。

要深入理解这些底层原理，通常需要专业的数据库管理和优化经验，并且可能需要阅读Oracle的官方文档、参考书籍或参加专门的培训。

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java基于SpringBoot+vue 电商交易平台

System

2024-09-03

所有,java

由于问题描述不具体，我将提供一个基于Spring Boot和Vue的简单电商交易平台的框架示例。

后端（Spring Boot）:

创建一个Spring Boot项目，并添加必要的依赖，如Spring Data JPA, MySQL Connector/J等。




<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>

创建实体类（如商品、订单）和相应的仓库接口。




@Entity
public class Product {
    @Id
    private Long id;
    private String name;
    // 其他字段和方法
}
 
public interface ProductRepository extends JpaRepository<Product, Long> {
    // 自定义查询方法
}

创建服务层和控制器层。




@Service
public class ProductService {
    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;
    // 商品管理方法
}
 
@RestController
@RequestMapping("/api/products")
public class ProductController {
    @Autowired
    private ProductService productService;
    
    @GetMapping
    public List<Product> getAllProducts() {
        return productService.findAll();
    }
    // 其他API方法
}

前端（Vue）:

创建一个Vue项目，并安装必要的依赖，如axios。




npm install axios

创建Vue组件，使用axios发送HTTP请求与后端通信。




<template>
  <div>
    <h1>商品列表</h1>
    <ul>
      <li v-for="product in products" :key="product.id">{{ product.name }}</li>
    </ul>
  </div>
</template>
 
<script>
import axios from 'axios';
 
export default {
  data() {
    return {
      products: []
    };
  },
  created() {
    this.fetchProducts();
  },
  methods: {
    fetchProducts() {
      axios.get('/api/products')
        .then(response => {
          this.products = response.data;
        })
        .catch(error => {
          console.error('There was an error!', error);
        });
    }
  }
};
</script>

配置Vue路由和其他功能。




import Vue from 'vue';
import VueRouter from 'vue-router';
import ProductList from './components/ProductList.vue';
 
Vue.use(VueRouter);
 
const routes = [
  { path: '/products', component: Pr

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Redis如何高效实现定时任务

System

2024-09-03

所有,redis

Redis 提供了几种可以实现定时任务的方法，包括使用 Sorted Set 实现延时任务队列，使用 Stream 的消费组功能，以及使用 Redis 的 Lua 脚本。

使用 Sorted Set 实现延时任务队列

Redis 的 Sorted Set 是根据分数进行排序的，我们可以把要执行的任务以分数的形式存入 Sorted Set，分数就是任务执行的时间戳。然后用一个循环不断地检查 Sorted Set 的第一个任务是否到期，如果到期就执行并移除。




import time
import redis
 
client = redis.StrictRedis()
 
# 添加任务
def add_job(job_id, execute_time):
    client.zadd('jobs', {job_id: execute_time})
 
# 执行任务
def run_jobs():
    while True:
        # 获取当前时间
        now = time.time()
        # 获取所有分数小于当前时间的任务
        jobs = client.zrangebyscore('jobs', 0, now)
        for job in jobs:
            # 执行任务
            print(f'Execute job: {job}')
            # 移除已经执行的任务
            client.zrem('jobs', job)
        time.sleep(1)
 
# 示例：添加一个将在10秒后执行的任务
add_job(b'job1', time.time() + 10)
 
# 启动循环执行任务
run_jobs()

使用 Stream 的消费组功能

Redis 的 Stream 是一个消息流，可以用来实现定时任务队列。我们可以把任务以消息的形式放入 Stream，然后使用消费组来处理这些消息。




import time
import redis
 
client = redis.StrictRedis()
 
# 添加任务
def add_job(job_id, delay):
    client.xadd('jobs', {'job_id': job_id, 'delay': delay})
 
# 执行任务
def run_jobs():
    while True:
        # 获取消息
        messages = client.xrange('jobs', '-', '+', count=1)
        for message in messages:
            # 获取消息ID和内容
            id, message = message
            # 解析消息内容得到延时
            delay = int(message[b'delay'])
            if delay <= 0:
                # 执行任务
                print(f'Execute job: {message[b"job_id"]}')
                # 移除已处理的消息
                client.xdel('jobs', id)
        time.sleep(1)
 
# 示例：添加一个将在10秒后执行的任务
add_job(b'job1', 10)
 
# 启动循环执行任务
run_jobs()

使用 Lua 脚本

我们也可以使用 Redis 的 Lua 脚本来实现定时任务。Lua 脚本可以原子性地执行多条 Redis 命令，非常适合实现定时任务。




import time
import redis
 
client = redis.StrictRedis()
 
# Lua脚本
script = """
local tasks = redis.call('zrangebyscore', KEYS[1], 0, ARGV[1], 'withscores')
for i = 1, #tasks, 2 do
    local task_id = tasks[i]
    local execute_time = tasks[i + 1]
    if execute_time < ARGV[1] then
        redis.call('zrem', KEYS[1], task_id)
        return task_id
    end
end
return false
"""

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Redis升级篇

System

2024-09-03

所有,redis

在进行Redis的版本升级时，你需要遵循以下步骤：

备份数据：使用BGSAVE命令或SAVE命令备份当前的数据。
检查兼容性：查看新版本的Redis与当前操作系统的兼容性，以及与已有的客户端和其他服务的兼容性。
下载新版本：从官方网站或者你所选择的Redis分发渠道下载新版本的Redis。
安装/升级：根据你的操作系统和安装方式，使用适当的命令来安装或升级Redis。
测试：在升级之前和之后，运行自动化测试套件或手动测试Redis的功能和性能。
运行升级：停止当前运行的Redis服务，然后启动新版本的Redis服务。
监控：升级后，监控CPU和内存使用情况，检查是否有内存泄漏或性能问题。
回滚：如果升级后遇到问题，可以回滚到旧版本的Redis。

以下是一个基本的Redis升级示例（以Linux系统为例）：




# 备份当前数据
redis-cli BGSAVE
 
# 下载新版本 (以Redis 6.0.9为例)
wget http://download.redis.io/releases/redis-6.0.9.tar.gz
 
# 解压缩
tar xzf redis-6.0.9.tar.gz
 
# 编译安装
cd redis-6.0.9
make
 
# 安装到系统路径
sudo make install
 
# 升级完毕后，启动新版本的Redis服务
redis-server /path/to/new/redis.conf
 
# 停止旧版本Redis服务
redis-cli shutdown

请注意，实际的升级步骤可能会根据你的系统环境和配置有所不同。始终建议在升级前创建数据备份，并在测试环境中测试新旧版本的兼容性。如果你使用的是生产环境，建议在低峰时段进行升级，并监控升级过程中的性能和错误日志。

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Flink CDC 实时抽取 Oracle 数据-排错&调优

System

2024-09-03

所有,数据库




-- 假设我们已经有了一个运行中的 Flink 作业，并且我们想要调整与 Oracle CDC 相关的配置。
-- 以下是一些调优和排错的示例 SQL 代码：
 
-- 调整 Checkpoint 的间隔时间
ALTER TABLE source_table_name SET ('execution.checkpointing.interval' = '1 min');
 
-- 调整状态后端的内存大小
ALTER TABLE source_table_name SET ('table.exec.state.memory.process' = '50 mb', 'table.exec.state.memory.managed' = '100 mb');
 
-- 调整 RocksDB 状态后端的配置
ALTER TABLE source_table_name SET ('table.exec.state.backend' = 'rocksdb', 'table.exec.state.rocksdb.local-recovery' = 'true');
 
-- 调整并行度
ALTER TABLE source_table_name SET ('parallelism' = '8');
 
-- 排查问题时，可以查看作业的日志
-- 使用 Flink Web UI 或者 CLI 命令行工具来查看作业日志
 
-- 如果作业遇到了内存不足的问题，可以尝试增加 Task Manager 的堆内存
ALTER TABLE source_table_name SET ('taskmanager.memory.process.size' = '2048m');
 
-- 如果作业处于稳定状态，但是数据抽取延迟较高，可以调整水印的类型，从而改善性能
ALTER TABLE source_table_name SET ('connector.start-up.mode' = 'initial');
 
-- 注意：上述调优和排错的方法可能需要根据实际的作业情况和Oracle数据库的特点进行调整。

这段代码展示了如何在Flink中针对CDC作业进行配置调整，包括调整Checkpoint间隔、内存状态大小、RocksDB状态后端配置和并行度等。同时，提供了查看日志的方法，以便排查问题。在实际操作中，这些调整和排错方法需要根据具体的作业状况和资源情况来执行。

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