2024-09-03

SQLite中,如果你想要创建一个表并且让某个列的值在插入新行时自动增加,你可以使用INTEGER PRIMARY KEY来定义这个自增列。这个列同时也被用作该行的唯一标识符。

下面是一个创建这样一个表的例子:




CREATE TABLE example_table (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    age INTEGER
);

在这个表中,id列既是自增的(每插入一行,id列的值会自动增加),又是主键(不允许有重复的id值)。

当你插入新行时,不需要显式地指定id列的值,SQLite会自动为你处理这个列:




INSERT INTO example_table (name, age) VALUES ('Alice', 30);

上面的INSERT语句会创建一个新行,id列的值会自动设置为该表当前的最大id值加1。

如果你尝试显式地插入一个具体的id值,比如:




INSERT INTO example_table (id, name, age) VALUES (1, 'Bob', 25);

SQLite将会返回一个错误,因为这违反了id列的自增约束。如果你需要插入特定的id值,你必须先关闭自增约束,然后再重新启用它。

请注意,如果你的表已经存在,你不能直接修改它来添加自增列。你需要先删除表,然后重新创建它。

2024-09-03

Spring Cloud 是一系列框架的有序集合,用于快速构建分布式系统的解决方案。而 Spring Cloud Alibaba 是阿里巴巴提供的开源的微服务开发一站式解决方案,是 Spring Cloud 的一个子项目。

Spring Cloud Alibaba 版本和 Spring Boot 版本之间有一定的兼容性要求。具体的对应关系可以在 Spring Cloud Alibaba 的官方文档中找到。

以下是一个常见的版本对应关系表:

Spring Cloud Alibaba VersionSpring Boot Version

2021.0.1.02.4.x

2021.0.1.02.3.x

2021.0.1.02.2.x

2021.0.1.02.1.x

2021.0.1.02.0.x

在实际开发中,你需要根据你的项目需求和Spring Cloud Alibaba的版本来选择合适的Spring Boot版本。

例如,如果你选择Spring Cloud Alibaba 2021.0.1.0版本,那么你可以选择在你的项目中使用Spring Boot 2.2.x、2.3.x 或者 2.4.x 版本。

在pom.xml中,你可以这样指定Spring Cloud Alibaba和Spring Boot的版本:




<!-- Spring Cloud Alibaba Version -->
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>2021.0.1.0</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
 
<!-- Spring Boot Version -->
<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.4.5</version>
    <relativePath/>
</parent>

确保你的Spring Boot版本和Spring Cloud Alibaba版本兼容,否则可能会出现不可预期的问题。

2024-09-03

Python本身并不支持直接创建一个Web页面版的扫雷游戏,因为扫雷是一个C++编写的桌面应用程序。但是,你可以使用Python创建一个Web应用,提供一个网页界面让用户在浏览器中玩扫雷游戏。

这个项目涉及到后端开发(使用Python框架,如Flask)和前端开发(使用HTML/CSS/JavaScript)。后端负责处理游戏逻辑,前端负责用户界面的展示。

以下是一个非常简单的示例,展示如何使用Flask创建一个Web版扫雷游戏的后端API:




from flask import Flask, request, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/start_game', methods=['POST'])
def start_game():
    # 初始化游戏,设置雷的位置等
    # ...
    return jsonify({'status': 'success', 'message': '游戏开始'})
 
@app.route('/reveal', methods=['POST'])
def reveal():
    # 根据用户点击的位置,显示对应的方块
    # ...
    return jsonify({'status': 'success', 'message': '方块显示成功'})
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

前端需要使用JavaScript来与后端API交互,处理用户的点击事件,并在网页上显示游戏信息。由于这个项目涉及的内容非常广泛,并且需要一定的前端和后端开发经验,因此这里不能提供完整的前端代码实现。

总结一下,Python本身无法直接创建Web版扫雷,但你可以使用Python Web框架创建一个提供游戏逻辑的API,然后使用HTML/CSS/JavaScript在前端构建用户界面。

2024-09-03



import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
@Component
public class AuthGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 这里可以添加安全认证逻辑,例如检查Token
        String token = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Token");
        if (token == null || !token.startsWith("expected_prefix_")) {
            // 如果Token不合法,返回401 Unauthorized
            exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
            return exchange.getResponse().setComplete();
        }
        // 如果Token合法,继续请求
        return chain.filter(exchange);
    }
 
    @Override
    public int getOrder() {
        // 确保此过滤器在其他过滤器之前执行
        return -1;
    }
}

这段代码定义了一个全局过滤器,用于检查请求中的Token是否有效。如果Token不合法,则返回401 Unauthorized响应。这是一个简单的安全认证示例,实际应用中你需要根据自己的安全策略来实现。

2024-09-03



# 检查Redis运行状态
redis-cli ping

# 检查内存使用情况
redis-cli info memory

# 修复内存碎片
redis-cli config set activerefcount 10

# 优化大键
redis-cli --bigkeys

# 检查慢查询日志
redis-cli slowlog get 10

# 监控实时性能指标
redis-cli monitor

# 保存数据快照
redis-cli bgsave

# 重启Redis服务
sudo systemctl restart redis.service

这个例子展示了如何检查Redis的运行状态、内存使用情况、修复内存碎片、发现大键、检查慢查询并监控实时性能。最后,通过执行BGSAVE命令触发数据快照保存,并重启Redis服务。这是维护Redis稳定性和性能的基本步骤。

2024-09-03



import redis
 
# 连接到Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
def record_search(user_id, search_term, timestamp, max_searches=10):
    """记录用户搜索并在Redis中更新相关列表"""
    # 使用用户ID和搜索词作为key来记录搜索
    user_search_key = f"user_search:{user_id}:{search_term}"
    # 更新用户搜索计数
    redis_client.zincrby(f"searches", 1, user_search_key)
    # 限制列表长度,只保留最新的max_searches次搜索
    redis_client.zremrangebyrank(f"searches", 0, -max_searches - 1)
 
    # 存储最新的搜索以便于检索
    redis_client.lpush(f"recent_searches:{user_id}", search_term)
    redis_client.ltrim(f"recent_searches:{user_id}", 0, max_searches - 1)
 
    # 存储所有用户的最新搜索以便于检索
    redis_client.lpush("recent_searches", search_term)
    redis_client.ltrim("recent_searches", 0, max_searches - 1)
 
def get_top_searches(max_results=10):
    """获取最热搜索列表"""
    return redis_client.zrevrange("searches", 0, max_results - 1)
 
def get_user_recent_searches(user_id, max_results=10):
    """获取用户最近搜索列表"""
    return redis_client.lrange(f"recent_searches:{user_id}", 0, max_results - 1)
 
def get_global_recent_searches(max_results=10):
    """获取全局最近搜索列表"""
    return redis_client.lrange("recent_searches", 0, max_results - 1)
 
# 示例使用
record_search("user123", "python", 1610000000)
record_search("user456", "java", 1610000000)
record_search("user123", "python", 1610003000)
 
top_searches = get_top_searches()
print("Top Searches:", top_searches)
 
user_recent_searches = get_user_recent_searches("user123")
print("User Recent Searches:", user_recent_searches)
 
global_recent_searches = get_global_recent_searches()
print("Global Recent Searches:", global_recent_searches)

这段代码使用了Redis的有序集合(sorted set)和列表(list)来分别存储最热搜索和最新搜索。record_search函数用于记录用户的搜索并更新相关的有序集合和列表。get_top_searchesget_user_recent_searches函数用于获取最热搜索和用户最新搜索的列表。

2024-09-03

在Spring Boot中对接RocketMQ 5.0,你需要做以下几个步骤:

  1. 添加依赖:在pom.xml中添加RocketMQ Spring Boot的依赖和RocketMQ客户端的依赖。



<dependencies>
    <!-- RocketMQ Spring Boot Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
        <artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.2.1</version>
    </dependency>
 
    <!-- RocketMQ Client -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
        <artifactId>rocketmq-client</artifactId>
        <version>5.0.0</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置RocketMQ:在application.propertiesapplication.yml中配置RocketMQ的基本信息。



# application.properties
spring.rocketmq.name-server=127.0.0.1:9876
spring.rocketmq.producer.group=my-group
  1. 发送消息:创建一个Service来发送消息到RocketMQ。



import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class RocketMQService {
 
    @Autowired
    private RocketMQTemplate rocketMQTemplate;
 
    public void sendMessage(String topic, String tag, String message) {
        rocketMQTemplate.send(topic, tag, message);
    }
}
  1. 接收消息:创建一个Listener来监听RocketMQ的消息。



import org.apache.rocketmq.spring.annotation.RocketMQMessageListener;
import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
@RocketMQMessageListener(topic = "your-topic", consumerGroup = "your-consumer_group")
public class ConsumerListener implements RocketMQListener<String> {
 
    @Override
    public void onMessage(String message) {
        // 处理接收到的消息
        System.out.println("Received message: " + message);
    }
}

确保你的RocketMQ服务器正在运行,并且配置的name-server地址是正确的。上述代码提供了一个简单的例子,展示了如何在Spring Boot应用中发送和接收RocketMQ消息。

2024-09-03

在树莓派上运行CentOS 7.9 (aarch64) 的系统上,使用宝塔面板进行编译安装psycopg2-binary的步骤如下:

  1. 登录到宝塔面板。
  2. 安装必要的编译工具和依赖:

    
    
    
    yum install -y gcc python36-devel
  3. 安装PostgreSQL客户端库:

    
    
    
    yum install -y postgresql-libs
  4. 进入Python环境,尝试安装psycopg2-binary

    
    
    
    pip3 install psycopg2-binary

如果你遇到了错误,可能需要安装额外的依赖或者使用pip的二进制wheel文件。

如果pip安装失败,可以尝试下载适合aarch64架构的wheel文件手动安装:

  1. 从PyPI网站或其他资源下载适合aarch64架构的psycopg2-binary的wheel文件。
  2. 使用pip安装下载的wheel文件:

    
    
    
    pip3 install /path/to/psycopg2-binary-xxxx.whl

请确保替换/path/to/psycopg2-binary-xxxx.whl为你下载的wheel文件的实际路径和文件名。

注意:这里假设你已经在树莓派上安装了宝塔面板,并且你有一个正在运行的CentOS 7.9 (aarch64) 的系统。如果你的系统架构或版本有所不同,可能需要调整上述步骤。

2024-09-03

crypto.hkdf 是 Go 语言标准库中的一个包,它提供了 HKDF(Hash-based Key Derivation Function)的实现。HKDF 是一种密钥派生函数,可以用来生成一系列安全性好的密钥。

以下是使用 crypto.hkdf 包中的 ExpandExtract 函数的示例代码:




package main
 
import (
    "crypto"
    "crypto/hmac"
    "crypto/sha256"
    "fmt"
    "log"
)
 
func main() {
    // 输入密钥
    ikm := []byte("input key material")
    // 生成 salt (可选)
    salt := []byte("optional salt")
 
    // HKDF 扩展步骤
    info := []byte("info")
    length := 10 // 输出密钥的长度
 
    // 使用 HKDF 扩展密钥
    hkdf := hmac.New(sha256.New, ikm)
    if _, err := hkdf.Write(salt); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    prk := hkdf.Sum(nil)
 
    // 使用 HKDF 提取步骤
    hkdf = hmac.New(sha256.New, prk)
    if _, err := hkdf.Write(info); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    okm := hkdf.Sum(nil)
 
    // 输出结果
    fmt.Printf("PRK: %x\n", prk)
    fmt.Printf("OKM: %x\n", okm)
}

在这个例子中,我们首先定义了输入密钥 ikm 和一个可选的 salt salt。然后我们使用 HMAC 和 SHA-256 实现了 HKDF 的扩展步骤,并且使用了一些信息 info 和需要输出的密钥长度 length。最后,我们打印了生成的 PDK 和 OKM。

这个例子展示了如何使用 crypto.hkdf 包来生成安全的密钥,这对于需要实现安全协议的开发者来说是非常有用的。

2024-09-03

在Spring Boot中,统计接口调用耗时的方法有多种,以下是几种常见的方法:

  1. 使用AOP(Aspect-Oriented Programming)

Spring AOP可以让你在不修改现有代码的情况下,增加额外的行为,例如日志记录、性能监控等。




import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Aspect
@Component
public class PerformanceMonitoringAspect {
 
    @Around("execution(public * com.yourpackage..*Controller.*(..))")
    public Object profileAllMethods(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint) throws Throwable {
        long start = System.currentTimeMillis();
        Object result = proceedingJoinPoint.proceed();
        System.out.println(proceedingJoinPoint.getSignature() + " took " + (System.currentTimeMillis() - start) + " ms");
        return result;
    }
}
  1. 使用Spring Boot Actuator

Spring Boot Actuator模块可以帮助你监控和管理Spring Boot应用,包括接口的调用耗时。

首先,添加依赖:




<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

然后,在application.properties中启用或者通过JVM参数启用。




management.endpoints.web.exposure.include=metrics

接下来,你可以通过/actuator/metrics/http.server.requests端点来查看请求的详细信息,包括耗时。

  1. 使用Spring MVC的Interceptor



import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
 
@Component
public class PerformanceInterceptor implements HandlerInterceptor {
 
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        long start = System.currentTimeMillis();
        request.setAttribute("startTime", start);
        return true;
    }
 
    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
        long end = System.currentTimeMillis();
        long start = (Long) request.getAttribute("startTime");
        System.out.println(request.getRequestURI() + " took " + (end - start) + " ms");
    }
}

然后在Spring配置中注册这个Interceptor:




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.sp