2024-09-03

在PostgreSQL中,创建分区表需要使用CREATE TABLE语句,并结合PARTITION BY子句来定义分区策略。以下是一个简单的例子,展示了如何根据范围进行分区。




CREATE TABLE measurement (
    city_id         int not null,
    logdate         date not null,
    peaktemp        int,
    unitsales       int
) PARTITION BY RANGE (logdate);
 
CREATE TABLE measurement_y2020m01 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2020-01-01') TO ('2020-02-01');
 
CREATE TABLE measurement_y2020m02 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2020-02-01') TO ('2020-03-01');
 
-- 以此类推,为每个月创建分区

在这个例子中,measurement是一个主分区表,它根据logdate字段的值进行范围分区。每个月都会有一个子分区,如measurement_y2020m01measurement_y2020m02,它们分别包含1月和2月的数据。

注意:在创建分区表之前,需要确保PostgreSQL版本支持分区功能,并且已经安装了相关的扩展,如pg_partman

2024-09-03

以下是一个基于Nginx和Tomcat的简单示例,用于实现负载均衡和动静分离。

  1. 安装Nginx和Tomcat。
  2. 配置Tomcat服务器,部署应用。
  3. 修改Nginx配置文件以实现负载均衡和动静分离。

Nginx配置文件(nginx.conf或在conf.d/下的某个文件)示例:




events {
    worker_connections  1024;
}
 
http {
    upstream tomcat_server {
        server tomcat1:8080;
        server tomcat2:8080;
    }
 
    server {
        listen 80;
 
        location / {
            proxy_pass http://tomcat_server;
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        }
 
        # 静态文件处理
        location ~* \.(jpg|jpeg|png|css|js|ico|html)$ {
            root /path/to/static/files;
            expires 30d;
        }
    }
}

在这个配置中,upstream指令定义了一个名为tomcat_server的服务器组,包含了两个Tomcat服务器实例。server块定义了监听端口和location指令,location /用于将所有请求代理到Tomcat服务器组,location ~* .(jpg|jpeg|png|css|js|ico|html)$ 用于处理静态文件请求,并且将这些文件缓存30天。

确保替换/path/to/static/files为你的静态文件实际存储路径,并且根据你的Tomcat实例的实际地址替换tomcat1:8080tomcat2:8080

这个配置假设你已经正确安装了Nginx和Tomcat,并且你的应用已经打包成WAR文件部署到了Tomcat上。

启动Nginx和Tomcat,并确保他们可以正常运行,然后通过访问Nginx服务器的IP或域名来测试你的配置。

2024-09-03

在Spring Boot项目中从JDK 8升级到JDK 17,你需要进行以下步骤:

  1. 安装JDK 17。
  2. 配置项目使用JDK 17。
  3. 更新项目依赖,解决可能出现的兼容性问题。
  4. 测试项目,确保一切工作正常。

以下是具体操作:

  1. 安装JDK 17:

    • 在Linux上:使用包管理器(如aptyum)或从Oracle官网下载安装。
    • 在Windows上:下载并安装最新的JDK 17安装程序。
    • 在macOS上:使用Homebrew(如果已安装),或从Oracle官网下载安装。
  2. 配置项目使用JDK 17:

    • 在IDE中,通常可以在项目设置中指定JDK版本。
    • 或者,可以在项目根目录下的pom.xml(如果是Maven项目)或build.gradle(如果是Gradle项目)中指定JDK版本。

以Maven为例,在pom.xml中添加以下配置:




<properties>
    <java.version>17</java.version>
</properties>
  1. 更新项目依赖:

    • 运行mvn dependency:tree来查看项目依赖。
    • 检查是否有任何依赖项不兼容JDK 17,如果有,根据项目管理工具的文档更新这些依赖的版本。
  2. 测试项目:

    • 使用IDE运行或调试Spring Boot应用。
    • 通过命令行运行mvn spring-boot:rungradle bootRun来启动应用并确保没有错误。

确保在升级前后充分测试项目,特别是涉及到外部服务和第三方库的部分。如果在升级过程中遇到问题,可以回退到JDK 8或查找特定兼容性问题的解决方案。

2024-09-03

Spring Boot 接入 SpringAI 和 智谱 AI 的代理调用示例需要使用对应的 SDK 或 API 客户端。以下是一个简化的示例,展示如何在 Spring Boot 应用中集成调用代理:

  1. 添加依赖(以 Maven 为例):



<!-- SpringAI OpenAI 代理 -->
<dependency>
    <groupId>com.springai</groupId>
    <artifactId>springai-openai-proxy-client</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
 
<!-- 智谱 AI 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.zhihui</groupId>
    <artifactId>zhihuai-ai-client</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
  1. 配置 Bean:



@Configuration
public class AiConfiguration {
 
    @Bean
    public SpringAiOpenAiProxyClient springAiOpenAiProxyClient() {
        return new SpringAiOpenAiProxyClient("http://openai.proxy.url", "api-key");
    }
 
    @Bean
    public ZhiHuiAiClient zhiHuiAiClient() {
        return new ZhiHuiAiClient("http://zhihuiai.service.url", "api-key");
    }
}
  1. 使用代理客户端:



@Service
public class AiService {
 
    private final SpringAiOpenAiProxyClient springAiOpenAiProxyClient;
    private final ZhiHuiAiClient zhiHuiAiClient;
 
    public AiService(SpringAiOpenAiProxyClient springAiOpenAiProxyClient, ZhiHuiAiClient zhiHuiAiClient) {
        this.springAiOpenAiProxyClient = springAiOpenAiProxyClient;
        this.zhiHuiAiClient = zhiHuiAiClient;
    }
 
    public String callSpringAiOpenAi(String message) {
        return springAiOpenAiProxyClient.sendMessage(message);
    }
 
    public String callZhiHuiAi(String message) {
        return zhiHuiAiClient.sendMessage(message);
    }
}
  1. 在 Controller 中使用 AI 服务:



@RestController
public class AiController {
 
    private final AiService aiService;
 
    public AiController(AiService aiService) {
        this.aiService = aiService;
    }
 
    @GetMapping("/springai/message")
    public String sendMessageToSpringAi(@RequestParam String message) {
        return aiService.callSpringAiOpenAi(message);
    }
 
    @GetMapping("/zhihui/message")
    public String sendMessageToZhiHuiAi(@RequestParam String message) {
        return aiService.callZhiHuiAi(message);
    }
}

以上代码提供了一个简化的示例,展示了如何在 Spring Boot 应用中集成和使用两个 AI 服务的代理。在实际应用中,你需要替换相应的依赖版本、服务 URL 和 API 密钥,并且实现具体的业务逻辑。

2024-09-03

为了在Spring Boot项目中集成Nacos,你需要按照以下步骤操作:

  1. pom.xml中添加Nacos的依赖。



<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Alibaba Nacos Discovery -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. application.propertiesapplication.yml中配置Nacos服务器地址。



# application.properties
spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=127.0.0.1:8848

或者使用YAML格式:




# application.yml
spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
  1. 启动类上添加@EnableDiscoveryClient注解。



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
 
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class NacosApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(NacosApplication.class, args);
    }
}
  1. 确保Nacos服务器正在运行,并且网络配置正确。

完成以上步骤后,你的Spring Boot应用将会自动注册到Nacos服务列表中,并且可以通过Nacos服务发现和管理机制进行服务调用。

2024-09-03

在Spring Boot中,我们可以使用Logback作为日志框架,并通过application.properties或application.yml文件进行配置。

  1. 使用application.properties配置日志级别



logging.level.root=WARN
logging.level.org.springframework.web=DEBUG
logging.level.com.example.demo=INFO
  1. 使用application.yml配置日志级别



logging:
  level:
    root: WARN
    org.springframework.web: DEBUG
    com.example.demo: INFO
  1. 自定义日志配置文件

在src/main/resources目录下创建一个名为logback-spring.xml的文件,并添加以下内容:




<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml" />
    <property name="LOG_FILE" value="spring-boot-logger.log" />
    <property name="FILE_LOG_PATTERN" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} %M - %msg%n" />
    <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">
            <Pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</Pattern>
        </layout>
    </appender>
    <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${LOG_FILE}</file>
        <encoder>
            <pattern>${FILE_LOG_PATTERN}</pattern>
        </encoder>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${LOG_FILE}.%d{yyyy-MM-dd}.%i</fileNamePattern>
            <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
                <maxFileSize>100MB</maxFileSize>
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
        </rollingPolicy>
    </appender>
    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="CONSOLE" />
        <appender-ref ref="FILE" />
    </root>
</configuration>

在这个配置文件中,我们定义了日志输出格式、文件大小和路径等设置。

以上就是Spring Boot中的日志框架和配置的基本使用方法。

2024-09-03

在这个示例中,我们将创建一个简单的 Django 项目,并运行一个开发服务器。

  1. 安装 Django:



pip install django
  1. 创建一个新的 Django 项目:



django-admin startproject myproject
  1. 进入项目目录:



cd myproject
  1. 运行开发服务器:



python manage.py runserver

现在,你的 Django 应用将运行在本地的 8000 端口。打开浏览器,访问 http://127.0.0.1:8000/,你将看到 Django 的欢迎页面。

2024-09-03

在Django Ninja中,可以使用FilterSchema来定义查询过滤器。这个过滤器可以用于视图的查询参数,以便根据这些参数过滤查询集。

以下是一个简单的例子,展示了如何在Django Ninja中使用FilterSchema




from ninja import Schema
from django_ninja import QueryArgument
from django.db.models import Q
from .models import MyModel
 
# 定义过滤器Schema
class MyFilterSchema(Schema):
    q: str = QueryArgument(default="")
 
@api.get("/items")
def get_items(request, filter: MyFilterSchema):
    # 使用过滤器参数来构建查询集
    queryset = MyModel.objects.all()
    if filter.q:
        # 使用Q对象来构建复杂的查询条件
        queryset = queryset.filter(
            Q(name__icontains=filter.q) |
            Q(description__icontains=filter.q)
        )
    return queryset

在这个例子中,我们定义了一个MyFilterSchema类,它有一个字符串类型的查询参数q。在get_items视图中,我们使用这个过滤器来构建查询集,根据q参数进行过滤。如果q不为空,我们使用Q对象来构建一个或条件,实现对名称或描述包含查询词的模型实例的查询。

2024-09-03

报错问题描述不是很清晰,但根据您提供的信息,可以推测您在使用IntelliJ IDEA开发Spring Boot应用时,手动编辑了application.yml配置文件,并且在尝试获取其中的属性时IDEA无法识别。

解决方法通常包括以下几个步骤:

  1. 确认application.yml文件格式正确无误,例如缩进是否符合要求。
  2. 确保文件编码为UTF-8。
  3. 确保文件位置正确,通常应该位于src/main/resources目录。
  4. 确保IDEA正确加载了资源文件,可以尝试重新编译项目。
  5. 检查是否有任何Spring Boot配置处理器(如@ConfigurationProperties)可能导致问题,并确保它们配置正确。
  6. 如果问题依旧,尝试重启IDEA或者Invalid Cache / Restart。
  7. 如果使用了Lombok,确保安装并启用了Lombok插件。

如果上述步骤都不能解决问题,可以尝试创建一个新的Spring Boot项目,并逐步将配置和代码从旧项目迁移过去,以确定问题的具体原因。

2024-09-03

在这个系列的第一部分,我们将创建一个简单的聊天服务器。以下是核心的Spring Boot和Netty配置类:




import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap;
import io.netty.channel.ChannelFuture;
import io.netty.channel.EventLoopGroup;
import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup;
import io.netty.channel.socket.nio.NioServerSocketChannel;
import org.springframework.context.SmartLifecycle;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class ChatServer implements SmartLifecycle {
 
    private final EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup();
    private final EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup();
    private ServerBootstrap bootstrap;
    private ChannelFuture future;
    private boolean running;
 
    public void start() {
        bootstrap = new ServerBootstrap();
        bootstrap.group(bossGroup, workerGroup)
                .channel(NioServerSocketChannel.class)
                .childHandler(new ChatServerInitializer()); // 初始化器
 
        try {
            future = bootstrap.bind(8888).sync(); // 绑定端口
            System.out.println("Chat server started at port 8888");
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
 
    public void stop() {
        if (future != null) {
            future.channel().close();
        }
        bossGroup.shutdownGracefully();
        workerGroup.shutdownGracefully();
        System.out.println("Chat server stopped");
    }
 
    @Override
    public void start() {
        running = true;
        start();
    }
 
    @Override
    public void stop(Runnable callback) {
        stop();
        callback.run();
    }
 
    @Override
    public void stop() {
        running = false;
        stop();
    }
 
    @Override
    public boolean isRunning() {
        return running;
    }
 
    @Override
    public int getPhase() {
        return 0;
    }
 
    @Override
    public boolean isAutoStartup() {
        return true;
    }
}

这个ChatServer类实现了SmartLifecycle接口,这意味着它可以由Spring Boot自动管理生命周期。start()方法初始化Netty的ServerBootstrap并绑定到8888端口。stop()方法关闭Netty的通道和事件循环组,释放资源。

还需要一个ChatServerInitializer类,继承自ChannelInitializer<SocketChannel>,用于配置通道的处理器等。这里没有给出这个类的代码,但它会在服务器初始化器中被引用。

这个简单的服务器会在Spring Boot应用程序启动时启动,并在应用程序关闭时停止。下一部分,我们将实现ChatServerInitializer和一个简单的消息处理器来开始聊天功能。