2024-09-09

解释:

Spring Cloud Gateway是Spring Cloud生态中的一个项目,它提供了一个API网关,用于转发请求。当Spring Cloud Gateway尝试转发WebSocket请求时,如果遇到404错误,通常意味着Gateway没有正确配置来处理WebSocket请求,或者目标WebSocket端点不存在。

解决方法:

  1. 确保你的Gateway路由配置正确。你需要为WebSocket流量指定正确的路由,并确保路径匹配是正确的。例如:



spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: websocket_route
          uri: ws://websocket-service:8080
          predicates:
            - Path=/ws/**
  1. 确保WebSocket服务是可达的。Gateway需要能够连接到配置的WebSocket服务地址。
  2. 如果你使用的是Spring WebFlux,确保你的WebSocket处理是基于WebFlux的。
  3. 检查安全配置。如果你使用了Spring Security,确保WebSocket端点不被安全规则阻止。
  4. 如果你使用的是HTTP来代理WebSocket请求,确保你没有在Gateway中配置任何只适用于HTTP请求的过滤器或者路由策略,因为WebSocket是一个持久化的连接,可能需要不同的处理流程。
  5. 查看日志文件,以获取更多关于404错误的详细信息,这可能会提供额外的线索。
  6. 如果你已经确认以上配置都没有问题,但问题依然存在,可以考虑检查WebSocket服务是否已经正确启动并且监听在预期的端口上。

总结,解决Spring Cloud Gateway转发WebSocket时出现404错误,需要检查路由配置、WebSocket服务可达性、WebFlux支持以及安全配置。如果问题依然存在,检查服务启动状态和日志文件。

2024-09-09

在C#中使用SQLite,首先需要安装System.Data.SQLite库。可以通过NuGet包管理器进行安装。

以下是一个简单的示例,展示了如何在C#中使用SQLite:




using System;
using System.Data.SQLite;
 
namespace SQLiteExample
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string connectionString = "Data Source=example.db;Version=3;";
            using (var connection = new SQLiteConnection(connectionString))
            {
                connection.Open();
 
                using (var command = new SQLiteCommand(connection))
                {
                    command.CommandText = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS People (Id INTEGER PRIMARY KEY, Name TEXT)";
                    command.ExecuteNonQuery();
 
                    command.CommandText = "INSERT INTO People (Name) VALUES ('John Doe')";
                    command.ExecuteNonQuery();
 
                    command.CommandText = "SELECT * FROM People";
                    using (var reader = command.ExecuteReader())
                    {
                        while (reader.Read())
                        {
                            Console.WriteLine($"ID: {reader["Id"]}, Name: {reader["Name"]}");
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个名为example.db的SQLite数据库,创建了一个名为People的表,插入了一条记录,并且从表中查询出记录并打印出来。

确保在运行此代码之前,你的项目中已经安装了System.Data.SQLite库。如果没有安装,可以通过NuGet包管理器搜索并安装。

2024-09-09



import os
import sys
import argparse
 
# 密码管理器的主类
class PasswordManager:
    def __init__(self, master_password):
        self.master_password = master_password
        self.service_passwords = {}
 
    def add_password(self, service_name):
        """为指定服务生成并存储随机密码,不显示在终端"""
        import secrets
        service_password = secrets.token_urlsafe(16)
        self.service_passwords[service_name] = service_password
        print(f"Password for {service_name}: {service_password}")
 
    def get_password(self, service_name):
        """获取指定服务的密码,如果密码不存在则提示用户创建"""
        if service_name in self.service_passwords:
            return self.service_passwords[service_name]
        else:
            answer = input(f"Password for {service_name} does not exist. Create one? (y/N) ")
            if answer.lower() == "y":
                self.add_password(service_name)
                return self.service_passwords[service_name]
            else:
                return None
 
# 用户交互界面
def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Password Manager without the hassle of remembering passwords.')
    parser.add_argument('-m', '--master-password', required=True, help='Master password for the password manager.')
    args = parser.parse_args()
 
    pm = PasswordManager(args.master_password)
 
    while True:
        service = input("Enter service name: ")
        if not service:
            break
        password = pm.get_password(service)
        if password:
            print(f"Password for {service}: {password}")
        else:
            print("No password was entered.")
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码实现了一个简单的密码管理器,用户可以通过命令行输入主密码来创建和管理服务密码。用户在终端中输入服务名称,如果服务的密码不存在,管理器会提示用户创建。这个例子教会开发者如何使用Python来管理密码,并且演示了如何在不同的上下文中使用类和函数来组织代码。

2024-09-09

在Spring Cloud Alibaba中使用RocketMQ时,要确保发送的消息不丢失,可以通过以下几种方式实现:

  1. 消息确认机制:RocketMQ提供了消息确认机制,包括发送确认和消费确认。可以通过设置producer端的sendMsgTimeout来确保消息发送超时,如果在指定时间内没有收到回应,则可以重试发送。
  2. 消息重试策略:如果消息未被正确消费,可以通过设置RocketMQ的消费者端重试策略来自动重试。
  3. 事务消息:对于严格要求不能有丢失的消息,可以使用RocketMQ的事务消息功能。事务消息能够确保消息被正确发送至服务器并被正确消费。

以下是一个简单的示例,展示如何在Spring Cloud Alibaba中使用RocketMQ发送事务消息:




@Autowired
private TransactionMQProducer producer;
 
public void sendTransactionMessage(String topic, String body) {
    Message message = new Message(topic, body.getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
    producer.sendMessageInTransaction(message, null);
}
 
@PostConstruct
public void init() throws MQClientException {
    producer = new TransactionMQProducer("groupName");
    producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
    producer.start();
}
 
// 实现事务执行器
public class TransactionExecutorImpl implements TransactionExecutor {
    @Override
    public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
        // 执行本地事务
        // ...
        return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
    }
}

在这个示例中,我们首先注入了TransactionMQProducer,然后在初始化方法中配置了RocketMQ的NameServer地址和生产者组名。在发送事务消息的方法中,我们创建了一个消息对象,并使用sendMessageInTransaction方法发送事务消息。实现了TransactionExecutor接口来执行本地事务并返回事务状态。

确保在实际部署时根据具体环境配置正确的NameServer地址和生产者组名。事务消息需要额外的本地事务逻辑支持,确保本地事务的一致性。

2024-09-09

在Oracle数据库中,多租户是一个重要特性,它允许在同一个数据库实例中创建和管理多个独立的数据库租户(也被称为可插拔数据库或PDBs)。

以下是一个简化的代码示例,展示了如何在Oracle 12c中创建新的PDB:




-- 首先,登录到CDB(容器数据库)
ALTER SESSION SET container = cdb$root;
 
-- 创建新的PDB
CREATE PLUGGABLE DATABASE mypdb ADMIN USER myadmin IDENTIFIED BY mypassword
    FILE_NAME_CONVERT = ('pdbseed', 'mypdb')
    PATH_PREFIX = '/mypdb/data/'
    STORAGE (MAXSIZE 2G)
    DEFAULT TABLESPACE users
    DATAFILE '/mypdb/data/users01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON;
 
-- 打开新创建的PDB
ALTER PLUGGABLE DATABASE mypdb OPEN;
 
-- 授予管理员权限
GRANT DBA TO myadmin;

这段代码展示了如何在Oracle 12c中创建一个新的PDB,并设置其管理员用户。这是多租户架构下的一个常见操作,有助于理解PDB的创建和管理。

2024-09-09

TOAST(Transparent Optimized Append-Only Storage)是KingbaseES数据库中用于优化大数据类型存储的一种机制。TOAST可以帮助数据库管理大型数据对象,如TEXT、BYTEA、ARRAY等,通过压缩数据来减少磁盘空间的使用。

TOAST技术的实现主要包括以下几个步骤:

  1. 数据预处理:在数据插入或更新之前,对大对象进行压缩。
  2. 数据存储:压缩后的数据存储在数据页中,如果数据页无法容纳全部数据,则数据会分散在多个数据页中。
  3. 数据检索:在检索数据时,系统会重新组合这些数据页,以便于数据的正确读取。

以下是一个简单的SQL示例,演示如何在KingbaseES数据库中使用TOAST技术:




-- 创建一个包含大型数据类型的表
CREATE TABLE example_table (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    data TEXT
);
 
-- 插入数据,TOAST会自动处理数据的压缩和存储
INSERT INTO example_table (data) VALUES ('这里是一些大型数据,例如长文本或者二进制数据');
 
-- 查询数据,无需关心数据是如何存储的
SELECT * FROM example_table;

在这个例子中,当你插入一条包含TEXT类型数据的记录时,KingbaseES数据库的TOAST机制会自动处理数据的压缩和存储。在查询数据时,用户不需要关心底层的TOAST实现细节。

2024-09-09



<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
                           http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">
 
    <!-- 定义一个bean,其中包含属性name的设置 -->
    <bean id="exampleBean" class="ExampleBean">
        <property name="name" value="Spring"/>
    </bean>
 
</beans>



public class ExampleBean {
    private String name;
 
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
 
    // 添加toString方法用于打印输出
    @Override
    public String toString() {
        return "ExampleBean{" +
                "name='" + name + '\'' +
                '}';
    }
}



import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
 
public class MainApp {
    public static void main(String[] args) {
        ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("Beans.xml");
        ExampleBean bean = (ExampleBean) context.getBean("exampleBean");
        System.out.println(bean.toString());
    }
}

以上代码实例展示了如何使用基于XML的Spring配置来定义一个简单的bean,并在Java代码中进行使用。在ExampleBean类中定义了一个属性name,并提供了相应的setter方法。然后在Beans.xml中配置了这个bean,最后在MainApp的main方法中通过Spring容器获取并打印了这个bean的信息。

2024-09-09

MySQL和PostgreSQL是两个流行的开源数据库系统。它们各自拥有独特的数据类型和特性。下面是一些常见的MySQL数据类型以及它们在PostgreSQL中的对应类型:

MySQL数据类型PostgreSQL数据类型

TINYINTSMALLINT

INTINTEGER

BIGINTBIGINT

FLOATFLOAT

DOUBLEDOUBLE PRECISION

DECIMALNUMERIC

CHARCHAR

VARCHARVARCHAR

TEXTTEXT

TINYTEXTTEXT

MEDIUMTEXTTEXT

LONGTEXTTEXT

DATEDATE

DATETIMETIMESTAMP

TIMESTAMPTIMESTAMP

TIMETIME

YEARINTEGER (用于年份)

ENUMENUM

SETSET

BITBIT (或者用VARBIT)

BINARYBYTEA

VARBINARYBYTEA

BLOBBYTEA

请注意,PostgreSQL没有专门的枚举类型,通常使用整数或文本来表示。同样,MySQL的SET类型在PostgreSQL中也没有直接对应,通常需要用文本类型或者枚举类型来模拟。

此外,MySQL的BLOB类型在PostgreSQL中对应为BYTEA,可以存储二进制数据。

在PostgreSQL中,当需要使用MySQL不支持的数据类型时,可能需要使用额外的扩展或者自定义类型。

这只是一个基本的对照表,具体数据类型的行为可能会有细微差异,需要参考官方文档以获取更详细的信息。

2024-09-09

在Spring Boot项目中配置多数据源的步骤如下:

  1. application.propertiesapplication.yml中配置不同数据源的连接信息。

application.properties配置示例:




# 数据源1配置
spring.datasource.primary.jdbc-url=jdbc:postgresql://localhost:5432/db_primary
spring.datasource.primary.username=user_primary
spring.datasource.primary.password=pass_primary
 
# 数据源2配置
spring.datasource.secondary.jdbc-url=jdbc:postgresql://localhost:5432/db_secondary
spring.datasource.secondary.username=user_secondary
spring.datasource.secondary.password=pass_secondary
  1. 创建数据源配置类,使用@Configuration@Bean注解来定义数据源。

DataSourceConfig.java配置示例:




import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.boot.jdbc.DataSourceBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import javax.sql.DataSource;
 
@Configuration
public class DataSourceConfig {
 
    @Primary
    @Bean(name = "primaryDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.primary")
    public DataSource primaryDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
 
    @Bean(name = "secondaryDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.secondary")
    public DataSource secondaryDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
}
  1. 配置JPA或JDBC模板,为每个数据源指定对应的数据源。

PrimaryJpaConfig.java配置示例:




import org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceBuilder;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.data.jpa.repository.config.EnableJpaRepositories;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager;
import org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager;
import org.springframework.transaction.annotation.EnableTransactionManagement;
 
import javax.sql.DataSource;
 
@Configuration
@EnableTransactionManagement
@EnableJpaRepositories(
      
2024-09-09



import org.springframework.cloud.stream.annotation.EnableBinding;
import org.springframework.cloud.stream.messaging.Processor;
import org.springframework.integration.annotation.ServiceActivator;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.SendTo;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@EnableBinding(Processor.class)
public class MessageProcessor {
 
    @ServiceActivator(inputChannel = Processor.INPUT)
    @SendTo(Processor.OUTPUT)
    public String transform(String input) {
        // 对输入消息进行处理,并返回转换后的消息
        return "Transformed: " + input;
    }
}

这段代码展示了如何使用Spring Cloud Stream的@EnableBindingProcessor接口来创建一个消息处理器,它会接收输入消息,对其进行简单转换,并将转换后的消息发送回消息总线。@ServiceActivator注解标记的方法transform表示它是一个消息转换器,inputChannel属性指定了输入消息的通道名称。@SendTo注解指定了转换后的消息发送的通道。