令牌桶算法是一种常用的限流算法，特点是允许一定程度的突发流量。Redis 提供了令牌桶限流的功能，可以通过 INCR 和 LTRIM 命令组合实现。

以下是一个简单的 Redis 令牌桶限流的实现示例：

import redis
import time
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 令牌桶的大小和填充速率
bucket_size = 10
fill_rate = 1.0 / 5  # 每5秒填充1个令牌
 
def try_consume(token_key, count):
    # 获取当前时间戳
    now = time.time()
 
    # 使用Lua脚本原子性地填充令牌桶并尝试消费令牌
    lua_script = """
    local tokens_key = KEYS[1]
    local bucket_size = tonumber(ARGV[1])
    local fill_rate = tonumber(ARGV[2])
    local count = tonumber(ARGV[3])
    local now = tonumber(ARGV[4])
 
    local last_fill_time = redis.call('GET', tokens_key..':last_fill_time')
    if last_fill_time then
        last_fill_time = tonumber(last_fill_time)
    else
        last_fill_time = 0
    end
 
    -- 计算应该填充的令牌数
    local tokens_added = math.floor((now - last_fill_time) * fill_rate)
    local bucket_count = redis.call('GET', tokens_key)
    if bucket_count then
        bucket_count = tonumber(bucket_count)
    else
        bucket_count = 0
    end
 
    -- 限流，如果需要的令牌数大于当前桶中的令牌数，返回0
    if count > (bucket_size - bucket_count + tokens_added) then
        return 0
    else
        -- 尝试消费令牌
        local consumed = redis.call('DECRBY', tokens_key, count)
        -- 如果桶中的令牌数小于0，则设置为0
        if consumed < 0 then
            redis.call('SET', tokens_key, 0)
        end
        return consumed
    end
    """
 
    # 执行Lua脚本
    consumed = r.eval(lua_script, 1, token_key, bucket_size, fill_rate, count, now)
    if consumed == 0:
        return False
    else:
        return True
 
# 使用令牌桶限流的关键在于确保令牌桶的大小和填充速率的合理设置
# 令牌桶的大小是10，填充速率是每5秒填充1个令牌
token_key = 'my_rate_limited_resource'
 
# 尝试消费2个令牌
if try_consume(token_key, 2):
    print("请求被允许")
else:
    print("请求超出限制")

在这个示例中，我们定义了一个 try_consume 函数，它尝试从令牌桶中消费指定数量的令牌。如果令牌足够，消费成功，并允许访问资源；如果令牌不足，则拒绝访问资源。

Lua 脚本用于原子性地处理令牌桶的填充和令牌的消费，确保在高并发情况下的正确性。

这个问题似乎是在调侃，因为"Redis从入门到放弃"实际上是指Redis的学习过程。Redis是一个开源的内存中数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。

如果你想要一个简单的入门示例，可以尝试以下Python代码，它使用redis-py库来连接Redis服务器并执行一些基本操作：

import redis
 
# 连接到本地Redis服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置键值对
r.set('key', 'value')
 
# 获取键对应的值
value = r.get('key')
print(value)  # 输出b'value'
 
# 列出所有键
keys = r.keys('*')
print(keys)  # 输出所有键的列表
 
# 删除键
r.delete('key')

确保在运行上述代码之前，你已经安装了redis-py库（可以使用pip install redis进行安装），并且Redis服务器正在运行。

import liquibase.integration.spring.SpringLiquibase;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Profile;
 
@SpringBootApplication
public class MySpringBootApplication {
 
    // 仅在开发环境中运行Liquibase更新
    @Bean
    @Profile("dev")
    public SpringLiquibase liquibase(DataSource dataSource) {
        SpringLiquibase liquibase = new SpringLiquibase();
        liquibase.setDataSource(dataSource);
        liquibase.setChangeLog("classpath:db/changelog/db.changelog-master.yaml");
        liquibase.setContexts("development");
        return liquibase;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MySpringBootApplication.class, args);
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Boot应用程序中使用Liquibase。它定义了一个SpringLiquibase Bean，该Bean在开发环境（dev profile）中运行，并指向了Liquibase的更改日志文件。在生产环境中，通常不需要Liquibase，因此不会创建SpringLiquibase Bean，或者只在特定的Profile（例如"prod"）中创建。

在DM（达梦）数据库中，您可以通过查询数据库的系统表来检查表空间是否设置为自动扩展。具体操作如下：

SELECT TABLESPACE_NAME, AUTOEXTENSIBLE FROM USER_TABLESPACES;

在Oracle数据库中，您可以通过查询数据库的数据字典视图DBA_DATA_FILES或DBA_TABLESPACES来检查表空间是否设置为自动扩展。具体操作如下：

SELECT TABLESPACE_NAME, AUTOEXTENSIBLE FROM DBA_TABLESPACES;

在这两个查询中，如果AUTOEXTENSIBLE字段的值为YES，则表明表空间被设置为自动扩展。如果为NO，则表空间没有被设置为自动扩展。

Spring Boot项目启动过程大致可以分为以下几个步骤：

1. 通过命令行启动Spring Boot应用，如 java -jar 命令。
2. 初始化Spring应用上下文（ApplicationContext）。
3. 配置元数据读取，这包括扫描@Configuration类，读取@PropertySource指定的属性文件等。
4. 处理@ComponentScan，扫描项目中的组件（如@Service, @Repository, @Controller等）。
5. 实例化并配置应用程序的各种bean，这可能包括数据库连接、消息代理、缓存等。
6. 启动Spring生命周期的各种回调方法，如InitializingBean的afterPropertiesSet，@PostConstruct标注的方法等。
7. 启动完成，应用程序等待请求或者任务处理。

以下是一个简化的Spring Boot主类示例：

@SpringBootApplication
public class MySpringBootApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MySpringBootApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    public CommandLineRunner commandLineRunner() {
        return args -> {
            // 应用启动后的逻辑
        };
    }
}

在这个例子中，@SpringBootApplication 是一个方便的注解，它包含了以下三个注解的功能：

• @Configuration：表示该类使用Spring基于Java的配置。
• @ComponentScan：启用组件扫描，这样你写的@Component, @Service等注解的类可以自动被Spring容器管理。
• @EnableAutoConfiguration：这使得Spring Boot根据类路径设置、其他bean以及各种属性设置自动配置bean。

SpringApplication.run() 是Spring Boot应用的入口点，它启动嵌入式Tomcat（如果你使用了spring-boot-starter-web）、初始化Spring环境等。

CommandLineRunner 接口用于执行在应用程序启动后的自定义逻辑。你可以实现这个接口，在应用启动后运行一些特定的任务。

在Linux下操作Oracle数据库，通常需要使用Oracle的SQL*Plus工具。以下是一些基本的操作示例：

1. 登录到Oracle数据库：

sqlplus username/password@hostname:port/SID

或者使用服务名（service name）来登录：

sqlplus username/password@hostname:port/service_name

2. 查看所有表：

SELECT table_name FROM user_tables;

3. 创建表：

CREATE TABLE my_table (
  id NUMBER PRIMARY KEY,
  name VARCHAR2(50)
);

4. 插入数据：

INSERT INTO my_table (id, name) VALUES (1, 'John Doe');

5. 查询数据：

SELECT * FROM my_table;

6. 退出SQL*Plus：

EXIT;

确保Oracle数据库服务正在运行，并且你有正确的权限和认证信息来执行这些操作。如果你需要在脚本中自动化这些操作，可以编写shell脚本来调用sqlplus并执行SQL命令。

由于提出的查询涉及多个技术点，以下是一个概述性的解决方案和相关代码实例：

1. 用户注册：

   用户提供用户名、密码和手机号，服务端生成验证码，将用户信息加密后存储到Redis，并返回验证码。

import random
from sm4 import SM4
 
# 用户注册函数
def register_user(username, password, phone_number, redis_client):
    # 生成验证码
    sms_code = ''.join([str(random.randint(0, 9)) for _ in range(6)])
    
    # 使用SM4进行加密
    sm4_encrypt = SM4(password)
    encrypted_password = sm4_encrypt.encrypt_text(password)
    
    # 存储用户信息到Redis，并设置过期时间
    redis_client.setex(phone_number, 3600, f"{username}:{encrypted_password}:{sms_code}")
    
    return sms_code

2. 用户登录：

   用户输入手机号和验证码，服务端从Redis获取存储信息并验证，验证通过后分离出用户名和密码进行登录。

# 用户登录函数
def login_user(phone_number, sms_code, redis_client):
    stored_info = redis_client.get(phone_number)
    if stored_info:
        user_info = stored_info.decode().split(':')
        if user_info[2] == sms_code:
            username = user_info[0]
            encrypted_password = user_info[1]
            
            # 使用SM4进行解密
            sm4_decrypt = SM4(encrypted_password)
            decrypted_password = sm4_decrypt.decrypt_text(encrypted_password)
            
            # 登录逻辑
            # ...
            return True
    return False

注意：以上代码仅为示例，实际应用时需要进行错误处理、异常捕获、安全性考虑等。例如，在实际应用中，密码需要通过强散列函数进行散列存储，验证码应该在使用后即时作废，等等。

Spring Data JPA是Spring Data的一部分，是Spring用于简化数据库访问的一个模块。Spring Data JPA的目标是显著简化数据库访问的过程，它使用JPA（Java Persistence API）作为ORM（Object-Relational Mapping）的一种实现。

以下是一个使用Spring Data JPA的简单示例：

1. 首先，在pom.xml中添加Spring Data JPA和相关依赖，例如Hibernate作为JPA实现：

<dependencies>
    <!-- Spring Data JPA -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Database driver -->
    <dependency>
        <groupId>com.h2database</groupId>
        <artifactId>h2</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
</dependencies>

2. 创建一个实体类（Entity）：

import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.GeneratedValue;
import javax.persistence.GenerationType;
import javax.persistence.Id;
 
@Entity
public class MyEntity {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
    private Long id;
    private String name;
 
    // Getters and Setters
}

3. 创建一个继承JpaRepository的接口：

import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
 
public interface MyEntityRepository extends JpaRepository<MyEntity, Long> {
}

4. 使用MyEntityRepository进行数据库操作：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class MyEntityService {
 
    @Autowired
    private MyEntityRepository repository;
 
    public MyEntity create(MyEntity entity) {
        return repository.save(entity);
    }
 
    public MyEntity findById(Long id) {
        return repository.findById(id).orElse(null);
    }
}

这个示例展示了如何定义一个简单的实体类，如何创建一个继承自JpaRepository的接口，以及如何在服务类中注入该接口并使用它来执行数据库操作。Spring Data JPA会自动生成实现这些接口方法的实现代码，从而使得数据库访问变得更加简单和高效。

Spring MVC 是一个模型-视图-控制器（MVC）的Web框架，用于创建企业级的web应用程序。Spring MVC 内嵌 Tomcat 意味着你可以直接使用 Spring MVC 来运行你的 web 应用，而无需单独的 Tomcat 服务器。

以下是一个简单的 Spring MVC 应用程序的例子，它使用内置的 Tomcat 服务器。

1. 首先，你需要在你的pom.xml中添加Spring MVC和内嵌Tomcat的依赖。

<dependencies>
    <!-- Spring MVC -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-webmvc</artifactId>
        <version>5.3.10</version>
    </dependency>
 
    <!-- 内嵌Tomcat -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        <version>2.5.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

2. 创建一个简单的Spring MVC Controller

import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
 
@Controller
public class HelloWorldController {
 
    @RequestMapping("/")
    @ResponseBody
    public String index() {
        return "Hello World!";
    }
}

3. 创建一个Spring Boot应用程序来启动内嵌的Tomcat

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.web.servlet.support.SpringBootServletInitializer;
 
@SpringBootApplication
public class Application extends SpringBootServletInitializer {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

运行 Application 类的 main 方法，Spring MVC 应用将会启动内嵌的 Tomcat 服务器，并且你可以通过浏览器访问你的应用。

对于整合 Spring MVC 和其他中间件，你需要按照相应的中间件文档进行操作，并确保它们在同一个项目中正确配置。

对于自研国产web中间件，如果你指的是自己设计并实现的web服务器，你需要确保它满足servlet规范，并且可以像Tomcat那样作为Servlet容器来运行你的web应用。这通常涉及到编写大量的底层网络代码和线程管理，并且通常需要有深厚的后端开发经验。

# 使用Windows 11系统的基础镜像
FROM mcr.microsoft.com/windows/nanoserver:2022
 
# 设置环境变量
ENV ORACLE_HOME=C:\\oracle\\product\\11.2.0\\db_1 \
    ORACLE_SID=ORCL \
    PATH=C:\\oracle\\product\\11.2.0\\db_1\\bin:${PATH}
 
# 添加Oracle 11g安装文件到容器中，并解压安装文件
ADD oracle-11g-installer.zip /oracle-11g-installer.zip
RUN Expand-Archive -LiteralPath 'C:\\oracle-11g-installer.zip' -DestinationPath 'C:\\oracle'
 
# 安装Oracle数据库
RUN $ProgressPreference = 'SilentlyContinue' \
    && Invoke-Expression 'C:\\oracle\\install.cmd'
 
# 设置容器启动时执行的命令
CMD ["cmd", "/k", "echo Oracle 11g has been successfully installed!"]

这个Dockerfile演示了如何在Windows 11上使用Docker Desktop创建一个Oracle 11g数据库的容器镜像。它首先从微软的官方Nano Server基础镜像开始构建，然后添加Oracle 11g的安装文件，并通过PowerShell命令解压缩和运行安装程序。最后，它设置了容器启动时的默认命令，以确认Oracle数据库安装成功。