2024-09-02

这个问题看起来是在寻求一个示例,展示如何在Spring Boot应用程序中使用Redis作为缓存,结合JDBC、Druid和MyBatis来进行CURD操作。

以下是一个简化的示例,展示了如何配置Spring Boot项目以使用这些技术:

pom.xml(依赖配置)




<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter Data Redis -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Spring Boot Starter JDBC -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Druid 数据库连接池 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>1.2.8</version>
    </dependency>
    <!-- MyBatis -->
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.2.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

application.properties(配置文件)




spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/yourdb
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=yourpassword
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
 
# Redis 配置
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
 
# MyBatis 配置
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
mybatis.type-aliases-package=com.yourpackage.model

RedisConfig.java(配置Redis缓存)




@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        return RedisCacheManager.builder(RedisCacheWriter.nonLockingRedisCacheWriter(redisConnectionFactory))
                .cacheDefaults(CacheConfiguration.defaultCacheConfig())
                .build();
    }
}

UserMapper.java(MyBatis映射器)




@Mapper
public interface UserMapper {
    @Select("SELECT * FROM users WHERE id = #{id}")
    User getUserById(@Param("id") Long id);
2024-09-02

要回答这个问题,我需要更多的上下文信息,因为"docker部署MongoDB后输入命令报错"并不提供具体的错误信息。不过,我可以提供一些常见的问题和解决方法。

常见问题及解决方法:

  1. 容器未运行

    • 错误:可能是"docker: Error response from daemon: No such container:..."
    • 解决方法:确保使用docker ps查看容器正在运行,如果不是,使用docker start <container_id>启动它。
  2. 错误的容器名或ID

    • 错误:可能是"docker: Error response from daemon: No such container:..."
    • 解决方法:确保使用正确的容器名或ID。使用docker ps查看所有运行的容器和它们的ID。
  3. 端口冲突

    • 错误:可能是"docker: Error response from daemon: driver failed programming external connectivity on endpoint..."
    • 解决方法:确保本地没有其他服务占用MongoDB的端口(默认是27017)。可以使用netstat -tulnp | grep <port>检查端口是否被占用,如果是,可以更改MongoDB的端口映射或停止冲突的服务。
  4. 权限问题

    • 错误:可能是"docker: Error response from daemon: error while creating mount source path..."
    • 解决方法:确保你有权限访问Docker和MongoDB的挂载路径。如果是Linux系统,可能需要使用sudo
  5. 配置问题

    • 错误:可能是"MongoDB shell version v4.2.0..."加上一堆错误信息,具体内容取决于配置问题的具体情况。
    • 解决方法:检查MongoDB的配置文件或启动命令,确保所有配置正确。

为了给出更具体的解决方法,我需要看到具体的错误信息。如果你能提供错误信息的详细内容,我可以提供更精确的帮助。

2024-09-02

在C++中,求绝对值有几种常用的方法:

  1. 使用标准库函数std::abs,它定义在<cstdlib>头文件中。



#include <cstdlib>
 
int main() {
    int num = -5;
    int absNum = std::abs(num);
    std::cout << absNum << std::endl; // 输出5
    return 0;
}
  1. 使用<cmath>中的fabs函数,它可以处理浮点数的绝对值。



#include <cmath>
 
int main() {
    double num = -5.3;
    double absNum = std::fabs(num);
    std::cout << absNum << std::endl; // 输出5.3
    return 0;
}
  1. 对于整数,可以使用条件运算符或三元运算符来求绝对值。



int main() {
    int num = -5;
    int absNum = (num < 0) ? -num : num;
    std::cout << absNum << std::endl; // 输出5
    return 0;
}
  1. 对于正负数值较少的整数,可以使用位运算来求绝对值。



int main() {
    int num = -5;
    int absNum = (num ^ (num >> 31)) - (num >> 31);
    std::cout << absNum << std::endl; // 输出5
    return 0;
}

以上方法可以根据需要选择使用,std::abs适用于整数和浮点数,std::fabs仅适用于浮点数,而条件运算符和位运算通常适用于整数。

2024-09-02



from pymongo import MongoClient
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['text_search']
 
# 创建全文索引
db.articles.create_index([("$**", "text")])
 
# 执行全文搜索
search_results = db.articles.find({"$text": {"$search": "Python MongoDB"}})
 
# 输出搜索结果
for result in search_results:
    print(result)

这段代码演示了如何在MongoDB中为一个叫做articles的集合创建全文索引,并执行一个包含关键词"Python"和"MongoDB"的全文搜索查询。代码首先连接到本地运行的MongoDB实例,然后创建索引,最后执行搜索并打印结果。这个例子简单明了,并且注重于教授基本的全文搜索技巧。

2024-09-02

在Windows上使用批处理(.bat 文件)一键安装MySQL和Redis服务的示例代码如下:




@echo off
setlocal
 
:: 设置MySQL和Redis的安装路径
set MYSQL_INSTALL_PATH=C:\mysql
set REDIS_INSTALL_PATH=C:\redis
 
:: 创建安装目录
if not exist "%MYSQL_INSTALL_PATH%" mkdir "%MYSQL_INSTALL_PATH%"
if not exist "%REDIS_INSTALL_PATH%" mkdir "%REDIS_INSTALL_PATH%"
 
:: 安装MySQL
echo 正在安装MySQL...
copy /y "mysql-installer.exe" "%TEMP%\mysql-installer.exe"
start /wait "" "%TEMP%\mysql-installer.exe" /install /quiet /passive /norestart /log="%TEMP%\mysql-installer.log"
 
:: 安装Redis
echo 正在安装Redis...
copy /y "redis-installer.exe" "%TEMP%\redis-installer.exe"
start /wait "" "%TEMP%\redis-installer.exe" /install /quiet /norestart
 
:: 清理安装文件
echo 正在清理安装文件...
del /q "%TEMP%\mysql-installer.exe"
del /q "%TEMP%\redis-installer.exe"
 
:: 显示安装完成信息
echo 安装完成。
pause

在这个例子中,我们假设有名为mysql-installer.exeredis-installer.exe的安装程序在同一目录下。这个批处理脚本会创建MySQL和Redis的安装目录,然后以无人值守的方式安装这两个服务,并在安装完成后清理安装文件。

请注意,这个脚本只是一个简化的示例,您需要根据实际的安装程序和安装选项来调整参数。此外,无人值守安装可能需要您提前准备好安装配置的相关文件。

2024-09-02



-- 假设有一个RedisCluster类,用于处理Redis多集群的客户端逻辑
local RedisCluster = {}
 
-- 初始化多个Redis集群配置
function RedisCluster:new(clusters)
    local instance = setmetatable({}, {__index = self})
    instance.clusters = clusters
    return instance
end
 
-- 获取指定集群的连接
function RedisCluster:get_cluster_connection(cluster_name)
    -- 假设有一个get_connection方法用于获取集群中某个节点的连接
    local cluster = self.clusters[cluster_name]
    if cluster then
        -- 这里简化处理,实际应用中需要根据集群的节点和配置获取连接
        return cluster:get_connection()
    else
        error("集群未找到: " .. cluster_name)
    end
end
 
-- 示例使用
local clusters = {
    cache = {
        -- cache集群的配置
    },
    session = {
        -- session集群的配置
    }
    -- 更多集群配置...
}
 
local rc = RedisCluster:new(clusters)
local cache_conn = rc:get_cluster_connection("cache")
local session_conn = rc:get_cluster_connection("session")
 
-- 使用cache_conn和session_conn进行数据操作

这个示例展示了如何使用一个简化版的Redis多集群客户端。在实际应用中,每个集群的配置会更复杂,并且需要实现更多的逻辑来处理节点间的通信和故障转移。

2024-09-02

解释:

在数据库中,生成列(Generated Columns)是一种自动根据其他列的值生成值的列。PostgreSQL从版本12开始支持生成列。COPY命令是PostgreSQL中用于导入和导出数据的强大工具,它允许你将数据直接从文件复制到表中或者相反。

这个错误信息表明,在使用COPY命令导入数据时,遇到了生成列不能被使用的问题。这通常发生在尝试将数据导入含有生成列的表中,因为生成列的值是由数据库自动生成的,不需要在导入操作中指定。

解决方法:

  1. 在使用COPY命令导入数据时,不要包括生成列。即在导入数据时,指定的列应该不包括生成列。
  2. 如果需要导入包含生成列数据的数据集,可以考虑先导入到一个不包含生成列的临时表中,然后再将数据导入到最终的目标表中,并利用数据库的生成列功能来填充相应的值。

示例:

假设有一个包含生成列的表example_table,你想要导入数据。




-- 创建临时表,不包含生成列
CREATE TABLE example_table_temp (
    col1 TYPE,
    col2 TYPE,
    ...
);
 
-- 使用COPY命令将数据导入临时表
COPY example_table_temp FROM 'data.csv' WITH (FORMAT csv);
 
-- 将临时表数据导入到最终表,生成生成列的值
INSERT INTO example_table (col1, col2, ..., generated_column)
SELECT col1, col2, ..., expression FOR generated_column
FROM example_table_temp;

在这个解决方案中,example_table_temp是一个不包含生成列的临时表,你可以将数据导入到这个表中。然后,你可以从这个临时表中将数据导入到目标表example_table,并且在INSERT语句中指定生成列的表达式来计算其值。

2024-09-02



import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.DirectExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.amqp.rabbit.connection.ConnectionFactory;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitAdmin;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class RabbitMQConfig {
 
    private static final String EXCHANGE_NAME = "my-exchange";
    private static final String QUEUE_NAME = "my-queue";
    private static final String ROUTING_KEY = "my-routing-key";
 
    @Bean
    Queue myQueue() {
        return new Queue(QUEUE_NAME, true);
    }
 
    @Bean
    DirectExchange myExchange() {
        return new DirectExchange(EXCHANGE_NAME);
    }
 
    @Bean
    Binding binding(Queue myQueue, DirectExchange myExchange) {
        return BindingBuilder.bind(myQueue).to(myExchange).with(ROUTING_KEY);
    }
 
    @Bean
    RabbitAdmin rabbitAdmin(ConnectionFactory connectionFactory) {
        return new RabbitAdmin(connectionFactory);
    }
}

这段代码定义了一个配置类,它使用Spring AMQP和RabbitMQ的API来创建一个名为my-exchange的直接交换机,一个名为my-queue的队列,并将这个队列通过my-routing-key绑定到这个交换机上。同时,它还提供了一个RabbitAdmin的Bean,用于管理和自动声明这些RabbitMQ组件。这样,在Spring Boot应用程序启动时,这些组件就会被创建和配置好,可供服务之间的消息通信使用。

2024-09-02

解决跨域问题:

在Spring Boot中,可以通过实现一个跨域过滤器来解决跨域问题。以下是一个简单的跨域过滤器示例:




import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
 
@Component
public class CorsFilter implements Filter {
 
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest req, ServletResponse res, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
        HttpServletResponse response = (HttpServletResponse) res;
        HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) req;
 
        response.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", "*");
        response.setHeader("Access-Control-Allow-Methods", "POST, GET, OPTIONS, DELETE");
        response.setHeader("Access-Control-Max-Age", "3600");
        response.setHeader("Access-Control-Allow-Headers", "x-requested-with, Content-Type");
 
        if ("OPTIONS".equalsIgnoreCase(request.getMethod())) {
            response.setStatus(HttpServletResponse.SC_OK);
        } else {
            chain.doFilter(req, res);
        }
    }
}

Spring Cloud 5大组件:

  1. Spring Cloud Config:配置管理工具,用于集中配置管理,分离配置和代码。
  2. Spring Cloud Netflix:对多种Netflix组件的集成,如Zuul、Hystrix、Archaius等。
  3. Spring Cloud Bus:事件、消息总线,用于传输集群中的状态变化。
  4. Spring Cloud Security:安全工具,为你的应用添加安全控制,如OAuth2。
  5. Spring Cloud Consul:服务发现和配置管理工具,基于Hashicorp Consul。

微服务的优点:

  1. 易于开发和维护:每个服务只关注一个特定的功能,代码变得更加模块化和简单。
  2. 弹性伸缩:单个服务可以根据需求独立扩展。
  3. 故障隔离:一个服务的故障不会影响其他服务。
  4. 独立部署:每个服务可以独立部署,无需全站重新部署。
  5. 技术选型灵活:可以根据需要选择合适的技术栈。

微服务的缺点:

  1. 分布式复杂性:管理分布式系统的复杂性增加。
  2. 运维负担:多服务运维更加困难。
  3. 接口管理:服务间接口的管理和维护。
  4. 性能监控:分布式系统的监控和调优更困难。
  5. 事务管理:跨服务的事务处理复杂。
2024-09-02

整合Spring Cloud和Spring Security OAuth2通常涉及到以下几个步骤:

  1. 创建认证服务器(Authorization Server):使用Spring Security和Spring Security OAuth2提供OAuth2认证服务。
  2. 创建资源服务器(Resource Server):验证访问令牌并保护受保护的资源。
  3. 配置客户端:在认证服务器中注册客户端以获取访问令牌。

以下是一个简化的例子,展示如何创建一个简单的认证服务器和资源服务器。

认证服务器配置:




@Configuration
@EnableAuthorizationServer
public class AuthServerConfig extends AuthorizationServerConfigurerAdapter {
 
    @Autowired
    private AuthenticationManager authenticationManager;
 
    @Override
    public void configure(ClientDetailsServiceConfigurer clients) throws Exception {
        clients.inMemory()
            .withClient("client")
            .secret("secret")
            .authorizedGrantTypes("password", "refresh_token")
            .scopes("read", "write")
            .accessTokenValiditySeconds(600)
            .refreshTokenValiditySeconds(36000);
    }
 
    @Override
    public void configure(AuthorizationServerEndpointsConfigurer endpoints) throws Exception {
        endpoints.authenticationManager(authenticationManager);
    }
}

资源服务器配置:




@Configuration
@EnableResourceServer
public class ResourceServerConfig extends ResourceServerConfigurerAdapter {
 
    @Override
    public void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeRequests()
            .anyRequest().authenticated();
    }
}

客户端请求访问令牌:




RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
 
String resource = "http://localhost:8080/oauth/token";
MultiValueMap<String, String> params = new LinkedMultiValueMap<>();
params.add("grant_type", "password");
params.add("username", "user");
params.add("password", "password");
params.add("client_id", "client");
params.add("client_secret", "secret");
 
HttpEntity<MultiValueMap<String, String>> request = new HttpEntity<>(params, new HttpHeaders());
 
ResponseEntity<String> response = restTemplate.postForEntity(resource, request, String.class);
String accessToken = JSONObject.parseObject(response.getBody()).getString("access_token");

客户端使用访问令牌访问受保护的资源:




RestTemplate res