分类后端技术下的文章

2024-09-02

以下是一个基本的脱坑指南，用于在宝塔面板上部署Django项目：

确保你的服务器上安装了Python和pip。
使用宝塔的软件管理功能安装MySQL、Redis（如果需要）和Nginx。
创建或选择一个合适的Django项目版本，并使用pip安装：
```
pip install django==<版本号>
```
创建一个新的Django项目或使用现有的项目：
```
django-admin startproject myproject
```
配置项目的settings.py文件，确保数据库设置（MySQL）、静态文件设置、媒体文件设置和SECRET\_KEY正确。
收集所有的静态文件到静态文件目录：
```
python manage.py collectstatic
```
配置Nginx，使其能够处理Django的静态文件和媒体文件。
配置Gunicorn作为WSGI服务器运行Django项目。
在宝塔的计划任务中设置定时任务，定期进行数据库备份。
测试你的Django项目，确保所有功能正常工作。

以上步骤为你提供了一个基本的脱坑指南，但是在实际部署时可能需要根据你的项目具体情况进行调整。

redis的部署及基本使用

2024-09-02

所有,redis

Redis 的部署和基本使用可以通过多种方式实现，以下是一个基本的部署流程和基本使用示例：

部署 Redis

下载 Redis 源码：




wget http://download.redis.io/releases/redis-6.2.6.tar.gz

解压源码：




tar xzf redis-6.2.6.tar.gz

编译 Redis：




cd redis-6.2.6
make

安装 Redis（可选）：




sudo make install

启动 Redis 服务器：




src/redis-server

基本使用示例

使用 redis-cli 工具与 Redis 服务器交互。

启动 Redis 客户端：




src/redis-cli

在 Redis 客户端执行命令：




SET key "value"
GET key

以上是在本地部署 Redis 的基本步骤和使用示例。在实际部署时，你可能需要配置 Redis 的配置文件，以便设置持久化、安全性、内存管理等选项。

sqlite数据库建索引查询仍然慢问题

2024-09-02

问题解释：

SQLite数据库在执行建立索引后的查询操作仍然很慢，可能是因为索引并没有被正确使用或者查询本身的效率问题。

可能的原因和解决方法：

索引未被使用：确保查询中的条件字段被索引覆盖。如果查询不能使用索引，可以检查SQL查询语句，并确保使用正确的字段进行查询。
查询效率低下：优化查询语句，比如避免使用SELECT *，而是只选择需要的列，使用更精确的条件等。
数据量大：如果数据量巨大，即使有索引也可能导致查询慢。可以考虑分表或者使用更高级的数据库系统。
数据表本身的问题：如果数据表中的数据分布不均匀，可能导致索引查询效率降低。可以尝试重新组织数据表，比如进行数据的预排序，以优化查询性能。
数据库文件本身的问题：如果数据库文件损坏，可能会出现查询缓慢的情况。可以尝试修复数据库文件。
数据库参数配置：检查SQLite数据库的配置参数，如缓存大小、同步频率等，根据实际情况调整以提高性能。
硬件问题：检查服务器或本地机器的硬件性能，如果硬件不足，可能会导致数据库性能问题。
查看执行计划：使用EXPLAIN QUERY PLAN来查看SQLite如何执行查询，从而找出查询慢的原因。
更新SQLite版本：如果使用的是较旧版本的SQLite，可以尝试更新到最新版本，看是否有性能提升。
使用专业工具分析：利用专业的数据库分析工具进行深入分析，找出瓶颈所在。

在解决问题时，应当逐一排查，直至找到问题的根源并解决。

【分布式缓存】springboot整合jetcache使用详解

2024-09-02

所有,java




import com.alicp.jetcache.Cache;
import com.alicp.jetcache.CacheBuilder;
import com.alicp.jetcache.embedded.EmbeddedCacheBuilder;
import com.alicp.jetcache.anno.CacheConsts;
import com.alicp.jetcache.anno.config.EnableCreateCacheAnnotation;
import com.alicp.jetcache.anno.config.EnableMethodCache;
import com.alicp.jetcache.anno.support.SpringConfigProvider;
import com.alicp.jetcache.embedded.EmbeddedCacheConfig;
import com.alicp.jetcache.support.FastjsonKeyConvertor;
import com.alicp.jetcache.support.JavaValueDecoder;
import com.alicp.jetcache.support.JavaValueEncoder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
@EnableMethodCache(basePackages = "com.yourpackage.service")
@EnableCreateCacheAnnotation
public class CacheConfig {
 
    @Bean
    public SpringConfigProvider springConfigProvider() {
        return new SpringConfigProvider();
    }
 
    @Bean
    public CacheBuilder<Object, Object> cacheBuilder() {
        EmbeddedCacheBuilder embeddedCacheBuilder = EmbeddedCacheBuilder.createEmbeddedCacheBuilder()
                .keyConvertor(FastjsonKeyConvertor.INSTANCE)
                .valueEncoder(JavaValueEncoder.INSTANCE)
                .valueDecoder(JavaValueDecoder.INSTANCE)
                .config(config());
        return embeddedCacheBuilder;
    }
 
    private EmbeddedCacheConfig config() {
        EmbeddedCacheConfig cacheConfig = new EmbeddedCacheConfig();
        cacheConfig.setName(CacheConsts.DEFAULT_CACHE_NAME);
        // 设置其他配置参数
        return cacheConfig;
    }
 
    @Bean
    public Cache<Object, Object> defaultCache(CacheBuilder<Object, Object> cacheBuilder) {
        return cacheBuilder.buildCache();
    }
}

这个配置类定义了一个名为defaultCache的缓存Bean，它使用了FastjsonKeyConvertor进行序列化，JavaValueEncoder和JavaValueDecoder进行值的编码和解码。同时，它也启用了注解方式的缓存，这意味着在服务层的方法上使用@CreateCache和@RefreshCache注解可以创建和刷新缓存。这个配置类也展示了如何配置默认缓存的基本参数。

llama_index.core没办法导入向量

2024-09-02

所有,AIGC

报错信息 "llama\_index.core没办法导入向量" 表明你尝试从 llama_index.core 模块导入向量时遇到了问题。这可能是因为以下原因：

模块不存在或未正确安装：确保你已经安装了 llama_index 库，并且该库包含 core 模块。
导入语法错误：检查你的导入语句是否正确。正确的导入向量的语法通常如下：
```
from llama_index.core import Vector
```
依赖问题：llama_index.core 可能依赖其他库或模块，确保所有依赖都已正确安装。
路径问题：如果你的环境有多个版本的 Python 或 llama_index 库，可能导致导入路径错误。确保你的环境变量和导入路径是正确的。

解决方法：

确认 llama_index 库已经安装：
```
pip install llama_index
```
检查导入语句是否正确。
确保所有依赖项都已安装，并且是兼容的版本。
如果你使用的是虚拟环境，确保你的活动环境是正确的。
如果问题依然存在，尝试清理 pip 缓存，然后重新安装 llama_index：
```
pip cache purge
pip install llama_index --force-reinstall
```

如果以上步骤无法解决问题，请查看 llama_index 的官方文档或寻求社区帮助，可能需要提供更详细的错误信息或日志。

Spring Cloud微服务的灰度发布与蓝绿部署

2024-09-02

所有,java

在Spring Cloud中，可以使用Spring Cloud Netflix的@HystrixCommand注解来实现断路器模式，从而在服务不可用时执行回退逻辑。

以下是一个简单的使用Hystrix的服务消费者示例：




import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalancerClient;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
 
@RestController
public class ConsumerController {
 
    @Autowired
    private LoadBalancerClient loadBalancerClient;
 
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackMethod")
    @GetMapping("/callService")
    public String callService() {
        return loadBalancerClient.choose("service-provider").getUri().toString();
    }
 
    public String fallbackMethod() {
        return "Service Provider is not available";
    }
}

在这个例子中，callService()方法调用了负载均衡器客户端来选择服务提供者并获取其URI。@HystrixCommand注解指定了回退方法fallbackMethod()，在服务提供者不可用时将会调用这个方法。

对于蓝绿部署，你可以使用Spring Cloud的@RefreshScope注解来动态更新配置，而不需要重启服务。

以下是一个简单的使用Spring Cloud Config的配置刷新示例：




import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.cloud.context.config.annotation.RefreshScope;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
@RefreshScope
public class ConfigController {
 
    @Value("${message:Hello default}")
    private String message;
 
    @GetMapping("/message")
    public String getMessage() {
        return message;
    }
}

在这个例子中，通过/actuator/refresh端点刷新配置时，@RefreshScope会使得ConfigController中的message值更新为新的配置值。

要注意，这些代码只是示例，并且需要结合Spring Cloud的其他特性（如服务发现和配置中心）来实现完整的灰度发布和蓝绿部署。

Ubuntu设置开机root自动登录

2024-09-02

在Ubuntu中设置开机自动以root用户登录，可以通过修改/etc/gdm3/custom.conf文件来实现。以下是步骤和示例代码：

打开终端。
输入以下命令以编辑/etc/gdm3/custom.conf文件：
```
sudo nano /etc/gdm3/custom.conf
```
在该文件中，找到[daemon]部分，并确保[daemon]部分没有被注释掉。

在[daemon]部分下添加或修改以下行：




AutomaticLoginEnable = true
AutomaticLogin = root

保存并关闭文件（如果使用nano，可以按Ctrl + X，然后按Y，接着按Enter保存）。
重启电脑。

请注意，自动登录为root用户可能会带来安全风险，因为root用户具有完全的系统权限。建议只在必要时以root身份登录，并在完成工作后注销。

Centos7使用RPM包安装Oracle21c数据库（EE）

2024-09-02

在CentOS 7上使用RPM包安装Oracle 21c数据库（EE），您需要遵循以下步骤：

下载Oracle 21c数据库软件包。您可以从Oracle官方网站下载。
安装必需的依赖项和配置系统。
使用RPM命令安装下载的软件包。

以下是一个简化的示例步骤：




# 1. 下载Oracle 21c EE安装包
# 从Oracle官方网站下载后，将文件放置在/tmp目录下
 
# 2. 安装必需的依赖项
sudo yum install -y oracle-database-preinstall-21c
 
# 3. 设置环境变量
export ORACLE_HOME=/opt/oracle/product/21c/dbhome_1
export PATH=$PATH:$ORACLE_HOME/bin
 
# 4. 安装Oracle数据库软件
cd /tmp
sudo rpm -ivh /tmp/oracle-database-ee-21c-1.0-1.x86_64.rpm
 
# 5. 配置和启动Oracle数据库
sudo /etc/init.d/oracle-database-ee-21c configure

请注意，您需要替换上述示例中的RPM包名和版本，以匹配您实际下载的文件。此外，Oracle EE版的安装和配置可能需要数GB的磁盘空间和较多的内存。在执行这些步骤之前，请确保您的系统满足Oracle的最小硬件要求。

Python3 glob — 文件名规则匹配

2024-09-02

所有,python

Python的glob模块提供了一个函数glob()，它可以查找符合特定规则的文件路径名。该模块主要用于查找文件系统中的文件，可以使用简单的模式匹配。

以下是一些使用Python3的glob模块的常见方法：

查找所有.txt文件：




import glob
 
for filename in glob.glob('*.txt'):
    print(filename)

查找当前目录及子目录下的所有.txt文件：




import glob
 
for filename in glob.glob('**/*.txt', recursive=True):
    print(filename)




import glob
 
for filename in glob.glob('/path/*.txt'):
    print(filename)

查找特定目录及子目录下的所有.txt文件：




import glob
 
for filename in glob.glob('/path/**/*.txt', recursive=True):
    print(filename)

查找多种文件类型：




import glob
 
for filename in glob.glob('*.txt', '*.jpg'):
    print(filename)

使用glob.iglob()进行迭代匹配：




import glob
 
file_iterator = glob.iglob(r'**/*.txt', recursive=True)
for filename in file_iterator:
    print(filename)

以上代码中，glob.glob()函数返回所有匹配的文件路径列表，而glob.iglob()返回一个可迭代的对象，可以用来逐个获取匹配的文件路径。

注意：**/*.txt中的**/用于匹配所有子目录。这种语法是shell的语法，在Python中，你需要使用两个星号**来表示任意层级的子目录。如果你在Windows系统中使用这种语法，请确保你的Python脚本是在raw字符串或者加转义的情况下使用。

【数据库架构】PostgreSQL的最佳群集高可用性方案

2024-09-02




-- 创建一个复制的PostgreSQL数据库集群
 
-- 步骤1: 初始化主服务器
initdb --encoding=UTF8 --data=/pgdata/main --username=postgres
 
-- 步骤2: 配置主服务器的postgresql.conf
# 在/pgdata/main/postgresql.conf中设置以下参数
max_connections = 100
hot_standby = on
 
-- 步骤3: 配置主服务器的pg_hba.conf
# 在/pgdata/main/pg_hba.conf中添加以下行
host    replication     repuser            0.0.0.0/0               md5
 
-- 步骤4: 启动主服务器
postgres -D /pgdata/main
 
-- 步骤5: 创建复制用户
createuser --host localhost --username postgres --pwprompt repuser
 
-- 步骤6: 备份主服务器
pg_start_backup('backup label')
# 执行文件系统级别的备份操作
pg_stop_backup()
 
-- 步骤7: 初始化从服务器
initdb --encoding=UTF8 --data=/pgdata/standby --username=postgres
 
-- 步骤8: 配置从服务器的postgresql.conf
# 在/pgdata/standby/postgresql.conf中设置以下参数
primary_conninfo = 'host=master_ip port=5432 user=repuser password=repuser_password'
hot_standby = on
 
-- 步骤9: 配置从服务器的recovery.conf
# 在/pgdata/standby/recovery.conf中设置以下参数
standby_mode = 'on'
primary_conninfo = 'host=master_ip port=5432 user=repuser password=repuser_password'
trigger_file = '/tmp/trigger_file'
 
-- 步骤10: 启动从服务器
postgres -D /pgdata/standby
 
-- 现在，你的PostgreSQL数据库集群已经设置好并开始尝试进行数据复制。

这个例子展示了如何设置一个简单的基于文件的PostgreSQL主从复制集群。在实际部署中，你可能需要使用基于流的复制或者其他高可用性和扩展性解决方案，如Slony, Pgpool-II, or Patroni。