在RabbitMQ中实现延迟消息队列功能，可以通过以下两种方式：

1. 使用RabbitMQ的插件 rabbitmq-delayed-message-exchange。
2. 使用RabbitMQ的 "死信队列" (Dead Letter Exchanges) 配合消息的TTL (Time-To-Live)。

以下是使用第一种方式的示例代码：

首先，确保RabbitMQ服务器已安装并启用了 rabbitmq-delayed-message-exchange 插件。

# 启用插件
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange

然后，在代码中创建一个带有延迟交换机的队列：

import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明一个延迟交换机
channel.exchange_declare(exchange='delayed_exchange',
                         type='x-delayed-message',
                         arguments={'x-delayed-type': 'direct'})
 
# 声明一个用于延迟消息的队列
channel.queue_declare(queue='delayed_queue', arguments={'x-delayed-type': 'direct'})
 
# 将队列绑定到交换机上，并指定路由键
channel.queue_bind(exchange='delayed_exchange',
                   queue='delayed_queue',
                   routing_key='delayed_key')
 
# 发送一条延迟消息
message = "Hello, RabbitMQ delayed queue!"
delay = 5000  # 延迟时间为5000毫秒
 
channel.basic_publish(exchange='delayed_exchange',
                      routing_key='delayed_key',
                      body=message,
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2,  # 使消息持久化
                          headers={'x-delay': delay}
                      ))
 
# 关闭连接
connection.close()

在这个示例中，我们创建了一个名为 delayed_exchange 的延迟交换机，以及一个名为 delayed_queue 的队列。我们通过 x-delayed-type 参数指定了延迟消息的类型，并且在发布消息时通过 headers 参数中的 x-delay 指定了消息的延迟时间。

在MongoDB中，可以使用MongoDB的官方驱动程序或者MongoDB的shell来操作数据库文档。以下是一些常见的文档操作：

1. 插入文档：

// 使用Node.js的MongoDB驱动程序
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
 
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if(err) throw err;
  const db = client.db(dbName);
  const collection = db.collection('documents');
  collection.insertOne({a: 1}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log(result.insertedId);
    client.close();
  });
});

2. 查询文档：

// 使用Node.js的MongoDB驱动程序
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
 
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if(err) throw err;
  const db = client.db(dbName);
  const collection = db.collection('documents');
  collection.findOne({a: 1}, function(err, document) {
    if(err) throw err;
    console.log(document);
    client.close();
  });
});

3. 更新文档：

// 使用Node.js的MongoDB驱动程序
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
 
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if(err) throw err;
  const db = client.db(dbName);
  const collection = db.collection('documents');
  collection.updateOne({a: 1}, {$set: {b: 1}}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log(result.modifiedCount);
    client.close();
  });
});

4. 删除文档：

// 使用Node.js的MongoDB驱动程序
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
 
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if(err) throw err;
  const db = client.db(dbName);
  const collection = db.collection('documents');
  collection.deleteOne({a: 1}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log(result.deletedCount);
    client.close();
  });
});

以上代码示例展示了如何在Node.js环境中使用MongoDB的官方驱动程序来进行文档的插入、查询、更新和删除操作。在实际应用中，你需要根据自己的数据库URL、数据库名、集合名以及你要操作的文档的具体条件来修改这些代码。

-- 创建一个简单的用户表
CREATE TABLE users (
  id NUMBER PRIMARY KEY,
  username VARCHAR2(50) NOT NULL,
  email VARCHAR2(100),
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
 
-- 向users表中插入一条新记录
INSERT INTO users (id, username, email) VALUES (1, 'john_doe', 'john.doe@example.com');
 
-- 查询users表中的所有记录
SELECT * FROM users;
 
-- 更新users表中id为1的记录的email
UPDATE users SET email = 'new_email@example.com' WHERE id = 1;
 
-- 删除users表中id为1的记录
DELETE FROM users WHERE id = 1;

这段代码展示了如何在Oracle数据库中创建一个简单的用户表，以及如何对表进行插入、查询、更新和删除操作。这对于新手来说是一个很好的入门示例，它涵盖了基本的SQL操作，同时也展示了时间戳和默认值的使用。

报错问题解释：

"Shiro"是一个强大且易用的Java安全框架，用于进行认证、授权、加密和会话管理。如果在升级Shiro版本后遇到“循环调用”的报错，这通常意味着在访问控制逻辑中存在逻辑问题，导致了一个方法不断地递归调用自身，最终引起了栈溢出错误（Stack Overflow Error）。

解决方法：

1. 检查自定义的Realm、过滤器、拦截器等Shiro组件中的代码，确保没有编写导致循环调用的逻辑。
2. 如果使用了Shiro注解，例如@RequiresPermissions，确保它们没有引起循环调用。
3. 检查Shiro配置文件或Java配置类，确保没有配置错误导致循环调用。
4. 如果升级Shiro后引入了新的特性或修复了某些问题，仔细阅读发布说明，确认是否有相关的变更可能导致循环调用。
5. 使用调试工具或日志输出，跟踪方法调用栈，找到循环调用的起点。
6. 修复循环调用的问题，可能需要重构代码或修改逻辑以避免不当的递归。
7. 完成修改后，重新测试项目，确保问题已解决。

务必在升级后的测试环境中进行彻底测试，以确保没有引入新的问题。

import org.quartz.JobBuilder;
import org.quartz.JobDetail;
import org.quartz.Trigger;
import org.quartz.TriggerBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean;
import org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerFactoryBean;
 
@Configuration
public class QuartzConfig {
 
    @Bean
    public MethodInvokingJobDetailFactoryBean jobDetail() {
        MethodInvokingJobDetailFactoryBean jobDetail = new MethodInvokingJobDetailFactoryBean();
        jobDetail.setTargetBeanName("scheduledTaskService"); // 指定目标Bean名称
        jobDetail.setTargetMethod("execute"); // 指定目标方法
        jobDetail.setConcurrent(false); // 设置为false表示任务不并发执行
        jobDetail.setName("scheduledTaskJob"); // 设置任务名称
        return jobDetail;
    }
 
    @Bean
    public SimpleTriggerFactoryBean simpleTrigger(MethodInvokingJobDetailFactoryBean jobDetail) {
        SimpleTriggerFactoryBean trigger = new SimpleTriggerFactoryBean();
        trigger.setJobDetail(jobDetail.getObject());
        trigger.setStartTime(new Date()); // 设置开始时间
        trigger.setRepeatInterval(2000); // 设置重复间隔时间，单位为毫秒
        trigger.setRepeatCount(10); // 设置重复次数
        trigger.setName("simpleTrigger"); // 设置触发器名称
        return trigger;
    }
 
    // 注册SchedulerFactoryBean，Spring Boot会自动完成初始化
}

这个配置类定义了一个任务详情和一个简单触发器，它们将会触发ScheduledTaskService的execute方法。这个例子展示了如何在Spring Boot中配置Quartz来执行定时任务。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
import java.util.Collections;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
@Component
public class RedisLock {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    @Autowired
    private DefaultRedisScript<Long> lockScript;
 
    @Autowired
    private DefaultRedisScript<String> unlockScript;
 
    public boolean lock(String key, long expireTime) {
        String value = UUID.randomUUID().toString();
        Long result = redisTemplate.execute(lockScript, Collections.singletonList(key), value, String.valueOf(expireTime));
        return result != null && result.equals(1L);
    }
 
    public boolean unlock(String key, String value) {
        String result = redisTemplate.execute(unlockScript, Collections.singletonList(key), value);
        return "OK".equals(result);
    }
}
 
// Lua 脚本用于加锁
String lockScript = "if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 then redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[1], 1) redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]) return 1 elseif redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then return 0 else return -1 end";
 
// Lua 脚本用于解锁
String unlockScript = "if redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then redis.call('hdel', KEYS[1], ARGV[1]) return 'OK' else return 'INVALID_REQUEST' end";

在这个代码实例中，我们使用了Lua脚本来实现Redis分布式锁。这样做的好处是可以保证加锁和解锁的操作是原子的，避免了在解锁之前有其他线程获得锁的情况发生。同时，我们使用了UUID来生成唯一的客户端标识，避免了因为客户端重复请求导致的问题。这个实现是简化版的，但是它展示了如何在Spring Boot应用程序中使用Redis实现分布式锁的基本概念。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
 
# 加载LLaMA 3.1:8B模型的tokenizer和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("decapoda-research/llama-31b-8-huggingface")
model = AutoModel.from_pretrained("decapoda-research/llama-31b-8-huggingface").half().cuda()
 
# 示例函数：使用K8sGPT处理特定任务
def process_task_with_k8sgpt(task):
    # 使用K8sGPT进行推理
    inputs = tokenizer.encode(task, return_tensors='pt').cuda()
    outputs = model.generate(inputs)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response
 
# 示例使用
task = "给我部署K8sGPT所需的YAML配置"
response = process_task_with_k8sgpt(task)
print(response)

这段代码展示了如何加载LLaMA 3.1:8B模型，并使用K8sGPT（基于LLaMA的模型）处理一个特定的任务。首先，它加载了LLaMA模型的tokenizer和模型，然后定义了一个函数process_task_with_k8sgpt，该函数接受一个字符串作为输入，对其进行编码并使用LLaMA模型生成响应，最后将结果解码并返回。最后，给出了一个使用示例，展示了如何调用这个函数来处理一个具体的任务。

import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
public class RequestRateLimiterFilter implements GlobalFilter {
 
    private final RequestRateLimiter requestRateLimiter;
 
    public RequestRateLimiterFilter(RequestRateLimiter requestRateLimiter) {
        this.requestRateLimiter = requestRateLimiter;
    }
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        return requestRateLimiter.isAllowed(exchange)
                .flatMap(response -> {
                    if (response.isCommitted()) {
                        return Mono.error(new RuntimeException("Request rejected"));
                    }
 
                    ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
                    response.setStatusCode(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS);
                    String result = "Requests too many";
                    response.getHeaders().setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
                    DataBufferUtils.write(response.bufferFactory().wrap(result.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)), response);
                    return response.setComplete();
                });
    }
}

这段代码实现了一个全局过滤器，用于Spring Cloud Gateway中的限流处理。它通过RequestRateLimiter组件的isAllowed方法检查请求是否超出了限制，并返回合适的响应。如果请求被拒绝，它将返回一个429 Too Many Requests响应，并显示一个错误信息。这是一个简洁且有教育意义的实现，对于需要在自己的项目中实现类似功能的开发者来说，值得借鉴。

报错问题："找不到项目工件" 通常指的是 IntelliJ IDEA 在配置本地 Tomcat 服务器时无法找到要部署的项目。

解决方法：

1. 确认项目是否已正确导入到 IDEA 中。
2. 检查项目构建路径是否配置正确，确保编译后的 .class 文件存在于构建路径中。
3. 确认 Artifact 配置是否正确。进入 "Run" -> "Edit Configurations"，在 "Application Server" 下的 "Deployment" 选项卡中，检查 "Application server" 是否已经正确设置为本地 Tomcat，并且 "Artifact" 列表中有你要部署的项目工件。
4. 如果 Artifact 不存在或配置错误，点击 "Fix" 按钮或手动添加正确的 Artifact。
5. 清理并重新构建项目。进入 "Build" -> "Rebuild Project" 来清除旧的构建信息并重新构建。
6. 确保 Tomcat 服务器实例正确配置，没有配置错误，如端口冲突等。

如果以上步骤都无法解决问题，尝试重启 IDEA 或重新导入项目。如果问题依旧，请检查是否有任何相关的权限问题或 IDE 的 bug，并考虑更新 IDEA 到最新版本或查找相关社区支持。

from django.urls import reverse
from django_mama_cas import models as cas_models
 
# 假设我们已经有了一个用户实例 `user`
user = ...
 
# 创建一个新的 CASServiceTicket 对象
ticket = cas_models.CASServiceTicket.objects.create_ticket(user)
 
# 获取登录成功后的重定向 URL
redirect_url = reverse('mama_cas:login_complete', kwargs={'ticket': ticket.ticket})
 
# 这里可以将 `redirect_url` 发送给用户，比如通过重定向到 CAS 服务的登录成功页面

这个例子展示了如何在 Django 应用中使用 django_mama_cas 库来创建一个 CAS 服务票据（ticket）并获取登录成功后的重定向 URL。在实际的应用中，你可能需要在用户登录流程中的适当位置插入这段代码。