2024-09-02

Spring Boot 3整合JJWT(Java JSON Web Token)的步骤如下:

  1. 添加JJWT依赖到pom.xml文件中:



<dependency>
    <groupId>io.jsonwebtoken</groupId>
    <artifactId>jjwt</artifactId>
    <version>0.12.3</version>
</dependency>
  1. 创建JWT的工具类,用于生成和验证JWT:



import io.jsonwebtoken.Jwts;
import io.jsonwebtoken.SignatureAlgorithm;
import java.security.Key;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
 
public class JwtTokenUtil {
 
    private static final String SECRET_KEY = "your_secret_key";
 
    public static String generateToken(String subject) {
        SignatureAlgorithm signatureAlgorithm = SignatureAlgorithm.HS256;
        byte[] apiKeySecretBytes = SECRET_KEY.getBytes();
        Key key = new SecretKeySpec(apiKeySecretBytes, signatureAlgorithm.getJcaName());
        return Jwts.builder().setSubject(subject).signWith(signatureAlgorithm, key).compact();
    }
 
    public static boolean validateToken(String token, String subject) {
        try {
            SignatureAlgorithm signatureAlgorithm = SignatureAlgorithm.HS256;
            byte[] apiKeySecretBytes = SECRET_KEY.getBytes();
            Key key = new SecretKeySpec(apiKeySecretBytes, signatureAlgorithm.getJcaName());
            Jwts.parserBuilder().setSigningKey(key).build().parseClaimsJws(token).getBody().getSubject();
            return true;
        } catch (Exception e) {
            return false;
        }
    }
}
  1. 在Spring Boot应用中使用JWT:



import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class TokenController {
 
    @GetMapping("/generate-token")
    public String generateToken() {
        return JwtTokenUtil.generateToken("some-subject");
    }
 
    @GetMapping("/validate-token")
    public boolean validateToken(String token) {
        return JwtTokenUtil.validateToken(token, "some-subject");
    }
}

确保你的SECRET_KEY是一个复杂且安全的密钥,并在实际环境中保管好。

以上代码提供了生成JWT和验证JWT的简单示例。在实际应用中,你可能需要根据自己的需求进行扩展,比如添加过期时间、c

2024-09-02

在嵌入式系统中使用C语言操作SQLite3数据库,你需要确保SQLite3库已经被集成到你的系统中。以下是一个简单的例子,展示了如何在C语言中使用SQLite3进行基本的数据库操作:




#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <sqlite3.h>
 
static int callback(void *NotUsed, int argc, char **argv, char **azColName) {
    for (int i = 0; i < argc; i++) {
        printf("%s = %s\n", azColName[i], argv[i] ? argv[i] : "NULL");
    }
    printf("\n");
    return 0;
}
 
int main() {
    sqlite3 *db;
    char *zErrMsg = 0;
    int rc;
 
    rc = sqlite3_open("example.db", &db);
    if (rc) {
        fprintf(stderr, "Can't open database: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
        sqlite3_close(db);
        return 1;
    }
 
    const char *sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS students (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER, address TEXT);";
    rc = sqlite3_exec(db, sql, callback, 0, &zErrMsg);
    if (rc != SQLITE_OK) {
        fprintf(stderr, "SQL error: %s\n", zErrMsg);
        sqlite3_free(zErrMsg);
    }
 
    const char *sql_insert = "INSERT INTO students (name, age, address) VALUES ('John Doe', 21, '123 Main St');";
    rc = sqlite3_exec(db, sql_insert, callback, 0, &zErrMsg);
    if (rc != SQLITE_OK) {
        fprintf(stderr, "SQL error: %s\n", zErrMsg);
        sqlite3_free(zErrMsg);
    }
 
    const char *sql_select = "SELECT * FROM students;";
    rc = sqlite3_exec(db, sql_select, callback, 0, &zErrMsg);
    if (rc != SQLITE_OK) {
        fprintf(stderr, "SQL error: %s\n", zErrMsg);
        sqlite3_free(zErrMsg);
    }
 
    sqlite3_close(db);
    return 0;
}

确保你的嵌入式系统中已经有了SQLite3库,并且在编译时链接了这个库。上面的代码展示了如何打开数据库、创建表格、插入数据以及查询数据。在实际应用中,你可能需要添加错误处理和其他逻辑以确保程序的健壮性和稳定性。

2024-09-02

在PostgreSQL中,MPP代表大规模并行处理。开源MPP扩展,如PostgreSQL-XL或Greenplum,提供了在多个服务器之间分布处理负载的能力。

要理解PostgreSQL的MPP扩展,需要了解以下关键概念:

  1. 数据分布:数据分布在不同的节点上,每个节点负责处理分配给它的数据。
  2. 查询处理:查询被分解成小块,并在多个节点上并行处理。
  3. 事务管理:支持分布式事务,要么全部成功,要么全部失败。
  4. 高可用性和容错性:通过复制和故障转移机制提供高可用性。

要配置和管理PostgreSQL的MPP扩展,需要考虑以下关键点:

  1. 安装和配置:确保所有节点正确安装并配置。
  2. 数据分布策略:选择合适的分布键和分布策略。
  3. 监控和管理:监控集群的健康状况和性能。
  4. 安全性:配置合适的安全措施,保护数据。

以下是一个简化的示例,说明如何在PostgreSQL中配置数据分布:




-- 创建分布式表
CREATE TABLE distrib_table (
    id INT,
    data VARCHAR
) DISTRIBUTED BY (id);
 
-- 插入数据
INSERT INTO distrib_table VALUES (1, 'Data1'), (2, 'Data2');
 
-- 查询数据
SELECT * FROM distrib_table;

在这个例子中,DISTRIBUTED BY (id)告诉PostgreSQL如何在不同节点间分布数据。

总结,要深入理解PostgreSQL的MPP扩展,需要了解数据分布、查询处理、事务管理和系统的高可用性和容错性。同时,需要熟悉安装、配置和管理MPP扩展的相关技术。

2024-09-02

在使用Redis实现分布式锁时,可以使用SETNX命令来尝试获取锁,并通过EXPIRE命令为锁设置一个过期时间,以防止死锁。以下是一个简单的Python示例,使用redis-py库实现分布式锁:




import redis
import time
import uuid
 
def acquire_lock(conn, lock_name, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
    identifier = str(uuid.uuid4())
    end = time.time() + acquire_timeout
 
    while time.time() < end:
        if conn.setnx(lock_name, identifier):
            conn.expire(lock_name, lock_timeout)
            return identifier
        time.sleep(0.001)
 
    return False
 
def release_lock(conn, lock_name, identifier):
    pipe = conn.pipeline(True)
    while True:
        try:
            pipe.watch(lock_name)
            if pipe.get(lock_name) == identifier:
                pipe.multi()
                pipe.delete(lock_name)
                pipe.execute()
                return True
            pipe.unwatch()
            break
        except redis.exceptions.WatchError:
            pass
    return False
 
# 使用示例
redis_conn = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
lock_name = "my_lock"
lock_identifier = acquire_lock(redis_conn, lock_name)
if lock_identifier:
    try:
        # 在这里执行需要互斥访问的代码
        print("Lock acquired")
    finally:
        if release_lock(redis_conn, lock_name, lock_identifier):
            print("Lock released")
        else:
            print("Unable to release lock")
else:
    print("Unable to acquire lock")

这段代码定义了两个函数:acquire_lock用于尝试获取锁,release_lock用于释放锁。acquire_lock函数尝试使用SETNX命令获取锁,并通过一个唯一标识符和EXPIRE命令来设置锁的过期时间。如果获取锁失败,它会在一个循环中不断尝试,直到超时。release_lock函数则会检查锁是否属于当前标识符,并且是否存在,然后删除它。在实际应用中,请确保处理异常情况,例如Redis服务器不可用或网络问题,以保证锁的正确释放。

2024-09-02

整合Spring Cloud的Eureka、RabbitMQ、Hystrix、Zuul和Config以及Feign的基本步骤如下:

  1. Eureka: 服务注册与发现

    在Spring Cloud Eureka中,你需要定义一个服务注册中心,服务提供者将注册到这里,服务消费者将从这里发现服务。

  2. RabbitMQ: 消息队列

    在Spring Cloud中,你可以使用RabbitMQ作为消息队列,用于服务间的异步通信。

  3. Hystrix: 断路器

    在Spring Cloud Hystrix中,你可以使用断路器模式,为服务提供故障隔离和恢复能力。

  4. Zuul: 服务网关

    在Spring Cloud Zuul中,你可以设置一个API网关,作为所有服务的入口,提供路由、过滤等功能。

  5. Config: 配置中心

    在Spring Cloud Config中,你可以集中管理配置文件,实现不同环境不同配置,动态更新配置。

  6. Feign: 服务调用

    在Spring Cloud Feign中,你可以使用Feign客户端进行服务间调用,它使得微服务间的调用变得更简单。

以下是一个简单的示例代码,展示如何在Spring Boot应用中使用这些组件:




@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient // 表示这是一个Eureka客户端,用于服务注册
@EnableCircuitBreaker // 开启Hystrix断路器支持
@EnableZuulProxy // 开启Zuul路由支持
public class MyApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyApplication.class, args);
    }
}
 
@Configuration
public class RabbitConfig {
    @Bean
    public Queue myQueue() {
        return new Queue("myQueue", true);
    }
}
 
@FeignClient("service-provider") // 表示这是一个Feign客户端,用于调用service-provider服务
public interface ServiceProviderClient {
    @GetMapping("/data")
    String getData();
}
 
@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private ServiceProviderClient serviceProviderClient;
 
    @GetMapping("/data")
    public String getData() {
        return serviceProviderClient.getData();
    }
}
 
@Configuration
public class ConfigClientConfig {
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder builder) {
        return builder.build();
    }
}
 
@RestController
@RefreshScope // 使配置可以动态刷新
public class ConfigClientController {
    @Value("${my.property}")
    private String myProperty;
 
    @GetMapping("/my-property")
    public String getMyProperty() {
        return myProperty;
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个简单的Spring Boot应用,它整合了Eureka、RabbitMQ、Hystrix、Zuul、Config和Feign。这个应用可以作为一个起点,根据具体需求进行功能扩展和配置调整。

2024-09-02

在PostgreSQL中进行数据库小版本升级,通常涉及执行一系列的SQL命令来修改数据库结构或数据。这里提供一个简化的例子,展示如何在PostgreSQL中进行小版本升级。




-- 假设从版本 1.0 升级到 1.1
 
-- Step 1: 在升级前执行一些必要的检查
BEGIN;
-- 检查代码放这里
 
-- Step 2: 添加新列到表中
ALTER TABLE your_table_name ADD COLUMN new_column_name column_type;
 
-- Step 3: 为新列添加默认值
UPDATE your_table_name SET new_column_name = default_value WHERE new_column_name IS NULL;
 
-- Step 4: 修改表中的数据
-- 例如,更新某些行的状态
UPDATE your_table_name SET status = 'new_status' WHERE some_condition;
 
-- Step 5: 添加新的索引或约束
ALTER TABLE your_table_name ADD CONSTRAINT constraint_name CHECK (some_condition);
 
-- Step 6: 更新视图或函数
-- 如果有必要
 
-- Step N: 其他数据库更改
-- ...
 
-- Step N+1: 记录升级完成
-- 可以通过在某个特定的表中插入一条记录来标记升级完成
INSERT INTO schema_version_table (version) VALUES ('1.1');
 
-- Step N+2: 提交事务
COMMIT;

在实际的小版本升级脚本中,你需要根据具体的数据库结构和业务逻辑来调整SQL命令。务必在升级前进行充分的测试,并在生产环境中执行前确保有完整的数据备份。

2024-09-02



import mysql2sqlite
 
# 连接到MySQL数据库
mysql_conn = mysql2sqlite.connect_mysql(host='localhost', user='your_username', passwd='your_password', db='your_database')
 
# 连接到SQLite数据库
sqlite_conn = mysql2sqlite.connect_sqlite('your_database.sqlite')
 
# 转换和迁移数据
mysql2sqlite.convert_schema(mysql_conn, sqlite_conn)
mysql2sqlite.convert_data(mysql_conn, sqlite_conn)
 
# 关闭数据库连接
mysql_conn.close()
sqlite_conn.close()

这段代码展示了如何使用mysql2sqlite库来连接MySQL和SQLite数据库,并将MySQL数据库的模式和数据迁移到SQLite数据库。首先,使用connect_mysql函数连接到MySQL数据库,然后使用connect_sqlite函数连接到SQLite数据库。接下来,使用convert_schema函数转换数据库模式,使用convert_data函数迁移数据。最后,关闭数据库连接。这是一个简单的用例,但在实际应用中,可能需要更复杂的配置和错误处理。

2024-09-02

Spring Boot整合Sentry的示例代码如下:

  1. pom.xml中添加Sentry的依赖:



<dependency>
    <groupId>com.getsentry.raven</groupId>
    <artifactId>raven-spring</artifactId>
    <version>8.0.2</version>
</dependency>
  1. application.propertiesapplication.yml中配置Sentry的DSN:



# application.properties
sentry.dsn=http://<your-public-key>:<your-secret-key>@<your-sentry-host>/<project-id>
  1. 在Spring Boot的配置类中添加Sentry的配置:



import com.getsentry.raven.configuration.RavenConfiguration;
import com.getsentry.raven.dsn.Dsn;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class SentryConfig {
 
    @Bean
    public Dsn dsn() {
        return new Dsn("http://<your-public-key>:<your-secret-key>@<your-sentry-host>/<project-id>");
    }
 
    @Bean
    public RavenConfiguration ravenConfiguration(Dsn dsn) {
        return new RavenConfiguration.Builder(dsn).build();
    }
}
  1. 使用Sentry记录异常:



import com.getsentry.raven.Raven;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class SomeService {
 
    public void doSomething() {
        try {
            // 假设的业务逻辑
            throw new RuntimeException("Something went wrong");
        } catch (Exception e) {
            Raven.captureException(e);
            // 处理异常
        }
    }
}

以上代码展示了如何在Spring Boot应用程序中配置和使用Sentry来记录异常。记得替换<your-public-key>, <your-secret-key>, <your-sentry-host>, 和 <project-id>为你的Sentry项目对应的值。

2024-09-02

要使用Docker Compose来部署Oracle 11g数据库,您需要编写一个docker-compose.yml文件,并且可能还需要一个自定义的Dockerfile来处理Oracle数据库的安装和配置。以下是一个基本的示例:

首先,创建一个Dockerfile来构建Oracle 11g镜像:




# 使用官方的Red Hat镜像作为基础
FROM oraclelinux:7-slim
 
# 安装Oracle 11g所需的依赖包
RUN yum -y install oracle-rdbms-server-11gR2-preinstall
 
# 设置环境变量
ENV ORACLE_HOME=/u01/app/oracle/product/11.2.0/db_1 \
    ORACLE_SID=ORCL \
    ORACLE_BASE=/u01/app/oracle
 
# 设置内存限制
SETMEM 3000
 
# 对外暴露Oracle的默认端口
EXPOSE 1521
 
# 设置用户和用户组
RUN mkdir -p /u01/app && \
    groupadd -g 54321 oinstall && \
    groupadd -g 54322 dba && \
    useradd -u 54321 -g oinstall -G dba -m -d /u01/app/oracle oracle && \
    chown -R oracle:oinstall /u01 && \
    chmod -R 775 /u01
 
# 切换到oracle用户
USER oracle
 
# 启动Oracle实例脚本
CMD ["/bin/bash", "-c", "/u01/app/oracle/product/11.2.0/db_1/bin/dbstart $ORACLE_HOME"]

然后,创建docker-compose.yml文件:




version: '3'
services:
  oracle:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    volumes:
      - ./oradata:/u01/app/oracle
    ports:
      - "1521:1521"
    environment:
      - ORACLE_ALLOW_REMOTE=true
    healthcheck:
      test: ["CMD", "sqlplus", "-S", "system/oracle", "@safeadmin"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 5

在这个例子中,我们创建了一个服务oracle,它使用了上面的Dockerfile来构建镜像。我们挂载了一个本地目录./oradata到容器中的Oracle数据文件目录/u01/app/oracle,以便持久化数据库数据。我们还暴露了Oracle的默认端口1521,允许远程连接。

请注意,这只是一个基础示例,您可能需要根据自己的需求进行调整。例如,您可能需要设置更多环境变量,处理数据库的实际安装和配置,以及添加额外的卷来持久化配置文件和日志文件。

在运行Docker Compose之前,请确保您的机器有足够的内存(至少3GB),因为Oracle 11g需要较多的内存资源。

运行以下命令来构建镜像并启动服务:




docker-compose up -d

Oracle数据库实例将在启动后自动运行。您可以使用docker-compose logs -f命令来监控数据库的启动过程。一旦数据库运行起来,您就可以使用数据库客户端连接到Oracle实例,默认的用户名和密码都是systemoracle

2024-09-02

DBA_AUTOTASK_WINDOW_CLIENTS 是Oracle数据库中负责管理自动化任务窗口的表,用于定义自动化任务执行的时间窗口。

如果你提到的“每晚10点数据库繁忙”是指数据库负载高,那么你可能需要调整数据库的资源分配,或者优化已经运行的SQL语句来减少负载。

如果你想要调整自动化任务执行的时间窗口,你可以使用以下SQL语句来更新DBA_AUTOTASK_WINDOW_CLIENTS表:




UPDATE dba_autotask_window_clients
SET duration = <新的时间长度>,
    start_time = <新的开始时间>
WHERE client_name = 'auto task name';

请将<新的时间长度><新的开始时间>替换为你希望的时间长度和开始时间,并将'auto task name'替换为你的自动化任务名称。

请注意,你需要具有相应的权限才能更新这个表,并且在进行任何更改之前,最好备份当前配置。同时,更改自动化任务窗口可能需要与数据库负载和维护时间表协调,以确保不会影响业务运作。