分类后端技术下的文章

2024-09-02

由于提供的信息是关于如何安装和使用Oracle数据库操作员工具，我们可以假设这是一个图形用户界面工具，并提供一个简化的安装和基本使用步骤指南。

安装步骤:

下载Oracle数据库操作员安装程序。
双击安装程序开始安装过程。
遵循安装向导的步骤完成安装。

使用步骤:

打开Oracle数据库操作员工具。
配置连接信息（例如，数据库地址、端口、用户名和密码）。
连接到数据库。
浏览和管理数据库对象（表、视图、序列等）。
执行SQL查询或脚本。
监控数据库性能和健康状况。

示例代码（假设代码是用于配置连接的）:




# 假设存在一个配置连接的类
class OracleDBOperatorConfig:
    def __init__(self, host, port, username, password):
        self.host = host
        self.port = port
        self.username = username
        self.password = password
 
# 创建配置实例
config = OracleDBOperatorConfig('dbhost.example.com', 1521, 'user', 'pass')
 
# 使用配置实例连接数据库
# 这里应该是连接数据库的具体代码

请注意，上述代码是示例性质的，并不代表真实存在的代码。实际使用时，你需要参考Oracle数据库操作员工具的文档来了解如何使用它的API或者用户界面。

详细分析Oracle修改默认的时间格式（四种方式）

2024-09-02

在Oracle数据库中，可以通过以下四种方式修改默认的时间格式：

会话级别：




ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT = '格式';

系统级别：




ALTER SYSTEM SET NLS_DATE_FORMAT = '格式' SCOPE=SPFILE;

需要重启数据库。

使用TO\_CHAR函数：




SELECT TO_CHAR(日期字段, '格式') FROM 表名;

设置环境变量：
在环境变量中设置NLS_DATE_FORMAT，如在Windows系统中：




set NLS_DATE_FORMAT=格式

在Unix/Linux系统中：




export NLS_DATE_FORMAT=格式

格式参数可以是如'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'等。

注意：格式化字符串可以包含以下元素：

日期（YYYY-MM-DD）
时间（HH24:MI:SS）
时区（TZH:TZM）

示例：




-- 会话级别修改
ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT = 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS';
 
-- 系统级别修改（需要重启）
ALTER SYSTEM SET NLS_DATE_FORMAT = 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS' SCOPE=SPFILE;
 
-- 使用TO_CHAR格式化查询结果
SELECT TO_CHAR(your_date_column, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') FROM your_table;
 
-- 设置环境变量
set NLS_DATE_FORMAT=YYYY-MM-DD HH24:MI:SS

SQLite版本3中的文件锁定和并发

2024-09-02




-- 假设我们已经有一个名为example的表，并且我们想要在多个进程中安全地更新数据。
 
-- 进程A:
BEGIN TRANSACTION;
INSERT INTO example (id, value) VALUES (1, 'A');
COMMIT;
 
-- 进程B:
BEGIN TRANSACTION;
INSERT INTO example (id, value) VALUES (2, 'B');
COMMIT;
 
-- 上述操作在SQLite中是线程安全的，因为SQLite使用了写时复制的机制。
-- 但是，如果我们需要在同一时间对同一行进行更新，就需要使用锁来避免冲突。
 
-- 进程C:
BEGIN IMMEDIATE TRANSACTION;
UPDATE example SET value = 'C' WHERE id = 1;
COMMIT;
 
-- 进程D:
BEGIN IMMEDIATE TRANSACTION;
UPDATE example SET value = 'D' WHERE id = 1;
COMMIT;
 
-- 在这个例子中，BEGIN IMMEDIATE TRANSACTION; 保证了如果没有其他事务正在使用数据，
-- 当前事务可以立即获取所需的锁。如果有其他事务正在使用数据，则当前事务会等待，直到其他事务结束。
-- 这样就避免了写操作之间的冲突，保证了数据的一致性。

在这个例子中，我们演示了如何在SQLite中使用BEGIN TRANSACTION来保证多个进程中的写操作是线程安全的，以及如何使用BEGIN IMMEDIATE TRANSACTION来避免写操作之间的冲突，从而保证数据的一致性。这是学习SQLite并发控制的一个基本例子。

MongoDB的安装和配置

2024-09-02

在不同的操作系统上，MongoDB的安装和配置可能会有所不同。以下是在Ubuntu系统上安装和配置MongoDB的基本步骤：

导入MongoDB公钥：




wget -qO - https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.2.asc | sudo apt-key add -

为MongoDB创建列表文件：




echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] http://repo.mongodb.org/apt/ubuntu $(lsb_release -cs)/mongodb-org/4.2 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-4.2.list

更新本地的包数据库：




sudo apt-get update

安装MongoDB包：




sudo apt-get install -y mongodb-org

启动MongoDB服务：




sudo systemctl start mongod

设置MongoDB在系统启动时自动启动：




sudo systemctl enable mongod

检查MongoDB服务的状态：




sudo systemctl status mongod

配置MongoDB（可选）：
编辑MongoDB配置文件/etc/mongod.conf，根据需求进行相应的配置更改。
重启MongoDB服务以应用配置更改：




sudo systemctl restart mongod

连接到MongoDB：




mongo

这些步骤适用于Ubuntu 16.04和更高版本。如果你使用的是不同的Ubuntu版本，可能需要将源列表中的版本代号更换为你系统的相应代号。

外网访问本地Tomcat服务器【cpolar内网穿透】

2024-09-02

所有,java

要实现外网访问本地Tomcat服务器，可以使用cpolar建立的内网穿透通道。以下是简要步骤和示例：

前往cpolar官网下载并安装cpolar客户端。
注册cpolar账号，并登录。
在cpolal后台创建一条TCP隧道，将本地Tomcat服务器的端口（默认是8080）映射到cpolar提供的公网地址上。
启动本地Tomcat服务器。
在本地或远程计算机上，通过cpolar提供的公网地址和端口访问Tomcat服务器。

示例代码或命令：




# 安装cpolar（仅示例，实际请从官网下载对应系统的安装包）
wget https://download.cpolar.com/cpolar-release.zip
unzip cpolar-release.zip
cd cpolar-release
sudo ./install.sh

# 启动cpolar客户端
cpolar service start

# 创建隧道映射本地Tomcat服务器（假设本地Tomcat端口是8080）
cpolar tcp --remote-port 8080

# 查看隧道信息，获取公网地址和端口
cpolar info

访问Tomcat服务器的URL格式通常为：




http://<公网地址>:<公网端口>

使用上述地址，你就可以从外网访问到你本地的Tomcat服务器了。

2024-09-02

解释：

MISCONF 错误通常发生在尝试在Redis服务器上执行某些操作时，Redis的RDB快照功能（用于定期保存数据库快照到磁盘）被配置为在内存不足的情况下失败。当Redis尝试执行保存快照操作但由于内存不足（例如，物理内存或者分配的内存映射值）而无法完成时，就会出现这个错误。

解决方法：

增加可用内存：确保服务器有足够的物理内存来存储RDB快照。如果物理内存不足，可以考虑增加物理内存或者使用虚拟内存。
调整Redis配置：修改Redis的配置文件（通常是redis.conf），调整maxmemory指令的值来限制Redis使用的最大内存。如果已经设置了maxmemory-policy，确保它不是设置为volatile-lru、allkeys-lru、volatile-random、allkeys-random或volatile-ttl，这些策略在内存不足时会导致RDB保存失败。
使用appendonly模式：如果不需要RDB快照，可以禁用它，只使用AOF持久化。在redis.conf中设置save指令为空，并且将appendonly设置为no。
检查内存映射配置：如果服务器使用了内存映射技术，请检查maxmemory-mapped-files设置，确保它不是设置为0，这可能导致内存不足错误。
定期监控内存：定期监控Redis的内存使用情况，并在内存接近或达到限制时采取预防措施。

在进行任何配置更改后，记得重启Redis服务以使更改生效。

2024-09-02

所有,java

在MyBatis-Plus中，可以通过QueryWrapper或LambdaQueryWrapper来实现自定义SQL拼接的方式进行条件查询，并且可以很容易地实现分页和多表查询。以下是一个使用自定义SQL进行分页查询和多表查询的例子：




import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
 
// 假设有一个User实体和对应的UserMapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
    // 自定义分页查询SQL
    @Select("SELECT * FROM user u LEFT JOIN department d ON u.department_id = d.id ${ew.customSqlSegment}")
    Page<User> selectUserPage(Page<?> page, @Param(Constants.WRAPPER) QueryWrapper<User> queryWrapper);
}
 
// 使用
Page<User> page = new Page<>(1, 10); // 第1页，每页10条数据
QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.eq("name", "张三"); // 假设我们要查询名字为张三的用户
queryWrapper.select("u.*, d.name as department_name"); // 只查询用户表和部门表中的部分字段
 
Page<User> result = userMapper.selectUserPage(page, queryWrapper);

在这个例子中，我们定义了一个UserMapper接口，并在接口中定义了一个自定义的分页查询方法selectUserPage。这个方法使用了MyBatis的注解@Select来指定自定义的SQL语句，并且通过${ew.customSqlSegment}来插入MyBatis-Plus提供的动态SQL部分。

在调用时，我们创建了一个Page对象来指定分页信息，并创建了一个QueryWrapper对象来指定查询条件，然后将这个QueryWrapper对象作为参数传递给我们的自定义方法。

这个例子展示了如何在MyBatis-Plus中结合Page插件实现分页，以及如何通过QueryWrapper来自定义查询条件和选择的字段。

2024-09-02

tracert出现星号通常意味着在某一跳（hop）上发现网络请求无法到达目标主机，可能的原因包括：

目标主机不可达：可能是目标主机关机或者不在网络上。
路由器或防火墙阻止了ICMP回显请求或回显应答。
中间路由器配置错误，导致数据包无法正确路由。

解决方法：

检查目标主机是否开机并且在网络上。
检查防火墙设置，确保允许ICMP回显请求和回显应答通过。
联系网络管理员检查路由器和交换机的配置。
如果是在Docker容器中运行Redis，确保容器网络配置正确，并且容器间的网络通信没有受到限制。

在Docker中安装并配置Redis的步骤：

拉取Redis镜像：docker pull redis
运行Redis容器：docker run --name myredis -d redis
如果需要将Redis端口映射到宿主机，可以使用-p选项：docker run --name myredis -d -p 6379:6379 redis

如果需要配置Redis，可以创建自定义配置文件并通过挂载卷的方式将其加载到容器中：




docker run --name myredis -d -v /my/local/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf redis redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf

确保宿主机的防火墙和任何中间网络设备（如路由器）允许相应的端口通信。如果tracert显示星号，检查路由路径上的每一跳，确定是否有设备或配置阻止了ICMP包的传输。

11 Redis之高并发问题(读+写) + 分布式锁 + Redisson的锁

2024-09-02

在处理Redis高并发问题时，可以使用分布式锁来保证数据的一致性。以下是使用Redisson框架中的锁来解决高并发问题的示例代码：




import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
 
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
public class RedisHighConcurrencyExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 配置Redisson客户端
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
 
        // 获取分布式锁对象
        RLock lock = redisson.getLock("myLock");
 
        try {
            // 尝试获取锁，最多等待100秒，锁定之后最多持有锁10秒
            boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                // 业务逻辑处理
                System.out.println("Lock acquired. Process data.");
                // ... 你的业务逻辑代码 ...
            } else {
                System.out.println("Failed to acquire lock.");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 释放锁
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
                System.out.println("Lock released.");
            }
        }
 
        // 关闭Redisson客户端
        redisson.shutdown();
    }
}

这段代码展示了如何使用Redisson提供的分布式锁来避免高并发时的数据竞争问题。tryLock方法尝试获取锁，如果在指定时间内未能获得锁，则返回false。获得锁之后，执行必要的数据处理，处理完成后释放锁。这确保了同一时刻只有一个线程可以进行数据的读写操作，从而保证了数据的一致性和系统的健壮性。

2024-09-02

在Redis中，我们可以存储多种类型的数据，如字符串（String）、哈希表（Hashes）、列表（Lists）、集合（Sets）、有序集合（Sorted sets）、位图（Bitmaps）、超日志（HyperLogLogs）等。

在Java中，我们可以使用Jedis库来操作Redis。

以下是一些基本的操作示例：

连接Redis




Jedis jedis = new Jedis("localhost");
System.out.println("连接成功");

设置字符串数据




jedis.set("myKey", "myValue");
System.out.println("设置成功");
String value = jedis.get("myKey");
System.out.println("获取myKey: " + value);

哈希表操作




jedis.hset("myHash", "field1", "value1");
System.out.println("哈希表设置成功");
String hashValue = jedis.hget("myHash", "field1");
System.out.println("获取哈希表myHash field1: " + hashValue);

列表操作




jedis.lpush("myList", "value1");
System.out.println("列表插入成功");
List<String> list = jedis.lrange("myList", 0, -1);
System.out.println("获取列表myList全部: " + list);

集合操作




jedis.sadd("mySet", "value1");
System.out.println("集合插入成功");
Set<String> set = jedis.smembers("mySet");
System.out.println("获取集合mySet全部: " + set);

有序集合操作




jedis.zadd("myZset", 1, "value1");
System.out.println("有序集合插入成功");
Set<String> zset = jedis.zrange("myZset", 0, -1);
System.out.println("获取有序集合myZset全部: " + zset);

位图操作




jedis.setbit("myBitmap", 1, true);
System.out.println("位图设置成功");
Boolean bitmapValue = jedis.getbit("myBitmap", 1);
System.out.println("获取位图myBitmap 1位: " + bitmapValue);

超日志操作




jedis.pfadd("myHyperLogLog", "value1");
System.out.println("超日志添加成功");
Long hyperLogLogValue = jedis.pfcount("myHyperLogLog");
System.out.println("获取超日志myHyperLogLog基数: " + hyperLogLogValue);

删除键




jedis.del("myKey");
System.out.println("删除myKey成功");

关闭连接




jedis.close();
System.out.println("连接已关闭");

注意：以上代码只是示例，实际使用时需要处理异常和其他逻辑。

在实际应用中，我们可能需要根据业务需求来操作Redis，如使用Redis Desk Manager来管理Redis数据库，搜索特定的userid。这通常涉及到更复杂的查询和逻辑，可能需要使用到Lua脚本或者更复杂的数据结构如有序集合（Sorted sets）。

在Java中，我们可以使用Jedis的eval方法来执行Lua脚本。

例如，我们可以使用以下Lua脚本在有序集合中搜索特定的userid：




local user