2024-09-02

报错org.springframework.http.converter.HttpMessageNotReadableException通常表明Spring框架在尝试读取HTTP请求体时遇到了问题。这可能是因为请求的内容类型(Content-Type)与后端期望的不匹配,或者请求的数据格式与后端定义的数据绑定模型不一致。

解决方法:

  1. 检查客户端请求的Content-Type是否正确。例如,如果你发送的是JSON数据,那么Content-Type应该是application/json
  2. 确保客户端发送的数据格式与后端期望的格式相匹配。如果后端期望的是JSON,那么客户端发送的数据也必须是有效的JSON格式。
  3. 如果你正在使用Spring的@RequestBody注解来绑定数据,确保你的数据模型类与JSON结构相匹配。任何不匹配的字段都可能导致解析失败。
  4. 查看后端的数据绑定类(如DTOs),确保所有字段都有合适的getter和setter方法,并且字段的访问级别允许Spring进行绑定(如public)。
  5. 如果你正在使用自定义的消息转换器,确保它们正确配置并且能够处理请求的内容类型。
  6. 查看Spring的日志或异常堆栈信息,以获取更多关于解析失败的细节,这有助于确定问题的具体原因。
  7. 如果问题仍然存在,可以使用网络抓包工具(如Wireshark)来检查HTTP请求的具体内容,确认发送的数据是否有误。
  8. 如果你正在使用Spring Security,确保没有安全配置阻止了请求体的读取。

总结,解决HttpMessageNotReadableException通常需要检查Content-Type、数据格式、数据绑定模型以及Spring配置。如果问题仍然无法解决,可能需要进一步调试或查看Spring框架的内部日志来获取更多信息。

2024-09-02

Tomcat的maxThreadsacceptCount是Connector配置中的两个重要参数,它们对高并发有一定影响。

  1. maxThreads: 指Tomcat可以处理的最大线程数,也就是Tomcat可以同时处理的请求数量。如果请求数量超过这个值,新的请求将会被阻塞,直到有新的可用线程。
  2. acceptCount: 指在Connector被暂停以外,等待接受的连接数目的最大值。如果这些连接都被处理了,则后来的连接将会被拒绝。

这两个参数对高并发的影响主要体现在以下几个方面:

  • 如果maxThreads设置过低,可能会导致无法有效处理并发请求,新的请求会被阻塞。
  • 如果acceptCount设置过高,可能会消耗更多内存资源,并且如果Tomcat处理不过来,可能会导致OOM(Out of Memory)异常。

下面是一个Tomcat Connector的配置示例:




<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
           connectionTimeout="20000"
           redirectPort="8443"
           maxThreads="200"
           acceptCount="100" />

在这个示例中,maxThreads被设置为200,意味着Tomcat最多可以有200个线程处理请求;acceptCount被设置为100,意味着在所有200个线程都被使用时,还可以有100个等待接受的连接。如果需要调整这些参数以适应高并发的情况,可以根据服务器的实际能力和业务需求进行调整。

2024-09-02

在VSCode中部署Tomcat需要进行以下步骤:

  1. 安装Java Development Kit (JDK)。
  2. 下载并解压Apache Tomcat。
  3. 配置环境变量CATALINA_HOME指向Tomcat安装目录。
  4. 在VSCode中配置launch.json以启动和调试Tomcat。

以下是一个简单的launch.json配置示例,用于在VSCode中启动和调试Tomcat:




{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "type": "java",
            "name": "Debug Tomcat",
            "request": "launch",
            "cwd": "${workspaceFolder}",
            "env": {
                "JAVA_HOME": "/path/to/your/JDK",
                "CATALINA_HOME": "/path/to/your/Tomcat",
                "CATALINA_OPTS": "-Xdebug -Xrunjdwp:server=y,transport=dt_socket,address=8000,suspend=n"
            },
            "args": [
                "run"
            ],
            "classpath": [
                "${env.CATALINA_HOME}/bin/tomcat-juli.jar"
            ],
            "stopAtEntry": false
        }
    ]
}

请将/path/to/your/JDK/path/to/your/Tomcat替换为您的JDK和Tomcat的实际安装路径。

在VSCode中,您可以打开命令面板(Ctrl+Shift+P),输入Java: Open Java Visual Studio Code Extension Configuration File来编辑launch.json文件。

在完成配置后,您可以在VSCode的终端中运行Tomcat(通常在Tomcat的bin目录下有一个启动脚本),或者直接在VSCode中使用F5键进行调试。

2024-09-02



import org.springframework.statemachine.StateMachine;
import org.springframework.statemachine.state.State;
import org.springframework.statemachine.transition.Transition;
 
// 假设StateMachine<S, E>是已经配置好的状态机实例
StateMachine<S, E> stateMachine = ...;
 
// 获取当前状态
State<S, E> currentState = stateMachine.getState();
System.out.println("当前状态: " + currentState.getId());
 
// 触发事件E
stateMachine.sendEvent(E.EVENT_A);
 
// 监听状态机的状态变化和事件触发
stateMachine.addStateListener((stateMachine, newState, transition) -> {
    State<S, E> state = newState;
    Transition<S, E> tr = transition;
    System.out.println("状态变化: " + state.getId());
    if (tr != null) {
        System.out.println("触发事件: " + tr.getTrigger().getEvent().name());
    }
});
 
// 启动状态机
stateMachine.start();

这个代码示例展示了如何使用Spring状态机模式。首先,我们通过stateMachine.getState()获取当前状态,然后通过stateMachine.sendEvent(E.EVENT_A)触发事件E。我们还为状态机添加了一个监听器,当状态或事件发生变化时,它会打印出相关信息。最后,我们通过stateMachine.start()启动状态机。这个例子简单地演示了状态机的基本用法,实际应用中可能需要更复杂的逻辑和配置。

2024-09-02

在Spring Cloud中,Eureka与Ribbon相结合,可以实现客户端的负载均衡。以下是Eureka基于Ribbon实现负载均衡调用的简化流程:

  1. 客户端(如一个Web客户端)发起服务调用请求。
  2. 请求首先被Ribbon拦截。
  3. Ribbon通过Eureka Client获取服务注册中心的服务注册信息。
  4. 根据特定的负载均衡策略,Ribbon选择一个服务实例。
  5. Ribbon将选定的服务实例的地址注入到请求中,并将其转发到该服务实例。
  6. 服务实例处理请求并返回响应。

代码示例:




@RestController
public class ConsumerController {
 
    @Autowired
    private LoadBalancerClient loadBalancerClient;
 
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
 
    @GetMapping("/callService")
    public String callService() {
        // 使用LoadBalancerClient选择服务实例
        ServiceInstance serviceInstance = loadBalancerClient.choose("service-provider");
        URI uri = URI.create(serviceInstance.getUri() + "/service-endpoint");
 
        // 使用RestTemplate调用服务
        return restTemplate.getForObject(uri, String.class);
    }
}

在这个例子中,loadBalancerClient.choose("service-provider") 根据负载均衡策略选择一个服务实例,然后使用RestTemplate调用该实例的具体端点。这里的"service-provider"是Eureka中服务提供者的注册名称。

2024-09-02

Redis 提供了几种不同的方法来实现限流,以下是三种常见的限流方法及其代码示例:

  1. 使用 Redis 的 INCR 和 EXPIRE 命令



import redis
 
def is_rate_limited(redis_conn, user_id, max_requests, duration):
    key = f"user:{user_id}:rate_limit"
    requests = redis_conn.incr(key)
    if requests == 1:
        redis_conn.expire(key, duration)
    if requests > max_requests:
        return True
    else:
        return False
 
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
user_id = "user123"
max_requests = 10
duration = 60  # 60 seconds
 
if is_rate_limited(r, user_id, max_requests, duration):
    print("User has exceeded the rate limit.")
else:
    print("User is within the rate limit.")
  1. 使用 Redis 的 LUA 脚本



import redis
 
rate_limit_script = """
    local key = KEYS[1]
    local limit = tonumber(ARGV[1])
    local current = redis.call('get', key)
    if current and tonumber(current) > limit then
        return true
    else
        if current then
            redis.call('incr', key)
        else
            redis.call('set', key, 1)
            redis.call('expire', key, ARGV[2])
        end
        return false
    end
"""
 
def is_rate_limited(redis_conn, user_id, max_requests, duration):
    key = f"user:{user_id}:rate_limit"
    script = redis_conn.register_script(rate_limit_script)
    return script(keys=[key], args=[max_requests, duration])
 
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
user_id = "user123"
max_requests = 10
duration = 60  # 60 seconds
 
if is_rate_limited(r, user_id, max_requests, duration):
    print("User has exceeded the rate limit.")
else:
    print("User is within the rate limit.")
  1. 使用 Redis 的 Token Bucket 算法



import redis
import time
 
def token_bucket(redis_conn, user_id, rate, tokens, duration):
    key = f"user:{user_id}:rate_limit"
    now = time.time()
    timestamp = redis_conn.get(key)
    if timestamp:
        timestamp = float(timestamp)
        if now < timestamp:
            return False
        if now > timestamp + duration:
            redis_conn.set(key, now, ex=duration)
            redis_conn.set(f"{key}:tokens", max(tokens - (now - timestamp) * rate, 0))
    else:
        redis_conn.set(key, now, ex=duration)
        redis_conn.set(f"{key}:tokens", tokens)
    if redis_conn.exists(f"{key}:tokens"):
        current_tokens = redis_conn.get(f"{key}:tokens")
        if current_tokens and int(current_tokens) > 0:
            redis_conn.decr(f"{ke
2024-09-02



import sqlite3
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 
class SQLiteThreadPoolExecutor:
    def __init__(self, db_path, max_workers=10):
        self.connection = sqlite3.connect(db_path, isolation_level=None)
        self.cursor = self.connection.cursor()
        self.max_workers = max_workers
        self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers)
 
    def execute(self, query, parameters=()):
        """在线程池中执行SQL查询"""
        future = self.executor.submit(self._execute, query, parameters)
        return future
 
    def _execute(self, query, parameters):
        """执行SQL查询"""
        self.cursor.execute(query, parameters)
        self.connection.commit()
        return self.cursor.rowcount
 
    def close(self):
        """关闭数据库连接和线程池"""
        self.connection.close()
        self.executor.shutdown(wait=True)

这个代码示例展示了如何使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor来封装SQLite数据库操作,使其能够在多线程环境中执行。execute方法接受SQL查询和参数,并返回一个Future对象,可以用来异步获取执行结果。close方法用于关闭数据库连接和线程池,确保所有资源得到释放。

2024-09-02

Spring Boot 3.2 更新声明通常是指Spring Boot项目在进行了一些更新后,开发者需要知道的关于新版本的信息。这些信息可能包括了新功能、改进、不再支持的功能、计划中的变更等。

解决方案通常涉及以下几个步骤:

  1. 查看官方文档:首先,你应该查看Spring Boot的官方文档或发布说明,了解3.2版本的更新内容。
  2. 升级依赖:一旦你了解了更新的内容,你应该在项目中将Spring Boot的依赖更新到3.2版本。这可以通过修改项目的pom.xml(Maven)或build.gradle(Gradle)文件来实现。
  3. 修改代码:根据更新的内容,你可能需要修改你的代码来适应新版本。这可能包括修改配置属性、重构代码以利用新特性等。
  4. 测试应用:在升级后,你应该充分测试你的应用程序以确保没有引入任何新的问题。
  5. 查看兼容性说明:如果你的项目依赖于其他库或框架,确保它们与Spring Boot 3.2兼容。

以下是一个简单的Maven依赖更新示例:




<!-- 旧版本 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>3.1.0</version>
</dependency>
 
<!-- 新版本 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>3.2.0</version>
</dependency>

请注意,实际更新时应考虑项目的具体情况,并在实际环境中测试。

2024-09-02

为了在C/C++程序中使用SQLite,你需要安装SQLite库,然后使用其C API来进行数据库操作。以下是一个简单的例子,展示了如何在C/C++程序中使用SQLite:

  1. 安装SQLite库。
  2. 包含SQLite头文件。
  3. 链接SQLite库。

以下是一个简单的C程序,展示了如何打开一个SQLite数据库,执行一个查询,并处理结果:




#include <stdio.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("test.db", &db);
    if (rc) {
        fprintf(stderr, "Can't open database: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
        sqlite3_close(db);
        return 1;
    }
 
    const char *sql = "SELECT * FROM myTable;";
 
    rc = sqlite3_exec(db, sql, callback, 0, &zErrMsg);
    if (rc != SQLITE_OK) {
        fprintf(stderr, "SQL error: %s\n", zErrMsg);
        sqlite3_free(zErrMsg);
    }
 
    sqlite3_close(db);
    return 0;
}

确保在编译时链接SQLite库,例如使用gcc:




gcc -o sqlite_example sqlite_example.c -lsqlite3

这个例子中,我们打开了一个名为test.db的SQLite数据库,并执行了一个查询,myTable是预期查询的表名。sqlite3_exec函数用于执行SQL语句,并且提供了一个回调函数callback来处理查询结果。

请确保你的开发环境已经安装了SQLite3,并且在编译时链接了SQLite3库。

2024-09-02

以下是一个简单的Spring Boot集成WebSocket的示例。这个示例包括了一个简单的WebSocket服务端和客户端。

服务端代码:




import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.socket.TextMessage;
import org.springframework.web.socket.WebSocketSession;
import org.springframework.web.socket.handler.TextWebSocketHandler;
 
@Component
public class WebSocketHandler extends TextWebSocketHandler {
 
    @Override
    public void afterConnectionEstablished(WebSocketSession session) throws Exception {
        // 连接建立后的处理逻辑
    }
 
    @Override
    protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage message) throws Exception {
        // 处理接收到的消息
        System.out.println("Received message: " + message.getPayload());
        // 可以选择向客户端发送消息
        session.sendMessage(new TextMessage("Server received: " + message.getPayload()));
    }
}

客户端代码:




import org.springframework.web.socket.WebSocketHttpHeaders;
import org.springframework.web.socket.client.standard.StandardWebSocketClient;
import org.springframework.web.socket.WebSocketSession;
import org.springframework.web.socket.WebSocketHandler;
import org.springframework.web.socket.handler.TextWebSocketHandler;
 
import java.net.URI;
 
public class WebSocketClient {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        URI uri = new URI("ws://localhost:8080/websocket"); // 替换为你的WebSocket服务端地址
        WebSocketHttpHeaders headers = new WebSocketHttpHeaders();
        // 可以添加认证头部等
        WebSocketClient client = new StandardWebSocketClient();
        WebSocketHandler handler = new TextWebSocketHandler() {
            @Override
            public void afterConnectionEstablished(WebSocketSession session) throws Exception {
                // 连接建立后的处理逻辑
                session.sendMessage(new TextMessage("Hello from client"));
            }
 
            @Override
            protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage message) throws Exception {
                // 处理接收到的服务端消息
                System.out.println("Received message: " + message.getPayload());
            }
        };
 
        WebSocketSession session = client.doHandshake(handler, uri, headers).get();
        // 这里可以继续发送消息或者等待关闭
        // session.sendMessage(new TextMessage("Hello again"));
        // 等待关闭或者其他逻辑
    }
}

在这个例子中,服务端使用了TextWebSocketHandler来处理消息,并打印接收到的消息。客户端连接到服务端