2024-09-02



import redis
 
# 连接到Redis服务器
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 订阅者
def subscriber(redis_client, channel):
    pubsub = redis_client.pubsub()
    pubsub.subscribe(channel)
    for message in pubsub.listen():
        print(f"接收到消息: {message['data'].decode()}")
 
# 发布者
def publisher(redis_client, channel, message):
    redis_client.publish(channel, message)
 
# 使用示例
channel = "chat_room"  # 聊天室的频道
subscriber(redis_client, channel)  # 开始订阅
publisher(redis_client, channel, "Hello, Redis!")  # 发送消息

这段代码演示了如何使用Redis的发布/订阅机制创建一个简单的聊天室。首先,我们定义了一个subscriber函数来订阅指定频道,然后打印接收到的消息。publisher函数用于向指定频道发送消息。最后,我们演示了如何在实际应用中使用这两个函数。这个例子非常适合用于教学目的,因为它简单且直接地展示了发布/订阅模式的工作原理。

2024-09-02

在PostgreSQL中,使用pg_dump工具导出的数据文件大小并不一定等同于数据库的物理空间大小。物理空间大小是指数据库文件在磁盘上实际占用的空间,而pg_dump导出的文件大小取决于导出内容的数据量和格式选项。

以下是一些可能的原因:

  1. pg_dump默认使用压缩格式输出,因此导出的文件会小于物理空间大小。
  2. 物理空间可能包括了数据库的WAL文件、索引、配置文件等,这些内容pg_dump不会导出。
  3. 物理空间还可能包括了自动空间扩展导致的未使用空间,这些空间对于数据文件是实际占用的,但不会直接体现在pg_dump的输出中。

如果你需要估计pg_dump输出文件的大小与物理空间的关系,你可以使用以下方法:

  1. 导出数据库:

    
    
    
    pg_dump -Fc -b -f dumpfile.dump your_database_name

    这里-Fc指定输出格式为自定义格式(custom format),-b表示不包含DDL命令,-f dumpfile.dump指定输出文件。

  2. 计算导出文件的大小:

    
    
    
    du -sh dumpfile.dump

    这将显示dumpfile.dump文件的大小。

  3. 估计物理空间大小,可以使用pg_database_size()函数:

    
    
    
    SELECT pg_size_pretty(pg_database_size('your_database_name'));

    这将显示指定数据库的大小。

请注意,由于磁盘分区和文件系统的不同,实际占用的物理空间可能会略高于PostgreSQL的估计大小。

2024-09-02

Tomcat是一个开源的Java Servlet容器,用于运行Java Web应用程序。以下是关于Tomcat的一些概述和部署的基本步骤:

概述:

  • Tomcat是一个Web应用服务器,提供了对Servlet和JSP的支持。
  • Tomcat本身也是一个HTTP服务器,可以处理HTTP请求和响应。
  • Tomcat通过Connector连接器组件与其他软件(例如数据库)进行通信。

部署步骤:

  1. 下载Tomcat:访问Apache Tomcat官网下载相应版本。
  2. 安装Tomcat:解压下载的压缩包到指定目录。
  3. 配置Tomcat:编辑配置文件(如server.xml)以满足特定需求。
  4. 部署应用:将Web应用打包为WAR文件,复制到Tomcat的webapps目录。
  5. 启动Tomcat:运行bin/startup.sh(Linux)或bin/startup.bat(Windows)。
  6. 访问应用:通过浏览器访问http://localhost:8080/应用名

示例代码(无代码实际,只提供配置和命令):




# 启动Tomcat
./startup.sh

# 关闭Tomcat
./shutdown.sh

# 配置文件示例(server.xml)
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
           connectionTimeout="20000"
           redirectPort="8443" />

注意:具体步骤可能因版本和操作系统而异。

2024-09-02

在Spring Boot中,大事务问题通常是由于长时间的数据库操作导致的,可以通过以下方式进行优化:

  1. 使用@Transactional注解时,尽可能地指定propagationREQUIRED,这样可以避免不必要的事务创建。
  2. 避免在事务中进行耗时的操作,如网络调用、大量的计算等。
  3. 使用@Transactional(timeout=...)设置事务的超时时间,避免因事务执行时间过长而影响数据库性能。
  4. 如果事务中包含多个操作,可以根据业务逻辑拆分为多个小事务,减少每个事务的处理时间。
  5. 使用@Transactional(readOnly=true)标记只读事务,减少事务锁定的资源。
  6. 对于大批量操作,可以考虑使用批处理插入,如使用JdbcTemplatebatchUpdate方法。
  7. 对于可能导致大量数据库锁竞争的操作,可以调整隔离级别,如设置为READ_UNCOMMITTED,但要注意可能引发的数据一致性问题。
  8. 监控事务的执行时间,对长事务进行优化。

示例代码:




@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, timeout = 30, readOnly = true)
public void performTransactionalOperation() {
    // 只读事务中的操作
}

请根据具体场景选择合适的优化方法。

2024-09-02



using BenchmarkDotNet.Attributes;
using LiteDB;
using Microsoft.Data.Sqlite;
using System.Data.Common;
 
public class DatabaseBenchmarks
{
    private LiteDatabase _liteDb;
    private SqliteConnection _sqliteConnection;
 
    [GlobalSetup]
    public void Setup()
    {
        // 初始化 LiteDB 数据库
        _liteDb = new LiteDatabase("MyData.db");
 
        // 初始化 SQLite 数据库
        _sqliteConnection = new SqliteConnection("Data Source=MyData.db");
        _sqliteConnection.Open();
    }
 
    [GlobalCleanup]
    public void Cleanup()
    {
        _sqliteConnection.Close();
    }
 
    // 在此添加 CRUD 操作的基准测试方法
}

在这个示例中,我们定义了一个基准测试类,并在其中使用了GlobalSetup和GlobalCleanup属性来初始化和清理数据库连接。这样可以确保在执行基准测试前后数据库连接能够正确地被创建和关闭,避免了在测试过程中的资源占用和连接管理问题。这是进行数据库性能测试的一个常见做法。

2024-09-02



import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.*;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Aspect
@Component
public class ApiLogAspect {
 
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ApiLogAspect.class);
 
    @Pointcut("@annotation(com.yourpackage.LogApiRequest)")
    public void logApiRequest() {
    }
 
    @Before("logApiRequest()")
    public void doBefore(JoinPoint joinPoint) {
        // 在此处编写请求日志的逻辑
        LOGGER.info("API请求:{}", joinPoint.getSignature().toShortString());
    }
 
    @AfterReturning(pointcut = "logApiRequest()", returning = "result")
    public void doAfterReturning(Object result) {
        // 在此处编写响应日志的逻辑
        LOGGER.info("API响应:{}", result);
    }
}

这个示例代码展示了如何创建一个简单的日志切面来记录API请求和响应。LogApiRequest是一个自定义注解,用于标记需要记录日志的API方法。在doBefore方法中,我们记录了请求的方法签名。在doAfterReturning方法中,我们记录了方法的返回结果。这个例子使用了SLF4J作为日志门面,并且使用了AspectJ来定义切面和切点。

2024-09-02

在Spring Boot中,你可以使用@Order注解来指定Bean的创建顺序,但如果你想要指定Bean的优先级或者定义Bean的依赖关系,通常推荐使用@Primary@DependsOn注解。

@Order注解可以标注在配置类、组件或者Bean上,它接收一个整型值,值越小,优先级越高。

以下是一个使用@Order指定Bean优先级的例子:




@Configuration
public class AppConfig {
 
    @Bean
    @Order(1)
    public FirstService firstService() {
        return new FirstService();
    }
 
    @Bean
    @Order(2)
    public SecondService secondService() {
        return new SecondService();
    }
}

在这个例子中,firstService将会在secondService之前被创建,因为它的顺序号更小。

需要注意的是,@Order主要用于排序PriorityListFactoryBean、PriorityOrdered、Ordered接口实现类等特定情况。对于依赖注入的情况,通常使用@Autowired注解或者在配置中使用@Primary注解来指定首选的Bean。

2024-09-02

Spring Boot整合JPA主要涉及以下步骤:

  1. 添加Spring Data JPA和数据库驱动的依赖到pom.xml
  2. 配置数据库连接信息在application.propertiesapplication.yml
  3. 创建实体(Entity)类。
  4. 创建继承自JpaRepository的接口。
  5. 在Spring Boot应用的主类上添加@EnableJpaRepositories注解。

以下是一个简单的例子:

pom.xml依赖:




<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.h2database</groupId>
        <artifactId>h2</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
</dependencies>

application.properties配置:




spring.datasource.url=jdbc:h2:mem:testdb
spring.datasource.driverClassName=org.h2.Driver
spring.datasource.username=sa
spring.datasource.password=
spring.jpa.database-platform=org.hibernate.dialect.H2Dialect

实体类User.java




import javax.persistence.*;
 
@Entity
public class User {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
 
    private String name;
 
    // 省略getter和setter
}

仓库接口UserRepository.java




import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
 
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
}

Spring Boot启动类DemoApplication.java




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.data.jpa.repository.config.EnableJpaRepositories;
 
@SpringBootApplication
@EnableJpaRepositories
public class DemoApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }
}

以上代码提供了一个简单的Spring Boot整合JPA的例子。在实际应用中,你可能需要根据具体的数据库和业务需求进行相应的调整。

2024-09-02

在Tomcat中,当你删除一个.war文件时,Tomcat会自动停止该应用程序并删除相应的工作目录,即webapps/你的应用名称这个文件夹。这个文件夹包含了运行时生成的class文件、jsp编译出的class文件以及其他临时文件。

如果你希望在删除.war文件后,手动删除这个项目文件夹,你可以编写一个简单的脚本或程序来实现这个需求。以下是一个使用Java代码实现的例子:




import java.io.File;
import java.io.IOException;
 
public class DeleteTomcatWebapp {
    public static void main(String[] args) {
        if (args.length < 1) {
            System.out.println("Usage: java DeleteTomcatWebapp <webappFolder>");
            return;
        }
 
        String webappFolder = args[0];
        File file = new File(webappFolder);
 
        if (file.exists()) {
            deleteRecursively(file);
            System.out.println("Tomcat webapp folder deleted: " + webappFolder);
        } else {
            System.out.println("Tomcat webapp folder does not exist: " + webappFolder);
        }
    }
 
    private static void deleteRecursively(File file) {
        if (file.isDirectory()) {
            for (File child : file.listFiles()) {
                deleteRecursively(child);
            }
        }
 
        if (!file.delete()) {
            System.out.println("Failed to delete " + file);
        }
    }
}

使用方法:

  1. 编译这段代码,生成DeleteTomcatWebapp.class文件。
  2. 在命令行中运行这个类,传入Tomcat的工作目录作为参数,例如:

    
    
    
    java DeleteTomcatWebapp /path/to/tomcat/webapps/你的应用名称

这段代码会递归地删除指定的目录,你可以在删除.war文件后手动调用这个程序,或者设置一个定时任务来在特定时间自动执行。

2024-09-02

Spring Cloud Netflix 是 Spring Cloud 的一个子项目,它提供了对 Netflix 公司开发的一系列服务进行抽象封装,包括 Eureka、Ribbon、Hystrix、Zuul 和 Archaius 等。

  1. Eureka:服务注册与发现,类似于 Dubbo 的注册中心,可以用来管理服务的服务器列表信息。
  2. Ribbon:客户端负载均衡,可以用来在服务间实现请求的负载均衡。
  3. Hystrix:服务熔断器,可以用来防止服务间的级联失败,提高系统的弹性。
  4. Zuul:API 网关,可以用来处理服务的路由、过滤等。
  5. Archaius:配置管理,可以用来管理配置信息。

使用示例:




@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RestController
public class ServiceRibbonApplication {
 
    @Value("${service.ribbon.listOfServers:http://localhost:8000}")
    private String serviceUrl;
 
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
 
    @RequestMapping("/ribbon-consumer")
    public String helloConsumer() {
        return restTemplate.getForObject(serviceUrl + "/hello", String.class);
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceRibbonApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个使用了 Ribbon 的 Spring Boot 应用程序,它会自动从配置的服务列表中进行负载均衡的请求。

Spring Cloud Netflix 的底层原理主要涉及到以下几个方面:

  1. 服务注册与发现:Eureka 服务端作为服务注册中心,服务提供者启动时会向 Eureka 注册自己的信息,Eureka 客户端会定时更新服务信息。
  2. 客户端负载均衡:Ribbon 客户端会请求 Eureka 服务列表,并根据配置的负载均衡策略进行请求。
  3. 服务熔断器:Hystrix 会监控服务间调用的状态,当失败率达到一定比例时会启动服务熔断,避免级联失败。
  4. API 网关:Zuul 会处理所有的服务请求,并进行路由转发、过滤等操作。
  5. 配置管理:Archaius 可以从配置中心获取配置信息。

以上是对 Spring Cloud Netflix 的一个基本理解和使用示例,具体细节和高级应用还需要深入学习和实践。