import { defineConfig } from 'vite'
import vue from '@vitejs/plugin-vue'
 
// 配置Electron + Vue + Prisma + SQLite开发环境
export default defineConfig({
  plugins: [vue()],
  // 设置环境变量
  define: {
    'process.env': process.env
  },
  // 服务器配置
  server: {
    // 是否启用HMR
    hmr: process.env.NODE_ENV === 'development'
  },
  // 构建配置
  build: {
    // 设置环境变量
    define: {
      'process.env': process.env
    },
    // 为不同的目标环境定制配置
    target: 'es2018', // 默认
    // 构建入口
    rollupOptions: {
      input: {
        main: resolve('src/main/index.ts'),
        preload: resolve('src/main/preload.ts')
      }
    }
  }
})

这个配置文件示例展示了如何为Electron应用程序设置Vite开发服务器和构建配置，同时包括了环境变量的定义和对不同目标环境的定制。在开发环境中，HMR（模块热替换）根据当前环境变量是否为开发环境来启用。在构建配置中，设置了目标环境为ES2018，并定制了构建入口文件。

在Mac M1上安装Docker并运行PostgreSQL的步骤如下：

1. 安装Docker Desktop for Mac：

   • 访问Docker官网下载页面：https://www.docker.com/products/docker-desktop
   • 下载并安装适用于Mac M1的Docker Desktop应用程序。
2. 启动Docker Desktop应用程序。

3. 运行PostgreSQL容器：

   打开终端，执行以下命令：

docker run --name some-postgres -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -d postgres

这条命令会创建一个名为some-postgres的PostgreSQL容器，密码为mysecretpassword，并在后台运行。

如果你想要将PostgreSQL端口映射到宿主机的端口，可以使用-p选项，如下：

docker run --name some-postgres -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -p 5432:5432 -d postgres

这会将容器的5432端口映射到宿主机的5432端口上，允许你从宿主机访问PostgreSQL服务。

要连接到PostgreSQL数据库，你可以使用如下命令：

docker exec -it some-postgres psql -U postgres

这会启动psql命令行工具，允许你直接与数据库进行交互。

数据库基础介绍：

数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它依据数据结构来组织和管理数据库中的数据。

数据库的基本类型：

1. 关系型数据库：如MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server等，它们采用表格的方式来存储数据。
2. 非关系型数据库：如MongoDB、Redis、Cassandra等，这些数据库通常用于处理非结构化的数据。
3. NewSQL数据库：结合关系型和非关系型数据库的优点，比如Google的Spanner、Facebook的Cassandra等。

数据库的安装：

以Linux系统下编译安装MySQL为例：

1. 下载MySQL源码：

wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-8.0/mysql-8.0.23.tar.gz

2. 解压源码：

tar -zxvf mysql-8.0.23.tar.gz
cd mysql-8.0.23

3. 安装必要的依赖库：

sudo apt-get install build-essential cmake ncurses-dev
sudo apt-get install libssl-dev
sudo apt-get install libboost-all-dev

4. 编译安装：

cmake . -DDOWNLOAD_BOOST=1 -DWITH_BOOST=/usr/local/boost
make
sudo make install

5. 配置MySQL：

sudo groupadd mysql
sudo useradd -r -g mysql -s /bin/false mysql
sudo mkdir /usr/local/mysql
sudo chown -R mysql:mysql /usr/local/mysql

6. 初始化数据库：

sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld --initialize --user=mysql
sudo /usr/local/mysql/bin/mysql_ssl_rsa_setup

7. 配置系统服务：

sudo cp support-files/mysql.server /etc/init.d/mysql
sudo chmod +x /etc/init.d/mysql
sudo update-rc.d mysql defaults

8. 启动MySQL服务：

sudo service mysql start

以上步骤仅供参考，具体安装步骤可能因操作系统版本、MySQL版本而异。

报错解释：

InvalidConfigDataPropertyException: Property 's' 表示配置数据不合法或者配置属性值无效。这里报错信息被截断了，但是通常这种异常发生在配置了一个不存在的属性或者属性值的格式不正确时。

解决方法：

1. 检查配置文件：确认你的配置文件中是否有一个名为 's' 的属性，并且确保它的值是正确的。如果 's' 是一个简单的字符串，那么它可能需要一个字符串值。
2. 检查配置类：如果你使用 @ConfigurationProperties 或 @Value 注解来绑定配置属性到你的代码中，确保你的配置类中对应的字段正确地映射了配置文件中的属性名。
3. 检查配置服务器：如果你使用的是 Spring Cloud Config 服务器，确保你请求的配置环境和分支正确，并且配置文件中包含 's' 属性。
4. 检查Spring版本兼容性：确保你的Spring Boot和Spring Cloud版本相互兼容，有时候版本不匹配也会导致此类问题。
5. 查看完整的异常堆栈跟踪：获取完整的异常信息，它可能会提供更多关于问题的线索。
6. 更新配置：如果 's' 是一个已经存在但是格式不正确的属性，更新配置文件中的 's' 属性值为正确的格式。
7. 重启应用：在修改配置后，重启应用以使更改生效。

确保在每次更改后测试应用以验证问题是否已经解决。

在使用Redis进行限流时，一种常见的方法是利用Redis的原子操作INCR和EXPIRE结合使用。以下是一个使用Python和redis-py库实现的简单示例：

import redis
 
def is_rate_limited(redis_conn, key, max_requests, time_window):
    # 检查key是否已存在
    if not redis_conn.exists(key):
        # 如果不存在，设置过期时间
        redis_conn.expire(key, time_window)
        # 初始化计数器
        redis_conn.incr(key)
        return False
    # 检查计数器是否超过限制
    if redis_conn.get(key) > max_requests:
        return True
    # 如果没有超过限制，增加计数器
    redis_conn.incr(key)
    return False
 
# 配置Redis连接
redis_conn = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 调用函数进行限流
key = 'user_id:1234'  # 用户ID或其他标识符
max_requests = 100    # 时间窗口内允许的最大请求数
time_window = 60      # 时间窗口，单位为秒
 
if is_rate_limited(redis_conn, key, max_requests, time_window):
    print("You are being rate limited.")
else:
    print("Request is allowed.")

在这个例子中，is_rate_limited 函数检查给定的key是否存在。如果不存在，它会设置key的过期时间并将计数器初始化为1。如果key已存在，它会检查计数器的值是否超过了最大请求数；如果超过了，它会返回True表示请求应该被限流。如果没有超过最大请求数，它会将计数器增加1，并返回False表示请求被允许。

在PostgreSQL中，处理事务和并发性问题通常涉及以下概念：

1. 事务控制：使用BEGIN, COMMIT, ROLLBACK来管理事务边界。
2. 锁定机制：确保数据一致性和完整性。
3. 隔离级别：控制并发事务之间的可见性和影响程度。

以下是一个简单的事务控制和锁定的例子：

-- 开启一个事务
BEGIN;
 
-- 尝试锁定表以进行更新，如果表被其他事务锁定，则等待
LOCK TABLE my_table IN ACCESS SHARE MODE;
 
-- 执行更新操作
UPDATE my_table SET column_name = 'value' WHERE condition;
 
-- 提交事务，使更改永久生效
COMMIT;
 
-- 如果更新失败或需要回滚，可以使用ROLLBACK
-- ROLLBACK;

在实际应用中，你可能还需要处理死锁、性能调优等问题，这些涉及到更复杂的策略和技术。

在Redis中实现缓存的查询、添加缓存、更新缓存、缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩等操作，可以使用Redis提供的各种命令。以下是一些基本操作的示例代码：

import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 查询缓存
def get_from_cache(key):
    return r.get(key)
 
# 添加缓存
def set_to_cache(key, value, expire_time=None):
    if expire_time is None:
        r.set(key, value)
    else:
        r.setex(key, expire_time, value)
 
# 更新缓存
def update_cache(key, value, expire_time=None):
    if expire_time is None:
        r.set(key, value)
    else:
        r.psetex(key, expire_time, value)
 
# 缓存预热
def warm_up_cache(data):
    for key, value in data.items():
        set_to_cache(key, value)
 
# 缓存穿透
def try_get_from_cache(key):
    value = get_from_cache(key)
    if value is None:
        # 执行数据库查询或其他逻辑
        value = fetch_from_db(key)
        set_to_cache(key, value)
    return value
 
# 缓存雪崩
def handle_cache_flurry(keys):
    for key in keys:
        value = get_from_cache(key)
        if value is None:
            # 设置临时缓存或使用本地缓存
            pass
 
# 数据库查询示例
def fetch_from_db(key):
    # 执行数据库查询
    return "value_from_db"
 
# 示例使用
key = "my_key"
value = "my_value"
expire_time = 60  # 60秒
 
# 添加缓存
set_to_cache(key, value, expire_time)
 
# 查询缓存
cached_value = get_from_cache(key)
print(cached_value)
 
# 更新缓存
update_cache(key, "new_value", expire_time)
 
# 预热缓存
warm_up_cache({"key1": "value1", "key2": "value2"})
 
# 处理缓存穿透
safe_value = try_get_from_cache(key)
 
# 处理缓存雪崩（可能需要额外的逻辑，例如设置互斥锁或使用本地缓存）
handle_cache_flurry(["key1", "key2", "key3"])

以上代码提供了基本的缓存操作，包括查询、添加、更新缓存，以及预热缓存和处理缓存穿透和雪崩的简单策略。在实际应用中，可能需要结合业务逻辑和Redis的高级特性（如分布式锁、Lua脚本等）来有效处理缓存的问题。

在Redis中实现一个分布式锁通常使用SETNX命令（只在键不存在时，设置键的值）或使用SET命令结合NX和PX选项（只在键不存在时设置，并设置一个过期时间）。以下是使用SET命令实现分布式锁的示例代码：

import redis
import time
import uuid
 
def acquire_lock(conn, lock_name, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
    identifier = str(uuid.uuid4())  # 生成一个唯一的ID
    end = time.time() + acquire_timeout
 
    while time.time() < end:
        if conn.set(lock_name, identifier, nx=True, px=lock_timeout * 1000):
            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 和 release_lock。acquire_lock 尝试获取锁，如果在指定时间内成功，它会返回一个唯一的标识符；否则，它会返回 False。release_lock 尝试释放锁，如果标识符匹配并且释放成功，它会返回 True；否则，它会返回 False。在使用这个锁时，你需要确保在执行完必须互斥的操作后释放锁。

@RequestMapping和@FeginClient注解不能同时使用的问题通常是由于理解错误或者误用了这两个注解导致的。

@FeignClient注解是Spring Cloud提供的一个声明式的HTTP客户端，用于微服务之间的调用。它用于指定需要调用的微服务名称，以及该服务的Feign客户端的具体实现。

@RequestMapping注解通常用于定义请求的URL和HTTP请求的动作（GET、POST、DELETE等），它用于定义请求的路由信息。

错误使用场景可能是在一个类上同时使用了@FeignClient和@RequestMapping，这是不合理的。@FeignClient用于指定服务，而@RequestMapping用于指定服务中的具体接口，它应该被用在Feign客户端接口的方法上。

解决方法：

1. 确保@FeignClient注解被用在接口上，并且该接口是Feign客户端接口的定义。
2. 确保@RequestMapping或者@GetMapping、@PostMapping等注解被用在Feign客户端接口的方法上，以指定具体的请求路径和方法。

示例代码：

// 正确使用@FeignClient和@RequestMapping的方式
@FeignClient(name = "service-provider", url = "http://localhost:8080")
public interface ServiceProviderClient {
 
    @GetMapping("/api/data")
    String getData();
}

在这个例子中，ServiceProviderClient是一个Feign客户端接口，用于与名为service-provider的服务通信。getData方法使用@GetMapping注解来指定具体的请求路径和HTTP方法。

报错解释：

这个错误表明在尝试使用getsockopt系统调用获取套接字选项时失败了。具体来说，错误是“Connection refused”，这通常意味着尝试连接到某个服务器的端口时，目标计算机上的服务没有在监听该端口，或者防火墙设置拒绝了连接。

解决方法：

1. 检查目标服务器上是否有服务在监听28094端口。可以使用netstat -tulnp | grep 28094或ss -tulnp | grep 28094命令来检查。
2. 如果服务应该在运行，请检查服务的配置和启动状态。确保服务被正确配置为在启动时自动运行，并且没有日志中的错误阻止了它的启动。
3. 检查防火墙设置。确保没有规则阻止来自你的客户端IP的连接。如果使用的是iptables，可以使用iptables -L命令查看规则。
4. 如果服务是最近才移到这台机器上的，可能需要一点时间来等待服务完全启动并开始监听端口。
5. 如果你是服务器管理员，确保服务器的安全组或网络访问策略允许来自客户端IP的入站连接到28094端口。

如果在执行上述步骤后问题仍然存在，可能需要进一步检查网络配置、服务日志或联系服务器管理员来诊断问题。