2024-09-02

报错解释:

"Request header is too large" 错误表明客户端发送的请求头部大小超过了服务器配置的限制。在Tomcat中,默认的请求头大小限制是8KB。如果请求中的头部大小超过这个值,Tomcat会返回400错误(Bad Request)。

解决方法:

  1. 修改Tomcat的配置文件server.xml(Tomcat 7及以下版本)或conf/web.xml(Tomcat 8及以上版本)来增加允许的请求头大小。

对于Tomcat 7及以下版本,在<Connector>标签中增加或修改maxHttpHeaderSize属性:




<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
           connectionTimeout="20000"
           redirectPort="8443"
           maxHttpHeaderSize="16384"/>

maxHttpHeaderSize的值设置得更高,例如上面的例子将最大请求头大小设置为16KB。

对于Tomcat 8及以上版本,在conf/web.xml中可以找到相应的注释,可以通过修改或添加如下配置来增加请求头大小:




<init-param>
  <param-name>maxHttpHeaderSize</param-name>
  <param-value>16384</param-value>
</init-param>

同样,将param-value的值设置为更高的值,以允许更大的请求头。

  1. 如果上述方法不起作用或者你不希望修改Tomcat的配置文件,另一种方法是通过编程方式设置请求头大小限制。你可以创建一个过滤器(Filter),在过滤器中检查请求头的大小,并在必要时返回错误或进行适当处理。

示例代码:




import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.io.IOException;
 
public class RequestSizeFilter implements Filter {
    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
        // 过滤器初始化
    }
 
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)
            throws IOException, ServletException {
        if (request instanceof HttpServletRequest) {
            HttpServletRequest httpServletRequest = (HttpServletRequest) request;
            int requestHeaderSize = httpServletRequest.getHeaderNames().size();
            if (requestHeaderSize > 100) { // 假设100是你设置的限制
                // 响应请求头过大的情况
                response.sendError(HttpServletResponse.SC_REQUEST_ENTITY_TOO_LARGE, "Request header is too large");
                return;
            }
        }
        chain.doFilter(request, response); // 继续过滤链
    }
 
    @Override
    public void destroy() {
        // 过滤器销毁
    }
}

web.xml中注册这个过滤器:




<filter>
    <filter-name>RequestSizeFilter</filter-name>
    <filter-class>RequestSizeFilter</filter-class>
</filter>
<filter-mapping>
    <filter-name>RequestSizeFilter</filter-name>
    <url-pattern>/*</url-pattern>
</filter-mapping>

注意:过滤器只是一个例子,你可能需要根据你的应用程序的具体需求来调整它。确保你理解过滤器的工作原理,并且它不会干扰到其他的请求处理逻辑。

2024-09-02

Redis Pipeline 是一种机制,可以通过它一次发送多个命令,然后等待Redis服务器响应,以此来提高性能。这是通过减少客户端和服务器之间的往返时延来实现的。

在Python中,使用redis-py库可以很容易地使用Pipeline。

解法1:




from redis import Redis, Pipeline
 
# 创建Redis连接
redis_client = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 创建Pipeline对象
pipe = redis_client.pipeline()
 
# 使用Pipeline添加命令
pipe.set('name', 'John')
pipe.set('age', 25)
pipe.incr('age')
 
# 执行Pipeline中的命令
pipe.execute()

解法2:




from redis import Redis, Pipeline
 
# 创建Redis连接
redis_client = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 使用Pipeline装饰器
@redis_client.pipeline()
def pipe_set_get(name, age):
    redis_client.set('name', name)
    redis_client.set('age', age)
    return redis_client.get('name'), redis_client.get('age')
 
# 调用装饰器函数
name, age = pipe_set_get('John', 25)
print(name, age)

解法3:




from redis import Redis, Pipeline
 
# 创建Redis连接
redis_client = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 创建Pipeline对象
pipe = Pipeline(redis_client)
 
# 使用Pipeline添加命令
pipe.set('name', 'John')
pipe.set('age', 25)
pipe.incr('age')
 
# 执行Pipeline中的命令
results = pipe.execute()
print(results)

以上代码演示了如何在Python中使用Redis Pipeline。在实际应用中,Pipeline 可以大幅提高处理速度,尤其是在需要执行大量Redis命令时。但是,要注意的是,Pipeline 中的命令是在服务器端一次性执行的,所以它不适合所有场景。

2024-09-02



import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置键值对,并设置过期时间
r.setex('key', 10, 'value')  # 这里的10表示10秒后过期
 
# 应用场景:设置一个缓存,在缓存到期后自动刷新
def get_data():
    data = r.get('key')
    if data is None:
        data = fetch_data_from_db()  # 假设这是从数据库获取数据的函数
        r.setex('key', 10, data)
    return data
 
# 示例函数,模拟从数据库获取数据
def fetch_data_from_db():
    return "Database data"
 
# 获取缓存数据
print(get_data())

这个简单的Python脚本展示了如何使用Redis的setex命令设置一个带有过期时间的键值对,并提供了一个简单的应用场景,其中缓存数据在过期后会自动刷新。这是一个常见的缓存失效和自动刷新策略,适用于需要频繁读取但并非实时写入的数据。

2024-09-02

要在IntelliJ IDEA中反编译JAR包并将其导入Spring Boot或Spring Cloud项目,请按照以下步骤操作:

  1. 打开IntelliJ IDEA,然后打开或创建一个Spring Boot或Spring Cloud项目。
  2. 导航到File > Project Structure > Modules,然后点击+ > Import Module
  3. 选择JAR文件,然后点击NextFinish
  4. IntelliJ IDEA会尝试自动识别并添加JAR包中的源码。如果自动识别失败,你可以尝试以下步骤手动反编译并添加源码:

    a. 在Project View中选择JAR文件。

    b. 点击右键,选择Add as Library...

    c. 在弹出的对话框中,选择"Java"选项卡,然后点击"-"来移除库。

    d. 点击+ > JARs or directories...,然后选择JAR文件。

    e. 点击Source选项卡,然后点击+ > Java Source Roots

    f. 选择JAR文件内部包含的源码目录,通常是src/main/java

    g. 点击OK

  5. 如果需要,你可以手动下载或生成JAR包的源码,并按照上述步骤指定源码目录。
  6. 最后,确保项目设置中正确配置了Maven或Gradle,并且所有依赖都已解决,你可以构建和运行项目了。

请注意,如果JAR包中没有包含源码,这个过程只能导入编译后的类文件,而不能直接反编译得到源码。在这种情况下,你需要手动获取JAR包对应的源码,并按照上述步骤导入。

2024-09-02



// 在ASP.NET Core项目中添加StackExchange.Redis依赖项
// 在项目文件(.csproj)中添加
<ItemGroup>
    <PackageReference Include="StackExchange.Redis" Version="2.2.68" />
</ItemGroup>
 
// 在Startup.cs中配置Redis服务
public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    // ...
 
    // 添加Redis服务
    services.AddDistributedRedisCache(options =>
    {
        options.Configuration = Configuration.GetConnectionString("RedisConnectionString");
        options.InstanceName = "MyInstance:";
    });
 
    // ...
}
 
// 使用Redis缓存
public class HomeController : Controller
{
    private readonly IDistributedCache _cache;
 
    public HomeController(IDistributedCache cache)
    {
        _cache = cache;
    }
 
    public IActionResult Index()
    {
        // 尝试从缓存中获取数据
        byte[] dataBytes = _cache.Get("MyKey");
        string data = dataBytes != null ? Encoding.UTF8.GetString(dataBytes) : "Cache MISS";
 
        // 设置缓存数据
        if (data == "Cache MISS")
        {
            data = "Hello, Redis!";
            _cache.Set("MyKey", Encoding.UTF8.GetBytes(data), new DistributedCacheEntryOptions()
            {
                AbsoluteExpiration = DateTimeOffset.Now.AddMinutes(5)
            });
        }
 
        // 视图渲染或返回数据
        // ViewData["Message"] = data;
        // return View();
        return Content(data);
    }
}

这段代码展示了如何在ASP.NET Core项目中添加和配置StackExchange.Redis库,并通过依赖注入的方式使用IDistributedCache接口与Redis进行交互。代码中包含了从缓存获取数据和将数据存入缓存的基本操作。

2024-09-02

SQLite是一个开源的嵌入式数据库引擎,它可以很好地满足大部分的数据存储需求。它的设计非常精简,是一个完整的、自包含的、无服务器的、零配置的、事务型的 SQL 数据库引擎。

SQLite作为应用程序文件格式的一个常见用途是作为轻量级的后端数据存储解决方案。它可以很好地满足需要在应用程序中存储少量结构化数据的场景。

以下是一个使用Python和SQLite的示例,演示了如何创建一个简单的SQLite数据库,并向其中添加一些数据。




import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库
# 数据库文件是test.db,如果文件不存在,会自动在当前目录创建:
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
# 创建一个Cursor:
cursor = conn.cursor()
 
# 执行一条SQL语句,创建user表:
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, name VARCHAR(20))')
 
# 执行一条SQL语句,插入一条记录:
cursor.execute("INSERT INTO user (id, name) VALUES ('1', 'Michael')")
 
# 使用commit()方法提交事务:
conn.commit()
 
# 关闭Cursor:
cursor.close()
 
# 关闭Connection:
conn.close()

在这个例子中,我们首先导入了sqlite3模块,然后创建了一个SQLite数据库连接。接着,我们创建了一个Cursor对象,用于执行SQL语句。我们创建了一个名为user的表(如果该表不存在的话),然后插入了一条包含id和name的记录。最后,我们关闭了Cursor和Connection。

这只是SQLite用法的一个简单示例,SQLite还有许多其他功能和特性,例如复杂的查询、事务处理、索引、触发器、视图等。

SQLite是一个非常强大的工具,可以用于各种不同的应用场景。在设计应用程序时,可以考虑使用SQLite作为数据存储解决方案,尤其是对于小型或原型应用程序。

2024-09-02

Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 的一个全新项目,该项目是基于 Spring 5.0,Spring WebFlux 和 Project Reactor 等技术构建的 API 网关,它旨在提供一种简单有效的方式来转发请求。

以下是一些常见的 Spring Cloud Gateway 知识点和示例代码:

  1. 路由配置

路由是构建网关的基础模块,它由 ID,目标 URI,以及一系列的断言和过滤器组成,如下所示:




spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: after_route
          uri: http://localhost:8081
          predicates:
            - Path=/foo/**

这个配置表示,对于匹配 /foo/** 路径的请求都会被转发到 http://localhost:8081

  1. 过滤器配置

过滤器用来修改请求和响应的头信息,可以在路由配置中添加,也可以在全局配置中添加。以下是一个添加请求头的过滤器示例:




spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: add_request_header_route
          uri: http://localhost:8081
          predicates:
            - Path=/foo/**
          filters:
            - AddRequestHeader=X-Request-Foo, Bar

这个配置表示,对于匹配 /foo/** 路径的请求都会添加一个名为 X-Request-Foo,值为 Bar 的请求头。

  1. 自定义路由过滤器

你可以通过实现 GatewayFilterFactory 接口来创建自定义的过滤器。以下是一个简单的自定义过滤器示例:




@Component
public class CustomGatewayFilterFactory extends AbstractGatewayFilterFactory<CustomGatewayFilterFactory.Config> {
    public CustomGatewayFilterFactory() {
        super(Config.class);
    }
 
    @Override
    public GatewayFilter apply(Config config) {
        return (exchange, chain) -> {
            // 在这里编写你的逻辑
            return chain.filter(exchange).then(Mono.fromRunnable(() -> {
                // 这里编写响应之后的逻辑
            }));
        };
    }
 
    public static class Config {
        // 在这里定义你的配置参数
    }
}

然后在配置文件中使用这个自定义过滤器:




spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: custom_filter_route
          uri: http://localhost:8081
          predicates:
            - Path=/foo/**
          filters:
            - CustomGatewayFilterFactory=your_parameter

这样就可以在路由中使用自定义的过滤器了。

  1. 全局过滤器

全局过滤器是在所有路由外的一层过滤器,可以在配置文件中直接定义:




spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: after_route
          uri: http://localhost:8081
          predicates:
            - Path=/foo/**
      default-filters:
        - AddResponseHeader=X-Response-Default-Foo, Bar

这个配置表示,所有的响应都会添加一个名为 X-Response-Default-Foo,值为 Bar 的响应头。

以上就是 Spring Cloud Gateway 的一些基本知识和示例代码,实际使用时可以根据具体需求进行定制化配置。

2024-09-02



-- 设置PostgreSQL数据库密码以哈希形式存储
ALTER USER myuser WITH PASSWORD 'mypassword';

在这个例子中,我们使用了ALTER USER语句来为用户myuser设置密码。密码是以明文形式提供的,但在执行后,它会被PostgreSQL以哈希形式存储在pg_authid表中,从而增加了数据库的安全性。这是一个常见的做法,确保用户密码不以明文形式存储在系统表中。

2024-09-02

Spring Boot Actuator是Spring Boot的一个子项目,用于集成生产级别的应用监控和管理功能。这些功能可以通过HTTP或JMX访问,并且可以用于监控应用程序的运行状况,查看环境信息,查看应用程序的度量,查看线程信息等。

以下是Spring Boot Actuator的一些主要特性:

  1. 监控和管理应用程序的健康状态、性能指标、环境变量等。
  2. 查看应用程序的配置属性。
  3. 查看应用程序的度量,如JVM内存、系统CPU使用情况。
  4. 查看线程池、线程堆栈等详细信息。
  5. 触发日志文件的滚动。
  6. 远程重启应用程序。

要在Spring Boot应用程序中使用Spring Boot Actuator,请按以下步骤操作:

  1. 在项目的pom.xml文件中添加Spring Boot Actuator的依赖:



<dependencies>
    ...
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
    ...
</dependencies>
  1. 在application.properties或application.yml文件中配置Actuator的端点:



# application.properties
management.endpoints.web.exposure.include=health,info,metrics

或者




# application.yml
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,info,metrics
  1. 启动应用程序,并访问相应的Actuator端点,如 http://localhost:8080/actuator/health。

以上步骤将启用应用程序的健康检查、信息端点和度量端点。你可以通过这些端点获取应用程序的运行状态和监控信息。

2024-09-02

报错解释:

ORA-01017错误表示在尝试创建数据库链接(DB link)时提供的用户名称或密码不正确。在Oracle数据库中,当你尝试通过dblink连接到另一个数据库实例时,如果提供的用户名称或密码不正确,就会出现此错误。

解决方法:

  1. 确认你尝试连接的Oracle 19c数据库的用户名和密码是否正确。检查是否有任何拼写错误或大小写不匹配的问题。
  2. 如果用户名或密码确实正确,请检查数据库链接的创建语句,确保所有参数都是正确的,比如数据库服务名、用户名和密码等。
  3. 确认Oracle 19c数据库的用户账号状态是否有改动,如被锁定或者过期。
  4. 如果你有权限,登录到Oracle 19c数据库检查alert log和trace files来获取更多错误信息。
  5. 如果你不确定用户的密码,尝试重置用户密码,并使用新密码创建DB link。
  6. 确认网络连接没有问题,比如监听器配置、网络访问权限等。

如果在执行上述步骤后仍然无法解决问题,可能需要联系数据库管理员或Oracle支持寻求帮助。