2024-09-02

在Spring Boot项目中加载缓存通常涉及到使用Spring的缓存抽象和特定的缓存实现,如Redis、EhCache、Hazelcast等。以下是一个使用Spring Cache和EhCache作为缓存实现的例子:

  1. 添加依赖到你的pom.xml



<dependencies>
    <!-- Spring Boot Cache Abstraction -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
    </dependency>
    <!-- EhCache implementation -->
    <dependency>
        <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
        <artifactId>ehcache</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置EhCache缓存:

src/main/resources目录下创建ehcache.xml配置文件:




<ehcache>
    <diskStore path="java.io.tmpdir"/>
    <defaultCache
        maxElementsInMemory="10000"
        eternal="false"
        timeToIdleSeconds="120"
        timeToLiveSeconds="120"
        maxElementsOnDisk="10000000"
        diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
        memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
    </defaultCache>
</ehcache>
  1. 启用缓存并配置EhCache作为缓存管理器:

在你的application.propertiesapplication.yml配置文件中添加:




# application.properties
spring.cache.type=ehcache
  1. 在Spring Boot启动类上启用缓存:



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
 
@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class YourApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(YourApplication.class, args);
    }
}
  1. 使用缓存:



import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class YourService {
 
    @Cacheable(value = "yourCacheName", key = "#key")
    public String getData(String key) {
        // 实际的数据加载逻辑
        return "data";
    }
}

在上述例子中,@EnableCaching注解启用了缓存,@Cacheable注解标记了getData方法,该方法的返回值将被缓存。缓存的名字是yourCacheName,使用方法参数key作为缓存键。

当Spring Boot应用启动时,EhCache将被初始化,并根据配置加载到内存中。当getData方法被@Cacheable注解,并且相同的key值被传入时,数据将从缓存中返回,而不是执行实际的方法逻辑,从而提高了应用的性能。

2024-09-02

在CentOS 7上安装MongoDB,可以按照以下步骤进行:

  1. 配置MongoDB仓库,创建MongoDB仓库文件。
  2. 安装MongoDB包。
  3. 启动MongoDB服务。
  4. 配置MongoDB自启动。

以下是具体的命令:

  1. 创建MongoDB仓库文件。



echo '[mongodb-org-4.4]
name=MongoDB Repository
baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/4.4/x86_64/
gpgcheck=1
enabled=1
gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.4.asc' | sudo tee /etc/yum.repos.d/mongodb-org-4.4.repo
  1. 安装MongoDB包。



sudo yum install -y mongodb-org
  1. 启动MongoDB服务。



sudo systemctl start mongod
  1. 配置MongoDB自启动。



sudo systemctl enable mongod

确保你拥有root权限或者使用sudo执行上述命令。安装完成后,你可以通过运行mongo来启动MongoDB shell来验证MongoDB是否成功安装和运行。

2024-09-02



#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "sqlite3.h"
 
/* 定义SQLite版本号 */
#define SQLITE_VERSION_NUMBER 3036000
 
/* 检查SQLite版本是否满足要求 */
int main(int argc, char* argv[]) {
    if (sqlite3_libversion_number() >= SQLITE_VERSION_NUMBER) {
        printf("当前SQLite版本满足要求。\n");
        return EXIT_SUCCESS;
    } else {
        printf("警告: 当前SQLite版本不满足要求。\n");
        return EXIT_FAILURE;
    }
}

这段代码使用了SQLite提供的sqlite3_libversion_number()函数来获取当前SQLite库的版本号,并与预定义的版本号SQLITE_VERSION_NUMBER进行比较,以确定是否满足我们的要求。如果满足,则输出相应的信息并返回成功状态码;如果不满足,则输出警告,并返回失败状态码。这是一个简单的示例,用于演示如何在编译的应用程序中检查SQLite库的版本是否满足要求。

2024-09-02

解释:

这个错误通常意味着PostgreSQL数据库的文件或目录的权限设置不正确,导致PostgreSQL服务无法访问它需要的文件或目录。这可能是因为文件系统的权限被意外修改,或者是PostgreSQL安装或权限设置出现了问题。

解决方法:

  1. 确认PostgreSQL用户对其数据目录拥有适当的权限。通常,PostgreSQL的默认用户是postgres。你可以使用chownchmod命令来修复权限。

    
    
    
    sudo chown -R postgres:postgres /var/lib/postgresql/data
    sudo chmod -R 700 /var/lib/postgresql/data

    注意:路径/var/lib/postgresql/data可能需要根据你的系统环境进行调整。

  2. 如果是在Linux系统上,确保postgres用户能够访问其配置文件和数据目录。
  3. 确保SELinux或AppArmor等安全模块没有阻止PostgreSQL访问其文件。
  4. 如果你最近进行了系统升级或更改,确保所有必要的PostgreSQL服务都已正确重启。
  5. 检查是否有其他系统更改导致权限问题,如最近的安全补丁或系统更新。
  6. 如果问题仍然存在,尝试重新安装PostgreSQL,这可以恢复所有必要的权限设置。

在执行任何文件权限更改时,请确保你了解更改的后果,并在生产系统上谨慎操作。如有必要,在进行更改之前创建必要的备份。

2024-09-02

这个错误信息是由Alibaba的Druid数据库连接池产生的,表示DruidDataSource中的数据源(标识为dataSource-1)遇到了问题。

解决方法:

  1. 查看完整的错误日志,确定具体的错误原因。可能是连接池配置错误、数据库连接异常、网络问题等。
  2. 检查数据库服务器状态,确保数据库服务正常运行。
  3. 检查Druid数据库连接池的配置,包括URL、用户名、密码、最大连接数、连接超时时间等。
  4. 如果是配置问题,根据错误日志提示进行修正。
  5. 如果是网络问题,检查服务器之间的网络连接。
  6. 如果问题依然存在,可以考虑重启Tomcat服务器或者数据库服务。
  7. 如果重启后问题依然存在,可以考虑查看Druid的源码或者寻求官方文档的帮助,或者在开发社区中寻求帮助。

请根据实际错误日志的详细信息进行针对性的排查和修复。

2024-09-02

在Spring Boot中使用EasyExcel导出Excel并设置下拉框(字典值),你可以通过自定义ExcelWriteHandler来实现。以下是一个简化的例子:




import com.alibaba.excel.EasyExcel;
import com.alibaba.excel.write.metadata.WriteSheet;
import com.alibaba.excel.write.handler.AbstractColumnWidthStyleStrategy;
import com.alibaba.excel.write.handler.ExcelWriteHandler;
import org.apache.poi.ss.usermodel.*;
import org.apache.poi.ss.util.CellRangeAddressList;
 
import java.util.List;
 
public class DictionaryDropdownHandler implements ExcelWriteHandler {
 
    private int sheetNum; // 当前sheet的序号
    private int startRow; // 开始行
    private int endRow; // 结束行
    private int colIndex; // 需要设置下拉的列索引
    private List<String> dictionary; // 字典列表
 
    public DictionaryDropdownHandler(int sheetNum, int startRow, int endRow, int colIndex, List<String> dictionary) {
        this.sheetNum = sheetNum;
        this.startRow = startRow;
        this.endRow = endRow;
        this.colIndex = colIndex;
        this.dictionary = dictionary;
    }
 
    @Override
    public void beforeSheetCreate(WriteSheet writeSheet) {
        // 在这里不需要做任何操作
    }
 
    @Override
    public void afterSheetCreate(WriteSheet writeSheet, Sheet sheet) {
        if (sheet.getWorkbook().getSheetIndex(sheet) == sheetNum) {
            DataValidationHelper helper = sheet.getDataValidationHelper();
            DataValidationConstraint constraint = helper.createExplicitListConstraint(dictionary.toArray(new String[0]));
            CellRangeAddressList addressList = new CellRangeAddressList(startRow, endRow, colIndex, colIndex);
            DataValidation dataValidation = helper.createValidation(constraint, addressList);
            sheet.addValidationData(dataValidation);
        }
    }
}
 
// 使用示例
List<List<String>> data = ...; // 数据
List<String> dictionary = Arrays.asList("字典1", "字典2", "字典3"); // 字典值
String fileName = "example.xlsx";
 
EasyExcel.write(fileName, List.class)
        .registerWriteHandler(new DictionaryDropdownHandler(0, 1, 100, 0, dictionary)) // 假设是第一个sheet,数据从第二行开始,设置第一列的下拉列表
        .sheet("Sheet1")
        .doWrit
2024-09-02

要实现Tomcat单机多实例和MySQL的Keepalived高可用性配置,你需要按以下步骤操作:

  1. 安装和配置MySQL主从复制(Keepalived):

    • 安装MySQL和Keepalived。
    • 配置MySQL主从复制,确保从服务器能够接管主服务器的角色。
    • 配置Keepalived,确保服务器切换时,MySQL服务正常运行。
  2. 部署Tomcat多实例:

    • 在同一台机器上部署多个Tomcat实例,每个实例运行在不同的端口上。
    • 配置各个Tomcat实例使用不同的CATALINA_HOMECATALINA_BASE环境变量。
    • 配置各个Tomcat实例使用不同的server.xml配置文件,确保Shutdown端口和HTTP/AJP端口不冲突。
  3. 配置Tomcat连接到MySQL(使用Keepalived虚拟IP):

    • 修改Tomcat的数据源配置,让它连接到MySQL的Keepalived虚拟IP。

以下是可能的配置文件和命令示例:

MySQL配置(主服务器my.cnf):




[mysqld]
server-id=1
log_bin=mysql-bin

MySQL配置(从服务器my.cnf):




[mysqld]
server-id=2
log_bin=mysql-bin
read_only=ON

Keepalived配置(master.conf):




global_defs {
   router_id MySQL-HA
}
 
vrrp_instance VI_1 {
    state MASTER
    interface eth0
    virtual_router_id 51
    priority 100
    advert_int 1
    authentication {
        auth_type PASS
        auth_pass 1111
    }
    virtual_ipaddress {
2.168.1.100/24 dev eth0 label eth0:1
    }
}

Keepalived配置(backup.conf):




global_defs {
   router_id MySQL-HA
}
 
vrrp_instance VI_1 {
    state BACKUP
    interface eth0
    virtual_router_id 51
    priority 99
    advert_int 1
    authentication {
        auth_type PASS
        auth_pass 1111
    }
    virtual_ipaddress {
2.168.1.100/24 dev eth0 label eth0:1
    }
}

Tomcat数据源配置(context.xml):




<Context>
    <Resource name="jdbc/MyDB" auth="Container" type="javax.sql.DataSource"
              username="user" password="pass" driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver"
              url="jdbc:mysql://192.168.1.100:3306/mydb"
              maxActive="20" maxIdle="10" maxWait="10000"/>
</Context>

请注意,这些配置示例可能需要根据你的实际网络环境和配置进行调整。在实际部署时,你需要确保所有的配置文件路径、端口号、服务器ID、认证密码等都是正确的。

2024-09-02

Spring Cloud 服务总线用于广播消息给所有实例,可以用来触发集群中的所有服务同步配置信息。

Spring Cloud 服务总线可以使用 RabbitMQ 或 Kafka 作为消息代理。

以下是使用 Spring Cloud 服务总线的基本步骤:

  1. 引入 Spring Cloud 服务总线依赖,例如 Spring Cloud Stream 和对应的消息中间件依赖(如 RabbitMQ 或 Kafka)。
  2. 配置消息中间件的连接信息。
  3. 创建一个配置服务器,用于暴露配置信息。
  4. 在其他服务中使用 Spring Cloud 配置客户端来绑定配置服务器,并监听服务总线上的消息。
  5. 当需要更新配置时,发送一条消息到服务总线上,其他服务接收到消息后更新配置。

以下是一个简单的示例,展示如何使用 Spring Cloud Stream 和 RabbitMQ 实现服务总线:




@EnableBinding(Source.class)
public class ConfigPublisher {
 
    @Autowired
    private MessageChannel output;
 
    public void publish(String message) {
        this.output.send(MessageBuilder.withPayload(message).build());
    }
}
 
@EnableBinding(Sink.class)
public class ConfigListener {
 
    @Autowired
    private Environment env;
 
    @StreamListener(Sink.INPUT)
    public void handle(String message) {
        // 接收到消息后更新配置
        refreshConfig(message);
    }
 
    private void refreshConfig(String message) {
        // 刷新配置逻辑
    }
}

在这个例子中,ConfigPublisher 类负责发布消息,而 ConfigListener 类负责监听消息,接收到消息后更新配置。

在实际应用中,你需要配置 RabbitMQ 的连接信息,并确保所有需要接收消息更新的服务都配置了 ConfigListener 来监听服务总线。

2024-09-02

RediSearch是一个为Redis设计的全文搜索引擎,它可以用来在数据库中进行复杂的、高性能的文本搜索操作。以下是一个使用RediSearch进行全文搜索的Python代码示例:




from redisearch import Client, TextField, SearchResult
 
# 连接到Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 创建一个RediSearch客户端
client = Client('my_index', redis_client)
 
# 定义文本字段
client.add_field(TextField('name'))
client.add_field(TextField('description'))
 
# 定义文档并添加到索引中
doc1 = {'name': 'Redis', 'description': 'Redis is an open source, BSD licensed, advanced key-value store.'}
client.add_document('doc1', doc1)
 
doc2 = {'name': 'RediSearch', 'description': 'Redis Full-text Search Engine with Prefix Tree and N-Gram Indexes.'}
client.add_document('doc2', doc2)
 
# 使索引生效
client.create_index()
 
# 执行搜索查询
query = 'Redis'
result = client.search(query)
 
# 打印搜索结果
for doc in result.docs:
    print(doc.id, doc.score, doc.data)

这段代码展示了如何在Python中使用RediSearch客户端库来创建一个全文搜索索引,并执行搜索查询。首先,它连接到Redis服务器,然后定义了一个索引和一些文本字段,并添加了几个文档。最后,它创建了索引并执行了一个搜索查询,打印出了搜索结果。

2024-09-02

问题描述:

您需要一个关于Redis非关系型数据库的简明解释和示例代码。

解决方案:

Redis是一个开源的内存中数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis不是一个关系型数据库,而是一个键值存储系统,它支持多种数据类型,如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。

示例代码(使用Python和redis-py客户端):




import redis
 
# 连接到本地Redis实例
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置键值对
r.set('key', 'value')
 
# 获取键的值
value = r.get('key')
print(value)  # 输出 b'value'
 
# 使用哈希表
r.hset('hash_key', 'field', 'value')
hash_value = r.hget('hash_key', 'field')
print(hash_value)  # 输出 b'value'
 
# 使用列表
r.lpush('list_key', 'value1')
r.lpush('list_key', 'value2')
list_values = r.lrange('list_key', 0, -1)
print(list_values)  # 输出 [b'value2', b'value1']
 
# 使用集合
r.sadd('set_key', 'member1')
r.sadd('set_key', 'member2')
set_members = r.smembers('set_key')
print(set_members)  # 输出 {b'member1', b'member2'}
 
# 使用有序集合
r.zadd('zset_key', {'member1': 1, 'member2': 2})
zset_members = r.zrange('zset_key', 0, -1, withscores=True)
print(zset_members)  # 输出 [b'member1', b'member2']

以上代码展示了如何使用Python和redis-py客户端连接到Redis服务器,并对不同数据类型进行操作。