2024-09-02

Spring Boot整合StarRocks通常涉及到数据库连接和SQL操作。以下是一个简化的例子,展示如何在Spring Boot应用中整合StarRockS。

  1. 添加依赖到pom.xml



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.doris</groupId>
    <artifactId>fe-jdbc</artifactId>
    <version>1.1.0</version>
</dependency>
  1. 配置application.properties



spring.datasource.url=jdbc:doris://your_starrocks_fe_host:port/database
spring.datasource.username=your_username
spring.datasource.password=your_password
  1. 使用JdbcTemplate执行SQL:



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Repository;
 
@Repository
public class StarRocksRepository {
 
    private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
 
    @Autowired
    public StarRocksRepository(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
        this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
    }
 
    public void executeQuery(String sql) {
        jdbcTemplate.execute(sql);
    }
}
  1. 使用Service层进行业务操作:



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class StarRocksService {
 
    private final StarRocksRepository starRocksRepository;
 
    @Autowired
    public StarRocksService(StarRocksRepository starRocksRepository) {
        this.starRocksRepository = starRocksRepository;
    }
 
    public void performDatabaseOperation(String sql) {
        starRocksRepository.executeQuery(sql);
    }
}

以上代码展示了如何在Spring Boot应用中通过JdbcTemplate与StarRocks进行交互。

关于Flink与StarRocks的亚秒级同步,你可以使用Flink的JDBC连接器来读取MySQL中的数据变更,然后实时写入StarRocks。这通常涉及到以下步骤:

  1. 在Flink中创建MySQL源(MySQLSource)。
  2. 转换数据(如果需要)。
  3. 使用JDBC连接器(JDBCAppendTableSink)写入StarRockS。

具体实现可以参考Flink官方文档,并结合你的具体需求进行调整。

注意:确保Flink的版本支持你所使用的连接器,并且StarRocks的JDBC驱动与Flink兼容。

2024-09-02

在AutoCAD中,可以使用CAD .NET API进行二次开发,并通过C#操作和选择图纸中的对象。以下是一个简单的例子,展示如何在CAD中选择一个特定的实体对象(Entity)。




using Autodesk.AutoCAD.ApplicationServices;
using Autodesk.AutoCAD.DatabaseServices;
using Autodesk.AutoCAD.EditorInput;
using Autodesk.AutoCAD.Runtime;
 
public class EntitySelector
{
    [CommandMethod("SelectEntity")]
    public void SelectEntity()
    {
        Document doc = Application.DocumentManager.MdiActiveDocument;
        Database db = doc.Database;
        Editor ed = doc.Editor;
 
        // 提示用户输入对象的Handle
        PromptEntityOptions peo = new PromptEntityOptions("\n请输入要选择的对象的Handle: ");
        PromptEntityResult per = ed.GetEntity(peo);
 
        if (per.Status == PromptStatus.OK)
        {
            ObjectId objId = per.ObjectId;
            using (Transaction tr = db.TransactionManager.StartTransaction())
            {
                Entity entity = tr.GetObject(objId, OpenMode.ForRead) as Entity;
                if (entity != null)
                {
                    // 选择对象
                    ed.Regen();
                    ed.Select(objId);
                    ed.WriteMessage("\n对象已选择: " + entity.GetRunnableEditString());
                }
                else
                {
                    ed.WriteMessage("\n无法识别的对象类型.");
                }
                tr.Commit();
            }
        }
    }
}

在上述代码中,我们定义了一个EntitySelector类,其中包含了一个公开的方法SelectEntity。这个方法会提示用户输入一个对象的Handle,然后根据Handle在数据库中查找对应的实体对象,并将其选中。如果用户输入的Handle有效,并且对应的对象是一个实体(Entity),那么该对象将被高亮显示并且被选中。如果对象不是一个实体,或者Handle无效,则会给用户相应的提示信息。

要使用这段代码,你需要将其添加到AutoCAD的插件项目中,并确保在AutoCAD中加载了相应的插件。当AutoCAD启动并且插件加载后,用户可以通过命令行输入相应的命令来执行选择实体的操作。

2024-09-02

Spring Cloud Nacos是Spring Cloud的一个子项目,它是基于Spring Cloud的接口和规范实现的服务发现和配置管理的组件。

Spring Cloud Nacos的核心原理主要包括服务注册与发现和配置管理。

服务注册与发现:

  1. Spring Cloud Nacos Discovery会在启动时向Nacos Server注册服务。
  2. Nacos Server维护服务实例列表。
  3. 服务消费者(Ribbon或Feign)通过Nacos Server查询服务实例列表并进行负载均衡调用。

配置管理:

  1. Spring Cloud Nacos Config实现配置的动态更新。
  2. 应用启动时,配置会被拉取并缓存在本地。
  3. 配置更新时,Nacos Client会推送给应用。

以下是一个使用Spring Cloud Nacos作为服务注册与配置中心的简单示例:

  1. pom.xml中添加依赖:



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. application.propertiesapplication.yml中配置Nacos Server地址:



spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        file-extension: yaml
  1. 启动类添加@EnableDiscoveryClient@EnableConfigData注解:



@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableConfigData
public class NacosApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(NacosApplication.class, args);
    }
}
  1. 使用@Value注解或者@ConfigurationProperties注解获取配置:



@Controller
@RequestMapping("/config")
public class ConfigController {
    @Value("${useLocalCache:false}")
    private boolean useLocalCache;
 
    // ...
}

以上示例展示了如何在Spring Cloud应用中使用Nacos作为服务注册和配置中心。

2024-09-02

报错解释:

ORA-01017错误表示用户在尝试通过SQL*Plus连接到Oracle数据库时,用户名或密码不正确。

解决方法:

  1. 确认用户名和密码是否正确。检查是否有输入错误,如大小写不匹配、多余的空格等。
  2. 如果忘记了密码,可以使用数据库管理员账户(如sys)来重置用户密码。
  3. 确认Oracle监听器是否正在运行,可以使用lsnrctl status命令检查。
  4. 如果数据库实例没有启动,需要启动数据库实例。
  5. 检查是否有任何的网络问题或防火墙设置阻止了连接。
  6. 如果用户账户被锁定或失效,需要数据库管理员解锁或重新激活账户。

如果在执行上述步骤后仍然无法解决问题,可能需要进一步检查数据库的配置文件(如sqlnet.oratnsnames.ora),或者查看数据库的日志文件以获取更多信息。

2024-09-02



-- 检查SQL Server中当前的死锁信息
WITH Deadlocks (DeadlockGraph)
AS (
    SELECT CAST([message] AS XML)
    FROM sys.dm_exec_requests
    CROSS APPLY sys.dm_exec_error_codes(error_number)
    WHERE [message] LIKE '%deadlock detected%'
),
DeadlockInfo (Spid, ProcessInfo, NodeId, IsProcess, [DatabaseID], [DatabaseName])
AS (
    SELECT
        Spid,
        ProcessInfo,
        N.value('(@id)[1]', 'int'),
        1 AS IsProcess,
        DB_ID() AS [DatabaseID],
        DB_NAME() AS [DatabaseName]
    FROM Deadlocks
    CROSS APPLY DeadlockGraph.nodes('/deadlock/process') P(N)
    UNION ALL
    SELECT
        Spid,
        Node.value('(text/text())[1]', 'nvarchar(max)'),
        Node.value('(@id)[1]', 'int'),
        0 AS IsProcess,
        CONVERT(int, Node.value('(@dbid)[1]', 'bigint')) AS [DatabaseID],
        Node.value('(@dbname)[1]', 'nvarchar(128)') AS [DatabaseName]
    FROM Deadlocks
    CROSS APPLY DeadlockGraph.nodes('/deadlock/processList/process') P(Node)
)
SELECT
    DI1.Spid AS BlockingSPID,
    DI1.ProcessInfo AS BlockingCallStack,
    DI1.[DatabaseID] AS BlockingDatabaseID,
    DI1.[DatabaseName] AS BlockingDatabaseName,
    DI2.Spid AS BlockedSPID,
    DI2.ProcessInfo AS BlockedCallStack,
    DI2.[DatabaseID] AS BlockedDatabaseID,
    DI2.[DatabaseName] AS BlockedDatabaseName
FROM DeadlockInfo DI1
JOIN DeadlockInfo DI2 ON DI1.NodeId = DI2.NodeId
WHERE DI1.IsProcess = 1 AND DI2.IsProcess = 0
ORDER BY BlockingSPID, BlockedSPID;

这段代码首先定义了一个公用表表达式(CTE)Deadlocks来提取包含死锁信息的消息内容,然后通过另一个CTE DeadlockInfo 来解析这些XML数据,最后通过一个SELECT语句来提取出导致死锁的进程信息,包括阻塞和被阻塞的进程ID、调用栈信息、数据库ID和名称。这个查询可以帮助DBA或开发人员快速理解死锁的情况,并且可以用来进行进一步的调查和解决问题。

2024-09-02



import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class LoginInterceptor implements HandlerInterceptor {
 
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        // 获取session中的用户信息
        Object userInfo = request.getSession().getAttribute("userInfo");
        // 如果用户信息为空,表示没有登录,拦截请求,并跳转到登录页面
        if (userInfo == null) {
            response.sendRedirect("/login");
            return false;
        }
        // 如果用户信息不为空,放行请求
        return true;
    }
}

这段代码实现了一个简单的登录拦截器,用于检查用户是否已经登录。如果用户未登录,则会被重定向到登录页面。这是一个典型的登录拦截器实现,可以被用在任何使用Spring Boot的Web应用中。

2024-09-02



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
import sqlite3
 
# 连接MySQL数据库
def connect_mysql():
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","testpassword","TESTDB")
    cursor = db.cursor()
    return db, cursor
 
# 连接SQLite数据库
def connect_sqlite():
    db = sqlite3.connect('jobs.sqlite')
    cursor = db.cursor()
    return db, cursor
 
# 将数据插入MySQL数据库
def insert_mysql(cursor, job_info):
    add_job_sql = """
        INSERT INTO jobs_mysql (title, company, location, summary, url)
        VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)
    """
    cursor.execute(add_job_sql, job_info)
 
# 将数据插入SQLite数据库
def insert_sqlite(cursor, job_info):
    add_job_sql = """
        INSERT INTO jobs_sqlite (title, company, location, summary, url)
        VALUES (?, ?, ?, ?, ?)
    """
    cursor.execute(add_job_sql, job_info)
 
# 爬取招聘信息
def scrape_jobs(url, db_type):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    session = requests.Session()
    session.cookies.update({'cookie': 'your_cookie_here'})
    response = session.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
    if db_type == 'mysql':
        db, cursor = connect_mysql()
    elif db_type == 'sqlite':
        db, cursor = connect_sqlite()
 
    for job_element in soup.find_all('div', class_='ish-ad-content'):
        title = job_element.find('h2', class_='title').text.strip()
        company = job_element.find('span', class_='company').text.strip()
        location = job_element.find('span', class_='location').text.strip()
        summary = job_element.find('div', class_='summary').text.strip()
        url = job_element.find('a', class_='ish-ad-link')['href']
        job_info = (title, company, location, summary, url)
 
        if db_type == 'mysql':
            insert_mysql(cursor, job_info)
            db.commit()
        elif db_type == 'sqlite':
            insert_sqlite(cursor, job_info)
            db.commit()
 
    db.close()
 
# 主函数
def main():
    base_url = 'https://www.indeed.com/jobs?q=data+scientist&l=New+York&start='
    for i in range(0, 11, 10):  # 从第0页爬到第1页,步长为10
        url = base_url + str(i)
        scrape_jobs(url, 'mysql')  # 使用MySQL数据库
        scrape_jobs(url, 'sqlite')  # 使用SQLite数据库
 
if __name__ == '__main__':
    main()
``
2024-09-02



import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import javax.sql.DataSource;
 
@Configuration
public class DruidConfig {
 
    @Value("${spring.datasource.url}")
    private String dbUrl;
 
    @Value("${spring.datasource.username}")
    private String username;
 
    @Value("${spring.datasource.password}")
    private String password;
 
    @Value("${spring.datasource.driver-class-name}")
    private String driverClassName;
 
    @Value("${spring.datasource.initial-size}")
    private int initialSize;
 
    @Value("${spring.datasource.min-idle}")
    private int minIdle;
 
    @Value("${spring.datasource.max-active}")
    private int maxActive;
 
    @Value("${spring.datasource.max-wait}")
    private int maxWait;
 
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.setUrl(dbUrl);
        dataSource.setUsername(username);
        dataSource.setPassword(password);
        dataSource.setDriverClassName(driverClassName);
 
        //配置初始化大小、最小、最大
        dataSource.setInitialSize(initialSize);
        dataSource.setMinIdle(minIdle);
        dataSource.setMaxActive(maxActive);
 
        //配置获取连接等待超时的时间
        dataSource.setMaxWait(maxWait);
 
        return dataSource;
    }
}

这段代码定义了一个配置类DruidConfig,它使用Spring的@Configuration注解标注类,表示这是一个配置类。通过@Value注解,它将数据源的配置参数注入到对应的字段中。dataSource()方法使用@Bean注解标注,Spring将会自动调用这个方法来创建一个Druid数据源实例,并将其注册到Spring容器中。这样,你就可以在应用程序中通过依赖注入来使用Druid数据源了。

2024-09-02

在Golang中,new()make() 是用来分配内存的两个内建函数,但它们被设计用于不同的目的,并且它们返回的对象类型也不相同。

new()

  • new(T) 返回一个指向新分配的T类型zero值的指针。这里的T可以是任何类型,包括结构体、整数、切片、映射等。
  • 它是一个无参数的函数,它只是分配了内存,并且返回类型为T的零值。

例如:




p := new(int)   // p, *int 类型, 值为0

make()

  • make(T, args) 主要用于创建切片、映射、或者通道(只有这三个类型是引用类型,并且需要初始化),并返回一个初始化的(非零)值。
  • T 必须是切片、映射、或者通道类型的类型字面量。
  • args 是对应于T的参数列表。

例如:




m := make(map[string]int)  // m, map[string]int 类型, 已初始化
c := make(chan int)        // c, chan int 类型, 已初始化
s := make([]int, 5)       // s, []int 类型, 已初始化

总结:

  • 如果你需要一个新的零值的指针,用new()
  • 如果你需要一个新的非零值(例如,对于切片、映射、通道),用make()
2024-09-02

以下是一个简化的小区物业管理系统的核心模块代码示例,展示了如何使用Spring Boot和MySQL创建一个物业费用管理的控制器。




package com.example.property.controller;
 
import com.example.property.entity.PropertyFee;
import com.example.property.service.PropertyFeeService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
import java.util.List;
 
@RestController
@RequestMapping("/api/property-fees")
public class PropertyFeeController {
 
    private final PropertyFeeService propertyFeeService;
 
    @Autowired
    public PropertyFeeController(PropertyFeeService propertyFeeService) {
        this.propertyFeeService = propertyFeeService;
    }
 
    @GetMapping
    public List<PropertyFee> getAllPropertyFees() {
        return propertyFeeService.findAll();
    }
 
    @PostMapping
    public PropertyFee createPropertyFee(@RequestBody PropertyFee propertyFee) {
        return propertyFeeService.save(propertyFee);
    }
 
    @GetMapping("/{id}")
    public PropertyFee getPropertyFeeById(@PathVariable Long id) {
        return propertyFeeService.findById(id);
    }
 
    @PutMapping("/{id}")
    public PropertyFee updatePropertyFee(@PathVariable Long id, @RequestBody PropertyFee propertyFee) {
        propertyFee.setId(id);
        return propertyFeeService.save(propertyFee);
    }
 
    @DeleteMapping("/{id}")
    public void deletePropertyFee(@PathVariable Long id) {
        propertyFeeService.deleteById(id);
    }
}

在这个代码示例中,我们定义了一个PropertyFeeController类,它提供了对物业费用的基本CURD(Create, Update, Retrieve, Delete)操作的API。这个控制器使用了PropertyFeeService服务类来实际处理数据持久化的逻辑。这个示例展示了如何使用Spring Boot创建RESTful API,并且如何通过依赖注入来管理服务层与控制器层之间的关系。